close

Вход

Забыли?

вход по аккаунту

?

1589

код для вставкиСкачать
Е. Д. БЫЧКОВ
АДМИНИСТРИРОВАНИЕ И УПРАВЛЕНИЕ
В ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННЫХ СЕТЯХ
ЧАСТЬ 1
ОМСК 2014
0
Министерство транспорта Российской Федерации
Федеральное агентство железнодорожного транспорта
Омский государственный университет путей сообщения
Е. Д. Бычков
АДМИНИСТРИРОВАНИЕ И УПРАВЛЕНИЕ
В ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННЫХ СЕТЯХ
Часть 1
Учебное пособие
Омск 2014
1
УДК 621.3(075.8)
ББК 32.88я73
Б95
Бычков Е. Д. Администрирование и управление в телекоммуникационных сетях: Учебное пособие. Часть 1 / Е. Д. Бычков; Омский гос. ун-т путей
сообщения. Омск, 2014. 78 с.
В учебном пособии рассмотрены основные понятия и определения
управления сетью, физическая и информационная архитектура управления,
структуры и область управления телекоммуникациями на основе идеологии
TNM и OSS, математические модели управления и обеспечения качества услуг
связи на основе мониторинга. Рассмотрено построение системы ЕСМА – Единой системы мониторинга и администрирования телекоммуникационных сетей
«РЖД». Значительное внимание уделено контролю качества услуг связи.
Предназначено для самостоятельной работы студентов очной и заочной
форм обучения, изучающих дисциплину «Системы мониторинга и администрирования в телекоммуникационных сетях».
цитируемыми
Библиогр.: 42 назв. Рис. 45.
Рецензенты: доктор техн. наук, профессор В. А. Майстренко;
доктор техн. наук, профессор А. Т. Когут;
канд. техн. наук, доцент Д. А. Титов.
ISBN 978-5-949-41083-7
_________________________
© Омский гос. университет
путей сообщения, 2014
2
ОГЛАВЛЕНИЕ
Введение …………………………………………………………………………..
1. Концепция управления сетью связи ………………………………………….
1.1. Общие принципы управления сетью связи …………………………..........
1.2. Архитектура систем управления сетями ……………………………...........
1.2.1. Физическая архитектура управления …………………………………….
1.2.2. Информационная архитектура. Схема «менеджер – агент» ……………
1.2.3. Структуры распределенных систем управления …………………...........
1.3. Область управления телекоммуникациями ………………………………..
1.4. OSS − система поддержки функционирования предприятий связи ……..
Контрольные вопросы …………………………………………………………...
2. Математические модели управления ………………………………………...
2.1. Модель управления потоками информации (общие функции) ………………...
2.2. Математические модели TMN на основе теории СМО .............................
2.3. Модель управления на основе нейронной сети ……………………………
2.4. Тензорный анализ в системах управления связи …………………………….
2.5. Модель управления сетью на основе нечеткой логики …………………...
2.5.1. Обобщенная модель иерархического управления сетью связи ………...
2.5.2. Обобщенная схема управления сетевым элементом ……………………
2.5.3. Обобщенная схема управления подмножеством сетевых элементов ….
2.5.4. Транспортные функции …………………………………………………...
Контрольные вопросы …………………………………………………………...
Заключение ……………………………………………………………………….
Библиографический список ……………………………………………………...
3
5
6
6
9
9
11
13
15
15
20
22
22
26
42
49
55
55
63
66
70
72
73
74
4
ВВЕДЕНИЕ
За последнее десятилетие технология телекоммуникационных сетей значительно видоизменилась, она стала интеллектуальной и стала неотъемлемой
частью всех сфер деятельности общества. Появились и продолжают возникать
все новые виды услуг. В связи с этим обеспечение высокого качества всех видов услуг, предоставляемых современной электросвязью, уже невозможно без
эффективного комплексного управления состоянием ее элементов и информационных потоков. Задача управления сетью электросвязи состоит в том, чтобы
предоставить оператору возможность нормативной эксплуатации и технического обслуживания сети с минимальными затратами, обеспечивая при этом необходимый уровень качества услуг.
Повышение эффективности работы железнодорожного транспорта России и создание новой вертикали управления перевозками существенно определяются надежностью функционирования телекоммуникационных сетей, что
требует внедрения современных информационно-управляющих технологий на
базе телекоммуникационной среды с высокоскоростными цифровыми системами передачи и высокой надежностью.
Одна из наиболее важных стратегических задач на железнодорожном
транспорте заключается в совершенствовании управления и оптимизации эксплуатационной работы на основе развития телекоммуникаций, информатизации
и связи, создании единого информационного пространства.
Создание федеральной информационной среды транспортной системы
обеспечит эффективное и гибкое взаимодействие органов управления транспортным комплексом, субъектов и пользователей транспортным комплексом.
Глубокая интеграция и сокращение звеньев управления будут способствовать
снижению себестоимости перевозок и, следовательно, тарифной нагрузки на
пользователей услуг железнодорожного транспорта, а также повышению его
конкурентоспособности.
Поэтому значительную роль в выполнении этих задач на железных дорогах играет технологическая связь, предназначенная для обеспечения эксплуатационной деятельности железнодорожного транспорта. Система технологической связи охватывает всю сеть железных дорог России.
В рамках данного пособия сделана попытка ознакомить студентов с современными стандартами, теорией управления и администрирования телекоммуникационными сетями.
5
1. КОНЦЕПЦИЯ УПРАВЛЕНИЯ СЕТЬЮ СВЯЗИ
1.1. Общие принципы управления сетью связи
Концепция построения современных сетей связи (телекоммуникационных сетей) направлена на создание единой сети связи с целью передачи, обработки и распределения все возрастающей информации от различных разноскоростых услуг по одним и тем же транспортным сетям. Такие сети стали называться мультисервисными. В этих условиях управление поддержкой качественного трафика в сети и техническая эксплуатация элементов сети резко усложнились, что привело к необходимости создания новой идеологии управления сетью. В связи с этим Международный союз по электросвязи (МСЭ/ ITU)
разработал и предложил концепцию иерархического управления сетью связи в
виде выделенной сети передачи данных TMN (Telecommunications Management
Network) [1 – 4], которая в дальнейшем получила развитие в идеологии OSS
(Система поддержки функционирования предприятий связи) [4 – 7]. Рассмотрим несколько подробнее идеологию с TMN.
Согласно рекомендациям МСЭ система управления сетью строится иерархически и имеет следующие уровни (снизу вверх) (рис. 1.1) [1 – 6]: сетевых
элементов, управления элементами, управления сетью, управления услугами,
административного управления.
Административное управление
Управление услугами
Управление сетью
Управление элементами
Сетевые элементы
Рис. 1.1. Уровни управления телекоммуникационной сетью
6
Самый нижний уровень представляет собой саму сеть связи, т. е.
объект управления. В качестве сетевых элементов могут рассматриваться коммутационные станции, системы передачи, мультиплексоры, комплекты тестового оборудования и др.
Каждый следующий уровень имеет более высокую степень обобщения,
чем предыдущий. Информация о состоянии уровня поступает наверх, а сверху
вниз идут управляющие воздействия. Степень автоматизации управления может быть различной, и обычно имеет место сочетание автоматизированных и
ручных процедур. Как правило, чем выше уровень иерархии управления, тем
ниже его степень автоматизации.
Уровень управления элементами (Network element management layer)
представляет собой элементарные системы управления. Элементарные системы
управления автономно управляют отдельными элементами сети – контролируют канал связи SDH, управляют коммутатором, маршрутизатором, концентратором или мультиплексором. Уровень управления элементами изолирует верхние слои системы управления от деталей и особенностей управления конкретным оборудованием. Этот уровень ответственен за моделирование поведения
оборудования и функциональных ресурсов нижележащей сети. Атрибуты этих
моделей позволяют управлять различными аспектами поведения управляемых
ресурсов.
Уровень сетевого управления (Network management layer). Этот уровень координирует работу элементарных систем управления, позволяя контролировать конфигурацию составных каналов, согласовывать работу транспортных подсетей разных технологий и т. п. С помощью этого уровня сеть начинает
работать как единое целое, передавая данные между своими абонентами.
Уровень управления услугами (Service management layer) занимается
контролем и управлением транспортными и информационными услугами, которые предоставляются конечным пользователям сети. В задачу этого уровня
входит подготовка сети к предоставлению определенной услуги, ее активизация, обработка вызовов клиентов. В функции этого уровня входит также выдача уровню управления сетью задания на конфигурирование виртуального или
физического канала связи для поддержания услуги. После формирования услуги данный уровень занимается контролем качества ее реализации, т. е. за соблюдением сетью всех принятых на себя обязательств в отношении производительности и надежности транспортных услуг. Результаты контроля качества об7
служивания нужны, в частности, для подсчета оплаты за пользование услугами
клиентами сети
Уровень бизнес-управления (Business management layer) обеспечивает
функционирование компании-оператора сети связи. Здесь решаются организационные и финансовые вопросы, осуществляется взаимодействие с компаниями-операторами других сетей связи.
В настоящее время разработанные и предлагаемые ведущими фирмами
системы управления элементами доходят до уровней управления элементами
или управления сетью, в отдельных случаях – управления обслуживанием.
Все функции, связанные с управлением, можно разбить на две части: общие и прикладные. Общие функции обеспечивают поддержку прикладных и
включают в себя, например, перемещение информации между элементами сети
связи и системы управления, хранение информации, ее отображение, сортировку, поиск и т. п.
Прикладные функции в соответствии с классификацией Международной организации стандартизации (ИСО) разделяются на пять категорий:
– управление конфигурацией – Configuration Management (CM);
– управление рабочими характеристиками (качеством работы) – Performance Management (РM);
– управление устранением неисправностей – Fault Management (FM);
– управление расчетами – Accounting Management (AM);
– управление безопасностью – Security Management (SM).
Взаимосвязь между TMN и сетью связи приведена на рис. 1.2.
Операционная
система
Операционная
система
Операционная
система
Рабочая
станция
Сеть передачи
данных
Коммутационная
станция
Системы
передачи
Коммутационная
станция
Системы
передачи
Рис. 1.2. Схема сети связи
8
Коммутационная
станция
Как видно из рис. 1.2, операционные системы осуществляют обработку
всей информации, необходимой для выполнения функций по управлению. Рабочие станции обеспечивают пользовательский интерфейс, посредством которого
обслуживающий персонал взаимодействует с сетью управления. Сеть передачи
данных предназначена для связи между сетевыми элементами, операционными
системами и другими компонентами TMN [1].
1.2. Архитектура систем управления сетями
1.2.1. Физическая архитектура управления
Физическая архитектура АСУ должна соответствовать физической архитектуре TMN, которая определяет технические средства АСУ как физические
блоки и обозначает интерфейсы между ними. Пример упрощенной физической
архитектуры TMN представлен на рис. 1.3. Физический блок может быть реализован с помощью одной или набора компьютерных систем, объединенных в
форме единственной виртуальной системы как одна физическая компьютерная
система или как удаленные приложения математического обеспечения системы.
Операционная
система
TMN
x/F/Q3
x
F
Сеть передачи
данных
Рабочая
станция
Q3/F
Медиатор
Q3
Q3
Qx
Сеть передачи
данных
Qx
Q-Адаптер
Сетевой
элемент
Q-Адаптер
Qx
Сетевой
элемент
Рис.1.3. Упрощенная физическая архитектура TMN (
9
− интерфейс)
При проектировании и построении АСУ операторы связи могут использовать все или часть физических блоков архитектуры TMN, которые включают
в себя следующие физические системы и устройства: NE – элемент сети; OS –
операционная система; Q – адаптер; MD – медиатор; DCN – сеть передачи
данных; WS – рабочая станция.
Интегрированное управление сетями различных технологий становится
необходимым, когда в ведении оператора связи находятся как транспортные сети, так и сети коммутации различных технологий, например, PDH, SDH, ATM,
PSTN, ISDN, GSM и др. Пример отображения функциональной иерархии TMN
приведен на рис. 1.4, где представлены системы уровня управления элементами
(EML), уровня управления сетью (NML) и уровня управления услугами или
бизнесом (SML/BML): EMS-T – система управления элементами транспортной
сети; EMS-X – система управления элементами сети коммутации; EMS-S –
система управления элементами сети сигнализации; NMS-T – система управления транспортной сетью; NMS-X – система управления сетью коммутации;
NMS-S – система управления сетью сигнализации; SMS/BMS – система управления услугами или бизнесом; INMS – система интегрированного управления
сетью.
TMNQx,Q3,M
B/SMC- B/SML
CMS/BMS
INMS
NMS-X
NMS-T
NMS-S
EMS-X
EMS-T
EMS-E
x
x
s
s
x
s
Коммутация
Сигнализация
T
T
T
Передача
Рис.1.4. Пример отображения системы интегрированного управления
на центры управления и функциональную иерархию TMN:
TMN Q – стандартный интерфейс Q ;
TMN Q – стандартный интерфейс Q ; М – частный нестандартный интерфейс
10
Интеграция управления выполняется на уровне управления сетью с помощью системы интегрированного управления сетью (INMS). Кроме этого представлено возможное размещение этих систем в соответствующих центрах управления: ОМС − центр эксплуатации и технического обслуживания, NMC – центр
управления сетью и SMC/ВМС – центр управления услугами или бизнесом.
1.2.2. Информационная архитектура. Схема «менеджер – агент»
Выделение в системах управления типовых групп функций и разбиение
этих функций на уровни еще не дает ответа на вопрос, каким же образом
устроены системы управления, из каких элементов они состоят и какая архитектура связей этих элементов используется на практике [1, 3].
В основе любой системы управления сетью лежит элементарная схема
взаимодействия «менеджер – агент ». На основе этой схемы могут быть построены системы практически любой сложности с большим количеством агентов и менеджеров разного типа (рис. 1.5).
Управляемая система
Управляющая система
Фильтрация,
мониторинг
Управляющие
команды
Менеджер
Интерфейс
с MIB
Модель
управляемого
ресурса MIB
Агент
Уведомления, ответные
сообщения
TF − транспортные
функции
Уведомления, ответные
сообщения
Управляющие
команды
MIB
Управляемый физический
ресурс (канал, маршрутизатор, ОС, СУБД и др.)
Рис.1.5. Взаимодействие менеджера, агента и управляемого
физического ресурса
Под «агентом» понимается посредник (устройство, программа) между
управляемым ресурсом и основной управляющей программой-менеджером.
Чтобы один и тот же менеджер мог управлять различными реальными ресурсами, создается некоторая модель управляемого ресурса, которая отражает только
11
те характеристики ресурса, которые нужны для его контроля и управления.
Например, модель маршрутизатора обычно включает в себя такие характеристики, как количество портов, их тип, таблицу маршрутизации, количество
кадров и пакетов протоколов канального, сетевого и транспортного уровней,
прошедших через эти порты.
Менеджер получает от агента только те данные, которые описываются
моделью ресурса. Агент же является некоторым экраном, освобождающим менеджера от ненужной информации о деталях реализации ресурса. Агент поставляет менеджеру обработанную и представленную в нормализованном
виде информацию. На основе этой информации менеджер принимает решения
по управлению, а также выполняет дальнейшее обобщение данных о состоянии
управляемого ресурса, например, строит зависимость загрузки порта от времени.
Агент наполняет модель управляемого ресурса текущими значениями
характеристик данного ресурса, и в связи с этим модель агента называют базой
данных управляющей информации − Management Information Base (MIB). Менеджер использует модель, чтобы знать о том, чем характеризуется ресурс, какие характеристики он может запросить у агента и какими параметрами можно
управлять.
Менеджер взаимодействует с агентами по стандартному протоколу. Этот
протокол должен позволять менеджеру запрашивать значения параметров, хранящихся в базе MIB, и передавать агенту управляющую информацию, на основе которой тот должен управлять устройством.
Обычно менеджер работает с несколькими агентами, обрабатывая получаемые от них данные и выдавая на них управляющие воздействия. Агенты могут встраиваться в управляемое оборудование, а могут работать и на отдельном
компьютере, связанном с управляемым оборудованием по какому-либо интерфейсу. Менеджер обычно работает на отдельном компьютере, который выполняет также роль консоли управления для оператора или администратора системы.
Модель «менеджер – агент» лежит в основе таких стандартов управления,
как стандарты Internet на основе протокола SNMP, CORBA и стандарты управления ISO/OSI на основе протокола CMIP [3, 5].
Агенты могут отличаться различным уровнем «интеллекта» – они
могут обладать как самым минимальным интеллектом, необходимым для подсчета проходящих через оборудование кадров и пакетов, так и весьма высоким,
12
достаточным для выполнения самостоятельных действий по выполнению последовательности управляющих действий в аварийных ситуациях, построению
временных зависимостей, фильтрации аварийных сообщений и т. п.
1.2.3. Структуры распределенных систем управления
Схема «менеджер – агент» позволяет строить достаточно сложные в структурном отношении распределенные системы управления.
Обычно распределенная система управления включает в себя большое количество связок «менеджер – агент», которые дополняются рабочими станциями операторов сети, с помощью которых операторы получают доступ к менеджерам (рис. 1.6).
Рис.1.6. Распределенная система управления
на основе нескольких менеджеров и рабочих станций
Как правило, связи между агентами и менеджерами носят более упорядоченный характер, чем тот, который показан на рис. 1.6. Чаще всего используются два подхода к их соединению − одноранговый (рис. 1.7) и иерархический
(рис. 1.8).
13
В случае одноранговых связей каждый менеджер управляет своей частью
сети на основе информации, получаемой от нижележащих агентов. Центральный менеджер отсутствует. Координация работы менеджеров достигается за
счет обмена информацией между базами данных каждого менеджера.
Рис. 1.7. Одноранговые связи между менеджерами
Рис. 1.8. Иерархические связи между менеджерами
14
Одноранговое построение системы управления сегодня считается неэффективным и устаревшим. Гораздо более гибким является иерархическое построение связей между менеджерами.
