автореферат диссертации по радиотехнике и связи, 05.12.13, диссертация на тему:Исследование клиент-серверной нагрузки центра дистанционного обучения

На правах рукописи

Дворников Виктор Константинович

ИССЛЕДОВАНИЕ КЛИЕНТ-СЕРВЕРНОЙ НАГРУЗКИ ЦЕНТРА ДИСТАНЦИОННОГО ОБУЧЕНИЯ

Специальность 05.12.13 - Системы, сети и устройства телекоммуникаций

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Москва - 2009

003482249

Работа выполнена на кафедре теории электрической связи Государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования Московский технический университет связи и информатики (ГОУ ВПО МТУ СИ)

Научный руководитель: доктор технических наук, профессор Аджемов Артем Сергеевич

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор Кучерявый Андрей Евгеньевич

кандидат технических наук, профессор Попова Адина Григорьевна

Ведущая организация: Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования Московский государственный университет экономики, статистики и информатики (ГОУ ВПО МЭСИ)

Защита диссертации состоится 03.12.2009 г. в 15 часов на заседании диссертационного совета Д 219.001.03 по защите докторских и кандидатских диссертаций при ГОУ ВПО Московский технический университет связи и информатики по адресу: 111024, Москва, ул. Авиамоторная, д. 8-а, ауд. А-448.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке МТУ СИ. Автореферат разослан 2009 г.

Ученый секретарь диссертационного сов

Косичкина Т.П.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы

Достижения в области современных информационных и телекоммуникационных технологий находят всё большее применение в различных отраслях деятельности, в том числе и в образовании. Внедрение их в сферу образования привело к возникновению термина информационно-образовательная среда, понимаемого, обычно, как совокупность компьютерных средств н способов их функционирования, используемых для реализации обучающей деятельности. Построение информационно-образовательной среды на основе современных информационных технологий добавляет в учебный процесс новые возможности. Они заключаются в сочетании эффективности и гибкости учебного процесса и широком использовании информационных ресурсов, обеспечивают высокую экономическую эффективность учебного процесса.

В силу большой территориальной удаленности отдельных регионов и большой протяженности страны в целом, дистанционное обучение, с момента своего появления, являлось актуальным и инновационным направлением развития российской высшей школы. Построением телекоммуникационных систем массового обслуживания и проблемами их эффективного функционирования занимались многие ведущие ученые, среди которых необходимо отметить работы A.C. Аджемова, В.П. Тихомирова, А.П. Пшеничникова, А.Е, Кучерявого, В.И. Неймана, СЛ. Лобачева и др.

Появление новых телекоммуникационных технологий и новых видов услуг, формирует специфическую нагрузку на сети связи со стороны центра дистанционного обучения и приводит к появлению новых технических требований по эффективности, надежности и комфортности обслуживания.

Цель и основные задачи работы

Целью работы является разработка методов обеспечения функционирования телекоммуникационных систем центра дистанционного обучения с приемлемым для пользователя качеством услуг.

Реализация поставленной цели требует решения следующих задач:

- анализа пользовательской нагрузки на сервер центра дистанционного обучения;

- исследования пользовательской активности при работе с техническими сервисами центра дистанционного обучения;

- разработки методов расчета параметров сервера, обеспечивающих эффективное функционирование центра дистанционного обучения.

Методы исследования

Исследования, проведенные в данной работе, основаны на применении методов теории вероятностей, математической статистики и теории телетрафика. Для подтверждения теоретических результатов проведено математическое моделирование. Научная новизна

1. Предложен метод расчета нагрузки центров дистанционного обучения, учитывающий новые требования, формируемые расширением спектра современных телекоммуникационных услуг.

2. Проведено экспериментальное исследование интенсивности генерирования пользователем запросов к серверу центра дистанционного обучения,

3. Разработана модель, описывающая клиент-серверную нагрузку центра дистанционного обучения. При моделировании учтены результаты статистических наблюдений и современное представление о фрактальной структуре телетрафика.

4. Предложена система принципов проектирования новых и анализа эффективности существующих центров дистанционного обучения.

Практическая значимость Основные результаты работы позволяют:

1. Анализировать время запроса \уеЬ-страниц и их загрузки.

2. Получать аналитические выражения для плотностей распределения времен сетевого обмена и обработки запросов РИЗ-серверами.

3. Оценивать вероятность выхода времени обслуживания на заданную границу, для адекватной настройки "сервера и браузера пользователей, не позволяющие прерывать лишний раз соединение по признаку превышения порога ожидания.

