Как найти пропускную способность системы

Network throughput (or just throughput, when in context) refers to the rate of message delivery over a communication channel, such as Ethernet or packet radio, in a communication network. The data that these messages contain may be delivered over physical or logical links, or through network nodes. Throughput is usually measured in bits per second (bit/s or bps), and sometimes in data packets per second (p/s or pps) or data packets per time slot.

The system throughput or aggregate throughput is the sum of the data rates that are delivered to all terminals in a network.^[1] Throughput is essentially synonymous to digital bandwidth consumption; it can be determined numerically by applying the queueing theory, where the load in packets per time unit is denoted as the arrival rate (λ), and the drop in packets per unit time is denoted as the departure rate (μ).

The throughput of a communication system may be affected by various factors, including the limitations of the underlying analog physical medium, available processing power of the system components, end-user behavior, etc. When taking various protocol overheads into account, the useful rate of the data transfer can be significantly lower than the maximum achievable throughput; the useful part is usually referred to as goodput.

Maximum throughput[edit]

Users of telecommunications devices, systems designers, and researchers into communication theory are often interested in knowing the expected performance of a system. From a user perspective, this is often phrased as either «which device will get my data there most effectively for my needs?», or «which device will deliver the most data per unit cost?». Systems designers are often interested in selecting the most effective architecture or design constraints for a system, which drive its final performance. In most cases, the benchmark of what a system is capable of, or its «maximum performance» is what the user or designer is interested in. The term maximum throughput is frequently used when discussing end-user maximum throughput tests.  

Maximum throughput is essentially synonymous to digital bandwidth capacity.

Four different values are relevant in the context of «maximum throughput», used in comparing the ‘upper limit’ conceptual performance of multiple systems. They are ‘maximum theoretical throughput’, ‘maximum achievable throughput’, and ‘peak measured throughput’ and ‘maximum sustained throughput’. These values represent different quantities, and care must be taken that the same definitions are used when comparing different ‘maximum throughput’ values. Each bit must carry the same amount of information if throughput values are to be compared. Data compression can significantly alter throughput calculations, including generating values exceeding 100% in some cases. If the communication is mediated by several links in series with different bit rates, the maximum throughput of the overall link is lower than or equal to the lowest bit rate. The lowest value link in the series is referred to as the bottleneck.

Maximum theoretical throughput[edit]

This number is closely related to the channel capacity of the system,^[2] and is the maximum possible quantity of data that can be transmitted under ideal circumstances. In some cases this number is reported as equal to the channel capacity, though this can be deceptive, as only non-packetized systems (asynchronous) technologies can achieve this without data compression. Maximum theoretical throughput is more accurately reported taking into account format and specification overhead with best case assumptions. This number, like the closely related term ‘maximum achievable throughput’ below, is primarily used as a rough calculated value, such as for determining bounds on possible performance early in a system design phase.

Asymptotic throughput[edit]

The asymptotic throughput (less formal asymptotic bandwidth) for a packet-mode communication network is the value of the maximum throughput function, when the incoming network load approaches infinity, either due to a message size as it approaches infinity,^[3] or the number of data sources is very large. As other bit rates and data bandwidths, the asymptotic throughput is measured in bits per second (bit/s), very seldom bytes per second (B/s), where 1 B/s is 8 bit/s. Decimal prefixes are used, meaning that 1 Mbit/s is 1000000 bit/s.

Asymptotic throughput is usually estimated by sending or simulating a very large message (sequence of data packets) through the network, using a greedy source and no flow control mechanism (i.e., UDP rather than TCP), and measuring the network path throughput in the destination node. Traffic load between other sources may reduce this maximum network path throughput. Alternatively, a large number of sources and sinks may be modeled, with or without flow control, and the aggregate maximum network throughput measured (the sum of traffic reaching its destinations). In a network simulation model with infinite packet queues, the asymptotic throughput occurs when the latency (the packet queuing time) goes to infinity, while if the packet queues are limited, or the network is a multi-drop network with many sources, and collisions may occur, the packet-dropping rate approaches 100%.

A well known application of asymptotic throughput is in modeling point-to-point communication where (following Hockney) message latency T(N) is modeled as a function of message length N as T(N) = (M + N)/A where A is the asymptotic bandwidth and M is the half-peak length.^[4]

As well as its use in general network modeling, asymptotic throughput is used in modeling performance on massively parallel computer systems, where system operation is highly dependent on communication overhead, as well as processor performance.^[5] In these applications, asymptotic throughput is used in Xu and Hwang model (more general than Hockney’s approach) which includes the number of processors, so that both the latency and the asymptotic throughput are functions of the number of processors.^[6]

Peak measured throughput[edit]

The above values are theoretical or calculated. Peak measured throughput is throughput measured by a real, implemented system, or a simulated system. The value is the throughput measured over a short period of time; mathematically, this is the limit taken with respect to throughput as time approaches zero. This term is synonymous with instantaneous throughput. This number is useful for systems that rely on burst data transmission; however, for systems with a high duty cycle, this is less likely to be a useful measure of system performance.

Maximum sustained throughput[edit]

This value is the throughput averaged or integrated over a long time (sometimes considered infinity). For high duty cycle networks, this is likely to be the most accurate indicator of system performance. The maximum throughput is defined as the asymptotic throughput when the load (the amount of incoming data) is very large. In packet switched systems where the load and the throughput always are equal (where packet loss does not occur), the maximum throughput may be defined as the minimum load in bit/s that causes the delivery time (the latency) to become unstable and increase towards infinity. This value can also be used deceptively in relation to peak measured throughput to conceal packet shaping.

Channel utilization and efficiency[edit]

Throughput is sometimes normalized and measured in percentage, but normalization may cause confusion regarding what the percentage is related to. Channel utilization, channel efficiency and packet drop rate in percentage are less ambiguous terms.

The channel efficiency, also known as bandwidth utilization efficiency, is the percentage of the net bit rate (in bit/s) of a digital communication channel that goes to the actually achieved throughput. For example, if the throughput is 70 Mbit/s in a 100 Mbit/s Ethernet connection, the channel efficiency is 70%. In this example, effective 70 Mbit of data are transmitted every second.

Channel utilization is instead a term related to the use of the channel, disregarding the throughput. It counts not only with the data bits, but also with the overhead that makes use of the channel. The transmission overhead consists of preamble sequences, frame headers and acknowledge packets. The definitions assume a noiseless channel. Otherwise, the throughput would not be only associated with the nature (efficiency) of the protocol, but also to retransmissions resultant from the quality of the channel. In a simplistic approach, channel efficiency can be equal to channel utilization assuming that acknowledge packets are zero-length and that the communications provider will not see any bandwidth relative to retransmissions or headers. Therefore, certain texts mark a difference between channel utilization and protocol efficiency.

In a point-to-point or point-to-multipoint communication link, where only one terminal is transmitting, the maximum throughput is often equivalent to or very near the physical data rate (the channel capacity), since the channel utilization can be almost 100% in such a network, except for a small inter-frame gap.

For example, the maximum frame size in Ethernet is 1526 bytes: up to 1500 bytes for the payload, eight bytes for the preamble, 14 bytes for the header, and 4 bytes for the trailer. An additional minimum interframe gap corresponding to 12 bytes is inserted after each frame. This corresponds to a maximum channel utilization of 1526 / (1526 + 12) × 100% = 99.22%, or a maximum channel use of 99.22 Mbit/s inclusive of Ethernet datalink layer protocol overhead in a 100 Mbit/s Ethernet connection. The maximum throughput or channel efficiency is then 1500 / (1526 + 12) = 97.5%, exclusive of the Ethernet protocol overhead.

