Miary jakości usług sieci teleinformatycznych
Wymagania Dwa istotne punkty widzenia na wymagania są punktami widzenia użytkownika i projektanta (operatora), których efektem są, często odmienne, zbiory wymagań i ograniczeń. Wymagania i ograniczenia są formułowane w różny sposób. Względnie łatwe jest sformułowanie wymagań ilościowych. Sformułowanie wymagań jakościowych jest trudniejsze, zwykle bowiem wiąże się z koniecznością znajomości możliwości i ograniczeń różnych technologii oraz technik informatycznych i telekomunikacyjnych. Konsekwencją formułowania wymagań ilościowych i jakościowych jest wbudowanie do sieci narzędzi pozwalających wymuszać spełnienie wymagań oraz monitorować zmiany wartości parametrów opisujących te wymagania. Zwiększenie liczby i rodzaju aplikacji jednocześnie obsługiwanych w sieci oraz wzrost złożoności sieci związane są m.in. ze zwiększeniem liczby miar jakości stosowanych przez użytkowników sieci i dostawców usług do formułowania wymagań i ograniczeń dotyczących działania sieci oraz pomiaru stopnia spełniania przez nie wymagań ilościowych i jakościowych.
Miary jakości usług Dwie klasy miar jakości usług (ang. QoS metrics) w sieciach komputerowych: miary jakości połączeń (ang. call control parameters), mają zastosowanie zarówno w sieciach, w których transfer ruchu generowanego przez źródła jest poprzedzany ustanawianiem fizycznego lub logicznego połączenia pomiędzy źródłem i ujściem, tzn. w sieciach z komutacją łączy (ang. circuit-switched ), jak i w sieciach z komutacją jednostek danych zorientowanych połączeniowo (ang. connection-oriented). miary jakości transferu (ang. information transfer parameters). są stosowane w sieciach, niezależnie od sposobów udostępniania ich zasobów do obsługi ruchu, tzn. zarówno w sieciach zorientowanych połączeniowo, jak i w sieciach datagramowych. Różne miary jakości transferu stosuje się w zależności od klasy transferowanego w sieci ruchu. Na ogół przyjmuje się podział miar jakości obsługi ruchu wrażliwego na straty (ang. loss-sensitive) i wrażliwego na opóźnienia (ang. delay-sensitive).
Miary jakości połączeń Czas ustanowienia połączenia Czas rozłączenia połączenia Prawdopodobieństwo akceptacji połączenia Prawdopodobieństwo blokady (dla różnych typów blokad)
Miary jakości transferu Do charakteryzowania wymagań użytkowników, opisu usług dostarczanych przez sieci, podejmowania decyzji o akceptacji lub odrzuceniu żądań dostępu, podejmowania decyzji o rozdziale zasobów itp. stosuje się różne miary jakości transferu. Nie wszystkie możliwe miary jakości transferu są stosowane i jednakowo przydatne do formułowania wymagań wszystkich możliwych aplikacji i szacowania jakości usług dostarczanych przez różne sieci. Od zbiorów miar jakości, definiowanych dla poszczególnych aplikacji i sieci, wymaga się ich dopasowania do specyfiki aplikacji i sieci oraz zdolności do transformacji odpowiednich charakterystyk aplikacji na odpowiednie charakterystyki sieci i odwrotnie. Miary jakości mogą mieć różny zakres zastosowania i inną interpretację. Zastosowanie i interpretacja takiej samej miary jakości transferu zależą od aplikacji, klas ruchu generowanego przez te aplikacje oraz typu sieci obsługującej generowane klasy ruchu.
Miary jakości transferu Przykłady miar jakości, których przydatność zależy od klasy aplikacji: prawdopodobieństwo strat jednostek danych w czasie ich transmisji w sieci - jest stosowana do aplikacji niewrażliwych na straty i wrażliwych na opóźnienia (np. transmisja głosu), nie jest natomiast przydatna do charakteryzowania aplikacji niewrażliwych na opóźnienia i wrażliwych na straty (np. transmisja danych), opóźnienie jednostek danych – gdy jest większe od założonej wartości, może być interpretowane jako błąd w obsłudze aplikacji czasu rzeczywistego, nie jest natomiast częścią definicji błędu w obsłudze aplikacji niewrażliwych na opóźnienia. Wymagania stawiane definiowanym zbiorom miar jakości są następujące: dopasowane do aplikacji (gwarancja możliwości charakteryzacji klasy aplikacji i dokładnego opisu jej wymagań), dopasowane do procedur i mechanizmów stosowanych w sieci (gwarancja możliwości opisu tych procedur i mechanizmów na potrzeby szacowania ich wpływu na jakość obsługi ruchu w sieci), skalowalne przestrzennie (gwarancja możliwości opisu lokalnych, jak i globalnych charakterystyk sieci, bez konieczności specyfikacji architektury sieci), elastyczne (tzn. gwarancja możliwości uzyskania różnej precyzji i dokładności dla różnej złożoności obliczeniowej).
