RU2734503C1 - Способ моделирования сети связи с памятью - Google Patents
Способ моделирования сети связи с памятью Download PDFInfo
- Publication number
- RU2734503C1 RU2734503C1 RU2020116157A RU2020116157A RU2734503C1 RU 2734503 C1 RU2734503 C1 RU 2734503C1 RU 2020116157 A RU2020116157 A RU 2020116157A RU 2020116157 A RU2020116157 A RU 2020116157A RU 2734503 C1 RU2734503 C1 RU 2734503C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- time
- network
- data block
- transmission
- memory
- Prior art date
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F1/00—Details not covered by groups G06F3/00 - G06F13/00 and G06F21/00
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
- H04W16/00—Network planning, e.g. coverage or traffic planning tools; Network deployment, e.g. resource partitioning or cells structures
- H04W16/22—Traffic simulation tools or models
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Data Exchanges In Wide-Area Networks (AREA)
Abstract
Изобретение относится к области моделирования сетей связи и может быть использовано при проектировании систем и сетей связи и их подсистем управления, определении необходимых параметров памяти на элементах сети связи и производительности оборудования, повышении вероятности передачи блоков данных за заданное время в функционирующих информационных направлениях сети. Техническим результатом изобретения является расширение арсенала средств в области моделирования сетей связи. Технический результат заявляемого технического решения достигается за счет установления зависимости между вероятностью передачи блока данных за заданное время и объемом памяти на узлах коммутации с учетом параметров, характеризующих состояние сети в условиях потока отказов ее элементов, и заданных параметров подсистемы ее восстановления. 1 ил.
Description
Изобретение относится к области моделирования сетей связи и может быть использовано при проектировании систем и сетей связи и их подсистем управления; определения необходимых параметров памяти на элементах сети связи и производительности оборудования; повышения вероятности передачи блоков данных за заданное время в функционирующих информационных направлениях сети.
Развитие цифровых и информационных технологий привело к появлению у сетей связи свойств памяти, а также повышение производительности их оборудования. Если в локальных вычислительных сетях, центрах обработки данных и в автоматизированных системах управления эти свойства активно используются и являются одними из ключевых при проектировании, то сетях связи они играют второстепенную, обеспечивающую роль, хотя позволяют с новой стороны взглянуть на процесс передачи данных, особенно в транспортных сетях связи.
Известные способы моделирования сетей связи не учитывают свойств памяти и вычислительной мощности для повышения вероятности передачи блоков данных за заданное время в функционирующих информационных направлениях сети при различных отказах сетевых элементов.
Задействование памяти в процессе передачи данных, особенно в транспортных сетях, неизбежно скажется на времени их передачи, с одной стороны, и повысит вероятность передачи блоков данных в случаях отказов, с другой. Сокращение времени передачи данных возможно за счет увеличения производительности оборудования элементов сети. Различные категории данных имеют разное предельное допустимое время передачи, что определяется видом данных, категорией источника информации, загруженностью сети и др. Все это необходимо учитывать при проектировании и строительстве сети связи.
Информационно-телекоммуникационные системы относятся к классу больших систем, этапы проектирования, внедрения, эксплуатации и эволюции которых невозможны без использования различных видов моделирования (Советов Б.Я., Яковлев С.А. «Моделирование систем». – М.: Высшая школа, 2009, – 343 с).
Перечисленные выше факторы указывают на необходимость разработки способов моделирования сетей связи с учетом возможности реализации потенциала применения в ней памяти.
Термины и определения, используемые в заявке.
Сеть связи – технологическая система, включающая в себя средства и линии связи и предназначенная для электросвязи (Федеральный закон от 7 июля 2003 г. N 126-ФЗ «О связи»).
Узел связи – совокупность технических средств связи, обеспечивающих маршрутизацию трафика (данных), оказание услуг связи и присоединение пользователей к сети общего пользования. В графе – вершины.
Корреспондирующий узел связи – узел связи к которому присоединен пользователь (отправитель/получатель) информационного направления.
Линия связи – линии передачи, физические цепи и линейно-кабельные сооружения связи. В графе – ребра.
Блок данных – битовая последовательность, передаваемая как единое целое между элементами информационно-телекоммуникационной системы. Для различных технологий – это пакет, контейнер и др.
Отказ передачи блоков данных – сбой передачи блока данных от одного элемента сети связи к другому по любой причине: превышение пропускной способности линии связи, технический сбой оборудования, превышение предела производительности оборудования, сбой электропитания и др.
Пропускная способность – предельная скорость передачи данных линии связи (информационного направления).
Память – среда для хранения данных в течение определённого времени. Имеет показатели объема, скорости чтения/записи и др.
