Тищенко Александр Владимирович
Факультет компьютерных информационных технологий и автоматики
Кафедра автоматики и телекоммуникаций
Специальность: «Телекоммуникационные системы и сети»
Тема выпускной работы: «Исследование процессов управления в мультисервисных телекоммуникационных сетях с использованием прогнозных моделей»
Научный руководитель: доцент, к.т.н. Бессараб Владимир Иванович;

Библиотека

Переведенная статья

1. Predictive Models for Proactive Network Management
   Прогнозирующие модели  для профилактического сетевого управления
   Автор: Dongxu Shen
   Автор перевода: Тищенко А.В.
   
   Предупреждающее управление направлено на профилактическое корректирующее воздействие сервисных поломок. Для достижения этого необходимы прогнозирующие модели, с помощью которых потенциальные угрозы могут быть предвидены. Данный подход построен на предыдущих исследованиях, согласно которым функции HTTP изучаются в сетевом сервере. Как и в предыдущей работе, функции HTTP моделируются как два подпроцесса, (обусловленный) общий подпроцесс и (случайный, но постоянный) остаточный подпроцесс.
   Ссылка на оригинал.
   
   

Тематические статьи

2. Анализ методов обеспечения качества обслуживания в высокоскоростных компьютерных сетях
   Автор: Кудзиновская И. П.
   
   Проанализированы методы обеспечения качества обслуживания в сетях. Рассмотрено влияние свойства самоподобия трафика на показатели QoS. Обоснована необходимость разработки алгоритмов формирования трафика и предотвращения перегрузки с учетом самоподобия трафика.
   Ссылка на оригинал.
   
   
3. Анализ методов прогнозирования в телекоммуникационных сетях автоматизированных систем управления
   Автор: Семёнов С.Г.
   
   В статье проведен анализ методов прогнозирования количества абонентов и загрузки каналов связи в современных телекоммуникационных сетях автоматизированный систем управления. Определены достоинства и недостатки предложенных методов в различных условиях функционирования телекоммуникационных сетей. Предложены наиболее простые и приемлемые для практического применения модели прогнозирования информационного потока. Сделан вывод о необходимости своевременной корректировки параметров телекоммуникационной сети в условиях динамического возрастания ее размеров и емкости.
   Ссылка на оригинал.
   
   
4. Методы управления трафиком в мультисервисных сетях
   Автор: Алиев Р. Т.
   
   В статье рассмотренны методы управления трафиком в мультисервисных сетях, рассмотрены вопросы приоритезации трафика и способы оценки средней задержки пакетов.
   Ссылка на оригинал.
   
   
5. О задаче прогнозирования самоподобных сетевых процессов
   Автор: Соловьев А.Ю.
   
   До недавнего времени в задачах проектирования и прогнозирования вычислительных сетей связи, теоретической основой служил аппарат теории массового обслуживания. При этом моделируемые сетевые потоки рассматривались как простейшие, т.е. потоки обладающие свойством стационарности, ординарности и отсутствием последействия. В 1993 году западными исследователями впервые были опубликованы результаты работы, которая изменила представление о процессах, происходящих в телекоммуникационных сетях. Оказалось, что сетевой трафик является самоподобным (self-similar) или фрактальным (fractal) по своей природе, т.е. в нем присутствуют так называемые вспышки или пачки (burst) пакетов, наблюдаемые в различных временных интервалах (от миллисекунд до минут или даже часов) и корреляция между пакетами.
   Ссылка на оригинал.
   
   
6. Механизмы эфективного тунелирования в сети MPLS
   Автор: Гольдштейн А.Б.
   
   Многопротокольная коммутация по меткам MPLS (Multiprotocol Label Switching), разработанная IETF могла бы стать одной из многих RFC известных лишь немногим фанатам от телекоммуникаций, но в силу удачности данного подхода распространилась далеко за эти пределы. Очевидно, что главное достоинство MPLS - это многовариантность использования, а с точки зрения сегодняшней ситуации с предоставлением услуг, операторам очень интересны подобные возможности. О некоторых из них, наиболее интересных, пойдет речь в статье.
   Ссылка на оригинал.
   
   
7. Определение нормированного размаха для прогнозирования фрактальных свойств сетевого трафика
   Автор: Линец Г.И., Велигоша Д.А.
   
   Развитие телекоммуникационных технологий, появление новых средств и оборудования связи привели к появлению сетевого трафика, обладающего самоподобными свойствами. Для реализации коммуникационных услуг и обеспечения требуемого качества обслуживания трафика мультисервисных сетей, возникают задачи определения устойчивости сетевых структур к пиковым нагрузкам. Прогнозирование пиковых нагрузок в реальном времени позволит обеспечить приемлемое качество коммуникационных услуг и эффективное управление имеющимися сетевыми ресурсами.
   Ссылка на оригинал.
   
   
8. Алгоритм предупреждения перегрузки компьютерной сети путем прогнозирования средней длины очереди
   Автор: Кириченко Л.О., Радивилова Т.А., Стороженко А.В.
   
   В работе предложен метод предупреждения перегрузки в узле компьютерной сети. Основой метода является прогнозирование длины очереди, возникающей в буфере узла, при прохождении через него самоподобного трафика. Значения параметров нагрузки, при которых очередь может превысить размер буфера, рассчитываются с помощью имитационного моделирования. Определяя параметры входного трафика, путем мониторинга можно прогнозировать переполнение буфера и не допускать перегрузки сети.
   Ссылка на оригинал.
   
   
9. Нейронная система прогнозирования
   Автор: Шипилов Р.В.
   
   В докладе рассматриваются вопросы управления пропускной способностью канала передачи данных и мониторинга сети в реальном времени. Исследуется возможность применения механизма искусственных нейронных сетей для моделей прогнозирования загруженности канала передачи данных. Прогнозирование осуществляется с помощью анализа предыдущих значений загруженности, и позволяет заблаговременно оценить как время возможного проявления перегрузки, так и величины самой перегрузки. Приведено описание нейросетевой системы прогнозирования трафика TCP-окон.
   Ссылка на оригинал.
   
   
10. Самоподобный (self-similar) входной поток в системах M/M/1 и G/M/1
    Автор: Ильницкий С.В.
    
    Последние исследования различных типов сетевого трафика убедительно доказывают, что сетевой трафик является самоподобным (self-similar) или фрактальным (fractal) по своей природе, т.е. в нем присутствуют так называемые вспышки или пачки (burst) пакетов, наблюдаемые в различных временных интервалах (от милисекунд до минут или даже часов), а также корреляция между пакетами. Из этого следует, что широко используемые в настоящее время методы моделирования и расчета сетевых систем, основанные на традиционных предположениях, не дают адекватной картины происходящего в сети. Было бы логично предполагать, что рабочие параметры сетевых систем с самоподобным трафиком отличаются по своим значениям от систем с простейшим (Пуассоновским) потоком на входе.
    Ссылка на оригинал.