В статті досліджено основні алгоритми моніторингу якості трафіку в системах масового обслуговування (СМО), які спрямовані на забезпечення стабільного та ефективного функціонування систем різного типу, таких як телекомунікаційні мережі, інтернет-сервіси, транспортні системи тощо. Проаналізовано основні аспекти моніторингу, такі як оцінка пропускної здатності, затримки та втрати пакетів, які впливають на якість оброблення користувацьких даних (QoS). Визначено особливості різних підходів до визначення якості обслуговування, залежно від особливості роботи СМО. Моніторинг якості обслуговування є необхідним компонентом управління складними системами, що дозволяє забезпечувати якість обслуговування для користувачів на належному рівні. Використання різних методів моніторингу, як активних, так і пасивних, дозволяє ефективно контролювати якість обслуговування, що сприяє ефективній роботі мережевих сервісів. Одним з ефективних інструментів для активного QoS моніторингу є вимірювання параметрів якості шляхом генерування тестових пакетів з подальшим аналізом їх проходження через мережу. В роботі досліджено алгоритм TWAMP (Two-Way Active Measurement Protocol), який дозволяє точніше вимірювати затримки та втрати пакетів в системах масового обслуговування. Запропоновано модифікований алгоритм моніторингу QoS на основі TWAMP, що поєднує гібридний підхід, адаптивне налаштування, інтелектуальне виявлення аномалій та прогнозування для забезпечення більш ефективного і точного моніторингу мережі. Проведено експериментальне дослідження, результати якого демонструють, що запропонований алгоритм дозволяє покращити якість обслуговування користувачів, підвищуючи точність виявлення аномалій в роботі СМО на 10-15%. Також модифікований алгоритм забезпечує меншу на 40% імовірність збоїв в роботі систем масового обслуговування, таким чином підвищуючи загальну їх продуктивність. На основі проведених досліджень зроблено висновки про переваги запропонованого алгоритму моніторингу на основі TWAMP для вирішення задач визначення аномалій в роботі СМО, зменшення імовірності збоїв та відмов у їх функціонуванні. Визначено, що запропонований підхід є актуальним для використання в сучасних інформаційно-комунікаційних системах різного типу для підвищення якості обслуговування користувачів.
[1] T. Li, T. He, Z. Wang and Y. Zhang, "An Approach to Iot Service Optimal Composition for Mass Customization on Cloud Manufacturing," in IEEE Access, vol. 6, pp. 50572-50586, 2018, doi: 10.1109/ACCESS.2018.2869275.
[2] D. Kong, M. Li and W. Zheng, "To Identify Technology Frontier for Mass-Customized Production Service Converged with Artificial Intelligence Based on Patent Data Mining," 2018 15th International Conference on Service Systems and Service Management (ICSSSM), Hangzhou, China, 2018, pp. 1-6, doi: 10.1109/ICSSSM.2018.8464972.
[3] Y. Kawakami, H. Kawata, T. Kubo, N. Yasuhara, S. Yoshihara and T. Yoshida, "Applying Time-aware Shaper Considering User Identifier to Service Provider Network," 2022 IEEE 19th Annual Consumer Communications & Networking Conference (CCNC), Las Vegas, NV, USA, 2022, pp. 505-506, doi: 10.1109/CCNC49033.2022.9700587.
[4] Y. Lina and Y. Xiuming, "Design of Intelligent Pest Monitoring System Based on Image Classification Algorithm," 2020 3rd International Conference on Control and Robots (ICCR), Tokyo, Japan, 2020, pp. 21-24, doi: 10.1109/ICCR51572.2020.9344213.
[5] Y. Wang and D. Luo, "Design of Carbon Emission Accounting and Monitoring System Based on Artificial Intelligence Algorithm," 2023 International Conference on Evolutionary Algorithms and Soft Computing Techniques (EASCT), Bengaluru, India, 2023, pp. 1-5, doi: 10.1109/EASCT59475.2023.10393747.
[6] J. Yin et al., "Intelligent Monitoring of Power System Electricity Consumption Based on Isolation Forest Algorithm," 2023 3rd International Conference on New Energy and Power Engineering (ICNEPE), Huzhou, China, 2023, pp. 1051-1054, doi: 10.1109/ICNEPE60694.2023.10429584.
[7] H. Yang, H. Yan and C. Dong, "Web Service QoS Prediction via Exploiting Locatoin and Trustworthy Information," 2019 3rd International Conference on Electronic Information Technology and Computer Engineering (EITCE), Xiamen, China, 2019, pp. 1957-1961, doi: 10.1109/EITCE47263.2019.9094937.
[8] X. Luo, J. Xie, L. Xiong, Z. Wang and C. Tian, "3-D Deployment of Multiple UAV-Mounted Mobile Base Stations for Full Coverage of IoT Ground Users with Different QoS Requirements," in IEEE Communications Letters, vol. 26, no. 12, pp. 3009-3013, Dec. 2022, doi: 10.1109/LCOMM.2022.3205722.
[9] M. Patil and M. Chawhan, "Improvement of QoS Parameters using FAN Shaped Clustering Method," 2022 6th International Conference on Electronics, Communication and Aerospace Technology, Coimbatore, India, 2022, pp. 800-803, doi: 10.1109/ICECA55336.2022.10009497.
[10]C. Kocak and K. Zaim, "Performance measurement of IP networks using Two-Way Active Measurement Protocol," 2017 8th International Conference on Information Technology (ICIT), Amman, Jordan, 2017, pp. 249-254, doi: 10.1109/ICITECH.2017.8080008.
[11]N. Soumyalatha, R. K. Ambhati and M. R. Kounte, "Performance evaluation of ip wireless networks using two way active measurement protocol," 2013 International Conference on Advances in Computing, Communications and Informatics (ICACCI), Mysore, India, 2013, pp. 1896-1901, doi: 10.1109/ICACCI.2013.6637471.
[12]Y. -C. Lai, J. -D. Jhan, W. -C. Yang, F. -H. Kuo and T. -C. Shih, "Quality of Service Measurement Mechanism of Cloud-Based Network Architecture," 2019 20th Asia-Pacific Network Operations and Management Symposium (APNOMS), Matsue, Japan, 2019, pp. 1-4, doi: 10.23919/APNOMS.2019.8893126.