Разработка алгоритма управления трафиком транзитной сети по данным о качестве обслуживания

1. Разработка алгоритма управления трафиком транзитной сети по данным о качестве обслуживания Глеб Андрианов andrianov.gleb@gmail.com

2. Содержание • Глава 1: Концептуальная модель обслуживания трафика в сети провайдера услуг дальней связи • Глава 2: Получение и обработка технической информации, необходимой для маршрутизации трафика • Глава 3: Методы расчета моделей обслуживания с учетом эффекта повторных вызовов • Глава 4: Задача оптимальной маршрутизации международного трафика • Глава 5: Алгоритм оптимальной маршрутизации для системы управления трафиком

3. Глава 1. Введение • Модели трафика, справедливые для сети с коммутацией каналов, можно использовать в сетях с коммутацией пакетов в части закономерностей поведения абонента • Поведение абонента влияет на распределение вызовов в потоке и на распределение потоков по сети связи • Для использования закономерностей можно воспользоваться идеей о сети с коммутацией обобщенных виртуальных каналов • Поведение абонента обусловлено расширением пространства выбора – как для абонента, так и для оператора

4. Возможности выбора и взаимодействие слоев сети

5. Возможности выбора в TDM сети

6. Структура телефонного номера

7. Концептуальная схема обслуживания Префиксы состояния: e – (enter) начальное, c – (carried) осуществленное, i – (interrupted) прерванное, b – (blocked) блокированное, n – (not allocated) нет номера, a – (abandoned) запрещенное, r – (repeated) с повторением. E – (Equipment) оборудование, H – (Homo) человек. Состояния: d – (dialing) набор номера, s – (switching) проключение, r – (ringing) посылка вызова, с – (communication) разговор.

8. Некоторые показатели QoSв терминах концептуальной схемы

9. Схема путей выбора в сети транзитного оператора

10. Глава 1. Выводы • Некоторые сценарии обслуживания, ведущие к потерям, в концептуальной схеме приводят к повторению вызовов, а некоторые нет. • Повторные вызовы могут быть как вызваны действиями абонента, так и являться результатом автоматической работы оборудования сети. • При ненулевых потерях в выборке всегда присутствуют повторные вызовы, инициированные абонентом. • При измерениях на выходе из транзитной сети в выборке может быть большое число вызовов, инициированных оборудованием сети; в этом случае показатели, полученные при измерениях на входе, могут оказаться более репрезентативными.

11. Глава 2. Введение • Процесс оптимизации маршрутизации предполагает внесение массовых изменений в настройки оборудования сети и с необходимостью должен быть автоматизирован. • Система оптимальной маршрутизации OR (Optimized Routing) включает два цикла: торговли (коммерческий) и маршрутизации (технический). • Основной критерий для оператора связи – получение максимальной выручки от пропуска трафика • Способы управления значением выручки: • понижать тариф покупки (производя внешнюю маршрутизацию через более дешевого провайдера); • понижать себестоимость эксплуатации сети (производя внутреннюю маршрутизацию через более дешевые элементы сети); • увеличивать объем трафика (производя маршрутизацию на провайдера, предоставляющего более высокое качество обслуживания).

12. Принципиальная схема системы оптимальной маршрутизации

13. Основные поля CDR • iam – момент поступления в звеноОКС-7 сообщения IAM - Initial Address Message, момент начала вызова; • acm – момент поступления в звеноОКС-7 сообщения ACM – Address Complete Message, момент проключения голосового тракта в обратном направлении; • anm – момент поступления в звеноОКС-7 сообщения ANM – Answer Message, сигнала ответа абонента; • rel – момент поступления в звеноОКС-7 сообщения REL – Release, разъединение; • opc - OPC, Originating Point Code – исходящий код пункта ОКС-7; • dpc - DPC, Destination Point Code – код пункта назначения ОКС-7; • CallingNormalized – A-номер в нормализованном виде; • CalledNormalized – B-номер в нормализованном виде; • rc – значение причины разъединения вызова CV, Cause Value

14. Основные поля записей агрегированных данных • timeint – временной интервал агрегации (часовой интервал); • rc – значение причины разъединения CV; • counter – число вызовов с данной CV за данный временной интервал; • anmcounter – число отвеченных вызовов с данной CV за данный временной интервал.