1.3. Область управления телекоммуникациями
Область управления телекоммуникациями приведена на рис. 1.9, из которого видно, что система управления телекоммуникационной сетью TMN представляет собой отдельную инфраструктуру, которая должна обеспечивать согласованное взаимодействие между различными типами систем управления и
оборудованием систем сети электросвязи.
Управление
устранением
неисправностей
Управление
рабочими
характеристиками
Управление
администрированием
Управление
конфигурацией
Управление
расчетами
Управление
планированием
Управление
проектированием
Сеть передачи
данных
Управление
безопасностью
Управление
услугами для
потребителей
Управление
инсталляцией
Устройства
взаимодействия
Локальная сеть
Сетевые элементы
Рис. 1.9. Область управления телекоммуникациями
В связи с этим управление сети ПД TMN должно обеспечивать справедливое распределение ресурсов сети для управляющих потоков информации до
соответствующих служб.
1.4. OSS  Система поддержки функционирования предприятий связи
Системы поддержки функционирования (OSS) предприятий связи представляют собой существенное расширение известной концепции построения
15
глобальных систем управления TMN (Telecommunications Management Network) [7].
Прогресс в области компьютеров, развертывание компьютерных сетей,
переход к высокоскоростным системам передачи и коммутации, создание значительных информационных ресурсов развитых стран – все это кардинально
преобразило современный деловой мир. По мере того как часть функций
управления и обслуживания деятельности предприятий перекладывалась на
плечи машин, формировалась концепция глобальной системы управления
предприятиями – BSS (Business support systems), в основу которой были положены различные методы оптимизации процессов на предприятии. Однако данная концепция не была телекоммуникационной, ибо для нее не имеет значения,
о каких процессах идет речь.
В России внедрение BSS в различных отраслях промышленности и сферы
услуг началось после укрупнения предприятий и усиления вертикали власти,
что также обусловило дальнейшую централизацию управления и глобализацию
отраслей. В ходе реализации объявленной в тот период ОАО «Связьинвест»
стратегии на укрупнение предприятий связи BSS пришли и в связную отрасль.
Концепция BSS для разработчиков систем управления сетей связи дала
новую идею – объединить задачи управления бизнесом и задачи управления сетью. Так на стыке двух задач родилась концепция OSS, которая, с одной стороны, содержала все наработки TMN, с другой – обеспечивала жесткую экономическую связку BSS/OSS, с третьей – включала новые тенденции, опыт и некоторые качественные дополнения, которые всегда сопутствуют синтезу двух независимых идей.
Однако внедрение OSS, в отличие от внедрения BSS, затрагивает саму
основу работы сети связи – аппаратные и программные средства. Сбой в BSS
чреват финансовыми потерями, сбой в OSS – потерями сегментов сети. Таким
образом, при всей привлекательности OSS ошибка при ее внедрении может
иметь самые тяжелые последствия. Поэтому OSS должна быть частью системы
эксплуатации. Эксплуатация, к которой относятся вопросы эксплуатационных
измерений, создания системы управления сетью, некоторые частные вопросы
(например, синхронизации), связана с конкурентоспособностью предприятия
опосредованно − через влияние на параметры качества предоставления услуг.
Без учета проблематики качества система эксплуатации вырождается.
16
Организация технической эксплуатации сетей связи должна осуществляться в соответствии с основными принципами, изложенными в рекомендациях МСЭ-Т М.10, М.20, М.21, М.60, М.70, М.495, руководящих документах
отрасли по технической эксплуатации различных видов оборудования связи, а
также с требованиями к системе эксплуатационной поддержки оборудования
электросвязи, определяемыми приказами Минсвязи РФ и МАП РФ № 2, 23 от
15 января 2001 г.
Классическим разделением задачи построения автоматизированной системы общей технической эксплуатации (АСОТЭ) является разделение ее на две
основные подсистемы: автоматизированного общего технического управления
(АСОТУ) и автоматизированного общего технического обслуживания (АСОТО).
Основными функциональными подсистемами АСОТО являются подсистема
поддержания и восстановления работоспособности, информационно-измерительная подсистема, подсистема обеспечения эксплуатационными запасами.
Поскольку развитие современных принципов построения систем связи
выдвигает на первый план вопросы контроля качества услуг в сети, то возникает необходимость модернизации концепции АСОТЭ, за счет ее дополнения
еще одной подсистемой – системой контроля качества (СКК, или QoS), основанной на принципах формирования политики контроля качества оператора.
В результате в современной системе эксплуатации должны присутствовать уже не две, а три подсистемы (рис. 1.10). Все указанные подсистемы тесно
взаимосвязаны друг с другом. Например, поиск неисправностей требует использования подсистем управления Fault и измерительных приборов. Контроль
качества услуг может осуществляться с помощью системы управления Fault и
Service, информационно-измерительного компонента АСОТО и на основе политики в области качества СКК. Можно найти и другие связи подсистем в рамках интегрированной системы эксплуатации.
Таким образом, OSS – всего лишь возможный вариант реализации некоторых задач эксплуатации систем связи, и у нее должны существовать альтернативы в других подсистемах эксплуатации.
Следовательно, только тесная связь контроля качества и системы эксплуатации может ускорить развитие АСОТЭ и повысить ее ценность. Любые
новые концепции построения системы эксплуатации оцениваются по парамет-
17
рам качества работы сети. При проявлении негативных тенденций система эксплуатации должна модернизироваться.
Рис.1.10. Структура автоматизированной системы
общетехнической эксплуатации АСОТЭ
Анализ современных тенденций свидетельствует о повсеместном переходе к многоуровневым централизованным системам эксплуатации, обладающим
множеством преимуществ, в частности:
– устранение рутинных и регламентных процедур;
– полная информация в динамике состояния сети;
– оперативные выборки данных в режиме;
– наличие средств активного выявления причин нарушения работы сети;
– системная борьба с пиратством на сети;
– максимальная эффективность работы.
Несмотря на явную необходимость эволюции систем эксплуатации к
централизованным системам вопрос об эффективности OSS остается открытым. Совершенно не очевидно, что именно OSS являются идеальным инструментом для централизации систем эксплуатации.
Отечественные операторы только начали осваивать технологию специализированных систем мониторинга, поэтому к оценке OSS следует подходить
очень осторожно, ориентируясь на более простые и эффективные на данном
этапе системы мониторинга.
В целом на «вживление» системы OSS с учетом требований потенциальных потребителей (процесс кастомизации) уходит от трех до 10 лет, в зависимо18
сти от сложности сети. Если в течение этого срока оператор меняет свою техническую политику, сам факт построения системы OSS становится спорным.
Поэтому более перспективным считается эволюционное внедрение новой
технологи эксплуатации. На рис. 1.11 показано эволюционное развитие системы эксплуатации – от системы мониторинга до полнофункциональной OSS.
На первом этапе создается система мониторинга, которая не «привязана» к форматам данных сенсоров оборудования и может быть развернута за несколько месяцев, что позволяет немедленно приступить к выполнению функций единой системы централизованной эксплуатации. Таким образом, отдача
инвестиций начинается практически сразу.
Постепенный переход от систем мониторинга к OSS
Система
мониторинга
Создание систем
(пассивный
компонент)
Формирование
эффективного
ТЗ
Разработка активного
компонента, переход
к OSS
Рис.1.11. Эволюционное развитие системы эксплуатации
На втором этапе рассматриваются задачи для активного компонента,
т. е. для той системы, которая должна влиять на работу сети, осуществлять гибкое реконфигурирование и т. д. Для этой системы требуется сопряжение с оборудованием сети и, как следствие, длительный процесс внедрения. В то же время уровень интеграции будет определяться задачами, дополнительными к уже
действующей сети. Следовательно, может быть достигнута значительная оптимизация инвестиций.
Если за отправную точку взять не систему мониторинга, а локальную
систему управления, эффективность процесса повысится, так как уже на первом
этапе будет присутствовать и пассивный, и активный компоненты.
Часто при внедрении системы мониторинга и управления импортного производства не могут применяться в России без существенной доработки. Здесь
сказывается разница менталитетов, особенно в области инженерных подходов. В
результате рано или поздно возникает вопрос о доработке любых программных
продуктов исследовательского плана под отечественный менталитет [7].
Построение централизованной системы эксплуатации может быть начато
с развертывания систем локальных систем управления и систем мониторинга,
затем происходит постепенный переход к системам уровня OSS с учетом уст19
ранения избыточности требований к активному компоненту системы или уровню интеграции.
Суть такого решения – максимальная практичность. Система мониторинга развертывается не вследствие принятия той или иной стратегии, а непосредственно для решения той или иной эксплуатационной задачи. К таким решениям можно отнести системы технического учета кабельных линий связи, центральные бюро ремонта на городской информационной сети, распределенные
системы охраны объектов связи, системы контроля качества услуг в мультисервисных сетях и пр.
Обычно для систем управления принято деление по уровням управления
устройствами, сетью, ресурсами, услугами, бизнесом (шлюз из OSS в BSS).
При таком подходе не учитываются традиционная структура систем
электросвязи с ее делением на первичные и вторичные сети и специфика работы магистральных, городских и других операторов. Для того чтобы приблизить
проблему эксплуатации к реальной сети, было предложено составить матрицу
технических решений, где по вертикали использовалось бы классическое деление OSS/TMN, а по горизонтали – технологические подсистемы электросвязи.
В клетках матрицы легко поместились и компоненты OSS, и мониторинговые
решения, которые дополнили друг друга и одновременно интегрировались в
общую систему эксплуатации (рис. 1.12) [7].
Контрольные вопросы
1. Назовите уровни управления сетью связи в концепции TMN.
2. Как классифицируются функции управления в сетях связи?
3. Какие функции управления в сетях связи вы знаете?
4. Приведите схему взаимосвязи между TMN и сетью связи.
5. Приведите упрощенную физическую архитектуру TMN.
6. Что такое информационная архитектура управления «менеджер –
агент»?
7. Какие структуры распределенных систем управления вы знаете?
8. Назовите область управления телекоммуникациями.
9. Что такое система поддержки функционирования предприятий
связи OSS?
10. Приведите структуру автоматизированной системы общетехнической
эксплуатации АСОТЭ.
20
21
Оптические
кабели
Подсистема
мониторинга
ВОЛС
Подсистема
техучета
ВОЛС
Аналоговые
системы
Система
моиторинга
объектов
ЦЕНСОР
Первичная сеть
PDH
SDH
Подсистема
элементменеджеров
оборудования
SDH:ECI, Alcatel,
Marconi, NEC
Подсистема мониторинга и
контроля цифровой
первичной сети
Подсистема мониторинга и
контроля цифровой
первичной сети в точках
демаркации
Система контроля
ресурса
мультисервисной
сети
Подсистема
контроля использования
РЧ-ресурса
Подсистема
диагностики
сотовой связи
Телефонная
абонентская
сеть
Мультисервисная
транспортная сеть
Аппаратура
доступа
Сотовая сеть
GSM
Подсистема
Подсистема элемент- Подсистема
элементменеджеров оборуэлементменеджеров
дования
менеджеров
мультисервисных оборудования оборудования
сотовой сети
сетей
доступа
Вторичные сети
Система
коммутации
Подсистема
элементменеджеров
оборудования
коммутации
Подсистема мони- Подсистема активторинга и контроной трафиковой
Центральное
Подсистема
Подсистема
ля
имитации
системы
сигнабюро ремонта
мониторинга мониторинга и
лизации
(ЦБР) и единая
и контроля контроля сети
система контро- Подсистема мони- Подсистема монито- сети доступа сотовой связи
ля абонентских торинга и контроля ринга и контроля
включений
системы
мультисервисной
коммутации
сети
Подсистема
абонентского
техучета
Система контроля
ресурса
коммутационного
поля и системы
сигнализации
Система планирования работы
мультисервисной сети
Система планирования работы
телефонной сети
Система
контроля
ресурса
нумерации
Система контроля качества
мультисервисной сети
Система контроля качества
телефонной сети
Рис. 1.12. Пример организации системы мониторинга и OSS (
− подсистемы OSS;
− специализированные системы мониторинга)
Среда передачи сигналов
Металлические
кабели
Подсистема
техучета СКС и
оборудования
Подсистема
техучета СКС
Подсистема планирования
ресурса первичной сети
Подсистема контроля качества в первичной сети
Подсистема контроля аренды
кабельного хозяйства
Подсистема ГИС (электронный
город), инвентаризация
технических средств и объектов
Экспертная система
контроля первичной сети
Экспертная система
прогнозирования состояния
кабельного хозяйства
Система контроля SLA
первичной сети
11. Что означает эволюционное развитие системы эксплуатации телекоммуникационных сетей?
12. Укажите все функции, связанные с управлением сетями связи.
2. МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ УПРАВЛЕНИЯ
В современных телекоммуникационных сетях роль управляющей информации значительно возросла. В настоящее время можно утверждать, что от качества управляющей информации зависит функционирование целых сетевых
сегментов. В связи с этим стали развиваться выделенные системы и сети
управления поддержания состояния потребительских услуг в телекоммуникационной сети.
Процессы управления в сети связи подразделяются на функции динамического управления потоками информации и функции организационнотехнического управления сетью, а в соответствии с идеологией TMN все функции, связанные с управлением, можно разбить на две части: общие и прикладные. Общие функции обеспечивают поддержку прикладных (FM, PM, CM, SM,
AM) и включают в себя, например, перемещение информации между элементами сети связи и системы управления, хранение информации, ее отображение,
сортировку, поиск и т. п.
Таким образом, и математические модели традиционно подразделяются
на два представленных выше класса управления. Данные модели основываются
на аналитических методах анализа и на методах компьютерного моделирования
сетей связи. Аналитические методы связаны с использованием теории очередей и систем массового обслуживания, которые рассмотрены в работах отечественных и зарубежных авторов [8 – 15]. Методы компьютерного моделирования телекоммуникационных сетей изложены в работах [16, 17].
2.1. Модель управления потоками информации (общие функции)
Управление потоком предназначено для ограничения загрузки основных
ресурсов сети (буферов узлов коммутации и каналов связи) и согласования
скорости передачи информации источником со скоростью приема адресатом.
Являясь важнейшим компонентом сети пакетной коммутации, управление потоком реализуется на разных уровнях протоколов: оно может осуществляться
между соседними узлами коммутации (УК) базовой сети, между УКисточником и УК-адресатом базовой сети.
Отсутствие управления использованием ограниченных ресурсов сети при
чрезмерном увеличении потока требований от одного или группы абонентов
22
может привести к резкому увеличению времени задержки и (или) падению производительности сети вплоть до образования полностью блокированных участков, в которых передача данных оказывается невозможной. Причины появления блокированных участков и падения производительности сети при перегрузках могут быть различными. Рассмотрим простейшие ситуации, приведенные
на рис. 2.1, 2.2.
Рис. 2.1
Рис. 2.2
На рис. 2.1 показаны два узла коммутации пакетов, связанные каналом
передачи данных. Если буферная память узла А занята пакетами для узла В, а
память узла В заполнена пакетами, предназначенными узлу А, то передача между ними невозможна из-за отсутствия свободных буферов и указанный участок оказывается полностью заблокированным.
На рис. 2.2 изображен УК, в который поступают два потока пакетов. Пакеты каждого потока передаются по своему каналу, исходящему из узла. Если
все буфера УК заняты пакетами одного из потоков, например, первого, то передача пакетов по второму каналу оказывается невозможной. Это снижает производительность УК и, соответственно, производительность сети в целом. В общем случае при перегрузке сети значительно возрастает вероятность того, что пакеты, поступающие в очередной УК, не застают в нем свободных буферов.
Эти пакеты в зависимости от используемого в сети протокола передаются повторно либо соседним УК, либо УК-источником, либо HOST-ЭВМРис. 2.3
источником. Чем сильнее перегрузка, тем большая часть ресурсов сети занята выполнением повторных передач и, следовательно, тем ниже производительность сети, не защищенной от перегрузки
(рис. 2.3).
23
Защита от перегрузки достигается при управлении входным потоком (ограничении потока) в узлах базовой сети передачи данных. При этом различают
методы глобального и локального управления нагрузкой.
Глобальное управление предполагает либо ограничение общего количества пакетов, передаваемых в базовой сети (изаритмическое управление), либо
ограничение числа пакетов в каждом виртуальном соединении «источник –
адресат» или в группах виртуальных соединений (межконцевое управление),
либо использование комбинации этих методов (двухуровневое управление). В
отличие от глобального локальное управление не требует информации о количестве передаваемых по сети пакетов и ограничивает поток в УК на основе
локальной информации, касающейся только данного узла.
Рассмотрим формальную сторону построения моделей. При построении
моделей сетей массового обслуживания (СеМО), позволяющих исследовать
критерии эффективности глобального управления, рассматриваются пропускная способность сети передачи данных и среднее время доставки пакетов
адресату (время задержки) [10, 11].
В работах [10, 11] предполагается, что сеть передачи данных состоит из
W узлов коммутации пакетов и М каналов связи. Тогда общее количество виртуальных соединений (и соответственно число классов пакетов) R = М(W − 1).
Пусть Nr (r =1, R) – размер окна r-го виртуального соединения; Λг – интенсивность пуассоновского потока пакетов в r-е виртуальное соединение. Скорость поступления пакетов в r-е виртуальное соединение зависит от числа
0 ≤ kr ≤ Nr незаквитированных пакетов, находящихся в этом соединении: если
kr = Nr, то очередной пакет r-го класса не принимается в сеть (остается, например, в памяти HOST-ЭВМ). Таким образом,
при
,
Λ
при
k
<
N

