DE10245802A1

DE10245802A1 - Data workload rating method for rating the workload of data transmission channels in a network uses services addressed individually or for groups of users

Info

Publication number: DE10245802A1
Application number: DE2002145802
Authority: DE
Inventors: Rolf Dr.Rer.Nat. Lakomy; Thomas Dipl.-Ing. Wächter
Original assignee: Deutsche Telekom AG
Current assignee: Deutsche Telekom AG
Priority date: 2002-09-25
Filing date: 2002-09-25
Publication date: 2004-04-01

Abstract

Transmission bandwidth needed for ensuring a maximum acceptable or lower waiting time is determined through iterative approximation with the use of a device by means of a computer-aided simulation of the randomly distributed entry of different network loading conditions. A network operator or a service provider of available client use profiles is used as a basis. The allowed waiting time is the maximum accepted by users of a related service. Data volume for a single message from the service is known. An Independent claim is also included for a device for rating the workload of data transmission channels in a data transmission network.

Description

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Abschätzung der Auslastung von Datenübertragungskanälen eines Datenübertragungsnetzes durch individuell oder für Nutzergruppen adressierbare Dienste (im Weiteren individuell adressierbare Dienste) sowie ein zur Durchführung des Verfahrens verwendbares Hilfsmittel.The invention relates to a method for assessment the utilization of data transmission channels Data transmission network by individually or for User group addressable services (hereinafter also individually addressable Services) and one to carry out of the method usable.

Für den Auf- bzw. Ausbau von Datenübertragungsnetzen ist es erforderlich, für deren optimale technische Auslegung, insbesondere bezüglich der benötigten Übertragungsbandbreite, Aussagen über die Auslastung der Datenübertragungskanäle durch über die Netze abgewickelte individuell adressierbare Dienste zu gewinnen. Bei den direkt adressierbaren Diensten kann es sich beispielsweise um SMS- oder MMS-Dienste im Bereich des Mobilfunks oder aber auch um Datenrundfunksysteme wie DAB, DVB oder RDS handeln, bei denen an Dienstkunden persönlich adressierte Nachrichten bekannter Länge versendet werden. Das Problem besteht darin, dass die Nutzungshäufigkeit solcher Dienste durch die Kunden momentbezogen und daher im Grunde kaum vorhersehbar ist. Bei bereits in Betrieb befindlichen Diensten können Aussagen über die Auslastung von Datenübertragungskanälen von den jeweiligen Netzbetreibern durch die Beobachtung der auftretenden Verkehrsströme erhalten werden. Allerdings ist die Beobachtung und die Aufzeichnung solcher Daten meist sehr zeit- und kostenintensiv. Für geplante oder neu zu installierende Dienste ergibt sich das zusätzliche Problem, dass für diese eine solche Beobachtung gar nicht möglich ist. Da jedoch nach dem bisherigen Stand der Technik eine solche Beobachtung der Verkehrsströme bisher die einzige Möglichkeit zur Gewinnung von Aussagen über die Auslastung der Datenübertragungskanäle ist, liegen zwischenzeitlich natürlich Daten derartiger Beobachtungen vor. Es wäre nun wünschenswert, unter Nutzung dieser beispielsweise in Form von Kundennutzungsprofilen vorliegenden Daten, ohne die Notwendigkeit weiterer kostenintensiver Maß nahmen zur Netzbeobachtung, im Hinblick auf einen Ausbau bereits bestehender Netze oder die Neuerrichtung von Netzen eine Abschätzung hinsichtlich der für diese Netze zu erwartenden Auslastung der Datenübertragungskanäle geben zu können.For the establishment or expansion of data transmission networks it is necessary for their optimal technical design, especially with regard to the required transmission bandwidth, Statements about the utilization of the data transmission channels through the Networks to win individually addressable services. With directly addressable services, for example to SMS or MMS services in the field of mobile radio or else are data broadcasting systems such as DAB, DVB or RDS, in which to service customers personally addressed messages of known length are sent. The problem is there in that the frequency of use of such services by customers momentarily and therefore basically is hardly predictable. For services that are already in operation can Statements about the utilization of data transmission channels from the respective network operators by observing the occurring traffic be preserved. However, the observation and the recording such data is usually very time and cost intensive. For planned or new services to install, the additional problem arises that for such an observation is not possible at all. However, since after previous state of the art such an observation of traffic flows so far the only option to obtain statements about is the utilization of the data transmission channels, in the meantime, of course Data from such observations. It would now be desirable to use this is available, for example, in the form of customer usage profiles Data without the need for further cost-intensive measures Network monitoring, with a view to expanding existing ones Networks or the establishment of new networks an estimate with regard to the for these networks give expected utilization of the data transmission channels to be able to.

Aufgabe der Erfindung ist es daher ein Verfahren zur Verfügung zu stellen, welches eine realitätsnahe Abschätzung der Auslastung der Datenübertragungskanäle ermöglicht. Mittels des Verfahrens soll es möglich sein, bei Kenntnis der Länge einer Nachricht des betreffenden Dienstes (Nachrichtenvolumen) auf der Grundlage bereits vorliegender Kundennutzungsprofile und bei Vorgabe einer von den Nutzern des Dienstes maximal zwischen der Aussendung und dem Empfang des Dienstes akzeptierten Wartezeit, die zur Gewährleistung dieser akzeptierten oder einer geringeren Wartezeit erforderliche Übertragungsbandbreite zu bestimmen. Das Verfahren soll eine Bestimmung der genannten Größen ohne Eingriffe in die Struktur bestehender Netze und ohne zusätzliche Maßnahmen bei der Errichtung neuer Netze ermöglichen. Weiterhin besteht die Aufgabe in der Bereitstellung eines zur Durchführung des Verfahrens geeigneten Hilfsmittels.The object of the invention is therefore a procedure is available to provide a realistic estimate of the Utilization of the data transmission channels enabled. The procedure should make it possible with knowledge of the length a message from the service concerned (message volume) the basis of existing customer usage profiles and at Specification of a maximum of between the users of the service Transmission and reception of the service accepted waiting time, to ensure this accepted transmission bandwidth or a shorter waiting time to determine. The method is intended to determine the quantities mentioned without Interventions in the structure of existing networks and without additional activities allow for the establishment of new networks. Still exists the task in providing one to carry out the Appropriate tool.

