Метод оптимизации процесса передачи данных в рамках ТСР-сеансов

Аннотация

Лемешко А.В., Старкова Е.В. Метод оптимизации процесса передачи данных в рамках ТСР-сеансов В работе проведен анализ существующих версий протокола ТСР, а также перспективных решений в области управления передачей пакетов на транспортном уровне Эталонной модели взаимодействия открытых систем (ЭМВОС). Выявлен ряд недостатков математических моделей и методов, положенных в основу данного протокола, устранение которых связано с оптимизацией соответствующих сетевых параметров. Предложен подход к решению задачи оптимизации, основанный на динамической модели ТСР-сеансов и учитывающий ряд условий-ограничений, направленных на обеспечение заданных показателей качества и устойчивости ТСР-сеансов.

Ключові слова:

ТСР-сеанс, процесс передачи данных.

Введение

Как показал анализ, современные и перспективные мультисервисные телекоммуникационные сети (ТКС) развиваются в направлении внедрения концепции сетей следующего поколения NGN (Next Generation Network) [1, 2]. Эффективность ТКС во многом зависит от результативности постановки и решения задач, связанных с управлением сетевыми ресурсами. В основу NGN в соответствии с реко мендациями Международного союза электросвязи серии Y 2000 закладывается стек протоколов TCP/ІP [3], в рамках которого немаловажную роль играют функции, выполняемые транспортным уровнем ЭМВОС. В частности, основными задачами протокола ТСР (Transmission Control Protocol) является гарантия успешной доставки данных и обеспечение обмена данными между процессами, выполняющимися на оконечных системах (устройствах, узлах), при помощи службы обмена данными, предоставляемой протоколом сетевого уровня [4]. Протокол ТСР является эффективным средством управления потоками данных, сбалансированной загрузки сети, борьбы с перегрузками, обеспечения сквозных показателей качества и др. Однако его эффективность во многом зависит от корректности выбора тех или иных параметров как самого ТСР протокола, так и других взаимодействующих с ним средств борьбы с перегрузкой в ТКС.

Анализ существующих решений

Анализ моделей и методов, положенных в основу базового протокола ТСР и его множественных версий (TCP Reno, TCP Vegas, TCP Tahoe, TCP Westwood, Scalable TCP и т.д.) [3,4], показал ряд присущих им недостатков, с целью минимизации которых сформумированы следующие требования, предъявляемые к перспективным решениям:

1) учет динамичности процессов передачи данных на транспортном уровне ТКС;

2) учет особенностей передачи одновременно нескольких ТСР-потоков, что свойственно для реальных мультисервисных ТКС, использующих для передачи данных протокол ТСР (многие протоколы прикладного уровня, например, FTP, Telnet, HTTP, POP3, SMTP и др. работают именно с этим протоколом);

3) учет изменения режимов передачи данных в рамках процесса функционирования протокола ТСР;

4) обеспечение согласованного использования механизмов борьбы с перегрузками и протокола транспортного уровня ТСР, что позволяет оперативно реагировать на вероятные перегрузки в сети и соответственно, избежать необоснованных потерь пакетов;

15) ориентация на различные версии TCP, что должно придать гибкость в использовании той или иной существующей реализации данного протокола, а также ориентировать на использование в перспективных решениях в этой области;

6) возможность выбора различных моделей блокировки (отбрасывания) пакетов в механизмах борьбы с перегрузками, что позволит адаптироваться под структурные и функциональные особенности сети и характеристики передаваемых трафиков, своевременно реагировать на изменения этих параметров;

7) обеспечение устойчивости ТСР-сеансов за счет формулировки соответствующих условий в виде дополнительных ограничений в рамках существующих моделей и методов сетевого управления либо как некоторой целевой функции.

Следовательно, актуальной научной задачей является оптимизация ТСР-сеансов в мультисервисных ТКС, что связано с необходимостью обосно- ванного выбора численных значений параметров протокола ТСР и параметров взаимодействующих с ним средств борьбы с перегрузками, таких как RED, WRED и т.д.

