ГЛАВА 6 Сетевые характеристики

Компьютерная сеть представляет собой сложную и дорогую систему, решающую ответственные задачи и обслуживающуюбольшое количество пользователей. Поэтому очень важно, чтобысеть не просто работала, но работала качественно.

Понятие качества обслуживания можно трактовать очень широко, включая в него все возможные

ижелательныедля пользователя свойства сети и поставщика услуг, поддерживающего работу этой сети. Для того чтобы пользователь и поставщик услуг могли более конкретно обсуждать проблемы обслуживания истроить свои отношения на формальной основе, существует рядобщепринятыхха­ рактеристик качества предоставляемыхсетьюуслуг. Мы будем рассматривать в этой главетолькоха­ рактеристики качества транспортныхуслуг сети, которые намного проще поддаются формализации,

чем характеристики качества информационныхуслуг. Характеристики качества транспортныхуслуг отражают такие важнейшие свойства сети, как производительность, надежность и безопасность.

Часть этих характеристик может быть оценена количественно и измерена при обслуживании поль­ зователя. Пользователь и поставщик услуг могут заключить соглашение об уровне обслуживания, в котором оговоритьтребования к количественным значениям некоторыххарактеристик, например, кдоступности предоставляемых услуг.

Термин «качество обслуживания» часто употребляется в узком смысле, как одно из современных направлений в сетевых технологиях, цель которого состоит в разработке методов качественной передачи трафика через сеть. Характеристики качества обслуживания объединяет то, что все они отражают отрицательное влияние механизма очередей на передачутрафика.

Это влияние, в частности, может выражаться во временном снижении скорости передачи трафика, доставке пакетов с переменными задержками и потере пакетов из-за перегрузки буферов комму­ таторов.

Типы характеристик

Субъективные оценки качества

Еслиопросить пользователей, чтобы выяснить, что они вкладывают в понятие качествен­ ныхсетевых услуг, то можно получить очень широкий спектр ответов. Среди них, скорее всего, встретятся следующие мнения:

□сеть работает быстро, без задержек;

□трафик передается надежно;

□услуги предоставляются бесперебойно по схеме 24 х 7 (то есть 24 часа в сутки семь дней в неделю);

□служба поддержки работает хорошо, давая полезные советы и помогая разрешить про­ блемы;

□услуги предоставляются по гибкой схеме, мне нравится, что можно в любой момент и в широких пределах повысить скорость доступа к сети и увеличить число точек до­ ступа;

□поставщик не только передает мой трафик, но и защищает мою сеть от вирусов и атак злоумышленников;

□я всегда могу проконтролировать, насколько быстро и без потерь сеть передает мой трафик;

□поставщик предоставляет широкий спектр услуг, в частности помимо стандартного доступа в Интернет он предлагает хостинг для моего персонального веб-сайта и услуги ІР-телефонии.

Эти субъективные оценки отражают пожеланияпользователей к качеству сетевых сервисов. Пользователи, клиенты —это важнейшая сторона любого бизнеса, в том числе бизнеса сетей передачи данных, но существует и еще одна сторона —поставщикуслуг (коммерче­ ский, если это публичная сеть, и некоммерческий, если это корпоративная сеть). Для того чтобы пользователи и поставщики услуг могли обоснованно судить о качестве сервисов, существуютформализованныехарактеристикикачества сетевыхуслуг, которые позволяют количественно оценить тот или иной аспект качества.

Характеристики и требования к сети

Работая в сети, пользователь формулирует определенные требования к ее характеристи­ кам. Например, пользователь может потребовать, чтобы средняя скорость передачи его информации через сеть не опускалась ниже 2 Мбит/с. То есть в данном случае пользова­ тель задаеттот диапазон значений для средней скорости передачи информации через сеть, которыйдля него означает хорошее качество сервиса.

Все множество характеристик качества транспортных услуг сети можно отнести к одной из следующих rpynfi:

□производительность;

□надежность;

□безопасность;

□характеристики, имеющие значение только для поставщика услуг.

Соглашение об уровне обслуживания

Естественной основой нормального сотрудничества поставщика услуг и пользователей является договор. Договор всегда заключается между клиентами и поставщиками услуг публичных сетей передачи данных, однако не всегда в нем указываются количественные требования к эффективности предоставляемых услуг. Очень часто в договоре услуга специфицируется очень общо, например «предоставление доступа в Интернет».