Производительность оборудования – объем данных, обрабатываемый в единицу времени.
Информационное направление – совокупность технических средств связи, обеспечивающая перенос данных между корреспондентами (пользователями).
Маршрутизация – процесс определения маршрута передачи данных в сетях связи.
Так, известен способ моделирования, реализованный патенте на устройство для моделирования системы связи (патент РФ № 2286597, G06G 7/62 (2006.01), Н04В 7/24 (2006.01), опубл. 27.10.2006 г. бюл. №30). Способ заключается в генерации импульсов для передачи по системе связи, генерации и хранении равномерно распределенного случайного числа ε, определяющего номер N выбираемого канала связи, по которому будет осуществляться обмен информацией между абонентами, запись номера N канала связи, формировании и записи кода состояния цепи Маркова для m каналов, генерации последовательности импульсов m по числу каналов, обращении считываний условной вероятности ошибки p согласно коду состояния, проверке условия р+ε>1, если сумма равномерно распределенного случайного числа ε и условной вероятности ошибки р будет больше единицы, что соответствует сигналу ошибки, формируется информация об ошибках в m каналах, производится переключение рабочего канала (имитация отказа в канале), если в рабочем канале ошибки не произошло, то переключение рабочего канала (имитация отказа в канале) произойдет, осуществляется имитация доведения информации до каждого абонента с учетом надежности линии связи, производится расчет вероятности доведения информации по линиям связи.
Недостатком данного способа является отсутствие учета допустимого времени передачи данных и возможностей памяти оборудования связи для обеспечения передачи данных при возникающих сбоях.
Известен способ моделирования разнородных сетей связи (патент РФ № 2481629, G06F 17/50 (2006.01), G06F 17/10 (2006.01), опубл. 10.05.2013 г. бюл. №13), заключающийся в том, что задают исходные данные, формируют в каждом из статистических экспериментов граф, в котором существует или отсутствует маршрут в заданных информационных направлениях, имитируют перемещение абонентов, генерируют начальную топологию и структуру разнородных сетей, при этом элементы разнородных сетей связи не связаны между собою, формируют матрицу информационных направлений между узлами разнородных сетей связи, имитируют соединение узла сети с другим узлом сети, фиксируют пути успешного функционирования для каждого информационного направления, генерируют значения пропускной способности и показателя живучести для сформированной линии привязки между узлами, рассчитывают вероятность наличия маршрута между абонентами.
Недостатком данного способа является то, что при маршрутизации в нем учитывается только пропускная способность и живучесть (отказы вследствие деструктивных воздействий), а свойство памяти и допустимое время передачи данных не учтено.
Наиболее близким по технической сущности аналогом (прототипом) к заявленному способу является способ моделирования виртуальных сетей в условиях деструктивных воздействий (Патент РФ 2701994, G06F 1/00 (2006.01) опубл. 02.10.2019. бюл. № 28), заключающийся в том, что формируют исходный граф исследуемой физической сети с заданным количеством вершин графа и ветвей, соединяющих их, задают информационные направления между вершинами графа, число статистических экспериментов и длительность шага модельного времени, дополнительно задают ряд индивидуальных разнородных требований к виртуальной сети, обеспечивающей каждое информационное направление, вариант маршрутизации, интервал изменения и закон распределения случайных величин, характеризующих времена восстановления неработоспособных элементов физической сети связи в зависимости от элементов и реализуемого типа деструктивных программных воздействий, нумеруют все вершины графа физической сети связи, формируют матрицу смежности графа, элементами которой являются весовые коэффициенты, учитывающие пропускную способность каждой ветви физической сети.
Недостатком способа-прототипа является отсутствие при моделировании сети связи оценки влияния памяти ее элементов на вероятность передачи данных в заданное время.
Технической проблемой, на решение которой направлен предлагаемый способ, является наличие отказов передачи данных в сетях связи из-за отказов оборудования по различным причинам (превышение пропускной способности линии связи, технический сбой оборудования, отсутствие альтернативного маршрута с промежуточного узла, превышение предела производительности оборудования, сбой электропитания и др.), что может привести к нарушению информационного обмена между корреспондентами по причине превышения предельного времени передачи данных.
Техническая проблема решается за счет последовательного и обоснованного определения возможностей хранения в допустимый временной интервал блоков данных на транзитных элементах сети связи, включенных в маршрут информационного направления, вплоть до восстановления готовности отказавшего оборудования.
Техническим результатом изобретения является расширение функциональных возможностей за счет установления зависимости между вероятностью передачи блока данных за заданное время и объемом памяти на узлах коммутации с учетом параметров, характеризующих состояние сети в условиях потока отказов ее элементов и заданных параметрах подсистемы ее восстановления.
