Трафик — это основной и единственный ресурс сети Интернет с точки зрения транспорта. Как известно, любая информация в сети Интернет передается в виде отдельных пакетов — блоков данных сравнительно небольшого размера, каждый из которых имеет адрес отправителя и получателя и путешествует по сети самостоятельно. Трафик это суммарный объем пакетов, прошедших через точку наблюдения и если его правильно и быстро распределить по серверам веб-ресурса, то можно снизить затраты и издержки веб-ресурса, а также предотвратить перегруз всей системы и каждого сервера в целом. [3]
Рис. 1. Процентное соотношение запросов сети интернет
Половина всего трафика сети интернет распределена между протоколами HTTP и HTTPS которые передают определенную информацию о пользователе. Данная информация помогает веб-ресурсам распределять нагрузку, пришедшую от входящих подключений и определять ближайшую точку подключения пользователя к серверу веб-ресурса, таким образом делая работу ресурса стабильнее и быстрее.
Однако зачастую тот механизм, который предлагают разработчики систем распределения трафика не всегда достаточен для стабильной и быстрой работы ресурса. Поэтому была предложена и разработана система контроля и распределения трафика с элементами прогнозирования нагрузок и запросов на веб-ресурс на основе модели полигармонического полинома. [2]
В статье «Построение алгоритма нахождения оптимального узла для распределения трафика Веб-конференции в распределенной системе» Ощепков А. Ю., Ивашко А. Г. уже рассматривалась проблема скорости и стабильности системы распределения трафика. Был рассмотрен алгоритм нахождения оптимального узла, но основе данных со стороны серверов, но не рассмотрен со стороны пользователя, а также не построен прогноз последующих значений нагрузок для установления соединения.
Главным достоинством данных работ в области систем распределения трафика является то, что они описывают широкий диапазон решений проблемы установления соединения пользователя с сервером. Однако, в ряде задач необходимо точно и быстро принять решение об установлении соединения и в реальном времени выявлять изменения входных данных и данных о нагрузке серверов.
Целью разработки системы распределения трафика является повышение эффективности системы распределения трафика путем принятия решения об установлении соединения пользователя с конкретным сервером веб-ресурса на основе прогнозных рядов модели полигармонического полинома. [2]
Исходная система распределения трафика представляет собой распределенную информационную систему с блоками сбора и обработки информации со стороны пользователя, сбора и обработки информации со стороны сервера и основного блока принятия решения о подключении пользователя к определенному сервера исходя из полученных данных.
Данная система является централизованной системой, где центром всей системы является блок принятия решения, и сама подпрограмма принятия решения находится на отдельной выделенной вычислительной машине куда и идет первое подключение пользователя. На данной машине так же осуществляется буферизация всего входящего трафика.
Рис. 2. Структурная схема системы распределения трафика на веб-ресурс
Одним из статистических методов прогнозирования является расчет прогнозов на основе сезонных колебаний уровней динамического ряда. При этом под сезонными колебаниями понимаются такие изменения уровня динамического ряда, которые вызываются влияниями времени года. Проявляются они с различной интенсивностью во всех сферах жизни общества: производстве, обращении и потреблении. Их роль очень велика в агропромышленном комплексе, в торговле многими товарами, в строительстве, на транспорте, в заболеваемости и др.
где:
N — число элементов исходного ряда;
n — число гармоник полигармонического полинома;
Ki — коэффициенты, определяющие номер гармонии;
(t) — прогнозная оценка случайной компоненты;
d0, d1 — коэффициенты уравнения тренда;
t — порядковый номер элементов исходного ряда, t = 1,2, …. [1]
Ниже приведена схема построения системы распределения трафика на веб-ресурс с основным блоком прогнозирования. Блок прогнозирования находится перед блоком принятия решения и к нему поступают все основные данные для построения двух прогнозных рядов.
Рис. 3. Структурная схема системы распределения трафика на веб-ресурс с использование метода прогнозирования на основе модели полигармонического полинома
Ниже приведена схема системы распределения трафика на веб-ресурс с указанием потов данных.
Рис. 4. Структурная схема системы распределения трафика с указанием потоков данных
Ниже приведена таблица сравнений двух систем распределения трафика на веб-ресурс. В ней показано, что с использованием системы прогнозирования нагрузка на сервера становится равномерной, средняя нагрузка на всех серверах на 19 % меньше, чем без использования системы прогнозирования.
Таблица 1
Сравнение систем распределения трафика на веб-ресурс
|
Количество пользователей вминуту |
Нагрузка сервер 1 |
Нагрузка сервер 2 |
Нагрузка сервер 3 |
Нагрузка сервер 4 |
Средняя нагрузка серверов |
Точность направления |
|
|
СРТ |
6592 |
97 % |
68 % |
83 % |
30 % |
70 % |
60 % |
|
СРТ + Система прогнозирования |
6459 |
61 % |
54 % |
59 % |
63 % |
59 % |
85 % |
|
Разница |
133 |
36 % |
14 % |
24 % |
-33 % |
10 % |
-25 % |
Это означает что блок принятия решения точнее определяет подключение пользователя к серверу.
В работе был рассмотрен и применен метод прогнозирования на основе модели полигармонического полинома. Достоинством рассмотренного метода является простота алгоритмизации, минимальные временные и вычислительные затраты, скорость принятия решения о подключении пользователя к серверам веб-ресурса. Данный метод повышает точность принятия решения о подключении и перенаправлении пользователя на сервера веб-ресурса, что снижает затраты на эксплуатацию серверов, а также увеличивает жизненный цикл серверов веб-ресурса, повышая отказоустойчивость.
Литература:
1 Аралбаев Т. З. Построение адаптивных систем мониторинга и диагностирования сложных промышленных объектов на основе принципов самоорганизации; Уфа: Гилем, 2003. — 247 с.: ил.;
2 Анализ распределения трафика [Электронный ресурс] / Интернет– ресурс. — Режим доступа к статье: https://serpstat.com/ru/blog/kak-analizirovat-raspredelenie-trafika-po-kanalam/
3 Автоматизированная система контроля распределения трафика [Электронный ресурс] / Интернет– ресурс. — Режим доступа к статье: https://yamiki.ru/item/21041
