Методология оценки надежности глобальных цифровых сетей интегрального обслуживания (ЦСИО) в условиях развития 5G и SDN

Введение: От классических ЦСИО к современным инфокоммуникационным сетям

В эпоху глобальной цифровой трансформации и повсеместного распространения Интернета вещей (IoT), облачных вычислений и критически важных приложений (таких как удаленная хирургия или автономный транспорт), требование к надежности телекоммуникационной инфраструктуры достигло беспрецедентного уровня. Если в XX веке Цифровая Сеть Интегрального Обслуживания (ЦСИО, или ISDN) была революционным шагом, объединившим передачу голоса, данных и видео по единому цифровому каналу, то сегодня ее концептуальные принципы легли в основу современных глобальных инфокоммуникационных сетей.

Надежность, согласно инженерному определению, — это фундаментальное свойство сети обеспечивать связь, сохраняя во времени установленные показатели качества в заданных условиях эксплуатации. В контексте современных архитектур (таких как 5G, SDN и NFV) надежность перестала быть просто статистической вероятностью безотказной работы оборудования; она стала сложным, многомерным показателем, интегрирующим доступность, устойчивость к кибератакам, живучесть и гарантированное качество обслуживания (QoS).

Актуальность темы обусловлена необходимостью синтезировать классическую теорию надежности с требованиями сверхнадежной связи (uMTC), которые устанавливают целевой показатель доступности на уровне 99,999%. Данное академическое исследование ставит целью систематизировать и проанализировать нормативную базу, математический аппарат и практические методики, используемые для оценки и обеспечения надежности современных ЦСИО. Работа структурирована для глубокого погружения в стандарты (ГОСТ Р 27.018-2021), математическое моделирование (Цепи Маркова, Теория случайных графов) и передовые архитектурные решения (SDN/NFV), поскольку без понимания этих комплексных факторов невозможно обеспечить реальную отказоустойчивость критически важных сервисов.

Нормативная база и современные критерии надежности

Традиционный подход к оценке надежности фокусировался преимущественно на компонентах сети (например, среднее время наработки на отказ, СВНО). Однако современные глобальные сети требуют перехода от оценки надежности отдельных элементов к оценке надежности предоставляемых услуг. И что из этого следует? Этот сдвиг означает, что ключевым становится не состояние отдельного маршрутизатора, а гарантированная доставка информации конечному потребителю.

Стандартизация надежности: ГОСТ Р 27.018-2021

Основополагающим документом, регламентирующим методы оценки и обеспечения надежности инфокоммуникационных сетей на территории Российской Федерации, является ГОСТ Р 27.018-2021 (модификация международного стандарта МЭК 62673:2013). Этот стандарт вводит комплексный подход, разделяя показатели надежности на две основные категории:

1. Надежность сети в целом (с позиции поставщика услуг): Оценивает общую готовность инфраструктуры. Ключевые метрики:
   • Коэффициент готовности услуг сети в целом (в процентах продолжительности работоспособного состояния).
   • Продолжительность неработоспособного состояния сети (измеряется в минутах или часах в год).
   • Количество абонентов, пострадавших от отключения услуг.
2. Надежность сети E2E (End-to-End, с позиции конечного пользователя): Оценивает качество доставки конкретной услуги от отправителя до получателя. Ключевые метрики:
   • Вероятность потери пакета (Packet Loss Ratio, PLR).
   • Сквозная задержка (Latency).
   • Доступность конкретного сервиса.

Применение стандартизированных метрик позволяет операторам связи заключать юридически обязывающие Соглашения об уровне обслуживания (SLA), гарантируя потребителю конкретные показатели качества и надежности.

Показатель «Пять девяток» и требования 5G (uMTC)

В критически важных отраслях промышленности, финансов и государственного управления общепринятым целевым показателем надежности (коэффициента готовности) является значение 99,999%, известное как «Пять девяток».

Расчет допустимого простоя:

Коэффициент готовности	Допустимое неработоспособное состояние в год
99,9% (Три девятки)	8 часов 45 минут
99,99% (Четыре девятки)	52 минуты 36 секунд
99,999% (Пять девяток)	5 минут 26 секунд

Достижение показателя 99,999% означает, что суммарное время простоя услуг за год не должно превышать 5,26 минут.

