В ЛЭТИ предложили подход для прогнозирования перегрузок локальных сетей, изучив модели поведения отдельных пользователей

Результаты исследования опубликованы в научном журнале Physica A: Statistical Mechanics and its Applications.

Сегодня число пользователей интернета достигает более 50% от всех жителей Земли (4,5 миллиарда человек). Он является наиболее популярным в мире инструментом для получения информации, связи, коммуникации, рекламы и непосредственной продажи товаров и услуг, электронных платежей и управления банковскими счетами и для многих других сфер. Аппаратно функционирование столь сложной и многозадачной сетевой структуры обеспечивается миллиардами компьютеров, центров обработки данных и серверов. Для подключения к интернету используются оптоволоконные кабели, электропровода, космические спутники, а также инфраструктура для беспроводной обработки информации. 

Дальнейшее развитие интернета сталкивается с целым рядом фундаментальных проблем, одна из которых – это возникновение сверхплотных сетей: взрывной рост числа абонентов и количества их устройств и гаджетов (телефонов, планшетов, «умных» часов и бытовой техники), которые в своей работе потребляют сетевой трафик обмена информацией. На уровне локальных сетей этот процесс грозит перегрузкой оборудования, а частные пользователи могут сталкиваться с увеличением времени загрузки информации из интернета.

Более того, подобные ситуации могут возникать на крупных складских комплексах, а также объектах промышленности и государственной критической инфраструктуры, которые используют системы, работающие через сеть. В связи с этой проблемой возрастает актуальность создания систем, способных оперативно перераспределять трафик, создавая более эффективные схемы использования ресурсов информационной инфраструктуры.

«Мы разработали математическую модель, которая позволяет описывать использование трафика на различном уровне интернета – конечный пользователь или локальные сети – и с высокой точностью заранее прогнозировать увеличение загруженности сетей для принятия упреждающих мер с целью не допустить перегрузок системы».

В ходе проведения экспериментов ученые собрали статистическую обезличенную информацию о поведении пользователей в интернете из нескольких источников: из локальной сети университета ЛЭТИ, из открытых данных о трафике опорной сети, объединяющей несколько десятков университетов Японии, также был проанализирован трафик во время Чемпионата мира по футболу 1998 года. 

Для поиска корреляций исследователи изучали четыре основные характеристики данных: откуда была отправлена информации, место назначения, время отправки и объем данных. На основе собранной статистики была разработана математическая модель взаимосвязи поведения трафиков на разных уровнях сети. 

«Если ранее объем информации передаваемой через локальную сеть определялся простой суммой деятельности пользователей, то наш анализ показал, что их поведение может влиять на трафик на каждом сетевом узле. Используя предложенный подход, в перспективе можно создавать алгоритмы управления потоками динамической маршрутизации, которые позволят пользователям избегать долгого ожидания информации в интернете, а также снизить нагрузку на сетевое оборудование и тем самым повысить его надежность и безопасность».

Исследование проведено в рамках программы «Приоритет 2030».