Factors affecting throughput[edit]

The throughput of a communication system will be limited by a huge number of factors. Some of these are described below:

Analog limitations[edit]

The maximum achievable throughput (the channel capacity) is affected by the bandwidth in hertz and signal-to-noise ratio of the analog physical medium.

Despite the conceptual simplicity of digital information, all electrical signals traveling over wires are analog. The analog limitations of wires or wireless systems inevitably provide an upper bound on the amount of information that can be sent. The dominant equation here is the Shannon-Hartley theorem, and analog limitations of this type can be understood as factors that affect either the analog bandwidth of a signal or as factors that affect the signal-to-noise ratio. The bandwidth of wired systems can be in fact surprisingly narrow, with the bandwidth of Ethernet wire limited to approximately 1 GHz, and PCB traces limited by a similar amount.

Digital systems refer to the ‘knee frequency’,^[7] the amount of time for the digital voltage to rise from 10% of a nominal digital ‘0’ to a nominal digital ‘1’ or vice versa. The knee frequency is related to the required bandwidth of a channel, and can be related to the 3 db bandwidth of a system by the equation:^[8]
Where Tr is the 10% to 90% rise time, and K is a constant of proportionality related to the pulse shape, equal to 0.35 for an exponential rise, and 0.338 for a Gaussian rise.

• RC losses: wires have an inherent resistance, and an inherent capacitance when measured with respect to ground. This leads to effects called parasitic capacitance, causing all wires and cables to act as RC lowpass filters.
• Skin effect: As frequency increases, electric charges migrate to the edges of wires or cable. This reduces the effective cross-sectional area available for carrying current, increasing resistance and reducing the signal-to-noise ratio. For AWG 24 wire (of the type commonly found in Cat 5e cable), the skin effect frequency becomes dominant over the inherent resistivity of the wire at 100 kHz. At 1 GHz the resistivity has increased to 0.1 ohms/inch.^[9]
• Termination and ringing: For long wires (wires longer than 1/6 wavelengths can be considered long) must be modeled as transmission lines and take termination into account. Unless this is done, reflected signals will travel back and forth across the wire, positively or negatively interfering with the information-carrying signal.^[10]
• Wireless Channel Effects: For wireless systems, all of the effects associated with wireless transmission limit the SNR and bandwidth of the received signal, and therefore the maximum number of bits that can be sent.

IC hardware considerations[edit]

Computational systems have finite processing power, and can drive finite current. Limited current drive capability can limit the effective signal to noise ratio for high capacitance links.

Large data loads that require processing impose data processing requirements on hardware (such as routers). For example, a gateway router supporting a populated class B subnet, handling 10 × 100 Mbit/s Ethernet channels, must examine 16 bits of address to determine the destination port for each packet. This translates into 81913 packets per second (assuming maximum data payload per packet) with a table of 2^16 addresses this requires the router to be able to perform 5.368 billion lookup operations per second. In a worst-case scenario, where the payloads of each Ethernet packet are reduced to 100 bytes, this number of operations per second jumps to 520 billion. This router would require a multi-teraflop processing core to be able to handle such a load.

• CSMA/CD and CSMA/CA «backoff» waiting time and frame retransmissions after detected collisions. This may occur in Ethernet bus networks and hub networks, as well as in wireless networks.
• Flow control, for example in the Transmission Control Protocol (TCP) protocol, affects the throughput if the bandwidth-delay product is larger than the TCP window, i.e., the buffer size. In that case, the sending computer must wait for acknowledgement of the data packets before it can send more packets.
• TCP congestion avoidance controls the data rate. A so-called «slow start» occurs in the beginning of a file transfer, and after packet drops caused by router congestion or bit errors in for example wireless links.

Multi-user considerations[edit]

Ensuring that multiple users can harmoniously share a single communications link requires some kind of equitable sharing of the link. If a bottleneck communication link offering data rate R is shared by «N» active users (with at least one data packet in queue), every user typically achieves a throughput of approximately R/N, if fair queuing best-effort communication is assumed.

• Packet loss due to network congestion. Packets may be dropped in switches and routers when the packet queues are full due to congestion.
• Packet loss due to bit errors.
• Scheduling algorithms in routers and switches. If fair queuing is not provided, users that send large packets will get higher bandwidth. Some users may be prioritized in a weighted fair queuing (WFQ) algorithm if differentiated or guaranteed quality of service (QoS) is provided.
• In some communications systems, such as satellite networks, only a finite number of channels may be available to a given user at a given time. Channels are assigned either through preassignment or through Demand Assigned Multiple Access (DAMA).^[11] In these cases, throughput is quantized per channel, and unused capacity on partially utilized channels is lost.

Goodput and overhead[edit]

The maximum throughput is often an unreliable measurement of perceived bandwidth, for example the file transmission data rate in bits per seconds. As pointed out above, the achieved throughput is often lower than the maximum throughput. Also, the protocol overhead affects the perceived bandwidth. The throughput is not a well-defined metric when it comes to how to deal with protocol overhead. It is typically measured at a reference point below the network layer and above the physical layer. The most simple definition is the number of bits per second that are physically delivered. A typical example where this definition is practiced is an Ethernet network. In this case, the maximum throughput is the gross bit rate or raw bit rate.

However, in schemes that include forward error correction codes (channel coding), the redundant error code is normally excluded from the throughput. An example in modem communication, where the throughput typically is measured in the interface between the Point-to-Point Protocol (PPP) and the circuit-switched modem connection. In this case, the maximum throughput is often called net bit rate or useful bit rate.

To determine the actual data rate of a network or connection, the «goodput» measurement definition may be used. For example, in file transmission, the «goodput» corresponds to the file size (in bits) divided by the file transmission time. The «goodput» is the amount of useful information that is delivered per second to the application layer protocol. Dropped packets or packet retransmissions, as well as protocol overhead, are excluded. Because of that, the «goodput» is lower than the throughput. Technical factors that affect the difference are presented in the «goodput» article.

Other uses of throughput for data[edit]

Integrated circuits[edit]

Often, a block in a data flow diagram has a single input and a single output, and operate on discrete packets of information. Examples of such blocks are Fast Fourier Transform modules or binary multipliers. Because the units of throughput are the reciprocal of the unit for propagation delay, which is ‘seconds per message’ or ‘seconds per output’, throughput can be used to relate a computational device performing a dedicated function such as an ASIC or embedded processor to a communications channel, simplifying system analysis.

Wireless and cellular networks[edit]

In wireless networks or cellular systems, the system spectral efficiency in bit/s/Hz/area unit, bit/s/Hz/site or bit/s/Hz/cell, is the maximum system throughput (aggregate throughput) divided by the analog bandwidth and some measure of the system coverage area.

Over analog channels[edit]

Throughput over analog channels is defined entirely by the modulation scheme, the signal-to-noise ratio, and the available bandwidth. Since throughput is normally defined in terms of quantified digital data, the term ‘throughput’ is not normally used; the term ‘bandwidth’ is more often used instead.

See also[edit]

References[edit]

Further reading[edit]

• Rappaport, Theodore S. Wireless Communications, Principles and Practice second edition, Prentice Hall, 2002, ISBN 0-13-042232-0
• Blahut, Richard E. Algebraic Codes for Data Transmission Cambridge University Press, 2004, ISBN 0-521-55374-1
• Li, Harnes, Holte, «Impact of Lossy Links on Performance of Multihop Wireless Networks», IEEE, Proceedings of the 14th International Conference on Computer Communications and Networks, Oct 2005, 303 — 308
• Johnson, Graham, High Speed Digital Design, a Handbook of Black Magic, Prentice Hall, 1973, ISBN 0-13-395724-1
• Roddy, Dennis, Satellite Communications third edition, McGraw-Hill, 2001, ISBN 0-07-137176-1

Расчеты пропускной способности могут помочь предприятию определить скорость, с которой продукция достигает потребителей. Иногда называемая скоростью потока, эта информация может помочь предприятию принимать обоснованные решения о производственном процессе от инвестиций до производства и получения дохода. Знание того, как измерить пропускную способность, является первым шагом к использованию этой информации для принятия решений, которые могут положительно повлиять на доход. В этой статье мы рассмотрим определение показателя пропускной способности, компоненты показателя пропускной способности и формулу для расчета показателя пропускной способности.