Однако существует и другой тип договора, называемый соглашением об уровне обслу­ живания (Service Level Agreement, SLA). В таком соглашении поставщик услуг и клиент описывают качество предоставляемой услуги в количественных терминах, пользуясь характеристиками эффективности сети. Например, в SLA может быть записано, что по­ ставщикобязан передавать трафик клиента без потерь и с той средней скоростью, с которой пользователь направляет его в сеть. При этом оговорено, что это соглашение действует только в том случае, если средняя скорость трафика пользователя не превышает, на­ пример, 3 Мбит/с, в противном случае поставщик получает право просто не передавать избыточный трафик. Для того чтобы каждая сторона могла контролировать соблюдение этогосоглашения, необходимо еще указать период времени, на котором будет измеряться средняя скорость, например день, час или секунда. Еще более определенным соглашение SLA становится в том случае, когда в нем указываются средства и методы измерения ха­ рактеристик сети, чтобы у поставщика и пользователя не было расхождений при контроле соглашения.

Соглашения SLA могут заключаться не только между поставщиками коммерческих услуг и ихклиентами, но и между подразделениями одного и того же предприятия. В этом случае поставщиком сетевых услуг может являться, например, отдел информационных техноло­ гий, апотребителем —производственный отдел.

Производительность

Мы ужезнакомы с такими важными долговременными характеристиками производитель­ ности сетевых устройств, как пропускная способность каналов или производительность коммутаторов и маршрутизаторов. Наибольший интерес данные характеристики пред­ ставляютдля поставщиков услуг —на их основе поставщик услуг может планировать свой бизнес, рассчитывая максимальное количество клиентов, которое он может обслужить, определяя рациональные маршруты прохождения трафика и т. п.

Однако клиента интересуют другие характеристики производительности, которые позволят ему количественно оценить, насколько быстро и качественно сеть передает его трафик. Для того чтобыопределить эти характеристики, воспользуемся моделью идеальной сети.

Идеальная сеть

Вразделе «Количественное сравнение задержек» главы 3 мы рассмотрели различные со­ ставляющие задержек в сети с коммутацией пакетов. Напомним, что такими составляю­ щими являются показатели времени:

□передачиданных в канал (время сериализации);

□распространения сигнала;

Важно, что все интервалы между соседними пакетами сеть сохраняет в неизменном виде. Например, если интервал между первым и вторым пакетами составляет при отправлении Ті секунд, а между вторым и третьим —Т2, то такими же интервалы останутся в узле на­ значения.

Надежная доставка всех пакетов с минимально возможной задержкой и сохранением временных интервалов между ними удовлетворит любого пользователя сети независимо оттого, трафик какого приложения он передает по сети —веб-сервиса или ІР-телефонии.

Существуют и другие определения времени задержки пакета. Например, эту величину можно определить как время между моментом отправления первого бита пакета в канал связи узлом отправления и моментом поступления последнего бита пакета в узел на­ значения соответственно. Нетрудно видеть, что в этом определении в задержку пакета включено время сериализации, кроме того, понятно, что оба определения не противоречат другдругу и величина задержки, полученная в соответствии с одним определением, легко преобразуется в величину задержки, полученной в соответствии с другим. Мы выбрали первое определение для иллюстрации идеального поведения сети с коммутацией пакетов потому, что в этом случае задержка не зависит от размера пакета, что удобнее использовать, описывая «идеальность» обслуживания пакетов.

Теперьпосмотрим, какие отклонения от идеала могут встречаться в реальной сети и какими характеристиками можно эти отклонения описывать (рис. 6.2).

Пакеты доставляются сетью узлу назначения сразличными задержками. Как мы уже знаем, это неотъемлемое свойство сетей с коммутацией пакетов.

Случайный характер процесса образования очередей приводит к случайным задержкам, при этом задержки efдельных пакетов могут быть значительными, в десятки раз превос­ ходя среднюювеличину задержек (d\ ^ ^ ^ ^ з и т . д.). Неравномерность задержек приводит к неравномерным интервалам между соседними пакетами. То есть изменяется характер временных соотношений между соседними пакетами, а это может катастрофически ска­ затьсянакачестве работы некоторых приложений. Например, при цифровой передаче речи

(или более обобщенно —звука) неравномерность интервалов между пакетами, несущими замеры голоса, приводит к существенным искажениям речи.

Пакеты могут доставляться узлу назначения не в том порядке, в котором они были отправ­ лены, например, на рис. 6.2 пакет 4 поступил в узел назначения раньше, чем пакет 3. Такие ситуации встречаются в дейтаграммных сетях, когда различные пакеты одного потока передаются через сеть различными маршрутами, а следовательно, ожидают обслуживания в разных очередях с разным уровнем задержек. Очевидно, что пакет 3 проходил через пере­ груженный узел или узлы, так что его суммарная задержка оказалась настолько большой, что пакет 4 прибыл раньше него.

Пакеты могут теряться в сети или же приходить в узел назначения с искаженными дан­ ными, что равносильно потере пакета, так как большинство протоколов не способно вос­ станавливать искаженные данные, а только определяет этот факт по значению контрольной последовательности кадра (Frame Check Sequence, FCS).