Die Aufgabe wird durch ein Verfahren mit den Merkmalen des Hauptanspruchs sowie durch ein Hilfsmittel gemäß Anspruch 8 gelöst. Vorteilhafte Aus- bzw. Weiterbildungen der Erfindung sind durch die jeweiligen Unteransprüche gegeben.The task is accomplished through a process with the features of the main claim as well as an aid according to claim 8 solved. Advantageous further developments of the invention are through the respective subclaims given.

Das erfindungsgemäße Verfahren bedient sich einer computergestützten, Simulation unter Nutzung von einem Netzbetreiber oder einem Serviceprovider zur Verfügung gestellter Kundennutzungsprofile. Bei Vorgabe der von den Nutzern des betreffenden Dienstes maximal zwischen Aussendung und Empfang des Dienstes akzeptierten Wartezeit sowie bei einem bekannten durch die Art des Dienstes bestimmten Datenvolumen einer Einzelnachricht (Nachrichtenvolumen) des Dienstes wird die zur Gewährleistung der maximal akzeptierten oder einer geringeren Wartezeit benötigte Übertragungsbandbreite nach dem endungsgemäßen Verfahren auf der Grundlage der Kundennutzungsprofile vermittels der Simulation des stochastisch verteilten Eintretens unterschiedlicher Netzbelastungszustände durch iterative Annäherung bestimmt.The method according to the invention uses one computerized, Simulation using a network operator or a service provider to disposal customer usage profiles. If specified by the users of the service concerned between sending and receiving of the service accepted waiting time as well as at a known by the type of service determines the data volume of a single message (Message volume) of the service is used to guarantee the maximum accepted transmission bandwidth or a shorter waiting time according to the process according to the invention the basis of the customer usage profiles by means of the simulation of the stochastically distributed occurrence of different network load conditions iterative approximation certainly.

Entsprechend einer bevorzugten Verfahrensgestaltung wird zunächst die Menge der durch die Kundennutzungsprofile repräsentierten und somit bei der Dienstnutzung möglichen Netzbelastungszustände auf n diskrete Klassen (Class_X1 bis Class_Xn) abgebildet. Dabei werden die Klassen jeweils durch die prozentuale Wahrscheinlichkeit ihres Auftretens, sowie durch eine Anzahl den Dienst mit dieser Wahrscheinlichkeit gleichzeitig in Anspruch nehmender Nutzer (Simultannutzerzahl) charakterisiert. Computergestützt wird das stochastisch verteilte, wiederholte Eintreten der durch die gebildeten Klassen repräsentierten Netzbelastungszustände über einen festgelegten Betrachtungszeitraum hinweg simuliert. Ausgehend von der erhaltenen stochastischen Verteilung und einem unterstellten kleinsten Zeitraum mit gleichzeitiger Wahrscheinlichkeit der Dienstnutzung (Simultanous Use Time – SUT), welcher mit dem Nachrichtenvolumen korreliert und der Zeit zwischen dem Eintreten eines Netzbelastungszustandes und eines nächsten entspricht, wird für eine zunächst angenommene Übertragungsbandbreite, die sich ergebende maximale Wartezeit bestimmt. Dabei können zwei oder mehrere der im Abstand der Simultanous Use Time aufeinander folgenden Netzbelastungszustände gegebenenfalls auch jeweils der gleichen Klasse zuzuordnen sein. Die das stochastische Eintreten der Netzbelastungszustände betreffende Simulation wird bei einer schrittweisen Erhöhung der angenommenen Übertragungsbandbreite um einen vorgegebenen Erhöhungswert (Inkrement) so lange wiederholt, bis die sich aus der simulierten Verteilung der Netzbelastungszustände ergebende maximale Wartezeit geringer ist als die von den Nutzern des Dienstes akzeptierte Wartezeit. Im Ergebnis dieser wiederholten Simulation entspricht dann die zuletzt angenommene Übertragungsbandbreite der zur Gewährleistung der maximal akzeptierten oder einer geringeren Wartezeit benötigten Übertragungsbandbreite. Der Berechnungszeitraum innerhalb welchem durch die Simulation wiederholt das stochastisch verteilte Eintreten der Netzbelastungszustände nachgebildet wird, übersteigt dabei sehr deutlich die Simultanous Use Time – SUT. Sehr deutlich meint in diesem Kontext, dass der Berechnungszeitraum zumindest mehrere zehn-, jedoch vorzugsweise mehrere hundertmal bis mehrere tausendmal größer ist als die Simultanous Use Time -SUT.According to a preferred method design, the set of network load states represented by the customer usage profiles and thus possible during service use is first mapped to n discrete classes (Class_X1 to Class_Xn). The classes are each characterized by the percentage probability of their occurrence and by a number of users using the service with this probability at the same time (number of simultaneous users). Computer-aided, the stochastically distributed, repeated occurrence of the network load states represented by the classes formed is simulated over a defined observation period. On the basis of the stochastic distribution obtained and an assumed smallest time period with simultaneous probability of service use (SUT), which correlates with the message volume and corresponds to the time between the occurrence of a network load condition and another, the assumed transmission bandwidth is: resulting maximum waiting time determined. Two or more of the network load states that follow one another at a distance from the simultaneous use time may also be assigned to the same class. The simulation relating to the stochastic occurrence of the network load states is repeated with a gradual increase in the assumed transmission bandwidth by a predetermined increase value (increment) until the maximum waiting time resulting from the simulated distribution of the network load states is less than that of Waiting time accepted by users of the service. As a result of this repeated simulation, the last assumed transmission bandwidth then corresponds to the transmission bandwidth required to guarantee the maximum accepted or a shorter waiting time. The calculation period within which the simulation repeatedly simulates the stochastically distributed occurrence of the network load states clearly exceeds the Simultaneous Use Time - SUT. In this context, very clearly means that the calculation period is at least several tens, but preferably several hundred times to several thousand times longer than the Simultaneous Use Time -SUT.

