Глеб Андрианов

Глеб Андрианов
andrianov.gleb@gmail.com





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




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
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.




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.




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).









iam – момент поступления в звено ОКС-7 сообщения IAM Initial Address Message, момент начала вызова;
acm – момент поступления в звено ОКС-7 сообщения ACM –
Address Complete Message, момент проключения голосового
тракта в обратном направлении;
anm – момент поступления в звено ОКС-7 сообщения ANM –
Answer Message, сигнала ответа абонента;
rel – момент поступления в звено ОКС-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




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.















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.

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)










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.







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?







При помощи анализа CDR можно получить информацию о потерях и
о настойчивости абонентов.
Значения причин разъединения ОКС-7 не всегда допускают
однозначную интерпретацию.
Систему QoS можно строить на основе CDR из LMS или из mediation (с
коммутаторов). Система QoS необходима для системы OR
Для системы OR необходима система NPM
Главнейшая группа показателей QoS для 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.
Предполагаем, что поступление повторных
вызовов подчиняется закону Пуассона с
некой неизвестной интенсивностью x.
Общий заблокированный выходной поток:
Среднее число абонентов, повторяющих
вызов:
k - число повторных вызовов на один
первичный
4
3,5
3
2,5
2
1,5
1
0,5
0
0
0,2
0,4
Rep/Prim
0,6
T
0,8
q - измеренные потери
1




Известно [1], что интенсивность 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.




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.
k - число повторных вызовов на один
первичный
4
3,5
3
2,5
2
1,5
1
0,5
0
0
0,2
0,4
Rep/Prim
0,6
T
0,8
q - измеренные потери
1
Cложное распределение Пуассона (СРП) [2]:
{h j }  e  
n
{g j }n*
n!
 ( G ( p )1)
Для СРП производящая функция:
H ( p)  e
где
G( p)
(1)
– производящая функция распределения длительности
обслуживания вызова.
В случае экспоненциального распределения

G ( p) 
 p
(2)
Подставив (2) в (1) и произведя некоторые вычисления, а затем
применив к (1) обратное преобразование Лапласа, получаем:
f ( y )   ( y )e

e
(   y )

y
I1 (2 y )





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 СРП сказывается значительно.
Существует простая связь между дисперсией распределения
интенсивности нагрузки, его средним значением, и средней
длительностью обслуживания вызова: D = 2YT





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.



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.

k – среднее число повторных
вызовов на один первичный.



Qa – доля недополученного по
причине низкого QoS дохода; CTASR
– целевой (target) очищенный ASR.




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.
pa = 0,5;
H = 0,8.
k(q) - число повторных вызовов на один первичный
4
3.5
3
2.5
эксп
2
теор
1.5
1
0.5
0
0.5
0.55
0.6
0.65
0.7
0.75
0.8
q - измеренные потери
0.85
0.9
0.95
1
k(q) - число повторных вызовов на один первичный
pa = 0,1;
H = 0,64.
0.25
0.2
0.15
эксп
теор
0.1
0.05
0
0.1
0.15
0.2
0.25
q - измеренные потери
0.3
0.35
0.4
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:
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:






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.





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.
1.
2.
3.
4.
5.
1.
2.
3.
4.
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.
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.
1.
2.
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.