Название: Автоматизированное проектирование вычислительных сетей крупных проектных организаций(Стецко А.А.)

Жанр: Информационные системы и технологии

Просмотров: 1376


Моделирование вс на основе прогнозных значений трафика

.Построение модели нечетких тенденций динамики трафика, моделирование и прогнозирование эксплуатационных характеристик ВС.По модели нечетких тенденций проанализирована работа одного из узловвычислительной сети предприятия и создана модель узла, генерирующая на- грузку сетевого интерфейса в зависимости от параметров работы пользовате- лей, программного обеспечения и оборудования. Узлом является сервер под операционной системой Microsoft Windows 2003, выполняющий приложения в терминальном режиме. Основное пользовательское приложение: базы данных, работающее в файл-серверном режиме, где данные расположены на этом же сервере. Для описания сервера были выбраны данные из журнала событий при- кладного программного обеспечения (ПО) и журнала счетчиков операционной системы (ОС) (табл. 4). Статистика собрана с 15 секундным интервалом в тече- ние одного дня.Для всех параметров установлены нечеткие переменные НВР, описываю-щие значения: «высокое», «низкое». Установлены НТ независимых параметров:«загрузка», «простой». Для трафика определены НТ: «рост», «падение», «про-стой», «скачок». Для построения модели работы узла ВС были проведены вы- числительные эксперименты. Анализировались модели МНТ от самого просто- го случая (МНТ(n, p, 1, l) до моделей, включающих в себя как НВР, так и ВРНТ (МНТ(n, 5, 3, l ).

Описание переменных Таблица 4.

Параметр

Описание

ПамятьОбмен страниц в сек

число страниц (из оперативной памяти), прочитанных сдиска или записанных на диск

Обращений записи на диск/сек

частота выполнения операций записи на физический диск

Обращений чтения с диска/сек

частота выполнения операций чтения с физического диска

\% загруженности процессора

доля времени, которую процессор тратит на обработкувсех потоков команд

Операции чтения

количество объектов, открытых для просмотра в приклад-ном ПО; определяется из логов всех баз данных установ-ленных на сервере

Операции записи

количество объектов, записанных в прикладное ПО; опре-деляется из логов всех баз данных установленных на сер-вере

Трафик

количество байт, которое сервер послал или получил черезсеть

На первом этапе рассматривались возможности метода МНТ и линейные модели ВР с распределенным лагом (DL), с авторегрессионной составляющей (ADL) и нелинейные модели на нейронных сетях (НС), полученные в програм- мах Statistica 6.0 и Statistica Neural Networks.Для моделирования объема трафика сервера экспертом были предложены и описаны следующие режимы работы сервера: ввод данных, чтение данных, формирование отчетов, с высокими значениями тенденций параметров. По не-

 

 
четким тенденциям спрогнозированы низкие и высокие значения трафика, а также его четкие значения при различных режимах работы (рис. 12).Рис. 12. Моделирование трафика сервера при разных видах работТаким образом, моделирование трафика при проектировании позволяет обосновать принимаемые проектные решения и обеспечивает выполнение тре- бований технического задания на проектируемую ВС.В заключении к диссертационной работе приведены основные итоги диссертационного исследования. В диссертации приведены               7 приложе-ний: «Имитационное моделирование ВС в системе GPSS»; «Имитационное мо- делирование ВС в системе NS2»; «Оптимизация вариантов конфигураций ВС по критериям «стоимость-производительность»; «Оптимизация вариантов раз- мещения прикладных процессов проектной организации»; «Визуализация про-хождения пакетов с генерацией трафика»; «Вычислительные эксперименты по анализу нечетких временных рядов»; «Акты внедрения результатов диссерта- ционной работы».В ходе диссертационного исследования получены следующие основные результаты:Главным итогом диссертационной работы является создание       нового тео-ретического подхода к автоматизированному проектированию ВС на основе научного направления мягких вычислений; разработка комплекса моделей и ал- горитмов для элементов ВС, позволяющих генерировать транспортную схему ВС по формализованному описанию прикладного уровня.1.  Выполнен научный анализ современных работ по стохастической, гене- тической и байесовской оптимизации, обоснована целесообразность но- вого  теоретического  подхода  к  автоматизированному проектированиюВС на основе научного направления мягких вычислений в связи с нарас- тающей сложностью вычислительных сетей. На основе анализа возмож- ностей и ограничений существующих САПР вычислительных сетей оп-ределено место нечетких систем в САПР ВС. Обоснована необходимость использования нечетких данных на этапе проектирования и перепроекти- рования вычислительных сетей. Выполнен сравнительный анализ суще-ствующих систем автоматизированного проектирования и моделирования ВС, а так же анализ существующих языков имитационного моделирова- ния .

2.  Адаптированы методы генетической  оптимизации для АП ВС. Адапта- ция включает формализацию функции оптимальности ГА за счет модели- рования трафика. Для построения функции оптимальности построена достаточная для применения ГА  модель топологии вычислительной сети на основе упрощенных функциональных моделей коммутационного обо- рудования вычислительных сетей: концентраторов и коммутаторов. Ис- следованы различные виды генетических алгоритмов применительно к задаче оптимизации топологии ВС, в частности алгоритм «только мута- ция», эволюционные стратегии, мобильный генетический алгоритм.3.  Построена модель вычислительной сети на основе меры трафика, пред- ставленной нечеткой случайной величиной. Разработаны алгоритм выбо- ра коммуникационного оборудования и определения оптимального вари- анта сегментации ВС в условиях нечетко заданных исходных данных.4.  Разработаны модифицированные DFD-диаграммы (дополненные распи-санием) для проектирования ВС. Разработана модель рабочей нагрузки на основе потоковых диаграмм; разработана методика и алгоритм слияниядвух видов описаний сети: прикладного описания  на уровне прикладных процессов и физической структуры сети.5.  Построена модель распределенной корпоративной сети на основе нечет- ких гиперграфов; разработана модель маршрутизации в условиях неопре- деленности; разработан алгоритм поиска кратчайшего пути по нечеткомугиперграфу с использованием нечетких метрик.6. Разработана система моделирования маршрутизации в распределенных вычислительных сетях с использованием четких и нечетких параметров в условиях автоматизированного проектирования.7.  Разработаны модели функционирования сервера приложений на основе гибридного метода нечетких тенденций и нечеткого моделирования вре- менных рядов.8.  Разработаны имитационные модели различных серверов: данных, proxy,файл-серверов и модели различных клиентов на основе сетей Петри.9.  Проведены вычислительные эксперименты по исследованию эффектив-ности разработанной САПР ВС.10. Предлагаемый теоретический подход, методы и средства автоматизиро-ванного проектирования были успешно применены в проектных работах,выполняемых предприятием ФНПЦ ОАО «НПО «МАРС» в интересахАСУ ВМФ РФ (Море-99, Мелодия, Запевала и др.) .Таким образом, в диссертации решена крупная научная проблема, имеющая важное хозяйственное значение для развития вычислительных сетей крупных проектных организаций, а именно: разработан новый теоре- тический подход к автоматизированному проектированию вычислительных се- тей на основе интеграции процессов принятия проектных решений, моделиро- вания и оптимизации в условиях нечетко заданного трафика и нечетких метрик маршрутизации, разработано на основе данного подхода новое структурно- функциональное решение САПР вычислительных сетей, позволяющее повы-

сить качество автоматизированного проектирования в условиях неопределен-ности.