REFINEMENT OF DISTRIBUTION TYPE FOR ONE-WAY DELAY IN THE GLOBAL NETWORK

Abstract


The paper has been dedicated to measuring the IP performance metrics (IPPM). Description of measurement methods for one-way delay using the synchronization system time is given. Synchronization time of measuring units is achieved by using the navigation system GLONASS signals with microsecond precision. Experiments to measure the one-way delay, jitter and available bandwidth carried via hardware and software complex called NetTestBox. A mathematical model of the cumulative distribution function (CDF) for a one-way network delay is proposed as a sum of exponential and truncated normal distributions with weights coefficients. This hypothesis tested for truthfulness on three network routes with the use of Pearson's test. The resulting distribution function allows to describe the behavior of one-way network delay on the real network routes over long time intervals. Conclusions are made about the dynamics of the global network characteristics over the past 10 years and their compliance with the requirements of real-time applications.

Full Text

В современном обществе получают всё большее распространение приложения реального времени: IP-телефония, видеоконференции, онлайн игры, удалённые рабочие столы и др., которые крайне требовательны к качеству связи. С распространением облачных сервисов стало возможным использование удалённых приложений, но при этом необходим качественный канал связи с сервером, на котором они расположены. Для оценки качества сетевых соединений инженерным центром Internet (IETF) разработаны стандарты, объединенные под общим названием метрик производительности IP-сетей (IP Performance Metrics, IPPM) [1] - это метрики, которые описывают качество и производительность передачи данных в глобальной сети. Основными метриками производительности IP-сетей являются: односторонняя задержка (one-way delay, OWD) [2], двусторонняя задержка (round-trip time, RTT) [3], джиттер (вариация задержки), потери пакетов, доступная пропускная способность [4]. Односторонняя задержка пакетов - задержка при передаче пакета по сети от источника к приемнику - является одной из ключевых метрик производительности IP сетей и описана в стандарте RFC 7679. Двусторонняя задержка - описывает задержку прохождения пакетов от источника к получателю и обратно. Исследование задержек пакетов важно для задач математического моделирования передачи трафика по сети, приложений реального времени [5], Internet-телефонии и видеосвязи, а также для исследования характеристик производительности сетей. Для всех вышеперечисленных приложений требуется знать тип распределения задержки пакетов. T. Elteto, S. Molnar провели исследование двусторонней задержки пакетов в локальной сети компании Ericsson [6] и установили, что распределение задержки соответствует усеченному нормальному распределению с некоторыми отклонениями в виде «тяжелых хвостов». Другая группа специалистов провела ряд экспериментов с помощью измерительного сервиса RIPE NCC Test Traffic Measurement [7]. Сбор и обработка большого объема экспериментальных данных об односторонней сетевой задержке на реальных сетевых маршрутах позволили сделать вывод, что для описания задержки пакетов в глобальной сети следует использовать экспоненциальное распределение. Целью работы, является уточнение типа распределения для односторонней сетевой задержки, с достаточной точностью аппроксимирующего экспериментальные данные, полученные в ходе измерений односторонней сетевой задержки между реальными измерительными узлами. Метод измерения односторонней задержки Для измерения метрик производительности IP-сетей использован запущенный в опытную эксплуатацию в 2015 г. аппаратно-программный измерительный комплекс NetTestBox [8], представляющий собой компактный высокопроизводительный одноплатный компьютер со специализированным клиент-серверным программным обеспечением owping и встроенной временной синхронизацией. Аппаратная часть комплекса базируется на одноплатном компьютере ARM-архитектуры Raspberry Pi 2 Model B и навигационном приемнике U-blox UBX-M8030, с поддержкой навигационных систем глобального позиционирования ГЛОНАСС/GPS/BeiDou/Galileo. Габаритные размеры измерительного узла составляют 90×70×25 мм. На нем запускается адаптированная версия операционной системы Linux - Raspbian. Обмен с сервером хранения и обработки экспериментальных данных осуществляется через Ethernet подключение к Internet. Для измерения односторонней задержки пакетов с микросекундной точностью необходимо обеспечить синхронизацию системного времени операционных систем измерительных узлов. Точная синхронизация системного времени в NetTestBox обеспечивается NTP сервером chrony, обрабатывающим сигнал PPS от навигационного приемника, фронт которого синхронизирован с началом секунды в UTC с точностью не хуже ±40 нс [9]. Для проведения измерений сетевых метрик разработана клиент-серверная программа owping. NetTestBox обеспечивает измерение четырех основных сетевых метрик производительности, накопление статистики и передачу ее на удаленный сервер для дальнейшей обработки данных [8-9]. Динамика характеристик глобальной сети Internet В 2006 г. при проведении экспериментов по измерению характеристик IP-сетей [11] была предложена шкала GAP (Good, Acceptable, Poor) для оценки качества передачи видеоинформации по IP-сетям. Эти результаты интересно обобщить и сравнить со значениями, измеренными комплексом NetTestBox в 2016 г. OWD = 103,46 мс, = 107,14 мс, =121,14 мс Рис. 1. График односторонней сетевой задержки на маршруте Колумбия-Тольятти Jitter = 0,09 мс, = 0,44 мс, = 2,64 мс Рис. 2. График величины джиттера на маршруте Тольятти-Колумбия AB = 12.64 Мбит/c, = 15.98 Мбит/c, = 20.69 Мбит/c Рис. 3. График доступной пропускной способности сетевого канала на маршруте Колумбия-Тольятти На рис. 1-3 приведены графики односторонней сетевой задержки, джиттера и доступной пропускной способности, полученные на реальных сетевых маршрутах с помощью комплекса NetTestBox. Программный инструмент Round-robin Database tool (RRDtool) обеспечил построение графиков производительности. Усредненные результаты измерений показаны в таблице 1. Таблица 1. Сравнение метрик производительности 2006 г. 2016 г. Джиттер 40-50 мс < 1 мс Потери пакетов 1,5-2 % < 0,1 % Доступная полоса пропускания 1 Мбит/c 30 Мбит/c Средние значения для сетевых метрик производительности в 2006 г. определены по приведенным в статье [11] результатам измерений. Как видно из таблицы 1 характеристики глобальной сети за 10 лет улучшились более чем на порядок. Уточнение типа распределения односторонней сетевой задержки Известно [7], что в односторонней сетевой задержке пакетов можно выделить следующие составляющие разной природы: , (1) где - минимальное время задержки пактов; - размер пакета; - доступная полоса пропускания; - переменная часть задержки при фиксированном размере пакета. Для уточнения типа распределения переменной компоненты задержки с помощью комплекса NetTestBox были собраны данные на маршрутах Самара (Россия) - Ростов-на-Дону (Россия), Самара - Колумбия (штат Миссури, США) и Ростов-на-Дону (Россия) - Колумбия (штат Миссури, США). На основе полученных данных была построена функция распределения для сетевой задержки : . (2) В результате построения получено экспериментальное распределение, которое приведено на рис. 4. Для построения теоретической зависимости была выбрана сумма усеченного нормального и экспоненциального распределений с весовым коэффициентом k = 0,1: . Усеченное нормальное распределение описывается следующим выражением: (3) ; - - сетевой джиттер, то есть разница односторонних задержек прохождения двух пакетов [12]; - значения односторонних задержек i-го и (i + 1)-го пакетов; - объем выборки; - среднее значение задержки; - минимальное значение задержки. Экспоненциальное распределение описывается выражением: (4) где -сетевой джиттер. Ключевым этапом проверки гипотез об аппроксимации экспериментальных данных с помощью рассматриваемых функций распределения в данной работе служит критерий Хи-квадрат Пирсона. Результаты расчетов критерия и принятия решения о правдивости гипотезы для исследуемых маршрутов приведены в таблице 2. Графики полученных теоретического и экспериментального распределений приведены на рис. 4. В результате проведенных тестов установлено, что модернизированное распределение, состоящее из суммы экспоненциального и усеченного нормального распределений с весовыми коэффициентами, можно рассматривать, как истинное описание сетевой задержки. Таблица 2. Расчет критерия Пирсона Маршрут Самара - Колумбия Колумбия - Ростов-на-Дону Ростов-на-Дону - Самара Размер выборки, 1078 1079 1079 Число степеней свободы, 11 3 2 Порог 23,209 9,210 6,635 Значение статистики 18,953 3,208 5,840 Принятие гипотезы Да Да Да Самара-Колумбия-bw = 97,848 мс, = 97,441 мс, = 0,216 мс Рис. 4. Теоретическое и экспериментальное распределения односторонней задержки пакетов на маршруте Самара-Колумбия Заключение В работе дано описание метода высокоточного измерения односторонней сетевой задержки с использование временной синхронизации ГЛОНАСС. На основе экспериментальных данных, полученных с помощью аппаратно-программного комплекса NetTestBox, произведен сравнительный анализ сетевых метрик производительности IP-сетей и сделан вывод, что за 10 лет производительность глобальной сети выросла в десятки раз, в настоящее время ее характеристики соответствуют требованиям приложений реального времени и обеспечивают передачу больших объемов мультимедийной информации. Произведено модифицирование функции распределения односторонней сетевой задержки путем комбинирования усеченного нормального распределения и экспоненциального распределения с весовым коэффициентом k = 0,1. Использованные ранее в литературе функции распределения позволяли описывать одностороннюю сетевую задержку только на коротких временных промежутках не более 30 мин. Исходная гипотеза о функции распределения сетевой задержки была подтверждена применением критерия Хи-квадрат Пирсона. Полученная функция распределения позволяет описать поведение односторонней сетевой задержки на реальных сетевых маршрутах на большие временные промежутки. Отметим, что временной интервал, в течение которого собирались данные, равен 9 ч.