15. Интерпретация некоторых причин разъединения ОКС-7 • CV#1 – номер не существует; • CV#3 – нет пути к пункту назначения; • CV#16 – нормальное освобождение; • СV#17 – абонент занят; • CV#18 – нет ответа от абонента; • CV#21– вызов отклонен; • CV#28 – неверный формат номера; • CV#31 – нормальная, не специфицирована; • CV#34 – нет свободного канала; • CV#41 – временная неисправность; • CV#42 – перегрузка на коммутационном оборудовании; • CV#47 – ресурс недоступен, не специфицирована; • CV#102 – превышено время таймера; • CV#111 – ошибка протокола, не специфицирована; • CV#127 – межсетевое взаимодействие, не специфицирована.

16. Средства контроля качества • Контроль ключевых показателей производительности (KPI – Key Performance Indicators) – акцент на сетевых аспектах • Системы распределенного мониторинга ОКС-7 (LMS – Link Monitoring System) • Системы анализа качества обслуживания (QoS – Quality of Service) • Системы анализа телетрафика (NPM – Network Performance Management) • Системы анализа качества передачи речи • Контроль ключевых показателей качества обслуживания (KQI – Key Quality Indicators) – акцент на удовлетворенности клиентов • Система управления инцидентами (TT – Trouble Ticketing) • Система управления взаимоотношениями с клиентами (CRM – Customer Relationship management) • Информационная шина к системе учета сетевых ресурсов (NRI – Network Resource Inventory)

17. Основные поля отчетовсистемы анализа трафика (NPM) • Y – интенсивность нагрузки; • V – число каналов на направлении; • C – число вызовов; • Pt – теоретические (определяются по I формуле Эрланга) потери на направлении; • Pr – реальные (определяются при исходящей связи по числу отказов) потери на направлении; • ASR – коэффициент занятий с ответов; • Ts – среднее время обслуживания вызова; • КИК – коэффициент использования каналов; • ККН – коэффициент концентрации нагрузки; • Vn– необходимое число каналов для обслуживания без потерь.

18. Принципиальная схема NPM

19. Параметры QoSдля конечного пользователя • Надежность доступа. Всегда ли я могу получить доступ, когда хочу воспользоваться данной услугой? • Скорость подключения. Сколько пройдет времени до момента установления соединения? • Надежность контроля установления соединения. При невозможности установления соединения даст ли система мне знать об этом? • Надежность маршрутизации. Если мои действия корректны, будет ли соединение установлено с корректным респондентом? • Качество в канале связи. Каково качество голосового обмена или пропускная способность при обмене данными? • Непрерывность соединения. Будет ли соединения поддерживаться до того момента, пока я не прерву его? • Надежность разъединения. Всегда ли разъединение произойдет сразу после того, как будет инициировано?

20. Глава 2. Выводы • При помощи анализа CDR можно получить информацию о потерях и о настойчивости абонентов. • Значения причин разъединения ОКС-7 не всегда допускают однозначную интерпретацию. • Систему QoSможно строить на основе CDR из LMS или из mediation (с коммутаторов).Система QoSнеобходима для системы OR • Для системы OR необходима система NPM • Главнейшая группа показателей QoSдля оптимизации маршрутизации – надежность доступа (ASR, NER, q). • Чтобы учесть другие группы показателей, можно считать вызовы потерянными при аномально низких значениях средней длительности разговора (ALOC) и/или высоких значениях задержки после набора номера (PDD). • При наличии в системе учета сетевых ресурсов (NRI) информации о связи первичной и вторичной сетей стоимость аренды каналов можно использовать как один из параметров при оптимизации.

21. Глава 3. Пуассоновская замена потока повторных вызовов Предполагаем, что поступление повторных вызовов подчиняется закону Пуассона с некой неизвестной интенсивностью x. Общий заблокированный выходной поток: Среднее число абонентов, повторяющих вызов:

22. Известная [1] формула зависимости числа повторных вызовов на один первичный от настойчивости и потерь:

23. Зависимость k(q) - известная

24. Интенсивность нагрузки в ЧНН. Нормальное распределение? • Известно[1], чтоинтенсивность нагрузки в ЧНН (час наибольшей нагрузки), наблюдаемая изо дня в день, подчиняется нормальному распределению. • К данному выводу ученые пришли, наблюдая данную величину при достаточно больших средних значениях выборки. • На самом деле, при малых значениях среднего СВ интенсивности телефонной нагрузки имеет другое распределение. • Знание ФПВ распределения интенсивности телефонной нагрузки важно для построения аналитического модуля (отслеживание всплесков трафика) системы оптимальной маршрутизации.

