Исследование средств организации активных измерений в сетях передачи данных на базе протокола IPv4

Григорьев Александр Сергеевич,
аспирант Ульяновского государственного технического университета.

При проектировании и модернизации сетей передачи данных (СПД) с целью получения более точных проектных решений используется моделирование. При этом, по мнению автора, при моделировании самым сложным этапом является параметризация модели сети, особенно в случае модернизации существующей СПД [1, 2, 7, 8]. Уточнение эксплуатационных параметров элементов сети возможно с использованием имеющихся и широко доступных средств и технологий активных измерений. В рамках публикуемой работы проведено исследование ряда таких средств. Уточняются их возможности и области применимости. Перечень рассмотренных средств активных измерений приведен в Таблице 1.

Таблица 1.

Программные средства активных измерений в IP-сетях.

С целью определения условий применимости рассматриваемых средств была изучена документация, доступная по ссылкам в таблице 1, другие публикации посвященные технологиями организации измерений в СПД и в частности исследуемым средствам [3, 4, 5, 6, 9, 10], а также проведен ряд экспериментов, результаты которых публикуются в настоящей работе.

В зависимости от измеряемых параметров и доступных для измерений протоколов сетевого и транспортного уровней была составлена матрица применимости рассматриваемых средств (Таблица 2). Которая позволяет определить подходящую методику измерений и, соответственно, конкретное приложение.

Таблица 2.

Матрица применимости средств активных измерений в IP сетях.

* Capacity Bit Rate – пропускная способность по передаче данных.

** Пропускная способность на уровне TCP-протокола.

*** Round Trip Time – время прохождения пакета между двумя узлами «туда-обратно».

В зависимости от условий проведения измерений, а именно наличия или отсутствия возможности задействовать в процессе промежуточные узлы прохождения трафика (маршрутизаторы IP-сети) и конечные узлы, где трафик терминируется, возникают ограничения на использование измерительных методик. В связи с чем определена применимость рассматриваемых средств в зависимости от условий организации измерений (Таблица 3). Таким образом, в зависимости от измеряемой величины и условий проведения измерений, руководствуясь результатами в таблицах 2 и 3 можно выбрать наиболее адекватный инструмент для решения задачи измерения некоторого параметра в действующей СПД.

Таблица 3.

Условия проведения измерений в части интеграции с узлами сети.

Следующий шаг исследования рассматриваемых средств заключался в оценке точности измерений. Была проведена серия экспериментов, для которой использован участок реальной сети из 5-ти узлов с соединяющими их каналами связи с разной пропускной способностью и загруженностью. Схема измерительного стенда приведена на рисунке 1.

Рис. 1. Схема экспериментального участка сети.

Зафиксированные в ходе экспериментов результаты сведены в таблице 4. Незаполненные ячейки таблицы – измерение данного параметра не поддерживается использованным инструментом. Справочно, в таблице 5 приведены объемы трафика, сгенерированного в ходе измерений, и время выполнения измерений каждым приложением.

Таблица 4.

Результаты измерительных экспериментов.

Таблица 5.

Объемы сгенерированного трафика.

По результатам теоретического и практического исследований рассматриваемых в работе средств активных измерений в IP-сетях сделаны следующие выводы и рекомендации по их использованию:

1.                  Точность измерений при скоростях выше 10 Мбит/c резко снижается, что обуславливается недостаточной точностью измерения временных интервалов (ограниченная дискретность системных компьютерных часов). Таким образом, рассмотренные утилиты не рекомендуется использовать для измерения каналов с пропускной способностью выше 10 Мбит/с.

2.                  При оценке параметров участка, построенного на комбинации нескольких технологий, значительно увеличивается погрешность измерений. В рассмотренном эксперименте таким участком был канал между Router3 – Сервер2, который на физическом уровне организован путем включения через Ethernet-интерфейсы xDSL модемов. Пассивные измерения протоколом SNMP при искусственной загрузке данного канала показали эффективную пропускную способность 1,9 Мбит/c от 2 Мбит/c заявленных теоретически. Таким образом, рассмотренные утилиты в таких условиях дают высокую погрешность измерений, порядка 30%.

3.                  Для измерения пропускной способности отдельного участка сети между двумя удаленными узлами, с учетом ограничений озвученных в пунктах 1 и 2, наиболее точными инструментами являются: pathchar, clink.

4.                  Для измерения пропускной способности маршрута наиболее адекватными средствами являются pathrate и pathChirp.

5.                  Наиболее точную оценку свободной полосы маршрута (величина обратная загруженности канала) дало приложение pathload.

6.                  Наиболее экономичными с точки зрения суммарной инъекции трафика в сеть были приложения: clink, pathChirp, pathload. Наименьшую интенсивность инъекции трафика в сеть имели утилиты: pchar и pathChirp. Их следует рассматривать как приоритетные в целях минимизации вмешательства в сеть.

7.                  Ни одним из рассматриваемых приложений не удалось оценить загруженность удаленных каналов передачи данных (каналов соединяющих два удаленных узла, к которым нет непосредственного доступа).

Литература

1.                  Григорьев А.С. Моделирование сетевых приложений. Сборник трудов VI всероссийского совещания-семинара «Информационные технологии в учебном процессе кафедр физики и математики (ИТФМ-2002)», Ульяновск, 2002.

2.                  Григорьев А.С. Планирование измерительных экспериментов в сети УлГТУ. Сборник докладов XXXV научно-технической конференции ППС УлГТУ «Вузовская наука в современных условиях», Ульяновск, 2001.

3.                  Bandwidth estimation: metrics, measurement techniques, and tools [электронный ресурс]. IEEE Network, 2003. http://www.caida.org/outreach/papers/2003/bwestmetrics/.

4.                  Claffy, K. Internet measurement and data analysis: passive and active measurement  / K.Claffy, S. McCreary. 1999. http://www.caida.org/outreach/papers/1999/Nae4hansen/Nae4hansen.html.

5.                  Curtis, J. Review of bandwidth estimation techniques [электронный ресурс]. 2001. http://citeseer.ist.psu.edu/curtis01review.html

6.                  Downey, A. B. Using pathchar to estimate internet link characteristics // Measurement and Modeling of Computer Systems. 1999. Pp. 222–223. http://citeseer.ist.psu.edu/downey99using.html.

7.                  Grigoriev A.S.  The approach to simulation of network services in large computer networks. Interactive Systems: The Problems of Human-Computer Interaction. – Proceedings of the 5-Th International Conference. – Ulyanovsk: UlSTU, 2003, p. 102.

8.                  Grigoriev A.S. About integration of the measurement and simulation at designing computer networks. Problems of the measuring experiments. Interactive Systems: The Problems of Human-Computer Interaction. – Proceedings of the 4-Th International Conference. – Ulyanovsk: UlSTU, 2001, p. 102.

9.                  Jain, M. End-to-end available bandwidth: Measurement methodology, dynamics, and relation with tcp throughput // Proceedings of SIGCOMM. Pittsburgh, PA: 2002. August. http://citeseer.ist.psu.edu/jain02endtoend.html.

10.              Postel, J. RFC 792: INTERNET CONTROL MESSAGE PROTOCOL / J. Postel. RFC Editor, 1981. ftp://ftp.rfc-editor.org/in-notes/rfc792.txt.

Поступила в редакцию 16.12.2008 г.