Lưu lượng trong mạng fmc và ứng dụng kỹ thuật lưu lượng trong việc định tuyến QoS

Nội dung text: Lưu lượng trong mạng fmc và ứng dụng kỹ thuật lưu lượng trong việc định tuyến QoS

1. TẠP CHÍ KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ CÁC TRƯỜNG ĐẠI HỌC KỸ THUẬT . SỐ 71 - 2009 LƯU LƯỢNG TRONG MẠNG FMC VÀ ỨNG DỤNG KỸ THUẬT LƯU LƯỢNG TRONG VIỆC ĐỊNH TUYẾN QoS TRAFFIC ENGINEERING IN FMC AND USE OF TRAFFIC ENGINEERING IN QoS ROUTING Nguyễn Trung Kiên Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông TÓM TẮT Kỹ thuật lưu lượng(TE) đã đóng một vai trò quan trọng trong việc dự báo, thiết kế và tối ưu mạng Viễn thông dựa trên chuyển mạch kênh(TDM) với dịch vụ thoại là chủ yếu. Khi mạng NGN hay gần đây nhất là mạng FMC ra đời người ta cũng mong muốn có các công cụ hữu hiệu để quy hoạch và tối ưu mạng như đã làm với mạng TDM trước đây. Thời kỳ đầu, người ta cố gắng mở rộng các công cụ đã có cho mạng mới, tuy nhiên các phép thử đã cho thấy các công cụ này không dùng được nữa (ví dụ mô hình Poisson chẳng hạn), lý do ở đây là mạng NGN/FMC là mạng đa dịch vụ và dựa trên công nghệ chuyển mạch gói IP nên các đặc tính của các luồng lưu lượng khác hẳn mạng Voice thuần tuý. Nhiều mô hình lưu lượng mới cũng đã được đưa ra nhưng chưa có mô hình nào đủ tổng quát như mong muốn. Bài báo này giới thiệu về kỹ thuật lưu lượng trên mạng Viễn thông thế hệ mới, tổng hợp một số thông tin về một số mô hình lưu lượng mới và phân tích cách thức ứng dụng kỹ thuật lưu lượng khi chưa có một mô hình lưu lượng chuẩn ABSTRACT Traffic engineering(TE) has an important role in the forecast, design and optimization of the Telecom network based on circuit switching (TDM) with mainly voice service. When NGN or most recently FMC network appeared, the same efficient tools to plan and optimize the network have been expected, as with TDM network before. At the begining, there are efforts to expand the existing tools, however trials have showed that these tools were unusable (such as Poisson model), the reason is NGN/FMC is multi-service network based on IP package-switching technology so that the traffic characteristics are quite different from the voice centric network. Many new traffic models have been poroposed but none of them was a comprehensive one. This article introduces the traffic techniques on the new generation Telecom network, gathering information about some new traffic models and analyzing the method to apply traffic techniques when there is no standard traffic model shown yet. I. GIỚI THIỆU PSTN (với lưu lượng voice chủ yếu) truyền thống, trong thế hệ mạng này các mô hình lưu Mạng FMC (Fixed Mobile Convergence) lượng chuẩn đã được xây dựng và là công cụ được xây dựng trên cơ sở hạ tầng mạng chuyển hữu hiệu để hỗ trợ các quá trình khác nhau mạch gói IP và cung cấp các loại hình dịch vụ trong sự phát triển của mạng. Một số các lý Viễn thông: Voice, video, data v.v. Phương thuyết, mô hình là công cụ hữu hiệu trong việc thức truy nhập