25. ФПВ нормального распределения для интенсивности нагрузки – расхождение с экспериментом

26. Глава 3. Выводы • Соотношение k(q) для зависимости числа повторных вызовов на один первичных от потерь на сети связи, полученное в методе пуассоновской замены потока повторных вызовов, можно использовать как основу для рассматриваемой модели. • В известном на данный момент виде соотношение k(q) не подтверждается на практике. Необходимо уточнить вид данного теоретического соотношения. Результат важен для построения алгоритма оптимальной маршрутизации модуля оптимизации системы. • ФПВ распределения СВ, представляющей собой интенсивность телефонной нагрузки на данный момент исследована только при достаточно больших значениях мат. ожидания. • При малых значениях мат. ожидания распределение телефонной нагрузки по интенсивности не является нормальным (гауссовым) распределением. Необходимо установить общий вид ФПВ данного распределения. Результат важен для построения подсистемы отслеживания всплесков трафика аналитического модуля системы.

27. Глава 4. Предлагаемая формула зависимости числа повторных вызовов на один первичный от настойчивости и потерь:

28. Зависимость k(q) - предлагаемая

29. ФПВ распределения нагрузки по интенсивности Cложное распределение Пуассона (СРП) [2]: Для СРП производящая функция: (1) где – производящая функция распределения длительности обслуживания вызова. В случае экспоненциального распределения (2) Подставив (2) в (1) и произведя некоторые вычисления, а затем применив к (1) обратное преобразование Лапласа, получаем:

30. ФПВ сложного распределения Пуассона для интенсивности телефонной нагрузки – согласие с экспериментом

31. Глава 4. Выводы • Измеряемые потери q могут быть разделены на потери p, формируемые отказами, которые приводят к повторению вызова, и потерями pa, от которых число повторных вызовов не зависит. • Классическая формула зависимости k(p, H) отношения числа повторных вызовов к числу первичных вызовов подразумевает зависимость данного отношения от настойчивости и потерь, отказы в которых приводят к повторным вызовам. • Формула зависимости отношения числа повторных вызовов к числу первичных от измеренных потерь k(q, H), с учетом pa, хорошо согласуется с результатами измерений на транзитной сети оператора связи. • ФПВ распределения интенсивности нагрузки по измерениям в ЧНН представляет собой асимптотически нормальное (при Y → ∞) сложное распределение Пуассона (СРП). При Y < 1 Эрл различие в распределениях Гаусса и СРПсказывается значительно. • Существует простая связь между дисперсией распределения интенсивности нагрузки, его средним значением, и средней длительностью обслуживания вызова: D = 2YT

32. Глава 5. Основные факторы для расстановки приоритетов оператором в системе оптимизации маршрутизации • Разность тарифов продажи и покупки услуги (маржа) пропуска трафика для каждого из операторов. • KPI – значение ASR и NER для каждого направления через каждого из операторов. • Возможности операторов по ресурсам (каналам вторичной сети) для пропуска трафика в данном объеме. • Обязательства и ограничения по направлению трафика через данного оператора. • Стоимость аренды каналов связи, через которые производится транзит трафика.

33. Повторные вызовы и показатели качества обслуживания • Использование показателей качества обслуживания – QoS (Quality of Service) необходимо для управления трафиком. • Коэффициент занятий с ответом ASR (Answer Seizure Ratio) – важнейший показатель QoS. • В алгоритме управления трафиком мы предлагаем использовать «очищенный» ASR – CASR (Cleaned Answer Seizure Ratio), в котором учтены повторные вызовы.

34. Очищенный от повторных вызовов показатель CASR (Cleaned ASR) • k – среднее число повторных вызовов на один первичный. • Qa – доля недополученного по причине низкого QoSдохода; CTASR – целевой (target) очищенный ASR.

35. Правила алгоритма обработки CDR для определения k • Рассматриваем CDR, в которых присутствует как A, так и B номер. • Агрегацию производим по гибкому временному интервалу, в который попали сообщения REL от 1000 последовательных первичных вызовов. • За «хорошие» (с точки зрения работы сети) принимаем причины разъединения, не уменьшающие NER (по E.425). • Из группы вызовов более поздние вызовы считаем повторными, если: • у вызовов совпадают A и B номера; • все предыдущие вызовы в группе завершились с «плохой» причиной; • период времени между предыдущим и последующим за ним вызовами не превышает 10 минут. • По каждому из гибких временных интервалов рассчитываем число повторных, отвеченных и успешных с точки зрения сети вызовов.

36. Пример файла результата

37. Пример 1. Зависимость k(q) для направления Узбекистан моб. (+99893*) pa = 0,5; H = 0,8.

38. Пример 2. Зависимость k(q) для направления Якутия фикс. (+7411*) pa = 0,1; H = 0,64.

