WIERNOŚĆ ODTWARZANIA

Straty jednostek danych (powodowane stratami w sieci, przekroczeniem wartości górnej granicy przesunięcia opóźnienia i odkształceniem podstawy czasu) powodują degradację wierności odtwarzania (ang. fidelity). Niezależnie od tego, czy wzrost opóźnienia jednostek danych powoduje zwiększanie przesunięcia opóźnienia, czy też utratę jednostki danych i zastępowanie jej jednostką zastępczą, wierność odtwarzania spada. W pierwszym z omawianych przypadków spadek wierności jest konsekwencją zmiany podstawy czasu odtwarzania, w drugim natomiast jest powodowany utratą jednostki danych (wprowadzanie jednostki zastępczej ma na celu minimalizację spad-ku wierności odtwarzania).

Zależność pomiędzy przesunięciem opóźnienia a wiernością odtwarzania ma cha-rakter zamienny (ang. trade-off). Zwiększanie wierności odtwarzania, które powoduje wzrost jakości odbioru, jest możliwe przez zwiększanie wartości (w najgorszym razie do maksymalnej, dopuszczalnej wartości) przesunięcia opóźnienia (minimalizującego liczbę traconych jednostek danych), powodującego spadek jakości odbioru. Z kolei zmniejszanie przesunięcia opóźnienia, które powoduje wzrost jakości odbioru, odby-wa się za cenę zwiększenia liczby traconych jednostek danych, powodującego spadek

wierności odtwarzania. Konsekwencją tych zależności jest to, że jakość odbioru jest następstwem kompromisu pomiędzy przesunięciem opóźnienia i wiernością odtwa-rzania.

Aplikacje generujące ruch w czasie rzeczywistym i wymagające odtwarzania w czasie rzeczywistym są klasyfikowane, ze względu na wymagania dotyczące wierno-ści odtwarzania, na dwie grupy: wrażliwych i niewrażliwych na wierność odtwarzania.

W przypadku aplikacji wrażliwych na wierność odtwarzania wymagane jest bar-dzo dokładne odtwarzanie. Wymaganie to wynika bądź z natury aplikacji, bądź z bra-ku możliwości obsługi strat jednostek danych i obsługi zmian w podstawie ich odtwa-rzania. Wówczas jedynym rozwiązaniem jest wykorzystywanie stałego przesunięcia opóźnienia, którego wartość musi być większa od największego możliwego opóźnie-nia jednostki danych w sieci, tak aby wartość opóźnieopóźnie-nia żądanej jednostki danych nie była większa od ustalonego czasu odtwarzania (ang. play-out point). Spełnienie poda-nych warunków oznacza, że konieczne jest gwarantowanie przez sieć zachowania górnego ograniczenia opóźnienia oraz że wartość tego ograniczenia musi być na tyle mała, aby spełnić wymagania nakładane przez aplikację na czas odtwarzania.

Wiele z aplikacji odtwarzania dźwięku projektuje się tak, aby osłabić ich wrażli-wość na straty jednostek danych i wyposażyć w mechanizmy adaptacyjne, pozwalają-ce na obsługę zmiennych opóźnień przez zmianę położenia punktu odtwarzania. Jedno z podstawowych rozwiązań polega na wykorzystaniu informacji z jednostek danych poprzedzających traconą lub z jednostek danych o zbyt dużym opóźnieniu.

Niezależnie od mechanizmów adaptacyjnych, wprowadzanych w aplikacjach od-twarzania dźwięku w celu zwiększenia ich elastyczności, istnieje potrzeba sterowania opóźnieniem wnoszonym przez sieć. Jakość omawianych aplikacji jest determinowana niewielką liczbą jednostek danych, których opóźnienie jest większe od ustalonych przesunięć opóźnienia. Redukcja liczby takich jednostek danych, równoważna zmniej-szeniu wartości maksymalnego opóźnienia w sieci, znacząco wpływa na poprawę jakości aplikacji.

Jakość obsługi aplikacji odtwarzania w sieciach datagramowych jest determino-wana właściwymi dla tych sieci: zmiennością opóźnień wnoszonych przez kolejki pakietów (jednostki danych) w węzłach sieci i stratami pakietów powodowanych przeciążeniami. Wartości wymienionych miar jakości działania sieci zależą od jej obciążenia – rosnące obciążenie powoduje szybki wzrost stopnia degradacji jakości usług mierzonych m.in. dwoma wymienionymi wskaźnikami jakości działania.

2.3. PODSUMOWANIE

Wybór miar jakości usług dostarczanych w sieciach komputerowych zależy od celu gromadzenia informacji dotyczących jakości działania sieci.

Z punktu widzenia użytkownika sieci istotne są tylko te miary jakości usług, które charakteryzują procesy wymiany danych pomiędzy systemami końcowymi i których

wartość wpływa na jakość użytkowania aplikacji, tzn. miary jakości transferu danych w sieci. Istotne jest przy tym, aby stosowane miary jakości były dopasowane do apli-kacji implementowanych w systemach końcowych. Celem wyboru miar istotnych dla użytkownika jest monitorowanie stopnia realizacji wymagań ilościowych i jakościo-wych w obsłudze ruchu generowanego przez aplikacje.

Z punktu widzenia operatora sieci wartości miar jakości istotnych dla użytkownika są ograniczeniami, które muszą być spełnione w zadaniach maksymalizacji stopnia wy-korzystania zasobów. Ze względu na złożoność zadań efektywnego wywy-korzystania za-sobów, liczba miar jakości stosowanych w systemach zarządzania ruchem i monitoro-wania ruchu w sieciach jest znacznie większa od liczby miar jakości transferu danych.