sử dụng các công nghệ wireline, thiết kế, tối ưu và giải quyết các vấn đề hiệu wireless (3G, Wifi, Wimax, PHS ). Ứng dụng năng mạng như: tiến trình Poisson, công thức của kỹ thuật lưu lượng trên mạng FMC là Elang-B, lý thuyết hàng đợi ứng dụng [1,9]. nghiên cứu đặc tính của người sử dụng dịch vụ, loại hình dịch vụ và tính chất của các luồng dữ Khi các kỹ thuật chuyển mạch gói bắt liệu trao đổi giữa các đối tượng trên mạng từ đó đầu hình thành, (ATM, X25 và tiếp sau là IP ), khái quát nên các mô hình chuẩn. Dựa vào các các mạng này chủ yếu cho việc truyền số liệu. mô hình được khái quát hoá này người ta xây Nguồn lưu lượng dữ liệu trên các mạng chuyển dựng ra các lý thuyết và công cụ khác nhau cho mạch gói này có tính chất ON/OFF, trong đó việc tiết kế, tổ chức mạng đảm bảo được các chu kỳ ON là thời gian truyền dữ liệu và OFF là yêu cầu của dịch vụ khác nhau và tránh được khoảng thời gian không truyền. Do tính đơn các hiện tượng tắc nghẽn giản, các tiến trình Poisson và Markov cũng đã được dùng cho mạng chuyển mạch gói này. Khi Nghiên cứu về lưu lượng đã rất thành sử dụng các mô hình đơn giản này các chu kỳ công trong thế hệ mạng chuyển mạch kênh 24
2. TẠP CHÍ KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ CÁC TRƯỜNG ĐẠI HỌC KỸ THUẬT . SỐ 71 - 2009 ON hặc OFF bộc lộ tính chất phân bố của nó có (codec) và kỹ thuật triệt khoảng lặng được sử dạng hình học hay hàm mũ. Lưu lượng thể hiện dụng tại phía phát nhằm giảm tốc độ bít. Các kỹ tính không nhớ (Memoryless) nghĩa là sự phụ thuật mã hoá phổ biến là G711, G723, G729 thuộc nhau thời gian ngắn (SRD-short range Dịch vụ IPTV/VoD, P2P IPTV cung cấp dependence). Các nguồn lưu lượng gom (lưu các luồng thông tin Voice và Video đến một lượng gộp) sẽ thể hiện như nhiễu trắng (white nhóm khách hàng sử dụng dịch vụ quảng bá noise) cho một nhóm khách hàng (IPTV-multicast) Nhiều phân tích gần đây về các lưu lượng hay cho từng khách hàng (VoD). Dữ liệu trong trên mạng chuyển mạch gói IP trên các mạng dịch vụ này cũng là dạng dữ liệu video + voice LAN/WAN với các ứng dụng FTP, WWW, thời gian thực (Soft-realtime) Email, Video đã cho thấy tính chất tự tương Dịch vụ truy nhập Internet tốc độ cao là đồng (self-similar) với time scale khác nhau loại hình dịch vụ Internet truyền thống nhưng đang tồn tại một cách tự nhiên trong các lưu có yêu cầu cao hơn về chất lượng dịch vụ và lượng này mà trước đây đã bỏ qua đồng thời loại hình dịch vụ. Lưu lượng này bao gồm dữ cũng cho thấy các mô hình lưu lượng truyền liệu thông tin trao đổi trong quá trình duyệt thống như Poisson không còn đúng cho việc web, truyền file, email phân tích các lưu lượng mới này nữa [2]. Trên mạng FMC các lưu lượng Internet Với mong muốn đưa ra được các mô hình và Multimedia có dạng ON/OFF. Ví dụ với tương tự cho thế hệ mạng Viễn thông dựa trên dịch vụ Web, chu kỳ ON thể hiện việc tải trang công nghệ chuyển mạch gói IP và gần đây nhất web và chu kỳ OFF thể hiện thời gian đọc là mạng hội tụ FMC người ta cũng đã bắt