Внедрение результатов работы

Результаты работы внедрены в учебный процесс ИПК МТУСИ, что подтверждено соответствующим актом.

Апробация работы

Основные положения диссертационной работы были представлены и обсуждались на московских научно-технических отраслевых конференциях «Технологии информационного общества» в 2007 и 2008 г.г., на заседаниях кафедры теории электрической связи. Публикации

Основные результаты диссертации изложены в 4 опубликованных работах, из них две статьи в журналах, входящих в перечень ВАК Минобрнауки Российской Федерации.

Основные положения, выносимые на защиту

1. Математическая модель для анализа времени запроса web-страниц и их загрузки. Выведены распределения этого времени и отдельных его компонент.

2. Аналитические выражения для плотностей распределения времен сетевого обмена и обработки запросов DNS-серверами.

3. Оценочные соотношения вероятности выхода времени обслуживания на заданную границу.

Структура и объем работы

Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы. Работа изложена на 98 стр. текста, содержит 4 таблицы, 30 рисунков, библиография включает 89 наименований.

КРАТКОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы, сформулированы цели и задачи работы, определена практическая ценность основных научных результатов диссертации и область их применения.

В первой главе приводится описание услуг предоставляемых в настоящее время центрами дистанционного обучения, приводится анализ служб и приложений, использующихся при предоставлении данных услуг, приводится описание контента центра дистанционного обучения и производится анализ технических аспектов возможности реализации описанных услуг.

Web-серверы обеспечивают доступ к документа, изображениям, звуковым файлам, выполняемым файлам, загружаемым приложениям (например. Java-аплетам) через протокол HTTP. Следует отметить, что в настоящее время к обычным для сервера функциям считывания и передачи пользователю запрашиваемого им документа добавляются более интеллектуальные возможности, например выдача потокового звукового файла. Такие расширения организуются в виде дополнительных для сервера модулей расширения. Практически образовательный центр может состоять из нескольких серверов подключенных к концентратору или непосредственно к маршрутизатору. Состав серверов зависит от тех образовательных услуг, которые может предоставить центр.

Далее представлен перечень основных услуг, которые может предоставлять образовательный сервер:

« доступ к лекциям и лабораторному практикуму;

• доступ к форуму и чату;

• общение по электронной почте;

• доступ к группе новостей;

• доступ к тестам;

• доступ к аудио и видео материалам.

В таблице 1 представлена нагрузка, создаваемая на сервере и в канале пользователя перечисленными выше сервисами.

Таблица 1

Тип сервиса Описание Нагрузка и» сервер

Интернет конференции Являются расширенным вариантом такой услуги, как форум, однако, в отличие от него, позволяют обмениваться не только короткими сообщениями, но и большими по объему текстами видео, и аудиофайлами. On line сервис, за счет расширенных возможностей информационного наполнения сообщений пользователей, требует больших объемов для хранения сообщений чем сервис форум. Для просмотра интерактивных вложений с dial-up соединения может наблюдаться неприемлемое время загрузки, ошибки обращения к серверу и т.д. Гарантированно приемлемой скоростью пользовательского канала будет 512 Мб/с.

Чат Является упрощенным вариантом такой услуги, как Интернет конференция. Чат позволяет общаться в реальном времени на заданные или свободные темы. On line сервис, однако, создаваемая нагрузка на сервер минимальна. К скорости канала пользователя не критичен, может успешно использоваться с dial-up соединениями,

Электронные учебники Содержит текст, гипертекст, а на более современные типы электронных учебников содержат трехмерную и структурную графику, VRML-модели, flash-и видеоанимации. Возможно применение как в on line, так и в offline режимах. В зависимости от формата учебника сильно меняется его размер, среднее значение несколько мегабайт 1-2. Использование пользователем низкоскоростных соединений допустимо в обоих ре-яшмах, однако при on line просмотре время ожидания загрузки может быть неприемлемым. При dial-up соединениях предпочтительнее «скачать» учебник.

Доступ к файлам па FTP-cepeepax, электронная почта Наибольшее распространение получил сервис по предоставлению доступа к почтовым ящикам электронной почты с помощью web-интерфейса. Наиболее ресурсозатратный телекоммуникационный сервис. Специфика обслуживания в центре дистанционного обучения такова, что хранимая информация не нужна в полном объеме и регулярно. Возможно применение как в on line, так и в offline режимах, однако наибольшее распространение почил последний. Как правило, загрузка контента происходит порционно и сезонно, перед прохождением нового курса.

