Quality of service and dynamic scheduling for traffic engineering in next generation networks

Abstract

Nykyisin Internet-operaattorit tuottavat palveluja, jotka ovat sidoksissa verkon suorituskykyyn. Palvelut tunnistetaan niihin liittyvien parametrien mukaan, jotka jaottelevat pakettiliikenteen verkon solmujen kautta. Näitä parametreja kutsutaan palvelun laaduksi (QoS). Tulevaisuudessa tietoliikenneverkoissa aikakriittinen liikenne, kuten ääntä (IP-puhelut, VoIP) ja videokuvaa sisältävä liikenne tulee lisääntymään. Palvelun laatua tarvitaan takaamaan aikakriittisten liikenteiden toiminta tietoverkoissa.Menetelmät, jotka perustuvat pakettien merkitsemiseen, ovat yksinkertaisia ja skaalautuvia. Jonotusmenettelyjä käytetään takaamaan erityyppisten liikenteiden palvelun laatu. Palvelun laadun tuottamisessa sovelletaan jonotusmenettelyjä tietoverkkojen reititykseen. Jarmo Siltanen tutki väitöskirjassaan liikenteen hallintaa ja jonotusalgoritmien toimintaa. Tutkimuksessa esitetyt mallit sallivat operaattorin valita painotuksen jokaiselle luokalle, jotta tuotto maksimoituu ilman, että asiakkaan palvelun laatu huononee.

Today, the Internet provides an access to services that have strict requirements for network performance. Each of these services may be characterized with parameters that specify its packet transmission across a set of nodes in the network. Collectively, these parameters are usually referred to as Quality-of-Service (QoS). Quality of Service is important in modern networks for several reasons. Critical applications, such as real-time audio and video, should be given priority over less critical ones, such as file transferring and web surfing. Next Generation Networks have to provide support to a number of different types of traffic, each with it's own particular characteristics and Quality of Service parameters including e.g. guaranteed bandwidth, jitter and latency.One of the key points in providing QoS is the implemented queuing policy at a routing node. The set of queuing policies, which are used to guarantee the required QoS, has been considered in number of works. However, if a queuing discipline has input parameters then in most cases static configuration is used. An adaptive approach can more effectively share processing resources providing the required QoS and improving a provider’s functioning in a certain manner.This dissertation has presented a scheduling model that optimizes the revenue and bandwidth of the network. The proposed algorithms ensure more bandwidth for the users paying more for the connection (i.e. higher service class) than those paying less. A good rate allocation mechanism should not only be fair, but should also allocate the available bandwidth in such a way that the overall utility of the users is maximized. Most of the work is based upon analysis of the different simulations and the corresponding results.