Principes de la modélisation du trafic multimédia

Principes de la modélisation du trafic multimédia

Le trafic résulte des diverses communications générées par les abonnés. Il s’agit d’un facteur déterminant du réseau, car la position et les spécifications techniques de tous les équipements en dépendent grandement. Il convient alors de bien caractériser le trafic multimédia pour s’assurer de la bonne utilisation de ces équipements. Le trafic multimédia est composé de trafic voix, de données et de vidéo [5 -7-11].

La modélisation du trafic multimédia consiste à établir un modèle qui permet de prédire le taux des demandes d’appels et de session multimédia qui seront présentés au réseau et aussi rejetés lorsque les ressources du réseau sont saturées. Ces informations représentent les paramètres de qualité de service pouvant être garantie par le réseau. Pour prédire ces paramètres, il faut d’abord fournir au modèle d’autres informations, comme la quantité de ressources mises à la disposition des utilisateurs dans le réseau, le taux d’arrivée des nouvelles demandes. Toutefois, le trafic dans le réseau est aussi influencé par plusieurs particularités des réseaux, comme la diversité des applications et services multimédia, la mobilité, la structure hiérarchique des réseaux et le mode de transmission. La modélisation doit donc prendre en considération ces caractéristiques. Ainsi, nous pouvons distinguer trois catégories d’éléments liés à la modélisation du trafic multimédia : les paramètres hypothèses, contraintes et résultats [5-11].

Les paramètres d’hypothèses sont surtout liés aux comportements des utilisateurs des services multimédias et de la source du trafic. Ces derniers ont des attitudes variant avec le temps et qui rendent leur comportement aléatoire. Ainsi, en général, les paramètres de la catégorie hypothèses ont la caractéristique aléatoire et peuvent être modélisés par une variable aléatoire. Ces paramètres sont : le temps d’arrivée d’un service à la rentrée du réseau, le temps de traversée, le temps de service, l’arrivée des paquets [13-6-7]. Pour les contraintes, elles sont liées aux caractéristiques du réseau. Cette catégorie comprend principalement la technologie de transmission adoptée et les protocoles de transport des flux multimédias, la politique de gestion des sessions et éventuellement la gestion des priorités des demandes pour accéder aux ressources. La catégorie résultat décrit combien de nouveaux appels ou de sessions peuvent être bloqués, combien de clients peuvent solliciter en moyenne un service par unité de temps. Vu le comportement aléatoire des éléments contribuant à la modélisation du trafic multimédia, nous pouvons considérer le trafic comme un processus stochastique, plus précisément comme un processus découlant d’un système de file d’attente. En général, un système de file d’attente est un système qui est conçu pour desservir un ensemble de clients. Pour cela, il détient un ensemble de serveurs et il peut avoir éventuellement une ou plusieurs files d’attente pour garder les clients ayant trouvé tous les serveurs occupés à leur arrivée [5-9]. Par ailleurs, Les opérateurs des Télécommunications ont besoin d’outils de simulation qui intègrent des modèles réels, des différents flux qui représentent le trafic transitant sur leurs réseaux, pour pouvoir les dimensionner de la manière la plus optimale. Une source de trafic peut être très simple avec un débit constant ou exponentiel. Elle peut produire des rafales de paquets qui influent fortement sur les ressources réseaux. Le trafic généré doit avoir les mêmes propriétés statistiques (distribution de taille de paquets, distribution d’inter-arrivées, corrélations, etc.), et la même performance dans un réseau que le trafic modélisé [14]. Cette problématique est généralement traitée de deux façons différentes. D’abord on considère la modélisation de traces de trafics (éventuellement des traces IP). Dans cette approche, des mesures sont faites sur les liens réseaux et des traces comprenant les tailles de paquets et leurs dates de création sont fournies. La modélisation consiste à trouver un modèle mathématique capable de reproduire un trafic conforme à la trace. Dans cette approche on ne prend pas en compte la nature des paquets présents dans la trace ni la structure des applications qui les produisent. Alors que dans la deuxième approche on se place à la source et on modélise le comportement de la source (ou l’application) et le processus de la génération des paquets en fonction du protocole de transport [15].

Dans les deux approches les besoins en termes d’outils d’analyse statistique et d’analyse de performances sont pratiquement les mêmes. Donc, dans notre cas nous préférons utiliser la première approche qui consiste à étudier des traces de trafic multimédia en IPTV, VoD et ToIP, car elle semble plus adaptée aux sources de trafic multicast, streaming et voix sur IP.

Modélisation du réseau IP

La modélisation mathématique consiste à représenter un système réel potentiellement très complexe par un modèle simplifié afin de mieux comprendre et analyser son fonctionnement et d’en déduire éventuellement certaines métriques de performance. Une caractéristique fondamentale des réseaux IP est que le trafic généré par les utilisateurs est par nature imprévisible. On est ainsi amené à utiliser des modèles dans lesquels l’arrivée des communications et leurs volumes sont gouvernés par le hasard. La théorie des files d’attente fournit alors un cadre naturel pour la modélisation et l’analyse des réseaux. Les réseaux des files d’attente constituent un formalisme de modélisation, largement utilisé pour l’évaluation des performances des systèmes à événements discrets tels que les systèmes informatiques, les réseaux de communication et les systèmes de production [10].

