O modelo de abstração apresentado na seção 5.2 foi idealizado para acomodar os requisitos chaves de integração com outros componentes, conforme seção 5.3 e 5.4. Toda essa vincu- lação leva à definição de um modelo adaptável (figura 5.10) às mais variadas infra- estruturas telefônicas, de tal forma que este mesmo modelo, deve ser visto sobre a ótica de um conjunto de protocolos de comunicação, conforme figura 5.9.
Experiências com projetos de redes de comunicação demonstram a idéia de se estruturar a rede como um conjunto de camadas hierárquicas, cada uma construída utilizando as fun- ções e serviços oferecidos pelas camadas inferiores. Da mesma forma que o projeto de pro- tocolos de redes de comunicação é mais eficiente se estruturada em níveis, o modelo de aplicação proposto nesta tese está idealizado segundo a organização de níveis apresentada na figura 5.9. Segundo [46], uma vez definida claramente as interfaces entre os diversos níveis, uma alteração na implementação de um nível pode ser realizada sem causar impacto na estrutura global.
O modelo de referência da figura 5.9 é composto por três camadas sobrepostas à rede de telecomunicações, repartidas em dois planos de administração dos serviços apresentados. Dessa forma, uma infinidade de funcionalidades que possam ser incorporadas ao modelo, não deverá impactar nos serviços previamente oferecidos.
As camadas estão assim divididas: Camada de Controle, Camada de Inferência, Camada de Adaptabilidade ao Meio e Camada Física.
A Camada Física está no nível 1 (um), ou nível mais baixo da aplicação. Essa camada re- presenta a infra-estrutura onde a transmissão telefônica se realiza. O capítulo seguinte a- presentará um monitoramento feito sobre redes PCS do tipo GSM GPRS. Seguindo essa
concepção de modelagem, outras redes (como por exemplo, IS-95B e W-CDMA, apresen- tadas no capítulo 2) podem ser monitoradas e avaliadas segundo este modelo de abstração. A Camada de Adaptabilidade ao Meio (nível 2) interage diretamente sobre a malha de in- fra-estrutura telefônica, oferecendo as informações necessárias à Camada de Inferência pa- ra o tratamento da aplicação. Essa camada é dividida nas seguintes subcamadas: Subcama- da Dependente do Meio Físico e Subcamada de Filtragem de Informações.
A Subcamada Dependente do Meio Físico faz a coleta de todas as informações gerenciais disponíveis na malha telefônica. Nessa camada são instalados serviços para coleta de obje- tos gerenciados das interfaces de redes telefônicas, em modo promíscuo.
A Subcamada de Filtragem de Informações estabelece a filtragem (ou convergência) das informações necessárias para o monitoramento em questão. Nesta tese, foi feito monitora- mento sobre as interfaces de rede referentes à Gerência de Desempenho. Por meio dessa subcamada, outras interfaces de rede poderiam ser filtradas, como por exemplo, as interfa- ces para monitoramento dos objetos de segurança dessas mesmas redes, em um ambiente real de telefonia.
A Camada de Inferência (nível 3) é responsável por serviços de análise e avaliação do trá- fego. Nesta camada, são feitas inferências sobre os valores dos objetos coletados que ca- racterizam os atributos monitorados da rede.
De acordo com as conclusões da inferência do nível 3, o administrador pode estabelecer tomadas de decisões que automatizem a alteração sobre alguns dos objetos monitorados. Esse controle, possibilitando a administração direta do administrador, está na Camada de Controle (nível 4). Nela, é possível criar ferramentas de automatização para o monitora- mento e controle da rede telefônica.
Além dessas quatro camadas, dois planos de administração foram idealizados: Plano do Usuário e Plano Gerencial. Isso permite a construção de restrições de acessibilidade aos atributos da rede. O Plano do Usuário permite a administração das questões de monitora- mento, avaliação e controle da rede. Por este plano, o administrador deve ter acesso direto, apenas, manipulando as ferramentas disponíveis na Camada de Controle.
Diferentemente do Plano do Usuário, o Plano Gerencial deve permitir a reprogramação de serviços disponíveis nas camadas inferiores. Essa conceituação permite a implantação de nós programáveis sobre a arquitetura proposta nesse trabalho. Abordagens de gerencia- mento em redes programáveis foram usadas em [47, 24].
Figura 5.9 Protocolo de Telefonia Proposto
Conforme citado, este trabalho apresenta um ambiente de controle e monitoramento do trá- fego de alocação de canais em redes telefônicas, cujas características são:
1) o uso de ferramentas de inteligência artificial na gerência da alocação dinâmica de ca- nais;
2) monitoramento de informações de tráfego de dados e de voz, para a inicialização de novas chamadas iniciadas e de handover compartilhado entre elas; e,
3) o uso de paradigmas de distribuição de informações gerenciais inferidas a partir das ferramentas de inteligência e dos atributos dos objetos das células gerenciadas. Como pa- radigma de distribuição, foi adotado o conceito de serviços WEB [48] em conjunto com princípios do armazenamento de objetos gerenciados SNMP (do inglês, Simple Network
Management Protocol) [49, 50, 51, 52, 53, 54, 55].
A figura 5.10 apresenta o modelo em questão. Tendo-o como base, o tráfego de downlink é otimizado por meio de técnicas inteligentes que possibilitam a alocação dinâmica dos ca- nais de comunicação; de forma a garantir o maior volume de tráfego possível com a menor perda de informações.
O Modelo apresentado pode ser separado em três módulos fundamentais: - módulo de coleta;
- módulo de inferência; e, - módulo de configuração.