Что такое пропускная способность?

Пропускная способность измеряет скорость, с которой единицы продукции проходят через производственный процесс от начала до конца. Единицей при расчете пропускной способности может быть любой объект, имеющий значение для конкретного бизнеса, как материальный, так и нематериальный. Расчет пропускной способности может включать отдельные физические предметы, клиентов или взаимодействия, например, количество проданных туфель в минуту или количество клиентов, обслуживаемых в час. Определение пропускной способности может помочь бизнесу принимать решения о проведении операций, которые минимизируют накладные расходы и максимизируют доход.

Каковы компоненты коэффициента пропускной способности?

Пропускная способность рассчитывается с использованием запасов и времени потока. Термины запасы и поток могут использоваться для обозначения разных вещей в обычном разговоре, но они означают нечто конкретное при расчете пропускной способности для целей бизнеса.

Инвентаризация

Запасы для целей расчета пропускной способности означают количество единиц продукции, задействованных в операциях предприятия в данный момент времени. Например, инвентаризация клиентов в маникюрном салоне включает клиентов, ожидающих обслуживания, а также тех, кто обслуживается в данный момент. Это более широкое определение для запасов, чем то, которое используется в бухгалтерском учете, где запасы означают только текущее количество единиц продукции. В случае с маникюрным салоном учетные запасы включают только тех клиентов, которые обслуживаются в данный момент времени.

Время потока

Время потока — это количество времени, которое продукт проводит в производственном процессе от начала до конца. Иногда этот показатель также называют временем обработки. У продукта может быть более одного пути через операции предприятия. В данном случае используется самое длительное время, которое может потребоваться продукту для прохождения производственного процесса.

Какова формула для коэффициента пропускной способности?

Формула для расчета пропускной способности такова:

I=R*T

В этой формуле I представляет инвентарь, R представляет пропускную способность, а T представляет время. Поскольку желаемым конечным результатом является коэффициент производительности, или R, вы можете перестроить формулу, решив R таким образом:

R=IT

Как рассчитать пропускную способность

Компоненты коэффициента пропускной способности могут отличаться, поскольку вы можете учитывать различные виды запасов и проводить измерения в течение различных периодов времени. Процесс расчета пропускной способности, однако, обычно происходит следующим образом:

1. Измерьте инвентаризацию

Помните, что инвентарь в контексте производительности — это каждая единица, участвующая в операционном цикле в данный момент времени. Сюда входят товары, готовые к продаже, и товары, находящиеся в процессе производства. Если вы измеряете запасы по количеству клиентов, это будет включать в себя как обслуживание клиентов, так и ожидание клиентов. В вашем расчете пропускной способности это число будет представлено как I. Например, если у вас на складе и в производстве находится в общей сложности 300 праздничных шляп, то I будет равно 300.

2. Определите единицу времени

Показатель пропускной способности измеряется как функция бизнес-единиц с течением времени. В зависимости от типа информации, которую вы ищете, вы можете захотеть узнать общее количество единиц за одну секунду, одну минуту, один час или другой промежуток времени. Этот период времени будет представлен как T в уравнении пропускной способности. Например, если вы хотите измерить количество гамбургеров, произведенных и проданных за 8-часовую смену, то T=8.

3. Составьте уравнение

Когда вы определите свой запас и желаемый промежуток времени, просто разделите показатель запаса на меру времени. Например, если вы определили, что у вас 10 клиентов ожидают и обслуживаются, и вы посчитали этих клиентов в течение двух часов, вы составите уравнение в виде R(пропускная способность)=10 и клиенты (инвентарь) 2 часа (время). Таким образом, в данном случае пропускная способность равна пяти клиентам в час.

4. Проанализируйте свои результаты

Показатели пропускной способности наиболее полезны, когда специалисты по управлению операциями и другие руководители предприятий используют их для анализа эффективности бизнеса. Поскольку каждый бизнес вмещает уникальный набор элементов операций в зависимости от его размера, накладных расходов и операционных затрат, вы можете обнаружить, что анализ пропускной способности является относительным. Вы можете извлечь смысл из показателей пропускной способности внутри компании, сравнивая один день с другим или с бизнес-подразделениями в разных местах. Вы также можете сравнить показатели пропускной способности вашего предприятия с другими в той же отрасли, если такая информация доступна.

Пример расчета пропускной способности

Рассмотрите следующие примеры при определении пропускной способности для вашего собственного бизнеса:

Пример 1

Владелец кафе хочет знать пропускную способность кофейных напитков в течение одного 12-часового дня. Они подсчитывают количество напитков, приготовленных за этот период времени, и определяют, что было приготовлено и продано 300 кофейных напитков. В данном примере I (запасы) = 300 напитков, а T (время) = 12 часов. Владелец кафе рассчитывает пропускную способность путем деления инвентаризации на время, или 300 напитков, деленных на 12 часов. 30012 = 25. Их пропускная способность составляет 25 напитков в час.

Пример 2

Менеджер завода хочет узнать пропускную способность по болтам, производимым в секунду. Они знают, что каждую минуту 3000 болтов находятся в производстве и на складе вместе взятых. В этом примере I (запасы) = 3000 и T (время) = 60 секунд. Используя уравнение R (пропускная способность) = 3000 болтов разделить на 60 секунд, можно определить, что пропускная способность составляет 50 болтов в секунду.

Пример 3

Менеджер магазина сотовых телефонов знает, что в течение четырех часов 20 покупателей заходят в магазин, ожидают помощи и получают обслуживание, прежде чем уйти. Если они хотят узнать свою пропускную способность, они могут разделить инвентарь (20 клиентов) на период времени (4 часа), чтобы получить результат 5 клиентов в час.

В случае с вычислительными сетями известный постулат «время — деньги» звучит так: «скорость влетает в копеечку». Как рассчитать необходимую скорость канала связи, исходя из параметров локальной сети?

---

ОЧЕРЕДЬ, АХ, ЭТА ОЧЕРЕДЬ…

СДВИГ ПО ФАЗЕ

ПРИМЕНЕНИЕ ТЕОРИИ МАССОВОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ

ОБНАРУЖЕНИЕ КАДРОВ

РАСЧЕТ ВРЕМЕНИ

АВТОМАТИЗАЦИЯ ПРОЦЕССА

---

В последнее десятилетие число установленных локальных сетей увеличивалось с какой-то невообразимой скоростью. Сегодня сетевая рабочая станция — настолько же непременная принадлежность любого офиса, как, в свое время, пищущая машинка. По мере расцвета локальных сетей организации стали задумываться о том, как связать их между собой в сети глобальные. Сначала появились локальные мосты, потом — маршрутизаторы и мосты между удаленными друг от друга сетями. Тут уже понадобились средства связи для передачи информации от одной точки к другой.

Перед любым администратором, планирующим реализацию такой глобальной сети, с неизбежностью встает проблема выбора скорости передачи данных между связываемыми локальными сетями. Поскольку ежемесячная плата за цифровой канал обычно пропорциональна скорости передачи, завышение необходимой пропускной способности ведет к непроизводительным расходам средств. Помимо этого, выбрав линию с недостаточной пропускной способностью, администратор сети непременно навлечет на себя недовольство со стороны пользователей — канал не сможет обеспечить требуемые скорость и качество связи между локальными сетями.