б

Требует хранения больших объемов информации на сервере и высокой скорости отдачи ее пользователям, причем количество пользователей может единовременно приближаться к максимальному расчетному (загрузка учебных материалов для нового курса). Использование пользователем низкоскоростных соединений допустимо в обоих режимах, однако при on line просмотре время ожидания загрузки может быть неприемлемым. «Скачивание» контента на низкоскоростных соединениях, может занять длительное время (сутки и более) но как указывалось выше, загрузка контента происходит порционно и сезошш, так что столь высокие значения времени загрузки в реальной работе центра дистанционного обучения не встречаются.

Тестирование online Тестирование on-line дает учащемуся простой и доступный способ объективной оценки собственных знаний. On line сервис, создаваемая нагрузка на сервер невелика (соизмерима с такими сервисами как чат, форум), может успешно использоваться с dial-up соединениями.

Авторизация В случае наличия авторизации доступ к ресурсам оказывается возможным после регистрации и получения пароля. Процесс авторизации на образовательном сервере является механизмом предоставления доступам ко всем сервисам центра дистанционного обучения. Так же имеет сезонную дифференцирован иость нагрузки. Наиболее ответственное звено структуры центра дистанционного обучения. Отдельно рассматривается в главе 2.

Виртуальные среды учебно-практической деятельности В виртуальных средах пользователь имеет возможность моделировать технологические процессы в режиме реального времени с обеспечением управления процессом, необходимого технического мониторинга и обработки результатов. On line сервис. Для просмотра интерактивных вложений с dial-up соединения может наблюдаться неприемлемое время загрузки, ошибки обращения к серверу и т.д. Гарантированно приемлемой скоростью пользовательского канала будет 512 Мб/с.

Компьютерные демонстрации Широкое применение имеют компьютерные иллюстрации (слайды, плоская графика, сканированные фотографии и иные изображения, Power Point презентации, Fiash-иллюстрацин, Возможно применение как в on line, так и в off line режимах. В зависимости от формата сильно меняется его размер, как правило, это до 300 кБ при разрешении идентичном разрешению монитора 1024*768 (наиболее часто встречающееся), для видео файлов, размерность составляет около 700 кБ на каждую минуту записи, при разрешении 480*320 (интернет формат) со

К классу компьютерных демонстраций можно отнести также учебные видеосюжеты, видеоуроки и видеоролики.

Использование пользователем низкоскоростных соединений допустимо в обоих режимах, однако при on line просмотре время ожидания загрузки может быть неприемлемым. При dial-up соединениях предпоч-тательиее «скачать» демонстрацию._

стерео звуковым сопровождением.

Специфика функционирования сервера дистанционного обучения отличается от работы неспециализированных серверов. Увеличение мультимедийных возможностей сервисов центров дистанционного обучения влечет за собой появление новых специализированных требований к устройствам и системам связи, применяемым при построении центров дистанционного обучения. Нагрузка сервера дистанционного обучения сезонно дифференцирована, и в пиковые моменты может достигать значений, приближенных к максимальным расчетным, что требует переоценки характеристик серверов центров дистанционного обучения с позиций систем массового обслуживания.

Во второй главе рассматриваются вопросы математического моделирования процесса поступления пользовательских запросов на сервер центра дистанционного обучения и последующей их обработки. Основными критериями оценки эффективности были приняты время ожидания ответа сервера, количество отказов в обслуживании и длинна очереди на обслуживание пользовательских запросов. Проведено исследование загруженности сервера при обработке пользовательских заявок. В дополнение к исследованиям, проведенным на математической модели, приводится статистика загрузки действующих образовательных серверов.

Для того чтобы приблизительно оценить нагрузку на сервер, создаваемую пользователями центра дистанционного обучения, можно воспользоваться следующими рассуждениями. При реализации на сервере дистанционного обучения услуги «чат» характерен пачечный трафик между абонентом и сервером. Сообщения, которые передаются между пользователями, в среднем имеют объем 400 байт. Таким образом, пропускная способность канала, необходимая для услуги типа «чат» Сц составляет:

где N - среднее число пользователей; б - среднее число сообщений; Тс~ время проведения сеанса.

Для теста характерна низкая скорость передачи от клиента к серверу, из-за того, что ответ, как правило, состоит из выбора одной из альтернатив, что занимает приблизительно 1 байт (256 альтернатив). Для сети это пакет минимальной длины. Поток от сервера к клиенту

[байт/с]

(1)

- это вопросы, которые в среднем занимают 600 байт. Требования к пропускной способности канала для услуги «тест» Ст'.

