ngn承载网性能评价体系设计方法

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1、NGN承载网性能评价体系设计方法  摘要:针对分布式NGN承载网的性能评价问题,该文首先总结了已有性能评级方法及其存在的问题,给出了NGN承载网性能评价体系构建具体步骤,通过将排队论模型转换为可实际运行的CPN层次模型,使得分布式承载网的性能评价问题分析能够实现。关键词:承载网;性能评价;层次模型中图分类号:TP393文献标识码:A文章编号:1009-3044(2014)02-0276-02随着“三网合一”工程的推进,下一代网络(NextGenerationNetwork,NGN)被公认为基于IP网络和软交换技术的多业务融

2、合网络。但是如何对NGN的承载网络进行系统化的性能分析是目前急需解决的重要问题。NGN性能评价问题不仅可以解决由于IP网络“尽力而为”服务模型不能保证服务质量的缺陷,而且还可以为网络设计与开发者提供辅助的决策信息。1现有性能评价方法NGN是一个典型的分布式网络,目前学术界针对分布式网络的性能评价问题的解决主要有以下几类方法[1,2,3,4]:1)4排队论方法:排队论方法是早期性能建模和分析的常见方法,主要使用队列的基本知识进行性能指标的分析工作,通过对模拟系统的生灭过程进行分析和求解,得到相应性能指标的解析解结果。这种方法

3、的优点在于理论基础强,通过数学演算能够得到性能指标的数学解析解,从而可以达到精确分析和公式化分析的目的,但是也存在应用范围上的巨大缺陷:基于排队论的性能分析方法对系统的约束条件过于苛刻,而且当其中一个前提条件进行微小变化时,已经得到的公式和方法将不能适用,从而限制了这种分析方法的推广。2)随机Petri网方法:随机Petri网方法实际上等同于马尔可夫链方法,与进程代数方法求解也类似,这类方法从排队论的方法演化而来,但是不同的是,随机Petri网方法有相应的计算机模拟软件,如SPN(StochasticPetriNets,S

4、PN),通过软件模拟和计算,可以得到相应的性能分析结果,从而一定程度上简化了性能分析的难度。但是这类方法与排队论方法一样,需要对被研究系统的适用条件给予诸多限制,因此在复杂的分布式网络环境下,这类方法的适用性也大打折扣。3)进程代数方法:进程代数的性能评价方法与随机Petri网的性能评价方法类似,其实现的基本原理基本一样,因此在针对分布式网络的性能评价时也存在系统状态组合爆炸的问题。44)基于模型的计算机仿真方法:在基于模型的计算机仿真方法中,有很多的计算机软件平台,如QPN(QueueingPetriNets)和GSPN

5、(GeneralizedStochasticPetriNets)、CPN(ColoredPetriNets)等等。QPN和GSPN直接从排队论理论和随机Petri网理论演化而来,而CPN在分层建模技术上的演化,来源于面向对象程序设计思想,因此更有利于系统设计者进行系统编程,也有助于系统开发人员根据所建立的模型进行编程设计工作。除此之外,CPN方法可以对被研究系统的适用条件进行放宽,如在QPN和GSPN建模过程中,一般要求对应的时间因素服从负指数分布和定长分布,而在CPN建模方法中,对相应的时间因素条件可以进行放宽。表1给出

6、了CPN方法支持的时间概率分布函数类型。2基于CPN的NGN网络的性能评价体系为了构建NGN的性能评价体系,在此采用层次颜色Petri网的建模体系,体系的建立分为以下三步:首先,将NGN网络抽象成一个典型的排队网络模型,如图1所示,将NGN的网络服务商或网络服务设备简化成服务台,将待处理的业务简化成顾客源,各业务之间的处理次序和顺序抽象成排队网络中的排队规则,这样NGN承载网的基本服务框架就可以通过排队网络进行初步的架构。3小结4本文首先分析了NGN承载网在进行性能评价时存在的若干问题,进而通过总结已有的分布式网络已有的性

7、能评价方法,给出NGN承载网性能评价的体系框架,并给出了如何将所建立的性能评价体系框架转换为实际可运行的CPN层次模型,这样通过软件的仿真就可以得到要分析的NGN网络的性能指标。参考文献:[1]方欢,陆阳,葛方振,黄镇谨.几种空竭休假排队系统的建模与性能分析[J].应用科学学报,2012,30(4):379-386.[2]方欢,陆阳,黄镇谨.基于CPN仿真的排队系统建模与性能分析[J].系统仿真学报,2013,25(2):228-234.[3]林闯,李雅娟,王忠民.性能评价形式化方法的现状和发展[J].电子学报,2002,

8、30(12A):1917-1922.[4]林闯.计算机网络和计算机系统的性能评价[M].北京:清华大学出版社,2001:130-147.[5]K.Jensen.ColoredPetriNets.BasicConcepts,AnalysisMethodsandPracticalUse,Volume1,Ba

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