Entsprechend einer praxisgerechten Gestaltung des Verfahrensablaufes wird die im Zusammenhang mit der Simulation des Eintretens der Netzbelastungszustände bestimmte maximale Wartezeit erhalten, indemAccording to a practical one The design of the process flow is in connection with the Simulation of the occurrence of the network load states certain maximum waiting time obtained by

a) for each according to the simulation occurring network load status from the product of its class Simultaneous user count and message volume, one for this Theoretically required transmission bandwidth is determined becomes,
b) according to step a) determined theoretically required transmission bandwidth with the currently assumed transmission bandwidth is compared
c) in the event that the theoretically required transmission bandwidth is bigger than the currently assumed one of the difference between the two transmission bandwidths corresponding part of the number of simultaneous users in a group of waiting Assigned to users,
d) the aforementioned process steps for the next one occurring according to the simulation Stress state to be repeated and before the step a) product formation that corresponds to the load state Simultaneous number of users the largest possible number the user is added which at that time the group of the waiting users and the group of waiting users by the same number of Users is reduced
e) the number of those in the simulation on each other following network load conditions is counted where the number of users belonging to the group of waiting users is different from zero and
f) the product of the highest yourself in the count according to step e) resulting meter reading and the Simultaneous Use Time - SUT, the maximum occurred within the calculation period Waiting time corresponds.

Da die Nutzungshäufigkeit der Dienste durch die Kunden, wie bereits dargelegt, momentbezogen und zufällig ist und folgerichtig auch die Simulation von einem stochastisch verteilten Eintreten unterschiedlicher Netzbelastungszustände ausgeht, können für ein und die selbe Übertragungsbandbreite sehr unterschiedliche Werte für die maximale Wartezeit erhalten werden. Insoweit ist der aus einem Simulationslauf erhaltene Wert für die maximale Wartezeit nur bedingt repräsentativ. Entsprechend einer besonders vorteilhaften Ausgestaltung des erfindungsgemäßen Verfahrens ist es daher vorgesehen, den Simulationsbzw. Berechnungszyklus, bei dem die stochastische Verteilung der Netzbelastungszustände simuliert und ausgehend hiervon die maximale Wartezeit ermittelt wird, wiederholt durchzuführen und die für den Vergleich mit der akzeptierten Wartezeit verwendete Größe durch eine Mittelwertbildung der in den einzelnen Berechnungszyklen erhaltenen maximalen Wartezeit zu gewinnen. Dabei liegt es auf der Hand, dass die Ergebnisse mit steigender Anzahl von Berechnungszyklen für eine angenommene (gleichbleibende) Übertragungsbandbreite zunehmend genauer werden.Because the frequency of use of the services by the customer, as already stated, is momentary and random and consequently also the simulation of a stochastically distributed one Occurrence of different network load conditions can occur for one and the same transmission bandwidth very different values for the maximum waiting time can be obtained. To that extent it is one Simulation run received value for the maximum waiting time is only partially representative. According to one particularly advantageous embodiment of the method according to the invention it is therefore intended to use the simulation or Calculation cycle, at which simulates the stochastic distribution of network load states and from this the maximum waiting time is determined, repeated perform and the for the comparison with the size used an averaging of those obtained in the individual calculation cycles maximum waiting time to win. It is obvious that the results with increasing number of calculation cycles for an assumed (constant) transmission bandwidth become increasingly accurate.

Entsprechend einer bevorzugten Ausgestaltung des Verfahrens wird die Diskretisierung der Netzbelastungszustände in die Klassen hinsichtlich der die Klassen charakterisierenden Wahrscheinlichkeit ihres Eintretens vorzugsweise in einer Abstufung vorgenommen, bei welcher die Stufen einem ganzzahligen Vielfachen von 5% entsprechen. Selbstverständlich beträgt dabei die Summe der Wahrscheinlichkeiten aller Klassen 100%.According to a preferred embodiment of the method is the discretization of the network load states in the Classes with regard to the probability characterizing the classes their occurrence preferably in a gradation, at which corresponds to an integer multiple of 5%. Of course is the sum of the probabilities of all classes 100%.

Bezogen auf die die Klassen charakterisierende Anzahl der den Dienst mit einer der jeweiligen Klasse zugeordneten Wahrscheinlichkeit zur gleichen Zeit in Anspruch nehmenden Nutzer erfolgt die Diskretisierung der Netzbelastungszustände vorzugsweise in einer Abstufung, bei welcher die Stufen einem ganzzahligen Vielfachen von 100 entsprechen.Relative to the characterizing the classes Number of services associated with a class Probability at the same time taking users the network load states are preferably discretized in a gradation in which the levels are an integer multiple out of 100.

Bei einer praxisgerechten Umsetzung des Verfahrens beträgt der Berechnungszeitraum über welchen das stochastisch verteilte, wiederholte Eintreten der auf die diskreten Klassen abgebildeten Netzbelastungszustände simuliert wird, wie.With a practical implementation of the procedure is the calculation period over which the stochastically distributed, repeated occurrence of the the discrete classes simulated network load states will like.

bereits dargestellt, das mehrere 100- bis mehrere 1000-fache der Simultanous Use Time-SUT.already depicted the several 100 to several 1000 times the simultaneous use time SUT.