Módulo de Inteligência
Filtragem dos Dados Módulo de Coleta BS Modelo Neural Fuzzy BS ou MSC MSC Modelo de Tráfego Modelo de Tráfego Módulo de Configuração MIB Neural Fuzzy Plano de Gerência Celular
Fig 5.10. Modelo proposto para Alocação Dinâmica e Inteligente de Canais
O Módulo de Coleta é responsável pela coleta das informações que caracterizam o tráfego celular. Essas informações servem como parâmetros para o estudo do comportamento da rede que deve ser mapeado para o Módulo de Inteligência (ou Inferência). As informa- ções dos atributos do módulo de coleta são:
- quantidade de canais totais disponíveis; - capacidade de tráfego oferecido (em Erlangs);
- percentual de bloqueio de novas chamadas telefônicas; - percentual de requisições de handovers falhos;
- tipo de esquema de reserva de canais (pré ou pós reserva);
- forma de empilhamento das chamadas de handover (FIFO, MBP ou nenhum); - quantidade de canais sub-taxados;
Este módulo de coleta está conceitualmente mapeado, diretamente, na Camada de Adapta- bilidade ao Meio. A Subcamada Dependente do Meio Físico faz a coleta de todos os atri- butos de rede acima citados, enquanto que a Subcamada de Filtragem de Informação passa para a camada superior, apenas os atributos que efetivamente farão parte de alguma(s) da(s) regra(s) de inferência. Para a implementação discutida no capítulo 5, todos os atribu- tos acima descritos estão sendo manipulados pela Camada de Inferência.
Essas informações das estações base são, então, encaminhadas ao Módulo de Inteligência, por meio de um ambiente de distribuição que dispara a execução das ferramentas de inteli- gência utilizadas. Estas ferramentas funcionam como serviços de rede instalados na Cama- da de Inferência da figura 5.9.
O Módulo de Inteligência (ou de Inferência) é atualmente composto por duas ferramen- tas de avaliação de tráfego. A primeira delas é um controlador fuzzy cujo conjunto de re- gras está no apêndice D. A segunda refere-se a uma rede neural, cujo modelo está repre- sentado na figura 5.11. De acordo com a estrutura em que essa arquitetura está sendo pro- posta, outras ferramentas (serviços) podem vir a ser adotadas nesse módulo ou camada de protocolo; como exemplo, o uso de meta-heurísticas do tipo Algoritmos Genéticos para análise dessas informações de tráfego.
A primeira característica observada é quanto à quantidade percentual de tráfego de novas chamadas e de handovers ocorridos durante o intervalo de tempo entre coletas consecuti- vas. Em geral, a quantidade percentual de novas chamadas tende a ser superior as requisi- ções de handover, sob pena de, em caso contrário, ter ocorrido um mau dimensionamento da malha telefônica.
Conforme será visto no capítulo 6, é necessária a reserva de canais de dados, canais exclu- sivos para handover, sinalização e outros compartilhados entre os vários tráfegos. Neste trabalho, foi realizado estudo abordando a configuração dinâmica dos mesmos; podendo, num momento um dado canal ser utilizado para um tipo qualquer de tráfego e em outro momento posterior, para outro tipo.
Por meio da estrutura de controle fuzzy, procurou-se fazer com que os canais chegassem a um perfil de comportamento onde o tráfego desperdiçado por meio do bloqueio de novas
chamadas ou de falhas na realização de handover fosse o menor possível. Nesse caso, o controlador fuzzy ficou responsável por gerar uma curva de maximização do tráfego com redução dos erros.
Fig 5.11. Rede Neural adotada
Este trabalho também adota uma rede neural perceptron multi-camadas com algoritmo de treinamento feed-forward backpropagation. Essa rede é composta por 2 neurônios de en- trada, 12 neurônios intermediários e 5 neurônios de saída. A figura 5.11 apresenta a estru- tura da rede neural utilizada.
O Módulo de Configuração é responsável por adotar medidas que visem alterar o padrão de configuração dos canais, buscando adequá-los à nova conjuntura de tráfego existente. O foco principal adotado aqui é a necessidade de garantir que a capacidade de tráfego supor- tada (carried traffic), definida pela equação 6.8, possa minimizar as perdas relativas de bloqueio de novas chamadas e a recusa de novas requisições de handovers, sem inviabili- zar a transmissão de mensagens puramente de dados. Para garantir a mínima condução do tráfego de dados, foi utilizada uma quantidade mínima de canais alocados, para qualquer que seja o volume de tráfego de voz. Este módulo está intimamente vinculado à Camada de Controle na figura 5.9.
O treinamento da Rede Neural, feito no Módulo de Inteligência, permite que os seus neu- rônios de saída possam informar quantitativamente os valores referentes ao novo padrão celular, para:
- quantidade de canais de dados;
- quantidade de canais exclusivos para handovers;
- esquema de reserva de canais para handovers, do tipo pré ou pós reserva; - esquema de uso de empilhamento de chamadas de handover;
- quantidade de canais sub-taxadas para aumentar a capacidade de tratamento de hando-
vers.
Esse Módulo de Inteligência tem a particularidade de adaptar-se facilmente a qualquer alte- ração nas regras de inferência, sejam elas regras referentes à configuração da estrutura da rede neural apresentada no apêndice E desta tese, ou à construção do controlador fuzzy, presente no apêndice D.
Essa adaptabilidade é fruto da construção dinâmica das regras fuzzy e da estrutura da rede neural, uma vez que essas informações estão armazenadas na MIB Inteligente definida e simulada neste trabalho. Essa MIB adota os fundamentos de padronização na construção de MIBs em ambiente de gerenciamento de redes TCP IP [54].
5.7 - BASE DE INFORMAÇÕES DE GERENCIAMENTO (MIB) DO MODELO