Математическая модель ТСР-сеансов

Следует учесть, что в целом для математического описания ТКС на сегодняшний день существует множество подходов, в основу которых положено использование возможностей различных математических аппаратов [5]. Среди них можно выделить теоретико-игровые модели, модели принятия оптимальных решений, модели управляющих автоматов, вероятностные и агрегативные модели сложных систем. Каждый из математических аппаратов определяет свой подход к формализации задач, связанных с процессами маршрутизации, управления сетевыми параметрами и процессами информационного обмена, которые, в конечном счете, формулируются как оптимизационные задачи.

Наряду с перечисленными математическими подходами, заслуживает внимания аппарат дифференциально-разностных уравнений состояния сети, который достаточно точно соответствует предъявляемым требованиям. В рамках модели пространства состояний удовлетворяются требования по учету динамичности процессов (в том числе и ТСР-сеанса), протекающих в ТКС, изменение сетевых параметров (структурных и функциональных), а также учету возможности одновременного существования нескольких потоков в сети.

Рассмотрим процесс информационного обмена в IP-сети, где при установке и поддержке ТСР-сеанса с целью предотвращения возможных перегрузок на промежуточных узлах связи и последующих потерь пакетов используется дополнительные алгоритмы RED/WRED (Random Early Detection/Weighted Random Early Detection).

Анализ различных версий данного протокола показал, что в процессе работы ТСР можно выделить несколько стандартных режимов (фаз) передачи данных (Slow Start, Congestion Avoidance, Fast Recovery). Переход в тот или иной режим, начиная с установления соединения, зависит от степени загруженности каналов связи, буферов промежуточных и приемного устройств, количества ошибок и искажений данных. Тогда модель ТСР-сеансов в пространстве состояний можно представить системой неавтономных дифференциальных уравнений, отражающей динамику передачи данных между узлом-отправителем и узлом-получателем при наличии в канале нескольких ТСР-потоков:

где ai (t) – интенсивность ТСР-потока, передаваемого в i -м сеансе, i =1,M ; MSS – максимальныйразмер сегмента (Maximum Segment Size); RTT – период кругового обращения пакета (RoundТrip Time); P(t) – вероятность блокировки (отбрасывания) пакетов.

В рамках предложенной модели вероятность блокировки (отбрасывания) пакетов P(t) может представляться произвольной (но обоснованной) функцией. В частном случае, при использовании в качестве механизма ограничения длины очереди алгоритма RED, вероятность блокировки определяется согласно равенства [6]:

где m – знаменатель граничной вероятности; N(t) – текущий средний размер очереди; Nmin , Nmax – соответственно минимальный и максимальный средний размер очереди.

Очередь на сетевом узле (маршрутизаторе) включает пакеты суммарного потока, что позволяет учесть деление пропускной способности между ТСР-сеансами в пределах одного канала. В свою очередь, система (1) дает возможность применения к различным ТСР-потокам приоритезации на основе выделения разной пропускной способности, как это реализуется, например, в дисциплине обслуживания очередей WRED [6]. В механизме WRED, в частности предполагается использование отдельных зна- чений граничной вероятности и весов для разных IP-приоритетов, позволяя обеспечивать различные уровни качества обслуживания для различных типов трафика в периоды переполнения очередей сетевых узлов и каналов.

В модели предполагается, что средний размер очереди на сетевом узле можно рассчитать согласно положениям теории массового обслуживания, исходя из формулы Литтла [7,8]:

где B – пропускная способность канала связи.

Метод оптимизации процесса передачи данных в рамках ТСР-сеансов

В основу предлагаемого метода, связанного с оптимизацией выбора параметров протокола TCP и алгоритмов RED/WRED, положено решение оптимизационной задачи, в ходе которой осуществляется минимизация (максимизация) некоторого целевого функционала потерь (качества). С точки зрения поиска компромисса между необходимостью учета физики процессов передачи данных в рамках ТСР-сеансов, с одной стороны, и возможностью получения численных результатов расчета в рамках известных оптимизационных процедур, с другой стороны, воспользуемся критерием, определяющим минимум функционала:

где ai – приоритет i -го ТСР-потока; T – временной интервал оптимизации, который, как правило, соизмеримым со средней длительностью ТСР-сеанса в сети.

