Mô hình phân tích và lượng hóa lưu lượng số liệu ở mức gói, mức phiên và theo ứng dụng tiểu luận môn học MẠNG BĂNG RỘNG

Mơ hình phân tích và lượng hóa lưu lượng số liệu ở mức gói, mức phiên và theo ứng dụng
1. Lý thuyết lưu lượng
1.1 Giới thiệu
Lý thuyết lưu lượng và lý thuyết hàng đợi được sử dụng để mơ hình hóa hệ thống mạng truyền
thơng và để đánh giá các tham số hiệu năng của mạng như: Trễ (hành đợi, end-to-end), xác suất từ
chối kết nối, xác suất mất gói .v.v.
1.2 Tiến trình ngẫu nhiên
Tiến trình ngầu nhiên
Các tín hiệu ngẫu nhiên trong hệ thống mạng truyền thơng (tín hiệu thoại, dữ liệu máy tính) có các
đặc điểm:
- Các tín hiệu này đều là những hàm biến đổi theo thời gian được xác định trong một số khoảng thời
gian quan trắc.
- Các tín hiệu này là ngẫu nhiên và khơng thể mơ tả được chính xác dạng sóng của tín hiệu quan sát
được.
Tiến trình ngẫu nhiên được định nghĩa là một tập hợp của các hàm thời gian cùng với một luật xác
suất nhất định.
X(t,s), -T≤ t ≤ T
Tiến trình ngẫu nhiên X với giá trị thử s trong khoảng thời gian t

- Phân bố Poisson là một phân bố ngẫu nhiên của một biến rời rác. Nó thể hiện xác suất của số sự
kiên xảy ra trong một khoảng thời gian xác đinh.
- Hàm mật độ xác suất:

Tiến trình Poisson là một tiến trình ngẫu nhiên gồm một tập hơp {N(t):t≥0} các biến ngẫu nhiên.
Trong đó N(t) là số sự kiện xảy ra cho tời thời điểm t; N(a)-N(b) là số sự kiện xảy ra giữa 2 thời điểm
a, b và có phân bố Poisson.
- Tiến trình Poisson thường được sử dụng để mơ hình hóa lưu lượng đến các nút mạng (số cuộc gọi
đến tổng đài, gói đến router.v.v.)
Định lý1: nếu tiến trình {N(t): t≥0} là một tiến trình poisson với tham số λ >0 thì số sự kiện k xảy ra
trong một khoảng thời gian [0,t] sẽ tuân theo phân bố Poisson với tham số λt.

λ – là số sự kiện trung bình xảy ra trong một đơn vị thời gian


Định lý 2: nếu tiến trình {N(t): t≥0} là một tiển trình Poisson với tham số λ>0 thì khoảng thời gian
xảy ra giữa 2 sự kiện I và i-1 sẽ tuân theo phân bố mũ với tham số λt:

Một số đặc tính của tiến trình Poisson:
- Các sự kiện độc lập với nhau
- Tính chất kết hợp: tổng hợp của nhiều tiến trình Poisson là một tiến trình Poisson
- Tính phân tách

1.3 Hệ thống phục vụ và các khài niệm có liên quan
Khái niệm hệ thống phục vụ
Hệ thống phục vụ (service system):
- Các hệ thống tiếp nhân yêu cầu phục vụ ngẫu nhiên từ bên ngồi vào sau đó xử lý/ phục vụ các
yêu cầu đó
- Các yêu cầu sau khi được phục vụ xong sẽ đi ra khỏi hệ thống
Ứng dụng: hệ thống phục vụ được sử dụng mơ hình hóa nhiều q trình xảy ra trên thực tế:
- Hệ thống giao thông
- Hệ thống xếp hàng tại siêu thị, các nơi công cộng
- Mạng viễn thông
Hệ thống phục vụ được mô tả bằng các hàng đợi

Ký hiệu Kendall


-

Được sử dụng để mô tả hệ thống hàng đợi.
Ký hiệu: A/B/C/S/R/D

A: tiến trình ngẫu nhiên của yêu cầu đến hệ thống (arival proces), đặc trưng bởi phân bố ngẫu
nhiên và tốc độ TB λ.
M: Markov; D: Deterministic; G: General
C: số sever (c≥0)
S: dung lượng hàng đợi (s≥0)
R: số nguồn phát sự kiện, với tiến trình Poisson, R khơng quan trọng
D: Cách thức phục vụ của server (FIFO, LIFO, Round Robin, WRR, Prỉoity, .v.v.)
Hệ thống đóng (enclosed system) là một hệ thống phục vụ có đặc điểm:
- Các yêu cầu đi vào hệ thống bằng các yêu cầu đã đi ra khỏi hệ thống
- Hệ thống không tự sản sinh ra các yêu cầu mới mà cũng không hủy bỏ các yêu cầu đang tồn tại
Hệ thống đóng là tập hợp của một hay nhiều hàng đợi

Các tham số của hệ thống đóng
- N(t): số yêu cầu nằm trong hệ thống tại t
-

: số yêu cầu nằm trong hàng đợi tại thời điểm t

-

: số yêu cầu được phục vụ bởi server tại thời điểm t,

- T: thời gian tổng cộng một yêu cầu lưu lại hệ thống
-

: thời gian yêu cầu nằm đợi trong hàng đợi

-

: thời gian yêu cầu được phục vụ bởi server

-

: tốc độ trung bình của yêu cầu đi vào hệ thống (số yêu cầu/đơn vị thời gian)

- μ: tốc độ phục vụ trung bình của một server (số yêu cầu/đơn vị thời gian)
- c: số server
- Mật độ lưu lượng (traffic inténity) hoặc tải của hệ thống (traffic load) được tính như sau.

