Quality of service management in distance learning

Klimovskiy A. (andrey.klimovskiy@gmail.com)

Saint-Petersburg State Marine Technical University

Abstract

During the recent years the requirements to the quality of service in distance learning dramatically increased. The reason is that amount of multimedia traffic in distance learning programs is constantly growing. Multimedia traffic includes audio and video data which is very sensitive to delays during transmission. This thesis offers a new approach based on Diff-Serv architecture and adaptive quality of service management using simulation modeling.

УПРАВЛЕНИЕ КАЧЕСТВОМ СЕРВИСА В КОМПЬЮТЕРНЫХ СЕТЯХ ПРИ ДИСТАНЦИОННОМ ОБУЧЕНИИ

Климовский А.О. (andrey.klimovskiy@gmail.com)

Санкт-Петербургский государственный морской технический университет

В последние годы необходимость обеспечения качества сервиса при дистанционном обучении резко возросла. Это связано с постоянным ростом объемов мультимедийного трафика в программах обучения. К мультимедийному трафику относятся аудио и видео данные, которые являются очень чувствительными к задержкам в сети. В данной работе предлагается подход, основанный на архитектуре Diff-Serv и адаптивном управлении качеством сервиса с помощью имитационной модели.

Одной из задач, возникающих при дистанционном обучении, является задача обеспечения качества сервиса (Quality of Service, QoS). Под задачей обеспечения качества сервиса понимается задача распределения ресурсов сети между потребителями в соответствии с их требованиями.

В последние годы необходимость обеспечения качества сервиса при дистанционном обучении резко возросла. Это связано с постоянным ростом объемов мультимедийного трафика в программах обучения. К мультимедийному трафику относятся аудио и видео данные, которые являются очень чувствительными к задержкам в сети. Таким образом, для обеспечения качественного изображения и звука при дистанционном обучении, необходимо обеспечить заданное время прохождения пакетов от сервера до клиентских компьютеров.

Поддержка механизмов QoS позволяет предоставлять ресурсы сети тем приложениям, которые являются чувствительными к задержкам в сети. Например, можно резервировать определенную полосу пропускания под голосовые пакеты, а данным, менее критичным к задержкам (передача файлов по сети), назначать меньший приоритет.

Существует две архитектуры IP-QoS, утвержденные комитетом IETF:

• архитектура с интеграцией сервисов (Integrated Service Architecture, Int-Serv);

• архитектура с дифференциацией сервисов (Differentiated Services Framework, Diff-Serv).

Главный недостаток технологии IntServ – практическая невозможность ее использования в глобальных сетях. В backbone-сетях количество потоков трафика, проходящих через один маршрутизатор, может достигать нескольких десятков тысяч. При таком количестве потоков невозможно поддерживать на маршрутизаторе информацию о каждом проходящем через него потоке, организовывать на портах маршрутизатора отдельную очередь для каждого потока и реализовывать сложную классификацию, определяющую по значениям пяти величин принадлежность пакета к тому или иному потоку.

Архитектура Diff-Serv не имеет вышеописанного недостатка и может быть использована в глобальных сетях, однако Diff-Serv не гарантирует обеспечения заданного качества сервиса для индивидуального потока трафика. В данной работе для обеспечения заданного качества сервиса для индивидуального потока трафика рассматривается применение методов адаптивного управления.

Для мультимедийного трафика основной характеристикой пакета является его время прохождения через маршрутизатор. Пакеты, проходящие через маршрутизатор, разбиваются по приоритетам и устанавливаются в очереди согласно своему приоритету. Основным фактором, влияющим на время прохождения пакета через маршрутизатор, является дисциплина обслуживания очередей и ее характеристики. В настоящее время имеется несколько дисциплин обслуживания, которые поддерживаются маршрутизаторами: FIFO, Priority Queueing, Fair Queueing, Weighted Fair Queueing, Weighted Round-Robin Queueing и Deficit Weighted Round-Robin Queueing. Среди них были выбраны подходящие для обеспечения заданного качества сервиса дисциплины обслуживания: Weighted Fair Queueing, Weighted Round-Robin Queueing и Deficit Weighted Round-Robin Queueing.

В ходе работы разработана архитектура имитационной модели для определения характеристик дисциплины обслуживания, обеспечивающей при заданных характеристиках входного потока заданные времена прохождения пакетов через маршрутизатор. Архитектура системы в целом имеет следующий вид: cервер конфигурирования сетевых устройств (Policy Decision Point, PDP) получает от управляемого маршрутизатора уведомления (SNMP-traps) об изменениях во входном потоке (величина трафика превысила определенное значение, средняя длина пакетов упала ниже определенного значения, и т. д.). При помощи таких уведомлений сервер имеет возможность отслеживать изменяющиеся характеристики входного потока. Характеристики входного потока, а также требования ко времени прохождения пакетов через маршрутизатор (QoS demands: пара время-вероятность для каждого из приоритетов) подаются на вход имитационной модели. На выходе имитационная модель выдает дисциплину обслуживания, которую необходимо применить на порту маршрутизатора, чтобы при заданных характеристиках входного потока обеспечить заданные времена прохождения пакетов через маршрутизатор.

В ходе исследований разработана архитектура имитационной модели для адаптивного управления DiffServ маршрутизатором, изучены возможности моделирования сетевого трафика. Произведена реализация модели для адаптивного управления маршрутизатором в пакете AnyLogic. Проанализированы результаты исследований и показана эффективность адаптивного управления качеством сервиса в компьютерных сетях.

Литература

1. Weibin Zhao, David Olshefski, Henning Schulzrinne “Internet Quality of Service: an Overview” (Columbia University)

2. Y. Bernet, S. Blake, D. Grossman, A. Smith “An Informal Management Model for Diffserv Routers” (RFC 3290)

3. S. Blake, D. Black, M. Carlson, E. Davies, Z. Wang, W. Weiss “An Architecture for Differentiated Services” (RFC 2475)

4. Chuck Semeria “Supporting Differentiated Service Classes: Queue Scheduling Disciplines” (White Paper of Juniper Networks, Inc.)

5. R. Braden, D. Clark, S. Shenker “Integrated Services in the Internet Architecture: an Overview” (RFC 1633)

6. E. Yucesan, C.-H. Chen, J.L. Snowdon “A Highly Efficient M/G/ Model for Generating Self-Similar Traces”, Proceedings of the 2002 Winter Simulation Conference

7. F. Baker, K. Chan, A. Smith “Management Information Base for the Differentiated Services Architecture” (RFC 3289)