LITERATURA

[1] ADAS A., Traffic models in broadband telecommunications networks, IEEE Communi-cations Magazine, July 1997.

[2] ATKINS J., NORRIS M., Total Area Networking, Wiley, Chichester 1995.

[3] ANDRADE J. BURAKOWSKI W., VILLEN-ALTAMIRANO M., Characterization of

cell traffic generated by ATM source, ITC-13, s. 545–560, 1991.

[4] BERTSEKAS D., GALLAGER R., Data networks, Prentice-Hall International, Englewood Cliffs 1987.

[5] BUTRIMENKO A.W., Projektowanie i eksploatacja sieci komputerowych, PWN, War-szawa 1983.

[6] ELBAUM R., SIDI M., Topological design of local-area networks using genetic

algo-rithms, IEEE Transactions on Networking, Vol. 4, No. 5, October 1996, s. 766–778.

[7] FLLOD J.E., Telecommunications, switching, traffic and networks, Prentice Hall, New York 1995.

[8] FRANK H., FRISCH I.T., Communication, transmission and transportation networks, Addison-Wesley, Reading 1971.

[9] FROST V.S., MELAMED B., Traffic modelling for telecommunications networks, IEEE Communications Magazine, Vol. 32, No. 3, March 1994, s. 70–81.

[10] GERLA M., KLEINROCK L., On the topological design of distributed computer

networks, IEEE Transactions on Communications, Vol. COM-25, 1977, s. 48–60.

[11] GRZECH A., Structures of services delivered by intelligent networks, Proceedings of IEEE Singapore International Conference on Networks, IEEE 1995, s. 388–392.

[12] GRZECH A., STOPA E., Description of services delivered by Intelligent Networks, Systems Science, Vol. 21, No. 3, 1995, s. 43–55.

[13] HARMAS D.D., KRAETZL M., COLBOURN C.J., DEVITT J.S., Network reliability, CRC Press, Boca Raton 1995.

[14] HUANG Y.M., GUAN S.U., A refined cut-through buffer management scheme for layered

protocol stacks, IEEE Communications Magazine, Vol. 32, No. 3, March 1994, s. 82–86.

[15] JAFFE J.M., Flow control power is nondecentralizable, IEEE Transactions on Commu-nications, Vol. COM-29. No. 9, September 1981, s. 1301–1306.

[16] IEEE Journal of Selected Areas in Communications – special issue on network per-formance evaluation, Vol. SAC-4, No. 6, September 1986.

[17] KLEINROCK L., Communication nets, Volume I: Stochastic message flow and delay, Volume II: Computer Applications, Wiley, New York 1976.

[18] KNOCHE H., MEER H., Quantitative QoS-mapping: a unified approach, University of Hamburg, 2001.

[19] KULKARNIL.A., LI A.Q., Performance analysis of a rate-based feedback control

scheme, IEEE/ACM Transactions on Networking, Vol. 6, No. 6, December 1998,

s. 797–810.

[20] KUMMERLE K., LIMB J.O., TOBAGI F.A., Advances in Local Area Networks, IEEE Press, New York 1986.

[21] LORENZ D.H., QoS routing in networks with uncertain parameters, University of Haifa, 1998.

[22] MAGLARIS B., ANASTASSIOU D., SEN P., KARLSSON G., ROBINS J.,

Per-formance models of statistical multiplexing in packet video communications, IEEE

Transactions on Communications, Vol. COM-36, 1988, s. 834–844.

[23] ONVURAL R.O., Asynchronous Transfer Mode; Performance issues, Artech House, Boston 1995.

[24] PAPIR Z. (red.), Sieci z komutacją pakietów – od X.25 do Frame Relay i ATM, Wy-dawnictwo Fundacji Postępu Telekomunikacji, Kraków 1997.

[25] PENNOTTI M.C., SCHWARTZ M., Congestion control in store-and-forward tandem

links, IEEE Transactions on Communications, Vol. COM-23, No. 12, December 1975,

s. 1434–1443.

[26] POJOLLE G., SERET D., DROMARD D., HORLAIT E., Integrated digital

communi-cations networks, Wiley, Chichester 1988.

[27] RODEN M.S., Analog and digital communication systems, Prentice Hall, New Jersey 1996. [28] ROSENBERG S., AISSAOUI M., GALWAY K., GIROUX N., Functionality at the

edge: designing scalable multiservice ATM networks, IEEE Communications Magazine,

May 1998, s. 88–99.

[29] SAHINOGLU Z., TEKINAY S., On multimedia networks: self-similar traffic and

network performance, IEEE Communications Magazine, January 1999, s. 48–56.

[30] SAITO H., Call Admission Control in an ATM network using upper bound of Cell Loss

Probability, IEEE Transactions on Communications, Vol. 40, No. 9, September 1992,

s. 1512–1521.

[31] SEIDLER J., Analiza i synteza sieci łączności dla systemów teleinformatycznych, PWN, Warszawa 1979.

[32] TAKAGI H. (red.), Stochastic analysis of computer and communication systems, North--Holland, Amsterdam 1990.

[33] VANDALORE B., FAHMY S., JAIN R., GOYAL R., GOYAL M., QoS and multipoint

support for multimedia applications over the ATM ABR service, IEEE Communications

Magazine, January 1999, s. 53–57.

[34] WINCH R.G., Telecommunication Transmission Systems, McGraw-Hill Telecommuni-cations, New York 1998.

[35] WOLFINGER B.E., Characterization of mixed traffic load in service integrated

networks, Proceedings 6th Polish Teletraffic Symposium, Wrocław 1999, s. 11–28.

[36] WOŹNIAK J., Analiza i projektowanie protokołów komunikacyjnych dla radiowych

PARAMETRÓW JAKOŚCI USŁUG