- Điều kiện để hệ thống hoạt động ổn định:
hoặc
- Ngược lại, hệ thống sẽ ở trạng thái quá tải (trang hành đợi)
Định lý Little:
N=


- Định lý Little áp dụng cho tất cả các hệ thống đóng, khơng phụ thuộc vào tính chất ngẫu nhiên của
tiến trình đến (arrival process) và tiến trình phục vụ (server process)

Một số tính chất khác của hệ thống đóng:

1.4 Lý thuyết hành đợi
Một số ký hiệu quy ước
- N: số yêu cầu trung bình nằm trong hệ thống
-

: số yêu cầu nằm trong hàng đợi

-

: số yêu cầu được phục vụ bởi server

-

T: thời gian trung bình một yêu cầu lưu lại trong hệ thống

-

: thời gian trung bình một yêu cầu nằm đợi trong hàng đợi

-

: thời gian trung bình yêu cầu được phục vụ bởi server

-

: xác suất để thời gian trong hàng đợi nhỏ hơn một thời gian t cho trước
: xác suất một yêu cầu bị từ chối

-

: tốc độ trung bình của một yêu cầu đi vào hệ thống

-

: tốc đọ phục vụ trung bình của một server

Hàng đợi M/M/1/∞

Tiến trình tới và tiến trình phục vụ: Poisson, hàng đợi vơ hạn, 1 server

Hàng đợi M/M/1/K

Tiến trình tới và tiến trình phục vụ: Poisson hàng đợi có độ dài k, 1 server

Xác suất từ chối phụ thuộc vào chiều dài hàng đợi và tải :

Hàng đợi M/M/c/∞


-

Tiến trình tới và tiến trình phục vụ: Poisson
Hàng đợi có kích thước vơ hạn
c server với tơc độ phục vụ trung bình μ như nhau

-

Gọi :

- Cơng thức Erlang C: cho biết xac suất một yêu cầu phải đợi trong hàng đợi trước khi được phục
vụ:

Hàng đợi M/M/c/0

-

Trình tới và tiến trình phục vụ: Poisson
Hệ thống khơng có hàng đợi

C server với tốc độ phục vụ trung bình μ như nhau
Công thức Erlang B: cho biết xác suất một yêu cầu bbị từ chối phục vụ

Khái niêm Erlang
- Erlang là đơn vị được sử dụng để đo lưu lượng hoặc tải trong một hệ thống viễn thông trong
một giờ.
Hàng đợi M/D/1/∞

-

Tiến trình tới: Poisson
Thời gian phục vụ là hằng số
Hàng đợi vô hạn
1 server


So sánh M/M/1 và M/D/1

2.
2.1
-

Áp dụng nguyên lý lưu lượng trong mạng chuyển mạch gói
Một số khái niệm cơ bản:
Độ dài gói L(bit)
Chiều dài đường truyền vật lý giữa 2 nút mạng (m)

-

Trễ lan truyền: là thời gian để tín hiệu truyền trên kênh vật lý:

;

là vận tốc lan truyền

của tín hiệu.
- Dung lượng kênh C(bit/s)
- Thời gian phục vụ gói (transmission time): thời gian gửi hết một gói từ bit đầu tiên đến bit cuối
cùng lên kênh truyền

;

-

Trễ hàng đợi

: là thời gian một gói phải lưu lại trong hành đợi ở nút mạng trung gian.

-

Trễ từ đầu cuối đến đầu cuối (end-to-end)

: là trễ từ khi gửi một gói tín từ đầu phát cho đến

khi nó được nhận ở đầu thu.
2.2 Nguyên tắc chuyển mạch gói
- Lưu giữ tại các nút trung gian và gửi tiếp “store-and-forward”
- Tại sao phải chia nhỏ bản tin thành nhiều gói nhỏ trước khi truyền đi:

+ Để giảm trễ End-to-end

+ tăng độ tin cậy
2.3 Trễ hàng đợi
- Trong điều kiện tải cao, các gói đi vào nút mạng phải đợi trong hàng đợi trước khi gửi ra đầu ra.

-

Hệ thống mạng có thể được mơ hình hóa thành các hàng đợi được kết nối với nhau.


-

Đối với một kết nối xác định từ nguồn tới đích, trễ đầu cuối chỉ phụ thộc vào trễ hàng đợi.
Nếu xác định được trễ hàng đợi thì sẽ đánh giá được hiệu năng hoạt động của mạng

-

A(t): là tiến trình tới – là số gói đến nút mạng trong một khoảng thời gian [0,t]
D(t) là tiến trình ra – số gói ra khỏi nút mạng trong khoảng thời gian [0,t]
Q(t): số gói nằm trong hàng đợi tại t
Tính chất của A(t) và D(t):
+ A(t) và D(t) là các hàm đơn điệu tăng
+ A(t) ≥ D(t)

- Số gói nằm trong hàng đợi tại t:
Q(t) = A(t) – D(t)
3. Các mô hình lưu lượng và lượng hóa lưu lượng số liệu ở mức gói, mức phiên và ứng dụng


3.1 Giới thiệu
Các nguyên tắc, phương trình lưu lượng cơ bản và tổng quan về đặc điểm của lưu lượng mạng

được giới thiệu trong phần trên. Trên cơ sở những khái niệm mở đầu đó chúng ta sẽ trình bày các mơ
hình lưu lượng quan trọng nhất để nắm được các đặc điểm lưu lượng mạng chính. Các mơ hình được
sắp xếp từ đơn giản đến rất phức tạp. Trong thực tế, cần có sự cân nhắc để mơ hình chúng ta chọn có
độ phức tạp vừa phải để nhận được mơ hình có các đặc tính lưu lượng chính xác nhưng vẫn kiểm sốt
và tính tốn lưu lượng một cách thuận lợi.
Tổng quan về các nguyên lý lượng hóa trong cả hệ thống điện thoại và mạng dữ liệu (tập trung vào
Internet) cũng sẽ được đê cập đến.
3.2 Các mơ hình lưu lượng
Lưu lượng bao gồm các thực thể rời rạc hoặc liên tiếp (các gói, các cell, v v..). Nó có thể được mơ
tả tốn học bằng một q trình điểm “point process”. Có hai đặc điểm của quá trình điểm là: các các
quá trình đếm “counting processes” hoặc các quá trình thời gian đến “interarrival time processes”. Q
trình đếm