[байт/с] , (2)

'до

где Я-среднее число пользователей;

Г - среднее количество информации, необходимое для формирования вопроса, как правило, около 600 байт;

Тпе - время прохождения теста.

Среднее время, которое тратит обучаемый на прохождение теста, и соответственно время которое затрачиваемое сервером на обработку запросов одного пользователя ТГЕСТ:

Ттесг

= (Г61+ГВ2)Д, [с] (3)

где Тв[ - среднее время восприятия информации (прочтения вопроса); Твг - среднее время восприятия справочной информации (прочтения информации по вопросу);

Л - среднее число вопросов.

В процессе моделирования такой системы используются различные тины распределений времени доступа к ресурсам. После проверки на адекватность модели находятся основные параметры распределения, которые затем используются при оценке параметров центра.

Для оценки производительности системы требуется анализировать информацию о нагрузке и выбрать параметры наиболее полно е§ характеризующие. Другими словами, необходимо построить модель нагрузки, отражающую поведение реальной нагрузки. Экспоненциальное распределение, которое часто используется при моделировании, не позволяет учитывать большой разброс объемов хранимых ресурсов. Распределение Парето позволяет описывать разброс объёмов хранимых ресурсов. На нагрузку телекоммуникационной подсистемы влияет различная популярность ресурсов центра дистанционного обучения. Любые ресурсы можно ранжировать, например, на первый ресурс приходится 20% от всех запросов, на второй 10% и т.д. Такое распределение соответствует закону Зипфа.

В третьей гласе произведен анализ реального трафика центра дистанционного обучения по методу определения самоподобности. На основании данных, полученных в ходе экспериментов, доказана самоподобная природа трафика. Разработана модель, которая описывает самоподобный трафик с различными степенями самоподобности и проведено сравнение результатов с результатами, полученными для модели, обслуживающей системы с пуассоновским трафиком.

Центр ДО, абоненты, системы и сети, связывающие их вместе, являются распределенной системой. Производительность распределенной системы, состоящей из многих компонентов, существенно зависит от нагрузки на систему. Под нагрузкой в данном случае понимается суммарное время занятия какого-либо устройства при обслуживании заявки на передачу дискретной информации. Более широко под нагрузкой можно понимать совокупность всех входных сигналов, получаемых системой извне за определенный период времени. Например, для сервера базы данных нагрузка - это совокупность всех транзакций, получаемых и обрабатываемых сервером за определенный период времени.

Нагрузку можно описывать на нескольких уровнях. Описание нагрузки на верхнем уровне представляет собой описание нагрузки с точки зрения пользователя. Описание нагрузки на нижнем уровне - это описание запросов пользователя в терминах загруженности ресурсов, таких как среднее время обслуживания одного запроса, количество пакетов, пересылаемых между компьютером пользователя и сервером, и другие параметры.

Активность поведения пользователя при подключении к центру дистанционного обучения, можно представить в виде модели, показанной на рисунке 1.

1 - вход в систему, обращение к сервису авторизации;

2 - отказ в обслуживании;

3 - регистрация нового пользователя, тип 1 (с немедленным доступом к ресурсам);

4 - регистрация нового пользователя, тип 2 (с отложенным доступом к ресурсам);

5 - блок авторизации;

6 - основное рабочее пространство;

7 - образовательные ресурсы на сервере ДО;

8 - образовательные ресурсы на внешних серверах;

9 - система справки (информации);

10 - внешняя сеть ЫегпеЬ

Рисунок 1 - Модель поведения пользователя при авторизации Рассматривая процесс авторизации пользователей на образовательном сервере с точки зрения теории систем массового обслуживания, можно говорить об одноканальных системах • | • 111 т с наличием буфера, возможностью отказа и входным потоком, который определяется поступающим трафиком. Параметры буфера имеют ограничения по количеству заявок случайного типа, но оно может быть пересчитано как т^тц, поэтому возможно описывать

эти блоки как • | • 111 mq . Отдельного обсуждения заслуживает вопрос корректности применения марковских моделей в описании таких задач. Дня телетрафика общего пользования имеются аргументированные исследования, говорящие, что его характер носит следы самоподобия и обладает долговременной памятью, но это верно для трафика высокой интенсивности. Применительно к серверу ДО это не так, поэтому при периоде агрегации от 15 минут и более марковские свойства восстанавливаются в той степени приближения, которая характерна для описания процессов массового обслуживания. Учитывая сказанное, отдельные блоки на рисунке 1 моделируются системами вида G | • 111 mg.