Этот показатель является минимальным требованием для сценария сверхнадежной связи с низкой задержкой (uMTC — Ultra-Reliable Low Latency Communication), который был введен в архитектуре 5G. Спецификации 3GPP, на которые ориентируются международные стандарты ITU, устанавливают для uMTC следующие жесткие требования:

1. Целевая надежность: Вероятность успешной доставки пакета должна составлять 99,999%.
2. Доля потерянных пакетов (PLR_QoS): Не должна превышать 10^-5.
3. Критическая задержка (D_QoS): Сквозная задержка передачи данных не должна превышать 1 мс.

Таким образом, современные критерии надежности ЦСИО радикально отличаются от традиционных: они интегрируют временные характеристики (задержку) и вероятностные (потерю пакетов) для обеспечения функциональной устойчивости, что требует применения сложного математического аппарата для моделирования.

Математический аппарат для количественной оценки надежности

Количественная оценка надежности сложных, динамически изменяющихся сетей требует использования методик, способных обрабатывать вероятностно-временные характеристики, учитывать состояния системы и ее компоненты.

Моделирование состояний с помощью Цепей Маркова и Сетей Петри

Для анализа доступности системы, ее переходов между рабочим, нерабочим и деградированным состояниями, а также оценки защищенности информации в условиях воздействия угроз, наиболее актуален математический аппарат Цепей Маркова.

Цепь Маркова представляет собой направленный взвешенный граф. Вершины этого графа соответствуют различным состояниям системы (например, «Полностью исправна», «Отказ одного модуля», «Полный отказ»), а взвешенные ребра — вероятностям или интенсивностям переходов между этими состояниями. Ключевое свойство марковского процесса заключается в том, что вероятность перехода в следующее состояние зависит исключительно от текущего состояния (свойство отсутствия последействия).

Анализ Цепей Маркова позволяет рассчитать предельные вероятности пребывания системы в работоспособном состоянии, что напрямую соответствует коэффициенту готовности. В случаях, когда необходимо моделировать сложные асинхронные, параллельные процессы или процессы взаимодействия компонентов (особенно в контексте защищенных информационных процессов), Цепи Маркова часто используются совместно с Сетями Петри. Сети Петри обеспечивают наглядное и математически строгое описание потоков данных, событий и условий их срабатывания, что позволяет учесть логику взаимодействия множества сетевых узлов.

Применение теории массового обслуживания (СеМО) и Закона Литтла

В отличие от Цепей Маркова, которые фокусируются на доступности, Теория массового обслуживания (СеМО) применяется для оценки качества обслуживания (QoS) — расчета вероятностно-временных характеристик процесса передачи трафика.

Инфокоммуникационные сети моделируются как системы массового обслуживания (СМО), где заявки — это пакеты данных, а устройства обслуживания — сетевые узлы, коммутаторы или каналы связи. СеМО позволяют рассчитать такие критические показатели, как:

• Среднее время пребывания пакета в очереди и в системе (задержка).
• Вероятность потери пакета из-за переполнения буфера.
• Пропускная способность системы.

Для оценки средних характеристик СеМО, особенно в сложных, неоднородных системах, широко используется Закон Литтла. Этот закон, применимый независимо от распределения входного потока и времени обслуживания, устанавливает фундаментальную связь между тремя ключевыми параметрами:

Tsys = Nsys / λin

Где:

• T_сист — среднее время пребывания заявки (пакета) в системе.
• N_сист — среднее число заявок (пакетов) в системе.
• λ_вх — средняя интенсивность входного потока.

Пример применения: Если известно, что в сетевом маршрутизаторе в среднем находится 100 пакетов (N_сист) при средней интенсивности входного потока 10 000 пакетов в секунду (λ_вх), то средняя задержка, которую испытывает пакет, составит T_сист = 100 / 10 000 = 0.01 секунды (10 мс). Закон Литтла позволяет быстро оценить влияние изменений в загрузке или пропускной способности на сквозную задержку. Но не становится ли этот метод слишком упрощенным для комплексных SDN-сетей?

