3 Đảm bảo an ninh và tính sẵn sàng của dịch vụ đáp ứng QoS
2.16So sánh thời gian thực thi của PSO, ACO-ĐVTN và MMAS-ĐVTN
Thực nghiệm 5:Chúng tôi tiếp tục thực nghiệm trên bộ dữ liệu lớn hơn với gồm 6 lớp dịch vụs ={s1,s2,s3,s4,s5,s6}được sử dụng trong [53] với các tham số được thiết lập ban đầu như Bảng 2.13. Ban đầu, chúng tôi cũng cho các yêu cầu về chất lượng dịch vụ thay đổi thông qua các tham sốα¯i,∀i = 1..6và đánh giá sự ảnh hưởng đến hàm mục tiêu và phân bố tài nguyên trên các lớp. Kết quả so sánh giá trị hàm mục tiêu và phân bố của thuật toán MMAS-ĐVTN so với phương án tối ưu thực sự được cho trong Bảng 2.18. Dữ liệu so sánh cho thấy, thuật toán
MMAS-ĐVTN cho chất lượng lời giải tốt với tỷ lệ sai số dưới 2.5% trong tất cả các bộ test #24 đến #32. Tương tự, chúng ta cho các tham số giá pi,∀i = 1..6
thay đổi và đánh giá sự ảnh hưởng đến hàm mục tiêu và phân bố tài nguyên trên các lớp dịch vụ. Kết quả so sánh giá trị hàm mục tiêu và phân bố của thuật toán MMAS-ĐVTN so với phương án tối ưu thực sự được cho trong Bảng2.19. Dữ liệu so sánh cho thấy, thuật toán MMAS-ĐVTN cho chất lượng lời giải tốt với tỷ lệ sai số dưới 2.3% trong tất cả các bộ test #33 đến #40.
Thực nghiệm 6: Để đánh giá chất lượng lời giải và sự ổn định của thuật toán khi số lượng lớp dịch vụ tăng, luận án tiếp tục thực nghiệm trên số lượng lớp lớn với các tham số của được cho trong Bảng 2.13. Kết quả so sánh giá trị hàm mục tiêu trong 3 trường hợp tốt nhất, trung bình và tồi nhất giữa các thuật toán sau 50 lần thực hiện được cho trong Bảng 2.20.
Hình 2.17:So sánh thời gian thực thi của PSO, ACO-ĐVTN và MMAS-ĐVTN
Hình2.17 thể hiện so sánh thời gian thực thi trung bình giữa các thuật toán. Kết quả của các thuật toán với từng bộ test nằm trong ô giao giữa cột và dòng tương ứng lần lượt là kết quả tốt nhất, trung bình và kết quả tồi nhất trong các lần chạy. Trong đó, thực nghiệm so sánh các thuật toán được thực hiện trên nhiều lớp dịch vụ và thống kê theo đa số dựa trên kết quả hàm mục tiêu trung bình. Kết quả trung bình phản ánh chất lượng của thuật toán, còn các kết quả tốt nhất và tồi nhất để tham khảo về tính khám phá của nó của thuật toán. Trong các Bảng
2.20, kết quả được tô đậm là kết quả tốt nhất trong các thuật toán. Thực nghiệm cũng chỉ ra rằng, thuật toán MMAS-ĐVTN tốt hơn so với 2 thuật toán còn lại ở cả tính khám phá, độ ổn định và thời gian thực thi khi áp dụng trên nhiều lớn dịch vụ.
Như vậy, bài toán tối ưu cấp phát tài nguyên tập trung cho các lớp dịch vụ rất phức tạp với sự ảnh hưởng và tác động lẫn nhau của rất nhiều tham số tác động đến hàm mục tiêu của bài toán. Trong mục này, luận án đã đề xuất được thuật toán ACO-ĐVTN và MMAS-ĐVTN cho phép tìm nghiệm gần tối ưu với sai số rất nhỏ so với nghiệm tối ưu thực trong thời gian tuyến tính có khả năng áp dụng đối với mô hình có số lớp dịch vụ lớn.