Технический результат достигается тем, что в способе моделирования сети связи с памятью формируют исходный граф (G) исследуемой сети с заданным количеством вершин графа (N) и ветвей (M), соединяющих их; нумеруют все элементы графа, формируют матрицу смежности (A) графа (G), элементами которой являются весовые коэффициенты a ij , учитывающие пропускную способность каждой ветви; задают R информационных направлений, вариант маршрутизации для каждого информационного направления, число статистических экспериментов (Z), длительность шага модельного времени (Δt) и финальное время моделирования (T), параметры подсистемы восстановления, допустимое время (τ rk ) передачи k-го блока данных r-го информационного направления, параметры памяти на каждом из N узле связи моделируемой сети, и производительность их оборудования, интенсивность потока отказов (λ g ) передачи блоков данных каждого элемента моделируемой сети связи; формируют матрицу смежности (B) графа (G), элементами которой являются весовые коэффициенты b ij , учитывающие время прохождения единичных блоков данных; прогнозируют среднее время восстановления готовности элементов моделируемой сети к передаче блоков данных (t в g ); проводят Z модельных экспериментов в которых моделируют процесс передачи блоков данных для всех информационных направлений при функционировании сети связи с заданной интенсивностью отказов ее элементов и их восстановлении подсистемой с заданными параметрами, для чего в каждом из R информационных направлений с шагом моделирования Δt: генерируют на корреспондирующих узлах передачи поток блоков данных с присвоением им метки времени отправки t rk 0, принимают блоки данных на транзитных узлах, проверяют готовность следующего в маршруте элемента сети связи к передаче блока данных, если следующий элемент сети готов, то блок данных передают, если следующий элемент сети не готов, то проверяют свободный объем памяти текущего транзитного узла если необходимый объем памяти свободен, то блок данных запоминают в памяти текущего транзитного узла, в реестр памяти вносят изменения занятости объема, рассчитывают время нахождения блока данных в сети t rk н по метке времени его отправки и, на основе матрицы смежности (B), необходимое временя передачи блока данных t rk вп, с учетом готовности и производительности всех последующих элементов сети связи, по заданному маршруту, хранят блок данных до восстановления готовности следующего в маршруте элемента сети, при этом сравнивают сумму среднего времени восстановления готовности следующего в маршруте элемента t в g , времени нахождения блока данных в сети t rk н и необходимого времени его передачи t rk вп по заданному маршруту с допустимым временем его передачи τ rk , при превышении допустимого времени блок данных стирают и на корреспондирующий узел передачи отправляют сообщение об отказе передачи блока данных, в реестр памяти вносят изменения занятости объема; если, при неготовности следующего в маршруте элемента сети, вся память транзитного узла занята, то для всех корреспондирующих узлов, формируют и передают сообщение об отказе передачи блока данных; передают блок данных сразу после восстановления готовности следующего в маршруте элемента сети; переходят к следующему шагу моделирования через время ∆t, после проведения Z статистических экспериментов рассчитывают вероятности передачи блока данных за заданное время для каждого информационного направления при заданных параметрах сети связи, интенсивности отказов ее элементов и их восстановлении подсистемой с заданными параметрами, выводят статистические данные об отказах передачи блоков данных по причине недостаточности объема памяти на узлах моделируемой сети связи и по причине превышения допустимого времени передачи блоков данных.
Из уровня техники не выявлено решений, касающихся способов моделирования сетей связи, характеризующихся заявленной совокупностью признаков, следовательно, что указывает на соответствие заявленного способа условию патентоспособности «новизна».
Результаты поиска известных решений в данной и смежной областях техники с целью выявления признаков, совпадающих с отличительными от прототипов признаками заявленного изобретения, показали, что они не следуют явным образом из уровня техники. Из определенного заявителем уровня техники не выявлена известность влияния предусматриваемых существенными признаками заявленного изобретения на достижение указанного технического результата. Следовательно, заявленное изобретение соответствует условию патентоспособности «изобретательский уровень».
«Промышленная применимость» способа обусловлена наличием элементной базы, на основе которой могут быть выполнены устройства, реализующие способ.
Заявленный способ поясняется следующим чертежом:
фиг. 1 – блок-схема способа моделирования сети связи с памятью.
Заявленный способ реализован в виде блок-схемы моделирования, представленной на фиг. 1.
В блоке 1 формируют исходный граф G исследуемой сети с заданным количеством вершин графа N и ветвей M, соединяющих их.