Пакеты также могут дублироваться по разным причинам, например из-за ошибочных по­ вторных передач протоколов, обеспечивающих надежный обмен данными.

В реальной сети средняя скорость информационного потока на входе узла назначения может отличаться от средней скорости потока, направленного в сеть узлом-отправителем. Виной этому являются не задержки пакетов, а их потери1. Так, в примере, показанном на рис. 6.2,

средняя скорость исходящего потока снижается из-за потери пакета 5. Чем больше потерь и искажений пакетов происходит в сети, тем ниже скорость информационного потока.

Как видно из приведенного описания, существуют различные характеристики произ­ водительности сети (называемые также метриками производительности сети). Нельзя в общем случае говорить, что одни из этих характеристик более, а другие —менее важные. Относительная важность характеристик зависит от типа приложения, трафик которого переносит сеть. Так, существуют приложения, которые очень чувствительны к задержкам пакетов, но в то же время весьма терпимы к потере отдельного пакета —примером может служить передача голоса через пакетную сеть. Примером приложения, которое мало чув­ ствительно к задержкам пакетов, но очень чувствительно к их потерям, является загрузка файлов (подробнее об этом говорится в главе 7). Поэтому для каждого конкретного случая необходимо выбирать подходящий набор характеристик сети, наиболее адекватно отра­ жающий влияние неидеальности сети на работу приложения.

Статистические оценки характеристик сети

Очевидно, что множество отдельных значений времени передачи каждого пакета в узел назначения дают исчерпывающую характеристику качества передачи трафика сетью в течение определенного промежутка времени. Однако это слишком громоздкая и, более того, избыточная характеристика производительности сети. Для того чтобы представить характеристики качества передачи последовательности пакетов через сеть в компактной форме, применяются статистические методы.

Статистические методы служат для оценки характеристик случайных процессов, а именно такой характер имеют процессы передачи пакетов сетью. Сами характеристики произво­ дительности сети, такие как, например, задержка пакета, являются случайными величинами.

1Это утверждение справедливо, когда интервал усреднения'скорости существенно превышает вели­ чину максимальной задержки.

Статистические характеристики выявляют закономерности в поведении сети, которые устойчиво проявляются только на длительных периодах времени. Когда мы говорим о дли­ тельном периоде времени, то мы понимаем под этим интервал, в миллионы раз больший, чем время передачи одного пакета, которое в современной сети измеряется микросекунда­ ми. Так, время передачи пакета Fast Ethernet составляет около 100 мкс, Gigabit Ethernet — около 10 мкс, ячейки ATM —от долей микросекунды до 3 мкс (в зависимости от скорости передачи). Поэтому для получения устойчивых результатов нужно наблюдать поведение сети, по крайней мере, в течение минут, а лучше —нескольких часов.

Основным инструментом статистики является так называемая гистограмма распределе­ ния оцениваемой случайной величины. Рассмотрим этот инструмент на примере такой характеристики сети, как задержка пакета.

Будем считать, что нам удалось измерить задержку доставки каждого из 2600 пакетов, переданных между двумя узлами сети, и сохранить полученные результаты. Эти результаты называются выборкой случайной величины.

Для того чтобы получить гистограмму распределения, мы должны разбить весь диапазон измеренных значений задержек на несколько интервалов и подсчитать, сколько пакетов из нашей выборки попало в каждый интервал. Пусть все значения задержек укладыва­ ются в диапазон 20-90 мс. Разобьем его на семь интервалов по 10 мс. В каждый из этих интервалов, начиная с интервала 20-30 мс и т. д., попало 100 (я1), 200 (и2), 300 (иЗ), 300(я4), 400 (я5), 800 (яб) и 500 (п і) пакетов соответственно. Отобразив эти числа в виде горизонтальных уровней для каждого интервала, мы получим гистограмму, показанную нарис. 6.3, которая, основываясь всего на семи числах я1, я2,..., я7, дает нам компактную статистическую характеристику задержек 2600 пакетов.

Рис. 6.3. Гистограмма распределения задержек

Гистограмма задержек дает хорошее представление о производительности сети. По ней можно судить, какие уровни задержек более вероятны, а какие —менее. Чем больше пе­ риод времени, в течение которого собираются данные для построения гистограммы, тем с более высокой степенью достоверности можно предсказать поведение сети в будущем. Например, пользуясь гистограммой на рис. 6.3, можно сказать, что и в будущем при из­ мерениях задержек пакетов у 65 % пакетов задержка не превысит 60 мс. Для получения такой оценки мы сложили общее количество пакетов, задержки которых попали во все интервалы, большие 60 мс (1700 замеров), и разделили эту величину на общее количество пакетов (2600 замеров). Другими словами, мы нашли долю пакетов, задержки которых в выборке превышают 60 мс, и считаем, что наша выборка позволяет судить о поведении сети в будущем.