r
r;
Λ j ( Nr ) =  r
kr = N r
0
(2.1)
следовательно, в качестве модели рассматриваемой базовой сети с межконцевым механизмом управления потоком можно использовать замкнутую неоднородную СеМО c R классами пакетов.
Если предположить, что количество буферов в узлах не ограничено, время передачи пакетов по k-му каналу ( k = 1, M ) независимо и распределено по
24
экспоненциальному закону со средним значением 1/ bCk и маршрут пакетов
r-го класса определяется матрицей
Rij (r ) , r = 1, R,
(2.2)
то полученная замкнутая неоднородная СеМО является локальносбалансированной [22] и для расчета ее характеристик могут быть использованы точные
вычислительные алгоритмы или приближенные методы, описанные в источнике [22]. В частности, в работе [22] для анализа характеристик межконцевого
механизма управления потоками применялся обобщенный алгоритм свертки в
виде дерева, а в [31] – метод анализа средних значений.
Размер окна в Nr СеМО должен выбираться достаточно большим, так,
чтобы при флюктуациях потока в нормальном режиме не снижалась производительность сети (отсутствовала блокировка) и в то же время виртуальное соединение было надежно защищено от чрезмерного увеличения в нем потока.
Если перегрузке подвержены все или большинство виртуальных соединений
(общая перегрузка сети), то наряду с ограничениями Nr (ограничения первого
уровня) целесообразно использование дополнительного ограничения N0 (ограничение второго уровня) на общее число пакетов в сети, такого что
R
N0 < ∑NR.
(2.3)
i=1
Если предположить, что в рассмотренном выше механизме двухуровневого глобального управления сетевой модели множество виртуальных сообщений разбито на D ≤ R непересекающихся групп, каждая j-я группа (j = 1, ..., D),
Ωj может представлять собой, например, множество виртуальных соединений,
исходящих из j-го узла коммутации пакетов. Если предположить также, что на
первом уровне введены ограничения N'j на количество пакетов, которые могут
передаваться в j-й группе, очевидно, что при D = R каждая группа содержит
одно виртуальное соединение и N'j = Nj.
Состояние СеМО, моделирующей описанное двухуровневое управление,
определяется вектором S = Sb ..., SM, где Sk = (SK1, …, SKR ) и SKR – число пакетов r-го класса (r-го виртуального с единения) в k-м канале (r = 1, R; k = 1, M ).
Допустимые состояния удовлетворяют условиям
25
M
R
∑∑ S
k =1 r −1
kr
M
∑∑n
k =1 r∈Ω j
kr
≤ N0 и
(2.4)
≤ N 'j ,
(2.5)
где nkr = 0, если маршрут пакетов класса r не проходит через k-й канал (здесь
для простоты предполагается, что маршрутизация является фиксированной).
Сохраняя все предположения и введенные обозначения, можно видеть, что рассматриваемая СеМО удовлетворяет уравнению глобального баланса (УГБ)
согласно условиям теоремы ВСМР (Baskett, Chandy, Muntz, Palacios) [11, 13].
В этом случае стационарные вероятности состояний сети имеют вид:
P (S ) = G
−1
M
∏
k =1
R
S k !∏
r =1
1   kr 


n kr !  b C k 
n kr
,
(2.6)
R
где S k = ∑ S kr ;  kr =  r , если маршрут пакетов r-го класса проходит через k-й
r =1
канал, и Λkr = 0 в противном случае.
Более детальные модели управления потоками данных в пакетных сетях
в рамках упомянутых выше теорий приведены в работах [4, 13].
2.2. Математические модели TMN на основе теории СМО
Как видно из приведенного выше материала (подразд. 1.1 − 1.5), система
управления телекоммуникационной сетью TMN является сложной и иерархической, т. е. многоуровневой с соответствующими подсистемами управления.
Математическую модель TMN можно представить в виде системы иерархических моделей системы массового обслуживания (СМО) [18, 19].
Модель СМО, представляющая собой взаимодействие сетевых элементов
(NE) нулевого уровня с системой технической эксплуатации (СТЭ) первого
уровня (EMS) показана моделью типа M/G/1. Для оценки эффективности такой СМО используется известное выражение Поллачека – Хинчина для определения среднего времени ожидания в очереди [8]:
26


1   2    ts
t = 
1+ 
w  2(1 −  )   t

  s





2

 ,

 
(2.7)
где  =  ⋅ t S − производительность обслуживающего устройства;  − интенсивность поступления заявок или требований в единицу времени; t S – среднее
время обслуживания устройством, которая здесь подчиняется произвольному
закону.
При построении моделей последующего уровня оговариваются фазы технического обслуживания с соответствующими атрибутами, которые рекомендованы Международным союзом электросвязи [1]. МСЭ разработана модель фаз
технического обслуживания. Каждая из фаз i, i = 1, ..., I может состоять из
qi, этапов, qi = I,…, Q. Каждый из qi этапов характеризуется параметром xqi (xqj =
= x1 …xQI).
В работе [36] определены следующие фазы ϕi (i = ,…, 8):
1 – обнаружение неисправности, 1 = { f1k
} , k = 1, ..., 9;
 3 – информация о неисправности, 3 = { f3l
}, l =1, ..., 8;
2 – защита системы, 2 = { f 2j
}, j = 1, ..., 8;
4 – локализация неисправности, 4 ={ f4m }, m=1, ..., 15;
5 − логическое время задержки, 5 ={ f5p }, p=1, ..., 5;
6 – устранение повреждения, 6 = { f6S
}, s = 1, ..., 11;
 7 – последовательная проверка, 7 = { f7r
8 – восстановление, 8 = { f8q
}, r = 1, ..., 15;
}, q = 1, ..., 13, где k, j, m, p, s, r, q – число
функций, реализованных на каждой фазе 1 – 8.
Модель первого уровня управления (EMS), представленная в виде структуры централизованной системы технической эксплуатации СТЭ (рис. 2.4),
описывается четырехфазной СМО (рис. 2.5): СМО 1, СМО 2, СМО 3, СМО 4.
Данные СМО являются типом M/G/1.
На вход СМО 1 поступает аварийная информация (поток сообщений о
неисправностях). Аварийная информация поступает от устройств определения
неисправностей, расположенных в объектах технического обслуживания
27
(ОТО). Обслуживающим прибором СМО является модуль технического обслуживания (МТО). СМО 1 участвует в реализации фаз 2 – 4 и 6 – 8.
ОТО
СМО 1
МТО
СМО 2
Сбои
ЭВМ
Вн. У
ЦТЭ
СМО 3′
Аналитическая
группа
СМО 3′′
Оператор
СМО 3′′′
Ремонтновосстановительные
бригады
СМО 4
Рис. 2.4. Модель централизованной СТЭ Рис. 2.5. Модель четырехфазной СМО
На вход СМО 2 поступают заявки из обслуживания МТО. В СМО 2 осуществляется их дальнейшая обработка. Обслуживающим прибором СМО 2 является ЭВМ центра технической эксплуатации (ЦТЭ). СМО 2 участвует в реализации фаз 3 – 8.
Обработанные в СМО 2 сообщения поступают в СМО 3. Процессы, протекающие в СМО 3, распределяются по трем подсистемам: СМО 3′ (оператор),
СМО 3′′ (аналитическая группа) и СМО 3′′′ (ремонтно-восстановительные бригады), СМО 3 участвует в реализации фаз 3 − 8 . СМО 3′ участвует в реализации фазы 5 , СМО 3′′′ − в реализации фазы 6 .
В СМО 4 осуществляется контроль правильности выполнения работ оператором, аналитической группой и ремонтно-восстановительными бригадами,
т. е. проводится послеремонтная проверка с последующим восстановлением обслуживания. В случае успешного проведения проверки информация об этом
передается на внешнее устройство ЦТЭ (Вн.У). В случае, если проверка прошла неуспешно, сообщение возвращается на дообслуживание в СМО 3. Информация на внешние устройства выводится также после обслуживания сооб28
щения в СМО 2 параллельно с передачей в СМО 3. Обслуживающим прибором
СМО 4 является ЭВМ ЦТЭ. СМО 4 участвует в реализации фаз 1 – 8.
Математическая модель системы управления связью (СУЭ) с соответствием идеологии TMN и в зависимости от пяти функций управления TMN (FM,
PM, CM, SM, AM) строится также на основе системы многофазных СМО типа
M/G/1.
Модель СУЭ для категорий функций управления устранением неисправностей FM имеет вид, показанный на рис. 2.6.
(1) ун (N)
(1) ун (1)
NE
CMO 0(1)
CMO 0(N)
выход
CMO 0(1)
EMS
CMO 0(N)
выход
CMO 2
NMS
SMS
выход
CMO 3
выход
(2) ун
(3) ун
выход
(4) ун
CMO 4
выход
Рис. 2.6. Модель СУЭ для управления устранением неисправностей FM
Система управления сетевыми элементами EMS (см. рис. 2.6) состоит из
двух фаз. Первая фаза описывается подсистемами СМО 1, и они являются индивидуальными для каждого сетевого элемента NE. Система СМО 2 – вторая
фаза, представляющая собой групповое устройство.
Уровень управления сетью NMS представляется однофазной СМО 3, где
производятся общесетевая обработка информации с предыдущих уровней и обработка потоков заявок об общесетевых повреждениях и неисправностях.
Система СМО 4 является моделью уровня управления услугами. Здесь
обрабатывается поток заявок, поступающий от сетевого уровня в случае, когда
невозможно оказание той или иной услуги связи.
29
На каждой из рассмотренных фаз (СМО 1– СМО 4) обслуженные заявки
могут покинуть систему или могут быть возвращены для дообслуживания на
предыдущую фазу.
Исходными данными для описания работы системы являются следующие величины:
N − число сетевых элементов;
 ун(1) (1),  ун(1) (2), ,  ун(1) ( N ),  ун( 2) ,  ун(3) ,  ун( 4) ,  – интенсивности входящих потоков заявок;
b k(1, )ун ( j ) =
1

