Глава 7 Методы обеспечения

качества обслуживания

Методы обеспечения качества обслуживания (QoS) занимают сегодня одно из важнейших мест в арсенале технологий сетей с коммутацией пакетов, так как без их применения невозможна работа современных мультимедийных приложений, таких как IP-телефония, видео- и радиовещание, интерактивное дистанционное обучение и т. п. Эти методы оперируют параметрами, характеризующими скорость передачи данных, задержку пакетов и потерю пакетов.

Методы обеспечения качества обслуживания фокусируют внимание на влиянии очередей в коммуникационных устройствах на передачу трафика. В них используются различные алгоритмы управления очередями, резервирования и обратной связи, позволяющие снизить негативное влияние очередей до приемлемого для пользователей уровня.

Очереди являются неотъемлемым атрибутом сетей с коммутацией пакетов. Сам принцип работы таких сетей подразумевает наличие буфера у каждых входного и выходного интерфейсов коммутатора пакетов. Буферизация пакетов во время перегрузок представляет собой основной механизм поддержания пульсирующего трафика, обеспечивающий высокую производительность сетей этого типа. С другой стороны, очереди означают неопределенную задержку при передаче пакетов через сеть, а это главный источник проблем для чувствительного к задержкам трафика. Так как сегодня операторы пакетных сетей очень заинтересованы в передаче пульсирующего трафика, им необходимы средства обеспечения компромисса между стремлением предельно загрузить свою сеть и выполнением требований QoS одновременно для всех типов трафика.

В методах обеспечения качества обслуживания используются различные механизмы, направленные на уменьшение негативных последствий пребывания пакетов в очередях с сохранением в то же время положительной роли очередей. Набор механизмов достаточно широк, и в этой главе они рассматриваются достаточно подробно. Большинство из них учитывает и использует в своей работе факт существования в сети трафика различного типа.

К методам обеспечения качества обслуживания примыкают методы инжиниринга трафика. Эти методы служат для управления маршрутами передачи данных, что позволяет обеспечить сбалансированную загрузку всех ресурсов сети и исключить за счет этого переполнение очередей.

Приложения и качество обслуживания

Список ключевых слов: приложение с потоковым трафиком, постоянная битовая скорость, приложение с пульсирующим трафиком, переменная битовая скорость, асинхронное приложение, интерактивное приложение, изохронное приложение, приложение, сверхчувствительное к задержкам, приложение, чувствительное к потере данных, приложение, устойчивое к потере данных.

Требования к качеству обслуживания приложений разных типов

Современная тенденция конвергенции сетей различных типов, о чем рассказывалось в главе 1, привела к необходимости переноса сетью всех видов трафика, а не только традиционного для компьютерных сетей трафика приложений доступа к файлам и электронной почты.

В предыдущей главе мы перечислили различные характеристики QoS, с помощью которых оценивается качество передачи трафика через сеть. Характеристики QoS особенно важны в том случае, когда сеть передает одновременно трафик разного типа, например трафик веб-приложений и голосовой трафик. Это связано с тем, что различные типы трафика предъявляют разные требования к характеристикам QoS. Добиться одновременного соблюдения всех характеристик QoS для всех видов трафика очень сложно. Поэтому обычно используют следующий подход: классифицируют все виды трафика, существующие в сети, относя каждый из них к одному из распространенных типовых видов трафика, а затем добиваются одновременного выполнения определенного подмножества из набора требований для этих типов трафика.

К настоящему времени проделана большая работа по классификации трафика приложений. В качестве основных критериев классификации были приняты три характеристики трафика:

• относительная предсказуемость скорости передачи данных;

• чувствительность трафика к задержкам пакетов;

• чувствительность трафика к потерям и искажениям пакетов.

Предсказуемость скорости передачи данных

В отношении предсказуемости скорости передачи данных трафик приложений делится на два больших класса:

• потоковый трафик (stream);

• пульсирующий трафик (burst).

Приложения с потоковым трафиком порождают равномерный поток данных, который поступает в сеть с постоянной битовой скоростью (Constant Bit Rate, CBR). При использовании метода коммутации пакетов трафик таких приложений представляет собой последовательность пакетов одинакового размера (равного В бит), следующих друг за другом через один и тот же интервал времени Т (рис. 7.1).

