移动智能网SCP多业务环境下的过载控制研究
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移动智能网 SCP 多业务环境下的过载控制研究①
王玉龙 １ 廖建新 ２
北京邮电大学交换与网络国家重点实验室 ２９６＃，（１００８７６） 北京邮电大学交换与网络国家重点实验室 ２９６＃，（１００８７６）
同的。 文献[8-13] 讨论了单业务情况下过载控制的方法， 文献[14]研究了多业务过载控制算法， 但由于控制点在 SSP，不适合移动智能网的过载控制。本文提出了一种自适应控制窗口算 法用于移动智能网多业务环境下的过载控制。算法的设计满足：1）有效性。即系统在负荷 很重时，算法仍然能保证最大的吞吐量。由于多业务环境的特点，这里的最大吞吐量不能 简单地理解为最大的呼叫数，而应是每种业务对系统资源占用情况和该业务发生的呼叫数 的综合指标。2）公平性。在多业务环境中，公平性应该指当不同业务对系统资源占用出现 竞争时，电信运营商可以根据自己的意愿对不同业务合理分配系统资源，比如在过负荷情 况下，运营商可能提高高收益业务的接通率，而降低低收入业务的接通率。3）算法易于实 现，且不依赖 SCP 系统本身的软件结构。
２ １
Ｅｍａｉｌ：wangyulong@ebupt.com
摘要 : 设计了移动智能网 ＳＣＰ 的过载控制模型，提出了一种多业务环境下自适应控制窗口 算法，该算法基于 ＳＣＰ 实现，可以根据系统负荷动态调整窗口大小，实现对多业务的过载 控制，比 Ｃａｌｌｇａｐ 和 Ｐｅｒｃｅｎｔ 算法具有更好的健壮性，理论分析和仿真结果表明算法对多 业务的过载控制具有很好的公平性和有效性。 关键词 : 过载控制，移动智能网，多业务环境，自适应控制窗口算法，Ｃａｌｌｇａｐ， Ｐｅｒｃｅｎｔ
∑S w
i =1 i
m
si
=R
(5)
在多业务环境下， 由于不同业务所消耗的系统资源是不同的， 因此确定过载控制的窗口 时，必须选择统一的标准，否则根据 A 业务确定的窗口就不能用来控制 B 业务的流量。为 了归一化不同业务占用资源的情况，在 m 种业务中任选一种业务作为参考，把其它各业务 对资源的占用都等价地转化为该业务的资源占用。假定选第 k (1 ≤ k ≤ m) 种业务为参考， 则任意第 i 种业务一个呼叫占用的系统资源等价成业务 k 占用资源的比例系数为：
λe = λ (1 − p n )
n
( 2)
单位时间内窗口被占用的平均值为：
N = ∑ kpk =
k =1
λe µ
(3)
根据 Little 公式，消息进入系统被服务的时间（排队时间和处理时间之和） ：
ws =
N 1 = λe µ百度文库
( 4)
三．算法设计
根据（3） （4）式，窗口过载控制模型的关键是根据窗口的大小和消息服务时间（相 当于呼叫的响应时间）限制流量，不过载时，系统对同一业务的平均响应时间是不变的， 只有当系统过载，系统资源被大量占用时，才会导致呼叫的排队时间变长，响应时间变长。 系统对呼叫的响应时间是可测量的，是一个已知量，故只需要确定窗口的大小便可以确定 进入系统的流量。对单业务环境，假定整数 N 是保证系统不过载时窗口的最大值，则一定
theory analysis and the result of simulations prove the algorithm’ s effectiveness and fairness in multi- service environment. Key words: overload control,mobile intelligent network, multi-service enviroement, adaptive control window algorithm, Callgap, Percent
一．引言
SCP(Service Control Point)作为智能网系统的一个核心实体，负责业务逻辑的执行和控 制，装载了不同的业务逻辑和重要的局数据信息，它的稳定性对整个智能网系统的稳定性 和业务的接通率至关重要。 ITU-T （国际电信联盟） 在 INAP 规范中建议了 Callgap 和 Percent [1，2] 算法 ， 并定义了用于流量控制的消息:Callgap 和 ActivateServiceFilter, 通过 SSP 和 SCP 的共同配合实现流量控制。 