Насколько точен такой прогноз? Собрали ли мы достаточно экспериментальных данных, чтобы делать более-менее достоверные прогнозы? Статистика позволяет судить и об этом, однако мы не будем рассматривать здесь эту увлекательную проблему и оставим ее специ­ альным книгам по статистике.

При увеличении количества интервалов и времени наблюдения мы в пределе получаем не­ прерывную функцию, которая называется плотностью распределения задержки доставки пакета (показана пунктиром). В соответствии с теорией, вероятность того, что значение случайной величины окажется в определенном диапазоне, равна интегралу плотности рас­ пределения случайной величины от нижней до верхней границ данного диапазона. Таким образом, может быть вычислено вероятностное значение задержки пакета.

Гистограмма дает хорошее детальное описание соответствующей характеристики, но чаще всего используются еще более компактные статистические оценки характеристик, которые позволяют представить характеристику одним числом на основе некоторой математической обработки имеющейся выборки.

Наиболее часто для описания характеристик производительности сети используются следующие статистические оценки.

□Среднее значение (D) вычисляется как сумма всех значений оцениваемой величины деленная на количество всех измерений N:

D = Y ^ -.

Для примера, приведенного на рис. 6.3, среднее значение равно: (100 х 25 + 200 х 35 + + 300 х 45 + 300 х55 + 400 х 65 + 800 х 75 + 500 х 85)/2600 - 64,6 мс (для вычисления использованы средние значения интервалов).

□Медиана представляет такое значение оцениваемой величины, которое делит ранжи­ рованную (упорядоченную) выборку пополам, то есть таким образом, чтобы коли­ чество замеров, значения которых меньше или равны значению медианы, равнялось количеству замеров, значения которых больше или равны значению медианы. В нашем примере медианой выборки является значение 70 мс, так как число замеров, значения которых меньше или равны 70 мс, составляет 1300, а число замеров, значения которых больше или равны 70 мс, равно 1300.

□Стандартное отклонение (J ) представляет собой среднее отклонение каждого отдель­ ного замера от среднего значения оцениваемой величины:

Очевидно, что если все задержки ф равны между собой, то вариация отсутствует, что подтверждают приведенные формулы —в этом случае D - ф и / = 0.

□ К о э ф ф и ц и е н т в а р и —а цэтои и безразмерная величина, которая равна отношению стандартного отклонения к среднему значению оцениваемой величины:

Коэффициент вариации характеризует оцениваемую величину без привязки к ее абсо­ лютным значениям. Так, идеальный равномерный поток пакетов всегда будет обладать нулевым значением коэффициента вариации задержки пакета. Коэффициент вариа­ ции задержки пакета, равный 1, означает достаточно пульсирующий трафик, так как средние отклонения интервалов от некоторого среднего периода следования пакетов равны этому периоду.

□Квантиль (процентиль) —это такое значение оцениваемой величины, которое делит ранжированную выборку на две части так, что процент замеров, значения которых меньше или равно значению квантиля, равен некоторому заданному уровню. В этом определении фигурируют два числа: заранее заданный процент и найденное по нему

изамерам выборки значение квантиля. Рассмотрим для примера выборку задержек пакетов, показанную на рис. 6.3, и найдем для нее значение 80-процентного квантиля. Ответом будет 80 мс, так как ровно 80 %замеров выборки (то есть 2100 замеров из всех интервалов кроме последнего) имеют значения, меньшие или равные 80 мс. Медиана является частным случаем квантиля —это 50-процентный квантиль. Для оценки характеристик сети обычно используют квантили с достаточно большим значением процента, например 90-, 95или 99-процентные квантили. Это понятно, так как если пользователю скажут, что сеть будет обеспечивать уровень задержек в 100 мс с веро­ ятностью 0,5, то это его не очень обрадует, так как он ничего не будет знать об уровне задержек половины своих пакетов.

Мы рассмотрели применение статистических методов для оценки характеристик произ­ водительности сети на примере такой характеристики, как задержка. Естественно, эти методы применяются ко всем характеристикам производительности сети, так как все они являются случайными величинами.

Активные и пассивные измерения в сети

Длятогочтобы оценитьнекоторую характеристику производительности сети, необходимо провести определенные измерения на последовательности пакетов, поступающих на не­ которыйинтерфейс сетевого устройства. Существует два типа измерений в сети: активные измерения и пассивные измерения.