Un système d’attente simple est une station constituée d’une file d’attente et d’une station de service constituée d’une ou plusieurs ressources appelées serveurs. Des entités dites clients, générées par un processus d’arrivée externe, rejoignent la file pour recevoir un service offert par l’un des serveurs. On peut distinguer deux grandes catégories d’approches pour la modélisation du trafic du réseau IP : La modélisation au niveau flux et la modélisation au niveau paquet. Dans l’approche de modélisation au niveau flux les paquets sont regroupés en se basant sur un ensemble d’informations caractérisant un flux. Ainsi on considère un flux comme étant un flot de paquets avec les mêmes adresses IP source et destination. L’approche flux est bien adaptée à la modélisation de trafic et peut être considérée comme un outil de gestion de ressources réseau globales, elle ne permet pas d’étudier la congestion du réseau au niveau paquets. Ainsi une deuxième approche très largement utilisée consiste à modéliser le trafic au niveau paquet soit par un processus de comptage de paquet, soit par un processus d’agrégats d’octets (ou de paquets) entrant dans le réseau dans un intervalle de temps [16].

Généralités sur l’ingénierie réseaux

Afin de contrôler la croissance des débits d’accès et la convergence des services, tout en réduisant les coûts d’investissement, deux types d’ingénierie se distinguent : l’ingénierie de réseau et l’ingénierie de trafic. L’ingénierie de réseau consiste à adapter la topologie du réseau au trafic. En se basant sur des prédictions sur la matrice de trafic, elle installe ou modifie la topologie du réseau (ajout de liens, routeurs, etc.). L’ingénierie de réseau s’effectue sur une longue échelle de temps, le temps nécessaire pour l’installation des nouveaux équipements ou circuits. Les prédictions, sur lesquelles se base l’ingénierie de réseau, ne correspondent jamais entièrement à la réalité. Dans certains cas, une augmentation de trafic se produit et conduit au dépassement de la prédiction. La modification de la topologie de réseau pour s’adapter à cette augmentation doit être suffisamment rapide [18]. Par ailleurs, l’ingénierie de trafic consiste à adapter le trafic à la topologie du réseau. Il s’agit de maximiser la quantité de trafic pouvant circuler sur un réseau donné tout en garantissant un certain niveau de qualité de service. En cas de changements rapides de la matrice de trafic, l’ingénierie de trafic opère en migrant le trafic des liens congestionnés vers des liens sousutilisés. A noter également que les besoins en ingénierie de trafic peuvent évoluer au cours du temps selon des nouvelles exigences liées à la croissance des applications ou des nouvelles technologies [4-5]. L’ingénierie de trafic est également une collection des mécanismes et des protocoles utilisés conjointement sur un réseau afin de le mettre dans un état de fonctionnement optimal [6]. Cette optimisation consiste à assurer la qualité de service, régie par un contrat pour les utilisateurs du réseau, elle consiste également à faire un usage optimal des ressources du réseau. L’ingénierie de trafic (traffic Engineering TE) peut être aussi un système de contrôle du réseau pour ajuster le fonctionnement du réseau à plusieurs niveaux dans le temps :

Pour le premier niveau, il fait l’estimation et la prévision du trafic futur et la planification de la capacité des liens entres les nœuds du réseau.

Le deuxième niveau consiste à l’ajustement des paramètres des protocoles et de routage internes et externes et l’ajustement des classes de services des flux pour diminuer la congestion. D’autres niveaux sont des mécanismes qui permettent de contrôler et de signaler la congestion aux extrémités d’une communication de telle façon qu’elles puissent ajuster la vitesse du trafic injecté dans le réseau.

Dans un réseau IP, on peut faire de l’ingénierie de trafic avec ou sans le MPLS, nous mettrons l’accès dans la suite sur cette dernière option, car c’est la plus importante pour un opérateur ou fournisseur de services multimédias.

Ingénierie de trafic avec MPLS

La technologie MPLS (Multiprotocol Label Switching) représente une alternative pour répondre aux limitations de l’ingénierie appliquée sur le réseau IP de manière générale. Elle offre essentiellement un routage explicite entre deux nœuds du réseau. Ceci consiste à laisser une entité spécialisée décider des chemins et procéder à leur établissement dans le réseau. L’ingénierie de trafic de MPLS offre aussi la fonctionnalité de ré-routage rapide. Cette fonctionnalité permet, en cas de panne dans le réseau, de garantir un temps de réparation très courts (moins de 100 ms) [19]. L’ingénierie de trafic avec MPLS permet d’établir des chemins de routage en prenant en compte les contraintes de trafic (bande passante, délais de transmission, gigue, etc.) et les ressources disponibles du réseau. Elle assure des fonctions d’ingénierie de trafic telles que l’optimisation de la performance du réseau en fonction de l’utilisation des ressources, la garantie de la qualité de service (QoS) et le reroutage rapide après une panne de nœud ou un lien dans le réseau [20]. MPLS utilise le routage par label, ce codage est effectué au niveau de la source placée en périphérie du domaine MPLS. Le paquet « labélisé » est ensuite transmis aux routeurs de cœur réseau appelé Label Switch Router (LSR) en cœur du domaine, qui consulte sa table de commutation et remplace l’ancien label par un nouveau. Une fois arrivé à l’extrémité du réseau MPLS, le label est retiré et le paquet seul est retransmis.