(1 )
k , ун
( j)
, k = 0 ,1; j = 1, 2 ,  , N , – среднее
время обслуживания
ун
(1)
/
заявки потока  ( j ) в фазах СМО 0(j) и СМО 1(j), составляющих блок с ноун
ун
мером j, bk(i,) ( j) =
1
, i =1, 2, 3, 4; k = 2, 3, 4, k ≥ i – среднее время обслужи-
k(i,)
ун
(i )
/
вания заявки потока  ( j) в фазе СМО k;
ун
(1)
1,
p
ун
(1)
/
( j ) вероятность для заявки потока  ( j ) вернуться на повторное об-
служивание в блоке с номером j; j = 1, 2, ..., N;
ун
(1)
k,
q
ун
(1)
/
( j ) – вероятность для заявки потока  ( j ) выйти из системы после
обслуживания в СМО k(j), k = 0, 1; J = 1, 2, ..., N;
ун
(i )
k,
p
– вероятность для заявки потока ун(1) вернуться на повторное обслу-
живание в СМО k, i = 1, 2, 3; k = 2, 3; (k ≥ i);
ун
(i )
k,
q
– вероятность для заявки потока ун(1) выйти из системы после обун
4
служивания в СМО k, i = 1, 2, 3, 4; k = 2, 3, 4, причем: p 3(1), + q (1) = 1;
ун
(3)
3,
p
4,ун
(3)
+q
ун
(2)
4,
= 1; q
4,ун
(4)
=q
= 1.
Основной характеристикой работы системы является время пребывания
заявок различных потоков в отдельных фазах системы, в блоках при возвращении на дообслуживание и в системе в целом.
Математическая модель СУЭ для прикладной функции TNM категории
управления рабочими характеристиками, описанная на основе многофазных
СМО, приведена на рис. 2.7.
В данной модели на вход СМО 0 (N) поступают потоки данных (заявок)
по контролю характеристик (информации о состоянии трафика, коллизиях, ко30
эффициенте ошибок и т. д.) с соответствующей интенсивностью (уровень
управления услугами SMS не задействуется). Исходные данные при описании
работы системы примерно аналогичны ранее рассмотренной системе СУЭ.
(1) px (N)
(1) px(1)
NE
CMO 0(1)
CMO 0(N)
выход
CMO 0(1)
EMS
выход
CMO 0(N)
выход
CMO 2
NMS
CMO 3
выход
(2) px
выход
(3) px
выход
Рис. 2.7. Модель СУЭ для управления рабочими характеристиками PM
Обобщенная модель СУЭ строится путем композиции частных моделей
СУЭ для каждой категории управления. При этом математическая модель
представляется как многофазная СМО типа М/М/1. Обслуживание приоритетов происходит с учетом абсолютных приоритетов, причем приоритет потока с
меньшим номером выше. Обобщенная модель СУЭ на основе концепций TMN
приведена на рис. 2.8.
Характер исходной информации для решения задач для этой модели
аналогичен информации ранее рассмотренных моделей.
При разработке уровней управления услугами и управления бизнесом
предлагается создавать выделенные системы управления услугами (СУУ) и
бизнесом (СУБ). Это объясняется тем, что системы СУУ и СУБ по сравнению с
системой управления эксплуатацией сети связи СУЭ обеспечивают выполнение
другого набора функций [18, 19]. Задачи по управлению услугами можно разбить на три класса [18]: выполнение услуги (предоставление, изменение или
отказ от нее); обеспечение гарантированной доставки, биллинг. Процессы, связанные с выполнением услуг, приведены на рис. 2.9.
Взаимодействие процессов при управлении предоставлением услуг и алгоритм процессов приведены на рис. 2.10. Математическая модель процессов
выполнения услуг представлена на рис. 2.10, в. Данная модель является двух31
фазной СМО типа М/М/1. Здесь на СМО 1 осуществляется предварительная
обработка заявок, включающая в себя среднее время пребывания заявок в фазе,
которое складывается из времени обращения к базе данных, проверки возможностей пользователя и системы. На выходе системы СМО 1 обслуженные заявки либо выходят из системы, либо поступают на вход СМО 2, либо возвращаются на дообслуживание.
На СМО 2 осуществляются основные действия по результатам обработки
на первой фазе. Среднее время пребывания в фазе 2 складывается из времени
формирования команд на конфигурацию услуг и отображения статуса.
(1) ун(1) + (1) уб(1) + (1) px(1)
NE
(1) ун(N) + (1) уб(N) + (1) px(N)
CMO 0(1)
CMO 0(N)
выход
CMO 0(1)
EMS
выход
CMO 0(N)
выход
CMO 2
выход
(2) ун + (2) уб + (2) px +(2) кф
NMS
CMO 3
(3) ун + (3) уб + (3) px +(3) кф
CMO 4
(4) ун + (4) уб + (4) px +(4) кф
SMS
выход
Рис. 2.8. Обобщенная модель СУЭ
Функциональная схема взаимодействия моделей СМО систем СУЭ и
СУУ при реализации процессов управления услугами приведена на рис. 2.11.
Виды информации взаимодействия между СУУ и СУЭ представлены на
рис. 2.12.
Математическая модель для построения интегрированной системы управления телекоммуникациями (ИСУТ) приведена на рис. 2.13. Эта модель состоит из композиций моделей СМО типа М/М/1, описывающих взаимодействие
СУЭ и СУУ.
32
Другой
поставщик
услуг
Уровень управления
услугами
Заказчик
Продажа
Обработка
заказов
Конфигурация
услуг
Уровень управления
сетью
Обеспечение
сети
Управление сетевой
инвентаризацией
Конфигурация
сети
Защита от несанкционированного доступа
Управление
тестированием
Управление
рабочим
пространством
Управление сетевыми
элементами и сетевые
элементы
Рис. 2.9. Процессы выполнения услуг
33
К процессам
гарантированной
доставки и
биллинга
Сбор данных от заказчика
Запросы
от заказчиков
а
Процессы заказа
услуги
Интерфейс с заказчиком
б
Прием заявки от заказчика
t11
Верификация SLA (соглашение по
уровню предоставляемого сервиса)
t12
Проверка возможности
осуществления заказа
t13
Верификация кредита и
депозита заказчика
t14
λ
λ(1)
СМО
1
λ(1)p
Конфигурация
услуги
Генерация квоты, плана заказа и
тестирование
t15
Инициализация инсталляции услуги
t21
Путь и отображение статуса
заказа
t22
Завершение заказа и начало процесса начисления счета
Планирование и конфигурирование
сети
Конфигурация
сети
а
λ(1)q
λ(2) = λ(1)(1 – p – q)
СМО
2
λ(2)
t23
в
Конфигурирование сетевых
элементов
б
Рис. 2.10. Процессы выполнения услуг: а − взаимодействие процессов;
б − алгоритм; в − модель
34
Результаты
запросов
пользователей
Запрос добавления, удаления или изменения конфигурации оборудования
Уровень 2
Запросы от пользователей
на представление, отказ
или изменение параметров
услуги
Отказы
пользователям
СУУ
Запрос на обеспечение
Уровень 1
Доступные ресурсы (результаты запроса на обеспечение)
Обслуженный поток
неисправностей
Уровень 2
Обслуженный поток
неисправностей
Результаты реконфигурации
СУЭ
Уровень 1
Информация о неисправностях, поступающая от сетевых элементов
Рис. 2.11. Взаимодействие моделей СМО для СУЭ и СУУ
Выполнение услуг
СУУ
Гарантированная доставка услуг
СМО 1
СМО 1
СМО 2
СМО 2
1. Запрос на обеспечение.
2. Запрос на добавления, удаления
или изменения оборудования или
конфигурации
1. Доступные ресурсы (результаты
запроса на обеспечение)
1. Запрос на тестирование.
2. Запрос данных по рабочим характеристикам и использованию ресурсов
1. Данные по рабочим характеристикам сети и
конфигурации.
2. Информации об использовании ресурсов.
3. Информация о необходимом обслуживании.
4. Состояние неисправности
СУЭ
Рис. 2.12. Виды информации, передаваемой между СУЭ и СУУ
35
∑
(2) (2)
ki
ki
p
∑
(2) (2)
ki
ki
q
СМО 2
∑
∑
(1) (1)
ki
ki
(2)
ki
p
= ∑ki(1) (1− pki(1) − qki(1) )
∑
(1) (1)
ki ki
q
СМО 1
∑
∑
ki
(1)
ki
0 (1− q0 )
СМО 02
∑
(02)
ki
0 p0
∑
(01)
ki
СМО 01
∑
(01)
ki
0
Рис. 2.13. Модель СМО структуры ИСУТ
Исходными данными для работы модели ИСУТ являются следующие: 0 −
интенсивность потока неисправностей (абсолютный приоритет); ki − интенсивность входных потоков, поступающих в СУУ, k = 1, 2 , ..., M, i = 1, 2, ..., N.
Для фиксированного индекса k приоритет ki выше, чем ki + 1, i = 1, 2, ..., N − 1;
b0(0n ) ' − среднее время обработки заявок из потока
0 в СМО On, n = 1, 2;
)
bk( m
, bk( 0i n ) − среднее время обработки заявок из потока
i
ki в СМО т, СМО 0n со-
ответственно, т = 1, 2, n = 1, 2, k = 1, 2, ..., M, I = 1, 2, ..., N; q0 − вероятность
выхода из системы заявки потока 0, после СМО 01; q k( mi ) − вероятность выхода
из системы заявок потока ki после CMO m, m = l, 2; pk( mi ) − вероятность возвращения заявки из потока ki на дообслуживание в СМО т; т = 1, 2, причем
pki(1) + qki(1) < 1; pki( 2) + qki( 2) = 1.
В работе [28] предложена модель ИСУТ для мультисервисной сети
(рис. 2.14) также на основе СМО. Здесь модель СМО 01 соответствует уров36
ню EMS, СМО 02 – уровню NMS, а блок СМО 1 + СМО 2 – уровню SMS. В
модели СМО для TMN уровню SMS(СУУ) соответствует СМО 4, уровню NMS –
система СМО 3, а уровню EMS – система СМО 2.
Система СМО 01 в ИСУТ будет соответствовать СМО 2 модели СМО для
TMN (первая фаза), СМО 02 – СМО 3 (вторая фаза), СМО 1 + СМО 2 − СМО 4
(третья фаза).
1(011), 1(021)
0
СМО 01
1(012), 1(022)
1(011), 1(021)
СМО 02
11, 12
0q0
0 (1− q0 )
11(01), 12(01)
СМО 1
1(11), 1(11), q1(12), q1(12)
11(2), 12(2)
СМО 2
(2)
(2)
(2)
1(2)
1, 
11 , q12 , q12
Рис. 2.14. Интегрированная модель процессов мультисервисной сети
В работе [21] на основе теорий очередей и систем СМО разработаны и
исследованы модели прикладных функций TMN: модели TMN для категорий
управления неисправностями; модели TMN для категорий управления рабочими характеристиками и конфигурацией. В этих моделях использованы типы
СМО М/G/1 и M/G/1, в частности, разработана и проанализирована многофазная модель контроля изменения конфигурации TMN (рис. 2.15).
В работе [21] рассмотрена также модель технологии разделения типов
потоков многозвенного тракта СПД TMN, из которой следует, что функция
распределения времени ожидания информационного сообщения в системе
имеет вид:
1 − 
FT ( t ) =
 Tсин
где  = T + Tсин,  i = ∑
z
∑
i=0
  ( t − ) j

  (1 − i ) 

e
(
−
1)
−
1
∑j =1 ij 
∑= 0
,

!



i
(2.8)
j!
× P1n1 P2n2  Pmnm − сумма полиномиальных члеn1 ! n 2 ! n m !
37
нов суммы степеней полинома
ме уравнений:
∑ ( P +P + P ),
1
2
m
которая и удовлетворяет систе-
 n 1 + 2 n 2 + 3 n 3 +  + mn = i ;

 n1 + n 2 + n 3 +  + n m = j ,
(2.9)
где n1, n2, …, nm − целые положительные числа, n = 0, 1, 2, …; P1, …., Pm −
вероятности.
λ1 СМО 1 λ01 λ2 СМО 2 λ02
р
n2, 2
n1, 1
λ
λ(1 – р) Поток заявок, не прошедших контроль в СМО 2
1
λ(1 – р)
λ3 СМО 3 λ03 λ4 СМО 4 λ04
+
π
n3, 3
n4, 4
λр
λ0 = λ
+
2
Поток заявок на повторное обслуживание
04 (1 −  ) =
 (1 − p)
(1 −  )

Рис. 2.15. Модель контроля конфигурации TMN:
СМО 1, 3 − модуль технического обслуживания; СМО 2, 4 − процессор агента;
p – вероятность выхода потока на дальнейшее обслуживание;
точки 1 − 2 – процесс дообслуживания
Значительный вклад в разработку теории управления телекоммуникационными сетями внес Мочалов В. П. докторской диссертационной работой
«Разработка распределенных систем управления телекоммуникационными сетями и услугами» [22].
В частности, в работе [22] представлены разработанные комплекс математических моделей оптимизации и исследования характеристик р а с п р е д е л е н н о й с и с т е м ы у п р а в л е н и я (РСУ) на уровнях административного
управления, управления услугами, управления сетью, управления сетевыми
элементами (рис. 2.16); информационная платформа анализа вероятностновременных характеристик (ВВХ) РСУ телекоммуникационными сетями и услугами (рис. 2.17); методы анализа ВВХ распределенных систем управления телекоммуникационными сетями и услугами на основе предложенных аналитических, имитационных, графических, автоматных моделей.
38
{ПК}
{ПК}
{ПК} {ПК}
ПМ
ПМ
ПМ
{ПК}
ПМ
{ПК}
{ПК}
ПМ
ПМ
ПМ
S
S
S
S
S
ORB
ORB
S
S
S
S
ORB
CORBA
(технология
объединения)
S
Условные обозначения:
ЦУ – центр управления;
ПМ – процессорный модуль;
ORB – брокер объектных запросов;
Sk – скелетон;
S – клиентская заглушка;
Zf – запрос CORBA на формирование задания;
Ug – сформированное задание по ПК;
Zu – запрос на выполнение задания от пользователя;
U – выполненное задание;
{ПК} − множество программных компонент (ПК);
Х – конфликт при обращении к одному и тому же ПМ при
использовании одного и того же ПК различных заданий.
S
S
S
S
ORB
ORB
ORB
S Sk
S Sk
S Sk
Zf1
ЦУ
ЦУ
Zu1
Ugк ZfN
Ug1 Zfк
U1 Zuк
S
UgN
ЦУ
U1к ZuN
UN
Внешняя среда
Рис. 2.16. Функциональная схема РСУ
Подсистема
административного и экономического управления
Модель
интеграции ПК
Подсистема
управления
услугами
Блок
анализа
Подсистема
интеграции ПК
Подсистема
управления
сетью
Блок выбора системы
S
Подсистема
управления СЭ
Модель
ПОВ
Модель
системы
сигнализации
Модель
анализа
РСУ
Подсистема СЭ
Проект РСУ
Параметры
технических
средств
Рис. 2.17. Информационная платформа анализа ВВХ РСУ
39
На основе диффузионного приближения, определяемого коэффициентами
сноса и диффузии β, a2, в работе [30] получены приближения для ВВХ системы
управления услугами. При этом нахождение стационарной вероятности отсутствия заявок P0 сводится к решению дифференциального уравнения
a 2 ′′(u ) +  ′( x) − P0 = 0
(2.10)
при  [ (1) −  (0) ] = P0 − 1,  [ (m) −  (m − 1) ] = P0 ,
a 2C1
 2
exp  − 2
2
 a
−1

x  + C2 , P0 = 1 +  e ( m−1) +  (1 −  ) −1 (1 − e ( m−1) )  .