Теория случайных графов для оценки готовности

В сетях пятого поколения и последующих архитектурах, где компоненты могут динамически появляться и исчезать (например, из-за мобильности или виртуализации), классические графовые модели оказываются неэффективными. Здесь на помощь приходит Теория случайных графов.

Оценка надежности сети сводится к определению вероятности того, что граф, представляющий сеть, остается связным (то есть существует путь между любыми двумя узлами), учитывая конечную надежность его элементов.

Одной из основных моделей является случайный граф Эрдёша-Реньи G(n, p). В этой модели:

• n — общее число вершин (узлов) в сети.
• p — вероятность наличия ребра (связи) между любой парой вершин.

Вероятность получения конкретного графа G с m ребрами описывается как:

P(G) = pᵐ (1 - p)ᶜⁿ²⁻ᵐ

Где C²ₙ — общее число возможных ребер в полном графе с n вершинами.

Теория случайных графов позволяет моделировать поведение сетей, подверженных случайным отказам или атакам. Например, можно оценить критическую вероятность p_c (порог перколяции), при которой сеть теряет свою связность, и использовать этот показатель для определения минимального требуемого уровня резервирования или дублирования связей в сети 5G.

Всесторонний анализ факторов отказов и управление рисками

Современные отказы в цифровых сетях интегрального обслуживания редко являются результатом исключительно аппаратных сбоев. Анализ показывает, что большинство инцидентов имеют комплексную природу.

Классификация современных факторов отказов

Традиционные модели надежности фокусировались на таких показателях, как Среднее Время Между Отказами (СВМО) и Среднее Время Между Перерывами в Обслуживании (СВМПО), которые в основном учитывают отказы, вызванные:

• Аппаратными компонентами: Износ, выход из строя оборудования, перегрев.

Однако в современных ЦСИО доминируют новые классы отказов:

• Программные сбои: Ошибки в коде операционных систем, гипервизоров, приложений, или сбои в системах виртуализации (NFV).
• Инфраструктурные сбои: Проблемы в системах электроснабжения, охлаждения, пожаротушения.
• Отказы по причине Атаки системы: Нарушение обслуживания, вызванное кибератаками (DDoS, инъекции вредоносного кода).
• Катастрофические события: Природные катаклизмы, пожары, крупномасштабные аварии.

Критичность человеческого фактора

Одним из наиболее недооцененных, но статистически значимых факторов отказов является человеческая ошибка. Исследования показывают, что человеческий фактор имеет место в подавляющем большинстве инцидентов, составляя от двух третей до четырех пятых всех отказов. Какой важный нюанс здесь упускается? Упускается то, что в условиях сложного, виртуализированного окружения, стоимость одной ошибки возрастает экспоненциально.

В сетевой инфраструктуре наиболее распространенной причиной перебоев являются сбои в управлении конфигурацией/изменениями. Исследования в области отказоустойчивости ЦОДов подтверждают, что 45% респондентов называют именно эту причину ключевым источником сбоев. Неправильно введенная команда, ошибочное обновление маршрутизации или неверно установленный параметр виртуальной сетевой функции (VNF) могут привести к полному коллапсу целого сегмента сети.

Методология FMEA и расчет RPN

Для проактивного управления и снижения риска отказов, вызванных всеми перечисленными факторами, используется структурированная методология Анализа видов и последствий отказов (FMEA — Failure Mode and Effects Analysis).

FMEA позволяет систематически оценить каждый потенциальный вид отказа сетевого компонента или процесса и рассчитать связанный с ним риск. Риск отказа оценивается с использованием Номера Приоритета Риска (RPN — Risk Priority Number).

Формула для расчета RPN:

RPN = SEV × OCC × DET

Где:

• SEV (Severity): Тяжесть последствий отказа.
• OCC (Occurrence): Вероятность (частота) возникновения отказа.
• DET (Detection): Вероятность обнаружения отказа до того, как он приведет к катастрофическим последствиям.

Каждый из параметров оценивается по шкале от 1 до 10. Оценка 1 соответствует минимальному риску (незначительная тяжесть, крайне маловероятное возникновение, точное обнаружение), а оценка 10 — максимальному риску (катастрофические последствия, неизбежное возникновение, полное отсутствие контроля или невозможность обнаружения).