Активныеизмерения основаны на генерации в узле-источнике специальных «измеритель­ ных» пакетов. Эти пакеты должны пройти через сеть тот же путь, что и пакеты, характе-

ристики которых мы собираемся оценивать. Измерения в узле назначения проводятся на последовательности «измерительных» пакетов.

Рисунок 6.4 иллюстрирует идею активных измерений. Пусть мы хотим измерить задерж­ ки пакетов некоторого приложения А, которые передаются от компьютера-клиента при­ ложения А компьютеру-серверу приложения А через сеть. Вместо того чтобы пытаться измерить задержки пакетов, генерируемых клиентским компьютером, мы устанавливаем в сети два дополнительных компьютера: сервер-генератор и сервер-измеритель. Сервергенератор генерирует измерительные пакеты (показанные на рисунке серым цветом), а сервер-измеритель измеряет задержки этих пакетов. Для того чтобы измеряемые зна­ чения были близки к значениям задержки пакетов приложения А, нужно, чтобы измери­ тельные пакеты проходили через сеть по тому же пути, что и пакеты приложения А, то есть нужно постараться подключить сервер-генератор и сервер-измеритель по возможности ближе к оригинальным узлам. В нашем примере такое приближение достигнуто за счет подключения дополнительных узлов к портам тех же коммутаторов 51 и 52, к которым подключены оригинальные узлы. Кроме того, нужно, чтобы измерительные пакеты как можно больше «походили» на оригинальные пакеты —размерами, признаками, помещен­ ными в заголовки пакетов. Это требуется для того, чтобы сеть обслуживала их так же, как оригинальные пакеты.

Измерительные пакеты

Рис. 6.4. Схема активных измерений

Однако измерительные пакеты не должны генерироваться слишком часто, иначе нагрузка сети может существенно измениться, и результаты замеров будут отличаться от тех, кото­ рые были бы получены в отсутствии измерительных пакетов. Другими словами, измерения не должны менять условий работы сети. Обычно интенсивность генерации измерительных пакетов не превосходит 20-50 пакетов в секунду. Существует специальное программное обеспечение, которое генерирует измерительные пакеты и измеряет их характеристики по прибытию на сервер-измеритель.

Возникает естественный вопрос: зачем нужно решать столько проблем: размещать допол­ нительное оборудование, создавать условия для измерительных пакетов, близкие к усло­ виям обработки оригинальных пакетов, и в то же время стараться не изменить нагрузку сети? Не проще ли измерять параметры реальных пакетов? Ответ заключается в том, что активная схема упрощает процесс проведения измерений и позволяет добиться их высокой

точности. Так как сервер-генератор создает измерительные пакеты, то он легко может ис­ пользовать специальный формат пакетов для того, чтобы поместить в них необходимую дляизмерения информацию, например временную отметку (time-stamp) отправки пакета. Затем сервер-измеритель использует эту временную отметку для вычисления времени задержки. Очевидно, что для того чтобы измерения задержки были точными, нужна хоро­ шая синхронизация сервера-генератора и сервера-измерителя. Так как в схеме активнь х измерений они представляют собой выделенные узлы, такой синхронизации добиться проще, чем в случае синхронизации клиента и сервера приложения А, которые чаще всего представляют собой обычные компьютеры. Кроме того, иногда у инженеров, проводящих измерения, просто нет доступа к компьютерам, на которых работают приложения, чтобы установить там программное обеспечение для требуемых измерений поступающих паке­ тов. А если такой доступ и существует, то операционные системы клиента и сервера и их аппаратная платформа, скорее всего, не оптимизированы для точных измерений временных интервалов, а значит, вносят большие искажения в результаты (например, за счет задержек программы измерений в очереди к центральному процессору).

Однакопреимущества активной схемы измерений не являются абсолютными. В некоторых ситуациях более предпочтительной является схема пассивных измерений.

Пассивные измерения основаны на измерениях характеристик реального трафика. Эту схему иллюстрирует рис. 6.5.

Сервер-измеритель

Рис. 6.5. Схема пассивных измерений

Приводя аргументы в пользу схемы активных измерений, мы, в сущности, описали про­ блемы, которые приходится решать при использовании схемы пассивных измерений: сложности синхронизации клиента и сервера, дополнительные и неопределенные за­ держки, вносимые универсальными мультпрограммными операционными системами этих компьютеров, отсутствие в заголовке используемых приложением пакетов поля для переносапо сети временнбй отметки.

Частичноэти проблемы решаются за счет использования отдельного сервера-измерителя. Этот сервер принимает тот же входной поток пакетов, что и один из узлов, участвующий вобменепакетами, характеристики которых нужно измерить (на рисунке показан случай, когда сервер-измеритель ставится в параллель с сервером приложения А). Для того что­ бы сервер-измеритель получал тот же входной поток пакетов, что и оригинальный узел,

обычно прибегают к дублированию измеряемого трафика на порт, к которому подключен сервер-измеритель. Такую функцию, называемую зеркализацией портов, поддерживают многие коммутаторы локальных сетей. Сервер-измеритель может работать под управле­ нием специализированной операционной системы, оптимизированной для выполнения точных измерений временных интервалов.

