Távközlı hálózatok és szolgáltatások

Átírás

1 Távközlı hálózaok és szolgálaások Forgalmi köveelmények, hálózaméreezés Csopaki Gyula Némeh Kriszián BME TMIT 22. nov. 2.

2 A árgy felépíése. Bevezeés 2. I hálózaok elérése ávközlı és kábel-tv hálózaokon 3. VoI 4. Kapcsolásechnika 5. Mobilelefon-hálózaok 6. Forgalmi köveelmények, hálózaméreezés 7. Kodekek 8. Jelzésáviel 9. Gerinchálózai echnikák (Cinkler Tibor). Távközlı rendszerek elepíése és üzemeleése (Cinkler Tibor) 2

3 Forgalmi köveelmények, hálózaméreezés Távbeszélı-hálózaok forgalmi jellemzése Csomagkapcsol hálózaok forgalmi jellemzése Egy gondola a eljesíıképességrıl 3

4 Távbeszélı-hálózaok forgalmi jellemzése Cél: hálóza méreezése l. elıfizeı áramkörre méreeze kapcsolóközpon és ávieli uak Cél ponosabban: legkevesebb hány ák. kell, hogy a blokkolás ado érék ala maradjon? Blokkolás: {úlerhelés mia sikerelen hívások száma} / {összes hívás száma} Ehhez kell: forgalmi saiszikák pl. az elıfizeık mikor, milyen gyakran, milyen hosszan beszélnek 4

5 Távbeszélı-hálózaok forgalmi jellemzése Ehhez ké leíró: X() [,] inervallumban beérkeze hívások száma Y(, τ) a hívások arásideje: ké dimenziós eloszlás sőrőségfüggvénye, ahol egy hívás idıben kezdıdik és +τ -kor végzıdik Y(, τ)-rıl feléelezzük, hogy: függelen az elızı kimeneelekıl (OK), és a felhasználóól (!), de az idııl () függhe Ado a maximálisan elfogadhaó blokkolás Hány áramkör kell? Ez így úl nehéz, de nekünk elég egy egyszerőbbe megválaszolni 5

6 Távbeszélı-hálózaok forgalmi jellemzése Ugyanis a apaszala a forgalomról (=egyszerre hány hívás van egy közponban) ilyen jellegő: forgalom óra Lakó környeze Üzlei környeze Wors case méreezés: a csúcsforgalomra ervezünk Ekkor jó közelíéssel X() növekménye sacionárius: a forgalom kb. állandó Erre az idıszakra mondhajuk, hogy a arásidı eloszlása is függelen az idııl (azonos) 6

7 Távbeszélı-hálózaok forgalmi jellemzése Ekkor jelenısen egyszerősödik a modell. A megfigyelések alapján jó közelíés: X() -- oisson folyama. Várhaó érék=param.= λ λ -- hívásgyakoriság [/óra] Y(, τ) = Y(τ) exponenciális eloszlás. Várhaó érék=/param.= h h -- álagos arásidı [perc] (!) A forgalominenziás A = λ h A [], de szokás Erl-lel (Erlang) jelölni l.: egy üzlei elıfizeı λ = 3 [/óra] h = 3 [perc] A = 3 [/óra].5 [óra] =,5 [Erl] l.: közpon elıfizeıvel λ = 4 [/óra] h = 3 [perc] A = 4 [/óra].5 [óra] = 2 [Erl] A idı ala beérkeze hívások száma λ paraméerő oisson eloszlással adhaó meg. A beérkezések (hívások kezdee) közö elel idı λ paraméerő exponenciális eloszlás írja le. 7

8 A maemaikai modellekrıl A kövekezı fóliákon lévı levezeések viszonylag egyszerőek Ugyanakkor öbbé-kevésbé feléelezik a Markov láncok ismereé Ezzel együ ben hagyam az elıadásban, mer érdekes és nem bonyolul De a címsorban (*)-gal megjelöl fóliáka nem kell udni a vizsgára! 8

9 Az Erlang modell (*) E rendszer modellezésére használjuk az ún. folyonos idejő Markov lánco! λ λ λ λ λ λ λ λ j+ N- j- j N /h 2/h (j-)/h j/h (j+)/h (j+2)/h (N-)/h N/h Az állapook jelenése: ennyi vonal foglal éppen l. j. állapoban maradunk amíg: be nem fejezıdik egy hívás: j/h paraméerő exp. eloszlás adja meg, hogy ez mikor kövekezik be, j-. állapo a kövekezı új hívás érkezik: λ paraméerő exp. eloszlás adja meg, hogy ez mikor kövekezik be, j+. állapo a kövekezı abba az irányba megyünk, amelyik esemény elıbb örénik meg Markovi ulajdonság: a jövı csak a jelenıl függ, a múlól nem Ha mos k db. vonal foglal, akkor mindegy, hogy korábban k+ vagy k- vol foglal Az exponenciális eloszlás örökifjú ulajdonsága mia az is mindegy, mennyi ideje vagyunk az ado állapoban 9