Bảng 2.14: So sánh kết quả phân bố tài nguyên khi thay đổi tốc độ đến trung bình
Tham số PSO[89] ACO-ĐVTN MMAS-ĐVTN Phương án tối ưu*[53] Sai số Test α¯1 α¯2 (s∗ 1,s∗ 2) f(s∗) (s∗ 1,s∗ 2) f(s∗) (s∗ 1,s∗ 2) f(s∗) (s∗ 1,s∗ 2) f(s∗) ∆f(s∗ 1,s∗ 2) (%) #1 0.2 0.2 (0.5, 0.5) 9.957 (0.5, 0.5) 9.957 (0.5, 0.5) 9.957 (0.5, 0.5) 9.957 0.000 0.00% #2 0.3 0.2 (0.5462, 0.4538) 9.931 (0.5446, 0.4554) 9.936 (0.5446, 0.4554) 9.936 (0.5446, 0.4554) 9.936 0.000 0.00% #3 0.4 0.2 (0.5911, 0.4089) 9.869 (0.5893, 0.4107) 9.815 (0.5718, 0.4282) 9.885 (0.5873, 0.4127) 9.897 0.012 0.12% #4 0.4 0.3 (0.5215, 0.4785) 7.872 (0.5198, 0.4802) 7.822 (0.5213, 0.4787) 8.214 (0.5275, 0.4725) 8.238 0.024 0.29% #5 0.4 0.5 (0.4532, 0.5467) 6.782 (0.4803, 0.5197) 6.725 (0.4532, 0.5467) 6.782 (0.4516, 0.5484) 6.796 0.014 0.21%
Bảng 2.15: So sánh kết quả phân bố tài nguyên khi thay đổi ngưỡng trễ
Tham số PSO[89] ACO-ĐVTN MMAS-ĐVTN Phương án tối ưu*[53] Sai số Test d1 d2 (s1∗,s2∗) f(s∗) (s1∗,s2∗) f(s∗) (s1∗,s2∗) f(s∗) (s1∗,s2∗) f(s∗) ∆f(s1∗,s∗2) (%)
#6 0.01 0.03 (0.5158, 0.4842) 9.956 (0.5217, 0.4673) 9.961 (0.5327, 0.4673) 9.965 (0.5327, 0.4673) 9.969 0.004 0.04% #7 0.01 0.06 (0.5195, 0.4805) 9.968 (0.5187, 0.4813) 9.965 (0.5195, 0.4805) 9.968 (0.5195, 0.4805) 9.968 0.000 0.00% #8 0.01 0.09 (0.5076, 0.4924) 9.858 (0.5102, 0.4898) 9.881 (0.5231, 0.4769) 9.971 (0.5265, 0.4735) 9.978 0.008 0.17% #9 0.01 0.12 (0.5293, 0.4707) 9.982 (0.5375, 0.4625) 9.975 (0.5375, 0.4625) 9.975 (0.5488, 0.4512) 9.982 0.007 0.07%
Bảng 2.16: So sánh kết quả phân bố tài nguyên khi thay đổi thừa số giá
Tham số PSO[89] ACO-ĐVTN MMAS-ĐVTN Phương án tối ưu*[53] Sai số Test p1 p2 (s1∗,s∗2) f(s∗) (s1∗,s2∗) f(s∗) (s1∗,s2∗) f(s∗) (s1∗,s2∗) f(s∗) ∆f(s1∗,s2∗) (%) #10 1 2 (0.3049, 0.6951) 16.27 (0.3108, 0.6892) 16.34 (0.3108, 0.6892) 16.34 (0.3083, 0.6917) 16.52 0.18 1.08% #12 2 1 (0.6951, 0.3049) 16.27 (0.6892, 0.3108) 16.34 (0.6892, 0.3108) 16.34 (0.6917, 0.3083) 16.52 0.18 1.08% #13 3 2 (0.6527, 0.3473) 39.05 (0.6534, 0.3466) 39.17 (0.6534, 0.3466) 39.17 (0.6534, 0.3466) 39.17 0.00 0.00% #14 4 1 (0.7298, 0.2702) 30.15 (0.7231, 0.2769) 30.66 (0.7183, 0.2817) 30.69 (0.7183, 0.2817) 30.69 0.00 0.00% #15 4 3 (0.5723, 0.4277) 45.63 (0.5748, 0.4252) 45.75 (0.5748, 0.4252) 45.75 (0.5748, 0.4252) 45.75 0.00 0.00% #16 4 4 (0.5, 0.5) 39.96 (0.5, 0.5) 39.96 (0.5, 0.5) 39.96 (0.5, 0.5) 39.96 0.00 0.00% #17 4 8 (0.245, 0.755) 64.81 (0.257, 0.743) 65.72 (0.257, 0.743) 65.72 (0.276, 0.724) 67.90 2.18 3.21%
Bảng 2.17: Đánh giá sự ảnh hưởng của tham số Hurst đến hàm mục tiêu
Test Hi Độ lệch∆Hi