tay thông tin. vào nghiên về lưu lượng trên mạng này. III. MỘT SỐ TÍNH CHẤT CỦA LƯU II. MẠNG FMC VÀ CÁC DỊCH VỤ TIÊU LƯỢNG TRÊN MẠNG FMC BIỂU Một số thuộc tính của các luồng dữ liệu Trên mạng FMC là mạng Viễn thông thế trên mạng mới đã được chỉ ra như: hệ tiếp theo có sự hội tụ giữa mạng cố định và di động. Trên mạng FMC nhiều loại dịch vụ - Tính tự tương đồng [3,8,9]: Sự phân bố của khác nhau nhưng có thể thấy 3 loại dịch vụ tiêu lưu lượng có dạng sao lại toàn bộ hay một phần biểu là các dịch vụ trong nhóm Triplay services: của nó sau một chu kỳ thời gian. Biểu diễn của VoIP (thoại qua mạng IP), IPTV (dịch vụ xem sự tự tương đồng này qua tham số Husrt (H). Tivi qua mạng IP) và HSI (Truy nhập Internet Khi H gần tiến tới 1 thì sự tương đồng càng gần tốc độ cao). chính xác. Sự tự tương đồng có thể diễn ra theo các time-scale khác nhau và có thể biểu diễn Dịch vụ VoIP là thế hệ tiếp theo của dịch bởi hàm phân bố heavy-tailed hay long-tailed. vụ thoại PSTN truyền thống được xây dựng trên cơ sở hạ tầng mạng IP. Trong mạng này, Hình so sánh tính chất tự tương đồng trong lưu các luồng dữ liệu voice sẽ được gói thành các lượng trong mạng FMC với tính chất của lưu packet và chuyển phát trên mạng IP, Để tiết lượng Poisson truyền thống. kiệm băng thông, một số kỹ thuật mã hoá Hình 1. So sánh lưu lượng Poisson và Self-similar 25
3. TẠP CHÍ KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ CÁC TRƯỜNG ĐẠI HỌC KỸ THUẬT . SỐ 71 - 2009 - Tính rời rạc (Fractal): Tính chất này thể hiện - Tính phụ thuộc nhau thời gian dài (Long- rất rõ trong việc truyền các dữ liệu dạng gói lớn range-dependence) [10,19]: Sự tự tương đồng (bursts) như việc tải các file lớn, file audio, theo time-scale khác nhau được gọi là (Long- range-dependence-LRD). Tính phụ thuộc nhau - Sự phân bố các chu kỳ ON/OFF khác nhau thời gian dài này tương phản với tính chất của đối với các ứng dụng cụ thể trên mạng này lưu lượng trên mạng PSTN truyền thống ở đó [8,11,19,21]: tiến trình đến và đi được phân bố theo Poisson. - Dịch vụ VoIP đã chỉ ra sự phân bố: ON – Hình 2 so sánh SRD và LRD, trong phân bố Gamma, OFF - Weibull Poisson sự suy giảm của xác suất phía đuôi rất nhanh chóng và sát với hàm mũ của thời gian - Dịch vụ E-mail: ON – Weibull, OFF – còn trong lưu lượng có đặc tính LRD, sự suy Pareto giảm của xác suất theo hàm hypebol. - Dịch vụ FTP: Tương tự dịch vụ Email nhưng với kích thước file trung bình lớn hơn và chu kỳ ON dài hơn - Lưu lượng WWW: khoảng thời gian Inactive được chia làm 2 loại: Active OFF time phân bố Weibull, In-active OFF time phân bố Pareto IV. MỘT SỐ MÔ HÌNH LƯU LƯỢNG MỚI Với một số đặc tính mới của các luồng lưu lượng trên mạng FMC như trên đây, thời gian qua có một số mô hình lưu lượng được nghiên cứu và đề xuất áp dụng [11,17,19]: - Mô hình luồng lưu (Fluid): Trong mô hình này, lưu lượng được coi như volume và có tính chất của 1 flow rate. Mô hình này phù hợp cho các lưồng lưu lượng đơn như trong B-ISDN hay ATM. Mô hình này phù hợp cho việc