Bei dem zur Abschätzung der Auslastung von Datenübertragungskanälen geeigneten Hilfsmittel handelt es sich um ein für das Zusammenwirken mit einem Computer beziehungsweise einer Datenverarbeitungsanlage ausgebildetes Speichermittel. Dessen physikalisches Gefüge ist unter Ausbildung unterschiedlicher Speicherzustände so beeinflusst, dass es in den internen Speicher des Computers ladbare Softwarecodeabschnitte zur Unterstützung des erfindungsgemäßen Verfahrens umfasst. Durch die Speicherzustände sind dabei Softwarecodeabschnitte ausgebildet, mittels welcher beim Zusammenwirken des Speichermittels mit dem Computer eine die Durchführung des erfindungsgemäßen Verfahrens ermöglichende Iteration zur Annäherung an die für die Gewährleistung der von den Nutzern des betreffenden Dienstes maximal zwischen Aussendung und Empfang des Dienstes akzeptierten oder eine geringere Wartezeit benötigte Übertragungsbandbreite ausgeführt wird. Dies geschieht, indem eine das Hilfsmittel nutzende Person beim Zusammenwirken des Speichermittels mit dem Computer zur Eingabe von Daten aufgefordert wird, welche Netzbelastungszustände repräsentierende Kundennutzprofile beschreiben und darüber hinaus zumindest das Datenvolumen einer Einzelnachricht des jeweiligen Dienstes sowie die von den Nutzern des Dienstes maximal akzeptierte Wartezeit betreffen. Ausgehend von diesen, vom Nutzer übergebenen Daten wird dann, während des weiteren Zusammenwirkens des Speichermittels mit dem Computer, in mindestens einem Berechnungszyklus für einen Startwert der Übertragungsbandbreite unter Nutzung eines Zufallszahlengenerators das stochastisch verteilte Eintreten der unterschiedlichen Netzbelastungszustände simuliert. Im Weiteren wird für diese stochastische Verteilung auf der Basis des angegebenen Datenvolumens eine maximale Wartezeit ermittelt und diese mit der akzeptierten Wartezeit verglichen. Im Falle eines Überschreitens der akzeptierten Wartezeit durch die ermittelte maximale Wartezeit wird der Berechnungszyklus oder eine Mehrzahl von Berechnungszyklen unter Erhöhung der zunächst angenommenen Übertragungsbandbreite durch ein vorgegebenes, gegebenenfalls auch im Zuge der Dateneingabe übergebenes Inkrement wiederholt durchgeführt. Andernfalls, also im Fall des Erreichens oder Unterschreitens der akzeptierten Wartezeit, wird die momentan in dem oder den Berechnungszyklen verwendete Übertragungsbandbreite als Ergebnis bzw. als die gesuchte Übertragungsbandbreite ausgegeben. Bei dem Hilfsmittel handelt es sich um ein Speichermittel, vorzugsweise einen Datenträger, wie eine CD, DVD, Festplatte oder einen sonstigen Datenträger, auf welchem ein Programm zur Ausführung des Verfahrensschritts der Iteration gemäß dem vorgeschlagenen Verfahren gespeichert ist. Dabei wird von dem Programm nicht notwendigerweise auch der gemäß bevorzugter Verfahrensgestaltung vorgesehene Verfahrensschritt des Diskretisierens der Netzbelastungszustände für deren Zuordnung zu einer endlichen Zahl von Klassen durchgeführt. Entsprechend einer Ausgestaltung des Hilfsmittels wird daher eine dieses nutzende Person bei dessen Zusammenwirken mit dem Computer zur Eingabe entsprechender, diese Klassen beschreibender Daten aufgefordert. Vorzugsweise betrifft dies die Aufforderung zur Eingabe von den Klassen zugeordneten Wahrscheinlichkeiten für die gleichzeitige Dienstnutzung und der Anzahl von Nutzern, welche den Dienst mit der jeweiligen Wahrscheinlichkeit gleichzeitig nutzen. Die Klassen sind insoweit von der das Hilfs- bzw. Speichermittel für dessen bestimmungsgemäßes Zusammenwirken mit dem Computer nutzenden Person, vorzugsweise auch hinsichtlich ihrer Anzahl frei definierbar.The aid which is suitable for estimating the utilization of data transmission channels is a storage means which is designed for interaction with a computer or a data processing system. Its physical structure is influenced by the formation of different memory states in such a way that it includes software code sections that can be loaded into the internal memory of the computer to support the method according to the invention. Software code sections are formed by the memory states, by means of which, when the memory means interacts with the Computer executes an iteration which enables the method according to the invention to be approximated to the transmission bandwidth which is required to ensure the maximum amount of transmission time accepted by the users of the service concerned between transmission and reception of the service or a shorter waiting time. This is done by asking a person using the aid, when the storage means interacts with the computer, to enter data which describe network load states representing customer usage profiles and, in addition, relate at least to the data volume of an individual message from the respective service and the maximum waiting time accepted by the users of the service , Based on this data transferred by the user, the stochastically distributed occurrence of the different network load states is then simulated in at least one calculation cycle for a start value of the transmission bandwidth using a random number generator during the further interaction of the storage means with the computer. Furthermore, a maximum waiting time is determined for this stochastic distribution on the basis of the specified data volume and this is compared with the accepted waiting time. If the accepted waiting time is exceeded by the maximum waiting time determined, the calculation cycle or a plurality of calculation cycles is carried out repeatedly, increasing the initially assumed transmission bandwidth by a predetermined increment, which may also be transferred in the course of data entry. Otherwise, that is to say in the case of reaching or falling below the accepted waiting time, the transmission bandwidth currently used in the calculation cycle or cycles is output as the result or as the sought transmission bandwidth. The aid is a storage device, preferably a data carrier, such as a CD, DVD, hard disk or another data carrier, on which a program for executing the iteration process step according to the proposed method is stored. In this case, the program does not necessarily also carry out the method step of discretizing the network load states, which is provided in accordance with the preferred method design, for assigning them to a finite number of classes. According to an embodiment of the aid, a person using it is therefore asked to enter corresponding data describing these classes when it interacts with the computer. This preferably relates to the request for input of the probabilities assigned to the classes for the simultaneous use of the service and the number of users who use the service with the respective probability simultaneously. To this extent, the classes can be freely defined by the person using the auxiliary or storage means for its intended interaction with the computer, preferably also with regard to their number.

