Анализ подходов к обеспечению QoS в сетях LTE для сервисов IoT

Аннотация

Анализ подходов к обеспечению QoS в сетях LTE для сервисов IoT Рассмотрены системы блочного моделирования. Исследовано моделирование уравнения гармонического осциллятора. Проведено сравнение моделирующих сред.

С 2017 года в Донецке начали планировать, развивать и тестировать сети мобильной связи третьего и четвертого поколения. Новые технологии дают прирост скорости передачи данных в несколько раз, а, как известно, высокие скорости доступа автоматически толкают пользователей потреблять больше трафика.

С каждым годом объём выручки от голосовых сервисов в компании падает, и одним из перспективных направлений развития и получения прибыли является передача данных. Существующие тенденции телеком-рынка показывают увеличение доли трафика Интернета вещей (Internet of Things, IoT). По оценкам отраслевых аналитиков компании J’Son & Partners, к 2022 году объем российского рынка услуг и решений в отрасли межмашинных соединений (М2М) и Интернета Вещей достигнет почти 90 млрд руб [1].

Трафик, генерируемый устройствами IoT, требует специального подхода для приоритезации трафика и обеспечения качества обслуживания услуг.

Целью исследования является анализ возможностей оператора сотовой связи обеспечить необходимое качество предоставления услуг в сервисах IoT. Предлагается рассмотреть особенности трафика IoT, в структуре сети четвертого поколения найти «слабое место», которому стоит уделить больше внимания при обеспечении качества обслуживания. На основе этого анализа предложен алгоритм приоретизации для трафика Интернета Вещей.

Сфера применения подключенных IoT-устройств разнообразна: транспорт, системы безопасности, промышленность, энергетика. Однако в современных условиях достаточно сложно определить дальнейшие векторы развития.

В связи с этим проведено собственное исследование, целью которого было выявление наиболее актуальных направлений в сфере IoT. Общее количество респондентов, опрошенных с помощью Google-формы, составило 500 человек, среди которых 56% мужчин и 44% женщин. Как видно на диаграмме, в перспективе пользователю наиболее интересна сфера медицины и удаленного мониторинга состояния здоровья, следующим в рейтинге идет направление умный дом и безопасность. Приблизительно одинаковую заинтересованность показывают отраслевые решения в аграрном секторе, экологии и индустриальном Интернете Вещей (Industry IoT).

Трафик, создаваемый в сетях при оказании услуг IoT/M2M, отличается следующими особенностями [2]:

– случайный характер взаимодействия конечных устройств с сетью и короткая продолжительность этих сеансов;

– небольшой объем передаваемых данных, требующий небольшой пропускной способности используемой сети доступа, при большом количестве подключенных конечных устройств;

– низкая мобильность конечных устройств или полное отсутствие таковой, а также низкая активность в линии «вниз», обусловленная только запросами служебного трафика;

– одновременные запросы на соединение с сетью от большой группы конечных устройств;

– низкое потребление энергии конечных устройств как следствие низкого трафика;

– высокие требования к качеству и безопасности данных.

Осознавая степень ответственности за достоверность передаваемой информации, телекоммуникационная инфраструктура должна обеспечивать надежную доставку в строго оговоренные временные рамки без потерь, то есть необходимо гарантировать параметры QoS из конца в конец в тракте передачи. Еще более актуальной эта задача становится при использовании беспроводных технологий.

Серьёзная проблема обеспечения качества обслуживания состоит в том, что достижения технологии LTE и будущие требования к 5G в области управления QoS покрывают своими возможностями цепочку конечный пользователь – конечный пользователь лишь частично, а именно внутрисетевые соединения 4G–4G. На некоторые соединения, возникающие между абонентами 4G и другими мобильными и фиксированными сетями, эта система управления качеством не распространяется. Отсутствие возможности согласованного и гибкого управления качеством в фиксированных IP- и мобильных сетях предыдущих поколений еще долго будет тормозом на пути к новому уровню качества обслуживания абонентов сетей 4G и 5G [3].

Рассматривая задачу обеспечения Е2Е QoS, можно провести аналогию с звеньями единой цепи. Поскольку данные, которыми обмениваются два конечных узла, проходят через некоторое количество промежуточных сетевых устройств, то поддержка QoS требует взаимодействия всех сетевых элементов на пути трафика, то есть из-конца-в-конец (E2E). Любые гарантии QoS настолько соответствуют действительности, насколько их обеспечивает наиболее слабый элемент в цепочке между отправителем и получателем. То есть поддержка QoS только в одном сетевом устройстве, пусть даже и магистральном, может лишь весьма незначительно улучшить качество обслуживания или же совсем не повлиять на параметры QoS. Исходя из этого, наиболее слабый элемент сети будет оказывать наибольшее влияние на Е2Е QoS.

Проанализируем, какими слабыми звеньями обладает сеть четвертого поколения оператора мобильной связи. Схему организации сети условно можно разделить на три сегмента: сегмент доступа, радиосегмент и транспортный сегмент.