Анализ представленной на рисунке 1 модели поведения пользователя при авторизации на образовательном сервере, приводит нас к следующим результатам:

Блок 1 - это системы вида C?|<j jljflíQ , на вход подается поток запросов URL общего вида, и обслуживание состоит в обработке этих запросов.

Блок 2 - это система вида C?jD|ljmo, которая формирует и отправляет стандартный

отказ после проведения стандартных процедур (например, если в данный момент сервер перегружен запросами или не функционирует).

Блоки 3 и 4 - это системы вида C?|G|l¡«g, где распределение времени регистрации имеет вид смеси биномиального и вырожденного распределений.

Блок 5 - это система вида C?j(7|l|mo. На вход поступает последовательность символов логина и пароля, имеющая в общем случае распределение р[к), графически представленное на рисунке 2.

Р

0,02

Qßü

10 ш за -о

Рисунок 2 - Вероятностное распределение длины запроса на авторизацию

Численное обращение преобразования Лапласа позволяет получить плотность р{(), представленную на рисунке 3. Полученная плотность не описывается каким-либо одним известным распределением, поэтому вторая позиция в обозначении блока 5 выбрана как в.

Блоки б - 10 - это системы типа , для которых время обработки надо ана-

лизировать в применении к конкретному серверу.

Рисунок 3 - Вероятностное распределение времени обработки запроса на авторизацию Для расчета параметров образовательного центра необходимо знать время, которое абонент центра тратит во время обращения к ресурсам. Теория дискретных марковских процессов и цепей не удовлетворяет задачам расчета параметров образовательного центра. Дополнительная нагрузка накладывается на канал, если учебная дисциплина связана с другой учебной дисциплиной и требуется загрузить блок другой учебной дисциплины. Построенная модель поведения пользователя центра дистанционного обучения и описанные в терминах теории массового обслуживания отдельные блоки этой системы могут быть использованы для адекватной настройки сервера и браузера пользователей, не позволяющих прерывать лишний раз соединение по признаку превышения порога ожидания.

В четвертой главе для улучшения функционирования работы центра ДО МТУСИ решалась задача построения модели центра, обнаружения узких мест в системе с дальнейшим их устранением. По результатам исследования выбран аппаратно-программный комплекс для построения центра ДО.

Рисунок 4 - Структура образовательного портала Центра ДО МТУСИ Модель центра ДО МТУСИ рассчитывалась исходя из условий одновременного обучения б тысяч студентов (пользователей) ежегодно. Предполагается, что пользователи обратятся за учебным материалом все сразу в одно время, сразу после зачисления при этом интенсивность поступления заявок будет 6000 заявок/с.

Временные параметры дисковых операций берутся из технических характеристик диска. Дяя данного пример выбраны следующие параметры диска:

- среднее время поиска на диске сервера—0.009 с;

- средняя задержка — 0.00416 с;

- скорость передачи — 40 Мб/с.

Средний объем образовательного материала, хранимого на сервере в сжатом виде, составляет — 3.41 Мб.

Следовательно, скорость передачи полного набора образовательного материала при данных параметрах равна 0.085 с. Таким образом, общее время обслуживания диском одного пользователя:

Тд = 0.009 + 0.00417 + 0.085 = 0.09817, [с] (4)

Каждый запрос студента занимает определенное процессорное время. Параметры сервера задаются из настроек по умолчанию web - сервера. Для данного примера это время равно Тп ~ 0.36 с. Таким образом, общее время обслуживание сервером одного запроса пользователя составляет:

Т«рир=0.3б +0.09817 = 0.45817, [с] (5)

Анализ статистических данных нагрузки сервера центра ДО МТУСИ показывает, что количество пользовательских запросов превышает количество зарегистрированных в системе пользователей. Причиной подобного несоответствия является особенность поведения ноль-

зователей, предпочитающих просматривать и загружать учебные материалы не в порядке, предусмотренном учебным планом, а все сразу.

С целью структурирования потока пользовательских запросов в диссертационной работе была разработана модель поведения пользователя, представленная на рисунке 1.

Рассмотрим пример применения построенной модели для нахождения времени обработки совокупности пользовательских запросов, после выполнения которых, пользователь завершит работу с сервером центра дистанционного обучения (загрузит все учебные материалы, расписание и пр.). Для математического выражения потока пользовательских запросов к серверу центра дистанционного обучения воспользуемся преобразованием Лапласа.