然而， 移动智能网的 CAMEL2 （Customized Application for Mobile [3,4] Network Enhanced Logic ） 阶段没有引入流量控制的消息;WIN(Wireless intelligent network) 的 Phase1，Pre-paid charging 和 Phase2[5-7]的规范中同样也没有定义 SSP 和 SCP 之间流量 控制消息。因此，在 CAMEL2 和 WIN 的 Phase2 之前都无法实现基于 SSP 和 SCP 配合的 流量控制机制，只能基于 SCP 实现过载控制，过载的监测点和过载控制点都在 SCP 实现。 SCP 是一个可以同时运行多种业务的控制点， 研究 SCP 的过载控制必须考虑多业务的 情况。不同的业务，由于业务属性不同，通常对系统资源的占用也不相同，因此，在系统 满负荷的情况下，单位时间处理不同业务的平均呼叫数（平均呼叫到达率）通常也是是不
The Study on the mobile intelligent network SCP Overload Control in Multi-Service Environment
Abstract : A mobile intelligent network SCP overload control model is designed. An adaptive window control algorithm in multi-service environment is proposed. The algorithm which is based on SCP , implement multi-service overload control by dynamic adjustment windows. In addition ,the algorithm also has stronger robustness than Callgap and Percent algorithms. The
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叫到达率，比例关系 S1 : S 2 : ⋅ ⋅ ⋅ : S m 根据实际需要定；系统的有效资源（指系统在不过载 的情况下的最大可用资源）为 R； wsi (1 ≤ i ≤ m ) 为第 i 种业务的平均响应时间，则：
∃N ∈ [1, ∞ ) 。设 n max , n min 分别表示系统过载时的窗口数和系统不过载时的窗口数，则
n min ∈ [1, N ] ，n max ∈ ( N , ∞) ， 如果使 n max → N ，n min → N ， 则必然有 n min = n max − 1
的情况，此时令 N = nmin 为窗口的最佳值，根据 ws 和 N 便可以唯一确定进入系统的呼叫 数。 假设 SCP 系统装载了 m 种业务。 S i (1 ≤ i ≤ m ) 为第 i 个业务进入系统的最大平均呼
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系统后会被分配到后台的多个队列处理，被处理完的呼叫释放对窗口的占用权。? 为呼叫 到达率； ws 为消息被服务的时间，即响应时间； µ 为平均服务率，即单个窗口被占用 到被释放的状态转移强度（ ws = 失率。 根据 M/M/n/n 排队模型，k 个窗口被占用的概率：
二．过载控制模型
过载控制算法的设计应该包括两部分：一是过载的检测条件；二是控制流量的方法。 判断系统过载的条件通常有以下方法： a).消息队列是否溢出； b). 链路负荷是否过高； c).SCP 系统资源的占用是否过高； d).消息响应速度是否过慢等。 由于 SCP 系统是基于消息驱动的 实时业务控制系统，不能简单地根据方法 a) 、b)、c) 作为系统过载的条件。比如方法 a) 通 常与具体的实现和选择的平台有关；方法 b）取决于链路容量和系统容量配置的比例关系， 比如 SCP 系统的负荷已经过载，链路未必负荷过载；方法 c ）的响应速度会滞后，影响过 载控制效果。一种有效的过载检测方法应该具有不依赖于平台和系统实现，以及要易于判 断等特点。 而无论采用那种检测方法， 当 SCP 过载时， 最终都表现为系统资源被大量占用， 响应速度下降，直至系统崩溃。试验表明， SCP 在正常负荷情况下，对消息的响应时间 基本是平稳的，在过载情况下，响应速度变慢，而且负荷越重，响应速度越慢。因此以系 统的响应时间作为过载检测机制更具有实际意义。 从功能划分来看，SCP 必须至少包括两部分，一是负责与七号信令网的接口部分，称 为前台，二是应用处理部分，称为后台。