Компьютерные сети. Принц, техн, прот 1-303. Книга переведена на английский, испанский, китайский и португальский языки
 Скачать 5.49 Mb.
|
|
асинхронные приложения практически не имеют 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 имеют порог чувствительности к вариациям задержек, при превышении которого резко снижается функциональность приложений. Пример – передача голоса, когда при превышении порога вариации задержек в 100-150 мс искажение голоса становится неприемлемым; □ сверхчувствительные к задержкам приложения, для которых задержка доставки данных сводит их функциональность 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 в передаче 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 классификацией, тонко дифференцирующей чувствительность приложений к задержкам и их вариациям, существует и более грубое деление приложений по этому 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 приложений к потерям и искажениям пакетов И наконец, последним критерием классификации приложений является их чувствительность к потерям пакетов. В этой связи приложения обычно делят 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 устойчив к потерям данных, так, компрессированный голос и видеоизображение очень чувствительны к потерям, поэтому относятся к первому типу приложений. Методы обеспечения качества обслуживания Методы обеспечения качества обслуживания (Quality of Service, QoS) занимают сегодня важное место в арсенале технологий сетей с коммутацией пакетов, так как они обеспечивают устойчивую работу современных мультимедийных приложений – таких как IP- телефония, видео- и радиовещание, интерактивное дистанционное обучение и т. п. В методах обеспечения качества обслуживания используются различные механизмы, позволяющие снизить негативные последствия временных перегрузок, возникающих в сетях с коммутацией пакетов. Эти механизмы делятся на: средства управления перегрузкой (congestion management), которые начинают работать, когда сеть уже перегружена; к ним относится управление очередями; средства предотвращения перегрузок (congestion avoidance), которые, как следует из названия, предпринимают превентивные меры для предотвращения перегрузок; к такого рода средствам относится кондиционирование трафика, обратная связь, резервирование ресурсов и трафик-инжиниринг. Очереди являются неотъемлемым атрибутом сетей с коммутацией пакетов. Сам принцип работы таких сетей подразумевает наличие буфера во входных и выходных интерфейсах коммутирующих устройств. Именно буферизация пакетов во время перегрузок является основным механизмом, обеспечивающим высокую производительность сетей этого типа. В то же время очереди означают снижение качества обслуживания из-за неопределенности задержек и потерь пакетов при передаче данных через сеть из-за переполнения отведенного под очередь буфера коммутатора или маршрутизатора. Таким образом, операторам пакетных сетей, весьма заинтересованным в передаче пульсирующего трафика, необходимы средства достижения компромисса между как можно более высокой загрузкой своей сети и требуемым клиентами качеством обслуживания. В методах QoS используется широкий набор механизмов, направленных на снижение негативных последствий пребывания пакетов в очередях с сохранением в то же время положительной роли очередей. Большинство из них учитывает факт существования в сети трафика различного типа, а именно то, что каждый тип трафика предъявляет разные требования к характеристикам производительности и надежности сети. Однако добиться одновременного соблюдения всех характеристик QoS для всех видов трафика весьма сложно. Одним из наиболее значимых факторов, влияющих на характеристики качества обслуживания, является уровень загрузки сети трафиком, то есть уровень использования пропускной способности линий связи сети. Напомним, что пропускная способность – это характеристика физического канала, которая равна максимально возможной скорости передачи информации по этому каналу. Пропускную способность сети изменить непросто, поскольку она определяется быстродействием интерфейсов коммуникационного оборудования и качеством линий связи, их соединяющих. Повышение пропускной способности сети – это дорогостоящая операция, связанная с заменой оборудования, которую операторы сетей проводят не очень часто (как правило, раз в несколько лет). Если уровень использования