là một q trình stochastic giá trị ngun khơng âm liên tục theo thời gian, trong

đó

là số lượng đến trong khoảng thời gian (0,t]. Quá trình thời gian đến là

một chuỗi ngẫu nhiên thực

, trong đó

là khoảng thời gian giữa gói đến thứ n

và gói đến trước đó. Lưu lượng được xem là lưu lượng kết hợp trong trường hợp các gói đến theo từng
loạt. Để mơ tả lưu lượng kết hợp, tiến trình đến từng loạt được định nghĩa, ở đây
đơn vị trong đợt đó. Một khái niệm khác là quá trình tải (workload process)
bằng số lượng các

là số lương các
. Nó được mơ tả

được đưa tới hệ thống bởi gói đến thứ n.

Sau đây một số các mơ hình lưu lượng được mơ tả có thể được dùng để tạo ra lưu lượng mô tả bằng
các chuỗi

,

hoặc

.

Trong một quá trình tái tái sinh (renewal process)

là độc lập, được phân bố đều với

phân bố chung. Mơ hình này đơn giản nhưng không thực tế trong nhiều trường hợp bởi vì nó khơng
có tính tương quan tốt trong hầu hết lưu lượng dữ liệu hiện thời.
Tiến trình Poisson là một tiến trình phục hồi mà các thời gian đến

của nó được phân bố

theo luật hàm mũ với tham số tỷ lệ λ. Khái niệm này cũng có thể được đưa ra bởi tiến trình đếm, trong
đó

có các lượng tăng độc lập và ổn định với P{N(t)=n}=exp(-λt)(λt) n/n!. Tiến trình Poisson

rất thường được sử dụng trong lý thuyết lưu lượng bởi vì tính đơn giản và một vài thuộc tính của

chúng. Lưu lương thoại đến trong hệ thống điện thoại chủ yếu được mơ hình hóa bởi các tiến trình
Poisson.
Các quá trình Bernoulli là các quá trình giống các quá trình Poisson rời rạc theo thời gian. Trong
mơ hình này xác suất của một gói đến trong bất kỳ một khe thời gian nào ln là p. Số lượng gói đến
trong khe k được phân bố nhị thức, nghĩa là

và các thời gian giữa

các gói đến được phân bố hình học, nghĩa là
Quá trình tái sinh kiểu pha (Phase-type renewal processes): gồm có một lớp các q trình tái
sinh có các thời gian đến phân bố kiểu pha. Nó là một lớp quan trọng bởi vì các mơ hình này dễ kiểm
sốt theo phép phân tích và, mặt khác, bất kỳ một phân bố nào cũng có thể xỉ bởi các phân bố kiểu
pha.


Các mơ hình dưa theo Markov đưa ra sự phụ thuộc vào chuỗi ngẫu nhiên
hình này như sau. Xem xét một q trình Markov

. Cấu trúc của mơ

với một khơng gian trạng thái rời

rạc. M hành xử như sau: nó ở trạng thái i đối với một thời gian giữ phân bố hàm mũ với tham số
chỉ phụ thuộc vào i. Sau đó nó nhẩy sang một trạng thái j với xác suất

nó

. Mỗi lần nhẩy của q trình

Markov này được hiểu như là việc báo hiệu một gói đến do vậy các thời gian đến theo luật mũ. Đây là

mơ hình lưu lượng Markov đơn giản nhất.
Các q trình Markov tái sinh (Markov renewal processes) tổng quát hơn các q trình Markov
đợn giản nhưng chúng vẫn có thể vận dụng phép phân tích. Một q trình Markov tái sinh
được xác định bởi chuỗi Markov {
}, tùy thuộc vào các rằng buộc sau: phân bố của cả (
theo, chỉ phụ thuộc vào trạng thái hiện tại

} và các thời gian nhẩy tương ứng của nó {
), của trạng thái và thời gian nhẩy tiếp

, mà không phụ thuộc vào cả các trạng thái trước lẫn các

thời gian nhẩy trước. Trong mơ hình này các gói đến cũng có thể được hiểu là khi các bước nhẩy xuất
hiện.
Các quá trình đến Markov (MAP) tạo thành một lớp các quá trình Markov tái sinh lớn. trong
MAP các thời gian đến có kiểu pha và các gói đến xuất hiện tại ở một số lúc thu hút của q trình
Markov phụ. Ngồi ra, quá trình này được khởi động lại cùng với một phân bố phụ thuộc vào trạng
thái tức thời từ sự thu hút vừa xuất hiện. MAP vẫn có thể vận dụng phép phân tích và nó là một q
trình linh hoạt cho các mục đích mơ hình hóa.
Trong một q trình điều chế Markov (Markov-modulated process) mộ quá trình Markov đang
tiến triển đúng lúc và trạng thái hiện tại kiểm sốt quy luật xác suất các gói đến. xem xét một q trình
Markov liên tục theo thời gian

với khơng gian trạng thái 1, 2, …, m. Khi M ở trạng

thái k, thì lt xác suất của lưu lượng đén hồn toàn xác định bởi k. Khi M chuyển sang trạng thái
khác, trạng thái j, thì một luật xác suất mới của lưu lượng đến sẽ chọn hiệu quả đối với khoảng thời
gian trạng thái j, và tiếp tục như vậy. Nói cách khác, luật xác suất lưu lượng đến được điều chỉnh bởi
trạng thái của M.Các quá trình Stochastic này đơi khi cũng gọi là các q trình Stochastic kép (double
stochastic process). Q trình điều chế có thể cũng có thể phức tạp hơn nhiều so với một quá trình