前台负责接收来自七号信令网的消息，并按照一 定的规则分发到后台，同时负责把来自后台的消息通过七号信令网传送给其它物理实体。 后台负责所有消息的编解码，业务逻辑的调用执行，呼叫状态自动机的维护以及与 SDF （Service Data Function）的交换数据信息等任务，同时对等待处理的消息要设置消息队列 的缓存机制。根据 SCP 的这一特点，可以在负责呼叫接入的前台，检测后台对呼叫的响应 时间，并根据负载情况动态调整进入系统的流量。 为了理论分析的方便，把 SCP 系统简化为图 1 的模型，把接收消息的前台看作一个 可 调 节 大小 的窗口 ， 当对 话 的 第 一 条消 息 （ BEGIN ）到达时，一个窗口被占用，直到 BEGIN 消息被处理并返回响应消息， 窗口才会 被释放， 同一呼叫的后续消息不受窗口的限制。 一个窗口只能被一条 BEGIN 消息占用，当所 有的窗口被占满时，后续的 BEGIN 消息被拒 绝。通过控制窗口的大小可以有效地控制进入 SCP 系统的流量。假定呼叫到达率符合泊松分 布，系统的服务时间符合负指数分布，则 SCP 的过负荷控制模型可以等价成一个多服务窗口 的损失制 M/M/n/n 排队模型。图中空心圆表示 窗口空闲，实心圆表示窗口被占用。呼叫进入
①
国家移动通信产品研究开发专项项目：下一代移动智能网络系统的开发及应用； 高等学校博士点基金课题（No.200313006）资助； 电子信息产业发展基金项目：移动通信增值服务平台及应用系统
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α ik =
wsi wsk
(1 ≤ i ≤ m)
(6)
表示业务 i 的一个呼叫与业务 k 的 α ik 个呼叫
占用相同的系统资源。
* 假定系统单独运行业务 k 时允许接入的最大平均呼叫到达率为 S k ，根据（5）式，
S k* wsk = R
1 ） ，?e 为通过窗口进入系统被处理的呼叫，?l 为呼叫损 µ
ρl k! ∑l= 0 l! λ 其中，ρ = µ
n
pk =
ρk
(0 ≤ k ≤ n )
(1)
当所有的窗口都被占满时， 后续的呼叫将全
部丢弃，所以窗口被占满的概率 p n 等于呼损率，既 p n = p 损 。此时，进入 SCP 系统的 被处理的平均呼叫到达率为：
移动智能网 SCP 多业务环境下的过载控制研究①
王玉龙 １ 廖建新 ２
北京邮电大学交换与网络国家重点实验室 ２９６＃，（１００８７６） 北京邮电大学交换与网络国家重点实验室 ２９６＃，（１００８７６）
同的。 文献[8-13] 讨论了单业务情况下过载控制的方法， 文献[14]研究了多业务过载控制算法， 但由于控制点在 SSP，不适合移动智能网的过载控制。本文提出了一种自适应控制窗口算 法用于移动智能网多业务环境下的过载控制。算法的设计满足：1）有效性。即系统在负荷 很重时，算法仍然能保证最大的吞吐量。由于多业务环境的特点，这里的最大吞吐量不能 简单地理解为最大的呼叫数，而应是每种业务对系统资源占用情况和该业务发生的呼叫数 的综合指标。2）公平性。在多业务环境中，公平性应该指当不同业务对系统资源占用出现 竞争时，电信运营商可以根据自己的意愿对不同业务合理分配系统资源，比如在过负荷情 况下，运营商可能提高高收益业务的接通率，而降低低收入业务的接通率。3）算法易于实 现，且不依赖 SCP 系统本身的软件结构。
２ １
Ｅｍａｉｌ：wangyulong@ebupt.com
摘要 : 设计了移动智能网 ＳＣＰ 的过载控制模型，提出了一种多业务环境下自适应控制窗口 算法，该算法基于 ＳＣＰ 实现，可以根据系统负荷动态调整窗口大小，实现对多业务的过载 控制，比 Ｃａｌｌｇａｐ 和 Ｐｅｒｃｅｎｔ 算法具有更好的健壮性，理论分析和仿真结果表明算法对多 业务的过载控制具有很好的公平性和有效性。 关键词 : 过载控制，移动智能网，多业务环境，自适应控制窗口算法，Ｃａｌｌｇａｐ， Ｐｅｒｃｅｎｔ
∑S w
i =1 i
m
si
=R
(5)
在多业务环境下， 由于不同业务所消耗的系统资源是不同的， 因此确定过载控制的窗口 时，必须选择统一的标准，否则根据 A 业务确定的窗口就不能用来控制 B 业务的流量。为 了归一化不同业务占用资源的情况，在 m 种业务中任选一种业务作为参考，把其它各业务 对资源的占用都等价地转化为该业务的资源占用。假定选第 k (1 ≤ k ≤ m) 种业务为参考， 则任意第 i 种业务一个呼叫占用的系统资源等价成业务 k 占用资源的比例系数为：