Исходный граф исследуемой физической сети отражает топологию сети. Вершины графа соответствуют узлам сети связи, на которых размещено оборудование каналообразования, агрегации, коммутации, маршрутизации и др., ветви – линиям связи, соединяющим узлы сети. Выбор топологии физической сети связи существенно влияет на различные ее характеристики, например, на связность сети. Наличие резервных связей между корреспондентами сети связи дает возможность построить большее число независимых маршрутов для информационного обмена, с большей эффективностью балансировать нагрузкой в сети. (Проектирование и моделирование сетей связи. Лабораторный практикум / В.Н. Тарасов, Н.Ф. Бахарева, С.В. Малахов, Ю.А. Ушаков. СПб.: Лань, 2019 –240 с.; Применение теории графов для моделирования архитектуры региональной сети передачи данных научные ведомости / С.Н. Девицына. Научные ведомости. Серия Экономика. Информатика. 2015. №19 (216). Выпуск 36/1. С. 170-176; Программное обеспечение. Bentley Fiber. Режим доступа: www.bentley.com/ru/products/product-line/utilities-and-communications-networks-software/bentley-fiber). Данное действие может быть выполнено путем выполнения операций по разработанным и указанным в перечисленных источниках алгоритмам при помощи электронно-вычислительной машины (ЭВМ).
В блоке 2 выполняют следующие действия:
нумеруют все элементы графа;
формируют матрицу смежности 
графа G. Элементами данной матрицы являются: N – количество узлов связи (вершин графа) и a ij – весовые коэффициенты, учитывающие пропускную способность каждой ветви;
формируют матрицу смежности 
графа G. Элементами данной матрицы являются: N – количество узлов связи (вершин графа) и b ij – весовые коэффициенты, учитывающие время прохождения единичных блоков данных между любыми узлами сети связи (Дистель Р. Теория графов: пер. с англ. – Новосибирск: 2002. – 336с.; Теория графов / Карпов Д.В., Санкт-Петербургское отделение Математического института им. В.А.Стеклова РАН. – 525 с. Режим доступа: https://logic.pdmi.ras.ru/~dvk/graphs_dk.pdf).
Пропускная способность является одной из основных характеристик каналов связи и информационных направлений и представляет собой максимально возможную скорость передачи данных. Она отражает не только параметры физической среды, но и особенности выбранного способа передачи дискретной информации в этой среде. Время прохождения единичных блоков данных относится к вероятностно-временным характеристикам информационного направления (канала связи). В матрице смежности B указываются данные по времени прохождения блоков данных между любыми узлами связи (вершинами графа), что позволяет оценивать необходимое время нахождения блока данных в сети на любом этапе его маршрутизации. Ввиду различия времени прохождения блоков данных различных типов, возможно формирование отдельных матриц смежности, отображающих время прохождения блоков, для каждого типа блоков данных. Время прохождения блоков данных существенно зависит, наряду с пропускной способностью, от производительности оборудования элементов сети. Исходные данные для формирования такой матрицы, например, возможно получить на физической сети на основе команды «ping_». (Олифер В., Олифер Н. Компьютерные сети. Принципы, технологии, протоколы: Учебник для вузов. 5-е изд. – СПб.: Питер, 2016. - 992 с.: ил. – (Серия «Учебник для вузов»), стр. 52-104; Э. Таненбаум, Д. Уэзеролл. Компьютерные сети. 5-е изд.. – СПб.: Питер, 2017. - 960 с.: ил. – (Серия «Классика computer Science»), с. 392-420; М.В. Кульгин. Коммутация и маршрутизация IP/IPX-трафика. – М.: КомпьютерПресс, 1998. – 320 с, ил., с. 106-214).