Сложнее решить проблему синхронизации. Некоторые протоколы переносят временное отметки в своих служебных полях, так что если, например, приложение А использует такой протокол, то часть проблемы решается. Однако и в этом случае остается открытым вопрос о точности системного времени в компьютере клиента приложения А; скорее все­ го она невысока. Поэтому в пассивном режиме измеряют те характеристики, которые не требуют синхронизации передатчика и приемника, например оценивают долю потерянных пакетов.

Возможным вариантом пассивной схемы измерений является отсутствие выделенного сервера-измерителя. Некоторые приложения сами выполняют измерения задержек поступающих пакетов, например такими функциями обладают многие приложения IPтелефонии и видеоконференций, так как информация о задержках пакетов помогает определить возможную причину неудовлетворительного качества работы приложения.

Как и в любой области, в сфере измерений имеются стандарты, создающие основу для одинаковой трактовки наиболее важных характеристик производительности сети. Разработкой таких стандартов занимается рабочая группа IETF под названием IPPM (IP Performance Metrics — метрики произ­ водительности ІР-сетей). И хотя из названия группы видно, что ее стандарты ориентированы на характеристики именно IP-пакетов, эти стандарты носят достаточно общий характер, так что за ис­ ключением некоторых деталей могут применяться как основа для описания характеристик любых других протоколов (что и происходит на практике). Каждый стандарт имеет однотипную структуру. Сначала характеристика описывается как случайная величина, то есть дается определение ее единич­ ного значения, которое является также значением ее единичного измерения. Затем дается описание того, что понимается под последовательностью замеров, то есть дается описание того, как правильно получить выборку значений характеристики. И наконец, приводятся рекомендуемые статистические оценки, которыми следует пользоваться при обработке полученной выборки значений. Обычно стандарты группы ІРРМ оставляют значительную свободу в выборе той или иной статистической оценки, рекомендуя несколько возможных оценок, например среднее значение, квантиль и макси­ мальное значение.

Характеристики задержек пакетов

В этом разделе мы более формально рассмотрим характеристики производительности сети, относящиеся к задержкам и потерям пакетов.

Односторонняя задержка пакетов (One-Way Delay Metric, OWD) входит в число стан­ дартов IPPM и описана в RFC 2679 (http://www.ietf.org/rfc/rfc2679.txt).

Единичное значение этой метрики описывается как время передачи пакета определенного типа между некоторыми двумя узлами сети. Под определенным типом понимается пакет, который имеет определенный набор заранее заданных признаков; стандарт жестко не ого­ варивает эти признаки, но указывает, что ими могут быть, например, размер пакета, тип приложения, сгенерировавшего пакет, тип протокола транспортного уровня, который до­ ставил пакет, а также некоторые другие. Смысл используемого набора признаков состоит

втом, чтобы выделить из общего потока пакетов, приходящего в узел назначения, те паке­ ты, характеристики которых интересуют специалиста, проводящего измерения.

Единичноезначениеодностороннейзадержкипакетовопределяетсякакинтервалвременимежду моментом помещениявисходящуюлиниюсвязи первого битапйкегауЗДт*отправителемммо­ ментом приема последнего бита*пакетасвходящейлинии связ<4узла-по/|уч^Твля.

Так как в этом определении учитывается время буферизации пакета узлом-получателем, тозадержка зависит от размера пакета, и для получения сопоставимых результатов жела­ тельно в определении типа пакетов задавать определенный размер пакета. RFC 2679 не поясняет, почему было выбрано определение задержки, зависящее от размера пакета, но можно предполагать, что это связано с удобством измерения времени прихода пакета, так какпрограммно его можно измерить только после завершения записи всего пакета в буфер операционной системы. Да и понять, относится ли пакет к нужному типу, при получении только его первого бита также невозможно.

В том случае, если пакет не прибыл в узел назначения за некоторое достаточно большое время (точное значение оставлено разработчику системы измерений), то пакет считается утерянным, а его задержка неопределенной (ее можно полагать равной бесконечности).

Последовательность замеров рекомендуется выполнять в случайные моменты времени, подчиняющиеся распределению Пуассона. Такой порядок выбора времени замеров по­ зволяет избежать возможной синхронизации измерений с любыми периодическими флюк­ туациями в поведении сети, так как такая синхронизации может существенно исказить наблюдаемую картину.