λe = λ (1 − p n )
n
( 2)
单位时间内窗口被占用的平均值为：
N = ∑ kpk =
k =1
λe µ
(3)
根据 Little 公式，消息进入系统被服务的时间（排队时间和处理时间之和） ：
ws =
N 1 = λe µ百度文库
( 4)
三．算法设计
根据（3） （4）式，窗口过载控制模型的关键是根据窗口的大小和消息服务时间（相 当于呼叫的响应时间）限制流量，不过载时，系统对同一业务的平均响应时间是不变的， 只有当系统过载，系统资源被大量占用时，才会导致呼叫的排队时间变长，响应时间变长。 系统对呼叫的响应时间是可测量的，是一个已知量，故只需要确定窗口的大小便可以确定 进入系统的流量。对单业务环境，假定整数 N 是保证系统不过载时窗口的最大值，则一定
theory analysis and the result of simulations prove the algorithm’ s effectiveness and fairness in multi- service environment. Key words: overload control,mobile intelligent network, multi-service enviroement, adaptive control window algorithm, Callgap, Percent
一．引言
SCP(Service Control Point)作为智能网系统的一个核心实体，负责业务逻辑的执行和控 制，装载了不同的业务逻辑和重要的局数据信息，它的稳定性对整个智能网系统的稳定性 和业务的接通率至关重要。 ITU-T （国际电信联盟） 在 INAP 规范中建议了 Callgap 和 Percent [1，2] 算法 ， 并定义了用于流量控制的消息:Callgap 和 ActivateServiceFilter, 通过 SSP 和 SCP 的共同配合实现流量控制。 然而， 移动智能网的 CAMEL2 （Customized Application for Mobile [3,4] Network Enhanced Logic ） 阶段没有引入流量控制的消息;WIN(Wireless intelligent network) 的 Phase1，Pre-paid charging 和 Phase2[5-7]的规范中同样也没有定义 SSP 和 SCP 之间流量 控制消息。因此，在 CAMEL2 和 WIN 的 Phase2 之前都无法实现基于 SSP 和 SCP 配合的 流量控制机制，只能基于 SCP 实现过载控制，过载的监测点和过载控制点都在 SCP 实现。 SCP 是一个可以同时运行多种业务的控制点， 研究 SCP 的过载控制必须考虑多业务的 情况。不同的业务，由于业务属性不同，通常对系统资源的占用也不相同，因此，在系统 满负荷的情况下，单位时间处理不同业务的平均呼叫数（平均呼叫到达率）通常也是是不
The Study on the mobile intelligent network SCP Overload Control in Multi-Service Environment
Abstract : A mobile intelligent network SCP overload control model is designed. An adaptive window control algorithm in multi-service environment is proposed. The algorithm which is based on SCP , implement multi-service overload control by dynamic adjustment windows. In addition ,the algorithm also has stronger robustness than Callgap and Percent algorithms. The
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叫到达率，比例关系 S1 : S 2 : ⋅ ⋅ ⋅ : S m 根据实际需要定；系统的有效资源（指系统在不过载 的情况下的最大可用资源）为 R； wsi (1 ≤ i ≤ m ) 为第 i 种业务的平均响应时间，则：
∃N ∈ [1, ∞ ) 。设 n max , n min 分别表示系统过载时的窗口数和系统不过载时的窗口数，则