Table des matières

Introduction générale
Chapitre 1: Contexte, problématique et état de l’art
1.1 Contexte et problématique
1.2 Objectifs de l’étude
1.3 Méthodologie de recherche
1.4 Etat de l’art de la modélisation de trafic
1.4.1 Principes de la modélisation du trafic multimédia
1.4.2 Modélisation du réseau IP
1.4.3 Généralités sur l’ingénierie réseaux
1.4.4 Ingénierie de trafic avec MPLS
1.5 Etat de l’art de la performance du réseau IP
1.5.1 Définition de la performance de réseau
1.5.2 Paramètres de la performance de réseau
1.5.3 La valorisation des paramètres
1.6 Conclusion
Chapitre 2 : Réseau IP/MPLS et ingénierie de Trafic
2.1 Réseau d’opérateur : Structure de base
2.2 Operateurs télécommunications et ISP : Backbone
2.3 Architecture MPLS
2.3.1 Les bases de MPLS
2.3.2 Commutation MPLS : LER et LRS
2.3.4 Commutation par classe d’équivalence : FEC
2.3.5 Fonctionnement du réseau MPLS
2.4 Applications de MPLS
2.4.1 Ingénierie du trafic
2.4.2 Gestion souple des Réseaux Privés Virtuels (VPN)
2.4.3 Support de la Qualité de service
2.5 Modèle de QoS dans le réseau IP/MPLS
2.5.1 Modèle Intserv
2.5.2 Modèle Diffserv
2.5.3 DiffServ dans un réseau MPLS
2.5.4 Architecture d’un nœud DiffServ
2.6 Tendance du trafic du réseau IP/MPLS
2.7 Multicast dans le réseau MPLS
2.8 MPLS et le Traffic Engineering (TE)
2.8.1 Généralités
2.8.2 MPLS-TE
2.8.3 Architecture MPLS-TE
2.9 Architecture du réseau MPLS cible
2.10 Configuration du réseau MPLS cible
2.10.1 Adressage du réseau IP/MPLS
2.10.2 Configuration des routeurs MPLS
2.10.3 Configuration du protocole ISIS
2.10.4 Configuration des interfaces
2.10.5 Configuration du service multicast
2.11 Conclusion
Chapitre 3 : Services multimédias et protocoles de signalisation
3.1 Service IPTV
3.1.1 Description
3.1.2 Architecture et fonctionnement
3.1.3 Avantages
3.2 Le service de la Vidéo à la Demande ou VoD
3.2.1 Description
3.2.2 Architecture et fonctionnement
3.3 Le service du streaming audio et vidéo
3.3.1 Description
3.4 Le service de Téléphonie sur IP (ToIP)
3.4.1 Notion de base de la ToIP
3.4.2 Architecture de la ToIP
3.5 Les protocoles de transport
3.5.1 Généralités sur le transport sur IP
3.5.2 Le protocole RTP
3.5.3 Le protocole RTCP
3.5.4 MPEG-TS
3.6 Les protocoles de signalisations
3.6.1 Le protocole SIP
3.6.2 Le protocole RTSP
3.6.3 Les protocoles multicast
3.7 Installation des services
3.7.1 Service IPTV
3.7.2 Service VoD
3.7.3 Service ToIP
3.7.4 Lacement des services IPTV et VoD
3.8 Conclusion
Chapitre 4 : Modélisation par les files d’attente du trafic multimédia et du réseau IP/MPLS
4.1 Modélisation mathématique du trafic multimédia
4.1.1 Exigence d’un modèle de trafic vidéo
4.1.2 Etude de modèle de trafic vidéo
4.1.3 Modèles autorégressifs (AR)
4.1.4 Modèles Markoviens
4.1.5 Modèle M/G/∞
4.1.6 Processus M/G/∞ dans la modélisation du trafic vidéo
4.1.7 Trafic vidéo et modèle aléatoire
4.2 Modélisation du trafic multicast IPTV et VoD
4.2.1 Caractéristique de du trafic Multicast (IPTV) et de la VoD
4.2.2 Présentation du modèle de multicast et VoD
4.2.3 Algorithme des fonctions de la modélisation
4.2.4 Simulation de la modélisation du trafic IPTV et VoD
4.2.5 Validation du modèle de trafic IPTV et VoD
4.3 Modélisation du Réseau IP/MPLS
4.3.1 Caractéristiques de notre système
4.3.2 Modélisation des routeurs MPLS
4.3.3 Simulation de la modélisation du réseau MPLS
4.4 Validation des résultats de la modélisation
4.5 Conclusion
Conclusion générale

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