Entsprechend einer vorteilhaften Weiterbildung des Hilfsmittels wird der Nutzer bei dessen Zusammenwirken mit der Computeranlage durch eine grafische Benutzeroberfläche geführt. Die Benutzeroberfläche kann dabei unter Nutzung des Betriebssystems des jeweiligen Computers gestaltet sein. Vorteilhafterweise umfasst das Speichermittel auch Softwarecodeabschnitte für eine grafische Aufbereitung der Ergebnisse der Iterationszyklen.According to an advantageous one The user will further develop the aid when it works together with the computer system through a graphical user interface. The User interface can using the operating system of the respective computer be designed. The storage means advantageously also includes Software code sections for a graphic presentation of the results of the iteration cycles.

Die Erfindung ermöglich eine schnelle und kostengünstige Abschätzung der Auslastung der Datenübertragungskanäle, welche nicht an im jeweiligen netz zu realisierende technische Maßnahmen zur Beobachtung der Verkehrsströme gebunden ist. Mit den Ergebnissen dieser Abschätzung kann die in den Datenübertragungsnetzen begrenzt verfügbare Übertragungskapazität optimal genutzt werden. Es kann einfach überprüft werden, ob ein bestimmtes Datenübertragungssystem überhaupt für die Aussendung individuell oder für Gruppen adressierbarer Dienste in Frage kommt. Durch den Einsatz des vorgeschlagenen Verfahrens kann die Belegung unnötiger Datenübertragungskapazität messbar reduziert werden. Datenübertragungsnetze können so optimiert werden, dass bei regionalem Mindestbedarf an Übertragungskapazität Teile von Netzen eingespart und dafür die Netze verkehrsstarker Gebiete ausgebaut werden können.The invention enables a quick and inexpensive assessment of the Utilization of the data transmission channels, which not on technical measures to be implemented in the respective network to monitor traffic flows is bound. The results of this estimate can be used in the data transmission networks optimally limited available transmission capacity be used. It can be easily checked whether a particular data transmission system at all for the Send individually or for groups addressable services. By using the proposed Procedure can make the allocation unnecessary Data transmission capacity measurable be reduced. Data transmission networks can be optimized in such a way that parts with a regional minimum requirement for transmission capacity saved from networks and for that the networks of high-traffic areas can be expanded.

Die Erfindung soll nachfolgend in der Art eines Ausführungsbeispiels nochmals näher erläutert werden. In diesem Zusammenhang wird durch die 1 eine beispielhafte Darstellung zur grafischen Aufbereitung der bei der Iteration gewonnenen Ergebnisse veranschaulicht.The invention will be explained again in the following in the manner of an exemplary embodiment. In this context, the 1 illustrates an exemplary representation for the graphic preparation of the results obtained in the iteration.

Die wesentliche Grundlage des Verfahrens bildet die Simulation des stochastisch verteilten Eintretens unterschiedlicher Netzbelastungszustände. Entsprechend der bevorzugten Verfahrensgestaltung wird dazu die Menge der bei der Dienstnutzung möglichen Netzbelastungszustände auf n diskrete Klassen, Class_X1 bis Class_Xn, abgebildet. Die Klassen werden auf der Grundlage von Kundennutzungsprofilen festgelegt, welche beim praktischen Betrieb von Datenübertragungsnetzen im Zusammenhang mit der Nutzung von direkt adressierbaren Diensten oder auf empirische Weise gewonnen wurden. Jede Klasse wird beschrieben durch die prozentuale Wahrscheinlichkeit ihres Auftretens sowie durch eine Anzahl den Dienst mit dieser Wahrscheinlichkeit gleichzeitig in Anspruch nehmender Nutzer. Für das zu erläuternde Beispiel wurden 6 Klassen gebildet. Die Klassen stellen sich wie folgt dar:

Tabelle 1The simulation is based on the stochastically distributed occurrence of different network load conditions. In accordance with the preferred method design, the amount of network load states possible when using the service is mapped to n discrete classes, Class_X1 to Class_Xn. The classes are determined on the basis of customer usage profiles, which were obtained during the practical operation of data transmission networks in connection with the use of directly addressable services or empirically. Each class is described by the percentage probability of its occurrence and by a number of users who use the service with this probability at the same time. 6 classes were created for the example to be explained. The classes are as follows:

Table 1

Wie zu erkennen ist, wurden die Klassen im Hinblick auf die Wahrscheinlichkeit der gleichzeitigen Dienstnutzung in 5%-Schritten abgestuft. Sie ergeben, betreffend die Wahrscheinlichkeit, in ihrer Summe 100%. Hinsichtlich der Zahl der den Dienst jeweils mit der betreffenden Wahrscheinlichkeit gleichzeitig in Anspruch nehmenden Nutzer (Simultannutzerzahl) wurde die Diskretisierung so vorgenommen, dass die jeweilige Simultannutzerzahl auf ganzzahlige Vielfache von 100 gerundet wurde. Auf der Grundlage der vorstehenden Werte erfolgt die Simulation. Hierzu wird von dem für die Simulation nutzbaren Hilfsmittel, bei dem es sich um ein mit einem Computer zusammenwirkendes Speichermittel handelt, eine Software in den internen Speicher des Computers geladen, bei deren Ablaufen eine das Hilfsmittel nutzende Person zunächst zur Eingabe mehrerer Daten aufgefordert wird. Neben den zuvor genannten, die gebildeten diskreten Klassen charakterisierenden Wahrscheinlichkeitswerten und Simultannutzerzahlen werden durch den Nutzer der Software nach deren Start zumindest noch die maximal von den Nutzern des Dienstes akzeptierte Wartezeit und das Nachrichtenvolumen des Dienstes sowie vorzugsweise noch der kleinste Zeitraum mit gleicher Wahrscheinlichkeit der Dienstnutzung (Simultanous Use Time – SUT) eingegeben. Je nach Verfahrensgestaltung können die SUT und weitere Werte fest in der Software implementiert oder, im Hinblick auf eine flexible Beeinflussung der Genauigkeit der Simulation bzw. der Berechnung der Übertragungsbandbreite, durch den Nutzer der Software einzugeben sein. Neben den bereits erwähnten Klassen werden in dem dargestellten Beispiel durch den Nutzer der Software folgende Vorgaben für die Simulation gemacht:

