Conception et implémentation d'un gestionnaire de flux SIP

Le protocole SIP est largement utilisé par l'industrie des télécommunications. Cela implique que le nombre d'utilisateurs du service relié est très élevé. Ainsi, la QoS exige que les composants du réseau SIP restent fonctionnels en tout temps. Toutefois, les rafales de trafic qui arrivent d’une manière inopinée causent beaucoup de problèmes de performance, car les composants principaux du réseau tels que les serveurs SIP peuvent être surchargés. La retransmission déclenchée par UDP, habituellement, empire la situation. En conséquence, plus d'appels sont rejetés et les délais augmentent considérablement. Les sessions SIP sont basées sur l’échange de messages. Chaque message a une tolérance différente au délai et au rejet. Le traitement des messages devrait être effectué dépendamment du type du message, à travers la classification et la priorité des messages. Pour plus de performance, le réseau SIP devrait se disposer des mécanismes capables de gérer les messages SIP convenablement. Une nouvelle approche de gestion des messages SIP a été introduite afin d'améliorer la performance du réseau SIP en cas de rafales de trafic. Un traitement différencié des messages SIP a été implémenté dans un GFSIP afin de traiter les demandes et les réponses SIP différemment. L’approche se base sur différentes tolérances dans la même session SIP. Trois disciplines de file d’attente ont été élaborées pour étudier leurs effets sur le délai et le rejet. L'étude des disciplines dans le cas d’un réseau SIP était intéressante, car la signalisation SIP est organisée sous forme de session. Le diagnostic de performance SIP a été réalisé grâce à un banc d'essai SIP. L’échange de messages entre les entités SIP a été illustré par un scénario proposé. Les modèles de Markov ont été utilisés pour illustrer les étapes de signalisation et leur relation avec la tolérance. Durant les tests, les rafales ciblaient le GFSIP et le serveur SIP a été protégé. L'analyse a été basée sur la variation des délais et des taux de rejet. Les résultats ont conclu l'effet des différentes disciplines sur la QoS