Даже если администратор решит облегчить себе задачу, обратившись к использованию таких сетевых служб, как frame relay, это все равно не избавит его от необходимости выбрать оптимальную скорость работы канала между локальной сетью и сетью frame relay. Решение придется принимать и относительно CIR (Committed Information Rate).

Попытки обратиться за помощью к справочной литературе не слишком приблизят к решению задачи выбора подходящей скорости работы глобальной сети. В книжках обычно пишут, что пропускная способность канала должна быть не меньше 56 Кбит/c; некоторые подозрения, однако, вызывает полное отсутствие информации о зависимости между интенсивностью трафика по глобальной сети и пропускной способностью каналов связи. Возникает также резонный вопрос: неужели 56 Кбит/c так уж необходимы для организации самого примитивного межсетевого обмена информацией, например пересылки текстовых сообщений по электронной почте?

Короче говоря, выбор оптимальной скорости работы глобальной сети — интересная задача, имеющая большое практическое значение. В данной статье рассказывается о том, как можно применить математический аппарат теории массового обслуживания для оптимизации скорости передачи в глобальной сети в различных условиях. Теория массового обслуживания предоставляет нам инструментарий анализа влияния скорости передачи в глобальной сети на производительность канала связи между локальными сетями. Подобный анализ позволяет вычислить необходимую скорость работы глобальной сети, исходя из требований локальной сети пользователя.

ОЧЕРЕДЬ, АХ, ЭТА ОЧЕРЕДЬ…

Конечно, далеко не все из нас мыслят в терминах теории массового обслуживания — науки об очередях, — однако любой человек сталкивается с очередями каждый день. Выезд с маленького переулка на широкий проспект, посещение банка, покупка железнодорожного билета — вот лишь несколько примеров очередей. Если вдуматься, даже простая пересылка электронного сообщения одному из коллег тоже связана с организацией очереди.

Любая очередь включает в себя несколько составляющих. Во-первых, имеется некий входной процесс — приход клиентов, поступление больных, прибытие кадров данных. Во-вторых, каждый из поступивших объектов некоторым образом обслуживается: пассажир покупает билет в кассе, а кадр данных преобразуется из формата Ethernet в формат кадра данных протокола канального уровня в маршрутизаторе или мосте (после такого преобразования кадр данных можно передавать через глобальную сеть).

Такая система носит название одноканальной однофазной системы очередей. Она состоит из одной очереди и одного устройства обслуживания. Термин «одноканальная» говорит о том, что к устройству обслуживания ведет только один путь; термин «однофазная» означает, что обслуживание совершается в одном месте и в одну стадию. Например, двухпортовый мост, один порт которого подключен к локальной сети, а другой — к глобальной сети, представляет собой пример одноканальной однофазной системы очередей.

СДВИГ ПО ФАЗЕ

Информационная структура, где две локальные сети соединены между собой каналом связи глобальной сети, больше похожа на систему очередей другого типа, именуемого одноканальной двухфазной системой. На Рис. 1 показана схема соединения двух локальных сетей при помощи мостов или маршрутизаторов. Обратите внимание, что для передачи кадра данных от одной локальной сети к другой он должен быть обслужен двумя устройствами (в данном случае двумя мостами или двумя маршрутизаторами), поэтому такая схема может быть описана в рамках одноканальной многофазной модели. (Описание потока данных от одной локальной сети к другой в рамках одноканальной многофазной модели является математически корректным, однако так ли уж необходимо работать именно в рамках такой модели? Ответить на этот вопрос помогает анализ потока данных от одной сети к другой.)

(1х1)

Рисунок 1.
Наиболее узкое место информационного потока между двумя удаленными
друг от друга локальными сетями — канал связи глобальной сети, пропускная
способность которого обычно существенно меньше скорости работы локальной
сети.

Возвращаясь к Рис. 1, представим себе, что рабочая станция сети Token Ring передает кадр данных в сеть Ethernet. Передаваемый кадр вначале «путешествует» из сегмента сети к мосту или маршрутизатору с той скоростью, на которой работает сеть (4 или 16 Мбит/с). Попав в маршрутизатор или мост, кадр копируется из сети в буфер устройства, преобразуется в другой формат, а затем (при наличии свободного канала) передается через глобальную сеть со скоростью, гораздо меньшей, чем та, с которой кадр передавался из локальной сети на устройство маршрутизации. Если непосредственно перед текущим кадром на сетевое устройство попал другой кадр, то нашему кадру придется подождать (в буфере), до тех пор пока предыдущий кадр не будет обслужен. Время обслуживания текущего кадра зависит от того, сколько кадров пришло на сетевое устройство непосредственно перед текущим: чем больше таких кадров, тем дольше время ожидания.

Рассмотрим теперь, как выполняется обслуживание кадра на противоположном конце канала глобальной сети. Поступая из глобальной сети на мост/маршрутизатор, кадр преобразуется к формату локальной сети и передается в локальную сеть. Поскольку скорость передачи информации по глобальной сети всегда ниже скоростей передачи кадров в локальной, никаких очередей при таком обслуживании не возникает, стало быть основной вклад во время обслуживания кадра на втором мосте/маршрутизаторе вносит само устройство. И это лишь малая доля от времени задержки кадров на первом мосте/маршрутизаторе. Отсюда следует, что для описания двухточечных линий связи между локальными сетями можно спокойно использовать одноканальную однофазную модель.

ПРИМЕНЕНИЕ ТЕОРИИ МАССОВОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ

Используя математический аппарат теории массового обслуживания, можно вычислить зависимость времени передачи кадров от скорости работы глобальной сети без подключения к реальным каналам. Такие вычисления позволяют ответить на множество вопросов относительно производительности сети; благодаря им становится понятным, каково среднее время задержки кадров на мосте/маршрутизаторе, как может повлиять на величину этих задержек рост скорости работы канала связи глобальной сети и при каких условиях рост скорости обмена информацией по каналам глобальной сети не приводит к существенному увеличению производительности моста/маршрутизатора. Рассмотрим конкретный пример, показывающий, как теория массового обслуживания позволяет ответить на эти вопросы.

Представьте себе, что вам необходимо соединить две удаленные друг от друга локальные сети (одна из которых — Token Ring, а другая — Ethernet) при помощи двух маршрутизаторов (см. Рис. 1). Согласно оценкам, суммарный трафик между сетями составляет 16000 кадров в день, а средняя длина кадра равна 1250 байтам.

Чтобы использовать теорию массового обслуживания, необходимо знать соотношение между скоростью поступления «заказов» и скоростью обслуживания. Скорость поступления заказов может быть вычислена исходя из интенсивности трафика. Например, если обе локальные сети находятся в одном и том же часовом поясе, а продолжительность рабочего дня составляет восемь часов, то трафик интенсивностью 16000 кадров в день соответствует интенсивности поступления заказов, равной 0,556 кадров в секунду. В нашем случае скорость поступления заказов характеризует среднюю скорость поступления кадров на устройство обслуживания.

Преобразование кадров к формату глобальной сети обычно состоит в добавлении заголовка и хвостовой части к кадрам формата локальной сети. Для примера предположим, что к среднему кадру локальной сети добавляется 25 байт, в результате средняя длина кадра глобальной сети составит 1275 байт.

Для подсчета скорости обслуживания следует задаться определенным значением скорости работы глобальной сети. При этом совершенно неважно, насколько близка к оптимальной взятая в качестве начального приближения скорость обмена информацией по глобальной сети, поскольку все вычисления легко повторить для другого значения скорости. Для начала примем скорость обмена информацией равной 19200 бит/с. Тогда время, необходимое для передачи одного кадра длиной 1275 байт, составит 0,53 секунды.