В^-ЪМ*'* • (б)

JJUI

Я - интенсивность входного потока на периоде его стационарности, JU - интенсивность потока обслуживания, р = Х/ц. Тогда преобразование Лапласа S(s) времени пребывания в такой одноканальной системе имеет вид:

ом- *('-Р)Н») . М

S{S> s-Х+ХЩ * (?j

для нахождения функции распределения времени пребывания в одноканальной системе необходимо обратить это преобразование:

1

/•(0 = —lim f e"S(s)ds. (8)

Плотность распределения времени пребывания в одноканальной системе имеет вид:

1 °"f"i , ч

'«-¿Äbi,""^*- (9) Численное обращение преобразования Лапласа для распределения времени пребывания в одноканальной системе позволяет получить следующие вероятности финальных состояний, описанных ранее и представленных на рисунке 5: PI -0.14; рг - 0.015; рз = 0.762; р4 - 0.014; р5 = 0.068; р6 - 1.41110Е-3.

Результат расчета показывает, как и предполагалось, что абонент большую часть времени будет находиться в состоянии загрузки учебного материала.

В данной модели нахождение предельных вероятностей позволяет определить долю времени нахождения системы в i-м состоянии, которое позволит определить ресурс, необходимый для обслуживания абонентов.

р

Рисунок 5 - Вероятность нахождения системы i-м состоянии Построенная математическая модель пригодна для анализа времени запроса web-страниц и их загрузки, выведены распределения этого времени и отдельных его компонент. На основании рассмотрения самоподобных трафиков получены аналитические представления для плотностей распределения времен сетевого обмена и обработки запросов DNS-серверами. Выведенные соотношения позволяют оценить вероятность выхода времени обслуживания на заданную границу и могут быть использованы для определения границ семантической прозрачности сети, приемлемой наиболее разреженной топологии размещения DNS-серверов, и определения требований к каналам обслуживания. Все эти характеристики кардинальным образом сказываются на сервисах типа мониторинга, обучения и т.п., и анализ трафика предложенными методами позволяет оптимизировать сетевую составляющую такого процесса. Кроме того, предложенная методика анализа трафика дополняет существующую и может быть обобщена на другие сетевые задачи.

В заключении подведены итоги работы, изложены основные результаты, полученные в диссертационной работе:

1. Построена модель поступления HTTP-запросов, генерируемых пользователем, которые сервер получает и обрабатывает, учитывающая последовательность переходов между серверами и по порталу.

2. Решена задача адекватного моделирования процессов функционирования телекоммуникационных систем.

3. Предложен подход, позволяющий строить аналитические модели обслуживания, с учетом результатов статистических наблюдений и современных представлений о структуре телетрафика.

4. Получены аналитические выражения для определения вероятности нахождения систем центра дистанционного обучения в состоянии к или доли времени нахождения системы в состоянии к.

5. Получены аналитические выражения для определения коэффициента использования сервера.

6. Получены аналитические выражения для определения средней производительности сервера.

7. Получены аналитические выражения для определения среднего количества запросов на сервере и среднего времени отклика сервера.

8. Получены аналитические выражения для определения вероятности отклонения сервером заявки на обслуживание.

1. Дворников В.К., Синева И.С. Моделирование процессов функционирования телекоммуникационных систем // Материалы докладов международной научной конференции «Молодые ученые». - М:. Энергоатомиздат, 2008. - С. 263-267.

2. Дворников В.К., Синева И.С. Исследование нагрузки образовательного сервера // Материалы докладов международной научной конференции «Молодые ученые». - М:. Энергоатомиздат, 2008. - С. 247-252.

3. Дворников В.К., Синева И.С. Моделирование поведения пользователей сервера дистанционного обучения И Т-Сотт. Телекоммуникации и транспорт, 2008. - №5. - С.

4, Дворников В.К., Синева И.С. Анализ распределений времени поиска '«уеЬ-серверов // Электросвязь, 2009. -Ш. - С. 25-32.

Основные публикации по теме диссертации

52-56.

Подписано в печать 17.09.09. Формат 60x80/16. Объем 1,0 усл.п.л. Тираж 100 экз. Заказ 121.

ООО «Инсвязьиздат». Москва, ул. Авиамоторная, 8.