10 Az Erlang modell (*) λ λ λ λ λ λ λ λ j+ N- j- j N /h 2/h (j-)/h j/h (j+)/h (j+2)/h (N-)/h N/h Fonos! Felesszük, hogy elég sok felhasználó van, ezér egy új igény beérkezése uán is λ marad az elırelépési inenziás reálisan csökkennie kéne, hiszen már kevesebb felhasználó van, aki hívás kezdeményezhe ez az Erlang modellnek a lényege, egyben a gyengéje de eıl lesz egyszerő öbbszáz felhasználó eseén jól használhaó közelíés

11 Az Erlang modell (*) róbáljuk ennek segíségével megoldani az eredei problémá! Legyen i () annak a valószínősége, hogy a rendszer az i. állapoban van a idıponban Nézzük meg a rendszer állapoá egy kis idıvel késıbb! felesszük, hogy addig max. egy új hívás érkezik <kizáró vagy> egy hívás ér vége annak a valószínősége, hogy egy hívás vége ér annak a valószínősége, hogy új hívás érkezik idı múlva áramkörünk foglal ha: mos áramkör használ és a vizsgál idı ala egy hívás befejezıdik: h ( ) vagy mos is áramkör foglal és nem érkezik hívás idı ala: ( ) ( λ ) λ h

12 Az Erlang modell (*) Nézzük meg a rendszer állapoá egy kis idıvel késıbb! idı múlva j áramkörünk foglal ha: mos j- van használaban és egy új hívás érkezik vagy ha mos j+ használ és egy hívás befejezıdik vagy ha mos is j áramkör használunk és idı ala nem kelekezik, és nem fejezıdik be hívás idı múlva N áramkörünk akkor lesz foglal ha mos N- használ és idı ala kelekezik egy hívás vagy ha mos is N használ és idı ala nem fejezıdik be hívás Ezek alapján: j N h ( + ) = ( ) ( λ ) + ( ) + j+ h ( ) = ( ) λ + ( ) λ ( ) + j j j+ ( + ) = ( ) λ + ( ) N N j h N h 2

13 3 Az Erlang modell (*) Nézzük mos az elsı egyenlee: ( ) ( ) ( ) ( ) + = + h λ ( ) ( ) ( ) ( ) + = + h λ ( ) ( ) ( ) ( ) + = + h λ ( ) ( ) + = + h λ ( ) ( )λ h = + d d = + lim ( ) ( )λ h d d =

14 Az Erlang modell (*) I arunk: d d = h ( ) ( )λ Tudjuk azonban, hogy a legforgalmasabb órákra ervezünk, amikor: a foglalsági valószínőségek nem függenek a vizsgál idıponól (sacionárius rendszer): = (konsans) j ( ) j Így: így a valószínőség megválozása: = λ és λ h= A h = A = A d j d = 4

15 Az Erlang modell (*) I arunk: Hasonlóan a öbbi egyenlere ugyanez végrehajva kapjuk: Tudjuk ovábbá: Innen: = A A j j = j! N = N Aj = j j= j j= és így = N i! A i! i= Összerakva: j = N j A j! i A i i=! 5

16 Az Erlang modell (*) I arunk: j = N j A j! i A i i=! Blokkolás akkor van, ha mind az N vonal foglal: N = N A N! N A i i i=! Az a legkisebb N-e keressük, amire kisebb lesz a megengede maximális blokkolásnál azonban N ebbıl zár alakban nem fejezheı ki ennek ellenére konkré számokra ieraív módszerrel viszonylag hamar meghaározhaó a képlebıl N 6

17 Az Erlang modell (*) Tudjuk ehá, hogy az idı hányad részében foglal minden vonal ( idıorlódás ) Feleük, hogy a hívások érkezési inenziása függelen a fennálló hívások számáól és az idııl is Így az összes vonal foglalságakor is ugyanolyan valószínőséggel érkezik hívás, min egyébkén Emia a kiszámol idıorlódás megegyezik a kerese blokkolással 7

18 Távbeszélı-hálózaok forgalmi jellemzése Innen: legkevesebb hány ák. kell, hogy a blokkolás ado érék ala maradjon? Erlang B képlee N -- mind az N vonal foglal lesz: N = N A N! N A i i i=! ez veszeséges rendszerre jó. Sorbanállásosra Erlang C -- bonyolulabb. Agner Krarup Erlang dán maemaikus, a forgalomelméle megalapozója (A képle egy 97-es publikációjában jelen meg.) 8

19 Távbeszélı-hálózaok forgalmi jellemzése l. üzlei elıfizeı n vonalon: λ = *3 [/óra] h = 3 [perc] A = *3 [/óra]*.5 [óra] = 5 [Erl] Ekkor: n (n) 34% 6,2% 4,3% 2,8%,5% Nagy elıfizeıszámra az elfogadhaó n A-hoz konvergál A képlee használák pl. modem pool-ok méreezésére is 9