Использование критерия гарантирует минимизацию взвешенных относительно приоритета отказов в обслуживании на транспортном уровне. После преобразований выражение можно привести к виду:

Физический смысл функционала (5) теперь уже состоит в максимизации средней суммарно взвешенной относительно приоритета интенсивности ТСР-потоков на интервале T .

При решении задачи оптимизации в качестве управляемых выступают параметры протокола ТСР (величина MSS, интервал RTT, размер окна перегрузки, значение порога, режимов передачи), а также параметры алгоритмов борьбы с перегрузками RED/ WRED (величины Nmin , Nmax , m ). На практике можно оптимизировать только часть из перечисленных параметров, при этом другие характеристики фиксировать на некоторых значениях.

Учитывая мультисервисный характер современных ТКС в ходе решения оптимизационной задачи, кроме выполнения условия, связанного с динамикой ТСР-сеансов, необходимо учитывать требования к показателям качества обслуживания (Quality of Service, QoS). Количественная оценка показателей QoS может быть определена, например, на основании рекомендаций Y 1540, Y 1541 Международного союза электросвязи.

С целью формулировки условий обеспечения гарантированного качества обслуживания введены ограничения по временным показателям QoS:

и по показателям надежности:

где параметр K определяет количество участков сети между узлом-источником и узлом получателем.

При этом в выражении (6) формализовано требование к межконцевой (суммарной по всем участкам сети между узлом-источником и узлом- получателем) средней задержке пакетов в сети, в выражении (7) – к джиттеру, а соотношение (8) отображает требование относительно величины вероятности отбрасывания (блокировки) пакетов.

Стоит отметить, что исследование и дальнейшее обеспечение устойчивости процессов информационного обмена и управления сетевыми ресурсами, протекающих в реальных ТКС, существенно влияет на эффективность их работы. Это позволяет выявить и предупредить внезапное переполнение очередей сетевых узлов и каналов связи, разрывы сеансов связи и другие факторы, приводящие к неустойчивости ТСР-сеансов при незначительных изменениях структурных и функциональных параметров. Анализ известных подходов к анализу устойчивости динамических систем, к которым относится ТСР-сеанс, описываемых нелинейными дифференциальными уравнениями, позволил сделать вывод в пользу применения возможностей теории бифуркаций [9, 10]. В рамках решения оптимизационной задачи на основании данной теории и модели (1) ряд ограничений (6) – (8) может быть дополнен условиями обеспечения устойчивости, полученными в [11].

Таким образом, реализация метода оптимизации процесса передачи данных в рамках ТСР- сеансов предполагает следующую последовательность действий:

1. Мониторинг и сбор исходных данных о текущих значениях ТСР-соединения, режиме передачи в протоколе ТСР, параметров алгоритмов предотвращения перегрузки (RED/WRED) на узлах анализируемой сети.

2. На основе анализа собранных исходных данных о состоянии сети устанавливается их аналитическая взаимосвязь путем анализа аналитической модели (1).

3. Формализация условий-ограничений по временным показателям QoS (6) и (7), по показателям надежности (8), а также условий обеспечения устойчивости ТСР-сеансов.

4. Постановка оптимизационной задачи (5), в ходе решения которой обеспечивается минимизация отказов в обслуживании трафиков пользователей и согласованно рассчитываются основные параметры протокола ТСР и алгоритмов борьбы с перегрузкой, например, алгоритмов RED/WRED.

5. Параметры протокола ТСР и алгоритмов борьбы с перегрузкой, например, алгоритмов RED/WRED в автоматическом режиме подлежат корректировке (настройке), обеспечивая, тем самым,оптимизацию ТСР-сеансов в целом.

Звернімо увагу, що цей механізм принципово відрізняється від того, що використову-ються TCP Reno. TCP Reno завжди оновлює розмір вікна, щоб гарантувати повною утиліза-цію пропускної спроможності, що веде до постійної втрати пакетів, тоді як TCP Vegas викликає будь-яких коливання в розмірі вікна після того, як він сходиться до точка рівноваги.

