Software & Systems

Для заказчиков программного обеспечения интеллектуальных сетей (ИС) связи важным аспектом качества работы системы являются ее характеристики, такие как производительность, стабильность, надежность. Для анализа подобного рода требований возникает необходимость моделирования трафика ИС. Цель данной статьи заключается в определении основных принципов, позволяющих построить модель трафика для узлов ИС.

При оценке производительности ИС должны учитываться следующие исходные данные: топология сети, соответствие функциональных элементов физическим узлам ИС, требования к сервису, модель распределения вызовов, процедуры обмена сообщениями.

По функциональности узлы ИС можно разделить на три уровня:

-    узел коммутации услуг (SSP, Service Switching Point) с интеллектуальной периферией (IP, Intelligent Peripheral),

-    узел управления услугами (SCP, Service Control Point) с узлом базы данных услуг (SDP, Service Data Point),

-    узел менеджмента услуг (SMP, Service Management Point) и узел создания услуг (SCEP, Service Creation Environment Point).

Для рассмотрения требований к сервису в ИС приведем в качестве примера услуги универсальную персональную связь (УПС). Это услуга, позволяющая абоненту пользоваться исходящей и входящей связью по единому номеру вне зависимости от сетевой инфраструктуры и его местоположения.

Для того чтобы проанализировать производительность ИС, перейдем к модели обслуживания в ИС. При этом будем основываться на следующих предпосылках:

·          модель распределения вызовов при использовании услуги УПС: 60% местных, 30% междугородных и 10% международных вызовов;

·          для лучшей аппроксимации при моделировании нагрузка в сети принята симметричной;

·          одинаковая интенсивность исходящего и входящего трафика;

·          у всех абонентов одинаковая частота вызовов;

·          в процесс установления соединения вовлечены только два пользователя.

Аналитическая модель трафика базируется на сетевой структуре ИС, при которой в процессе обработки интеллектуального вызова участвуют узлы SCP, SDP и SSP. Данные сетевые узлы можно поделить на два уровня: коммутаторы (SSP), выполняющие функции коммутации услуг, и узлы ИС (SCP, SDP), выполняющие функции управления услугами. Таким образом, для получения аналитической модели трафика необходимо рассмотреть модель узлов ИС и отдельно модель узла коммутации.

Узлы ИС (SCP и SDP) моделируются с использованием системы M/G/1 с дисциплиной обслуживания FCFS (First Came First Served). Система M/G/1 характеризуется входящим пуассоновским потоком, произвольным распределением времени обслуживания и одним обслуживающим сервером. Выбор такой модели обусловлен спецификой структуры передаваемых данных. В каждом пакете должна содержаться служебная информация ненулевой длины, что требует учета во время обслуживания некой постоянной добавки. А предположение о пуассоновском распределении потока поступающих вызовов является адекватным в задачах со многими абонентами. Время обслуживания каждого типа сигнала, поступающего на вход системы, определяется первым и вторым моментом распределения времени обслуживания.

Среднее значение времени обслуживания нескольких типов сигнальных сообщений:

,                                      (1)

где k – номер узла; z – тип сигнала в ОКС №7; x – процент пользователей услуги УПС;  – среднее время обслуживания;  – среднее время обслуживания сигнала типа z;  – нагрузка для сигнала типа z.

Коэффициент вариации длительности обслуживания :

.                                                  (2)

Коэффициент нагрузки системы :

,                                                   (3)

где λ – интенсивность поступления сообщений.

Таким образом, значение средней задержки  для сигнала типа z в системе M/G/1 может быть вычислено, основываясь на формуле Полячека-Хинчина (4) для среднего значения времени ожидания обслуживания:

;                         (4)

,

где  – время ожидания сигнала ОКС №7 в узле k;

.                (5)

Моделирование трафика ИС и проводимый на его основе анализ производительности системы являются важным аспектом при разработке программного обеспечения для ИС. Выводы, сделанные на основе аналитических моделей трафика, могут позволить выявить основные проблемы в области производительности системы уже на ранних этапах разработки ПО.