Для системы СМО с режимами, зависящими от длины очереди, P0 полу-
 ( x) =
P0
x−
чено из условия:
∞
P0 + ∫ P ( x)dx = 1, P ( x ) =
0
x
C ( x)
exp [ ( x ) ] ,
a 2 ( x)
(2.11)
u
где  ( x) = 2 ∫   (t ) / a (t ) dt , C ( x) = 2 P0 ∫ exp [ − (u ) ]du.
2
0
0
Для системы с ограниченным числом мест для ожидания m
m
P0 + Pm + ∫ P ( x)dx = 1;
(2.12)
0
где  = 2

a
2
 C ( x)
 a 2 ( x) exp [ ( x) ] , 0 ≤ x < m − 1,

P( x) = 
m
 P 1
exp [ − (u ) ] du, m − 1 ≤ x < m,
 m m a 2 ( x) ∫0
иС
,  =  −  , a 2 =  3 2 +  3 2 , C1
2
(2.13)
− произвольные постоянные;
δ 2 и σ 2 – соответствующие дисперсии; P(x) – плотность распределения диффузионного процесса.
На уровне управления услугами предложена модель системы управления
услугами [23], в которой в качестве метода многокритериальной оптимизации
процесса управления телекоммуникационными услугами использован метод
40
последовательных уступок. Структурно-функциональная модель СУУ приведена на рис. 2.18.
Клиенты
Уровень
работы с
клиентом
СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ УСЛУГАМИ
Управление конфигурированием
услуги
Уровень
управления
услугами
Уровень
управления
сетью
Управление проблемами
Управление инцидентами
Система управления производителя оборудования
Уровень
управления
элементами
сети
Уровень
элементов
сети
Обеспечение
Выполнение
Управление
качеством
услуги
Б
И
Л
Л
И
Н
Г
Платформа управления сетью
Система управления ЭС
Система управления ЭС
производителя оборудования производителя оборудования
ЭС
ЭС
ЭС
ЭС
ЭС
ЭС
ЭС
ЭС
ЭС
ЭС – элемент сети
Рис. 2.18. Структурно-функциональная модель СУУ
В качестве аналитической модели процесса управления конфигурированием системы управления услугами выбрана двухфазовая СМО. На основе преобразования Лапласа − Стилтьеса для определения плотности функции распределения времени ожидания получена функция распределения для случайной
величины ξ (длины интервала между заявками на выходе):
m
C ( x) =  B ( x) + (1 −  ) ∫1 − e −  ( x − y ) dB ( y ),
(2.14)
0
а для преобразования Лапласа − Стилтьеса −
  *
 + s *

C * ( s ) =  (  + (1 −  )
B ( s ),
 B (s) =
+s
+s

(2.15)
где С*(s), B*(s) – решения уравнения (2.14).
С помощью прямого метода вычисления средних получены соотношения:
41
ti ( N ) = Si + N i ( N ), n ( N ) =
N
N
∑t (N )
i =1
;
(2.16)
i
N i ( N ) = n ( N )ti ( N ),
(2.17)
где N – общее число обслуживаемых заявок; Si – средняя длительность обслуживания i-й СМО; ti – среднее время ответа; Ni – средняя длина очереди; λn –
пропускная способность сети.
Выражение для определения среднего времени полной обработки запроса
конфигурирования услуги имеет вид:
t Σ=
1+ q1
p (1+ q2 )
+ 12
,
1 (1− 1 ) 2 (1− 2 )
(2.18)
где qi − вероятность дообслуживания в i-й СМО; p12 – вероятность перехода из
СМО 1 в СМО 2; μi – интенсивность обслуживания в i-й СМО; ρi = λi /μi –
загрузка i-й СМО.
Среднее время ожидания в i-й СМО определяется по выражению:
D + D + p02  − p 0 D − p0'   m2 Ψ
2
W =
2 p0 
2
,
(2.19)
где   и D – среднее и дисперсия времени между заявками во входном потоке;
  и D – среднее и дисперсия интервалов времени обслуживания; p 0 = 1 −  −
вероятность простоя СМО; m2Ψ = DΨ + mΨ2 – параметр диффузионной аппроксимации; p0' =
1
∞
∑k ⋅ p
k =1
; pk – вероятность того, что за период занятости в i-ю СМО
k
пришло k заявок.
2.3. Модель управления на основе нейронной сети
Эволюция сетей связи с подвижными объектами осуществляется в направлении обеспечения интегральных услуг, предоставляемых пользователям.
42
Предоставление интегральных услуг для любых пользователей тесно связано с использованием цифровых методов передачи всех видов информации, представленной в едином пакетном виде, и методов множественного доступа (МД).
Высокая степень использования пропускной способности канала при случайном МД достигается при определенной (оптимальной) входной нагрузке. В
качестве управляемого параметра потоков пакетов, поступающих в радиоканал,
может использоваться вероятность первичной и повторной передачи пакетов в
радиоканал.
Управление вероятностью передачи и выбор ее оптимального значения позволяют поддерживать коэффициент использования пропускной способности канала c МД на почти постоянном или близком к максимально возможному уровню. В ряде работ [34, 35] доказана теорема о существовании такой вероятности
opt
повторной передачи p i и ее влиянии на эффективность функционирования се-
ти в целом.
opt
Управление значением p i осуществляется на основе анализа пространст-
ва состояний радиоканала. Для оценки пространства состояний складывающегося
в канале множественного доступа и нахождения требуемого значения управляемого параметра предлагается использовать нейросетевые модели [41].
В общем виде модель управления р-настойчивым множественным доступом может быть описана выражением [23]:
x ( k + 1) = f ( x ( k ), u ( k )),
(2.20)
где u(k) − вектор входных сигналов; x(k + 1) − вектор выходных сигналов;
k = 0, 1,... − дискретное время.
Частными случаями представления вида (2.20) являются четыре модели
идентификации объектов управления [23] (объект управления имеет один вход и
один выход). Эти модели могут быть описаны следующими нелинейными разностными уравнениями.
Модель 1:
n−1
x(k +1) = ∑i x(k − i) + f [u(k),, u(k − m +1)].
i=0
43
(2.21)
Модель 2:
m−1
x(k +1) = f [x(k), x(k −1),, x(k − n +1)]+ ∑.i u(k − i).
(2.22)
x(k +1) = f [x(k),x(k −1),, x(k − n +1)]+ g[u(k),u(k −1),,u(k − m+1)].
(2.23)
i=0
Модель3:
Модель 4.
x(k +1) = f [x(k),x(k −1),, x(k − n +1);u(k),u(k −1),, u(k − m+1)],
(2.24)
где [u(k),x(k)] − пара значений входа-выхода в момент k. Функции f и g являются
дифференцируемыми по всем параметрам.
Модель 1: выход неизвестного нелинейного объекта управления зависит
линейно от его предыдущих значений и нелинейно от предыдущих значений входа. Модель 1 показана на рис. 2.19 и состоит из секционированных линий задержки на входе и в цепи обратной связи.
x(k+1)
u(k)
x(k)
Z
−1
Zn(k)
Z
Z−1
−1
Zn−1(k)
Zn+m−1(k)
T
Z2(k)
Zn+2(k)
Z−1
Z−1
Z1(k)
Zn+1(k)
Рис. 2.19. Графическая реализация модели 1
44
Модель 2: может быть реализована схемой, представленной на рис. 2.20. В
этом случае выход зависит линейно от входа и k его предыдущих значений и нелинейно от собственных предыдущих значений.
u(k)
x(k+1)
x(k)
Z−1
Zn(k)
Z−1
Z−1
Zn−1(k)
Zn+m−1(k)
T
Z2(k)
Zn+2(k)
Z−1
Z−1
Z1(k)
Zn+1(k)
Рис. 2.20. Графическая реализация модели 2
Модель 3: из нелинейного разностного уравнения (2.23) видно, что выход
нелинейного объекта управления зависит нелинейно как от предыдущих значений входа, так и от предыдущих значений выхода. Схематичное представление
нелинейного разностного уравнения для модели 3 приведено на рис. 2.21.
u(k)
x(k+1)
Z
−1
x(k)
Zn(k)
Z
Z−1
−1
Zn−1(k)
Zn+m−1(k)
Z2(k)
Zn+2(k)
Z
Z−1
−1
Z1(k)
Zn+1(k)
Рис. 2.21. Графическая реализация модели 3
45
Модель 4: это наиболее общая из всех моделей, представленных ранее. Выход в любой момент времени является нелинейной функцией предыдущих значений и входа и выхода. Модель 4 изображена на рис. 2.22.
Из уравнений (2.21) − (2.24) и
Zn(k)
рис. 2.19 − 2.22 следует, что модели
идентификации объектов управлеZ−1
ния в общем случае должны состоZn−1(k)
ять из нейросетевых моделей и секционированных линий задержки.
Z2(k)
При этом используемая нейронная
Z−1
сеть (НС) должна содержать достаZ1(k)
u(k)
точное для соответствующего нелиx(k)
x(k+1)
нейного отображения состояния
−1
Z
Z−1
объекта управления число слоев и
Zn+m−1(k)
узлов в каждом слое.
Z−1
С точки зрения математики
Zn+m−2(k)
это подразумевает, что нелинейные
Zn+2(k)
функции в разностных уравнениях,
описывающие состояние объекта
Z−1
управления, могут быть заменены
Zn+1(k)
нейросетевыми моделями с фиксированными матрицами весовых коРис. 2.22. Графическая реализация
эффициентов Wi.
модели 4
Чтобы правильно идентифицировать состояние объекта управления и на основе этого формировать соответствующее управляющее воздействие, модель идентификации должна выбираться
на основе имеющейся информации относительно класса, которому принадлежит рассматриваемый объект.
При построении контроллера для управления р-настойчивым множественным доступом могут использоваться типовые варианты реализации управляющих контроллеров, содержащих нейросетевые модели, описанные в работе
[23]. Нейронная сеть будет являться одним из основных компонентов системы
управления. При этом НС используется в виде либо параллельной, либо последовательно-параллельной (рис. 2.23.) модели. Настройка весов НС (обучение
46
НС) может рассматриваться как процесс ее адаптации к выбранной системе
управления.

u(k), выход радиоканала МД
x(k)
Установка пакетной радиосвязи
Z−1
Модель
искусственной
НС
Z−m
Z−1
Алгоритм
настройки
−k
Z
Рис. 2.23. Обобщенная модель управления
р-настойчивым множественным доступом
Вариант использования многослойной НС для решения задачи децентрализованного управления р-настойчивым МД представлен на рис. 2.24.
t1
t2
...
ts
b′1
f1
zs
z2
z1
Σ b′2
Σ
f
f
b′н
Σ
f2
f
fn
(q – 1)-слой
упр
− конфликт;
bq1
q
Σ b2
Σ
f
f
bqн
Σ
− успех;
− пустое,
f
УПР – установка пакетной радиосвязи
р(опт)1*
р(опт)2* .
..
р(опт)н*
Рис. 2.24. Вариант использования НС для решения задачи управления МД
47
Слева схематично изображен частотно-временной план тактированного радиоканала случайного МД. Предполагается, что возможно наличие трех событий:
«Конфликт», «Успех», «Свободно» (пустое временное окно). Справа схематично
изображена q − слой на НС с H i нейронами в i-м слое.
Математическая модель такой сети имеет вид:
H


q−1



m
x(k +1) =∑wiq f ∑wiq−1  q 1

1


w
x
(
k
−
p
+
1
)
+
w
x
(
k
−
l
+
1
)

i=1
j
=
1


∑
∑
p
q
+
l

 p=1

l=1

 

Hq
(2.25)
или в векторно-матричной форме
( ) f [(w )  [[[(w ) z]].
x(k + 1) = wq
T
q−1 T
1 T
(2.26)
⋅ u()
⋅] −
⋅ u()
⋅ − соответственно выходной и входной сигналы; z =[y(),
Здесь x(),
T
⋅ (),
⋅ ()
⋅ − функции активации.
весовой коэффициент i -го нейрона в q-м слое; f (),
Наиболее часто используется модель искусственной НС, содержащая помимо входного и выходного слоев один скрытый слой. Кроме того, для простоты принимается, что все функции активации имеют одинаковый вид. Для этого
случая уравнение (2.25) принимает вид:
( ) [( ) [( )
T
T
T
]
x(k +1) = w3 f w2 f w1 z(k) ,
(2.27)
где z ( k ) = [ x ( k ), x , , x ( k − m + 1); u ( k ),  , u ( k − m + 1)]T .
Для обучения многослойных НС может быть использовано несколько
процедур, оптимизирующих некоторую функцию критерия с помощью градиентных методов первого и второго порядка, а также с помощью методов линеаризации [23]. Обучающее множество должно быть представительным, что гарантирует правильную работу системы идентификации даже в случае поступления на ее вход набора, не включенного в обучающее множество.
При моделировании среднеквадратическая ошибка
E=
1 C S
( psc(опт)* − psc(опт) ) 2
∑∑
2 c =1 s =1
(2.28)
рассчитывается при использовании процедуры обратного распространения.
Здесь через С обозначается число выборок образов в обучающем множестве.
48
Для расчета желаемого выходного вектора сети, используемого для обучения,
может применяться, в частности, аналитическая модель, предлагаемая в источнике [23].
Результаты моделирования показали [23], что использование НС для
управления р-множественным доступом позволяет получать оптимальные значения вероятности повторной передачи в соответствии с выбранной стратегией
при неизвестных ранее входных данных. Причем после завершения процесса
обучения не требуется производить дополнительных вычислений и процесс
принятия решения ускоряется.
В методах управления с использованием НС отсутствуют ограничения на
линейность системы, они эффективны в условиях шумов и после окончания
обучения обеспечивают управление в реальном масштабе времени. Нейросетевые системы управления (СУ) более гибко настраиваются на реальные условия, образуя модели, полностью адекватные поставленной задаче, не содержащие ограничений, связанных с построением формальных систем. Кроме того,
нейросетевые системы управления не только реализуют стандартные адаптивные методы управления, но и предлагают свои алгоритмические подходы к
ряду задач, решение которых вызывает затруднение вследствие неформализованности. Так, появляется возможность обработки в рамках одной модели
данных одной природы − для НС важна лишь их коррелированность.
Таким образом, будущее интеллектуального управления лежит в сочетании традиционного управления с потенциальными возможностями и перспективами применения систем, основанных на использовании искусственных НС.
Однако основным недостатком нейросетевой парадигмы является необходимость иметь очень большой объем обучающей выборки. Другой существенный недостаток НС заключается в том, что даже натренированная нейронная сеть представляет собой черный ящик. Знания, зафиксированные как веса
нескольких сотен межнейронных связей, совершенно не поддаются анализу и
интерпретации человеком [23, 32]. Следовательно, здесь также возникают проблемы неполноты информации.
2.4. Тензорный анализ в системах управления связи
Проблема поиска универсального средства описания и оценки эффективности информационных систем известна давно. Между тем найти подход, кото49
рый позволил бы на одинаковом уровне описать различные по назначению и
принципу работы информационные системы, достаточно сложно.
Процесс описания разнородных систем с помощью универсальных понятий элемента и структуры приводит к следующему обобщению: множество
систем − множество различных проявлений некоторой обобщенной абстрактной системы, а следовательно, элементы и структуры рассматриваемых систем
определенным образом взаимосвязаны друг с другом. В таком случае, имея результаты анализа одной системы, можно прикладывать их к другим системам с
помощью некоторого количества стандартных преобразований. Абстрактная
сложная система может быть рассмотрена как геометрический объект, помещенный в некоторое многомерное пространство, а все многообразие существующих систем − как проекции данного объекта в частные системы координат.
Теория преобразований систем координат рассматривается в рамках векторного исчисления. Математическим аппаратом, позволяющим оперировать
обобщенными n-мерными пространствами и объектами в них, является т е н з о р н ы й анализ [24, 25].
Автор тензорной методологии анализа систем Г. Крон [24] сделал вывод
о том, что инвариантом преобразований структуры является линейная форма,
связанная с каждым элементом сети.
В приложении к теории связи дальнейшее развитие тензорная методология Г. Крона получила в работах [24, 25], в которых впервые использована тензорная методология для анализа вероятностно-временных характеристик в сетях связи.
Для сетевых задач в качестве исходной системы координат принимается
структура исходной сети. Вспомогательная система координат определяется
как структура той же размерности, что и исходная сеть, элементы которой соединены неким другим способом. Из множества вспомогательных сетей выделяется так называемая п р и м и т и в н а я сеть − сеть, состоящая из n не соединенных между собой ветвей − элементов.
Г. Крон показал, что для любой контурной сети примитивная сеть состоит
из отдельных ветвей, каждая из которых короткозамкнута на себя.
Примитивная сеть представляет собой множество n отдельных ветвей,
содержащих элементы сети без непосредственных соединений между ними.
50
Однако некоторые элементы сети в ветвях могут влиять друг на друга, используя общий ресурс.
Если применять данный подход к теории массового обслуживания, уравнение состояния примитивного элемента можно представить формулой Литтла:
N = T,
(2.29)
где Т − время задержки передачи сообщения в узле коммутации (с); N − объем
буфера узла коммутации; λ − интенсивность поступления сообщений.
Геометрические объекты, а также уравнение состояния примитивной сети,
выраженное в терминах этих геометрических объектов, записанные в матричной
форме, имеют тот же вид, что и для элемента этой сети:  − вектор интенсивностей потоков сообщений, протекающих в ветвях; N − вектор объемов буферов
систем массового обслуживания в ветвях; Т − квадратная матрица п × п. Элементы главной диагонали − значения времени задержки. Остальные элементы матрицы отражают влияние систем массового обслуживания друг на друга.
Геометрические объекты, описывающие примитивную сеть:
 N1 
N 
N =  2;
 
 
Nn 
1 
 
 =  2 ;

 
n 
T1,1
T
2,1
T =


Tn,1
T1,2  T1,n 
T2,2  T2,n 
   .