Miary jakości transferu Stopa błędów (pojedynczych i grupowych) Współczynnik strat jednostek danych Współczynnik „wtrącania” jednostek danych Opóźnienie transferu jednostek danych Zmienność opóźnienia Asymetria Czas oczekiwania na odtwarzanie Wierność odtwarzania ...
Stopa błędów Elementarna stopa błędów BER (ang. bit error ratio) - wartość średnia ilorazu liczby błędów elementarnych w polu informacyjnym jednostki danych i całkowitej liczby bitów w nim transmitowanych. Ze względu na to, że nie ma systemu transmisyjnego gwarantującego bezbłędną transmisję, stopa błędów jest zawsze różna od zera. Stosowane metody kompensacji błędów zależą od wrażliwości na błędy aplikacji obsługiwanych przez dany system transmisyjny oraz architektury sieci. Na ogół stosowane są trzy klasy rozwiązań: detekcja i korekcja błędów są realizowane przez protokół łącza transmisji danych, detekcja i korekcja błędów są realizowane w jednej z warstw nadrzędnych warstwy transmisji danych, tzn. w protokole warstwy transmisji danych nie ma mechanizmów detekcji i kompensacji błędów, błędy transmisji nie są wykrywane i korygowane ani w warstwie transmisji danych, ani w żadnej innej warstwie architektury sieci; zadania detekcji i korekcji błędów są zadaniami użytkownika sieci.
Współczynnik strat Współczynnik strat jednostek danych (ang. loss ratio) - wartość średnia ilorazu liczby jednostek danych traconych w sieci i liczby wszystkich jednostek wysyłanych przez źródło (w ramach połączenia, przepływu, w sieci itd.). Wyróżnia się dwie przyczyny strat jednostek danych w sieci: przepełnienie buforów odbiorczych w węzłach komutacji ruchu, występowanie niewykrywalnych i niekorygowalnych błędów elementarnych w nagłówkach jednostek danych, Efekty strat jednostek danych i działania podejmowane w razie wystąpienia straty jednostki danych są różne i zależą od klasy aplikacji obsługiwanych w sieci. Poziom strat jednostek danych na ogół rośnie wraz ze zwiększeniem szybkości transmisji i komutacji, wymuszając stosowanie rozwiązań zapobiegających stratom lub niwelującym konsekwencje strat dla aplikacji. Ze względu na klasę aplikacji oraz architekturę sieci można wyróżniać mniej lub bardziej korzystne rozkłady strat jednostek danych (np. w transmisji wideo korzystniejsze są pojedyncze straty jednostek danych, natomiast w systemach transmisji danych korzystniejsze jest ich występowanie w postaci „paczek”).
Współczynnik „wtrącania” Współczynnik wtrącania jednostek danych (ang. insertion ratio) - wartość ilorazu liczby dostarczanych jednostek danych do liczby wszystkich wysłanych jednostek danych (w połączeniu, w przepływie, w sieci itd.). Przyczyna - w sieciach, wraz ze zwiększeniem szybkości transmisji i komutacji, rośnie prawdopodobieństwo wystąpienia błędów elementarnych, powodujących niewykrywalne i niekorygowalne zmiany w nagłówkach jednostek danych, których rezultatem jest dostarczanie jednostek danych pod niewłaściwy adres. Przykładem znaczenia omawianej miary jakości są sieci ATM, gdzie współczynnik „wtrącenia” komórki CIR (ang. cell insertion rate) jest jedną z podstawowych miar jakości. Inną wyróżnianą przyczyną „wtrącania” jest identyfikacja jednostek danych przepływów na podstawie zredukowanej reprezentacji nagłówka jednostki danych. Wykrywanie, zapobieganie i kompensacja „wtrącenia” jednostek danych, są zadaniami trudniejszymi od analogicznych zadań w przypadku strat. W zależności od klasy aplikacji odebranie nieoczekiwanej, „wtrąconej” jednostki danych przez ujście może powodować zaburzenia lub utratę synchronizacji, wzrost ilości ruchu obsługiwanego przez połączenia, przeciążenia będące źródłem degradacji jakości usług.
Opóźnienie Opóźnienie kodowania pakietyzacji propagacji transmisji komutacji kolejkowania przetwarzania Odtwarzania ...
