Метод ідентифікації стану телекомунікаційної мережі

Кібернетика та системний аналіз УДК 621.396.662 DOI: 10.30748/zhups.2018.55.13 Е.М. Бовда Військовий інститут телекомунікацій та інформатизації, Київ МЕТОД ІДЕНТИФІКАЦІЇ СТАНУ ТЕЛЕКОМУНІКАЦІЙНОЇ МЕРЕЖІ Розглянуто метод ідентифікації стану телекомунікаційної мережі. Проведено аналіз сучасних підходів по виявленню та ідентифікації станів елементів телекомунікаційної мережі. Розглянуто модель процесу ідентифікації стану елемента телекомунікаційної мережі із застосуванням нейронних мереж. Запропоновано модифікацію моделі нейро-нечіткої мережі ANFIS з використанням алгоритму нечіткого виводу Такагі-Сугено, що дозволяє провести ідентифікацію стану елементів телекомунікаційної мережі. В моделі для ідентифікації використовується власна база правил, зв’язки з зовнішніми базами знань та у відповідності з алгоритмом навчання бази знань проводиться встановлення типу поведінки (відхилень поведінки елемента телекомунікаційної мережі) на підставі чітких або нечітких параметрів даних. Отримані результати дозволять проводити аналіз та ідентифікацію поточного стану мережі. В подальшому це дасть можливість проводити розрахунок можливих станів мережі та пропонувати оптимальні варіанти управління телекомунікаційною мережею. Ключові слова: система управління, телекомунікаційна мережа, ідентифікація, нечітка множина, функція приналежності, АСУЗ, нейро-нечітка мережа ANFIS, алгоритм нечіткого виводу Такагі-Сугено. Вступ Постановка проблеми. Телекомунікаційна мережа військового призначення функціонує завжди в складних умовах. Виникає завдання ідентифікації станів функціонування мережі для їх ефективного використання в автоматизованій системі управління зв’язком (АСУЗ). Для таких систем типовими ситуаціями, де потрібно негайно приймати рішення (здійснювати оперативне управління) при зміні стану в телекомунікаційній мережі можуть бути зміна топології та конфігурації мережі, параметрів трафіка (пікова швидкість передавання, середня швидкість передавання, максимально допустима затримка та інш.), збільшення черг на маршрутизаторах (навантаження) та ін. Для рішення цих завдань потрібно мати в складі АСУЗ підсистему ідентифікації станів, яка дозволить періодично на основі отриманої службової інформації проводити аналіз поточного стану мережі, проводити розрахунок можливих станів мережі та пропонувати для посадових осіб рівнів управління оптимальні варіанти управління телекомунікаційною мережею. Аналіз останніх досліджень і публікацій. В роботі [1] розглянуто труднощі по виявленню, ідентифікації та класифікації додатків, що працюють в мережах. Показано, що це призводить до перевантаження каналів зв’язку та мережі в цілому. Традиційні засоби діагностики (команди ping, traceroute, аналіз маршрутних таблиць, стану інтерфейсів пристроїв і т.д.) не дозволяють виявити ці проблеми. © Бовда Е.М., 2018 Автор пропонує використовувати рішення компанії CiscoApplicationVisibilityandControl (AVC), що являє собою набір інтегрованих в маршрутизатори інструментів ідентифікації, моніторингу та контролю роботи додатків в мережі. Виявлення додатків маршрутизаторами Cisco здійснюється за допомогою механізмів глибокої інспекції пакетів DPI (DeepPacketInspection) і протоколу NBAR2. Після класифікації трафіку застосовуються політики QoS для забезпечення контролю смуги пропускання для класифікованих додатків. Інтеграція NBAR2 з технологіями FlexibleNetflow та PfR (PerformanceRouting) дозволяє забезпечити IPv4/IPv6 моніторинг на рівнях L2-L7 і адаптивний динамічний вибір маршрутів для класифікованих додатків. Все це дає змогу контролювати додатки, що працюють в мережі, смугу пропускання, що використовується цими додатками, визначати напрямки потоків передачі даних, виявляти користувачів та IP-адреси, які є найбільш “активними” з точки зору споживання трафіку. Також на базі FlexibleNetflow і NBAR2 реалізовані інтегровані в маршрутизатори Cisco засоби розширеного моніторингу – PerformanceAgent (для критичних TCPдодатків) і PerformanceMonitoring (для голосу і відео). Вони можуть забезпечити пасивний моніторинг часу відгуку TCP-додатків для кожного сегмента з використанням більше 40 метрик,розташовуючись на шляху проходження трафіку і ініціалізації TCPсесій між сервером і клієнтом. В роботі [2] запропоновано способи і рекомендації щодо підвищення ефективності процесу збору та ідентифікації поточної і ретроспективної інфор97 Збірник наукових праць Харківського національного університету Повітряних Сил, 2018, 1(55) мації про стан зони покриття мережі (ЗПМ) оператора мобільного зв’язку. Запропоновано структуру системи збору даних про стан ЗПМ оператора зв’язку, де використовується вимірювальний комплекс Netmetrics. Комплекс дозволяє ідентифікувати оператора, проводити виміри рівня сигналу мережі, визначати координати місця вимірювань, ідентифікувати використовувану базову станцію і контролер, збирати дані про стан абонентського пристрою, відправляти зібрані відомості на сервер. На сервері проводиться ідентифікація та обробка інформації про стан ЗПМ та абонентського обладнання. В результаті обробки відомостей формуються звіти у вигляді графіків розподілу рівня сигналу по ЗПМ як в узагальненому вигляді, так і у вигляді індивідуальних вимірів з прив’язкою до певних місць. Запропоновано загальну структуру управління оператором з урахуванням факторів технічного і соціальноекономічного характеру. Її особливістю є попередній аналіз і корекція управляючих впливів від особи, що приймає рішення (ОПР) загальною системою управління з урахуванням зовнішніх впливів у разі роботи оператора в режимі саморегулювання. Результати досліджень дозволяють підвищити ефективність управління структурою оператора в процесі комплексного надання послуг за рахунок більш повного і точного обліку відомостей про регіон обслуговування. Підвищення ефективності досягається за рахунок використання програмноапаратних комплексів по обробці даних про зміни технічних, соціально-економічних і політичних параметрів зони покриття мережі. В роботі [3] показано, що сучасні системи управління орієнтовані лише на вирішення завдань моніторингу, а необхідно, щоб вони могли виконувати завдання діагностики та ідентифікації стану як елементів мережі передачі даних (МПД), так і стану МПД в цілому. Для вирішення цього завдання можна використовувати модель нейронних мереж. У статті розглянуто процес ідентифікації стану елементів мережі передачі даних великого масштабу із застосуванням нейронних мереж, що дозволяє виконувати повний і безперервний контроль за всіма елементами МПД, своєчасне виявлення дефектів, пошкоджень, несправностей і відмов обладнання, управління конфігураціями мережевих вузлів, резервне копіювання і відновлення всіх елементів мережі, управління мережевим трафіком і політикою безпеки. При формуванні рішень в системі управління МПД використовуються діагностичні дані по окремих елементах МПД, які надають інформацію про стан мережі. В роботі [4] запропонована інтелектуальна система підтримки прийняття рішення (ІСППР) на базі комплексного підходу до проблеми діагност (...truncated)