Время передачи кадра отождествляется с ожидаемым временем обслуживания. Ожидаемое время обслуживания равно 0,53 секунды, откуда получаем, что средняя скорость обслуживания (величина, обратная к ожидаемому времени обслуживания) составляет 1,887 кадров в секунду (см. Рис. 2).

(1х1)

Рисунок 2.
Среднее время обслуживания зависит от средней длины кадра и скорости
работы линии.

Продолжим рассмотрение нашего примера. Если 16000 кадров за восьмичасовой рабочий день — это максимальный трафик, который можно ожидать для любого из двух направлений, то требуемая скорость работы глобальной сети рассчитывается на основе информации о трафике, передаваемом в любом из двух направлений. Поскольку в полнодуплексной линии связи скорости передачи информации в обоих направлениях равны друг другу, то нам не придется повторять расчет для передачи данных в обратном направлении. Таким образом, подсчитав скорость работы канала связи, необходимую для обработки ожидаемого максимального трафика, мы автоматически определим требуемое значение скорости передачи информации в обоих направлениях.

Если средняя скорость обслуживания превосходит среднюю скорость поступления заказов (как это имеет место в нашем случае), то никаких очередей не возникает: канал связи глобальной сети, работающий со скоростью 19200 бит/с, для нашей конфигурации более чем достаточен. Не следует, однако, забывать, что скорость поступления заказов — это средняя по времени величина. Бывает (например при передаче файлов), что рабочие станции выдают данные крупными порциями, интенсивность которых превосходит возможности маршрутизатора. Когда такое случается, маршрутизатор копирует все необходимые кадры из сети в свой буфер, где они и пребывают до тех пор, пока маршрутизатор не преобразует их в кадры глобальной сети и не передаст по глобальной сети. Теория массового обслуживания позволяет оценить задержку проходящих через маршрутизатор кадров, исходя из скорости работы линии связи; при необходимости, скорость передачи данных по линии можно изменить.

Степень использования технических возможностей обслуживающего устройства (в нашем случае степень использования маршрутизатора или моста — P) в одноканальной однофазной системе можно определить, поделив среднюю скорость поступления заказов на среднюю скорость обслуживания. В предыдущем примере P равно частному от деления 0,556 на 1,887, то есть 0,295. Таким образом, при использовании канала связи пропускной способностью 19200 бит/с средняя степень применения обслуживающего устройства составляет примерно 30%. Зная степень использования обслуживающего устройства, довольно легко определить вероятность отсутствия заказов (обслуживаемых кадров) в данный момент времени. Эта вероятность, обозначенная нами как P0, равна единице минус степень использования канала (P0 = 1 — P).

Подставляя числа, полученные для маршрутизатора, подключенного к каналу с пропускной способностью 19300 Кбит/с (P0 = 1 — 0,295 = 0,695), определяем, что вероятность отсутствия очереди кадров в маршрутизаторе составляет 69,5%.

ОБНАРУЖЕНИЕ КАДРОВ

Получив некоторые сведения относительно степени использования обслуживающего устройства, выясним теперь, каким образом кадры скапливаются в очередях и как влияют связанные с этими очередями задержки на процесс передачи кадров от одной локальной сети к другой.

В теории массового обслуживания среднее число объектов (unit) в системе обычно обозначается L, а среднее число объектов в очереди — Lq. Для одноканальной однофазной системы, L равняется средней скорости поступления заказов, деленной на разность между средней скоростью обслуживания и скоростью поступления заказов.

В нашем примере значение L дает ожидаемое число кадров, находящихся в маршрутизаторе или передаваемых по глобальной сети. Поделим скорость поступления заказов (0,556) на разность между скоростью поступления заказов и скоростью обслуживания (1,887 — 0,556). В этом случае значение L равно 0,418.

Таким образом, в буфере маршрутизатора и линии связи в любой момент находится чуть больше 40% одного кадра. Чтобы определить среднее число объектов в очереди (Lq), перемножим степень использования обслуживающего устройства (P = 0,295) на число объектов в системе (L = 0,418). Наша система обрабатывает кадры данных, поэтому длина очереди равна 0,123 кадра.

Итак, в любой момент времени в очереди маршрутизатора нашей сети (пропускная способность глобальной сети 19200 бит/с, интенсивность трафика 16000 кадров в день) находится 0,123 кадра. Чуть выше мы выяснили, что общее число кадров в системе составляет 0,418, поэтому разность этих величин (0,418 минус 0,123), равная 0,295, дает нам число кадров, передаваемых в данный момент времени по каналу глобальной сети.

РАСЧЕТ ВРЕМЕНИ

Теория массового обслуживания позволяет рассчитать среднее время нахождения объекта в системе (W) и среднее время ожидания в очереди (Wq).

Среднее время нахождения в системе представляет собой величину, обратную разнице между скоростью обслуживания и скоростью поступления заказов. Подставив числа из нашего примера, найдем, что в данном случае каждый кадр проводит в системе в среднем 0,75 секунд.

Таким образом, можно ожидать, что вызванная наличием очередей задержка кадров при передаче по линии пропускной способностью 19200 бит/с составит в среднем 0,75 секунд. Хорошо это или плохо? Все зависит от того, какого рода информацию переносят кадры. Например, если канал связи используется преимущественно для передачи электронной почты или загрузки файлов, то такая задержка будет, скорее всего, совершенно незаметна. С другой стороны, если речь идет об интерактивном обмене запросами и ответами, то задержка в три четверти секунды довольно существенна. Заметим вдобавок, что подсчитанная нами задержка кадров при передаче составляет лишь часть полного времени ответа удаленной системы. Чтобы вычислить этот параметр, надо ко времени задержки при передаче добавить время доступа к данным на удаленном компьютере и задержку, связанную с передачей ответа на запрос.

Очереди в системе можно охарактеризовать еще одним параметром, а именно временем ожидания. В нашем случае значение Wq равно произведению времени ожидания в системе на степень использования обслуживающего устройства. Таким образом, для нашей сети Wq равно 0,221 секунд.

Как было подсчитано выше, ожидаемое время нахождения кадра в системе составляет 0,75 секунд. Сюда входит время ожидания в очереди и время передачи по линиям связи. Только что мы видели, что время ожидания равно 0,221 секунд. Разность между этими значениями (0,75 минус 0,221, или примерно 0,53) дает время, затрачиваемое на передачу одного кадра по каналу глобальной сети пропускной способностью 19200 бит/с.

АВТОМАТИЗАЦИЯ ПРОЦЕССА

Далеко не каждый будет рад предложению много раз проделать одни и те же выкладки. К счастью, расчеты по теории массового обслуживания легко поддаются автоматизации. В частности, для автоматизации расчетов можно использовать электронные таблицы Lotus (см. Таблицу 1, где приведены значения восьми параметров теории массового обслуживания для 14 скоростей работы канала связи). Пользователь должен ввести значения трех переменных. В нашем случае пришлось задать число кадров в день (16000), среднюю длину кадра (1275) и продолжительность рабочего дня в часах (8).

Рассмотрим вначале колонку «Скорость линии в бит/с». Отметим, что значения 9600 и 19200 бит/с соответствуют наиболее распространенным аналоговым и цифровым арендованным линиям, в то время как скорости выше 56000 бит/с соответствуют цифровым линиям разных типов; все они представляют собой неполные каналы T-1. Поскольку часть общей пропускной способности T-1 (1,544 Мбит/с) используется для передачи служебной информации, в наших расчетах мы принимали пропускную способность этого канала равной 1536000 бит/с.