Tn,2  Tn,n 
(2.30)
Инвариантное матричное уравнение состояния примитивной сети N = T
эквивалентно системе n обычных уравнений:
 N1 = T11 ⋅ 1 + T12 ⋅ 2 +  + T1k ⋅ k ;

 N 2 = T21 ⋅ 1 + T22 ⋅ 2 +  + T2 k ⋅ k ;

       
N = T ⋅  + T ⋅  +  + T ⋅  .
n1
n
n2
2
nk
k
 n
(2.31)
Геометрические объекты, необходимые для описания исходной сети, и
уравнения состояния исходной сети имеют одинаковый вид, отличаясь лишь
значениями компонентов.
51
Геометрический объект, связывающий переменные обеих систем, называется тензором преобразования. Переменными в контурных сетях являются интенсивности потоков сообщений. Уравнение преобразования принимает следующий вид:  =C⋅' где  − вектор интенсивности поступления сообщений
для примитивной (вспомогательной) сети; ′ − вектор интенсивности поступления сообщений для исходной сети; С − матрица преобразования интенсивностей между сетями. Интенсивности потоков ветвей примитивной сети можно
выразить через интенсивности контурных потоков исходной сети:
1 = C11 ⋅ 1′ + C12 ⋅ 2′ +  C1k ⋅ k′ ;
 = C ⋅  ′ + C ⋅  ′ +  C ⋅  ′ ;
 2
21
1
22
2
2k
k

        ;
n = Cn1 ⋅ n′ + Cn 2 ⋅ n′ +  Cnk ⋅ k′ .
(2.32)
Матрица тензора преобразования запишется так:
C11 C12 C1k; 


C
C

C
;
2
1
2
2
2
k

C=
 ;


Cn1 Cn2 Cnk. 
(2.32 а)
( )
N = CT ⋅ N'
(2.33)
Матрица значений времени задержки в исходной сети:
T' = CT ⋅T ⋅C.
(2.34)
Уравнение состояния исходной сети в матричной форме имеет вид:
N ′ = T ′⋅,
(2.35)
 в′ = C ⋅  ′ ,
(2.36)
N в′ = T ⋅ C ⋅  ′.
52
(2.37)
Результатом решения системы уравнений является вектор интенсивностей контурных потоков сообщений. В том случае, если вспомогательная сеть
является примитивной n-контурной сетью, интенсивность поступления вызовов
в отдельных ветвях исходной сети определяется по формуле (2.36), а объемы
буферов систем массового обслуживания – по выражению (2.37).
Рассматриваемый подход дает значительное упрощение задачи описания
и анализа не только сетей массового обслуживания при моделировании информационных систем, но и задач из многих других областей.
Например, в работе [33] представлена задача решения бухгалтерской информации по учету объектов основных средств корпорации связи (поступление, ввод в эксплуатацию, амортизация, списание). Операция производится
один раз в месяц. Передается около 100 000 записей по каждому из филиалов
корпорации. Система потоков бухгалтерской информации была представлена
как система массового обслуживания (рис. 2.25).
Табель
2
Проекты
4
1
7
6
Зарплата
8
12
Персонал
Запасы
13
5
3
Закупки
9
14
ОС
10
18
11
15
ГК
Кредиторы
19
16
21
23
22
17
РУЗ
20
24
Казначейство
Дебиторы
Рис. 2.25. Сеть потоков данных в виде СеМО с очередями
53
Используя тензорную методологию, систему можно описать следующим
образом:
 1 
T1,1 0
 N1 
 
0 T
 
2,2
 = 2  ; N =  N2  ; T = 

 
 
 

 
24
N24
0 0
0 
 0 
  .

 T24,24

(2.38)
Для анализа потоков данных в работе [81] были выбраны следующие контуры обхода: а: 2 7 20 24 17 9 1; b: 6 13 18 22 11 4; с: 3 23 16 9 1; d: 8 12 14 21 17
9; е: 5 15 7; f: 10 19 7 4.
Далее определяется матрица тензора преобразователя С и транспонированная матрица СТ, с использованием которых затем строится система уравнении
по выражениям (2.33) – (2.37):
− N1 + N 2 + N 7 + N 9 − N17 + N 20 + N 24 = (T1,1 + T1,2 + T7,7 + T9,9 +

+T17,17 + T20,20 + T24,24 )a + (T1,1 + T9,9 )c + (T9,9 + T17,17 )d −
−T  − T  ;
 7,7 e 7,7 f
− N 4 − N 6 + N11 + N13 + N18 − N 22 = (T4,4 + T6,6 + T11,11 + T13,13 +

+T18,18 + T22,22 )b − T4,4 f ;
− N + N − N − N − N = (T + T ) + (T + T + T +
3
9
16
23
1,1
9,9
a
1,1
3,3
9,9
 1

+T16,16 + T23,23 )c + T9,9d ;
− N − N − N + N − N + N = (T + T ) + T  +
2
12
14
17
21
9,9
17,17
a
9,9 c
 8
+(T8,8 + T9,9 + T12,12 + T14,14 + T17,17 + T21,21 )d ;

− N 5 − N 7 + N15 = −T7,7 a + (T5,5 + T7,7 + T15,15 )e + T7,7 f ;
 N − N + N − N = −T  − T  + T  + (T + T +
7
10
19
7,7 a
4,4 b
7,7 e
4,4
7,7
 4
+T10,10 + T19,19 ) f .
(2.39)
Следовательно, тензорная методология является также мощным инструментом для исследования характеристик сложных систем. Универсальность и
общность описаний и рассуждений создает предпосылки для широкого применения методологии в современных условиях.
Приведенный подход использования тензорной методологии для описания
внутренней интеграции современной системы управления предприятием связи
54
позволяет описать в полной мере одну из сторон деятельности системы и происходящие в ней процессы.
2.5. Модель управления сетью на основе нечеткой логики
2.5.1. Обобщенная модель иерархического управления сетью связи
В соответствии с рекомендациями международного союза по электросвязи управление телекоммуникационными сетями строится по четырехуровневой
схеме: уровень управления элементами сети; уровень управления сетью; уровень управления услугами; уровень управления бизнесом [1, 2].
Критериями управления бизнесом являются, например, доходность сети
Д и инвестированность сети И за определенный промежуток времени ∆Т.
Критериями уровня управления услугами, например, являются объем использования услуг VS и качество предоставляемых услуг QS за время ∆Т. Критериями уровня управления сетью, например, являются степень производительности сети в целом  и по трактам Т, уровень загрузки (трафика) Y сети,
степени готовности КГ, ремонтопригодности КР и контролепригодности КК сети, степень (объем) обновления таблиц маршрутизации Vм, время изменения
конфигурации сети ∆ТR с момента изменения сетевой ситуационной обстановки
SN, степень безопасности от несанкционированного доступа Se, достоверность
передачи данных в сети D и т. д.
Критериями уровня управления элементами сети (канал, тракт, линия связи, узел коммутации, маршрутизатор, состав и состояние их программного
обеспечения и т. д.) являются степень работоспособности Op (в зависимости от
их состояния WE), которая формируется на основе измеряемых характеристик
eq (атрибутов, параметров), свойственных конкретным элементам, и степень

контролепригодности КК, зависящая от вектора контролируемых параметров e
элементов сети (NE). При этом эти состояния можно разбить на классы: WР −
работоспособные, Wпо − предотказные, Wо – отказные. Последние два класса
могут возникать из-за блокировок, вызванных резким повышением нагрузки,
нарушениями и повреждениями (дефектами) d, возникающими случайно в платах, блоках и составных частях элементов сети. Естественно с точки зрения
управления для достижения правильного функционирования сети необходимо
знать своевременно точное ее состояние и своевременно устранять ее предот55
казные и отказные состояния с целью минимальной потери качества QS услуг и
максимума удержания объема обслуживания услуг VS.
Таким образом, эффективность и качество управления сетью существенно зависят от эффективности функционирования уровня управления элементами. В связи с этим построим формальную зависимость критериев уровней
управления.
На первом уровне
O p j = f (W E j ), j = 1, m ;
(2.40)

K K j = f ( e ), K K j ∈ [0, 1],
(2.41)
где m – количество элементов сети, KKj − коэффициент контролепригодности
элемента сети, зависящий от количества контролируемых параметров (контрольных точек) и их информативности.
На втором уровне



S N = f (Op1 , Op 2 , ..., Op m ); KР = f (Op , KK ); KГ = f (KP, KK);  = f (Op, Y, KГ ); (2.42)

∆TR = f (SN, KГ );VM = f (SN , ∆TR , KГ ); Se= f (Op, KK ); D= f (SN , KГ, Se).
(2.43)
На третьем уровне
VS = f (, VM, KГ);
(2.44)
QS = f (, Se, Y, D, KГ ).
(2.45)
На четвертом уровне
Д = f (VS , QS );
(2.46)
И= f (Д, QS ).
(2.46 а)
Процесс управления объектом исследования можно представить схемой
(рис. 2.26) [26, 27, 32].
Обобщенная математическая модель управления представляется в виде
упорядоченного множества:
МУП = < T, X, Y, U, Q, Z, L, F, , P, C, A, B >,
где Т = {t} – множество моментов управления;
56
(2.47)
X = {x} – множество входных воздействий на объект управления (ОУ);
Y = {y} – множество выходных откликов ОУ;
U = {u} – множество управлений на объект;
Q = {q} – множество внутренних состояний;
Z = {z} – множество целей;
L, F – операторы перехода состояний и выходов соответственно:
L: T × X × Q → Q;
F: T × X × Q → Y;
 − оператор алгоритма управления;
P = {p(q)} – множество вероятностных мер;
C = {c(u)} – множество цен управления;
А = {(u)}, B = {(u)} – множества ошибок управления первого и второго
рода соответственно.
Рис. 2.26. Обобщенная система управления: ОУ – объект управления;
К – канал связи; ИУ – исполнительное устройство; УУ – устройство управления;
ЛПР – лицо, принимающее решение;  − ненаблюдаемое воздействие;
XК, YК – результаты измерений
В основе любого управления лежит информация, которая может быть
представлена упорядоченной парой множеств
In = < XК, YК >,
тогда собственно само управление имеет зависимость через алгоритм
57
(2.48)
U = (In, Z*).
(2.49)
Здесь Z*– подмножество выбранных целей;  − оператор (алгоритм),
формирующий управление U, : In × Z* → U.
С учетом приведенного выше модель управления можно представить зависимостью:
Y = F (T, X, U, ).
(2.50)
Здесь F – оператор, который собственно и является математической моделью и определяется парой F = <St, b>, где St − структура; b – вектор параметров, например: Y = b0 + b1T + b2X + b3U + b4.
В соответствии с рекомендацией МСЭ управление сетью связи строится в
виде отдельной сети согласно концепции TMN и является четырехуровневым.
С учетом изложенного эту сеть можно представить в виде схемы, приведенной
на рис. 2.27.
Ξ1
X1
Среда
Ξ2
X2
Ξ3
X3
Ξ4
X4
Y
F1
F2
F3
F4
U1
U2
U3
U4
Ψ
Z
Рис. 2.27. Иерархическая схема управления сложного объекта: Fk – оператор
объекта управления k-го уровня, k = 1, …, 4;  − оператор, устанавливающий
зависимость выхода и цели управления Y = Ψ (Z)
Для схемы управления, приведенной на рис. 2.27, обобщенная математическая модель иерархического управления имеет вид:
Y = F4(F3(F2(F1(X1, U1, 1), U2, 2), U3, 3), U4, 4),
( 2.51 )
где Fk − оператор k-го уровня управления, k = 1, …, 4.
Однако приведенная схема управления (см. рис. 2.27) отображает так называемый «конвейерный» тип управления. Здесь в явном виде не просматриваются элемент сети и элемент коррекции ниже расположенного уровня управ58
ления со стороны верхних уровней. С учетом изложенного иерархическая схема
управления принимает вид, представленный на рис. 2.28.
1
0
Y0
X0
Y2
F1
U*1
U11
U*2
4
3
Y1
F0
U0
2
F2
U21
F3
U*3
U3
F4
U*4
Z
Y
Y3

U4 U*Z
Рис. 2.28. Конвейерно-адаптивное управление: F0 − оператор элемента сети;
Х0 − известные воздействия окружающей среды; U i* − управление с
вышестоящего уровня; U Z* − коррекция значения Y выхода уровня 4;
 − ненаблюдаемое воздействие
Обобщенная математическая модель для данной схемы управления
имеет вид:
Y = F4 ( F3 ( F2 {F1 ( F0 ( X 0 ,U 0 ,U 1* , Ξ 0 )U 1 ,U 2* , Ξ 1 )U 2 ,U 3* , Ξ 2 )U 3 ,U 4* , Ξ 3 )U 4 ,U Z* , Ξ 4 ), (2.52)
где i − неизвестный вектор воздействий на каждом уровне управления.
Учитывая, что телекоммуникационная сеть связи является сложной распределенной структурой, ее модель управления можно представить в виде схемы, приведенной на рис. 2.29.
Обобщенная математическая модель иерархического управления
имеет вид:
Y = F4 ( F3 Σ k ( F2 k Σ j ( F1 j Σ i ( F0(i j ) ( X 0( ij ) , U 0( ij ) , U 1(i j )* , Ξ (0 jj) ), U 1 j , U 2* j , Ξ 1 j );
U 2 k , U 3*k , Ξ 2 k ), U 3 , U 4* , Ξ 3 ), U 4 , U Z* , Ξ 4 ), i = 1,..., n ,
(2.53)
j = 1,..., m , k = 1,..., q ,
где F0(i j) − оператор сетевого элемента NEi подсети j; F1 jΣi − оператор агрегирования по i первого уровня управления в подсети j; F2kΣj − оператор агрегирования
по k второго уровня управления сети j; F3Σk − оператор агрегирования по q
третьего уровня управления; F4 − оператор четвертого уровня управления
59
(управления бизнесом); n − количество сетевых элементов NE в под сети j; m –
количество подсетей NE в сети k; q – количество сетей, обслуживаемых региональной TMN.
01
Х01
Y01(1)
(1)
01
F
U01 U*11
11
02
Х02
Y02(1)
F02(1)
U02
0n
Х0n
FF11
Y(1)11
11
U*12
21
U11 U*21
F21
Y(1)0n
F01(1)
Y21
U21 U*31
4
3
U0n U*1n
0101

F3
F
U3 U*
4
*
U01 U 11
Х0n
Y(m)0n
F01(m)
2q
U4 U*Z
(q)*
U21
Y2q
Y(q)11
U1m U*2m
F2q
Y(q)1m
*
U0n U 1n
Уровни 0

1m

1m
F1m
0n
F4
Z
Y(1)1m
Y(m)01
( m)
01
Х01
Y4
Y3
U2q
I
U*3q
II
U2(qm)*
III
IV
Рис. 2.29. Иерархическая схема управления телекоммуникационной сетью:
F1m, F1q, F3 – агрегирующие операторы соответствующих уровней:
Yij – выходные векторы значений, соответствующих уровней; U –векторы
управлений
60
Составной частью любой сложной системы управления является контроль и диагностика (КД) состояния ОУ или мониторинг. Система контроля и
диагностики ОУ есть специальный вид управления по поддержанию регламентированного технического состояния объекта наблюдения. Агрегированную
модель системы КД можно представить упорядоченной системой множеств:
M КД = < T*, E, , Π, Φ, P, C, A, B >,
где
(2.54)