Markov nhưng những mơ hình như thế này thì kiểm sốt theo phép phân tích khó hơn.
Chuỗi Poisson điều chế Markov (MMPP) là mơ hình lưu lượng điều chế Markov được sử dụng
thơng dụng nhất. Ở mơ hình này, khi q trình Markov định điều chế ở trạng thái k của M thì các gói
đến xuất hiện tn theo một q Markov tốc độ

. Trường hợp MMPP đơn giản nhất là mơ hình

MMPP hai trạng thái khi một trạng thái tương ứng với trạng thái “ON” với tốc độ Poisson riêng, và
trạng thái còn lại là trạng thái “OFF” với tốc độ tương ứng là 0. Mo hình này cịn được gọi là q trình
Poisson ngắt (interrupted Poisson process). Các mơ hình như thế được dùng cho việc mơ hình hóa các
nguồn lưu lượng thoại với trạng thái On tương ứng với khi nói và trạng thái OFF tương ứng với
khoảng thời gian yên lặng.
Trong các quá trình điều chế truyền Markov (Markovian transition-modulated processes),
chuyển đổi của quá trình Markov

là việc điều chế thích hợp hơn trạng thái của M. các

chuyển đổi trạng thái có thể được mơ tả bởi một cặp trạng thái: một trạng thái trước khi chuyển đổi và
một trạng thái sau khi chuyển đổi. Số lượng gói đến

trong khe n được hoàn toàn xác định bởi


chuyển đổi của chuỗi điều chế được đưa ra bởi

, nó phụ thuộc

vào bất kỳ thơng tin trạng thái trước đó.
Trong q trình tiền định điều chế chung (GMDP: generally modulated deterministic
process ) nguồn có thể là bất kỳ trạng thái nào trong N trạng thái có thể. Trong nó ở trạng thái j thì lưu

lượng đã được tạo ra ở tốc độ cố định

. Thời gian tiêu tốn trong trạng thái j có thể được mơ tả bởi

một phân bố chung nhưng trong hầu hết các trường hợp nó có thể được coi là phân bố hình học để dễ
kiểm sốt theo phép phân tích. Nếu bạn xem xét một GMDP trạng thái ở đó một trong chúng có tốc độ
tạo khơng mà chúng ta có phiên bản khe thời gian của mơ hình ON/OFF.
Trong kỹ thuật mơ hình hóa lưu lượng lỏng (fluid traffic modeling technique) lưu lượng được
xem như một chất lỏng thay cho các đơn vị lưu lượng riêng biệt (như các gói). Đây là một mơ hình tốt
trong đó các đơn vị lưu lương riêng biệt là mối liên hệ mật thiết với các mô hình lưu lượng điều này
nhằm để nắm bắt các cấu trúc các đơn vị lưu lượng riêng. Kiểu đơn giản nhất của các mơ hình lưu
lượng lỏng lãe thừa nhận 2 trạng thái: một trạng thái bật khi lưu lượng đến tiền đinh ở một tốc độ cố
định λ, và một trạng thái là OFF khi khơng có lưu lượng được mang. Để giữ được tính dễ kiểm sốt
bằng phép phân tích, khoảng thời gian bật và tắt thường được cho cho là được phân phối theo luật mũ
và phụ thuộc lẫn nhau. Nói cách khácm chúng định dạng một q trình tái sinh qua lại.
Các mơ hình lưu lương tự động thoái lui (autoregressive traffic models) xác đinh biến tiếp theo
trong chuỗi như một hàm hiện (explicit function) của các biến trước đó bên trong một cửa sổ bằng
cách trải ra từ hiện tại tới quá khứ. Các ví dụ tiêu biểu của các mơ hình này là q trình tự động thối
lui tuyến tính (linear autoegressive (AR) process), các quá trình trung bình động (moving average
(MA) proceses), các q trình trung bình động tự động thối lui (autoregressive moving average
(ARMA) processes) và các quá trình trung bình động tích hợp tự động thối lui (autoregressive
intergrated moving average (ARIMA) processes). Những mơ hình này được tìm ra để dùng để mô tả
lưu lượng video VBR.
Cách tiếp cận mẫu mở rộng chuyển đổi (TES: transform-expand-sample) nhằm để dựng một
mơ hình làm thỏa mãn 3 yêu cầu: các phân bố ở lề nên phù hợp với bản sao của nó, tự tương quan nên
xấp xỉ bản sao của nó có một khoảng trễ hợp lý và các đường mẫu được tạo bởi mơ hình này nên
giống các chuỗi thời gian. Các mơ hình TES có thể được dùng cho các mơ hình video MPEG.
Nhiễu Gauss phân số (FGN: Fractional Gaussian Noise) là một q trình tự đồng dạng bậc hai
chính xác với tham số tự đồng dạng H, miễn là ½ < H <1. Nó là một q trình Gaussian Process, X=
, với hàm tự tương quan có dạng

. FGN

cũng phụ thuộc vào tầm xa (LRD) với tham số H:

. FGN có thể là

một mơ hình lưu lượng thích hợp cho việc mô tả lưu lượng LRD kết hợp ở các đường liên kết xương
sống.
Mơ hình ARIMA phân số (FARIMA) dựa trên mơ hình ARIMA(p,q,d) cổ điẻn nhưng tham số d
được với dùng với toán tử được phép chọn các giá trị phân số. Các mơ hình FARIMA mềm dẻo hơn
các mơ hình FGN để bắt lưu lượng bởi vì chúng cũng có thể được điều chỉnh để tiếp nhận các tính
chất phụ thuộc tầm ngắn.
Mơ hình M/pareto là một q trình Poisson với tốc độ λ các cụm gối lên nhau được phân bố
Pareto. Trong một cụm quá trình đến là hằng số với tốc độ r. Chu kỳ chiều dài cum có một phân bố

Pareto với các tham số 1<γ<2, δ>0: p{X>x} =

mơ hình này tạo ra lưu lượng LRD với

tham số H=(3-γ)/2, do đó nó cũng thích hợp để mơ hình hóa lưu lượng.