(s1∗,s2∗) Độ lệch|∆si| fMMAS(s1∗,s2∗) ftối ưu*[53] Sai số (%)
#18 0.80 0.00 (0.5000, 0.5000) 0.0000 8.79576 8.79576 0.00 (0%) #19 0.78 0.02 (0.4947, 0.5053) 0.0053 8.96289 8.96289 0.00 (0%) #20 0.75 0.05 (0.488, 0.512) 0.0120 9.13588 9.13588 0.00 (0%) #21 0.70 0.10 (0.4796, 0.5204) 0.0204 9.31354 9.31354 0.00 (0%) #22 0.65 0.15 (0.4737, 0.5263) 0.0263 9.42257 9.42257 0.00 (0%) #23 0.82 0.02 (0.5062, 0.4939) 0.0062 8.55904 8.55904 0.00 (0%) 69
Bảng 2.18: So sánh kết quả phân bố tài nguyên của thuật toán MMAS-ĐVTN khi thay đổi tốc độ đến trung bìnhα¯ của các dịch vụ
Tham số MMAS-ĐVTB Phương án tối ưu[53] Sai số
Test α¯= ( ¯α1,α¯2,α¯3,α¯4,α¯5,α¯6) s∗= (s1,s2,s3,s4,s5,s6) f(s∗) s∗= (s1,s2,s3,s4,s5,s6) f(s∗) ∆f(s∗) (%) #24 0.10, 0.10, 0.10,0.10, 0.10, 0.10 0.167, 0.167, 0.167, 0.167, 0.167, 0.167 83.74 0.167, 0.167, 0.167, 0.167, 0.167, 0.167 83.74 0.00 0.00 #25 0.11, 0.10, 0.10, 0.10, 0.10, 0.10 0.172, 0.166, 0.166, 0.165, 0.165, 0.165 81.66 0.174, 0.165, 0.165, 0.165, 0.165, 0.165 82.50 0.84 1.02 #26 0.12, 0.11, 0.10, 0.10, 0.10,0.10 0.177, 0.174, 0.163, 0.162, 0.162, 0.162 78.38 0.180, 0.171, 0.162, 0.162, 0.162, 0.162 79.52 1.14 1.43 #27 0.13, 0.12, 0.11, 0.10, 0.10 ,0.10 0.180, 0.178, 0.168, 0.159, 0.158, 0.158 72.75 0.185, 0.176, 0.167, 0.158, 0.158, 0.158 73.42 0.67 0.91 #28 0.13, 0.12, 0.11, 0.11, 0.10, 0.10 0.178, 0.171, 0.167, 0.167, 0.157, 0.156 69.23 0.183, 0.174, 0.165, 0.165, 0.156, 0.156 70.79 1.59 2.20 #29 0.13, 0.12, 0.11, 0.11, 0.12, 0.13 0.175, 0.167, 0.159, 0.158, 0.168, 0.176 47.84 0.176, 0.167, 0.158, 0.158, 0.167, 0.176 49.09 1.25 2.55 #30 0.13, 0.12, 0.11, 0.12, 0.13, 0.14 0.169, 0.160, 0.155, 0.162, 0.171, 0.180 21.19 0.171, 0.162, 0.153, 0.162, 0.171, 0.180 21.73 0.54 2.49 #31 0.10, 0.11, 0.12, 0.13, 0.14, 0.15 0.145, 0.156, 0.163, 0.171, 0.179, 0.188 20.78 0.144, 0.153, 0.162, 0.171, 0.180, 0.190 21.18 0.40 1.89 #32 0.10, 0.11, 0.12, 0.13, 0.14, 0.20 0.140, 0.149, 0.157, 0.162, 0.170 , 0.221 -125.12 0.136, 0.145, 0.154, 0.163, 0.173 , 0.229 -122.60 2.52 2.06
Bảng 2.19: So sánh kết quả phân bố tài nguyên của thuật toán MMAS-ĐVTN khi thay đổi tham số giápi của các dịch vụ
Tham số MMAS-ĐVTB Phương án tối ưu[53] Sai số
Test p= (p1,p2,p3,p4,p5,p6) s∗= (s1,s2,s3,s4,s5,s6) f(s∗) s∗= (s1,s2,s3,s4,s5,s6) f(s∗) ∆f(s∗) (%) #33 2.00, 1.00, 1.00, 1.00, 1.00, 1.00 0.178, 0.165, 0.164, 0.164, 0.164, 0.164 100.67 0.179, 0.164, 0.164, 0.164, 0.164, 0.164 100.94 0.27 0.27 #34 3.00, 2.00, 1.00, 1.00, 1.00, 1.00 0.190, 0.169, 0.161, 0.160, 0.160, 0.160 134.88 0.193, 0.167, 0.160, 0.160, 0.160, 0.160 136.09 1.21 0.89 #35 4.00, 3.00, 2.00, 1.00, 1.00, 1.00 0.198, 0.167, 0.164, 0.157, 0.157, 0.156 186.25 0.202, 0.168, 0.161, 0.156, 0.156, 0.156 188.66 2.40 1.27 #36 5.00, 4.00, 3.00, 2.00, 1.00, 1.00 0.201, 0.167, 0.160, 0.158, 0.156, 0.156 253.14 0.206, 0.169, 0.161, 0.156, 0.154, 0.154 257.66 4.52 1.75 #37 6.00, 5.00, 4.00, 3.00, 2.00, 1.00 0.203, 0.170, 0.160, 0.159, 0.155, 0.154 339.36 0.208, 0.169, 0.161, 0.157, 0.154, 0.152 342.40 3.04 0.89 #38 6.00, 5.00, 4.00, 3.00, 2.00, 6.00 0.181, 0.166, 0.159, 0.155, 0.155, 0.182 418.73 0.183, 0.166, 0.159, 0.155, 0.153, 0.183 422.80 4.07 0.96 #39 6.00, 5.00, 4.00, 3.00, 2.00, 7.00 0.167, 0.163, 0.158, 0.155, 0.154, 0.202 434.55 0.169, 0.161, 0.157, 0.154, 0.152, 0.208 442.40 7.85 1.86 #40 6.00, 5.00, 4.00, 3.00, 8.00, 7.00 0.160, 0.159, 0.157, 0.156, 0.203, 0.167 529.81 0.161, 0.157, 0.154, 0.152, 0.208, 0.169 542.40 12.6 2.32
Bảng 2.20: Kết quả thực nghiệm so sánh giữa các thuật toán trên nhiều lớp dịch vụ
PSO ACO-ĐVTN MMAS-ĐVTN
Số lớp Tốt nhất Trung bình Xấu nhất Tốt nhất Trung bình Xấu nhất Tốt nhất Trung bình Xấu nhất
8 100.53 99.17 97.39 100.53 99.79 98.28 100.53 100.29 99.78 10 125.21 122.24 120.16 125.21 123.97 121.08 125.21 124.24 121.26 12 153.63 151.21 150.27 156.26 154.07 151.06 156.26 154.79 153.10 16 210.68 207.97 204.20 216.26 214.62 212.98 221.74 219.69 218.88 20 256.11 252.00 249.55 256.63 253.28 251.67 255.68 253.55 252.16 24 315.37 311.90 309.16 319.89 316.72 313.86 327.37 324.03 317.16 28 417.58 415.10 411.33 419.32 417.79 414.45 420.32 418.83 417.24 32 512.68 510.36 508.51 513.47 511.28 509.41 513.47 511.72 510.76 36 652.95 649.31 648.29 653.21 651.07 650.84 654.32 652.28 649.57 40 751.53 748.03 747.22 760.16 757.38 755.35 757.63 755.24 752.20 70
2.3 Cấp phát tài nguyên cho các luồng đa phương tiện
Phân hệ con đa phương tiện (IMS) [38] là một cấu trúc dịch vụ mới trong mạng NGN do ETSI đề xuất cho phép hội tụ dữ liệu, thoại và công nghệ mạng mobile trên nền tảng IP sử dụng cùng một loại giao thức chuẩn cho cả các dịch vụ di động cũng như cố định. IMS được thiết kế dựa trên giao thức khởi tạo phiên (Session Initiation Protocol-SIP) cho phép truyền bất kì phương tiện truyền thông nào như thoại, video hay dữ liệu qua nhiều mạng. Hiện nay, IMS là sự lựa chọn tối ưu cho việc cung cấp dịch vụ hội tụ và đa phương tiện, cũng như cho phép cung cấp các dịch vụ IP trên cả mạng di động và cố định với QoS được đảm bảo với nhiều phương thức truy cập. Kiến trúc của IMS được chia thành 4 lớp bao gồm: dịch vụ, điều khiển, truyền tải và quản lý [38]. Trong đó, lớp dịch vụ gồm