Постоянная скорость потокового трафика (CBR) может быть вычислена путем усреднения на одном периоде:

CBR = В/Т бит/с.

В общем случае постоянная скорость потокового трафика меньше номинальной максимальной битовой скорости протокола, с помощью которого передаются данные, так как между пакетами существуют паузы. Как будет показано в главе 12, максимальная скорость передачи данных с помощью протокола Ethernet составляет 9,76 Мбит/с (случай кадров максимальной длины), что меньше номинальной скорости этого протокола, равной 10 Мбит/с.

Рис. 7.1. Потоковый трафик

Приложения с пульсирующим трафиком отличаются высокой степенью непредсказуемости, когда периоды молчания сменяются пульсацией, в течение которой пакеты «плотно» следуют друг за другом. В результате трафик характеризуется переменной битовой скоростью (Variable Bit Rate, VBR), что иллюстрирует рис. 7.2. Так, при работе приложений файлового сервиса интенсивность трафика, генерируемого приложением, может падать до нуля, когда файлы не передаются, и повышаться до максимально доступной, ограниченной только возможностями сети, когда файловый сервер передает файл.

Рис. 7.2. Пульсирующий трафик

На рисунке показано три периода измерений Т₁, Т₂ и Т₃. Для упрощения расчетов принято, что пиковые скорости на первом и третьем периодах равны между собой и равны PIR, а все три периода имеют одинаковую длительность Т. Учитывая это, можно вычислить величину пульсации В, которая равна количеству битов, переданных на периоде пульсации:

В = PIR х Т.

Таким образом, величина пульсации для периодов Т₁ и Т₃ равна В, а на периоде Т₂ — нулю.

Для приведенного примера можно подсчитать коэффициент пульсации. (Напомним, что он равен отношению пиковой скорости на каком-либо небольшом периоде времени к средней скорости трафика, измеренной на длительном периоде времени.) Так как пиковая скорость на периоде T₁ (или Т₃) равна В/Т, а средняя скорость на суммарном периоде Т₁ + Т₂ + Т₃ равна 2В/3Т, то коэффициент пульсации равен 3/2.

Практически любой трафик, даже трафик потоковых приложений, имеет ненулевой коэффициент пульсации. Просто значения коэффициентов пульсации у потокового и пульсирующего трафиков существенно различаются. У приложений с пульсирующим трафиком он обычно находится в пределах от 2:1 до 100:1, а у потоковых приложений близок к 1:1. В локальных сетях коэффициент пульсации обычно выше, чем в глобальных, поскольку на магистралях глобальных сетей трафик представляет собой сумму трафиков многих источников, что по закону больших чисел приводит к сглаживанию результирующего трафика.

Чувствительность трафика к задержкам пакетов

Еще один критерий классификации приложений по типу трафика — чувствительность к задержкам пакетов и их вариациям. Далее перечислены основные типы приложений в порядке повышения чувствительности к задержкам пакетов.

• Асинхронные приложения. Практически нет ограничений на время задержки (эластичный трафик). Пример такого приложения — электронная почта.

• Интерактивные приложения. Задержки могут быть замечены пользователями, но они не сказываются негативно на функциональности приложений. Пример — текстовый редактор, работающий с удаленным файлом.

• Изохронные приложения. Имеется порог чувствительности к вариациям задержек, при превышении которого резко снижается функциональность приложения. Пример — передача голоса, когда при превышении порога вариации задержек в 100-150 мс резко снижается качество воспроизводимого голоса.

• Сверхчувствительные к задержкам приложения. Задержка доставки данных сводит функциональность приложения к нулю. Пример — приложения, управляющие техническим объектом в реальном времени. При запаздывании управляющего сигнала на объекте может произойти авария.

Вообще говоря, интерактивность приложения всегда повышает его чувствительность к задержкам. Например, широковещательная рассылка аудиоинформации может выдерживать значительные задержки передачи пакетов (оставаясь чувствительным к вариациям задержек), а интерактивный телефонный или телевизионный разговор их не терпит, что хорошо заметно при трансляции разговора через спутник. Длительные паузы в разговоре вводят собеседников в заблуждение, часто они теряют терпение и начинают очередную фразу одновременно.

