Метод адаптивной коммутации с использованием прогнозирования

Так как параметры информационных потоков в ЦСИО, учитываемые алгоритмами управления коммутацией УК, оцениваются с запаздыванием, то они в определенной степени не соответствуют текущему состоянию трафика и коммутационной системы. Поэтому в этих алгоритмах для повышения их эффективности предлагают использовать адаптивные методы краткосрочного прогнозирования состояния УК в сочетании с усовершенствованными алгоритмами управления обменом информацией в ЦСИО. Прогнозиро­вание позволяет заранее предвидеть изменение состояния УК и вовремя произвести начальный расчет (по прогнозируемым дан­ным) для нахождения оптимального распределения ресурсов системы.

Для правильной оценки состояния УК необходимо иметь точ­ные значения следующих параметров: нагрузки по видам трафика, коэффициентов использования ресурсов УК и исходящих КСв.

Адаптивный прогноз преследует две цели: 1) предоставить УК возможность использовать более достоверную информацию о состоянии занятости КСв, исходящих из соседних УК; 2) обеспе­чить заблаговременную загрузку и запуск соответствующих программ в системе управления, необходимых для обеспечения коммутации в соответствии с новыми условиями трафика ЦСИО.

Из-за жестких ограничений по времени работы программ, реализующих прогноз, в УК сети применяются простейшие прогнозные модели экспоненциального типа. К тому же одновременно осуществляется прогноз нескольких временных рядов. В случае краткосрочного прогнозирования признанным критерием является средний квадрат ошибки прогнозирования Ds.

Сущность метода адаптивной коммутации состоит в замене алгоритма коммутации при изменении состояния УК, автоматической корректировке значений параметров ограничений при изменении состояния УК, прогнозе состояния УК с целью обеспечения эффективной работы алгоритмов коммутации и маршрутизации.

Для того чтобы избежать переключений алгоритма коммутации во время нормальной работы обрабатывающего устройства, что привело бы к резкому замедлению работы УК из-за дополнительного времени, затрачиваемого на загрузку программных модулей и начальные расчеты, предлагается следующий подход. В данный момент кроме функционирующего алгоритма коммутации, работают и алгоритмы, управляющая информация с которых не считывается, но может быть считана в любой момент. Общее число таких алгоритмов может быть до (т - 1), где m - число состояний УК. Этому подходу соответствует первый подход - многопроцессорный узел коммутации.

Для уменьшения числа процессоров коммутации можно использовать второй подход с уменьшенным числом процессоров до двух: активный и рабочий. В этом случае применяется адаптивный прогноз потоков заявок, рассчитывая будущее состояние, в которое перейдет узел, исоответствующий этому состоянию алгоритм коммутации загружается в активный процессор. Расчет прогноза осуществляется в рабочем процессоре.

Шаг вычисления прогноза должен быть достаточным для загрузки и начальных вычислений выбранного алгоритма. При загрузке рабочего процессора новым алгоритмом коммутации в активный процессор автоматически загружается алгоритм, соответствующий наиболее вероятному переходу из данного состояния УК.

Для повышения надежности работы алгоритма адаптивной коммутации можно использовать еще один активный процессор, который во время начала работы нового рабочего процессора рабо­тает с предыдущим алгоритмом коммутации, а затем в него загру­жается наиболее вероятный алгоритм по прогнозу.

Третий подход: два активных процессора и рабочий процессор

Данный метод АК позволяет соединить преимущества рассмотренных методов коммутации, а также реализовать некоторые новые возможности с учетом переменной длины пакетов, наличия трех классов приоритетов. Суть этого метода АК состоит в идентификации состояния УК по оценкам значений текущего трафика, определении множества альтернативных алгоритмов коммутации, перераспределении ресурсов УК (пропускные способностей выходящих КСв). Качество функционирования гибридной схемы коммутация может быть улучшено за счет использования краткосрочного адаптивного прогнозирования значений переменных трафика.