Планирование мощности транспортного уровня подсетей Интернет

Актуальность проблемы:
Задачи распределенного управле-ния трафиком одна из важнейших в сетях передачи данных.
Диверсификация приложений: видео и аудио трафик, виртуальные организации и пр.
Диверсификация носителей сиг-нала (радиосвязь, спутниковые каналы, оптоволокно и пр.)
Продолжающийся экспонен-циальный рост пользователей Интернет

Задача планирования мощности
Наиболее распространенная практика администрирования
Цикл «тремор производительности»
Насыщение системы -> Модификация ->Недогруженная система -> Насыщение

Задача планирования мощности
Основные недостатки «традиционного администрирования»:
Незапланированные и необоснованные затраты
Неисполнение обязательств перед клиентами
Невозможность предоставления клиентам гарантий качества услуг

Задача планирования мощности
Планирование мощности как альтернативная парадигма управления
Планирование на основе обоснованного прогноза нагрузки и производительности
Результат планирования – определение наилучших момента и способа модификации

Задача планирования мощности
Планирование мощности
Эволюция
нагрузки
Параметры
системы
Уровень
обслуживания
Точка насыщения
Модификации

Задача планирования мощности
Производительность
Уровень обслуживания
Прогнозируемая нагрузка
Точка насыщения

Планирование
на транспортном уровне
Администратор явно определяет свойства нижних уровней сети
Транспортный протокол адапти-руется к сетевым условиям
Модель производительности транспортного протокола связывает характеристики разных уровней.

Производительность TCP
Основные предположения
В каждом раунде потери сегментов TCP происходят независимо с вероятностью p.
Рост размера скользящего окна ограничен известной конечной величиной
Пропускная способность, которую может развить соединение ограничена сверху – L.
Рассматривается только алгоритм ЛРСУ.
Двойная длина пути (ДДП - RTT) является случайной величиной, которая может зависеть от размера скользящего окна. Ее функция распределения известна.

Производительность TCP
Основные результаты
Построена математическая модель алгоритма AIMD
В явной аналитической форме получено распределение характеристики пропускной способности алгоритма.
Построен точный численный алгоритм линейной сложности для расчета распределения скользящего окна AIMD.

Планирование
на транспортном уровне
Управляемые параметры: вероятность потери сегмента, максимальная интенсивность потока (rwin, ширина полосы).
Наблюдаемые параметры: характеристики ДДП (RTT)
Уровни обслуживания: характеристики пропускной способности TCP, т. е. математическое ожидание, дисперсия, квантили, границы и пр.

Планирование
на транспортном уровне
Расчет метрик пропускной способности, оценивание которых затруднительно (дисперсия, квантили).
Прогнозирование соответствия подсети Интернет гарантированному уровню обслуживания. Предсказание точки насыщения.
Прогнозирование основано на прогнозе роста нагрузки.

Планирование дисперсии пропускной способности TCP
Мощность канала 300 сег/с, Wmax=50 сег.

Планирование мат. ожидания пропускной способности TCP
Wmax=70 сег.
Точка насыщения

«Обратная» задача планирования
Определение параметров нижних уровней сети необходимых для достижения требуемых характеристик ее транспортного уровня.
Пример: каким должно быть значение rwin для того, чтобы при заданных вероятности потерь и ДДП дисперсия пропускной способности соединений TCP не превышала 30 сег/сек?

«Обратная» задача планирования
Определение
уровней обслуживания
Определение
фиксируемых параметров
Решение уравнений
обратной задачи
Рекомендуемые
значения параметров.
Гарантии качества услуги.
Модель AIMD

«Обратная» задача планирования
Дисперсия. Метрика max.
D≤30 сег/сек
Вероятность потерь и ДДП
p=0.5%, R=60 ms
Искомый параметр rwin –
max размер окнаTCP
Модель AIMD
Решаем уравнение
maxD-f(p, R, rwin)=0
Численный метод
решения
Рекомендуемое значение rwin.
Гарантия качества услуги.
Значения
f(p, R, rwin)

Вопросы безопасности
TCP - дружественные потоки. ICIRI, TBIT,
2001 г. (S. Floyd)
Основные угрозы недружественных потоков:
- захват ресурсов сети (каналов, маршрутиза- торов)
- деградация функции congestion avoidance
Идентификация источников TCP – недружест-венных потоков, защита от них администриру-емой сети.
Проверка метрик TCP соединений на «дру-жественность»

Вопросы безопасности
Общая схема проверки
Модель AIMD
Наблюдаемая вероятность
потери сегмента p
Наблюдаемое мат. ожидание
пропускной способности TE
Расчетное мат. ожидание
пропускной способности T=f(p)
Проверка гипотезы TE≤T

Распределенное планирование
Мониторинг возможных гарантий производительности транспортного уровня
Предоставление пользователям и при-ложениями обновляемых сведений о состояний производительности сетевых маршрутов
Результат – более справедливое распределение потоков данных

Распределенное планирование
Пример: распределенная вычислитель-ная сеть GRID
Наблюдения
Расчет характеристик
производительности
Протокол GRRP
Протокол GRIP
Реестр GRIIS
Приложение