Dựa vào nhiều mơ hình lưu lượng đã được phác thảo ở trên một mơ hình có thể ứng dụng riêng hoặc
kết hợp một vài mơ hình để mơ hình hóa lưu lượng cho ứng dụng cụ thể. Ở đây chúng ta trình bày một
ngun tắc để lựa chọn mơ hình hóa có thể của một vài ứng dụng phổ biến:

Các mơ hình khác nhau mơ tả các dịch vụ

3.3 Xác định kích thức lưu lượng trong các mạng truyền thống

Lý thuyết về lưu lượng điện thọai là các nguyên tắc cơ bản cho thiết kế các mạng
điện thoại truyền thống kể từ khi bắt đầu. Bằng cách giả sử rằng một Poisson tĩnh gọi
quá trình về, mối quan hệ giữa lưu lượng và hiệu năng có thể được biểu diễn bằng
cơng thức tổn hao Erlang nổi tiếng trong đó cho biết xác suất xảy ra sự nghẽn cuộc gọi
B, khi một lưu lượng xác định, a, được đưa ra bởi một số các mạch, n.

Điều này biểu thị rằng xác suất khóa là một phép đo đơn giản của //offer traffic.
Chú ý rằng xác suất khóa khơng bị ảnh hưởng bởi bản tính của lưu lượng như là sự
phân bố của thời gian thoại. (Công thức đúng đắn với một hệ thống xếp hàng
M/G/n/n). Công thức nổi tiếng này được sử dụng mạnh mẽ xuyên suốt lịch sử của lý
thuyết lưu lượng điện thoại. Bởi vì các cuộc gọi được khởi tạo bởi các các nhân độc
lập theo các quyết định độc lập, các mơ hình ngẫu nhiên giả định là ổn định trong giở
cao điểm là phù hợp với các mục đích kỹ thuật. Từ khi các cuộc gọi đều là điểm tới
điểm với một băng thông cố định, công thức Erlang là một chỉ dẫn tuyệt vời cho kỹ
thuật mạng.
Sự cải tiến quan trọng nhất của công thức này đã được phát triển cho nhiều trường
hợp mạng khác nhau nhưng công thức tổn thất Erlang (và công thức trễ Erlang liên
quan) đều được sử dụng mạnh mẽ bởi các kỹ sư lưu lượng điện thoại trong công việc
hàng ngày của họ. Không nghi ngờ rằng công thức này đạt được thành công cao nhất
trong tất cả các kết quả của lý thuyết lưu lượng điện thoại.
Bên cạnh các công thức tổn thất và trễ của Erlang, một số các kỹ thuật đang được
phát triển cho các mạng điện thoại. Đó là phương pháp ngẫu nhiên tương đương của


Wilkinson, các mơ tả khác nhau về tính truyền loạt bằng đỉnh và các chỉ số phân tán,
và các mô hình như Engset.
3.4 Xác định lưu lượng viễn thơng của mạng Internet
Chúng ta vừa mới chứng kiến sự ra đời của lý thuyết về lưu lượng viễn thông của
mạng Internet. Hiện nay dự liệu mạng được dựa trên một số quy tắc kinh nghiệm và lý
thuyết lưu lượng viễn thông khơng có sự ảnh hưởng đáng kể tới thiết kế mạng Internet.

Như chúng ta thảo luận trong chương 3, đặc tính của lưu lượng dữ liệu là rất khác so
với đặc tính của lưu lượng thoại và khơng có các quy luật chung cho trường hợp lưu
lượng thoại. Các kỹ thuật và các mơ hình mới được trơng đợi sẽ phát triển lý thuyết
lưu lượng viễn thông của mạng Internet để đương đầu với những khó khăn đó. Trong
phần kế tiếp ta sẽ xem lại hai thay thế khả quan nhất của kỹ thuật lưu lượng viễn thông
mạng Internet. Kỹ thuật đầu tiên có tên là “triết lý băng thơng lớn”, và kỹ thuật cịn lại
có tên “triết lý quản lý băng thông”.
3.4.1 Khái niệm băng thông lớn
Chắc chắn một điều rằng khơng có nhu cầu thực tế nào cho một số kỹ thuật cao cấp
về lưu lượng mạng viễn thơng mạng Internet bởi vì việc q dự liệu các nguồn tài
nguyên có thể giải quyết các vấn đề. Đó là “triết lý băng thơng lớn”. Các nhà nghiên
cứu nói rằng bất chấp sự ra tăng không ngừng của lưu lượng trên mạng Internet hàng
năm, dung lượng của các kết nối và các thiết bị chuyển mạch và định tuyến cũng sẽ đủ
rẻ để sự quá dự liệu các nguồn tài nguyên sẽ có thể xảy ra. Điều nằy đáng để nghiên
cứu sâu thêm một chút về tính thực tiễn của “triết lý băng thông lớn”.
Chúng ta mong chờ rằng cơng nghệ truyền dẫn và cơng nghệ thơng tin có thể theo
kịp xu hướng “lưu lượng mạng Internet tăng gấp đơi mỗi năm” và có thể đưa ra các
giải pháp giá rẻ. Nhìn từ quan điểm kỹ thuật, những sự mong chờ khơng phải là khơng
có thực ít nhất là trong tương lai gần. Thật vậy, nếu bạn tưởng tượng Internet ngày nay
và bạn chỉ cần tăng năng lực của các liên kết, bạn có thể có một mạng lưới thơng tin
liên lạc thời gian thực mà khơng cần có bất kỳ kiến trúc QoS nào.Loại hình Internet tốt
nhất hiện nay có thể làm được điều đó.
Mặt khác, các vùng dữ liệu trong tương lai cũng sẽ có ảnh hưởng lớn, trong đó việc
chế tạo bộ nhớ đệm là một vấn đề kỹ thuật quan trọng của các mạng trong tương lai.
Ngay cả ngày hôm nay nếu bạn muốn truyền tải hết các bit dữ liệu được lưu trữ trong
ổ cứng sẽ phải mất hơn 20 năm. Xu hướng này có thể đưa ra một mức giảm tương đối
lớn trong tổng khối lượng truyền tin.
Một yếu tố quan trọng là lưu lượng truy cập trực tuyến, mà thực sự đòi hỏi một số
hỗ trợ QoS lại không phải là ưu điểm trong mạng Internet. Người ta tin rằng nó sẽ trở
nên có ưu thế hơn nhưng nhưng đến nay những kỳ vọng này vẫn chưa được thực hiện,