mô hình hoá các lưu lượng burst với mẫu ON/OFF Hình 2. SRD và LRD - Các mô hình tự tương đồng (Self-similar models): Mô hình Fractional ARIMA (mô hình Phân bố Heavy-tailed/ long-tailed: Một hồi quy tự chuyển dịch trung bình phân đoạn), bộ phận lớn trong xác suất tập trung cao ở phía mô hình này được sử dụng rộng rãi nhất cho sự đuôi của sự phân bố so với phân bố hàm mũ. tự tương đồng, nó có thể mô hình hoá cả các Điển hình của tính chất này được thể hiện trong tiến trình LRD, SRD đồng thời; Mô hình phân bố Pareto [4] và Weibull [5]. Fractional Gaussian Noise (FGN): Được dùng Hình so sánh giữa phân bố Heavy-tailed nhiều cho các quá trình ngẫu nhiên, phù hợp và phân bố hàm mũ cho việc mô hình hoá các dữ liệu burst và ứng dụng đa phương tiện; Mô hình Transform- Expand-Sample (TES) - Các mô hình LRD: các mô hình này có thể kể đến: Fractional Brownian motion (FBm), M/G/ ∞, Thực tế, mỗi trong các mô hình lưu lượng trên chỉ thích hợp với một loại lưu lượng nhất định. Về lý thuyết, trong tương lai các lưu Hình 3. Phân bố Heavy-tailed và phân bố hàm lượng ngày càng trở nên gần giống với các quá mũ (exponential) trình Gaussan [12,19], ở đó ảnh hưởng của các 26
4. TẠP CHÍ KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ CÁC TRƯỜNG ĐẠI HỌC KỸ THUẬT . SỐ 71 - 2009 luồng lưu lượng đơn sẽ ngày càng ít ý nghĩa Các kỹ thuật hàng đợi cũng được cải tiến trong nguồn lưu lượng gộp. Tuy nhiên tại thời rất nhiều so với các kỹ thuật áp dụng cho mạng điểm hiện tại lưu lượng thực tế chưa ở đâu TDM, ATM trước đây: Weighted Fair Queuing giống với mô hình Gaussan. Thời gian qua (WFQ), Weighted Round Robin (WRR), nhiều cố gắng đã được thực hiện nhằm đưa ra Priority Queuing (PQ), Custom Queuing (CQ), công thức tổng quát tương tự như Erlang trong Class Based Weighted Fair Queuing (CBWFQ). mạng PSTN áp dụng cho mạng mới nhưng Hiện nay, để cải tiến QoS các thiết bị mạng bao chưa có cố gắng nào đưa ra được công thức phù gồm cả các thiết bị phía khách hàng (mạng đo hợp cho vai trò này. Hiện tại, các luồng lưu thị -MAN, mạng wifi 802.11e hay Wimax băng lượng gộp vẫn chưa phải là mang tính điển hình rộng 802.16) có khả năng kiểm soát QoS đề để bỏ qua vai trò của các luồng lưu lương riêng từng người dùng và từng dịch vụ bằng cách tạo rẽ và việc nghiên cứu các mô hình lưu lượng cho từng user/dịch vụ các hàng đợi riêng, tính vẫn tiếp tục. Nói tóm lại, hiện vẫn chưa có một chất của hàng đợi phụ thuộc dịch vụ cụ thể. mô hình lưu lượng chuẩn được chấp nhận rộng Việc kiểm soát lưu lượng ra (sharping) rãi cho các lưu lượng trên mạng FMC và một nhàm kiểm soát băng thông dùng bởi 1 khách công cụ hữu hiệu như trong mạng PSTN chưa hàng hay một hướng nào đó không vượt quá đạt được. mức danh định cho phép. Ở đây người ta sử V. GIẢI PHÁP VỀ ĐẢM BẢO QoS TRÊN dụng các kỹ thuật hàng đợi để kiểm soát lưu MẠNG THẾ HỆ MỚI KHI CHƯA CÓ CÁC lượng vượt quá. LÝ THUYẾT ĐẦY ĐỦ VỀ LƯU LƯỢNG Đối với các lưu lượng liên miền hay liên Trong khi chưa đạt tới sự chín trong nhà