Что касается транспортного сегмента, то в нем на качество обслуживания влияет общая загруженность сети, использующиеся технологии, политики управления и контроля трафика. Зачастую этот сегмент сети является наиболее стабильным и надежным, так как в нем используется повсеместное резервирование. Базовыми технологиями построения на сегодняшний день является IP/MPLS. Реализация политики качества обслуживания в такой сети базируется на использовании специальных идентификаторов классов трафика – ТС, и организации информационных потоков с требуемым классом обслуживания. Потоки с более высоким классом получают приоритет перед всеми другими потоками. Таким образом, с помощью MPLS обеспечивается качество обслуживания, присущее сетям SDH и ATM.

В радиосегменте обеспечением параметров QoS занимается базовая станция LTE – eNodeB. Аналогично сетям стандарта UMTS, технологии LTE поддерживают возможность гибкого управления качеством услуг на основе показателей передачи данных, разделенных на девять классов качества и охватывающих оба принципа обеспечения QoS: предоставление услуг без гарантий качества (Best Effort, или non-GBR) и предоставление гарантированного качества обслуживания (GBR) [4].

Качество обслуживания в этом сегменте зависит в первую очередь от количества подключенных абонентских устройств и существующей обстановки в эфире. Стандарт LTE предлагает достаточно гибкую политику управления QoS, которая основывается на использовании адаптивных схем модуляции в зависимости от радиоусловий, возможности выбора ширины полосы частот канала к абоненту в каждом конкретном случае, использование идентификаторов QCI (Таблица 1).

Таблица 1 – Требования к качественным параметрам передачи данных

Значительно улучшить пропускную способность абонентского радиоканала позволяет технология Carrier Aggregation – технология агрегации несущей для увеличения скорости передачи данных, данная технология используется в особых случаях при организации высокоскоростных соединений.

Рассмотрим сегмент доступа, который представлен абонентскими устройствами. На параметры качества обслуживания в данном сегменте влияет как сама сеть и загруженность радиосегмента, так и объем трафика, генерируемый оконечным устройством.

Анализ всех сегментов сети LTE позволяет сделать вывод, что на каждом из участков есть механизмы по обеспечению QoS. Это, например, параметр QCI в радиосегменте и метка ТС в транспортном сегменте. Но общий крах политики обеспечения гарантированных параметров передачи данных может произойти на уровне доступа, где непосредственно генерируется трафик.

Трафик абонентского устройства может быть двух типов: голосовой и трафик данных. Учитывая, что сеть LTE использует принципы IP, в сегменте доступа работают те же правила, что и в компьютерных сетях.

Исходя из этого, предлагаемый механизм заключается в верном выборе QoS, начиная с сегмента доступа.

Проведя анализ трафика, который генерируется смартфоном, обнаружено, что IP-пакеты, передаваемые устройством в сеть, не имеют маркировки в поле заголовка относительно QoS. Сделано предположение, что оператор строит политику обслуживания на основании портов TCP/UDP или же подписи приложений. С точки зрения трафика IoT такой подход не оптимален, так как ни один из указанных протоколов не гарантирует использование приоритетного порта для передачи трафика. Кроме того, с точки зрения приложений данный трафик может выглядеть HTTP-запросом.

Суть предлагаемого решения заключается в использовании маркировки пакетов. Как известно, рекомендуется маркировать трафик как можно ближе к источнику.

Периферийная часть сети, где происходит прием классификации пакетов, называется границей доверия (trust boundary). Если метки проставлены верно, то промежуточным участкам сети не приходится повторно идентифицировать трафик. На этих участках просто выполняются правила QoS, определенные проставленными ранее метками.

Маркировку пакетов можно проводить как на втором, так и на третьем уровне модели OSI, но с точки зрения структуры LTE правильнее это делать на сетевом уровне. Для этого предложено использовать метки DSCP, так как метки данного типа обладают достаточной гибкостью и легко преобразуются маршрутизаторами LSR в значения ТС, на основании которых строится политика QoS в MPLS сегменте сети оператора.

Таким образом, маркировать трафик IoT следует непосредственно на уровне приложения на смартфоне или конечном устройстве. Если сеть оператора поддерживает политику качества обслуживания и не изменяет флаги, то такой трафик будет иметь высокий приоритет и будет обрабатываться на коммутационных устройствах внеочередно. Реализовать это возможно, создав новый тарифный план, который будет включать в себя стоимость приоритезации IoT-трафика.

Список литературы

1. Российский рынок межмашинных коммуникаций и Интернета Вещей по итогам 2017 года, прогноз до 2022 года [Электронный ресурс] // JSON.TV: информационно-аналитический проект J’Son & Partners Consulting, 2018. URL: http://json.tv/ict_telecom_analytics_view/.../ (дата обращения: 18.03.2018).
2. Тихвинский В.О., Бочечка Г.С., Минов А.В. Монетизация сетей LTE на основе услуг M2M. // Электросвязь. – 2014, № 6, с. 5–6.
3. Тихвинский В.О., Терентьев С.В., Юрчук А.Б. Сети мобильной связи LTE: технологии и архитектура. – М.: Эко-Трендз, 2010. – 284 с.: ил.
4. Тихвинский В.О., Бочечка Г.С. Перспективы сетей 5G и требования к качеству их обслуживания. // Электросвязь. – 2014, № 11, с. 40–43.