mà được dự kiến trong tương lai. Nhu cầu của loại lưu lượng này không tăng nhanh
như sự tăng của dung lượng. Hãy xem xét ví dụ sau đây : có 1% lưu lượng truy cập
trực tuyến vì vậy nó cần hỗ trợ QoS. Chúng ta có 2 lựa chọn. Chúng ta có thể đưa ra
một vài công nghệ QoS hoặc tăng dung lượng thêm 5%. Những người đi theo trường
phái “ triết lý băng thông lớn” cho rằng đi theo lựa chọn 2 sẽ ít tốn kém hơn. Họ cũng
cho rằng các ứng dụng đa phương tiện sẽ sử dụng kỹ thuật lưu trư-và-trả lời sẽ gia tăng


hơn lưu lượng thời gian thực. Họ tin rằng khả năng lưu trữ đang gia tăng tỉ lệ thuận
với dung lượng truyền dẫn. Hơn nữa do việc tắc nghẽn truyền tải ( ví dụ như trong liên
kết khơng dây ), nên cần phải lưu trữ thơng tin cục bộ.
Đó cũng là một vấn đề thú vị khi chúng tôi điều tra lý do tăng dung lượng trong các
năm trước. Một ví dụ, chúng ta có thể thấy rằng mọi người khơng trả tiền cho cáp
modem hay ADSL bời vì liên kết modem không mang lại cho họ nhiều dữ liệu hơn,
nhưng bởi vì khi họ muốn mở một trang nào đó thì họ muốn nó hiện lên màn hình
ngay lập tức. Do đó, họ khơng cần dung lượng phải lớn không để tải nhiều bit mà là
đạt được độ trễ thấp khi họ bắt đầu tải tập tin về. Đây cũng là lý do thực tế rằng việc
sử dụng các mạng LAN đã được giảm về 10 trong thập kỷ qua : con người muốn băng
thông cao để đạt được độ trễ thấp.
Vậy kỹ thuật cho-mượn ( Overprovisioning) sẽ là giải pháp trong tương lai ?
Khơng ai biết điều đó ở thời điểm hiện tại. Nó khá là khó dự đốn vì đây khơng chỉ là
vấn đề kỹ thuật mà cịn phụ thuộc vào các yếu tố chính trị và kinh tế. Tuy nhiên, như
là một dự đoán khiêm tốn, chúng ta có thể nói rằng ngay cả nếu kỹ thuật cho-mượn là
một giải pháp cho mạng xương sống ( backbone networks) thì nó cũng khó có khả
năng được dùng trong các mạng truy cập (access networks). Trong trường hợp giải
pháp cho-mượn khơng được sử dụng thì chúng ta cần giới hạn dung lượng để quản lý
theo một cách nào đó. Điều này dẫn chúng ta đến giải pháp thứ hai là “ triết lý quản lý
băng thông”
3.4.2 Khái niệm băng thông quản lý
Trong trường hợp băng thông mạng bị giới hạn, một vài cơ chế điều khiển lưu

lượng cần được thực hiện để cung cấp dung lượng và bộ nhớ router phù hợp cho từng
loại luồng dữ liệu để đáp ứng được những yêu cầu QoS. Về cơ bản có 3 nhóm u cầu
QoS chính: tính tồn vẹn, khả năng truy cập và băng thơng [3.3.7]. Tính tồn vẹn
nghĩa là sự toàn vẹn của dữ liệu theo thời gian. Ví dụ đối với việc truyền dữ liệu cần
yêu cầu về tính tồn vẹn trong khi độ trễ lại khơng quá quan trọng. Khả năng truy cập
là yêu cầu về xác suất bị từ chối khi truy cập và đồng thời là thời gian trễ để thiết lập
lại trong trường hợp bị block. Ví dụ xác suất block là một khái niệm phổ biến và được
sử dụng thường xuyên trong các mạng điện thoại. Băng thông là yêu cầu QoS chính
trong những mạng dữ liệu. Lấy ví dụ ngày nay với băng thơng 100 Kbit/s có thể đảm
bảo truyền dữ liệu của tất cả những trang web tức thời (thời gian ít hơn 1s).
Các loại lưu lượng thường được chia làm 2 loại chính: lưu lượng dịng và lưu
lượng biến đổi [3.3.7]. Lưu lượng dòng được đặc trưng bởi khoảng thời gian và tốc độ
truyền. Ví dụ điển hình cho các lưu lượng dòng là những ứng dụng tiếng hay video
thời gian thực; điện thoại, dịch vụ video tương tác, hội nghị truyền hình. Tính tồn vẹn
theo thời gian của stream traffic phải được duy trì. Những suy hao, trễ và jitter không
đáng kể thông thường được đo đạc thông qua những QoS yêu cầu.
Lưu lượng biến đổi thông thường bao gồm những đối tượng số (tài liệu) được
truyền từ nơi này đến nơi khác. Lưu lượng là biến đổi vì tốc độ luồng có thể thay đổi
theo những tác nhân mở rộng bên ngồi ( như dung lượng cịn trống). Những ứng
dụng điển hình của loại lưu lượng này là web, email hay truyền dữ liệu (file). Trong