khai thác NGN/FMC thì thực sự khó kiểm nghiên cứu về mô hình lưu lượng trong FMC soát. Các tổ chức chuẩn hoá Quốc tế đang cố nghĩa là chưa có các công cụ thiết kế hữu hiệu, gắng đưa ra một framework cho việc đáp ứng một kỹ thuật khác được sử dụng để kiểm soát yêu cầu khách hàng về QoS như SLA (Service chất lượng dịch vụ (QoS) đó là kỹ thuật quản lý Level Agreement) framework nhưng trong thực lưu lượng [19]. Các kỹ thuật liên quan đến quản tế chưa có thử nghiệm nào được tiến hành lý lưu lượng có thể bao gồm: Quản lý đầu vào Bên cạnh các kỹ thuật chủ động trên, một (admision control), phân lớp lưu lượng (traffic phương án khác là sử dụng các số liệu thống kê classification), xử lý hàng đợi (queueing), định từ giám sát trạng thái mạng (monitor) một cách tuyến QoS (QoSR), đánh lịch phân phát gói thụ động [19]. Ở đây, các thông số thống kê (scheduling) và kiểm soát các lưu lượng ra được về lưu lượng sẽ được sử dụng hỗ trợ các (traffic sharping), hand-over công việc như định tuyến, quy hoạch lại mạng Đối với các nhà khai thác Viễn thông lớn VI. KỸ THUẬT LƯU LƯỢNG VÀ ĐỊNH (carrier, operator) việc đảm bảo QoS cho các TUYẾN QoS dịch vụ do mình cung cấp là rất quan trọng, do vậy các nhà khai thác lớn thường đầu tư trang Định tuyến QoS là chức năng tìm đường thiết bị đảm bảo dư thừa lưu lượng trong mạng đi trên mạng đảm bảo một số các yêu cầu ràng do mình quản lý. Việc kiểm soát đầu vào tại các buộc về QoS (băng thông, trễ, rung pha, tỷ lệ ngõ vào của mạng (các ngõ này kết nối với các mất gói ) còn kỹ thuật lưu lượng lại là việc tối mạng của nhà khai thác khác hay mạng ưu tài nguyên mạng dựa trên các tính chất của Internet) được thực hiện nhằm để hạn chế các các luồng lưu lượng thông tin. yêu cầu từ bên ngoài vào khi lưu lượng bên Giữa QoSR và TE có điểm chung QoSR trong đã cạn và TE đều là các kỹ thuật hướng đến việc sử Sự phân lớp lưu lượng cho phép các nút dụng tài nguyên tối ưu và thoả mãn các yêu cầu mạng xử lý có ưu tiên đối với các luồng lưu truyền thông tin. Điểm tương phản giữa QoSR lượng của các dịch vụ đòi hỏi yêu cầu chất và TE là QoSR hướng đến việc tìm đường ngắn lượng cao (ví dụ các dữ liệu yêu cầu tính thời nhất trong khi TE lại tìm đường có băng thông gian thực VoIP, Video). Các gói tin có ưu tiên cao nhất, QoS được xem xét dưới góc độ người cao sẽ được đánh lịch phát trước. dùng còn TE xem xét dưới góc độ mạng, QoSR tập trung vào điểm có tính nhất thời (short- 27
5. TẠP CHÍ KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ CÁC TRƯỜNG ĐẠI HỌC KỸ THUẬT . SỐ 71 - 2009 term) trong khi TE lại là vấn đề có tính lâu dài dụng các thuật toán QoSR khác nhau cho (long-term). các luồng lưu lượng [22]. Nếu có một mô hình lưu lượng chuẩn ta - Sử dụng kỹ thuật dự báo lưu lượng dựa trên có thể xác định được tài nguyên khả dụng trong các thông số thống kê lưu lượng mạng ở quá khoảng lân cận thời điểm xét nếu biết lưu lượng khứ với chu kỳ quan sát lưu lượng (time- ở thời điểm trước đó và thông số này có thể làm scale) khác