И, наконец, RFC 2679 рекомендует использовать следующие статистические оценки для одностороннего времени задержки:

□квантиль для некоторого процента, при этом само значение процента не оговарива­ ется;

□среднее значение задержки;

□минимальное значение задержки (в выборке).

Квантили удобны для оценки задержек в тех случаях, когда процент потерь пакетов до­ статочновысок, так что вычисление среднего значения задержки вызывает определенные трудности (можно игнорировать потери пакетов, но тогда мы получим слишком зани­ женную оценку). Для вычисления квантиля потерянные пакеты можно рассматривать как пакеты, пришедшие с бесконечно большой задержкой, которая, естественно, больше значения квантиля.

ПРИМЕЧАНИЕ--------------------------------------------------------------------------------------------------

В некоторых случаях желательно иметь более однозначные рекомендации для выбираемых стати­ стических оценок. На помощь здесь может прийти документ IETF, который на момент написания этой книги имел статус щгоекта стандарта Интернета. В этом проекте, называемом «Метрики IPпроизводительностидля пользователей» (http://www.ietf.org/intemet-drafts/draft-ietf-ippm-reporting- 03.txt), приводятся более определенные рекомендации для основных характеристик производитель­ ности сети; к тому же выбранные оценки интуитивно понятны для пользователя. Так, в качестве оценки односторонней задержки в этом документе рекомендуется использовать медиану выборки.

Время реакции сети представляет собой интегральную характеристику производитель­ ности сети с точки зрения пользователя. Именно эту характеристику имеет в виду поль­ зователь, когда говорит: «Сегодня сеть работает медленно».

Ш ы т Ш дШ ят т т кт уф Ш п времени^ т ^ а т р а т о ^ запроса пользователя

атЦ,зап^,,,: <

Время реакции сети можно представить в виде нескольких слагаемых, например (рис. 6.6): времени подготовки запросов на клиентском компьютере (^клиенті), времени передачи за­ просов между клиентом и сервером через сеть (£Сеть)> времени обработки запросов на серве­ ре (Сервер), времени передачи ответов ОТ сервера клиенту через сеть (снова £Сеть) и времени обработки получаемых от сервера ответов на клиентском компьютере (^клиентг)-

Время реакции сети характеризует сеть в целом, в том числе качество работы аппаратного и программного обеспечения серверов. Для того чтобы отдельно оценить транспортные воз­ можности сети, используется другая характеристика —время оборота данных по сети.

Время оборота пакета (Round Trip Time, RTT) входит в число стандартов IPPM, описа­ но в RFC 2681 (http://www.ietf.org/rfc/rfc2681.txt). Время оборота является составляющей времени реакции сети —это «чистое» время транспортировки данных от узла отправителя до узла назначения и обратно без учета времени, затраченного узлом назначения на под­ готовку ответа:

RTT = 2х tceTb.

Единичное значение времени оборота определяется как интервал времени между отправкой

первого бита пакета определенного типа узлом-отправителем узлу-получателю и получением последнего бита этого ракета узлом-отправитёлем после того» как пакет был получен узломполучатеяём и отправлен обратно.

При этом узел-получатель должен отправить пакет узлу-отправителю как можно быстрее, чтобы не вносить искажения за счет времени обработки пакета.

RFC 2861 рекомендует ту же последовательность замеров времени оборота, что и для односторонней задержки, то есть случайные интервалы, подчиняющиеся распределению Пуассона.

RTT является удобной для измерений характеристикой, так как для ее получения не требуется синхронизация узла-отправителя и узла-получателя (узел-отправитель ставит временную отметку на отправляемый пакет, а затем по прибытии его от узла-получателя сравнивает эту отметку со своим текущим системным временем).

Однако информативность времени оборота меньше, чем односторонней задержки, так как информация о задержке в каждом направлении теряется, а это может затруднить поиск проблемного пути в сети.

Вариация задержки пакета (IP Packet Delay Variation, IPDV), которая входит в число стандартов IPPM, описана в RFC 3393 ( http://www.ietf.org/rfc/rfc3393.txt).

Вариация задержки пакетов, которую также называют джиттером (jitter), очень важна для некоторых приложений. Так, при воспроизведении видеоклипа сама по себе задержка не очень существенна, например, если все пакеты задерживаются ровно на десять секунд, то качество воспроизведения не пострадает, а тот факт, что картинка появляется чуть позже, чем ее отослал сервер, пользователь даже не заметит (однако в интерактивных видеопри­ ложениях, таких как видеоконференции, подобная задержка будет, конечно, уже ощутимо раздражать). А вот если задержки постоянно изменяются в пределах от нуля до 10 секунд, то качество воспроизведения клипа заметно ухудшится, для компенсации таких пере­ менных задержек нужна предварительная буферизации поступающих пакетов в течение времени, превышающем вариацию задержки.