В блоке 3 задают:
– R информационных направлений, определяемых потребностями корреспондентов сети;
– вариант маршрутизации для каждого информационного направления. Формирование маршрутов может быть осуществлено при помощи ЭВМ по известным алгоритмам (Стародубцев П.Ю., Сухорукова Е.В., Закалкин П.В. Способ управления потоками данных распределенных информационных систем // Проблемы экономики и управления в торговле и промышленности. 2015. № 3 (11). С. 73-78; Основы сетевых технологий на базе коммутаторов и маршрутизаторов / Н.Н. Васин. Бином. Лаборатория знаний, 2017 –270 с.; Патент 2690213 Российская Федерация, G06N 5/00 (2018.08); H04W 16/22 (2018.08). Способ моделирования оптимального варианта топологического размещения множества информационно взаимосвязанных абонентов на заданном фрагменте сети связи общего пользования/Вершенник А.А., Вершенник Е.В., Латушко Н.А., Стародубцев Ю.И., заявитель Латушко Н.А., Стародубцев Ю.И. – 2018118104; заявл. 16.05.2018; опубл. 31.05.2019. бюлл. № 16 – 17 с.), например: Алгоритм Дейкстры (находит кратчайший путь от одной из вершин графа до всех остальных во взвешенном графе. Вес ребер должен быть положительным); Алгоритм Беллмана – Форда (находит кратчайшие пути от одной вершины графа до всех остальных во взвешенном графе. Вес ребер может быть отрицательным); Алгоритм поиска A* (находит маршрут с наименьшей стоимостью от одной вершины (начальной) к другой (целевой, конечной), используя алгоритм поиска по первому наилучшему совпадению на графе); Алгоритм Флойда – Уоршелла (находит кратчайшие пути между всеми вершинами взвешенного ориентированного графа); Алгоритм Джонсона (находит кратчайшие пути между всеми парами вершин взвешенного ориентированного графа); Алгоритм Ли (волновой алгоритм, находит путь между вершинами планарного графа, содержащий минимальное количество промежуточных вершин (ребер); Алгоритм Килдала.
– финальное время моделирования T, определяемое временем функционирования всех корреспондентов сети;
– длительность шага модельного времени Δt, определяемая минимальным временем передачи блока данных между двумя смежными элементами сети;
– число статистических экспериментов Z. Число экспериментов задают с учетом его достаточности для заданной точности и достоверности моделирования, так как проведение одного модельного эксперимента в течении времени T с шагом модельного времени ∆t может не хватить для набора необходимых статистических данных, позволяющих обеспечить заданную точность и достоверность моделирования. (Теория вероятностей / Е.С. Вентцель. М.: Государственное издательство физико-математической литературы, 1962 – 564 с.);
– допустимое время (τ rk ) передачи k-го блока данных r-го информационного направления, определяемое потребностями корреспондентов, где r = 1, 2…R;
– параметры памяти на каждом, из N, узле связи моделируемой сети, определяемые из характеристик элементов моделируемой сети;
– производительность оборудования, определяемые из характеристик элементов моделируемой сети;
– интенсивность потока отказов (λ g ) передачи блоков данных каждого элемента моделируемой сети связи, где g – номер элемента сети связи, g=1, 2…G. Интенсивность может определяться на основе статистики сбоев передачи данных в сетях связи по различным причинам: превышение пропускной способности линии связи, технический сбой оборудования, превышение предела производительности оборудования, сбой электропитания, деструктивные воздействия и др.;
– параметры подсистемы восстановления, определяются сложившейся практикой устранения отказов в сетях связи различного назначения. К ним относятся: количество резервного оборудования, периодичность создания (актуальность) резервных копий функционирующих программных средств и данных, квалификация инженерно-технического состава и т.д.
Заданные величины записывают в постоянное запоминающее устройство (ПЗУ) ЭВМ.
В блоке 4 прогнозируют среднее время восстановления готовности элементов моделируемой сети к передаче блоков данных (t в g ). Для выполнения требований к точности прогнозирования необходимо набрать статистические данные, объем которых позволит выполнить требования к прогнозированию на установленном промежутке времени (Рабочая книга по прогнозированию / Отв. ред. И.В. Бестужев-Лада. – М.: Мысль, 1982. – 426 с.). Для этого можно использовать статистические данные действующих сетей связи в режимах эксплуатации и пусконаладочных мероприятий. Учитывая то, что способ предполагает прогнозирование усредненных значений времени восстановления элементов сети, а также огромное количество постоянно-действующих сетей связи, фиксирующих состояние своих элементов, точность прогнозирования при доступе к соответствующему объему статистики, будет высокой.
В блоке 5 проводят Z модельных экспериментов, для чего:
В блоке 6 принимают z = 1.
В блоке 7 моделируют процесс передачи блоков данных для всех информационных направлений при функционировании сети связи с заданной интенсивностью отказов ее элементов и их восстановлении подсистемой с заданными параметрами, для чего в каждом из R информационных направлений с шагом моделирования Δt:
В блоке 8 принимают t = 0.
В блоке 9 генерируют на корреспондирующих узлах передачи поток блоков данных с присвоением им метки времени отправки t rk 0. Генерация потока данных осуществляется по случайному закону. При генерировании блоков определяются их параметры: тип, срочность, время отправки, предельная длительность времени передачи, корреспонденты-получатели, форма выдачи и др. (Теория информации: учебник для вузов / Кудряшов Б.Д. – СПб.: Питер, 2009. – 320 с.: ил.).
