СВОЙСТВА ТРАФИКА IPTV В МУЛЬТИСЕРВИСНЫХ СЕТЯХ

Альбеков Р.М.

Магистрант, Казахский агротехнический университет им. С. Сейфуллина

СВОЙСТВА ТРАФИКА IPTV В МУЛЬТИСЕРВИСНЫХ СЕТЯХ

Аннотация

В статье рассмотрены – особенности трафика IPTV в современных мультисервисных сетях, требования качества QoS. Метод резервирования трафика при динамических нагрузках на сеть, а также приоритетные методы обслуживания.

Ключевые слова: трафик, резервирование, обслуживание.

Albekov R.M.

Undergraduate, Kazakh Agro Technical University. S.Seifullin

IPTV TRAFFIC PROPERTIES IN MULTISERVICE NETWORKS

Abstract

The article discusses - especially IPTV traffic in modern multiservice networks, the quality requirements QoS. Backup method under dynamic traffic loads on the network, as well as priority service methods.

Keywords: traffic, reservation, service.

Современные мультисервисные сети абонентского доступа предоставляют широкий спектр услуг, включающий в себя доступ в Интернет, IP – телевидение, SIP – телефонию, VOD (видео по запросу) и пр.  Передача каждого вида трафика требует некоторые условия к ряду параметров качества обслуживания, такие как задержка передачи и ее вариации в виде фазовых или частотных отклонений сигнала, называемые джиттером, а также процент потерянных кадров и др.

Требования параметров QoS обслуживаемого потока с учетом заданных требований, подразумевает резервирования части пропускной способности сети для того, чтобы предоставлять гарантии качества обслуживания QoS.

Резервирование производится на основе математических моделей трафика и узлов коммутации, позволяющих предсказывать параметры качества обслуживания для каждого передаваемого потока.

Рис. 1 – Суточная динамика абонентских запросов услуги IPTV

Для описания характера потоков, данных использовались модели на основе Пуассоновского процесса, широко применяемые в теории массового обслуживания при анализе и проектировании сетей передачи данных [1]. Однако

исследование трафика, передаваемого в компьютерных сетях, показало, что такие модели не учитывают важнейшие вероятностные свойства «пульсирующего» трафика, что приводит к значительным ошибкам в предсказании параметров QoS [2]. Особенно остро данная проблема проявляется в сетях передачи мультимедийного трафика, использующих методы глубокого сжатия голоса и видео. В таких сетях пиковая скорость передаваемых потоков может во мно­го раз превышать усредненную скорость за длительное время, что приводит к частым нарушениям гарантий QoS при использовании традиционных методов управления трафиком. Исследованием свойств пульсирующих потоков занимается теории самоподобного трафика и трафика с долговременными зависимостями. Одной из характеристика самоподобного «пульсирующего» трафика, используемых в этих теориях, является коэффициент Херста Н [3], определяемый с помощью отношения

где  – нормированный размах, а C – некоторая константа

Анализ трафика мультисервисных сетей абонентского доступа показывают, что сложными вероятностными свойствами обладают потоки данных, а так же потоки абонентских запросов на установление мультимедийных сессий [4].

Динамика переключения каналов и получение «видео по запросу», подчиняется временным циклам, что создает сложности в управлении пропускной способностью сети, так как отказ в обслуживании обычно не допускается и, следовательно, сеть должна обладать избыточными ресурсами на случай высокой загрузки.

Регулируемые мультимедийные потоки являются одним из решений данной проблемы [5]. При высокой загрузке сети доступа гарантии QoS предоставляется только части потока, который обеспечивает качество услуги. Отказ от остальной части потока, обеспечивающей дополнительное качество услуги, позволяет обслужить большее число абонентов.

При снижении уровня загрузки сеть доступа вновь переходит на предоставление полных потоков с максимальным уровнем качества. Примерами методов получения регулируемых мультимедийных потоков являются масштабируемое видео-кодирование (SVC - Scalable Video Coding) [6] и методы динамического управления скоростью видео-потока [7].

Полученный таким образом трафик обладает сложными динамическими свойствами, проявляющихся в нестационарности мультимедийных потоков.

Вне зависимости от особенностей конкретных потоков, гарантированное качество обслуживания достигается за счет использования определенных механизмов управления трафиком на уровне узлов коммутации сети. Доля потерянных кадров определяется алгоритмом распределения буфера коммутатора между различными группами потоков, а временные параметры доставки определяются алгоритмом выборки из внутренних очередей пакетов на передачу.

Среди распространенных методов продвижения пакетов можно выделить приоритетное обслуживание [8], справедливое взвешенное обслуживание (WFQ - Weighted Fair Queueing) [9], а также обслуживание по методу «первый пришел- первый вышел» (FIFO) [10]. Численные гарантии QoS достигаются за счет резервирования части буфера и выделения доли времени работы планировщика узла коммутации.

Заключение

Качество обслуживания в сетях абонентского доступа достигается за счет резервирования ресурсов узлов коммутации на основе вероятностных и динамических свойств передаваемых потоков. Существует два семейства методов динамического управления пропускной способностью, которые называются методами интегрированного дифференцированного обслуживания.

Литература

1. Башарин Г.П., Бочаров П.П., Коган Я. А. Анализ очередей в вычислительных сетях: Теория и методы расчета. — М.: Наука, 1989. — 336 с.
2. Paxson V., Floyd S. Wide area traffic: the failure of Poisson modeling // IEEE/ACM Trans. Netw. — 1995. — Vol. 3, no. 3. — P. 226-244.
3. On the self-similar nature of Ethernet traffic (extended version) / W. E. Leland, M. S. Taqqu, W. Willinger, D. V. Wilson // IEEE/ACM Transactions on Networking.— 1994. —Vol. 2, no. 1. —P. 1-15.
4. Modeling user activities in a large IPTV system / T. Qiu, Z. Ge, S. Lee et al. // Internet Measurement Conference. — 2009. — P. 430-441.
5. Grossglauser M., Keshav S., Tse D. N. С RCBR: a simple and efficient service for multiple time-scale traffic // IEEE/ACM Trans. Netw. — 1997. — Vol. 5, no. 6. —P. 741-755.
6. Advances in the Scalable Amendment of H.264/AVC / H.-C. Huang, W-H. Peng, T. Chiang, H.-M. Hang // IEEE Communications Magazine.— 2007. — P. 68-76.
7. Lee H.-J., Chiang T.-H., Zhang Y.-Q. Scalable rate control for MPEG-4 video // IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology. — 2000. — Vol. 10, no. 6. — P. 878-894.
8. Zhang H., Ferrari D. Rate-Controlled Static-Priority Queueing // In Proc. IEEE Infocom '93. — 1993. — P. 227-236.
9. Demers A., Keshav S., Shenker S. Analysis and Simulation of a fair Queueing Algorithm // Journal of Internetworking research and Experience. — 1990.
10. Cholvit V, Echague J. Stability of FIFO networks under adversarial models: State of the art // Comput. Netw. — 2007. — Vol. 51, no. 15. — P. 4460-4474.