пропускной способности постоянно является достаточно низким, то трафик всех приложений обслуживается с высоким качеством большую часть времени (хотя кратковременные перегрузки сети, приводящие к задержкам и потерям пакетов, все равно возможны, но они случаются редко). Такое состояние сети называется «недогруженным» или же используется термин «сеть с избыточной пропускной способностью» (англоязычный термин overprovisioning). Постоянно поддерживать все части сети в недогруженном состоянии весьма дорого, но для наиболее ответственной части сети, такой как магистраль, подобный подход применяется и связан с постоянным слежением за уровнем загрузки каналов магистрали и обновлением оборудования с более высокой пропускной способностью по мере приближения загрузки к критическому уровню. Методы QoS основаны на другом подходе. Идея, лежащая в основе всех методов поддержания характеристик QoS, заключается в следующем: общая производительность каждого ресурса должна делиться между разными классами трафика дифференцированно, с учетом специфических требований приложений разного класса. Очевидно, что эти методы усложняют сетевые устройства, которые теперь должны «знать» требования всех классов трафика, уметь их распознавать и распределять пропускную способность сети между ними. Последнее свойство обычно достигается за счет использования для каждого выходного интерфейса коммуникационного устройства нескольких очередей пакетов вместо одной очереди; при этом в очередях применяют различные алгоритмы обслуживания пакетов, чем и достигается дифференцированное обслуживание трафика различных классов. Поэтому методы QoS часто ассоциируются с техникой управления очередями. Помимо собственно техники организации очередей, к методам QoS относят методы контроля параметров потока трафика, так как для гарантированно качественного обслуживания нужно быть уверенными, что обслуживаемые потоки соответствуют набору ограничений, определенному для них. Эта группа методов QoS получила название методов кондиционирования трафика. Особое место занимают методы обратной связи, которые предназначены для уведомления источника трафика о перегрузке сети. Эти методы рассчитаны на то, что при получении уведомления источник снизит скорость выдачи пакетов в сеть и тем самым ликвидирует причину перегрузки. К методам QoS тесно примыкают методы инжиниринга трафика. Согласно методам инжиниринга трафика маршруты передачи данных управляются таким образом, чтобы обеспечить сбалансированную загрузку всех ресурсов сети и исключить за счет этого перегрузку коммуникационных устройств и образование длинных очередей. Управление очередями Пользователь формулирует свои требования к качеству обслуживания в виде некоторых предельных значений характеристик QoS, которые не должны быть превышены – например, он может указать, что предельное значение вариации задержки пакетов не должно превышать 50 мс с вероятностью 0,99. Но как заставить сеть справиться с поставленной задачей? Какие меры нужно предпринять, чтобы вариации задержек действительно не превысили эту величину? Для понимания механизмов поддержки QoS полезно исследовать процесс образования очередей на сетевых устройствах. В главе 3 (раздел «Буферизация пакетов») мы уже обсудили некоторые причины возникновения очередей в коммутирующих устройствах. Давайте еще раз обратимся к рис. 3.8, на котором показана простейшая схема коммутатора (маршрутизатора). Центральным элементом устройства является коммутирующий блок, который передает данные между тремя своими интерфейсами. Если интенсивности входных потоков и производительность коммутирующего блока таковы, что последний не всегда успевает обработать поступающие пакеты, то избыточные пакеты помещают для ожидания обслуживания во входные очереди (буферы). Когда коммутирующий блок освобождается, специальный блок коммутатора – арбитр входных очередей (не показанный на рисунке), следуя определенному для него правилу, выбирает очередной пакет из очереди и направляет его на обработку в коммутирующий блок. Таким правилом может быть, например, FIFO «первый пришел – первый ушел» или более сложный алгоритм с учетом приоритетов. Пакеты, прошедшие обработку в коммутирующем блоке, направляются на один из назначенных для них выходной интерфейс. Из-за случайного характера интервалов между пакетами потока и ограниченного значения пропускной