nhau(ms, sec, min, hour hay day) một yếu tố tác động đến quyến định chọn [16] để hỗ trợ định tuyến QoS. Hình biểu đường đi. Tuy nhiên, như đã giới thiệu phía trên diễn ví dụ việc sử dụng số liệu thống kê hiện nay chưa có các mô hình lưu lượng chuẩn giám sát lưu lượng hỗ trợ cho QoS routing. nào được đưa ra để sử dụng cho mục đích này, - Bên cạnh đó, các thông số thống kê lưu việc nghiên cứu ứng dụng kỹ thuật lưu lượng lượng cũng được sử dụng trong QoSR nhằm trong định tuyến QoS còn nhiều thách thức cân bằng tải trên các tuyến nhất là trong định [15]. Ý tưởng có tính khả thi sử dụng kỹ thuật tuyến QoS liên miền [24,25] , ở đây các lưu lượng để hỗ trợ định tuyến QoS được thực thông tin về lưu lượng được trao đổi giữa hiện bằng một số cách như: các bộ định tuyến thông qua trường thông - Phân lớp các luồng lưu lượng (ví dụ tin mở rộng của các giao thức OSPF hay Realtime và Non-Realtime) trên cơ sở đó sử BGP. Hình 4. Ứng dụng số liệu thống kê lưu lượng cho các bài toán khác nhau dụng các dữ liệu thống kê lưu lượng về mạng VII. KẾT LUẬN để phục vụ cho mục đích định tuyến QoSR nói Kỹ thuật lưu lượng đóng vai trò quan riêng hay đảm bảo QoS nói chung thường được trọng trong tổ chức mạng Viễn thông. Lý thuyết sử dụng trong thực tế. Trong tương lai, khi về lưu lượng trong thế hệ mạng FMC khác mạng FMC đã ổn định và các dịch vụ trên đó nhiều so với trong mạng PSTN truyền thống và đủ phong phú và mức độ sử dụng cao làm cho cho đến nay chưa có một mô hình lưu lượng ảnh hưởng của các luồng lưu lượng đơn ít ý hoàn chỉnh và chưa theo kịp yêu cầu trong việc nghĩa đi trong một lưu lượng gộp thì mô hình phát triển của mạng thế hệ mới. Trong khi các tổng quát như Gaussan có thể hy vọng được sử nghiên cứu về lưu lượng còn tiếp tục, các cơ dụng như mô hình chuẩn. chế giám sát, quản lý để kiểm soát QoS hay sử TÀI LIỆU THAM KHẢO 1. Richard Parkinson; Traffic engineering techiniqes in Telecomunications; Infotel system, 1985 2. Vern Paxson and Sally Floyd;Wide-Area Traffic: The Failure of Poisson Modeling; Lawrence Berkeley Laboratory and EECS Division, University of California, Berkeley, 1985 28
6. TẠP CHÍ KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ CÁC TRƯỜNG ĐẠI HỌC KỸ THUẬT . SỐ 71 - 2009 3. W. Leland, M. Taqqu, W. Willinger, and D. Wilson; On the Self-Similar Nature of Ethernet Traffic (Extended Version); IEEE/ACM Transactions on Networking, 2(1),pp. 1-15, February 1994. 4. B. Arnold- Pareto Distributions; International Cooperative Publishing House, Maryland, 1983. 5. Weisstein, Eric W; Weibull Distribution; From MathWorld - /WeibullDistribution.html 6. Pinder, J.E., Wiener, J.G. and Smith, M.H; The Weibull distribution: a new method summarizing; survivorship data -1978 7. M. Garrett and W. Willinger; Analysis, Modeling and Generation of Self-Similar VBR Video Traffic; Proceedings of SIGCOMM ’94, pp. 269-280, September, 1994. 