Пример расчета RPN для ошибки конфигурации:

Параметр	Оценка (1-10)	Обоснование
SEV (Тяжесть)	8	Критический сбой, ведущий к полной потере доступа для части абонентов.
OCC (Возникновение)	6	Средняя вероятность, учитывая высокий процент человеческих ошибок (45%).
DET (Обнаружение)	3	Хорошая система мониторинга конфигурации позволяет быстро обнаружить ошибку.
RPN (Итого)	144	Средний риск. Требуется разработка корректирующих действий для снижения OCC или SEV.

Применение FMEA позволяет не только количественно оценить риски, но и направить усилия по повышению надежности на те компоненты и процессы, которые имеют наивысший RPN.

Стратегии повышения надежности в архитектурах SDN/NFV и 5G

Новые архитектурные решения, основанные на технологиях SDN (Программно-конфигурируемые сети) и NFV (Виртуализация сетевых функций), играют решающую роль в достижении сверхвысокой надежности. Эти технологии радикально меняют подходы к проектированию, позволяя оперативно и эффективно управлять динамически изменяющимися ресурсами.

Роль SDN и NFV в отказоустойчивости

SDN обеспечивает разделение уровня управления (Control Plane) и уровня данных (Data Plane). Это разделение упрощает централизованное управление всей сетью, позволяя оперативно и унифицированно применять политики безопасности, маршрутизации и резервирования. Централизованный контроллер SDN может в режиме реального времени отслеживать состояние сети и автоматически перенаправлять трафик в обход отказавших узлов, что существенно сокращает время восстановления после сбоя (MTTR).

NFV позволяет виртуализировать сетевые функции (такие как брандмауэры, балансировщики нагрузки, маршрутизаторы), переводя их с проприетарного оборудования на стандартные серверы. Это обеспечивает:

• Масштабируемость и гибкость: Виртуальные функции могут быть быстро развернуты или удалены.
• Эффективное резервирование: Отказ одной виртуальной функции (VNF) может быть мгновенно компенсирован развертыванием ее копии на другом физическом сервере, что повышает отказоустойчивость всей системы.

Механизм «нарезки сети» (Network Slicing)

Концепция Network Slicing, реализованная в архитектуре 5G на базе SDN/NFV, является ключевым инструментом для гарантирования дифференцированной надежности. Она позволяет логически разделить одну физическую сеть на несколько изолированных виртуальных сетей (слайсов), каждый из которых оптимизирован под конкретный класс услуг.

Три основных сценария 5G:

1. eMBB (Extreme Mobile BroadBand): Высокая пропускная способность.
2. mMTC (Massive Machine Type Communications): Огромное число подключенных устройств.
3. uMTC (Ultra-Reliable Low Latency Communication): Сверхнадежность и низкая задержка.

Слайс uMTC выделяется для критически важных приложений (например, удаленное управление промышленным оборудованием или медицинскими роботами). Благодаря полной изоляции, сбой в слайсе eMBB, вызванный, например, перегрузкой трафика, никак не повлияет на надежность, гарантированную в слайсе uMTC, который обеспечивает целевой уровень доступности 99,999% и сквозную задержку менее 1 мс.

Соглашение об уровне обслуживания (SLA) и динамическое резервирование

Гарантированное качество обслуживания фиксируется в Соглашении об уровне обслуживания (SLA). В современных архитектурах SDN/NFV соблюдение SLA обеспечивается методами динамического резервирования и перераспределения ресурсов.

Если мониторинг сети показывает, что производительность канала приближается к критическому порогу (например, начинает расти задержка или вероятность потери пакетов), контроллер SDN может автоматически инициировать следующие действия:

• Динамическое перераспределение полосы пропускания в пользу приоритетного трафика.
• Перенос виртуальных сетевых функций на менее загруженные серверы (виртуальное резервирование).
• Автоматическое включение резервных каналов связи.

Это позволяет перевести стратегию надежности от пассивного реагирования на отказы к проактивному управлению качеством обслуживания, что является ключевым преимуществом перед классическими ЦСИО.

Практические методики тестирования, мониторинга и диагностики

Оценка реальной надежности невозможна без объективных методов контроля, которые позволяют измерить ключевые показатели в условиях эксплуатации.