способности выходного интерфейса может возникнуть ситуация перегрузки, когда в момент пульсации трафика очередной пакет не будет принят выходным интерфейсом на передачу. Следовательно, необходимо предусмотреть перед каждым выходным интерфейсом буфер – выходную очередь – для сохранения пакетов на время перегрузки. Пакеты выбираются из выходной очереди и направляются на связанный с ней выходной интерфейс коммутатора в соответствии с правилом, которым руководствуется арбитр выходных очередей. Размер буфера сетевого устройства определяет максимальную длину очереди ожидающих обслуживания пакетов, а если пакет поступает при заполненном буфере, то он просто отбрасывается. Анализ очередей Существует ветвь прикладной математики, предметом которой являются процессы образования очередей. Эта дисциплина так и называется - теория очередей. Мы не будем углубляться в математические основы этой теории, обратив внимание читателей только на некоторые ее выводы, существенные для рассматриваемой нами проблемы QoS. Теория очередей рассматривает временные процессы образования очередей в буфере абстрактного устройства, в который поступает случайный поток абстрактных заявок на обслуживание. Модели теории очередей позволяют оценить среднюю длину очереди в буфере и среднее время ожидания заявки в очереди в зависимости от характеристик входного потока и времени обслуживания. При применении теории очередей к анализу процессов, происходящих в компьютерных сетях, заявками на обслуживание являются пакеты данных, а разделяемыми обслуживающими устройствами – различные программы, сетевые устройства, их выходные интерфейсы. На рис. 5.10 показана модель одного из выходных интерфейсов коммутатора. Показанный на рис. 5.10 входной поток заявок соответствует потоку пакетов между коммутирующим блоком и одним из выходных интерфейсов коммутатора, как это было показано ранее на рис. 3.8. Этот поток заявок характеризуется средней интенсивностью X, то есть средний интервал между заявками равен Т =1Д. Средняя интенсивность потока заявок  является аналогом средней скорости трафика, поступающего на выходной интерфейс. Заявки направляются к обслуживающему устройству, но если оно занято обслуживанием другой заявки, то их помещают в очередь, в которой они ждут, пока не освободится устройство. Обслуживающее устройство обрабатывает каждую заявку в среднем в течение времени Ь, при этом средняя интенсивность обработки потока заявок составляет р=1/6. Очевидно, что параметр модели р является аналогом пропускной способности интерфейса. Модели теории очередей весьма упрощенно описывают процессы, происходящие в реальных устройствах. Тем не менее они полезны для понимания основных факторов, влияющих на величину очереди в буфере сетевого устройства или на время пребывания пакета в буфере.  Сетевые инженеры хорошо знакомы с видом графика, представленного на рис. 5.12, так как он соответствует поведению тех кривых, которые инженеры видят при анализе результатов мониторинга задержек и потерь пакетов в реальных сетях, а именно резкому ухудшению качества обслуживания при достижении коэффициента использования пропускной способности интерфейсов сети некоторого порогового значения. В приведенном графике есть и нечто неожиданное. Трудно представить, что обслуживающее устройство (сетевой ресурс) практически перестает справляться со своими обязанностями, когда его коэффициент использования приближается к 1. Ведь в этом случае нагрузка не превышает его возможностей, а только приближается к этому пределу. Интуитивно не очень понятна также причина существования очередей при значениях р в окрестностях 0,5. Интенсивность обработки трафика вдвое превышает интенсивность нагрузки, а очереди существуют! Такие парадоксальные, на первый взгляд, результаты характерны для систем, в которых протекают случайные процессы. Так как во внимание принимаются средние значения интенсивностей потоков на больших промежутках времени, то на небольших промежутках времени они могут существенно отклоняться от этих значений. Существует еще один важный параметр, оказывающий непосредственное влияние на образование очередей в сетях с коммутацией пакетов. Этим параметром является вариация интервалов входного потока пакетов, то есть пульсация входного трафика. На рис. 5.12 показано семейство зависимостей W от р, полученных для разных значений коэффициента  |