DOI: https://doi.org/10.20998/2079-0023.2020.01.01

ВИКОРИСТАННЯ МЕТОДІВ СТАТИСТИЧНОГО АНАЛІЗУ ДЛЯ ВИЯВЛЕННЯ АНОМАЛІЙ ПОКАЗНИКІВ ЯКОСТІ ПОСЛУГ VOIP

Leonid Serhiyovych Smidovych

Анотація


Метою дослідження є автоматизація виявлення ознак технічних несправностей та погіршення якості послуг в мережі віртуального оператора VoIP. Погіршення якості призводить до зменшення обсягу наданих послуг, а відповідно прибутку, до зменшення лояльності абонентів та втрати частки ринку. Виділено три рівня погіршення якості в мережах VoIP: відсутність доступу на рівні мережі передачі даних (МПД), неможливість встановлення голосового з'єднання, тобто відсутність доступу на рівні прикладних сервісів, та погіршення якості сервісу. Проведено аналіз абсолютних та відносних статистичних показників якості IP-телефонії у відповідності до вимог міжнародних стандартів ITU-T, перелічені головні показники та наведено формули для їх розрахунку. Значення статистичних показників якості періодично розраховуються для зовнішніх каналів, груп абонентів та тарифних напрямків. Первинними даними виступають записи CDR (call data records). Для виявлення аномальних змін значень показників якості запропоновано використати методу експоненційного згладжування – адитивну модель Холта-Вінтерса. Розраховується відхилення поточного значення показників якості від прогнозованого. Діапазон довіри розраховується по метод Брутлага. Якщо відхилення виходить за межі діапазону довіри, зміна значення показника вважається аномальною, та встановлюється значення коефіцієнту аномалії даного показника. Період характеризується вектором коефіцієнтів аномалії всіх показників якості. Для класифікації періоду як аномального використовується значення модулю вектору коефіцієнтів аномалії у даному періоду. Також розглянуто особливості застосування методу, зокрема вибір періоду сезону та розрахунок коефіцієнтів аномалії в періоди мінімального навантаження. Метод, який запропоновано, дозволяє діагностувати аномальну зміну значень показників якості послуг VoIP в автоматизованому режимі. На його основі розроблено прототип автоматизованої системи моніторингу якості послуг VoIP.

Ключові слова


послуги VoIP; статистична обробка трафіку; CDR; метрики якості послуг; ASR; ACD; аномалії трафіку; експоненційне згладжування; алгоритм Холта-Вінтерса

Повний текст:

PDF

Посилання


RFC 3261. SIP: Session Initiation Protocol. IETF, 2002. Available at: https://tools.ietf.org/html/rfc3261 (accessed 20.09.2019).

Zaplotyns'kyy B. A. Polipshennya yakosti posluh u sferi telekomunikatsiy na osnovi vprovadzhennya pidkhodiv z upravlinnya yakistyu [Improving the telecommunications services quality through the quality management approaches implementation.]. Ekonomika. Menedzhment. Biznes. [Economy. Management. Business]. 2015, no. 1, pp. 30–38.

Sakharov A. V. Statisticheskie modeli trafika IP-telefonii: avtoreferat dis. kandidata tekhnicheskikh nauk [Statistical models of IPtelephony traffic: abstract of Candidate of Technical Sciences thesis]. Nizhniy Novgorod, Nizhny Novgorod State technical U. Publ., 2007. 16 p.

Ghiata N., Marcu M. Measurement methods for QoS in VoIP review. 3rd International Congress on Ultra Modern Telecommunications and Control Systems and Workshops, ICUMT 2011. Budapest, Hungary, 2011, pp 1–6.

ETSI TS 102 024-2. Definition of Speech Quality of Service (QoS) Classes. ETSI, 2003. Available at: http://www.etsi.org/deliver/ etsi_ts/102000_102099/10202402/04.01.01_60/ts_10202402v04010 1p.pdf (accessed 20.09.2019).

E.437: Comparative metrics for network performance management. ITU, 1999. Available at: https://www.itu.int/rec/ dologin_pub.asp?lang=e&id=T-REC-E.437-199905-I!!PDF-E &type=items (accessed 20.09.2019).

E.411: International network management – Operational guidance. ITU, 2000. Available at: https://www.itu.int/rec/ dologin_pub.asp?lang=e&id=T-REC-E.411-200003-I!!PDF-E &type=items (accessed 20.09.2019).

Iskhakov S. Yu. Shelupanov A. A., Timchenko S. V. Prognozirovanie v sisteme monitoringa lokal'nykh setey [Forecasting in a LAN monitoring system]. Doklady Tomskogo gosudarstvennogo universiteta sistem upravleniya i radioelektroniki [Reports of Tomsk State University of Control Systems and Radioelectronics]. 2012, no. 1 (25), part 2, pp. 100–103.

Szmit M., Adamus S., Szmit A., Bugała S. Implementation of Brutlag's algorithm in Anomaly Detection 3.0. Proceedings of the Federated Conference on Computer Science and Information Systems. 2012, pp. 685–691.

Imil'baev R. R., Krymskiy V. G., Yunusov A. R. Ispol'zovanie interval'nykh vremennykh ryadov dlya prognozirovaniya sostoyaniya gazoraspredelitel'noy seti [The use of interval time series to predict the gas distribution network status]. Elektrotekhnicheskie i informatsionnye kompleksy i sistemy [Electrical and information systems]. 2016, vol. 12, no. 4, pp. 62–72.

RFC 6228. Session Initiation Protocol (SIP) Response Code for Indication of Terminated Dialog. IETF, 2011. Available at: https://tools.ietf.org/html/rfc6228 (accessed 20.09.2019).

Smidovych L. S. Obnaruzhenie froda i tehnicheskih neispravnostej v setjah VOIP [Detecting fraud and technical malfunctions in VOIP networks]. Tezisy ІІІ mezhdunar. nauchno-tehnicheskoj konf. «Komp'juternoe modelirovanie i optimizacija slozhnyh sistem» (KMOSS-2017) [Abstracts of ІІІ international scientific and technical conf. "Computer modeling and optimization of complex systems" (KMOSS-2017)]. Dnipro, 2017, pp. 228–229.

Brutlag J. D. Aberrant Behavior Detection in Time Series for Network Monitoring. 14th System Administration Conference Proceedings. New Orleans, 2000, pp. 139-146. Available at: http://www.usenix.org/events/lisa00/full_papers/brutlag/brutlag_htm l/ (accessed 20.09.2019).