Каждая из прочих колонок по-своему интересна, однако поговорим пока только о трех из них. Содержимое двух из этих трех колонок, а именно «Степень использования канала» и «Вероятность отсутствия кадров в системе», позволит нам глубже вникнуть в суть процесса выбора оптимальной скорости работы канала. Для начала определим суммарное время ожидания: при 19200 бит/с этот параметр равен 0,75 секунд, при 64 Кбит/с — 0,17 секунд, а при 128 Кбит/с — 0,08 сек. Повышение пропускной способности глобальной сети с 19200 до 56000 бит/с приводит к снижению времени ожиданияпримерно на 0,55 секунд. С другой стороны, повышение пропускной способности с 64000 до 128000 бит/с уменьшает время ожидания всего на 0,09 секунд. В результате увеличение пропускной способности свыше 64000 бит/с приводит к незначительному выигрышу во времени ожидания.

Данные, содержащиеся в колонках «Степень использования канала» и «Вероятность отсутствия кадров в системе» Таблицы 1, представлены графически на Рис. 3. Эти графики со всей очевидностью указывают на то, что по мере уменьшения степени использования канала вероятность отсутствия кадров в системе быстро растет. Хорошо видно также, что при скоростях работы канала выше 128000 бит/с степень использования канала близка к нулю, а вероятность отсутствия кадров в системе равна практически единице.

(1×1)

Рисунок 3.
Закономерное уменьшение выигрыша во времени ожидания по мере роста
пропускной способности особенно хорошо видно при сравнении производительности
глобальной сети для каналов с разной пропускной способностью. При увеличении
пропускной спосбности канала связи выше пятого уровня (128000 бит/с) вероятность
отсутствия кадров в системе практически не растет.

Приведенный график иллюстрирует снижение выигрыша от установки скоростных линий с пропускной способностью выше 64000 бит/с. Подмеченная закономерность существенно упрощает выбор оптимальной пропускной способности канала глобальной сети. Ясно, что в нашем случае любой администратор сети выберет канал пропускной способностью не выше 128000 бит/с — в противном случае говорить о разумном использовании ресурсов глобальной сети не приходится. Тем не менее стоит запомнить, что теория массового обслуживания не панацея от всех бед — она просто позволяет оценить влияние пропускной способности канала глобальной сети на производительность локальной сети с учетом особенностей последней.

Гилберт Хелд — лектор и автор книг по информационным системам. Среди его последних работ — «Ethernet Networks: Design, Implementation, Operation, Management» и «Protecting LAN Resources: A Comprehensive Guide to Securing, Protecting and Rebuilding a Network» (обе эти книги вышли в издательстве John Wiley & Sons). С ним можно связаться через Internet по адресу: 235-8068@mcimail.com.

ТАБЛИЦА 1 — ВАРЬИРОВАНИЕ ПРОПУСКНОЙ СПОСОБНОСТИ ГЛОБАЛЬНОЙ
СЕТИ

Входные данные	Число кадров в день: 16000	Средняя длина кадра: 1,275	Продолжительность дня в часах: 8
Результаты расчетов	Скорость поступления: 0,5555556
Скорость линии (бит/с)	Ожидаемое время обслуживания	Средняя скорость обслуживания	Степень использования канала	Вероятность отсутствия кадров в системе	Среднее число объектов (всего)	Среднее число объектов в очередях	Полное время ожидания	Время ожидания в очереди
9600	1,06250	0,94118	0,59028	0,40972	1.44068	0,85040	2,59322	1,53072
19200	0,53125	1,88235	0,29514	0,70486	0,41872	0,12358	0,75369	0,22244
56000	0,18214	5,49020	0,10119	0,89881	0,11258	0,01139	0,20265	0,02051
64000	0,15938	6,27451	0,08854	0,91146	0,09714	0,00860	0,17486	0,01548
128000	0,07969	12.54902	0,04427	0,95573	0,04632	0,00205	0,08338	0,00369
256000	0,03984	25,09804	0,02214	0,97786	0,02264	0,00050	0,04075	0,00090
384000	0,02656	37.64706	0,01476	0,98524	0,01498	0,00022	0,02696	0,00040
448000	0,02277	43.92157	0,01265	0,98735	0,01281	0,00016	0,02306	0,00029
512000	0,01992	50,19608	0,01107	0,98893	0,01119	0,00012	0,02014	0,00022
576000	0,01771	56,47059	0,00984	0,99016	0,00994	0,00010	0,01788	0,00018
540000	0,01889	52,94118	0,01049	0,98951	0,01061	0,00011	0,01909	0,00020
704000	0,01449	69,01961	0,00805	0,99195	0,00811	0,00007	0,01461	0,00012
768000	0,01328	75,29412	0,00738	0,99262	0,00743	0,00005	0,01338	0,00010
1536000	0,00664	150,58824	0,00369	0,99631	0,00370	0,00001	0,00667	0,00002

Топология сети и расчет пропускной способности

На протяжении многих лет проведения занятий со слушателями на тему проектирования систем видеонаблюдения выработался как подход, так и система критериев, позволяющих решать задачи, стоящие перед CCTV.

Но как бы не были эффективны любые занятия, они всегда ограничены во времени и в средствах донесения информации до слушателей. В связи с этим инициативной группой был разработан интернет-ресурс http://www.project.polyset.ru, посвященный проектированию систем видеонаблюдения. Материалы интернет-портала будут охватывать темы, связанные с разработкой технического задания на проектирование, непосредственно проектирование видеосистем с использованием IP, HD SDI и аналоговых камер, включая варианты решения большого круга прикладных задач.

В настоящее время интернет-портал только начинает свою работу, а мы, в свою очередь, будем публиковать в журнале «Алгоритм безопасности» наиболее интересные, по нашему мнению, материалы.

ТОПОЛОГИЯ СЕТИ И ЕЕ РЕАЛИЗАЦИЯ

В компьютерных сетях расположение оборудования относительно друг друга и способы соединения его линиями связи называют топологией (конфигурацией, структурой) сети.

Топология определяет требования к оборудованию, типу используемого кабеля или Wi-Fi устройств, надежности работы и возможности масштабируемости (расширения) сети.

Топология информационной сети -направление потоков между активными и пассивными узлами (включая оконечные устройства), а также скорость передачи информации по ним.

Топология физической сети — схема расположения оконечного оборудования, серверов, точек беспроводного доступа, маршруты прокладки кабельных трасс и структура беспроводных сетей.

Рис. 1. Древовидное построение сети

Различают сети шинной, кольцевой, звездной, иерархической и произвольной структуры. В системах видеонаблюдения наиболее распространенными являются древовидное соединение (рис. 1) и соединение типа «звезда» (рис. 2). Но поскольку структура сети, в основном, соответствует объекту охраны, то чаще всего сети бывают смешанной конфигурации.

РАЗРАБОТКА ТОПОЛОГИИ ИНФОРМАЦИОННОЙ СЕТИ 

Топология информационной сети создается на основе информации о трех ее составляющих:

■ величина максимального потока, создаваемого всеми видеокамерами системы видеонаблюдения;

■ величина максимального потока, который способна транслировать сеть (пропускная способность);

■ величина максимального потока на один порт, который способно обеспечить сетевое оборудование. Проектирование сети системы IP-видеонаблюдения начинают с нахождения максимальных информационных потоков, создаваемых всеми видеокамерами системы. Результирующее значение потока от каждой камеры зависит от ее разрешающей способности, от используемых кодеков сжатия, выбранной частоты кадров, интенсивности движения в поле зрения камеры. Кроме изображения камера может транслировать и звук, что не значительно, но, тем не менее, увеличивает общий трафик.

Рис. 2. Конфигурация типа «звезда»

Нахождение суммарного значения максимальных информационных потоков на начальном этапе проектирования позволяет:

■ определить количество информационных подсетей, с помощью которых можно доставить весь объем видео и аудио информации от камер до сервера (серверов);

■ разработать структуру и состав информационной подсети.