các máy chủ ứng dụng và nội dung để cung cấp các dịch vụ giá trị gia tăng cho người sử dụng. Lớp điều khiển gồm các máy chủ điều khiển mạng để quản lý cuộc gọi hoặc thiết lập phiên, sửa đổi và giải phóng với chức năng quan trọng nhất là CSCF (Call Session Control Function). Lớp truyền tải gồm các bộ định tuyến và chuyển mạch cho mạng đường trục và mạng truy cập. Cuối cùng là lớp quản lý cung cấp các công cụ vận hành, khai thác và bảo dưỡng hệ thống. IMS quản lý QoS dựa trên chính sách sử dụng tài nguyên trên cả mức phiên và mức kênh mang cho phép nhà điều hành mạng đưa ra các quyết định cấp phát tài nguyên dựa trên chính sách ở mức cao mà không cản trở việc quản lý mạng truy nhập kết nối IP. Phần tử quan trọng trong nhất trong IMS là chức năng tài nguyên đa phương tiện (Media Resource Function-MRF). MRF điều khiển và kiểm soát bởi các yếu tố khác trong kiến trúc IMS, như các máy chủ ứng dụng hoặc chức năng kiểm soát trạng thái cuộc gọi (CSCF). SIP là giao thức chủ yếu để điều khiển thiết bị MRF trong kiến trúc IMS. Chức năng điều khiển phiên cuộc gọi phục vụ (Serving CSCF) thực hiện kiểm soát phiên, điều khiển cuộc gọi cơ bản và thực thi chính sách trong IMS [49]. Trong các tiêu chuẩn 3GPP, MRF được xác định rõ để cung cấp các chức năng xử lý đa phương tiện IP thời gian thực như phát đa phương tiện, ghi, thu thập chữ số và trộn âm thanh/video dựa vào các luồng đa phương tiện IP. Đôi khi MRF được phân chia thành bộ xử lý chức năng tài nguyên đa phương tiện có vai trò kết cuối và xử lý các luồng đa phương tiện và bộ điều khiển chức năng tài nguyên đa phương tiện lựa chọn và điều khiển các MRFP [38, 49]. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
2.3.1 Mô hình bài toán
Mô hình chức năng tối ưu và so khớp QoS (Q-MOF) [56] sử dụng dịch vụ cung cấp tên miền cho phép phân tích, đánh giá yêu cầu của các dịch vụ nhằm tăng cường hỗ trợ QoS tốt hơn cho người dùng. Khi đó, nhà cung cấp có thể bố sung thêm các phương tiện để kiểm soát, phân tích, đánh giá để đưa ra chiến lược cấp phát tài nguyên phù hợp với nhu cầu QoS trong từng dịch vụ đa phương tiện cụ thể của người dùng. Điều này mang lại lợi ích rất lớn cho nhà cung cấp vì tối
ưu được khả năng đáp ứng yêu cầu của người dùng theo SLA dựa trên phân bổ tài nguyên một cách hợp lý. Các bên cung cấp dịch vụ sẽ đặc tả thông tin về trạng thái yêu cầu dịch vụ và các tùy chọn phức tạp về QoS cho mỗi dịch vụ. Hình 2.18
mô tả vị trí của chức năng Q-MOF trong mạng NGN cùng mức với chức năng cung cấp dịch vụ và ứng dụng đồng thời tương tác trực tiếp với lớp IMS lõi [56, 57].