Tabelle 2As can be seen, the classes were graded in 5% steps with regard to the probability of simultaneous service use. In terms of probability, they add up to 100% in total. With regard to the number of users using the service with the relevant probability at the same time (number of simultaneous users), the discretization was carried out in such a way that the respective number of simultaneous users was rounded up to integer multiples of 100. The simulation is based on the above values. For this purpose, software is loaded from the auxiliary device that can be used for the simulation, which is a storage device that interacts with a computer, into the internal memory of the computer, during the course of which a person using the auxiliary device is first asked to enter several data. In addition to the aforementioned probability values and simultaneous user numbers that characterize the discrete classes formed, the software user at least after the start of the software also determines the maximum waiting time accepted by the service users and the message volume of the service, and preferably the smallest period with the same probability of service use ( Simultaneous Use Time (SUT) entered. Depending on the process design, the SUT and other values can be permanently implemented in the software or, with a view to flexibly influencing the accuracy of the simulation or the calculation of the transmission bandwidth, can be entered by the user of the software. In addition to the classes already mentioned, the following specifications for the simulation are made by the user of the software in the example shown:

Table 2

Mit diesen Daten wird die Simulation gestartet. Dabei wird zunächst mit Hilfe eines Zufallszahlengenerators die stochastische Verteilung der Netzbelastungszustände simuliert. Ausgehend von den oben angenommenen Klassen kann dies beispielsweise dadurch geschehen, dass den Klassen gemäß Tabelle 1 Zahlenintervalle in einem Zahlenbereich von 0 bis 20 zugeordnet sind. Selbstverständlich korreliert die Größe dieser Zahlenintervalle mit der Wahrscheinlichkeit der gleichzeitigen Dienstnutzung der betreffenden Klasse.With this data the simulation started. This will start with with the help of a random number generator the stochastic distribution the network load conditions simulated. Based on the classes assumed above, this can for example by doing the classes according to the table 1 Number intervals assigned in a number range from 0 to 20 are. Of course correlates the size of these number intervals with the probability of simultaneous use of the service relevant class.

Bei der Simulation wird nun je Rechenschritt von einem Zufallszahlengenerator eine fortlaufende Dezimalzufallszahl im Zahlenraum zwischen 0 und 1 gebildet. Die jeweilige Zufallszahl wird mit 20, nämlich dem Endwert des Zahlenbereiches in dem die den Klassen zugeordneten Zahlenintervalle liegen, multipliziert und der ganzzahlige Anteil des Ergebnisses gebildet. Dieser fällt in jeweils eines der vorstehend genannten Intervalle und ist damit eindeutig einer der diskreten Klassen, Class_X1 bis Class_X6 zuzuordnen. Bei vielfacher Wiederholung dieser Zufallszahlenbildung ergibt sich schließlich ein stochastisches Verteilungsbild der Klassen bzw. der durch sie repräsentierten Netzbelastungszustände.The simulation now uses each calculation step from a random number generator a sequential decimal random number formed in the number range between 0 and 1. The respective random number is at 20, namely the final value of the number range in which those assigned to the classes The number intervals are multiplied and the integer part of the result. This falls into one of the above mentioned intervals and is therefore clearly one of the discrete classes, Assign Class_X1 to Class_X6. If this is repeated many times Random number formation ultimately results in a stochastic distribution picture the classes or the network load states represented by them.