В блоке 10 на приемной стороне оборудованием узла связи (например: системы DWDM [например – DWDM система «Волга» компании «Т8»; режим доступа: http://t8.ru/?page_id=3600, дата обращения 07.05.2020], маршрутизатора [например – маршрутизаторы серии NCS 5500 компании «Cisco»; режим доступа: https://www.cisco.com/c/en/us/products/routers/network-convergence-system-5500-series/index.html , дата обращения 07.05.2020], коммутатора [например – коммутатор ML-IPSW2516-4SFP-IND компании «Микролинк-Связь»; режим доступа: http://microlink.ru/ml-ipsw/ , дата обращения 07.05.2020]) принимают блоки данных на транзитных узлах.
В блоке 11 проверяют готовность следующего в маршруте элемента сети связи к передаче блока данных, путем запроса его состояния.
Если следующий элемент сети готов, то в блоке 12 фиг. 1 блок данных передают на следующий в маршруте блока элемент сети, и переходят к блоку 23.
Если следующий элемент сети не готов (например: не проходит запрос, нагрузка на элемент превышает его вычислительную мощность, доступный резерв пропускной способности линии связи меньше, чем требуется для передачи блока данных), то в блоке 13 проверяют свободный объем памяти текущего (n-го) транзитного узла. Характеристики показателей памяти узлов связи учитываются в его реестре памяти. Запрос в реестр производится автоматически или автоматизировано с помощью стандартных команд (например команда «free –m» в среде Linux).
Если, при неготовности следующего в маршруте элемента сети, вся память транзитного узла занята, то в блоке 14 для всех корреспондирующих узлов, формируют и передают сообщение об отказе передачи блока данных, и переходят к блоку 23.
Если необходимый объем памяти свободен, то в блоке 15 фиг. 1 передаваемый блок данных запоминают в памяти текущего (n-го) транзитного узла. При этом важными характеристиками памяти являются скорость записи и скорость чтения, влияющие на итоговое время прохождения блока данных через данный элемент сети 
:
где
В блоке 16 в реестр памяти вносят изменения занятости объема.
В блоке 17 рассчитывают:
– время нахождения блока данных в сети t rk н путем вычитания из текущего модельного времени 
метки времени отправки t rk 0 k-го блока данных r-го информационного направления передающим корреспондентом (блок 9): 
;
– необходимое временя передачи блока данных t rk вп, на основе матрицы смежности (B), 
, где i=n, j – узел связи к которому присоединен принимающий корреспондент информационного направления, т.е. t rk вп соответствует весовому коэффициенту матрицы B, учитывающему производительность всех последующих элементов сети связи, в заданном маршруте r-го информационного направления. При этом допускается, что все последующие элементы сети связи, по заданному маршруту, готовы к передаче блока данных.
В блоке 18 проверяют готовность следующего в маршруте элемента сети связи к передаче блока данных, если следующий элемент сети готов, то переходят к блоку 12.
В блоке 19 хранят блок данных до восстановления готовности следующего в маршруте элемента сети, при этом в блоке 20 сравнивают сумму среднего времени восстановления готовности следующего в маршруте элемента t в g , времени нахождения блока данных в сети t rk н и необходимого времени его передачи t rk вп по заданному маршруту с допустимым временем его передачи τ rk :
где 
– получено в результате прогнозирования в блоке 4. Результат записывается в ПЗУ ЭВМ.
В блоке 21 при превышении допустимого времени блок данных стирают, в блоке 22 в реестр памяти вносят изменения занятости объема, и переходят к блоку 14.
При выполнении условия блока 20 в блоке 23 переходят к следующему шагу моделирования через время ∆t. t = t+∆t.
В блоке 24 проверяют, истекло ли модельное время T. Если t > T, то переходят к следующему модельному эксперименту; если t ≤ T, то переходят блоку 7.
В блоке 25 переходят к следующему модельному эксперименту z = z+1.
В блоке 26 проверяют все ли Z модельные эксперименты проведены. Если z > Z, то переходят к блоку 27. если z < Z, то проводят следующий модельный эксперимент – переходят блоку 7.
В блоке 27 после проведения Z статистических экспериментов рассчитывают вероятности передачи блока данных за заданное время для каждого информационного направления при заданных параметрах сети связи, интенсивности отказов ее элементов и их восстановлении подсистемой с заданными параметрами (Вариационные ряды и их характеристики / И.Г. Венецкий. М.: Статистика, 1970 – 160 с.; Теория вероятностей / Е.С. Вентцель. М.: Государственное издательство физико-математической литературы, 1962 – 564 с.). Результат записывается в ПЗУ ЭВМ.
В блоке 28 выводят статистические данные об отказах передачи блоков данных по причине недостаточности объема памяти на узлах моделируемой сети связи и по причине превышения допустимого времени передачи блоков данных. Полученные статистические данные позволят повысить точность прогнозирования вероятностно-временных показателей отказов передачи данных в сети.