E = {ei }im=1 − множество технических состояний объекта, E ⊂ Q;

e = (ei1 , ei 2 ,..., ein ), еij – обобщенный признак i-го агрегированного состояния,
j = 1, …, n;  = {еij}i = 1, …, m} – множество признаков всех технических состояний; Π = { j }nj =1 − множество проверок для соответствующего признака j,
П ⊂ U; T* = {t} – множество моментов t контроля, Т* ⊂ Т; Φ – оператор выхоm
да, Φ: T*× E × Π → Θ; P = { p ( ei )}i =1 – множество вероятностных мер;
C = {c( j )}nj =1 − множество цен проверок; A = { j }nj =1 , B = { j }nj =1 − множество
ошибок j и второго j рода проверок πj.
Модель объекта контроля и диагностики описывается математическими
моделями исправного и неисправного технического объекта:
Y = F0 (X, Q, T),
Yi = Fi (X, Q, T),
i ∈ Def,
(2.55)
(2.56)
где F0, Fi – исправный и неисправный операторы (передаточные функции) объекта; Def ={di} – множество неисправностей, Def =  (Ed), Ed – множество неисправных состояний, Ed ⊂ E.
Известно, что контроль и диагностирование (или мониторинг) в структуре управления сложной системы решает три основные задачи.
1. Проверка работоспособности объекта диагностики (или управления). В
результате решения этой задачи происходит переход к применению ОУ либо по
прямому назначению, либо к анализу его состояния.
2. Поиск дефектных элементов в ОУ. При решении этой задачи должна
быть выяснена первичная причина отказа или должны быть найдены дефектные
элементы.
3. Прогнозирование технического состояния ОУ.
61
На основе результатов контроля и диагностики решаются задачи управления. При этом основными факторами всякого управления являются цель управления (Z*); информация о состоянии объекта и природы (In); воздействие на объект, т. е. собственно управление (U) и алгоритм управления (), U =  (In, Z*).
Однако чаще всего в реальных условиях осуществление задач управления
объектом эффективно и в полном объеме не достигается из-за его сложности,
неполноты информации об окружающей среде и состоянии объекта, неточно
сформулированной цели управления, ограниченности ресурсов, дефицита времени принятия решения и других факторов. В этой связи в модели управления
ее составляющие могут формулироваться в концепциях теории нечетких (fuzzy)
множеств. Тогда в зависимости от конкретной ситуации возможны различные
варианты моделей управления.
МУП = < T, X, Y, U, Q , Z, L, F, , G, C, A, B >,
(2.57)
где Q = {q /  (q)} − нечеткое множество состояний; (q) – нечеткая функция
принадлежности, (q) ∈ [0, 1]; G{g(q)} – множество нечетких мер, g(q) ∈ [0, 1].
~ 
, Q
МУП = < T, X, Y, U
, Z , L, F, , G, C, A, B >,
 ={u/ (u)} – нечеткое множество управлений (каналов);
где U
(2.58)
~
Z = {z/  (z)} –
нечеткое множество целей.
 , Q , Z , L, F, , G, C
, A, B >,
МУП = < T, X, Y, U
(2.59)
~
где C = {c/(c)} − нечеткое множество затрат.
Иерархическая модель объекта управления с нечеткими составляющими
имеет вид:
Y = F4 (F3 (F2 (F1 (X1, U1, 1), U2, 2), U3, 3), U 4, 4).
(2.60)
Обобщенная математическая модель системы контроля и диагностики в
составе системы управления при нечетких условиях представляется упорядоченным множеством:
MКД = < T*, E , , Π, Φ, G, C , A, B >.
62
(2.61)
Здесь E – множество нечетких состояний объекта; C − множество нечетких цен проверок или ограничений; G − множество нечетких мер.
2.5.2. Обобщенная схема управления сетевым элементом
От качественного функционирования сетевых элементов NE существенно зависит и функционирование всей сети связи в целом. Поэтому целью
управления сетевым элементом является поддержание его состояния в заданном фазовом пространстве средствами контроля и диагностики (мониторинга),
которое достигается своевременной доставкой контролирующей информации
до устройства управления (УУ) и управляющей информации до объекта управления.
Сетевые элементы NE по своей структуре и назначению в телекоммуникационной сети неоднородны. С точки зрения как объектов управления их
можно классифицировать как пассивные и активные.
К пассивным NE можно отнести оборудование, которое является несложным, и не обладает самоорганизующими свойствами. В таких NE не проявляется инициатива по самовосстановлению и изменению структуры с целью выполнения своих непосредственных задач. Например, мультиплексоры, приемопередающие (обычные и оптические) устройства, регенераторы, кросс-коммутаторы, хотя в этих устройствах и реализованы встроенные системы контроля и
диагностики.
К активным NE можно отнести узлы коммутации, Switch – коммутаторы,
маршрутизаторы, некоторые сетевые шлюзы, базы данных. Приведенные NE
характеризуются уже некоторым техническим интеллектом.
В cвязи с этим в соответствии с идеологией TMN структурные схемы
управления пассивных и активных NE будут различаться, как показано на
рис. 2.30, 2.31 [26, 32].
Схема управления, приведенная на рис. 2.31, отличается от ранее рассмотренной модели (рис. 2.30) тем, что здесь вводятся оператор алгоритмов
управления А (⋅, ⋅) и множество наиболее приемлемых целей ZА*⊂ ℜ = {z},
свойственных данному NE в системе управления. Это собственно и определяет
относительный «суверенитет» активных NE, т. е. способность определять свое
фазовое состояние самостоятельно в зависимости от дестабилизирующих факторов в рамках «дозволенного».
63

Z*
УУ
(менеджер)
MIB
KU
KR
УУВ
(агент)
Xd
Yd
U
Kx
X
Ky
ИМ
UU
MIB
Y
ОУ(NE)
Рис. 2.30. Структурная схема управления пассивным сетевым элементом:
MIB − информационная модель ресурса или информационная база управления
модели; УУ, УУв (ведомое) − устройства управлении или процессоры; Кx, Кy –
преобразующие устройства сигналов параметров; ИМ – исполнительный механизм, или преобразователь сигналов управления; КU, КR − каналы управления
и реакции соответственно
64

Z*
УУВ
MIB
(менеджер)
KU
KR
ZА*
А
УУВ
(агент)
Xd
Yd
U
Kу
Kx
X
UU
MIB
Y
ОУ(NE)
Рис. 2.31. Структурная схема управления активным сетевым элементом
65
2.5.3. Обобщенная схема управления подмножеством сетевых элементов
В сети связи или в современных мультисервисных телекоммуникационных сетях множество сетевых элементов NE неоднородно. При этом вышестоящий менеджер (или УУ) по уровню иерархии TMN управляет определенным подмножеством NE. Модель такого управления приведена на рис. 2.32.
Транспортные
функции
Управляющая
подсистема
Алгоритм
MIB
Агент

Z*
Цель
УУ
(менеджер)
Транспортные
функции
Управляемая
система NE1
Управляемая
система NEn
Управляемая
система NE2
Рис. 2.32. Поллинговая схема управления сетевыми элементами
В рассмотренной модели (см. рис. 2.32) подмножества NE имеют разный
характер, тогда исполнение алгоритмов управления может быть следующим:
алгоритм управления только пассивного подмножества NE;
алгоритм управления только активного подмножества NE;
алгоритм управления комбинированного подмножества.
Взаимодействие менеджера в модели (см. рис. 2.32) с каждым элементом
NE происходит в форме определенного упорядоченного опроса, которая называется поллинговой системой (ПС). Данная система считается разновидностью
66
СМО с несколькими очередями и с одним общим обслуживающим устройством
(сервером, здесь в качестве него – менеджер) или несколькими устройствами.
Математические модели систем поллинга достаточно полно рассмотрены Вишневским В. М., Семеновой О. В. в работах [36 − 38]. Математическая модель ПС
для системы мониторинга технологических процессов нефтегазодобывающих
предприятий описана в работе Охотникова Е.С. «Системы мониторинга технологических процессов нефтегазодобывающих предприятий: классификация и математическое моделирование» (электронный научный журнал «Нефтегазовое дело»).
Дискретные системы поллинга характеризуются числом очередей, мест
для ожидания, серверов, процессами поступления и обслуживания заявок, длительностью переключения сервера между очередями, порядком и дисциплиной
обслуживания очередей и, возможно, другими параметрами или конфигурацией
системы. Предполагаем, что очереди пронумерованы от 1 до N, где N − число
очередей в системе (N > 2). Очередь с номером i будем обозначать через Qi,
I = 1, …, N.
Порядком опроса очередей называется правило, следуя которому, сервер
выбирает следующую очередь для обслуживания.
Среди видов порядка обслуживания выделяют следующие [38]:
1. Циклический порядок: сервер посещает очереди в порядке Q1, Q2,...,QN,
Q1, Q2, ..., QN … . Такие системы поллинга называют циклическими.
2. Периодический порядок: задается так называемая таблица поллинга
(Т(1),T(2), .., T(М)) длины М(М  N, T{i}  {l,..., N}, i = 1,…, М. Сервер посещает очереди в порядке QT(1), QT(2), ..., QT(M), QT(1), QT(2), ..., QT(M), … При этом
предполагается, что таблица поллинга содержит номера всех очередей системы.
Частными случаями периодического порядка обхода очередей являются обход
типа «звезда», когда очереди обслуживаются в порядке Q1, Q2, ..., QN, и элеваторный порядок обхода очередей, при котором очереди обслуживаются от первой до последней, а затем − от последней очереди до первой.
3. Случайный порядок, при котором с вероятностью pi, i = 1,…, N на обслуживание выбирается очередь Qi, Σpi = 1. Возможен также и другой вариант
выбора очереди: с вероятностью pij, i, j = l, …, N, после посещения очереди Qi
N
сервер переключается к Qj,
∑p
j =1
ij
= 1, i = 1,..., N .
4. Приоритетный порядок, при котором система имеет очереди разных
приоритетов и какая-либо очередь может быть обслужена, если более приоритетные очереди не содержат заявок.
67
Порядки опроса очередей условно разделяют на статические и динамические. При статическом порядке правило выбора очередей на обслуживание
не меняется в ходе работы системы.
Динамический порядок предполагает выбор очереди на обслуживание в
определенные моменты принятия решений на основе полной или частичной
информации о состоянии системы (например, обслуживание очередей в цикле в
порядке убывания их длины).
Дисциплиной обслуживания очереди называется число заявок, которое
обслуживает сервер за одно посещение очереди. Внутри очереди заявки обслуживаются в порядке, определяемом дисциплиной обслуживания заявок (например, заявки обслуживаются в порядке поступления в очередь).
Среди дисциплин обслуживания очереди (предположим, что это очередь
Qi выделяют следующие:
1. Исчерпывающую дисциплину, при которой сервер обслуживает заявки
до тех пор, пока очередь не опустеет.
2. Шлюзовую дисциплину, при которой сервер обслуживает лишь те заявки, которые находились в очереди в момент опроса (момент завершения подключения к ней сервера). Заявки, поступившие в очередь после момента опроса, обслуживаются в следующем цикле. Если сервер обслуживает только те заявки, которые находились в очереди в момент начала цикла (момент опроса
первой очереди), то говорят о глобально-шлюзовой дисциплине.
3. li-ограниченную дисциплину, при которой число заявок, которое может
обслужить сервер, ограничено числом li, li > 1. Среди ограниченных дисциплин
различают исчерпывающие и шлюзовые. При ограниченной исчерпывающей
дисциплине сервер обслуживает очередь до тех пор, пока не произойдет одно
из двух событий: либо будут обслужены l заявок, либо очередь опустеет. Ограниченная шлюзовая дисциплина предполагает обслуживание до тех пор, пока
будут обслужены либо l заявок, либо все заявки, которые находились в очереди
в момент ее опроса. Частный случай li = 1 иногда называют неисчерпывающим
обслуживанием.
4. li-уменьшающую дисциплину, при которой сервер обслуживает заявки
в очереди до тех пор, пока ее длина не станет на li меньше, чем была в момент
подключения сервера, либо пока очередь не опустеет, li ≥ 1. При li = 1 эту дисциплину также называют полуисчерпывающей.
5. Т-ограниченную дисциплину, при которой время пребывания сервера у
68
очереди ограничено. Эта дисциплина также может быть шлюзовой или исчерпывающей.
6. Пороговую дисциплину, при которой сервер обслуживает очередь, если
число заявок в ней не меньше заданной величины (порога).
7. Случайную дисциплину, при которой число заявок, которое может обслужить сервер, определяется значением дискретной случайной величины i
имеющей закон распределения {aij , j ≥1} Закон распределения может меняться
при каждом посещении очереди. Значение случайной величины ξi разыгрывается при каждом опросе очереди. Некоторые случайные дисциплины подразделяются следующим образом:
a) биномиальная дисциплина, при которой случайная величина ξi имеет
биномиальное распределение с параметрами Хi и рi, где Хi − число заявок в
очереди Qi в момент опроса, рi − некоторое число, 0 < рi < 1. Для данной дисдля j X ;
Xi − j
j
i
j
j
> i
циплины ai = CXi pi (1 − pi ) , j = 1, X i , ai = 0
б) дисциплина Бернулли, при которой первая заявка в очереди Qi обслуживается с вероятностью 1, а каждая последующая − с заданной вероятностью
рi. С вероятностью 1 − рi сервер покидает очередь. Для данной дисциплины
aij = p j −1 , j ≥ 1.
Если все очереди системы поллинга имеют дисциплины обслуживания
одного вида, то говорят о системе поллинга с дисциплиной обслуживания следующего вида: с исчерпывающей, l-ограниченной или другими дисциплинами
обслуживания. Если дисциплины обслуживания очередей различны, то говорят
о системе поллинга со смешанной дисциплиной обслуживания.
Порядок обхода очередей и дисциплины их обслуживания составляют политику обслуживания в системе поллинга − это правило выбора следующей заявки в системе на обслуживание.
Среди систем поллинга различают системы с дискретным временем (время поделено на равные интервалы, называемые тактами дискретизации) и системы с непрерывным временем.
Если процессы, характеризующие очереди системы (процессы поступления и обслуживания заявок, процессы, определяющие длительности переключения сервера между очередями, и, возможно, другие процессы), соответственно являются стохастически эквивалентными для всех очередей, то сис69
тема поллинга называется симметричной, или однородной системой. В противном случае система называется несимметричной, или неоднородной.
Если сервер не затрачивает время на переключение между очередями, то
говорят о системе с мгновенным переключением сервера между очередями, в
противном случае − о системе с немгновенным переключением сервера.
Если не оговорено иное, полагают, что система поллинга является несимметричной, число ее очередей конечно, очереди имеют неограниченное число
мест для ожидания, переключение сервера между очередями немгновенно. Если в очереди нет заявок, то сервер сразу же ее покидает. Предполагается также,
что внутри очереди заявки обслуживаются в порядке поступления.
Целью большинства исследований систем поллинга является определение
среднего времени ожидания в каждой из очередей системы. Однако не всегда
удается получить явные формулы для вычисления этих характеристик, поэтому
значительное внимание уделяется нахождению приближенных формул [38], а
также уточнению уже полученных приближенных значений. Иногда задача определения среднего времени ожидания сводится к нахождению взвешенной
суммы этих характеристик. Под взвешенной суммой средних времен ожидания
понимается выражение:
N
∑  M [T
i =1
i
Wi
],
(2.62)
где TWi − случайная величина, характеризующая время ожидания в очереди Qi,
M [TWi ] − математическое ожидание; i =(i ⋅ tSi) − загрузка очереди Qi; i  ин-
тенсивность потока заявок, tSi − среднее время обслуживания заявок в очереди
Qi, i = 1,…, N.
Согласно формуле Литтла N = T, взвешенная сумма средних времен
ожидания представляет собой среднее количество работы в системе в произвольный момент времени. Под количеством работы в некоторый момент времени понимается время, которое затратит сервер на обслуживание заявок, находящихся в системе в этот момент.
2.5.4. Транспортные функции
Как видно из информационной архитектуры TMN [1], все приведенные
выше схемы содержат в себе цепочки транспортных функций, которые являются элементами транспортной сети передачи данных TMN.
70
Транспортная сеть состоит из каналов и трактов, качественное функционирование которых существенно определяет надежность доставки услуг связи
по сети передачи данных (СПД) до потенциального потребителя.
Математические модели каналов некоторых СПД достаточно хорошо
изучены как отечественными, так и зарубежными учеными [39] с точки зрения
доставки услуг связи до потребителя, где допускается высокая избыточность
информации. Однако для специальных транспортных сетей (например, TMN),
где передается некоммерческая информация, каналы связи мало изучены
(рис. 2.33). Особенно это относится к каналам связи для передачи приема контрольно-диагностической информации о состоянии сетевых элементов NE, так
как на основании этой информации в конечном итоге формируется стратегия
обслуживания информационной телекоммуникационной сети.
Задачи, связанные с описанием моделей функционирования трактов и каналов СПД РСУ, рассмотрены в диссертационной работе Мочалова В. П. Данные задачи являются многомерными и решаются на основе теории СМО и марковского процесса. Решение этих задач приближенное, даже при условии ряда
оговорок, условий и при наличии исходной статистической информации.
Поэтому представляют интерес разработки и исследования моделей каналов связи с использованием аппарата теории нечетких множеств и их влияние на процессы принятия решения о состоянии сетевых элементов NE.
Управляющая система
Интерфейс
с MIB
Менеджер
Управляемая система
Фильтрация,
мониторинг