ЕдиничноезначениеоценкивариациизадержкиопределяетсявRFC3393какразностьодносго* роннихзадержекдішпб^ пакетовзаданноготжшгполученныхнаште|>ввлеиэмейеиий Г. .

Как и для односторонней задержки, тип пакета может задаваться любыми признаками, однако для определенности измерений вариации задержки размеры обоих пакетов пары должны быть одинаковыми. Основной вопрос в этом определении —каким образом вы­ брать пару пакетов на интервале измерения 77 Для ответа на этот вопрос в RFC 3393 вводится дополнительная функция —так называемая избирательная функция, которая и определяет правила выбора пары пакетов. Стандарт не определяет точное значение этойфункции, он только говорит, что она должна существовать, и дает примеры возмож­ ныхфункций. Например, пары могут образовываться из всех последовательных пакетов, полученных на интервале; другим примером является выбор пакетов с определенными номерами в последовательности полученных пакетов, например пакетов с номерами 1, 5, 10,15 и т. д. с интервалом 5.

Для оценки вариации задержки в соответствии с рекомендациями RFC 3393 требуется измерение задержек определенных пар пакетов. В то же время часто используется другой подходкопределению вариации задержки, требующий только знания выборки односторон­ них задержек без их группировки в пары, отвечающие определенным условиям. Например, вуже упоминавшемся документе «Метрики IP-производительности для пользователей» в качестве оценки вариации задержки предлагается так называемый разброс задержки (delayspread). Разброс задержки определяется как разность между 75- и 25-процентными квантилями односторонней задержки. Таким образом, для того чтобы оценить вариацию задержки по этому определению, достаточно получить выборку значений односторонней задержки, а затем найти соответствующие квантили.

Характеристики скорости передачи

Скоростьпередачи данных (information rate) измеряется на каком-либо промежутке вре­ мени как частное от деления объема переданных данных за этот период на продолжитель­ ностьпериода. Таким образом, данная характеристика всегда является средней скоростью передачиданных.

Однако в зависимости от величины интервала, на котором измеряется скорость, для этой характеристики традиционно используется одно из двух наименований: средняя или пи­ ковая скорость.

Средняя скорость передачи данных (Sustained Information Rate, SIR)1определяется на достаточно большом периоде времени. Это среднесрочная характеристика, период времени должен быть достаточным, чтобы можно было говорить об устойчивом поведении такой случайной величины, которой является скорость.

Должен быть оговорен период контроля этой величины, например 10 секунд. Это означа­ ет, что каждые 10 секунд вычисляется скорость информационного потока и сравнивается с требованием к этой величине. Если бы такие контрольные измерения не проводились, это лишило бы пользователя возможности предъявлять претензии поставщику в некото­ рых конфликтных ситуациях. Например, если поставщик в один из дней месяца вообще не будет передавать пользовательский трафик, а в остальные дни разрешит пользователю превышать оговоренный предел, то средняя скорость за месяц окажется в норме. В этой ситуации только регулярный контроль скорости поможет пользователю отстоять свои права.

ашоисшшвміш

Этот период обычно называют периодом пульсации. Очевидно, что при передаче трафика можно говорить об этой величине только с некоторой степенью вероятности. Например, требование к этой характеристике может быть сформулировано так: «Скорость инфор­ мации не должна превышать 2 Мбит/с на периоде времени 10 мс с вероятностью 0,95». Часто значение вероятности опускают, подразумевая близость ее к единице. Пиковая скорость является краткосрочной характеристикой. PIR позволяет оценить способность сети справляться с пиковыми нагрузками, характерными для пульсирующего трафика и приводящими к перегрузке. Если в SLA оговорены обе скорости (SIR и PIR), очевидно, что периоды пульсации должны сопровождаться периодами относительного «затишья», когда скорость падает ниже средней. В противном случае показатель средней скорости соблюдаться не будет.

Величина пульсации (обычно обозначаемая В) служит для оценки емкости буфера ком­ мутатора, необходимого для хранения данных во время перегрузки. Величина пульсации равна общему объему данных, поступающих на коммутатор в течение разрешенного ин­ тервала Т (периода пульсации) передачи данных с пиковой скоростью (PIR):

В = PIR х Т.

Еще одной характеристикой скорости передачи является коэффициент пульсации трафи­ ка —это отношение максимальной скорости на каком-либо небольшом периоде времени к средней скорости трафика, измеренной на длительном периоде времени. Неопределен­ ность временных периодов делает коэффициент пульсации качественной характеристикой трафика.

1Традиционно, для одной и той же характеристики может существовать несколько названий. Мы при­ водим только те из них, которые, по нашему мнению, наилучшим образом отражают их смысл.