ИССЛЕДОВАНИЕ ТРАФИКА ПРИЛОЖЕНИЙ ВИРТУАЛЬНЫХ АВАТАРОВ
ИССЛЕДОВАНИЕ ТРАФИКА ПРИЛОЖЕНИЙ ВИРТУАЛЬНЫХ АВАТАРОВ
Демидов Николай Александрович
аспирант, Кафедра сетей связи и передачи данных, Санкт-Петербургский государственный университет телекоммуникаций им. проф. М.А. Бонч-Бруевича,
РФ, г. Санкт-Петербург
VIRTUAL AVATAR APPLICATION TRAFFIC RESEARCH
Nikolai Demidov
postgraduate student of the Department of Communication Networks and Data Transmission, The Bonch-Bruevich Saint-Petersburg State University of Telecommunications,
Russian Federation, St. Petersburg
АННОТАЦИЯ
Внедрение новых услуг на основе перспективных технологий актуализирует изучение процессов передачи мультимедийной информации в сетях связи. В статье рассмотрены основные аспекты исследования трафика приложений виртуальных аватаров в сетях связи. Предложен вариант модели для тестирования трафика приложений виртуальных аватаров. Представлены выводы о необходимости разработки инновационных методов уменьшения нагрузки на сеть связи для внедрения голографических технологий. Определены направления дальнейшего исследования передачи гиперреалистичных 3D изображений в сетях связи.
ABSTRACT
The introduction of new services based on promising technologies actualizes the study of multimedia information transmission processes in communication networks. The article discusses the main aspects of traffic research of virtual avatars applications in communication networks. A variant of the model for testing the traffic of virtual avatars applications is proposed. Conclusions about the need to develop innovative methods to reduce the load on the communication network for the introduction of holographic technologies are presented. The directions of further research on the transmission of hyperrealistic 3D images in communication networks are determined.
Ключевые слова: сети связи, трафик, мультимедийный трафик, трафик приложений виртуальных аватаров.
Keywords: communication networks, traffic, multimedia traffic, virtual avatar application traffic, holographic traffic.
В жизни современного человека все большее значение приобретает визуальное восприятие информации. Зрительное восприятие информации – обработка визуальных данных и их интерпретация, дает возможность осуществлять разнообразную деятельность – коммуникацию, обучение, общение и так далее.
Новый этап развития инфокоммуникационных технологий увеличил объем передачи визуальных данных. Массовым стал контент с мультимедийной информацией. Экспотенциальный рост мультимедийного трафика обозначил необходимость разноаспектного изучения параметров передачи данных для решения проблемы сохранения качества обслуживания.
Для исследователя, как отмечает М. А. Маколкина, «наибольший интерес представляет передача изображения, поскольку на сегодняшний день большинство сервисов ориентировано на визуализацию информации» [2, с.348]
Действительно, интерес к теме передачи мультимедийного трафика, ее значимость и актуальность подтверждается большим количеством научно-исследовательских работ, посвященных проблеме. Теоретические основы представлены в работах Б.С. Гольдштейна, А.Е. Кучерявого, М.А. Маколкиной, А.И. Парамонова, Н.А. Соколова, С.Н. Степанова и других известных ученых.
Многоплановый и многоаспектный характер объекта исследования – процесс передачи мультимедийного трафика, сделал необходимым обозначить определенные рамки изучения и выделить его значимые этапы. На первом этапе рассмотрим два варианта передачи мультимедийного контента. Исследуем особенности трафика приложений для передачи по сети анимированных аватаров, используя разработанную модель передачи трафика. Проведем сравнительный анализ передачи разных видов мультимедийного контента. Следующим этапом комплексного исследования будет разработка модели и изучение передачи трафика голографических изображений.
Трафик приложений виртуальных аватаров рассматривается нами как мультимедийный. В данной статье мы используем определение мультимедийного трафика, сформулированное А.М. Голиковым. Под мультимедийным трафиком, отмечал данный автор, мы понимаем «цифровой поток данных, который содержит различные виды сообщений, воспринимаемых органами чувств человека (обычно звуковая и/или видеоинформация)» [1, с.6]
Рассмотрим первый вариант передачи цифрового потока данных. Передача видео-потока осуществляется в реальном времени. Видео изображение представляет собой видео-образ, мультимедийный контент. Данный контент полностью готов к воспроизведению на устройстве, входящем в систему технических средств модели. Вышеназванный трафик требует определенных ресурсов сети связи, увеличивая нагрузку на сеть передачи данных, увеличивая стоимость услуги. Для сохранения качества обслуживания, при данном варианте передачи видео-потока, необходимо вносить изменения в параметры сети, например, увеличивать пропускную способность и так далее.