20 Az Engse modell Ha lényegesen kevesebb az elıfizeı (pl. kisvállalai közpono kell méreezni), akkor az Erlang modell nem használhaó l. a képle szerin 3 elıfizeı, 3 vonal eseén sem lesz a blokkolás Ekkor a precízebb, de bonyolulabb Engse modell alkalmazandó 2

21 Az Engse modell (*) Az Engse modell: Sα (S-)α (S-j+2)α (S-j+)α (S-j)α (S-j-)α (S-N+2)α (S-N+)α j+ N- j- j N /h 2/h (j-)/h j/h (j+)/h (j+2)/h (N-)/h N/h Ahol α: egy felhasználó álal generál hívások gyakorisága is exponenciális eloszlású, ennek a paraméere S: a felhasználók száma 2

22 Az Engse modell (*) A levezeés mellızve a blokkolás: B S N S j= A j I sem udjuk N-e kifejezni Sı, a numerikus számíás is elég bonyolul N N, S = ahol N A= α h j A 22

23 Forgalmi köveelmények, hálózaméreezés Távbeszélı-hálózaok forgalmi jellemzése Csomagkapcsol hálózaok forgalmi jellemzése Egy gondola a eljesíıképességrıl 23

24 Köveelmények I hálózaokban Sokféle alkalmazás, sokféle köveelmény Alkalmazások, pl.: elefonálás videoelefonálás film megnézése valós idıben 24

25 I hálózaok forgalmi modellezése Cél: hálózaméreezés udományos megalapozása Távbeszélı-hálózaokénál lényegesen nehezebb, mer: alkalmazások: sokféle, különféle hálózai igényekkel idıben, érben válozó összeéelő alkalmazás-mix évrıl évre jelenıs válozások lehenek a ipikusan használ alkalmazásokban (nehéz középávra ervezni) alkalmazások erıforrásigénye is nehezen meghaározhaó (pl. hossza bájban) elaszikus folyamok ado mennyiségő adao kell áküldeni, de nem nagyon számí, hogy mennyi idı ala pl. FT, HTT, ovábbíás a rendelkezésre álló eljes sávszélessége elfoglalják nehezen definiálhaó a sávszélességigény 25

26 I hálózaok forgalmi modellezése Távbeszélı-hálózaokénál lényegesen nehezebb, mer: (foly.) nem függelen források: elaszikus folyamok és a TC garanálja a közel eljes sávszélesség kihasználás emia blokkolás, különbözı források csomagjai versengenek a ovábbíásér kövek.: nem függelen források az egyes források leírása is bonyolulabb Az eddigiek kövekezményei: Hosszú ávú összefüggés (idıben ávoli érékek is korrelálak) Önhasonlóság: különbözı idıskálákon nézve is hasonló forgalmi jelleg (forgalom: bi/s, csomag/s) frakálszerő képe mua Nagy börszösség, csomósodás STN: n-szeres felhasználó, forgalom álaga is n-szeres, de szórása n - szeres: a forgalom kisimul TC/I: a forgalom sokkal lassabban simul ki 26

27 I hálózaok forgalmi modellezése Ezek mia a TC/I forgalommodellezés még gyerekcipıben jár bár vannak bízaó eredmények Akkor hogyan lehe TC/I hálózao méreezni? apaszalaok alapján mérések alapján úlméreezés (overprovisioning) másik ok a úlméreezés melle: olcsó a kapaciás, de jelenıs a bevéel: nem szabad egy vevı sem elszalaszani kapaciáshiány mia 27

28 Forgalmi köveelmények, hálózaméreezés Távbeszélı-hálózaok forgalmi jellemzése Csomagkapcsol hálózaok forgalmi jellemzése Egy gondola a eljesíıképességrıl 28

29 Hálózaok eljesíıképessége Egy meglepı megfigyelés: ávi forgalom % kapaciás ideális görbe valós görbe % kapaciás felajánlo forgalom Ok: hálóza úlerhelıdik Ennek elkerülésére célszerő a hálózao a maximális áviel munkaponjában megarani 29

30 Hálózaok eljesíıképessége ávi forgalom % kapaciás ideális görbe valós görbe Leheséges megoldások: Torlódásmenedzsmen A kialakul orlódás kezelni, hogy ne legyen nagyobb l. a források vegyenek vissza az adási sebességbıl (TC) Torlódáselkerülés Még a orlódás kialakulása elı beavakozni l. hívásengedélyezés (Call Admission Conrol, CAC): csak akkor engedünk be egy hívás a hálózaba, ha az nem fogja úlerhelni az l. egy közérben csak ado számú kosár van, belépés csak kosárral H.323 hálózaban is van erre leheıség l. a Rapidshare is ud ilye l. a Nepun is ud ilye % kapaciás felajánlo forgalom 3