АНАЛИЗКТУРЫ ПОЛЬЗОВАТЕЛЬСКОЙ НАГРУЗКИ ЦЕНТРА ДИСТАНЦИОННОГО ОБУЧЕНИЯ

1.1. Постановка задачи.12

1.2. Анализ и классификация информационных ресурсов web сервера.12

1.3. Анализ количественных характеристик сервера центра дистанционного обучения.24

1.4. Выводы.36

АНАЛИЗ И МОДЕЛИРОВАНИЕ ПОЛЬЗОВАТЕЛЬСКОЙ НАГРУЗКИ НА ЦЕНТР ДИСТАНЦИОННОГО ОБУЧЕНИЯ

2.1. Постановка задачи.38

2.2. Анализ пользовательской нагрузки на сервер дистанционного обучения.38

2.3. Моделирование пользовательской нагрузки на сервер дистанционного обучения.46

2.4. Выводы.55 i

АНАЛИЗ И МОДЕЛИРОВАНИЕ ВРЕМЕННЫХ РАСПРЕДЕЛЕНИЙ ПОИСКА WEB СЕРВЕРОВ

3.1. Постановка задачи.57

3.2. Моделирование процесса поиска web серверов.57

3.3. Анализ временных распределений процессов поиска web серверов.;.62

3.4. Выводы.72

МОДЕЛИРОВАНИЕ СТРУКТУРЫ ЦЕНТРА ДИСТАНЦИОННОГО ОБУЧЕНИЯ В УСЛОВИЯХ НАЧАЛЬНОГО ПРОЕКТИРОВАНИЯ

4.1. Постановка задачи.73

4.2. Расчет параметров модели сервера дистанционного обучения.73

4.3. Модель параметров уровня компонент и системы сервера дистанционного обучения.79

4.4. Выводы.87

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

ВВЕДЕНИЕ

Достижения в области современных информационных и телекоммуникационных технологий находят всё большее применение в различных отраслях деятельности, в том числе и в образовании. Внедрение их в сферу образования привело к возникновению термина информационно-образовательная среда, понимаемого, обычно, как совокупность компьютерных средств и способов их функционирования, используемых для реализации обучающей деятельности. Построение информационно-образовательной среды на основе современных информационных технологий добавляет в учебный процесс новые возможности. Они заключаются в сочетании эффективности и гибкости учебного процесса и широком использовании информационных ресурсов, обеспечивают высокую экономическую эффективность учебного процесса.

В силу большой территориальной удаленности отдельных регионов и большой протяженности страны в целом, дистанционное обучение, с момента своего появления, являлось актуальным и инновационным направлением развития российской высшей школы. Построением телекоммуникационных систем массового обслуживания и проблемами их эффективного функционирования занимались многие ведущие ученые, среди которых необходимо отметить работы A.C. Аджемова, В.П. Тихомирова, А.П. Пшеничникова, А.Е. Кучерявого, В.И. Неймана, C.JI. Лобачева и др.

Появление новых телекоммуникационных технологий и новых видов услуг, формирует специфическую нагрузку на сети связи со стороны центра дистанционного обучения и приводит к появлению новых технических требований по эффективности, надежности и комфортности обслуживания.

Целью работы является разработка методов обеспечения функционирования телекоммуникационных систем центра дистанционного обучения с приемлемым для пользователя качеством услуг.

Реализация поставленной цели требует решения следующих задач:

- анализа пользовательской нагрузки на сервер центра дистанционного обучения;

- исследования пользовательской активности при работе с техническими сервисами центра дистанционного обучения;

- разработки методов расчета параметров сервера, обеспечивающих эффективное функционирование центра дистанционного обучения.

Исследования, проведенные в данной работе, основаны на применении методов теории вероятностей, математической статистики и теории телетрафика. Для подтверждения теоретических результатов проведено математическое моделирование.

В диссертационной работе предложен метод расчета нагрузки центров дистанционного обучения, учитывающий новые требования, формируемые расширением спектра современных телекоммуникационных услуг. Проведено экспериментальное исследование интенсивности генерирования пользователем запросов к серверу центра дистанционного обучения. Разработана модель, описывающая клиент-серверную нагрузку центра дистанционного обучения. При моделировании учтены результаты статистических наблюдений и современное представление о фрактальной структуре телетрафика. Предложена система принципов проектирования новых и анализа эффективности существующих центров дистанционного обучения.

Основные результаты работы позволяют анализировать время запроса луеЬ-страниц и их загрузки. Получать аналитические выражения для плотностей распределения времен сетевого обмена и обработки запросов ОКБ-серверами, оценивать вероятность выхода времени обслуживания на заданную границу, для адекватной настройки сервера и браузера пользователей, не позволяющие прерывать лишний раз соединение по признаку превышения порога ожидания.