KU
Агент

KU
Модель
управляемого
ресурса
Транспортные
функции
KR
KR
Модель управляемого ресурса, содержащая текущие
значения характеристик ресурсов
Управляемый физический
ресурс (канал, маршрутизатор, ОС, СУБД)
Рис. 2.33. Взаимодействие менеджера, агента и управляемого физического
ресурса через каналы управления КU и отклика (реакции) КR
71
Контрольные вопросы
1. Какие основные характеристики модели управления потоками информации вы знаете?
2. Приведите модель централизованной системы технической эксплуатации.
3. Приведите модель системы управления эксплуатацией элементов сети
для управления устранением неисправностей (прикладная функция FM).
4. Приведите обобщенную модель системы управления эксплуатацией (СУЭ).
5. Приведите схему процессов выполнения услуг.
6. В чем состоит особенность мультисервисной телекоммуникационной сети?
7. Покажите взаимодействие моделей СМО для СУЭ и системы управления услугами (СУУ).
8. Поясните особенность структурно-функциональная модели системы
управления услугами.
9. Что такое «нейронная сеть» в системах управления?
10. Приведите пример схемы управления множественным доступом в радиосистемах на основе нейронной сети.
11. В чем заключается смысл тензорного анализа в системах управления
сетью связи?
12. Приведите обобщенную систему управления объектом управления.
13. Приведите иерархическую схему управления телекоммуникационной сетью.
14. Приведите структурную схему управления пассивным сетевым
элементом.
15. Приведите структурную схему управления активным сетевым
элементом.
16. В чем заключается смысл поллинговой схемы управления сетевыми
элементами.
17. Приведите схему поллинговой схемы управления сетевыми элементами.
72
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Создание единого центра управления сетью позволяет перейти к новым
технологиям обслуживания телекоммуникационных систем. Внедрение централизованной системы управления и администрирования телекоммуникационной
сети дает возможность на всех уровнях управления отслеживать состояние сетевых элементов в режиме реального времени.
Каждый уровень управления решает свои задачи, причем вышестоящие
уровни агрегируют текущую информацию, поступающую от нижних уровней, с
целью получения укрупненных показателей качества обслуживания и корректирующих решений (управлений) для нижестоящих уровней. С учетом того,
что телекоммуникационная сеть и сеть управления являются сложными, понятно, что достоверность показателей качества облуживания и управления (принятия решения) на каждом уровне зависит от качества поступающей информации
нижестоящего уровня. Анализ использования систем управления в современных сетях электросвязи показывает, что данная проблема является актуальной
и можно отметить следующие положения.
1. Системы управления являются распределенными и иерархическими,
с выделенными сетями передачи данных, сложными, многофункциональными,
с нечеткими критериями и целями управления.
2. Уровни иерархии управления можно охарактеризовать условно двумя
слоями: технического управления (техническая эксплуатация), бизнес-процессов. В состав первого слоя входят уровни управления элементами сети EN и
управления сетью, в состав второго – уровни управления услугами и управления бизнесом (административное управление).
3. Идеологией построения РСУ остается концепция TMN с дальнейшей ее
модернизацией, т. е. с внедрением программных комплексов CORBA с ядром
ORB (брокер объектных запросов), COM (компонентная объектная модель) и др.
4. Внедрение интегрированной системы управления современной телекоммуникационной сетью связи на основе идеологии OSS, являющейся дальнейшим развитием концепции TMN (см. рис. 1.12).
5. Математическое обеспечение разработок процессов управления сетями
связи всех уровней основывается на теории СМО, которая позволяет относительно точно охарактеризовать эти процессы для стационарных состояний таких систем при условии наличия полной информации исходных данных как де73
терминированных, так и статистических. Однако данные модели недостаточно
адекватно отображают техническое состояние сети в критических ситуациях.
6. Для управления сетями связи с быстроменяющейся обстановкой (беспроводные сети) предлагается использование методов теории нейронных сетей. Однако здесь также возникают проблемы неполноты информации.
7. Для исследования характеристик сложных систем (сетей связи) находит применение тензорная методология, которая может быть универсальным
средством описания и оценки эффективности функционирования систем управления сетями связи.
8. Сложность системы управления телекоммуникационной сети и отсутствие полной информации о состоянии элементов сети в быстро меняющейся
обстановке делают необходимым при анализе и принятии решений в системе
управления использование методов теории нечетких множеств.
Библиографический список
1. РД 45.174-2001. Построение систем управления сетями связи операторов взаимосвязанной сети связи Российской Федерации / Минсвязи России.
М., 2001. 44 с.
2. Контроль качества в телекоммуникациях и связи / Под ред. А. В. Ив а н о в а. М.: Сайрус системс, 2001. Ч. 2. 334 с.
3. Г р е б е ш к о в А. Ю. Стандарты и технологии управления сетями связи /
А. Ю. Г р е б е ш к о в. М.: Эко-Трендз, 2003. 288 с.
4. Д ы м а р с к и й Я. С. Управление сетями связи: принципы, протоколы,
прикладные задачи / Я. С. Д ы м а р с к и й, Н. П. К р у т я к о в а, Г. Г. Я н о в с к и й.
М.: Эко-Трендз, 2003. 384 с.
5. Г р е б е ш к о в А. Ю. Управление сетями электросвязи по стандарту
TMN: Учебное пособие / А. Ю. Г р е б е ш к о в. М.: Радио и связь, 2004. 155 с.
6. Г р е б е ш к о в А. Ю. Управление и технический учет ресурсов в телекоммуникациях / А. Ю. Г р е б е ш к о в. М.: Ириас, 2008. 326 с.
7. Б а к л а н о в И. Будет ли работать OSS в России? / И. Б а к л а н о в // Connect. 2005. № 2. С. 122 − 129.
8. К л е й н р о к Л. Теория массового обслуживания / Л. К л е й н р о к. М.:
Машиностроение, 1979. 432 с.
74
9. К л е й н р о к Л. Вычислительные системы с очередями / Л. К л е й н р о к. М.: Мир, 1979. 600 с.
10. Ж о ж и к а ш в и л и В. А. Сети массового обслуживания. Теория и
применение к сетям ЭВМ / В. А. Ж о ж и к а ш в и л и, В. М. В и ш н е в с к и й. М.:
Радио и связь, 1988. 192 с.
11. Б а ш а р и н Г. П. Анализ очередей в вычислительных сетях. Теория и
методы расчета / Г. П. Б а ш а р и н, П. П. Б о ч а р о в, Я. А. К о г а н. М.: Наука,
1989. 336 с.
12. Б о ч а р о в П. П. Теория массового обслуживания / П. П. Б о ч а р о в,
А. А. П е ч и н к и н / РУДН. М., 1995. 529 с.
13. В и ш н е в с к и й В. М. Теоретические основы проектирования компьютерных сетей / В. М. В и ш н е в с к и й. М.: Техносфера, 2003. 506 с.
14. Б а ш а р и н Г. П. Лекции по математической теории телетрафика:
Учебное пособие / Г. П. Б а ш а р и н / РУДН. М, 2004. 186 с.
15. С е м е н о в Ю. В. Проектирование сетей связи следующего поколения /
Ю. В. С е м е н о в. СПб: Наука и техника, 2005. 240 с.
16. Б о е в В. Д. Моделирование систем. Инструментальные средства GPSS
World: Учебное пособие / В. Д. Б о е в. СПб: БХБ-Петербург, 2004. 368 с.
17. О л и ф е р В. Г. Компьютерные сети. Принципы, технологии, протоколы / В. Г. О л и ф е р, Н. А. О л и ф е р. СПб: Питер, 2006. 958 с.
18. К о с т и н А. А. Модели и методы проектирования систем управления
телекоммуникационными сетями: Дис… доктора техн. наук. Санкт-Петербург,
2003. 355 с.
19. К о с т и н А. А. Системы управления сетями электросвязи и услугами.
Стандарты и эволюция / А. А. К о с т и н, Н. П. М а м о н т о в а // Труды междунар.
конф. по информационным сетям и системам «Icinas-200» / СПбГУТ им. проф.
М. А. Бонч-Бруевича. СПб, 2000. С. 78 − 90.
20. Л о х т и н В. И. Методы повышения эффективности процессов управления в мультисервисных сетях: Дис… канд. техн. наук. Санкт-Петербург,
2006. 142 с.
21. К о р о т к о в Е. С. Математические модели систем управления телекоммуникационными сетями их элементами: Дис… канд. техн. наук. Ставрополь, 2004. 212 с.
75
22. М о ч а л о в В. П. Разработка распределенных систем управления телекоммуникационными сетями и услугами: Дис… доктора техн. наук. Ставрополь, 2006. 395 с.
23. Я к о в л е в С. В. Разработка моделей и методов исследования распределенной системы управления телекоммуникационными услугами: Дис… канд.
техн. наук. Ставрополь, 2007. 175 с.
24. К о м а ш и н с к и й В. И. Нейронные сети в системах управления и
связи / В. И. К о м а ш и н с к и й, Д. А. С м и р н о в. М.: Горячая линия-Телеком,
2002. 94 с.
25. П е т р о в А. Е. Тензорный метод двойственных сетей / А. Е. П е т р о в /
Центр информационных технологий в природопользовании. М., 2007. 496 с.
26. Б ы ч к о в Е. Д. Модель иерархического управления мультисервисной
сетью / Е. Д. Б ы ч к о в // Информационные технологии в науке, образовании и
производстве: Материалы всерос. науч. конф. Казанский ГТУ. Казань, 2007.
С. 416 − 419.
27. Б ы ч к о в Е. Д. Модель управления канальным ресурсом СМО на основе нечетких продукционных правил вывода / Е. Д. Б ы ч к о в // Омский научный вестник. 2010. №1(87). С.177 − 182.
28. М а н е в и ч П. Ю. ЦСС в новом формате / П. Ю. М а н е в и ч // АСИ 3-2008. С. 5, 6.
29. О р л о в а Н. С. Опыт эксплуатации ЕСМА / Н. С. О р л о в а // АСИ-32008. С. 17 – 19.
30. К а р т о ш к и н Ю. В. Система монитринга ВОЛС / Ю. В. К а р т о ш к и н, А. Г. К л и н к о в // АСИ-3-2008. С. 20 − 22.
31. Управление и информационные технологии на железнодорожном
транспорте / Под ред. Л. П. Т у л у п о в а. М.: Маршрут, 2005. 467 с.
32. Б ы ч к о в Е. Д. Математические модели управления состояниями
цифровой телекоммуникационной сети с использованием теории нечетких множеств / Е. Д. Б ы ч к о в / Омский гос. техн. ун-т. Омск, 2010. 236 с.
33. Т р е н о г и й Н. Г. Описание архитектуры управления предприятием
электросвязи на базе ORACLE E-BUSINESS SUITE с использованием тензорной методологии / Н. Г. Т р е н о г и й, Е. А. Б е л о в а т ы й, М. Н. П е т р о в //
Электросвязь. 2008. № 7. С. 12 – 15.
34. C h e z S. Optimal Decentralized Control in the Random Access Multipacket Channel / S. C h e z, S. V e r d u, C. S c h w a r t // IEEE Trans. Automat Contr.
Vol. 34. 1989. P. 1153 – 1163.
76
35. K y u n g S. K w a k. Controlled ALONA with Geometric Capture Probabilities / S. K w a k K y u n g, R. R a o R a m e s h // IEEE Trans. Automat. Contr. Vol. 35.
1990. P. 1270 – 1274.
36. В и ш н е в с к и й В. М. Математические методы исследования система
поллинга / В. М. В и ш н е в с к и й, О. В. С е м е н о в а // Автоматика и телемеханика. 2006. № 2. С. 3 – 56.
37. Модель системы поллинга для исследования широкополосных беспроводных сетей / В. М. В и ш н е в с к и й, Д. В. Л а к о н ц е в и др. // Автоматика
и телемеханика. 2006. № 12. С. 123 – 135.
38. В и ш н е в с к и й В. М. Системы поллинга: теория и применение в широкополосных беспроводных сетях / В. М. В и ш н е в с к и й, О. В. С е м е н о в а.
М.: Техносфера, 2007. 312 с.
39. З а й д л е р Е. Системы передачи дискретной информации / Е. З а й д л е р. М.: Связь, 1977. 512 с.
40. Ш у в а л о в В. П. Прием сигналов с оценкой их качества / В. П. Ш у в а л о в. М.: Связь, 1979. 240 с.
41. Расчет помехоустойчивости систем передачи дискретных сообщений:
Справочник / Под ред Л. М. Ф и н к а. М.: Радио и связь, 1981. 232 с.
42. Теория электрической связи / Под ред. Д. Д. К л о в с к о г о. М.: Радио
и связь, 1999. 432 с.
77
Учебное издание
БЫЧКОВ Евгений Дмитриевич
АДМИНИСТРИРОВАНИЕ И УПРАВЛЕНИЕ
В ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННЫХ СЕТЯХ
Часть 1
Редактор Н. А. Майорова
Корректор И. А. Сенеджук
***
Подписано в печать 30.08.2014. Формат 60 × 84 1/16.
Офсетная печать. Бумага офсетная. Усл. печ. л. 4,9. Уч.-изд. л. 5,5.
Тираж 100 экз. Заказ .
**
Редакционно-издательский отдел ОмГУПСа
Типография ОмГУПСа
*
644046, г. Омск, пр. Маркса, 35
78
Документ
Категория
Без категории
Просмотров
11
Размер файла
1 391 Кб
Теги
1589
1/--страниц
Пожаловаться на содержимое документа