1) Определение общей скорости информационного потока

Для определения скорости информационного потока от каждой камеры можно использовать калькулятор, размещенный на сайте Axis Communications или воспользоваться таблицами 1 и 2.

Приведенные в таблице скорости потоков соответствуют интенсивности движения в кадре выше среднего значения при степени сжатия, не создающего видимые артефакты на изображении.

Выбор кодека потокового (Н.264) или покадрового (MJPEG) сжатия определяется задачами, стоящими перед видеокамерой, и необходимостью детального (покадрового) просмотра записанного архива.

При установке видеокамеры в казино и других местах, где скорость изменения сюжета в кадре высокая, использовать H.264 нецелесообразно.

В случаях, когда интенсивность движения перед видеокамерой может существенно увеличиться, например, на станциях метрополитена в часы пик, скорость потока для кодека MJPEG может возрасти на 15-20%, а для H.264 — до двух раз.

Суммарную скорость информационных потоков от всех IP-видеокамер определяем как:

где:

B — суммарная скорость потоков от всех видеокамер;
V (i, j) — скорость j-го «потока» от i /-ой видеокамеры;
k — общее количество «потоков», передаваемых камерой;
n — общее количество IP-видеокамер.

Термин «потоки», используемый в меню IP-камер для задания характеристик дополнительным потокам и выбора их количества, возьмем в кавычки. Связано это с тем, что от камеры идет всего один цифровой поток. При формировании этого потока информация об основном и дополнительных «потоках» будет преобразовываться в пакеты со своими адресами доставки. И уже эти пакеты в общем информационном потоке передаются по сети.

Для увеличения надежности работы сети, в части предотвращения непредвиденных перегрузок от изменения интенсивности движения перед видеокамерами, целесообразно значение скорости потока увеличить на 25-30%.

2) Выбор пропускной способности сети

Пропускная способность сети определяется выбранной средой передачи сигнала. В качестве среды передачи сигнала используются различные виды кабелей: коаксиальный кабель, кабель на основе экранированной и неэкранированной витой пары и оптоволоконный кабель.

Наиболее популярным видом среды передачи данных на небольшие расстояния (до 100 м) становится неэкранированная витая пара (UTP), которая включена практически во все современные стандарты и технологии локальных сетей и обеспечивает пропускную способность до 100 Мбит/с. Экранированная витая пара (STP категории 6) позволяет увеличить пропускную способность до 1000 Мбит/с.

Оптоволоконный кабель широко применяется как для построения локальных связей, так и для образования магистралей глобальных сетей. Оптоволоконный кабель может обеспечить очень высокую пропускную способность канала (до нескольких Тбит/с) и передачу на значительные расстояния (до нескольких десятков километров без промежуточного усиления сигнала).

3) Определение количества информационных подсетей

Исходя из суммарной скорости информационного потока от всех IP-видеокамер (Bmax) выбранной пропускной способности сети (W), можно определить количество информационных подсетей, которые необходимо создать. Такое количество подсетей обеспечит доставку видеосигналов от видеокамер до сервера без видимых задержек.

где:

М — количество подсетей;
B_max — суммарная скорость потоков от всех видеокамер;
W — пропускная способность сети;
0,8 — коэффициент, характеризующий максимально допустимую загрузку сети (80%).

Табл. 1

Скорость потока Мбит/с для кодека Н.264
Разрешение	Размер кадра		Частота кадров
камеры	(пиксель)	24 к/с	12 к/с	6 к/с
1,2 Мп	1280X960	3,87	2,20	1,28
1,9 Мп	1600X1200	6,03	3,42	1,99
2,1 Мп	1920X1080	6,51	3,69	2,15
3 Мп	2048X1536	9,86	5,59	3,24

Табл. 2

Скорость потока Мбит/с для кодека MJPEG
Разрешение	Размер кадра		Частота кадров
камеры	(пиксель)	24 к/с	12 к/с	6 к/с
1,2 Мп	1280X960	43,23	21,75	10,92
1,9 Мп	1600X1200	67,53	33,97	17,05
2,1 Мп	1920X1080	72,93	36,69	18,41
3 Мп	2048X1536	110,62	55,64	27,92

Например:

■ сеть построена на кабеле витая пара UTP Cat.6, обеспечивающей максимальную скоростью передачи W = 1 Гбит/с;

■ суммарная скорость потока от всех IP-видеокамер B_max= 4 Гбит/с;

■ следовательно, для решения задачи придется создавать 5 подсетей. 4 Гбит/с/ (0,8 -1 Гбит/с) = 5

4) Определение максимального потока на один порт, который способно обеспечить сетевое оборудование

Решение этой задачи имеет очень много вариантов, но, вместе с тем, существуют основные принципы распределения потоков и нахождения результирующих скоростей на участках сети, которые мы рассмотрим.

При построении сети используется активное оборудование, предназначенное для разделения/объединения потоков и трансляции их от видеокамеры до сервера (серверов).

Разделение/объединение потоков осуществляют коммутаторы, которые бывают двух типов (рис. 3, 4).

Рис. 5. Определение максимального потока на порт

Максимальная загрузка порта коммутатора определена в его технических характеристиках. При загрузке всех портов коммутатора общий информационный поток не должен превышать значение максимальной пропускной способности коммутатора. Для выполнения этого условия нужно определить максимально допустимую скорость потока на каждый порт.

При использовании простого коммутатора в сети, когда ко всем портам кроме одного подключены видеокамеры, а оставшийся порт подключен к другому коммутатору (коммутатор № 2, рис. 5), максимальный допустимый поток на один порт определяется как:

Если оставшийся порт подключен к магистрали (коммутатор № 1, рис. 5), то максимальный допустимый поток на порт определяется как:

где:

V_{1 (2)} — максимальная скорость для одного порта у коммутатора № 1 (2) (Мбит/с);
N — общее количество портов ;
W — пропускная способность сети (Мбит/с);
0,8 — коэффициент, характеризующий максимально допустимую загрузку сети (80%).

Если задействовать в коммутаторе комбо-порт, максимальная скорость через каждый порт может быть определена следующим образом:

где:

V — максимальная скорость для одного порта (Мбит/с);
W — пропускная способность сети (Мбит/с);
N — общее количество портов.

Не следует забывать, что расчетное значение скорости потока через порт не должно превышать значение этого же параметра в паспорте коммутатора.

Из вышесказанного следует, что видеокамера должна быть настроена таким образом, чтобы ее поток не превышал расчетное значение скорости потока через порт коммутатора, к которому она будет подключена.

Рис. 6. Допустимые скорости потоков на порт при использовани и простого коммутатора

Рис. 7. Допустимые скорости потоков на порт при использовании комбо-порта

Рассмотрим пример построения топологии информационной сети на 49 IP-видеокамер с размером кадра 1920х1080:

■ Зададим частоту кадров и используемые кодеки для каждой камеры. Частота кадров — 24 к/с. Кодек — Н.264. Будем считать, что для всех камер выбранные параметры одинаковы.

■ По таблице 1 находим, что для заданных параметров скорость потока от одной камеры равна 6,51 Мбит/с.

■ Общий поток от 49 видеокамер равен 49 х 6,51 = 318,99 Мбит/с. С учетом 25% запаса на непредвиденные изменения интенсивности движения перед видеокамерами общий поток равен 318,99 х 1,25 = 398,74 Мбит/с.

■ Порт коммутатора, к которому подключается видеокамера, должен обеспечить скорость потока не меньше 398,74 Мбит/с / 49 = 8,14 Мбит/с.

