Neu, C. (2002):

Design and implementation of a generic quality of service measurement and monitoring architecture

Durch die Dienstorientiertheit heutiger IT-Infrastrukturen ist ein Bedarf nach vorhersehbarer und berechenbarer Dienstgüte entstanden. Während jedoch die heutigen praktische Ansätze zur Überwachung und Messung von Dienstgüte sehr technologiespezifisch sind, fordert die Heterogenität moderner Netzwerke einen generischen Ansatz. Moderne Dienstgütearchitekturen wie das ISO Quality of Service Framework behandeln die Frage der Dienstgütemessung jedoch nur sehr abstrakt und überlassen die Entscheidung über detaillierte Spezifikation und Implementierung den Benutzergemeinden.

Diese Arbeit stellt eine generische Architektur zur Messung und Überwachung von Dienstgüte vor. Das generische Konzept von Event Streams wird eingeführt, um die Interaktion am Dienstzugangspunkt zu modellieren. Ableitungen einer abstrakten Event-Oberklasse werden dazu verwendet, protokollspezifische Event Streams zu beschreiben.

Auf Grundlage des ISO Quality of Service Framework wird eine vereinigte Sicht auf Dienstgüte erarbeitet. Dabei wird Dienstgüte mit Hilfe von vier generischen Basisdimensionen modelliert. Durch eine geeignete Abbildung dieser Basisdimensionen auf protokollspezifische Messwerte kann diese Architektur an jede Art von Protokoll adaptiert werden.

Die Basisdimensionen werden durch Event-Korrelation bestimmt. Event-Korrelation definiert eine Abbildung zwischen zwei oder mehreren Event Streams auf Grundlage einer wohldefinierten Beziehung zwischen Events - zum Beispiel einer Identitätsbeziehung, wenn zwei Mitschnitte des selben Datenstroms korreliert werden.

Das Framework besteht aus drei konzeptuellen Blöcken: dem Datenkollektor, der einen Datenstrom mitschneidet und daraus einen entsprechenden Event Stream generiert, dem Datenkorrelator, der eine beliebige Anzahl von Event Streams korreliert und dem Datenanalysator, der eine statistische Analyse auf den korrelierten Event Streams durchführt und die QoS Basisdimensionen ausgibt.

Zudem wird das Konzept des Messkontextes eingeführt, um die Umstände zu modellieren und zu erhalten unter denen die Messung und Analyse durchgeführt werden. Kontext kann an jedem Punkt des Mess- und Analysevorganges gemessen werden und wird bis zum Datenanalysator propagiert, um dem Endbenutzer die Kontextinformation zur Verfügung zu stellen. Mittels eines Mechanismus namens Kontext-Backpropagation kann der Endbenutzer wiederum die Datenkollektion oder Korrelation beeinflussen.

Um zu veranschaulichen wie die Konzepte der Architektur in Software umgesetzt werden können, wird eine prototypische Implementierung vorgestellt. Diese Implementierung unterstützt eine repräsentative Auswahl an Event Typen für TCP/IP-Netze und hat ein benutzerfreundliches graphisches Interface.

Abstract

With today's networks becoming more and more service-oriented, a need for predictable and accountable service quality has arisen. While the practical approaches to service quality monitoring and measuring remain very technology-specific, the heterogeneity of today's networks calls for a generic approach. On the other hand, the existing service quality frameworks like the ISO QoS framework address the question of QoS measurement and monitoring on a very abstract level, leaving the details of the specification and implementation to the user community.

This thesis presents a generic QoS measurement and monitoring architecture. A generic concept of event streams is introduced to model interaction at the service access point between the layers of a protocol stack. Derivations of an abstract event class are used to describe the protocol-specific event streams.

Based on the ISO QoS framework and related work, a unified view on service quality using four generic QoS base dimensions is realized. By mapping the base dimensions onto protocol-specific measurands, the architecture can be adapted to any kind of protocol.

These base dimensions are computed using event correlation, which is a mapping between different event streams based on a well-defined relationship between events - for example, an identity relationship when correlating two captures of the same data stream.

The QoS measurement and monitoring architecture consists of three main blocks: the data collector, which captures a data stream and generates a corresponding event stream, the data correlator, which takes an arbitrary number of event streams to perform event correlation, and finally the data analysator, which performs a statistical analysis on the correlated event streams and outputs the QoS base dimensions.

Furthermore, the concept of context is introduced to model the interrelated conditions under which the measurement and analysis happen. Context can be captured during any step of the measurement and is propagated to the data analysator, to provide the end user with context information. Using a mechanism called context backpropagation, the end user can influence the measurement context.

A proof-of-concept implementation is presented to demonstrate how the concepts of the architecture can be realized. This implementation, which runs on TCP/IP networks, supports a representative choice of events and features a user friendly GUI.

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