Details

Цель работы – разработка модуля прогнозирования и оценки качества каналов связи в сетях SDN/SD-WAN на основе измеряемых сетевых метрик и анализа их изменения во времени. В работе были выбраны параметры качества передачи, рассмотрены существующие подходы к оценке каналов, сформирован индекс состояния канала CCI и выполнена программная проверка разработанного подхода. Работа проведена на базе ООО «Газпромнефть ИТО». В качестве исходных данных использовались значения из задания: задержка 150 мс; джиттер 30 мс; потери пакетов 1%; сетевые дампы формата PCAP. На основе этих данных были рассчитаны метрики передачи, выполнено моделирование 27 сценариев деградации канала и построены временные ряды CCI. В результате разработан программный модуль, позволяющий оценивать состояние канала, сравнивать сценарии деградации и выявлять ухудшение качества передачи по изменению CCI во времени. Дополнительно выполнено сравнение CCI с жёсткой SLA-оценкой, мягкой SLA-оценкой и оценкой на основе нечёткой логики. Полученные результаты могут использоваться как вспомогательная основа для выбора маршрута или транспортного пути в сетях SDN/SD-WAN. В процессе работы использовались следующие информационные технологии и программные средства: Python, Scapy, NumPy, Matplotlib, Wireshark и среда разработки PyCharm.

The purpose of this work is to develop a module for forecasting and evaluating communication channel quality in SDN/SD-WAN networks based on measured network metrics and their changes over time. The work includes the selection of channel quality metrics, analysis of existing assessment methods, formation of the Channel Condition Index (CCI), and software testing of the proposed approach. The work was carried out at Gazpromneft ITO LLC. The source data included the values specified in the assignment: delay 150 ms, jitter 30 ms, packet loss 1 %, and PCAP network dumps. Based on these data, transmission metrics were calculated, 27 channel degradation scenarios were simulated, and CCI time series were analyzed. As a result, a software module was developed for estimating channel state, comparing degradation scenarios, and detecting quality deterioration from changes in CCI over time. The CCI-based assessment was also compared with hard SLA assessment, soft SLA assessment, and fuzzy logic-based assessment. The obtained results can be used as support for route or transport path selection in SDN/SD-WAN networks. The following software tools and technologies were used: Python, Scapy, NumPy, Matplotlib, Wireshark, and PyCharm.