Именно на эту тенденцию указывают авторы исследования – А.И. Парамонов и Н.С. Сенькина [4], которые, в частности, отмечают, что «развитие технологий и услуг связи неизбежно приводит к изменению свойств абонентского трафика. Это изменение определяется рядом факторов, таких как: изменение базовых принципов реализации услуг связи во внедряемых технологиях; изменение набора услуг связи; изменение спроса пользователей на услуги связи; изменением проникновения технологий (числа пользователей); изменение стоимости услуг связи; изменение способов учета стоимости услуг». [4, с.49 ]
Сделаем допущение, что нагрузку на сеть, в рассматриваемой модели, можно уменьшить в случае внесения изменений в перечень функций конечного, воспроизводящего устройства. С тем, чтобы оно воссоздавало требуемый образ анимированного объекта.
Итак, рассмотрим второй, предлагаемый, вариант передачи пакетов данных в экспериментальной модели. При этом, минимизируя нагрузку на сеть, мы передаем только движения объекта. То есть, все его движения относительно осей x,y,z. Для воспроизведения виртуального аватара, обработка его движений производится на воспроизводящем устройстве, а не передается в пакетах данных по сети. Анимационный аватар, воспроизведенный подобным образом не нуждается в регулировании размеров, соотнесении его размеров с размерами объекта. Таким образом, в приложении необходимо определить главный объект, с движениями которого будет проходить работа, обозначить его первоначальное положение в выбранной системе координат (х,у,z), а также относительно других объектов. Передавать данные, с зафиксированным движением выделенного объекта, не затрагивая окружающие объекты, не работая ними. Используя технологию искусственного интеллекта, мы получаем возможность обрабатывать данные с видео-камеры и выделять только необходимый, обозначенный нами объект. для передачи его движения.
Рисунок 1. Модель для трафика приложений и мультимедиа
Рассмотрим модель, разработанную для проведения эксперимента по первому варианту передачи трафика. В состав технических средств входит следующее оборудование: видео-камера, которая записывает информацию, сервер, на котором обрабатывается записываемая информация в реальном времени и создается виртуальный аватар. Далее используется два маршрутизатора, для имитации среды передачи данных, которые передают трафик на второй сервер. Второй сервер воспроизводит полученную копию виртуального аватара.
Технические средства модели для второго варианта идентичны. Однако, в данном случае, передающий сервер обрабатывает только движение заранее выбранного объекта. Сервер отправляет данные по сети на конечное устройство, на котором производится обработка движений и анимация сформированного аватара.
Передающая среда была выбрана UTP(витая пара - медь), возможно между коммутаторами заменить медь на оптоволокно. Для анализа и сбора трафика было использовано приложение Wireshark.
В таблице 1. приведены значения длин пакетов для этого трафика.
Таблица 1.
Длины пакетов мультимедийного трафика
Рисунок 2. График мультимедиа
Рисунок 3. График приложения
Объяснить наличие пульсации в конце работы тестирования, можно увеличением обрабатываемых точек движений. Проводится анимация движений корпуса и конечностей объекта во всех плоскостях системы координат.
Если проанализировать полученные графики, можно сделать два вывода. Первый - потоки имеют явные различия. Графики представлены в разных интервалах измерения. Диапазон интервалов различается на порядок. Это показывает, что во втором варианте приложения, использован объем трафика на порядок меньше, чем в первом варианте. Из этого, можно сделать вывод, что предложенный нами вариант, имеет ресурсосберегающий характер.
Второй вывод – увеличение двигательной активности объекта приводит к возрастанию объемов передаваемого трафика, что достаточно значимо для использования ресурсов сети.
Предложенный нами вариант работы модели, также имеет некоторые недостатки. Требуются больше вычислительных мощностей у оборудования, обрабатывающего движение модели объекта. Для персональных компьютеров, это означает увеличение расхода батареи, увеличение загруженности оперативной памяти, либо вовсе невозможность использовать некоторые устаревшие модели устройств.
Резюмируя, необходимо акцентировать внимание на следующих, на наш взгляд, значимых положениях.
Актуальная тенденция экспонентного увеличения объема трафика и, соответственно, возрастание нагрузки на сеть, обозначает серьезную проблему в сфере обеспечения ресурсов сети.
Перспективным направлением исследования может стать изучение голографического трафика и проблем передачи голографических копий.
Список литературы:
- Голиков А.М. Транспортные и мультисервисные системы и сети связи: Учебное пособие. Часть 1. – Томск: Томск. гос. ун-т систем управления и радиоэлектроники, 2015. – 83 с.
- Маколкина М. А. Разработка и исследование комплекса моделей трафика и методов оценки качества для дополненной реальности: 05.12.13 – Системы, сети и устройства телекоммуникаций: Диссертация на соискание ученой степени доктора технических наук.- Санкт-Петербург, 2019. - 436 с.
- Парамонов А. И. Разработка и исследование комплекса моделей трафика для сетей связи общего пользования : дис. … д-ра техн. наук : 05.12.13 / Парамонов Александр Иванович. СПб., 2014. 325 с.
- Парамонов А. И., Сенькина Н. С. Проблемы развития инфокомму- никационных услуг и их влияние на перераспределение трафика // Информационные технологии и телекоммуникации. 2016. Том 4. № 1. С. 46–54.