Таким образом, за счет установления зависимости между вероятностью передачи блока данных за заданное время и объемом памяти на узлах коммутации с учетом параметров, характеризующих состояние сети в условиях потока отказов ее элементов и заданных параметрах подсистемы ее восстановления, расширяются функциональные возможности моделирования сети связи. Технический результат достигнут.
Claims (1)
- Способ моделирования сети связи с памятью, заключающийся в том, что формируют исходный граф (G) исследуемой сети с заданным количеством вершин графа (N) и ветвей (M), соединяющих их, нумеруют все элементы графа, формируют матрицу смежности (A) графа (G), элементами которой являются весовые коэффициенты a ij , учитывающие пропускную способность каждой ветви, задают R информационных направлений, вариант маршрутизации для каждого информационного направления, число статистических экспериментов (Z), длительность шага модельного времени (Δt) и финальное время моделирования (T), параметры подсистемы восстановления, отличающийся тем, что дополнительно задают допустимое время (τ r k ) передачи k-го блока данных r-го информационного направления, параметры памяти на каждом из N узлов связи моделируемой сети и производительность их оборудования, интенсивность потока отказов (λ g ) передачи блоков данных каждого элемента моделируемой сети связи, формируют матрицу смежности (B) графа (G), элементами которой являются весовые коэффициенты b ij , учитывающие время прохождения единичных блоков данных, прогнозируют среднее время восстановления готовности элементов моделируемой сети к передаче блоков данных (t в g ), проводят Z модельных экспериментов, моделируют процесс передачи блоков данных для всех информационных направлений при функционировании сети связи с заданной интенсивностью отказов ее элементов и их восстановлении подсистемой с заданными параметрами, для чего в каждом из R информационных направлений с шагом моделирования Δt: генерируют на корреспондирующих узлах передачи поток блоков данных с присвоением им метки времени отправки t rk 0, принимают блоки данных на транзитных узлах, проверяют готовность следующего в маршруте элемента сети связи к передаче блока данных, если следующий элемент сети готов, то блок данных передают, если следующий элемент сети не готов, то проверяют свободный объем памяти текущего транзитного узла, если необходимый объем памяти свободен, то блок данных запоминают в памяти текущего транзитного узла, в реестр памяти вносят изменения занятости объема, рассчитывают время нахождения блока данных в сети t rk н по метке времени его отправки и на основе матрицы смежности (B) необходимое время передачи блока данных t rk вп с учетом готовности и производительности всех последующих элементов сети связи по заданному маршруту, хранят блок данных до восстановления готовности следующего в маршруте элемента сети, при этом сравнивают сумму среднего времени восстановления готовности следующего в маршруте элемента t в g , времени нахождения блока данных в сети t rk н и необходимого времени его передачи t rk вп по заданному маршруту с допустимым временем его передачи τ rk , при превышении допустимого времени блок данных стирают и на корреспондирующий узел передачи отправляют сообщение об отказе передачи блока данных, в реестр памяти вносят изменения занятости объема, если при неготовности следующего в маршруте элемента сети вся память транзитного узла занята, то для всех корреспондирующих узлов формируют и передают сообщение об отказе передачи блока данных, передают блок данных сразу после восстановления готовности следующего в маршруте элемента сети, переходят к следующему шагу моделирования через время ∆t, после проведения Z статистических экспериментов рассчитывают вероятности передачи блока данных за заданное время для каждого информационного направления при заданных параметрах сети связи, интенсивности отказов ее элементов и их восстановлении подсистемой с заданными параметрами, выводят статистические данные об отказах передачи блоков данных по причине недостаточности объема памяти на узлах моделируемой сети связи и по причине превышения допустимого времени передачи блоков данных.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2020116157A RU2734503C1 (ru) | 2020-05-16 | 2020-05-16 | Способ моделирования сети связи с памятью |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2020116157A RU2734503C1 (ru) | 2020-05-16 | 2020-05-16 | Способ моделирования сети связи с памятью |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2734503C1 true RU2734503C1 (ru) | 2020-10-19 |
Family
ID=72940395