8. J¨orn Seger; Modelling Approach for VoIP Traffic Aggregations for Transferring Tele-traffic Trunks in a QoS enabled IP-Backbone Environment; Faculty for Electrical Engineering and Information Technology Department of Electronic Systems and Switching niversity of Dortmund, 2003 9. Huai Huang; Analysis of self-similar Traffic Using Multiplexer & Demultiplexer Loaded with Heterogeneous ON/OFF Sources; Dept. of Electronic Engineering, Queen Mary, University of London 10. Thomas Silverston, Olivier Fourmaux and Kav´e Salamatian; Characterization of P2P IPTV Traffic: Scaling Analysis; Universit´e Pierre et Marie Curie - Paris VI, Laboratoire LIP6/CNRS, UMR 7606 104 avenue du pr´esident Kennedy 75016 Paris, France, 2007 11. Zhili Sun and Lei Liang; IP Network Traffic Measurement and Modelling; Centre for Communication System Research University of SurreyGuildford 12. R.G. Addie, M. Zukerman, T.D. Neame; Broadband traffic modeling: simple solutions to hard problems; IEEE Communications Magazine 36 (8) (1998 13. Yantai SHU, Minfang YU, Oliver YANG, Jiakun LIU, and Huifang FENG; Wireless Traffic Modeling and Prediction Using Seasonal ARIMA Models; IEICE TRANS. COMMUN., VOL.E88–B, NO.10 OCTOBER 2005 14. Young-Tak Kim, Hae-Sun Kim, Hyun-Ho Shin; Web Service based Inter-AS Traffic Engineering for QoS- guaranteed DiffServ Provisioning; School of Electrical Engineering and Computer Science, College of Engineering, Yeungnam University -214-1, Dae-Dong, Kyungsan-Si, Kyungbook, 712-749, KOREA 15. Henrik Abrahamsson Anders Gunnar; Traffic Engineering in Ambient Networks: Challenges and Approaches; Swedish Institute of Computer Science Box 1263, SE-164 29 Kista, Sweden 16. Yuekang Yang Chung-Horng Lung-Traffic Forecast in QoS Routing-Department of Systems and Computer Engineering Carleton University, Ottawa, Ontario, Canada Information Society Technologies 17. Balakrishnan Chandrasekaran; Survey of Network Traffic Models; 18. Sixth Framework Programme; Definition and analysis of TE functions in different network scenarios; Deliverable No: D.WP.JRA.2.3.1 19. Abbas Jamalipour; The Wireless Mobile Internet, Architectures, Protocols and Service-Wiley-2003 20. 21. Cisco; Traffic Analysis for Voice over IP; Sept 2002 22. Hedia KOCHKAR, Takeshi IKENAGA and Yuji OIE; QoS Routing Algorithm based on Multi-classes Traffic Load; Department of Computer Science and Electronics , Kyushu Institute of Technology 23. Yuekang Yang; The Role of Traffic Forecasting in QoS Routing, a Case Study of Time-Dependent Routing; Department of Systems & Engineering, Carleton University, Ottawa, Ontario, Can 24. K.H. Ho, N. Wang, P. Trimintzios and G. Pavlou; Traffic Engineering for Inter-domain Quality of Service; Centre for Communication Systems Research, University of Surrey, UK 25. G. Leduca, H. Abrahamsson; An open source traffic engineering toolbox; Computer Communications 29 (2006) 593–610, www.elsevier.com/locate/comcom Địa chỉ liên hệ: Nguyễn Trung Kiên - Tel: 0913.510.136, E-mail: kiennt@cdit.com.vn Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông 29