Активные и пассивные методы контроля

Методы контроля качества и надежности традиционно делятся на:

1. Субъективные: Основаны на экспертной оценке или опросах конечных пользователей.
2. Объективные: Основаны на инструментальных измерениях.

Объективные методы подразделяются на:

Категория	Принцип действия	Цель
Пассивные	Мониторинг и анализ реального пользовательского трафика (например, сбор статистики NetFlow, SNMP).	Оценка фактического качества обслуживания, выявление аномалий.
Активные	Введение в сеть специально сгенерированного тестового трафика, имитирующего действия пользователя.	Нагрузочное тестирование, измерение сквозных характеристик (задержка, джиттер, PLR).

Активные методы, в свою очередь, могут быть непрерывными (мониторинг), проводимыми постоянно для отслеживания динамики, или кратковременными (нагрузочные), используемыми для проверки работоспособности перед вводом в эксплуатацию или для диагностики конкретных неисправностей.

Протокол TWAMP для точных двусторонних измерений

Для точного измерения критически важных показателей качества, таких как двусторонняя задержка (Round Trip Delay), в современных сетях применяется Двусторонний Активный Протокол Измерения (TWAMP), стандартизированный в документе **RFC 5357**. Традиционные односторонние методы (например, OWAMP) требовали точной синхронизации времени на всех узлах сети, что часто было затруднительно.

TWAMP преодолевает эту проблему, позволяя измерить задержку от узла-клиента (TWAMP Session Sender) до узла-сервера (TWAMP Session Reflector) и обратно. Преимущество TWAMP: Он учитывает анизотропию канала — разницу в задержке и потере пакетов в прямом и обратном направлениях, что критически важно для оценки надежности в асимметричных каналах и при использовании различных механизмов QoS.

Система FRACAS и проверка работоспособности сети

Для обеспечения непрерывного цикла улучшения надежности в эксплуатации используется Система передачи сообщений об отказах и корректирующих воздействиях (FRACAS — Failure Reporting, Analysis and Corrective Action System). FRACAS представляет собой замкнутый цикл:

1. Отчетность (Reporting): Сбор данных обо всех отказах, сбоях и инцидентах.
2. Анализ (Analysis): Установление первопричины отказа (Root Cause Analysis).
3. Корректирующие действия (Corrective Action): Разработка и внедрение мер для предотвращения повторения отказа.

ГОСТ Р 27.018-2021 предписывает проведение проверки работоспособности сети как ключевого метода обеспечения надежности в эксплуатации. Эта проверка основана на анализе данных, собранных через системы мониторинга (включая FRACAS), и регулярном моделировании сети для подтверждения ее соответствия заявленным показателям надежности.

Заключение и перспективы развития

Оценка надежности глобальных цифровых сетей интегрального обслуживания (ЦСИО) претерпела значительную трансформацию: от простого измерения безотказности оборудования до комплексного анализа качества услуг и устойчивости всей архитектуры. В результате этой эволюции, надежность стала не просто свойством, а строго измеряемым и гарантируемым параметром, интегрированным в бизнес-процессы.

Ключевые выводы исследования:

• Синтез стандартов и требований: Современные метрики надежности (коэффициент готовности 99,999%) жестко регламентируются национальными (ГОСТ Р 27.018-2021) и международными стандартами, особенно в контексте 5G uMTC, где требования к надежности интегрированы с требованиями к сверхнизкой задержке (1 мс).
• Актуальность математического аппарата: Для моделирования динамики и количественной оценки надежности и QoS требуется применение специализированных инструментов: Цепи Маркова для анализа состояний доступности, Теория массового обслуживания (с использованием Закона Литтла) для расчета вероятностно-временных характеристик, и Теория случайных графов для оценки связности в динамических архитектурах.
• Доминирование неаппаратных факторов: Основным источником сбоев является человеческий фактор, проявляющийся в ошибках управления конфигурацией. Для проактивного управления этими рисками критически важна методология FMEA с расчетом Номера Приоритета Риска (RPN).
• Архитектурная основа надежности: Отказоустойчивость достигается за счет гибких, виртуализированных архитектур SDN и NFV, которые позволяют реализовать изолированную надежность через механизм Network Slicing, выделяя специализированные слайсы uMTC.
• Практический контроль: Объективный контроль надежности в эксплуатации невозможен без стандартизированных активных методов, таких как протокол TWAMP (RFC 5357), который обеспечивает точное двустороннее сквозное измерение задержки, а также систем непрерывного анализа и корректирующих действий (FRACAS).