Model opóźnienia
Algorytm cieknącego wiadra całkowita liczba jednostek danych n(t), które mogą być wysłane przez źródło w przedziale czasu o długości T, jest ograniczona liniowo: n (T ) vZN + bZN, szybkość napływu znaczników (vZN) odpowiada średniej szybkości transferu pakietów, możliwe jest wysłanie paczki jednostek danych przez źródło, ale maksymalny rozmiar paczki nie może być większy od pojemności bufora znaczników (bZN), jeżeli źródło wysyła jednostki danych z szybkością mniejszą od szybkości nadchodzenia znaczników (vZN), to liczba znaczników w buforze znaczników rośnie; w granicznym przypadku liczba znaczników w buforze znaczników może być równa jego pojemności (bZN).
Opóźnienie
Zmienność opóźnienia
Zmienność opóźnienia
Obsługa opóźnienia
Obsługa opóźnienia
Obsługa opóźnienia
Asymetria Asymetrię (ang. skew) definiuje się jako różnicę czasów prezentacji dwóch wzajemnie związanych strumieni jednostek danych, np. obrazu i głosu. Dla aplikacji multimedialnych wymagania w omawianym zakresie są formułowane w postaci asymetrii zgrubnej (ang. coarse skew) i asymetrii dokładnej (ang. fine skew).
Czas oczekiwania na odtwarzanie Czas oczekiwania na odtwarzanie (ang. latency) - różnica pomiędzy czasem generowania sygnału przez nadajnik i czasem odtwarzania go w odbiorniku. W aplikacjach odtwarzania dźwięku (ang. playback) czas oczekiwania na odtwarzanie jest równy przesunięciu opóźnienia. Czas oczekiwania na odtworzenie jest sumą czasów: oczekiwania na transfer, transferu przez sieć i oczekiwania na wyprowadzenie z pamięci buforowej odbiornika. Różne aplikacje charakteryzują się różną wrażliwością na długość czasu oczekiwania na odtwarzanie; niektóre z nich (np. transmisja głosu) są bardzo wrażliwe na czas oczekiwania na odtwarzanie nadanego sygnału. Wartość górnej granicy czasu oczekiwania na odtwarzanie, po przekroczeniu której jakość aplikacji gwałtownie spada, jest pojęciem subiektywnym lub obiektywnym. W przypadku transmisji głosu wartość górnej granicy czasu oczekiwania na odtwarzanie jest determinowana fizjologią słuchu i zawiera się w przedziale 100300 ms.
Wierność odtwarzania Straty jednostek danych (straty w sieci, przekroczenia wartości górnej granicy przesunięcia opóźnienia i odkształcenia podstawy czasu jednostek danych) powodują degradację wierności odtwarzania (ang. fidelity). Niezależnie od tego, czy wzrost opóźnienia jednostek danych powoduje zwiększanie przesunięcia opóźnienia, czy też utratę jednostki danych i zastępowanie jej jednostką zastępczą, wierność odtwarzania spada. Zależność pomiędzy przesunięciem opóźnienia a wiernością odtwarzania jest zamienna (ang. trade-off). Zwiększanie wierności odtwarzania jest możliwe przez zwiększanie (w najgorszym razie do maksymalnej, dopuszczalnej wartości) przesunięcia opóźnienia (minimalizującego liczbę traconych jednostek danych), powodującego spadek jakości odbioru. Zmniejszanie przesunięcia opóźnienia, które powoduje wzrost jakości odbioru, odbywa się za cenę zwiększenia liczby traconych jednostek danych, powodującego spadek wierności odtwarzania. Jakość odbioru jest następstwem kompromisu pomiędzy przesunięciem opóźnienia i wiernością odtwarzania.
Podsumowanie Wybór miar jakości usług dostarczanych w sieciach zależy od celu gromadzenia informacji dotyczących jakości działania sieci. Z punktu widzenia użytkownika sieci istotne są tylko te miary jakości usług, które charakteryzują procesy wymiany danych pomiędzy systemami końcowymi i których wartość wpływa na jakość użytkowania aplikacji, tzn. miary jakości transferu danych w sieci. Istotne jest, aby stosowane miary jakości były dopasowane do aplikacji implementowanych w systemach końcowych. Celem wyboru miar istotnych dla użytkownika jest monitorowanie stopnia realizacji wymagań ilościowych i jakościowych w obsłudze generowanego ruchu. Z punktu widzenia operatora sieci wartości miar jakości istotnych dla użytkownika są ograniczeniami, które muszą być spełnione w zadaniach maksymalizacji stopnia wykorzystania zasobów. Liczba miar jakości stosowanych w systemach zarządzania i monitorowania ruchu jest znacznie większa od liczby miar jakości transferu danych.