Наряду с приведенной выше классификацией, тонко дифференцирующей чувствительность приложений к задержкам и их вариациям, существует и более грубое деление приложений по этому же признаку на два класса — асинхронные и синхронные. К асинхронным относят те приложения, которые нечувствительны к задержкам передачи данных в очень широком диапазоне, вплоть до нескольких секунд, а все остальные приложения, на функциональность которых задержки влияют существенно, относят к синхронным приложениям.

Интерактивные приложения могут относиться как к асинхронным (например, текстовый редактор), так и к синхронным (например, видеоконференция).

Чувствительность трафика к потерям и искажениям пакетов

И, наконец, последним критерием классификации приложений является их чувствительность к потерям пакетов. Здесь обычно делят приложения на две группы.

• Приложения, чувствительные к потере данных. Практически все приложения, передающие алфавитно-цифровые данные (к которым относятся текстовые документы, коды программ, числовые массивы и т. п.), обладают высокой чувствительностью к потере отдельных, даже небольших, фрагментов данных. Такие потери часто ведут к полному обесцениванию остальной, успешно принятой информации. Например, отсутствие хотя бы одного байта в коде программы делает ее совершенно неработоспособной. Все традиционные сетевые приложения (файловый сервис, сервис баз данных, электронная почта и т. д.) относятся к этому типу приложений.

• Приложения, устойчивые к потере данных. К этому типу относятся многие приложения, передающие трафик с информацией об инерционных физических процессах. Устойчивость к потерям объясняется тем, что небольшое количество отсутствующих данных можно определить на основе принятых. Так, при потере одного пакета, несущего несколько последовательных замеров голоса, отсутствующие замеры при воспроизведении голоса могут быть заменены аппроксимацией на основе соседних значений. К такому типу относится большая часть приложений, работающих с мультимедийным трафиком (аудио- и видеоприложения). Однако устойчивость к потерям имеет свои пределы, поэтому процент потерянных пакетов не может быть большим (например, не более 1 %). Можно отметить также, что не любой мультимедийный трафик так устойчив к потерям данных; например, компрессированный голос и видеоизображение очень чувствительны к потерям, поэтому относятся к первому типу приложений.

Классы приложений

Вообще говоря, между значениями трех характеристик качества обслуживания (относительная предсказуемость скорости передачи данных; чувствительность трафика к задержкам пакетов; чувствительность трафика к потерям и искажениям пакетов) нет строгой взаимосвязи. То есть приложение с равномерным потоком может быть как асинхронным, так и синхронным, а, например, синхронное приложение может быть как чувствительным, так и нечувствительным к потерям пакетов. Однако практика показывает, что из всего многообразия возможных сочетаний значений этих трех характеристик есть несколько таких, которые охватывают большую часть используемых сегодня приложений.

Например, следующее сочетание характеристик приложения «порождаемый трафик — равномерный поток, приложение изохронное, устойчивое к потерям» соответствует таким популярным приложениям, как IP-телефония, поддержка видеоконференций, аудиовещание через Интернет. Существуют и такие сочетания характеристик, для которых трудно привести пример приложения, например: «порождаемый трафик — равномерный поток, приложение асинхронное, чувствительное к потерям».

Устойчивых сочетаний характеристик, описывающих определенный класс приложений, существует не так уж много. Так, при стандартизации технологии ATM, которая изначально разрабатывалась для поддержания различных типов трафика, были определены 4 класса приложений: А, В, С и D. Для каждого класса рекомендуется использовать собственный набор характеристик QoS. Кроме того, для всех приложений, не включенных ни в один из этих классов, был определен класс X, в котором сочетание характеристик приложения может быть произвольным.

Классификация ATM является на сегодня наиболее детальной и общей, она не требует от нас знания технологий, используемых для передачи этих типов трафика, поэтому приведем ее здесь (табл. 7.1).

Таблица 7.1. Классы трафика

Таблица 7.1 (продолжение)

Приведенная классификация приложений лежит в основе типовых требований к параметрам и механизмам обеспечения качества обслуживания в современных сетях.