trường hợp lưu lượng biến đổi tính tồn vẹn cũng phải được duy trì. Lưu lượng biến
đổi được đặc trưng bởi tiến trình đến của các yêu cầu và sự phân bố kích thước của đối
tượng. Băng thơng và thời gian trả lời là QoS điển hình của loại lưu lượng này.
Trong 2 mục tiếp theo, chúng ta sẽ khái quát những nguyên tắc quản lý lưu
lượng dòng và lưu lượng biến đổi.
3.4.3 Điều khiển lưu lượng dòng theo vòng hở
Lưu lượng dịng thơng thường được điều khiển bởi vịng điều khiển lưu lượng
theo vòng hở dựa vào những thỏa thuận về lưu lượng [3.3.7]. Những thỏa thuận về lưu

lượng là một sự đàm phán giữa người dùng vầ mạng trong đó những u cầu người
dùng được mơ tả bởi một tập các tham số lưu lượng và những tham số QoS. Dựa vào
những yêu cầu này mà hoạt động mạng sẽ cho phép sự thông tin và thỏa thuận lưu
lượng chỉ khi những yêu cầu QoS được thỏa mãn.
Hiệu quả của phương pháp điều khiển này phụ thuộc rất lớn vào sự chính xác
khi dự đốn về hiệu năng hoạt động của mạng dựa vào những mô tả lưu lượng [3.3.6].
Thực tế không dễ để xác định được những mơ tả lưu lượng. Đó là do tính đơn giản
(hiểu được với người dùng), hiệu quả (đối với cấp tài nguyên) và có thể điều khiển
được (có thể thay đổi bởi mạng lưới). Điều này gần như là không thể trong thực tế, ví
dụ những mơ tả token được tiêu chuẩn hóa (trong cả ATM và những phần của
Internet) là những mơ tả tốt về mặt có thể điều khiển nhưng lại ít hiệu quả trong việc
cấp tài nguyên. Người dùng được khuyến khích sử dụng cơ chế này để bảo đảm những
mô tả này được công khai. Những cơ chế cũng có thể được triển khai để tạo nên những
chính sách về mơ tả lưu lượng. Thơng thường những cơ chế shaping và policing dựa
vào cơ chế token đã đề cập ở trên.
Chiến thuật điều khiển lưu lượng dùng vịng hở phụ thuộc vào
Nếu khơng xét đến sự tổng hợp về mặt lợi ích, chúng ta có trường hợp đơn giản
nhất và có thể dễ dàng gán tốc độ đỉnh cho tất cả các kết nối. Ưu điểm của cách làm
này là mô tả lưu lượng chỉ là tốc độ đỉnh của kết nối. Điều khiển truy cập rất đơn giản:
chỉ cần kiểm tra tổng của tốc độ đỉnh u cầu có vượt q tổng dung lượng hay
khơng. Nhược điểm chính của việc gán tốc độ đỉnh là sự lãng phí tài nguyên do sự
truyền lưu lượng ở tốc độ đỉnh chỉ chiếm một phần nhỏ trong thời gian.
Nếu ta thiết kế chia sẻ băng thông nhưng lại không chia sẻ bộ đệm giữa các kết
nối ta có mơ hình mà các frame của mạng khơng có bộ đệm. Thực tế, mục tiêu của
phương pháp này là duy trì tổng tốc độ đầu vào luôn dưới dung lượng. Sự vượt quá
giới hạn dung lượng được bảo vệ dưới một xác suất nhất định ví dụ , P(Λ t>c) < ε,
trong đó Λt là tốc độ tiến trình đầu vào, c là dung lượng kết nối và ε là xác suất vượt
quá dung lượng kết nối. Thực tế ta luôn cần bộ đệm để lưu các gói tin đến một cách
đồng thời. Tất cả những lưu lượng bị vượt quá giới hạn đều sẽ mất, tổng lưu lượng mất
đi là E(Λt-c)+/E(Λt). Tỷ lệ mất phụ thuộc vào phân bố của Λt. Điều này là quan trọng vì

nó nghĩa là cấu trúc tương quan không ảnh hưởng đến tỷ lệ mất dữ liệu. Nhược điểm
chính của phương pháp này là sự tận dụng kết nối vẫn không đủ tốt.
Nếu ta muốn sử dụng kết nối một cách tốt hơn, ta phải chia sẻ bộ đệm, xem
hình dưới. Đây là phương pháp chia sẻ tỷ lệ hay còn gọi là ghép bộ đệm. Ý tưởng là


bằng cách cấp bộ đệm ta có thể ta có thể vượt quá được tỷ lệ đầu vào. Sự vượt quá của
hàng đợi trong bộ đệm nên được duy trì dưới một xác suất , ví dụ, P(Q>q) < ε trong đó
a là giá trị hàng đợi mong muốn, Q là chiều dài hàng đợi thực và ε là xác suất cho
phép của mức vượt quá chiều dài hàng đợi. Phương pháp này đạt được hiệu quả cao.