39. Зависимость CASR от ASR

40. Алгоритм оптимальной маршрутизации (1) Пусть m – средняя маржа (%) при транзите трафика. Введем коэффициент a такой, что: Pmin– минимальный из тарифов покупки услуги пропуска трафика: Пороговый тариф, от которого будет отсчитываться маржа каждого из направлений:

41. Алгоритм оптимальной маршрутизации (2) По коэффициенту D ранжируем операторов, трафик выгоднее направлять на оператора с максимальным значением коэффициента: W – вес данного направления при маршрутизации группы направлений. В результате формула для расчета коэффициента D имеет вид:

42. Глава 5. Выводы • Для анализа информации о том, какие значения могут принимать настойчивость H и потери pa, разработано специальное программное обеспечение, позволяющее определять зависимость k(q) для трафика по различным направлениям. • Диапазон наблюдаемых значений для настойчивости H – от 0,3 до 0,8; для постоянной составляющей потерь pa – от 0,1 до 0,5. • Учесть влияние повторных вызовов можно путем использования «очищенного» ASR – CASR. • CASR в производительных системах можно рассчитывать по k(q) в реальном времени. В системах, где этого нельзя сделать из-за недостаточной производительности, можно использовать оценку при H=0,8; pa=0,2. • Ядро алгоритма, включающее зависимость от тарифов, качества обслуживания, количества минут по направлению обобщено для работы с группами кодов в условиях недостатка информации (большого количества нулевых данных). • В модуле анализа информации использование СРП для нахождения доверительных интервалов позволяет избежать избыточной чувствительности системы, неизбежной в случае использования нормального распределения при малых средних.

43. Основные результаты диссертации • Разработана концептуальная модель обслуживания трафика в сети провайдера услуг дальней связи. Модель позволяет рассматривать ветви сценариев обслуживания вызовов, в том числе, связанные с повторными вызовами. • Выявлено, что повторные вызовы могут быть обусловлены поведением как абонента, так и оборудования сети. Повторные вызовы с оборудования сильно искажают измерения, производимые на выходе из сети. • Показано, что ФПВ распределения интенсивности нагрузки представляет собой сложное распределение Пуассона (СРП). При малых значениях мат. ожидания данное распределение отличается от известного для этой СВ распределения Гаусса. Дисперсия СРП зависит от мат. ожидания и средней длительности обслуживания вызова: D = 2YT. • Предложено разделить измеряемые потери q на потери p, формируемые отказами, которые приводят к повторению вызова, и потерями pa, от которых число повторных вызовов не зависит. Обнаружено хорошее согласие предложенной формулы с результатами измерений на сети связи. • Разработан алгоритм присвоения операторам приоритетов на основании тарифа, маржи, показателей качества обслуживания, настойчивости абонентов, объема трафика. Результаты диссертации использованы в комплексах BOSS операторов Вымпелком, МТТ, Мегафон, а также в учебном процессе МТУСИ.

44. Статьи и доклады на научных конференциях • Андрианов Г.А. Система мониторинга трафика клиентов оператора связи. // Труды 62-й научной конференции РНТОРЭС, 2007. • Андрианов Г.А., Цитович И.И. О некоторых особенностях влияния потерь на интерпретацию результатов измерения качества обслуживания. // Труды 64-й научной конференции РНТОРЭС, 2009. • G.A. Andrianov, S. Poryazov, I.I. Tsitovich. On a problem of QoS characteristics interpretation in transit networks. // The i.TECH 2009 proceeding. Bulgaria, 2009. • Андрианов Г.А., Порязов С., Цитович И.И. Обслуживание транзитного трафика на сети оператора связи. // «Информационные процессы», N1, 2010. • Андрианов Г.А. Алгоритм оптимальной маршрутизации для системы управления трафиком. // «Информационные процессы», N1, 2010. Публикации в журналах, входящих в перечень ВАК • Андрианов Г.А. Использование системы распределенного мониторинга ОКС-7 для обеспечения качества обслуживания в ТфОП. // «Электросвязь», N1, 2005. • Андрианов Г.А., Самуйлов К.Е., Гайдамака Ю.В. Анализ модели трафика ОКС-7 по результатам обработки статистики измерений. // «Вестник связи», N11, 2007. • Андрианов Г.А. Учет влияния повторных вызовов при интерпретации результатов измерения качества обслуживания. // Обозрение прикладной и промышленной математики, Том 17, вып.2, 2010. • Андрианов Г.А. Повышение доходности услуг дальней связи с помощью систем оптимальной маршрутизации трафика. // «Вестник связи», N9, 2010.

45. Литература • Корнышев Ю.Н., Фань Г.Л. теория распределения информации. - М.: Радио и связь. 1985. • Феллер В. Введение в теорию вероятностей и ее приложения. Том 1, М: «Мир», 1964.