Angenommen bei der Simulation wird die Zufallszahl 0,32344791 erhalten, so ergibt sich nach deren Multiplikation mit 20 und Bildung des ganzzahligen Anteils die Zahl 6. Die Zahl 6 fällt in das Intervall 4 bis 6 und ist somit der Class_X3 zuzuordnen. Die Class_X3 ist charakterisiert durch eine Wahrscheinlichkeit für die gleichzeitige Dienstnutzung von 15% und eine Anzahl von 1.500 Nutzern (Simultannutzerzahl), welche den Dienst mit eben dieser Wahrscheinlichkeit zur gleichen Zeit nutzen. Aus der Multiplikation der Simultannutzerzahl mit dem Datenvolumen für eine Nachricht des Dienstes ergibt sich nun eine theoretisch erforderliche Datenübertragungsbandbreite. Diese wird verglichen mit der zum gleichen Zeitpunkt bei der Iteration aktuell angenommenen Übertragungsbandbreite (im ersten Iterationszyklus also mit dem Startwert, im Beispiel ca. 80 kbit/s). Sofern die theoretisch erforderliche Datenübertragungsbandbreite größer ist als die bei der Iteration angenommene, bedeutet dies, dass ein Teil der Nutzer der Class_X3 auf die Bereitstellung des Dienstes warten muss. Während des Wartens ergibt sich im Abstand der Simultanous Use Time (SUT) eine neue simulierte Netzbelastungssituation. Auch dieser Situation entspricht gemäß der vorgenommenen Klasseneinteilung eine Anzahl den Dienst gleichzeitig anfordernder Nutzer. Bei der Bestimmung der theoretisch erforderlichen Übertragungsbandbreite muss jedoch dieses Mal vor der Multiplikation dieser Simultannutzerzahl mit dem Datenvolumen zur Simultannutzerzahl die Anzahl der wartenden Nutzer hinzu addiert werden. Über mehrere Simulationsschritte hinweg kann es so zum Aufbau einer sich ständig erhöhenden Zahl wartender Nutzer oder aber auch, bei günstigen Bedingungen, wiederholt zum Abbau der Zahl der wartenden Nutzer kommen. Während des Programmablaufs wird jeweils die Zahl der bei der Simulation aufeinander folgenden Netzbelastungszustände gezählt, bei denen die Zahl der der Gruppe der wartenden Nutzer angehörenden Nutzer verschieden von Null ist. Das Produkt aus dem höchsten sich bei dieser Zählung ergebenden Zählerstand und des Simultanous Use Time – UST entspricht der maximalen Wartezeit für die beim jeweiligen Iterationsschritt angenommene Übertragungsbandbreite. Gegebenenfalls wird auch für einen Iterationsschritt bei gleichbleibender angenommener Übertragungsbandbreite die Simulation der stochastischen Verteilung der Netzbelastungszustände sowie die Bestimmung der sich hieraus ergebenden maximalen Wartezeit wiederholt vorgenommen und ein Durchschnittswert für die maximale Wartezeit gebildet. Ist die sich aufgrund eines oder mehrerer dieser Berechnungszyklen ergebende (durchschnittliche) maximale Wartezeit größer als die von den Nutzern des Dienstes akzeptierte, so heißt dies, dass die aktuell, respektive im Augenblick, bei der Iteration angenommene Übertragungsbandbreite zu gering ist. Der Berechnungszyklus wird daher unter Erhöhung der angenommenen Übertragungsbandbreite um ein Inkrement, laut Tabelle 2 um 0,1 kbit/s, wiederholt durchgeführt. Die Berechnung wird abgebrochen, wenn die sich ergebende maximale Wartezeit gleich der akzeptierten Wartezeit oder geringer ist. Die zu diesem Zeitpunkt für die Berechnung unterstellte Übertragungsbandbreite ist die zur Einhaltung der gegebenen Randbedingungen erforderliche Datenübertragungsbandbreite. Durch die 1 ist ein Liniendiagramm wiedergegebenen, in welchem die sich gemäß dem dargestellten Beispiel für unterschiedliche bei der Iteration angenommene Übertragungsbandbreiten jeweils ergebenden maximalen Wartezeiten eingetragen sind. Es ist zu erkennen, dass die akzeptierte Wartezeit (im Beispiel 5 min) bei einer Übertragungsbandbreite von etwa 114 kbit/s erreicht wird. Die Darstellung der Ergebnisse ist, entsprechend Tabelle 2, auf eine maximale Wartezeit von 120 min begrenzt worden.Assuming that the random number 0.32344791 is obtained in the simulation, the number 6 results after multiplying it by 20 and forming the integer part. The number 6 falls in the interval 4 to 6 and is therefore assigned to Class_X3. The Class_X3 is characterized by a probability for simultaneous service use of 15% and a number of 1,500 users (simultaneous number of users) who use the service with exactly this probability at the same time. Multiplying the number of simultaneous users by the data volume for a message from the service now results in a theoretically required data transmission bandwidth. This is compared with the transmission bandwidth currently assumed for the iteration at the same time (in the first iteration cycle, therefore, with the start value, in the example approx. 80 kbit / s). If the theoretically required data transmission bandwidth is greater than that assumed during the iteration, this means that some of the users of Class_X3 have to wait for the service to be provided. While waiting, a new simulated network load situation arises at the interval of the Simultaneous Use Time (SUT). According to the class division made, this situation also corresponds to a number of users requesting the service at the same time. When determining the theoretically required transmission bandwidth, however, the number of waiting users must be added to the number of simultaneous users before the number of simultaneous users is multiplied by the data volume. Over a number of simulation steps, the number of waiting users can increase continuously or, if the conditions are favorable, the number of waiting users can be repeatedly reduced. During the program run, the number of consecutive network load states is counted, in which the number of users belonging to the group of waiting users is different from zero. The product of the highest meter reading resulting from this count and the simultaneous use time - UST corresponds to the maximum waiting time for the transmission bandwidth assumed for the respective iteration step. If necessary, the simulation of the stochastic distribution of the network load states and the determination of the resulting maximum waiting time are also carried out repeatedly for an iteration step with the assumed assumed transmission bandwidth and an average value for the maximum waiting time is formed. If the (average) maximum waiting time resulting from one or more of these calculation cycles is greater than the one accepted by the users of the service, this means that the transmission bandwidth currently or at the moment assumed during the iteration is too small. The calculation cycle is therefore carried out repeatedly, increasing the assumed transmission bandwidth by one increment, according to Table 2 by 0.1 kbit / s. The calc The process is canceled if the resulting maximum waiting time is equal to or less than the accepted waiting time. The transmission bandwidth assumed for the calculation at this point in time is the data transmission bandwidth required to comply with the given boundary conditions. Through the 1 is a line diagram reproduced, in which the maximum waiting times resulting in each case for different transmission bandwidths assumed during the iteration are entered. It can be seen that the accepted waiting time (in the example 5 minutes) is reached with a transmission bandwidth of approximately 114 kbit / s. The presentation of the results has been limited to a maximum waiting time of 120 min according to Table 2.

Claims

Method for estimating the utilization of data transmission channels Data transmission network by individually or for User group addressable services, based on made available to a network operator or a service provider Customer usage profiles, if specified by the users of the respective Maximum service accepted between sending and receiving the service Waiting time as well as at a known, by the type of service specific data volume of a single message (message volume) of the service concerned to ensure the maximum accepted or a shorter waiting time by means of transmission bandwidth a computerized Simulation of the stochastically distributed occurrence of different Network load conditions through iterative approximation is determined.

