
Метою дослідження є автоматизація виявлення ознак технічних несправностей та погіршення якості послуг в мережі віртуального оператора VoIP. Погіршення якості призводить до зменшення обсягу наданих послуг, а відповідно прибутку, до зменшення лояльності абонентів та втрати частки ринку. Виділено три рівня погіршення якості в мережах VoIP: відсутність доступу на рівні мережі передачі даних (МПД), неможливість встановлення голосового з'єднання, тобто відсутність доступу на рівні прикладних сервісів, та погіршення якості сервісу. Проведено аналіз абсолютних та відносних статистичних показників якості IP-телефонії у відповідності до вимог міжнародних стандартів ITU-T, перелічені головні показники та наведено формули для їх розрахунку. Значення статистичних показників якості періодично розраховуються для зовнішніх каналів, груп абонентів та тарифних напрямків. Первинними даними виступають записи CDR (call data records). Для виявлення аномальних змін значень показників якості запропоновано використати методу експоненційного згладжування – адитивну модель Холта-Вінтерса. Розраховується відхилення поточного значення показників якості від прогнозованого. Діапазон довіри розраховується по методу Брутлага. Якщо відхилення виходить за межі діапазону довіри, зміна значення показника вважається аномальною, та встановлюється значення коефіцієнту аномалії даного показника. Період характеризується вектором коефіцієнтів аномалії всіх показників якості. Для класифікації періоду як аномального використовується значення модулю вектору коефіцієнтів аномалії у даному періоду. Також розглянуто особливості застосування методу, зокрема вибір періоду сезону та розрахунок коефіцієнтів аномалії в періоди мінімального навантаження. Метод, який запропоновано, дозволяє діагностувати аномальну зміну значень показників якості послуг VoIP в автоматизованому режимі. На його основі розроблено прототип автоматизованої системи моніторингу якості послуг VoIP. The purpose of the study is to automate detection of signs of technical malfunction and deterioration in the quality of services in the VoIP network. Deterioration of quality leads to a decrease in the volume of services provided, and consequently a profit, a decrea se in customer loyalty and loss of market share. There are three levels of quality degradation in VoIP networks: lack of access at the data network layer, inabi lity to establish a voice connection and lack of access at the level of application services, and degradation of service quality. The analysis of absolute and relative statistical quality indicators of IP-telephony in accordance with the requirements of the international ITU-T standards has been performed, and main indicators and formulas for their calculation are listed. The values of statistical quality indicators are periodically calculated for external channels, subscr iber groups and tariff directions. The primary data is CDR (call data records). To detect anomalous changes in the values of the quality indicators it is proposed to use the exponential smoothing method – the Holt-Winters additive model. The deviation of the current value of the quality indicators from the forecasted one is calculated. The confidence range is calculated using the Brutlag method. If the deviation goes beyond the confidence range, the change in the value of the indicator is considered anomalous and the value of the anomaly coefficient of the indicator is set. The period is characterized by a vector of anomaly coefficients of all quality indicators. To classify the period as anomalous, the value of the module of the anomaly coefficients vector of the given period is used. The features of the method application are also considered, in particular the choice of the seasonal period and the calculation of anomaly coefficients during periods of minimum load. The proposed method allows to diagnose an abnormal change in the values of VoIP service quality indicators in automated mode. The prototype of an automated system for the quality of VoIP service monitoring was developed on the base of the method described.
експоненційне згладжування, алгоритм Холта-Вінтерса, Holt-Winters algorithm, exponential smoothing, traffic anomalies, аномалії трафіку
експоненційне згладжування, алгоритм Холта-Вінтерса, Holt-Winters algorithm, exponential smoothing, traffic anomalies, аномалії трафіку
| selected citations These citations are derived from selected sources. This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | 0 | |
| popularity This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network. | Average | |
| influence This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | Average | |
| impulse This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network. | Average |