n min ∈ [1, N ] ，n max ∈ ( N , ∞) ， 如果使 n max → N ，n min → N ， 则必然有 n min = n max − 1
的情况，此时令 N = nmin 为窗口的最佳值，根据 ws 和 N 便可以唯一确定进入系统的呼叫 数。 假设 SCP 系统装载了 m 种业务。 S i (1 ≤ i ≤ m ) 为第 i 个业务进入系统的最大平均呼
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系统后会被分配到后台的多个队列处理，被处理完的呼叫释放对窗口的占用权。? 为呼叫 到达率； ws 为消息被服务的时间，即响应时间； µ 为平均服务率，即单个窗口被占用 到被释放的状态转移强度（ ws = 失率。 根据 M/M/n/n 排队模型，k 个窗口被占用的概率：
二．过载控制模型
过载控制算法的设计应该包括两部分：一是过载的检测条件；二是控制流量的方法。 判断系统过载的条件通常有以下方法： a).消息队列是否溢出； b). 链路负荷是否过高； c).SCP 系统资源的占用是否过高； d).消息响应速度是否过慢等。 由于 SCP 系统是基于消息驱动的 实时业务控制系统，不能简单地根据方法 a) 、b)、c) 作为系统过载的条件。比如方法 a) 通 常与具体的实现和选择的平台有关；方法 b）取决于链路容量和系统容量配置的比例关系， 比如 SCP 系统的负荷已经过载，链路未必负荷过载；方法 c ）的响应速度会滞后，影响过 载控制效果。一种有效的过载检测方法应该具有不依赖于平台和系统实现，以及要易于判 断等特点。 而无论采用那种检测方法， 当 SCP 过载时， 最终都表现为系统资源被大量占用， 响应速度下降，直至系统崩溃。试验表明， SCP 在正常负荷情况下，对消息的响应时间 基本是平稳的，在过载情况下，响应速度变慢，而且负荷越重，响应速度越慢。因此以系 统的响应时间作为过载检测机制更具有实际意义。 从功能划分来看，SCP 必须至少包括两部分，一是负责与七号信令网的接口部分，称 为前台，二是应用处理部分，称为后台。前台负责接收来自七号信令网的消息，并按照一 定的规则分发到后台，同时负责把来自后台的消息通过七号信令网传送给其它物理实体。 后台负责所有消息的编解码，业务逻辑的调用执行，呼叫状态自动机的维护以及与 SDF （Service Data Function）的交换数据信息等任务，同时对等待处理的消息要设置消息队列 的缓存机制。根据 SCP 的这一特点，可以在负责呼叫接入的前台，检测后台对呼叫的响应 时间，并根据负载情况动态调整进入系统的流量。 为了理论分析的方便，把 SCP 系统简化为图 1 的模型，把接收消息的前台看作一个 可 调 节 大小 的窗口 ， 当对 话 的 第 一 条消 息 （ BEGIN ）到达时，一个窗口被占用，直到 BEGIN 消息被处理并返回响应消息， 窗口才会 被释放， 同一呼叫的后续消息不受窗口的限制。 一个窗口只能被一条 BEGIN 消息占用，当所 有的窗口被占满时，后续的 BEGIN 消息被拒 绝。通过控制窗口的大小可以有效地控制进入 SCP 系统的流量。假定呼叫到达率符合泊松分 布，系统的服务时间符合负指数分布，则 SCP 的过负荷控制模型可以等价成一个多服务窗口 的损失制 M/M/n/n 排队模型。图中空心圆表示 窗口空闲，实心圆表示窗口被占用。呼叫进入
①
国家移动通信产品研究开发专项项目：下一代移动智能网络系统的开发及应用； 高等学校博士点基金课题（No.200313006）资助； 电子信息产业发展基金项目：移动通信增值服务平台及应用系统
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α ik =
wsi wsk
(1 ≤ i ≤ m)
(6)
表示业务 i 的一个呼叫与业务 k 的 α ik 个呼叫
占用相同的系统资源。
* 假定系统单独运行业务 k 时允许接入的最大平均呼叫到达率为 S k ，根据（5）式，
S k* wsk = R
1 ） ，?e 为通过窗口进入系统被处理的呼叫，?l 为呼叫损 µ
ρl k! ∑l= 0 l! λ 其中，ρ = µ
n
pk =
ρk
(0 ≤ k ≤ n )
(1)
当所有的窗口都被占满时， 后续的呼叫将全
部丢弃，所以窗口被占满的概率 p n 等于呼损率，既 p n = p 损 。此时，进入 SCP 系统的 被处理的平均呼叫到达率为：