Vấn đề chính của việc chia sẻ tốc độ là tỷ lệ mất dữ liệu với 1 kích thước bộ
đệm cố định và dung lượng kết nối phụ thuộc vào những tính chất trong đó bao gồm
cả cấu trúc tương quan. Như đã ví dụ sự mất mát và tính trễ khá khó tính tốn nếu lưu
lượng đầu vào là LRD. Đó là lý do vì sao phương pháp điều khiển truy cập lại phức
tạp hơn phương phép ghép nhãn trong việc chia sẻ tốc độ. Hơn nữa, nhược điểm
không chỉ là điều khiển lưu lượng phức tạp mà khả năng tận dụng kết nối cũng kém
hơn trong trường hợp lưu lượng với những tính chất của SRD và LRD mạnh, xem hình
dưới đây

3.4.4. Điều khiển lưu lượng biến đổi theo phương pháp vòng hở


Lưu lượng biến đổi thông thường được điều khiển bởi phương pháp điều khiển
lưu lượng vịng kín. Đây là ngun tắc của giao thức TCP trong Internet và ABR trong
ATM. Mục tiêu của những giao thức này là khai thác băng thông khả dụng của mạng
trong khi chia sẻ công bằng giữa những luồng lưu lượng. Ngày nay TCP là giao thức
truyền tải thông dụng trên Internet. Trong giao thức này, các thuật tốn tránh nghẽn
được thực hiện. Nếu khơng xảy ra mất gói thì tốc độ sẽ tăng tuyến tính nhưng nếu xảy
ra mất gói trong truyền dẫn thì tốc độ có thể giảm đi một nửa. Thuật tốn cố gắng điều

chỉnh tốc độ trung bình theo dung lượng và theo những luồng lưu lượng. Như vậy
băng thông khả dụng được chia sẻ một cách khá công bằng giữa những luồng TCP.
Phương trình đơn giản biểu diễn cho TCP, trong đó biểu diễn mối quan hệ giữa
băng thơng B và tỉ lệ mất gói:

Trong đó RTT là thời gian đi và về và c là hằng số. Chú ý rằng công thức đơn
giản này đúng trong trường hợp giả thiết RTT là không đổi, p nhỏ (nhỏ hơn 1%) và
TCP là ổn định. Cơ chế TCP cũng được giả thiết là thời gian truyền lại và phục hồi
nhanh (không có timeout) và pha khởi động chậm khơng được xét tới. Nhiều mơ hình
cố gắng xác định lại nhưng mối quan hệ căn thức giữa B và p la luật chung của TCP.
Những cơ chế điều khiển truy cập cho lưu lượng biến đổi vẫn đang được nghiên
cứu và tiếp tục phát triển. Trong những phương pháp như vậy thì ngưỡng cấm nên đủ
nhỏ để không loại bỏ những tải bình thường nhưng lại đủ lớn để thỏa mãn băng thông.
3.5 Kết luận rút ra trong việc thiết kế lưu lượng
Việc chọn được mơ hình lưu lượng tốt sẽ quyết định cho sự thành cơng của
chúng ta trong việc tìm ra những đặc tính quan trọng nhất của lưu lượng. Mơ hình
được ứng dụng trong hệ thống lưu lượng hàng đợi là một mơ hình phức hợp. Câu hỏi
cơ bản ở đây là mối quan hệ giữa những tính chất của lưu lượng, tài nguyên mạng đo
đạc hiệu năng. Mô hình hàng đợi với những loại lưu lượng (ví dụ Poisson, MMPP...)
là vấn đề được nghiên cứu và phát triển lý thuyết và những công cụ ứng dụng để giải
quyết những vấn đề trong hệ thống lưu lượng thông tin bằng cách phức hợp những mơ
hình lưu lượng khác nhau.
Khảo sát của chúng tôi về những phương pháp thiết kế chỉ ra rằng việc thiết kế
lưu lượng cho Internet chưa được giải quyết triệt để và còn nhiều vấn đề vẫn trong
phạm vi đang nghiên cứu. Trái ngược với mạng điện thoại, trong khi những vấn đề của
mạng điện thoại có thể được xem như là đã giải quyết thì những lý thuyết về những
phương pháp thiết kế lưu lượng của Internet vẫn còn là của tương lai.
Tham khảo
Bài giảng: Lý thuyết lưu lượng – TS Nguyễn Tài Hưng, Bộ môn Kỹ thuật Thông tin,
Khoa Điện tử Viễn thông- ĐHBK Hà Nội

[3.3.1] D. L. Jagerman, B. Melamed, W. Willinger: Stochastic modeling of traffic
processes, In J. Dshalalow, ed., Frontiers in Queueing: Models, Methods and
Problems. CRC Press, 1997. pp. 271-320.


[3.3.2] V. S. Frost, B. Melamed: Traffic Models for Telecommunications Networks,
IEEE Communications Magazine, March 1994. pp 70-81.
[3.3.3] G. D. Stamoulis, M. E. Anagnostou, A. D. Georganas: traffic sources models
for ATM networks: a survey, Computer Communications, vol. 17, no. 6, June, 1994.
pp. 428-438.
[3.3.4] R. G. Addie, M. Zukerman, T. D. Neame: Broadband Traffic Modeling: Simple
Solutions to Hard Problems, IEEE Communications Magazine, August 1998. pp. 8895.
[3.3.5] B. O. Lee, V. S. Frost, R. Jonkman: NetSpec 3.0 source Models for telnet, ftp,
voice, video and WWW traffic, 1997.
[3.3.6] J. Roberts, Traffic Theory and the Internet, IEEE Communications Magazine,
January 2000.
[3.3.7] J. Roberts, Engineering for Quality of Service, in the book of Self-Similar
Network Traffic and Performance Evaluation, (eds. K. Park, W. Willinger), Wiley,
2000.
[3.3.8] J. Roberts, U. Mocci, J. Virtamo (eds.), Broadband Network teletraffic,
Springer-Verlag, 1996.
[3.3.9] J. Padhye et al. Modeling TCP Throughput: A Simple Model and Its Empirical
validation, Proc. SIGCOMM’88, ACM, 1998.
[3.3.10] A. Odlyzko: The history of communications and its applications for the
Internet, available at 2000.
[3.3.11] H. Akimaru. K. Kawashima: Teletraffic, Theory and Applications, SpringerVerlag, 1999.