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2020116157A RU2734503C1 (ru) | 2020-05-16 | 2020-05-16 | Способ моделирования сети связи с памятью |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| RU (1) | RU2734503C1 (ru) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2757781C1 (ru) * | 2021-01-08 | 2021-10-21 | Юрий Иванович Стародубцев | Способ устойчивой маршрутизации данных в виртуальной сети связи |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6996514B2 (en) * | 2000-11-13 | 2006-02-07 | Nortel Networks Limited | Time simulation techniques to determine network availability |
| RU2379750C1 (ru) * | 2008-06-30 | 2010-01-20 | Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования Академия Федеральной службы охраны Российской Федерации (Академия ФСО России) | Способ моделирования сетей связи |
| RU2476930C1 (ru) * | 2012-02-20 | 2013-02-27 | Федеральное государственное военное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Военная академия связи имени маршала Советского Союза С.М. Буденного" Министерства обороны Российской Федерации | Способ моделирования сети связи |
| RU2481629C1 (ru) * | 2012-01-10 | 2013-05-10 | Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Санкт-Петербургский торгово-экономический институт" | Способ моделирования разнородных сетей связи |
| RU2665506C1 (ru) * | 2017-12-01 | 2018-08-30 | Александр Александрович Бречко | Способ динамического моделирования сетей связи с учетом взаимной зависимости их элементов |
-
2020
- 2020-05-16 RU RU2020116157A patent/RU2734503C1/ru active
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6996514B2 (en) * | 2000-11-13 | 2006-02-07 | Nortel Networks Limited | Time simulation techniques to determine network availability |
| RU2379750C1 (ru) * | 2008-06-30 | 2010-01-20 | Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования Академия Федеральной службы охраны Российской Федерации (Академия ФСО России) | Способ моделирования сетей связи |
| RU2481629C1 (ru) * | 2012-01-10 | 2013-05-10 | Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Санкт-Петербургский торгово-экономический институт" | Способ моделирования разнородных сетей связи |
| RU2476930C1 (ru) * | 2012-02-20 | 2013-02-27 | Федеральное государственное военное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Военная академия связи имени маршала Советского Союза С.М. Буденного" Министерства обороны Российской Федерации | Способ моделирования сети связи |
| RU2665506C1 (ru) * | 2017-12-01 | 2018-08-30 | Александр Александрович Бречко | Способ динамического моделирования сетей связи с учетом взаимной зависимости их элементов |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2757781C1 (ru) * | 2021-01-08 | 2021-10-21 | Юрий Иванович Стародубцев | Способ устойчивой маршрутизации данных в виртуальной сети связи |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| EP3320653B1 (en) | Parallelized network traffic flow availability simulation using stochastic process and traffic engineering algorithms | |
| RU2476930C1 (ru) | Способ моделирования сети связи | |
| Chang et al. | Multitime scale Markov decision processes | |
| CN104463351A (zh) | 基于电力业务需求的通信带宽预测方法及装置 | |
| Chromy et al. | Erlang c formula and its use in the call centers | |
| Fencl et al. | Network topology design | |
| RU2734503C1 (ru) | Способ моделирования сети связи с памятью | |
| JP7354424B2 (ja) | 端末間接続状態予測方法及び装置、及び分析デバイス | |
| RU2749444C1 (ru) | Способ моделирования виртуальной сети связи на остаточных ресурсах физической сети | |
| CN116055406A (zh) | 拥塞窗口预测模型的训练方法及装置 | |
| Sminesh et al. | Optimal multi‐controller placement strategy in SD‐WAN using modified density peak clustering | |
| Cenggoro et al. | Dynamic bandwidth management based on traffic prediction using Deep Long Short Term Memory | |
| Khorsi et al. | Pareto-based grouping meta-heuristic algorithm for humanitarian relief logistics with multistate network reliability | |
| CN114866431A (zh) | 基于int预测sfc网络故障的方法、装置及处理器 | |
| CN106850253A (zh) | 一种基于多状态网络的传输时间可靠性测量的方法 | |
| Dimitriou et al. | Reliable stochastic design of road network systems | |
| CN113408140A (zh) | 电力通信网络扩容仿真验证方法、装置、设备和介质 | |
| Liu et al. | A colored generalized stochastic petri net simulation model for service reliability evaluation of active-active cloud data center based on it infrastructure | |
| RU2750950C1 (ru) | Способ повышения устойчивости виртуальной сети связи корпоративной системы управления | |
| Yi et al. | A rule-based modeling approach for network application availability assessment under dynamic network restoration scheme | |
| Almajidi et al. | A new system model for sensor node validation by using OPNET | |
| Khan et al. | Peer-to-peer enterprise data backup over a ren cloud | |
| RU2748139C1 (ru) | Способ моделирования множества независимых виртуальных сетей связи на основе одной физической сети | |
| RU2757781C1 (ru) | Способ устойчивой маршрутизации данных в виртуальной сети связи | |
| Bolodurina et al. | Development and research of model for ensuring reliability of operation of network infrastructure objects in cyber-physical system located in the cloud platform |