A method according to claim 1, characterized in that the amount represented by the customer usage profiles and thus possible network load conditions when using the service n discrete classes Class_X1 to Class_Xn are mapped, which each by the percentage probability of their occurrence as well as a number the service with this probability at the same time characterized by claiming users (number of simultaneous users) are, and that in at least one calculation cycle over a defined observation period (calculation period) across stochastically distributed, repeated occurrences of the on the discrete Classes Class_X1 to Class_Xn simulated network load states, based on the stochastic distribution and an assumed smallest period with the same probability the simultaneous use time (SUT), which corresponds to the volume of messages correlated and the time between the simulated occurrence of a Network load status and a next one, if necessary also corresponds to the same class of network load status, one for an assumed transmission bandwidth resulting maximum waiting time determined and the stochastic Entry of the network load states relevant simulation with a gradual increase in assumed transmission bandwidth by a predetermined increase value (Increment or increment) is repeated until the maximum waiting time resulting from this simulation is less is the waiting time accepted by the users of the service, where the last assumed transmission bandwidth the guarantee the maximum accepted transmission bandwidth or a shorter waiting time and the calculation period corresponds to the Simultaneous Use Time - SUT exceeds many times.

A method according to claim 2, characterized in that the simulation of stochastically distributed, repeated entry the mapped to the discrete classes Class_X1 to Class_Xn Network load conditions and the determination of the maximum resulting from this distribution Waiting time takes place in several calculation cycles, in which the simulation assumed transmission bandwidth is the same, whereby for the over an increase this transmission bandwidth decisive for the increment or termination of the simulation Comparison between the maximum and the accepted waiting time the average value resulting from the majority of the calculation cycles the maximum waiting time is used.

A method according to claim 2 or 3, characterized in that the maximum waiting time determined in connection with the simulation of the occurrence of the network load states is obtained by a) for each network load state occurring according to the simulation from the product of the number of simultaneous users corresponding to its class and the message volume this load, theoretically required transmission bandwidth, is determined, b) the theoretically required transmission bandwidth determined according to method step a) is compared with the currently assumed transmission bandwidth, c) insofar as the currently assumed transmission bandwidth is smaller than the theoretically required transmission bandwidth, a part of the difference corresponding to the two transmission bandwidths Simultaneous number of users is assigned to a group of waiting users, d) the process steps a) to c) are repeated for the next load state occurring according to the simulation, the largest possible number of users belonging to the group of waiting users at the time before the product formation according to process step a) to the number of simultaneous users corresponding to the load state , added and at the same time the group of waiting users is reduced by the same number of users, e) the number of consecutive network load states is counted in each case, in which the number of users belonging to the group of waiting users is different from zero, f) the product of the highest counter reading resulting from the counting according to method step e) and the Simultaneous Use Time - SUT corresponds to the maximum waiting time.

A method according to claim 2 or 3, characterized in that the discretization of the network load states in terms of classes the probability characterizing the classes in which they occur a gradation takes place, in which the stages are an integer Multiples of 5% correspond to the sum of the probabilities of all classes is 100%.

A method according to claim 2 or 3, characterized in that the discretization of the network load states in terms of classes the number of classes characterizing the classes with a probability assigned to the respective class at the same time Time consuming users in a gradation occurs at which correspond to an integer multiple of 100.

A method according to claim 2 or 3, characterized in that the calculation period, over which the stochastically distributed, repeated occurrence of the the discrete classes simulated network load states that is several hundred to several thousand times the simultaneous Use time - SUT is.

Tools for estimating the utilization of data transmission channels Data transmission network by individually or for Services that can be addressed to user groups, which are a data processing system (hereinafter computer) Storage means is formed, the physical structure under Formation of different storage states influenced in the way is that there are loadable software code sections in the computer's internal memory includes, by which when the storage medium interacts with the computer to perform the method according to one of claims 1 to 3 an iteration for approximation to the for the warranty the maximum between the users of the service concerned between transmission and reception of the service accepted or less waiting time required transmission bandwidth accomplished by using the tool to interact with the computer a person using this is asked to enter data, what network load conditions representing Describe customer usage profiles and at least the data volume a single message from the service concerned and from the Service users include the maximum accepted waiting time and by using this data in at least one calculation cycle, starting from a starting value for the transmission bandwidth using a random number generator that distributed stochastically Simulated occurrence of different network load states for these stochastic distribution based on the specified data volume determined a maximum waiting time, this with the accepted waiting time compared and in case of exceeding the accepted waiting time through the determined maximum waiting time the calculation cycle or a plurality of calculation cycles below increase the first assumed transmission bandwidth by a given one, possibly also in the course of data entry the increment handed over by the person using the aid is carried out repeatedly, while in the event of reaching or falling below the accepted waiting time the transmission bandwidth currently used in the calculation cycle or cycles will output as a result.

Aid according to claim 8, characterized in that the person using the aid in the interaction of the Tools with the computer prompted for data by which the amount of possible network load conditions is based n discrete classes Class_X1 to Class_Xn is mapped by they used to characterize these classes to enter a percentage Probability of occurrence of a respective class as well a number at the same time with this probability is requested by users (simultaneous number of users), the number of classes and their grading with regard to the percentage probability of their occurrence and the number of the users to be assigned to them under the proviso that the total probability of occurrence of all classes 100% is, is freely definable when entering the data.

Aid according to claim 8 or 9, characterized in that this software code sections around summarizes by which a person using the aid in cooperation with the computer is supported in the operation by a graphical user interface.

Aid according to one of claims 8 to 10, characterized in that that this includes software code sections through which a graphical Representation of during the iteration assumed transmission bandwidth in relation to that for this transmission bandwidth maximum waiting time determined in one or more calculation cycles is effected.