About the authors

Nikita Igorevich Vinogradov

Samara National Research University

Email: ampelos@mail.ru

Evgeny Sobirovich Sagatov

Samara National Research University

Email: sagatov@ya.ru

Daria Viacheslavovna Samoilova

Samara National Research University

Email: dasha9409@inbox.ru

References

  1. Paxson V., Mahdavi J., Mathis M., Almes G. Framework for IP performance metrics // IETF RFC 2330, 1998. - 40 p.
  2. Almes G., Kalidindi S., Zekauskas M., Morton A. RFC 7679: A one-way delay metric for IPPM // Internet Society, January 2016. - 20 p.
  3. Almes G., Kalidindi S., Zekauskas M. RFC 2681: A round-trip delay metric for IPPM // Internet Society, September 1999. - 20 p.
  4. Chimento P., Ishac J. RFC 5136: Defining Network Capacity // IETF Network Working Group, February 2008. - 14 p.
  5. Calyam P., Lee C.G. Characterizing voice and video traffic behavior over the Internet // International Symposium on Computer and Information Sciences (ISCIS), 2005. - 12 p.
  6. Eltetö T., Molnar S. On the distribution of round-trip delays in TCP/IP networks // Conference on Local Computer Networks 1999 (LCN'99). IEEE, 1999. - P. 172-181.
  7. Сухов А.М., Кузнецова Н.Ю., Первицкий А.К., Гальцев А.А. Функция распределения задержки пакетов в глобальной сети для задач теории управления // Телекоммуникации. №12, 2010. - С. 10-16.
  8. Vinogradov N.I., Sagatov E.S., Sukhov A.M. Device for measuring one-way network delay with microsecond accuracy // 23rd Telecommunications Forum TELFOR 2015. IEEE, 2015. - P. 133-136.
  9. Виноградов Н.И., Сагатов Е.С. Методика измерения односторонней сетевой задержки пакетов с синхронизацией ГЛОНАСС // Телекоммуникации. №4, 2016. - С. 16-23.
  10. Calyam P., Sridharan M., Mandrawa W., Schopis P. Performance measurement and analysis of H. 323 traffic // Proceedings of the 5th International Workshop on Passive and Active Network Measurement (PAM 2004), 2004. - P. 137-146.

Statistics

Views

Abstract - 21

PDF (Russian) - 4

Cited-By


Article Metrics

Metrics Loading ...

PlumX

Dimensions


Copyright (c) 2017 Vinogradov N.I., Sagatov E.S., Samoilova D.V.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

This website uses cookies

You consent to our cookies if you continue to use our website.

About Cookies