6. По истечении интервала RTT осуществля- ется повторная постановка и решение оптимизаци- онной задачи (5), т.е. производится переход к п.1.

В некоторых случаях периодический характер расчетов может быть нарушен, например, при «не- штатном» изменении состояния ТКС и ее ТСР- соединений, вызванном изменением структуры сети, скачкообразном изменении интенсивности посту- пающего в сеть трафика или числа ТСР-потоков.

Выводы

Таким образом, с целью оптимизации параметров протокола ТСР и взаимодействующих с ним механизмов борьбы с перегрузкой предложен соответствующий метод, связанный с представлением ТСР-сеансов системой нелинейных дифференциальных уравнений. В основу метода положено решение сформулированной на выходе нелинейной дифференциальной модели ТСР-сеансов оптимизационной задачи, где в качестве критерия (5) выступал минимум взвешенных относительно приоритета отказов в обслуживании на транспортном уровне ТКС. Сама же оптимизация осуществляется с учетом динамических ограничений (1), а также ограничений по временным показателям QoS (6) и (7), по показателям надежности (8) путем численного расчета таких важных параметров как величины MSS, интервала RTT, режимов передачи в ТСР, а также параметров алгоритма борьбы с перегрузками.

В ходе постановки оптимизационной задачи, формулировки условий ограничений (1), (6) – (8) произведено удовлетворение таких важных требований к протоколу ТСР, как учет динамичности, многопотоковости и мультирежимности процесса передачи данных; обеспечение согласованности с работой других средств борьбы с перегрузкой с возможностью выбора той или иной модели блокировки пакетов. Дополнительный учет условий обеспечения ус- тойчивости, полученных в работе[11], позволит снизить чувствительность качества получаемых решений относительно возможных колебаний исходных данных, например, величины доступной пропускной способности каналов, числа ТСР-потоков и др.

Список литературы

1. Бакланов И.Г. NGN: принципы построения и организации / И.Г. Бакланов; под ред. Ю.Н. Чернышова. – М.: Эко-Трендз, 2008. – 400 с.
2. Семенов Ю.В. Проектирование сетей связи следующего поколения / Ю.В. Семенов. – СПб.: Наука и Техника, 2005. – 240 с.
3. Стивенс У.Р. Протоколы TCP/IP. Практическое руководство / У.Р. Стивенс; пер. с англ. и комментарии А.Ю. Глебовского. – СПб.: «Невский диалект»-«БХВ- Петербург», 2003. – 672 с.
4. Куроуз Джеймс Ф. Компьютерные сети: многоуровневая архитектура Интернета / Джеймс Ф. Куроуз, Кит В. Росс. – 2-е изд. – СПб.: Питер, 2004. – 765 с.
5. Математичні основи теорії телекомунікаційних систем / Під заг. ред. В.В. Поповського. – Х.: ТОВ ”Компанія СМІТ”, 2006. – 564 с.
6. Вегешна Ш. Качество обслуживания в сетях IP: пер. с англ. / Ш. Вегешна. – М.: Изд. дом «Вильямс», 2003. – 368 с.
7. Вишневский В.М. Теоретические основы проектирования компьютерных сетей / В.М. Вишневский. – М.: Техносфера, 2003. – 512 с.
8. Крылов В.В. Теория телетрафика и ее приложения / В.В. Крылов, С.С. Самохвалова. – СПб.: БХВ-Петер- бург, 2005. – 288 с.
9. Анищенко В.С. Устойчивость, бифуркации, катастрофы / В.С. Анищенко // Соросовский образовательный журнал. – 2000. – № 6. – С. 105-109.
10. Томпсон Дж. М.Т. Неустойчивости и катастрофы в науке и технике: пер. с англ. / Дж. М.Т. Томпсон. – М.: Мир, 1985. – 254 с.
11. Старкова Е.В. Анализ устойчивости ТСР-сеанса в рамках нелинейных моделей / Е.В. Старкова, М.В. Меркулов // Перспективные технологии в средствах передачи информации: Материалы 8-й международной научно- технической конференции; Владим. гос. ун-т; редкол.: А.Г. Самойлов (и др.). – Владимир, 2009. – С. 145-149.