■ Сеть строим на кабеле витая пара типа UTP Cat.6 с максимальной скоростью 1000 Мбит/с. С учетом 80% загрузки сети от максимально значения допустимый поток равен 1000 Мбит/с • 0,8 =800 Мбит/с. Общий поток от всех камер (398,74 Мбит/с) не превышает максимальную скорость в кабеле UTP Cat.6 (800 Мбит/с). Следовательно, система видеонаблюдения будет работать в одной физической сети без создания дополнительных подсетей.

Рис. 8. Распределение потоков в сети из 49 видеокамер

В результате полученная топология сети представлена на рисунке 8. Мы видим, что при расчетной нагрузке, создаваемой видеокамерами на один порт, 8,14 Мбит/с реальная схема позволила получить именно такой же поток на один порт — 8,14 Мбит/с.

В рассмотренном примере не учитывались порты для подключения серверов, NAS-накопителей и рабочих мест сотрудников постов видеонаблюдения.

РАЗРАБОТКА ФИЗИЧЕСКОЙ ТОПОЛОГИИ СЕТИ

Физическая топология сети жестко связана с местами установки видеокамер и путями прокладки кабельных коммуникаций до помещения серверной или мони-торной поста охраны. В связи с этим, физическую топологию сети начинают проектировать, используя поэтажный план или план территории, где указаны места установки видеокамер.

Основные проблемы, которые возникают в процессе разработки физической топологии, следующие:

■ Длина от камеры до коммутатора превышает допустимые значения расстояний 80-100 метров.

■ Питание по PoE ограничивается большими расстояниями или сеть не поддерживает использование PoE.

При длине от камеры до коммутатора больше 80-100 метров, прежде всего, нужно попробовать сгруппировать камеры по принципу минимального расстояния до мест размещения активного оборудования или перенести активное оборудование в другое место, ближе к видеокамерам.

При невозможности решения задачи таким путем нужно использовать специальные устройства, позволяющие увеличить расстояния от камеры до активного оборудования. В зависимости от величины расстояния, на которое нужно увеличить прохождение сигнала, можно использовать вставки на оптоволоконном кабеле и на радиочастотном экранированном кабеле.

ВАРИАНТЫ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ОПТОВОЛОКОННЫХ ВСТАВОК

ВАРИАНТЫ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ВСТАВОК НА КОАКСИЛЬНОМ КАБЕЛЕ

Рис. 13. Передача по коаксиалу сигнала от CCTV и IP-камер до 600 м

Табл. 3

Класс (PoE)	Режим	Мощность (Вт)
0	Основной	15,4
1	Опционально	4
2	Опционально	7
3	Опционально	15,4

Питание IP-видеокамер может быть организовано как с помощью отдельно устанавливаемых блоков питания, так и с использованием видеокамер, поддерживающих стандарт PoE.

Сетевое оборудование, обеспечивающее питанием видеокамеры по стандарту PoE, делится на классы по величине отдаваемой мощности (табл. 3).

Для увеличения протяженности интервала от IP-видеокамеры до коммутатора используют PoE-инжекторы.

PoE-инжекторы предназначены для питания IP-видеокамер через стандартный кабель UTP Cat.5e или 6 при скоростях не более 10/100 Mбит/с. Гигабитные сети не имеют возможность использовать режим питания PoE.

СЕТЕВОЕ ОБОРУДОВАНИЕ

Сетевое оборудование — устройства, из которых состоит сеть, объединяющая информационные потоки от IP-видеокамер.

Условно выделяют два вида сетевого оборудования:

■ Активное сетевое оборудование — оборудование, которое способно обрабатывать или преобразовывать передаваемую по сети информацию. К такому оборудованию относятся сетевые карты, коммутаторы, маршрутизаторы.

■ Пассивное сетевое оборудование -оборудование, служащее для передачи сигнала на физическом уровне. Это сетевые кабели, коннекторы повторители и усилители сигнала. Основными элементами активного оборудования, используемого для построения сети, являются коммутаторы и маршрутизаторы.

❖ КОММУТАТОР

Одна из важных характеристик коммутатора — количество портов. От этого зависит, сколько сетевых устройств можно к нему подключить.

Чтобы определить, какую максимальную скорость может обеспечить один порт коммутатора, необходимо найти параметр «пропускная способность коммутационной матрицы», допустим 32 Гбит/с, и разделить ее на количество портов (16), умноженных на 2. Например: 32 / (2 x 16) = 1 Гбит/с.

Рис. 14. Коммутатор с 16 портами 10/100/1000Base-T + 4 комбо-портами под SFP модули

Возможность коммутатора работать с высокоскоростной оптоволоконной сетью характеризуют специальные слоты для подключения SFP-модулей (рис. 14).

❖ МАРШРУТИЗАТОР (ШЛЮЗ, ТОЧКА ДОСТУПА, РОУТЕР) 

Маршрутизатор (рис. 15) предназначен для сопряжения компьютерных сетей, использующих разные протоколы.

Рис. 15. Широкополосный маршрутизатор с 4 портами LAN + 1 оптическим портом WAN

Маршрутизатор может, с одной стороны, принять пакет в одном протоколе и конвертировать его в пакет другого протокола (например TCP/IP), после чего отправить его в другой сегмент сети.

Маршрутизатор предоставляет возможность выхода в Интернет. Если Интернет приходит по ADSL, то маршрутизатор должен либо иметь порт ADSL, либо перед Eth-ernet-роутером нужно ставить ADSL-модем. Также имеются модели маршрутизаторов, которые объединяют в себе роутер, коммутатор и даже Wi-Fi точку доступа.

Для организации возможности удаленного подключения к видеокамерам или просмотра архивов видеозаписей необходимо резервирование одного из портов коммутатора для подключения к нему маршрутизатора.

В качестве пассивного сетевого оборудования остановимся только на повторителях и медиаконвертерах.

❖ ПОВТОРИТЕЛЬ

Повторитель предназначен для увеличения расстояния сетевого соединения путем усиления электрического сигнала. Если вы будете использовать в локальной сети кабель витая пара длиной более 100 метров, повторители должны устанавливаться в разрыв кабеля через каждые 100 метров. Питание повторителей обычно осуществляется по тому же кабелю.

❖ МЕДИАКОНВЕРТЕР

Медиаконвертеры (рис. 16) используются для построения сети по оптоволоконному или коаксиальному кабелю. Наибольшее распространение получили медиаконвертеры для передачи сигналов по оптике.

Рис. 16. Медиаконвертер Рис. 16. МедиаконвертерМедиаконвертеры разделяются: по скорости передачи данных Ethernet: — со скоростью 10/100 Мбит/с; — со скоростью 10/100/1000 Мбит/с; по использованию одномодового или многомодового оптоволокна: по одномодовому оптоволокну оптические медиаконвертеры работают со скоростями 10/100/1000 Мбит/с, передают на расстояния до 100 км и более; по многомодовому оптоволокну медиаконвертеры передают на расстояния: — для 10/100 Мбит/с — до 2 км, — для 1000 Мбит/с — до 500 м.

---

В заключение хочется напомнить читателям критические замечания в адрес систем видеонаблюдения, построенных на IP-камерах. Наиболее часто сетуют на задержки в отображении видео или в периодическом зависании транслируемого изображения. В большинстве случаев причину этого нужно искать в неправильном распределении потоков и выборе активного оборудования при построении сети.

Не забывайте, что сеть в системах IP-видеонаблюдения не менее важный элемент, чем видеокамера, сервер или ПО, на базе которого создается система видеонаблюдения.

---

новинки, 
видеокамеры, 
Smartec, 
мониторы, 
видеорегистраторы, 
программное обеспечение, 
видеонаблюдения, 
IP-видеосерверы, 
источник питания, 
сирены