Research of transportation network management models

DOI: 10.31673/2412-9070.2021.060310

Abstract

The research results of a mathematical model of the Multiprotocol Label Switching (MPLS) tunneling mechanism, which is a mass service network with sequential queues, are provided. The mathematical model of the tunneling mechanism in the MPLS network is considered. The effects of fragmentation and adhesion in packets of packages transmitted in the MPLS network tunnels are analyzed.
It is proved that a package belonging to packet number k at the output of an arbitrary node n, n ≥ 2, has a service time less than or equal to the service time of the first package of this packet as well as any packet at the output of the node n = 2 and all subsequent nodes is stored, i.e. all packages in it remain rigidly bound to each other.
The necessary and sufficient adhesion condition in node n of packets with numbers k and k + 1, which came out separately from node n – 1, has been determined. This is the abandonment of the first package of packet k + 1 of node n – 1 before packet k finishes being serviced by node n during an interval not exceeding the service time of the first package of the previous packet t(1).
The length of packet k in the second node (n = 2), for which it is not possible to find the exact formula, but it is proved that it is in the range from 1 to 1 + 2 1–, is analyzed.
The approximation formula for the average length of packet k in an arbitrary node n, expressed in the number of the packages Kn,
has been obtained. The function of distribution of the total time of a package in a tunnel with N nodes is calculated. Further research should focus on a methodology to take into account the reduction of service time and restoration.

Keywords: networks; protocols; tunneling; labels; mathematical model; methodology.

References
1. Об оценке времени пребывания в очереди в программно-конфигурируемых сетях / П. О. Абаев, В. А. Бесчастный, А. С. Царев, К. Е. Самуйлов Распределенные компьютерные и телекоммуникационные сети: управление, вычисление, связь (DCCN-2016): материалы девятнадцатой междунар. науч. конф.: в 3 т. / под общей ред. В. М. Вишневского и К. Е. Самуйлова. 2016. С. 9–16.
2. Атцик А., Бакин С., Феноменов М. Управление транспортными сетями. Единое и программно-конфигурируемое // Мобильные телекоммуникации. 2014. Апрель № 3. С. 14.
3. Бакланов И. Г. NGN: принципы построения и организации / под ред. Ю. Н. Чернышова. Москва: Эко-Трендз, 2008. 400 с.
4. Башарин Г. П., Гайдамака Ю. В., Самуйлов К. Е. Математическая теория телетрафика и ее приложения к анализу мультисервисных сетей связи следующих поколений // Автоматика и вычислительная техника. 2013. №2. С. 11–21.
5. Бородинский А. А., Гольдштейн А. Б. Модель применения нейронных сетей для управления сетями SON // Актуальные проблемы инфотелекоммуникаций в науке и образовании (АПИНО 2018). 2018. С. 115–118.
6. Гольдштейн А. Б. Управление телекоммуникациями как техническая система // Актуальные проблемы инфотелекоммуникаций в науке и образовании (АПИНО 2018). 2018. С. 236–242.
7. Ефимов В. В., Соколов Н. А., Федоров А. В. Вероятные направления эволюции телекоммуникационной системы // Труды ЦНИИС. Санкт-Петербургский филиал. 2016. Т. 1. № 1(2). С. 11–23.
8. Кучерявый А. Е., Гольдштейн Б. С. Сети связи пост-NGN // СПб: БХВ-Петербург, 2013. 160 с.
9. Леваков А. К., Федоров А. В., Соколов Н. А. Задачи оценки показателей, определяющих качество функционирования телекоммуникационных сетей // Электросвязь. 2015. № 6.
10. Наумов В. А., Самуйлов К. Е., Самуйлов А. К. О суммарном объеме ресурсов, занимаемых обслуживаемыми заявками // Автоматика и телемеханика. 2016. № 8. С. 105.
11. Печинкин А. В., Разумчик Р. В. Об одном методе расчёта стационарного распределения очереди в системе массового обслуживания с потоками обычных и отрицательных заявок и бункером для выбитых заявок // Информационные процессы. 2012. Том 12, № 1. С. 53–67.
12. Рассел С., Норвиг П. Искусственный интеллект. Современный подход. Москва: ООО «И. Д. Вильямс», 2016. 1408 с.
13. Интернет вещей / А. В. Росляков, С. В. Ваняшин, А. Ю. Гребешков, М. Ю. Самсонов. Самара: Ас Гард, 2014. 340 с.
14. Самуйлов К. Е., Гайдамака Ю. В. Метод построения процессной модели компании с помощью аппарата сетей массового обслуживания // Технологии информационного общества X Междунар. отраслевая науч.-техн. конф. 2016. С. 61.
15. О задачах в области связи / М. Шнепс-Шнеппе, Д. Намиот, С. Селезнев, В. Куприяновский // Первая миля. 2016. № 7(60). С. 24–29.
16. Akishin V., Goldstein A., Goldstein B. Cognitive models for access network management // Lecture Notes in Computer Science. 2017. Т. 10531. С. 375–381. (203)
17. Application Framework Suite GB929 Addendum D Release 15.5.0 [Electronic resource] / TM Forum. Electronic data. Morristown // NJ, 2015. URL: https://www.tmforum.org/resources/suite/gb921-business-process-framework-etom-r15- 0-0-2/
18. Sujil A., Jatin Verma, Rajesh Kumar. Multi agent system: concept, platforms and applications in power systems // Artificial Intelligence Review. February 2018. vol. 49(2). Р. 153–182.
19. LaPedus M. Waiting For 5G Technology Semiconductor Engineering. 2016. June 23.
20. 5G Mobile and Wireless Communications Technology // Cambridge University Press, June 2016.