Дальнейшие направления исследований должны быть сфокусированы на разработке гибридных математических моделей, которые бы интегрировали марковские процессы (для моделирования отказов) с моделями СеМО (для моделирования QoS) в архитектурах, полностью основанных на виртуализации сетевых функций. Особое внимание требуется уделить автоматизации FMEA-анализа для VNF и разработке автономных систем управления надежностью на основе ИИ, способных минимизировать влияние критического человеческого фактора.

Список использованной литературы

1. Гольдштейн Б.С. Инженерные аспекты включения учрежденческих АТС // Вестник связи. 1997. N 1. С. 46–51.
2. Гольдштейн Б.С. Сигнализация в сетях связи. Москва: Радио и связь, 1997.
3. Долотов Д.В. Анализ опыта сертификационных испытаний малых УАТС // Электросвязь. 1996. N 10.
4. Стандарты ETSI ETS 300102, ETS 300125, ETS 300104, ETS 300153, ETS 300156, ETS 300064.
5. Гольдштейн Б.С. Протокол-тестеры российских систем сигнализации: концепция и опыт разработки // Телевестник. 1996. N 3. С. 42–47.
6. Громов Г. Дороги и перекрестки истории Интернета.
7. Alexa Internet. Internet World online. August 31, 1998. 10:08:46 EDT.
8. ГОСТ Р 27.018-2021. Надежность в технике. Методы оценки и обеспечения надежности коммуникационной сети. Введ. 2021-08-01.
9. Методы измерений качества сети передачи данных. URL: https://wellink.ru/ (дата обращения: 23.10.2025).
10. Практическая реализация цепей Маркова в исследовании телекоммуникационных сетей при воздействии угроз информационной безопасности // Cyberleninka. URL: https://cyberleninka.ru/ (дата обращения: 23.10.2025).
11. Классификация сетевых отказов телекоммуникационных сетей // Cyberleninka. URL: https://cyberleninka.ru/ (дата обращения: 23.10.2025).
12. Анализ отказов в ЦОДах. Окончание // Икс Медиа. URL: https://iksmedia.ru/ (дата обращения: 23.10.2025).
13. Сравнительный анализ применения цепей Маркова и сетей Петри для моделирования защищенных информационных процессов в телекоммуникационных сетях // Cyberleninka. URL: https://cyberleninka.ru/ (дата обращения: 23.10.2025).
14. Модель и метод оценки надежности сетей связи пятого и последующих поколений // Вестник связи. 2022. № 3. С. 469–479. DOI: 10.36535/2413-4404-2022-3-469-479.
15. Разработка модели сегмента сети SDN для стандарта 5G // Cyberleninka. URL: https://cyberleninka.ru/ (дата обращения: 23.10.2025).
16. SDN/NFV – решение для цифровой трансформации телекома. URL: https://1234g.ru/ (дата обращения: 23.10.2025).
17. Тенденции развития телекома (1). URL: https://shalaginov.com/ (дата обращения: 23.10.2025).
18. Анализ видов и последствий отказов как компонент плана ТОиР оборудования. URL: https://prostoev.net/ (дата обращения: 23.10.2025).
19. АНАЛИЗ МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ QoS ДЛЯ СЕТЕЙ 5G // Вестник ВГТУ. 2022. DOI: 10.25750/VSTU.2022.28.2.006.
20. Анализ показателей качества обслуживания систем мобильной связи четвёртого поколения // NB Publish. URL: https://nbpublish.com/ (дата обращения: 23.10.2025).
21. Анализ и оценка эффективности методов обеспечения качества обслуживания программно-конфигурируемых сетей стандарта 5G/IMT-2020 // РТЖ. МИРЭА. URL: https://rtj-mirea.ru/ (дата обращения: 23.10.2025).
22. Данилюк И. П. Повышение надежности инфокоммуникационных сетей. URL: http://donntu.ru/ (дата обращения: 23.10.2025).