Образовательный сектор Интернета традиционно развивается со значительным опережением других отраслевых сегментов сети. И это не удивительно, поскольку исторически Интернет создавался на базе телекоммуникационных узлов и сетей научно-исследовательских и образовательных учреждений. Россия здесь не является исключением [11, 12, 37].

В результате интеграционного развития компьютерных и коммуникационных технологий возникают новые инфокоммуникационные услуги, такие как дистанционное обучение (ДО), телемедицина и т.д. [9, 12, 14].

Интернет открывает новые возможности в информационном обеспечении образования, предоставляя доступ к информации на электронных носителях, создавая принципиально новые ресурсы, формы организации и направления исследовательской и образовательной деятельности. В тоже время, необходимо сознавать, что развитие телекоммуникационной среды вовсе не предполагает забвение традиционных способов передачи и распространения информации. Интернет не уничтожит печатную публикацию и не заменит живого человеческого общения. Сеть — это лишь очередное дополнение информационных и когнитивных возможностей человека [62, 63].

Обучение в течение всей жизни становиться неотъемлемой чертой современного специалиста. В условиях постоянного спроса на знания возникает вопрос их получения всеми желающими. Ни один современный университет не сможет обеспечить очную форму обучения для всех желающих. Требуется развитие других форм получения знаний, например дистанционного обучения. Используя технологию обучения на расстоянии, возможно, значительно увеличить количество обучающихся и удовлетворить спрос на обучение, по различным специальностям. Для того чтобы предоставлять образовательные услуги дистанционного обучения используются современные достижения отрасли связи [15, 16].

Для получения учебного материала используется сеть передачи данных, это позволяет разнообразить предоставляемые услуги, например, добавляя интерактивность в процесс обучения. Однако такой способ имеет и свои недостатки. Одним из главных недостатков является то, что возможности телекоммуникационных сетей не безграничны. Особенно сложно обеспечить эффективное функционирование системы центра дистанционного обучения, поскольку нагрузки на телекоммуникационный сервер и сеть связи велики и не являются однородными как по количественным, так и по временным показателям. В данной работе будут рассматриваться методы эффективного обеспечения функционирования центров дистанционного обучения.

Предоставление образовательных услуг является сложной задачей. Необходимо одновременно решать различные вопросы, относящиеся к различным отраслям. Необходимо, например, поддерживать телекоммуникационную составляющую услуги на требуемом уровне. Поэтому, как правило, говорят не о предоставлении образовательной услуги, а о центре ДО, который предоставляет различные образовательные услуги.

Появление новых технологий и новых видов услуг иначе формирует нагрузку центра дистанционного обучения и приводит к появлению еще не описанных требований к системам центров дистанционного обучения. Как уже отмечалось выше система ДО является продуктом взаимодействия отраслей образования, информатики и телекоммуникаций. С точки зрения системы связи, центры ДО представляют собой системы массового обслуживания, которые обеспечивают предоставление новых информационных услуг. Система ДО включает в себя пользователей и поставщиков услуг. Услуги предоставляют пользователям сервис провайдеры. В их задачи входит разработка или приобретение у третьих лиц информационных ресурсов необходимых пользователю.

Важное значение для клиентов имеет качество обслуживания в центре ДО. Клиент, обращаясь за услугами к провайдеру образовательных услуг, всегда хочет получить качественный контент.

Основными качественными показателями эффективности функционирования центра дистанционного обучения являются:

• время, если, например, в центре представлен контент высокого качества, но пользователь сможет получить доступ к нему только с большой временной задержкой, то такое обслуживание его не устроит;

• вероятность возникновения сбоев. Как, например, ошибки при авторизации вызванные перегрузкой сервера;

• объем памяти и другие аппаратно-ресурсные показатели как клиентского, так и серверного оборудования;

• стоимость построения, поддержания функционирования центра дистанционного обучения, и стоимость услуг предоставляемых данным центром.

Следовательно, необходимо учитывать при построении центров ДО различные факторы, влияющие на их функционирование [11, 42].

Важным фактором успешной реализации предоставляемой образовательной услуги является правильная организация всех подсистем образовательного центра. Если система ДО должным образом реализована, то можно повысить производительность системы, как по отдельным услугам, так и по системе в целом. Для этого необходима разработка и применение современных математических моделей для различных подсистем образовательного центра. Иными словами проблема организации и предоставления образовательных услуг включает в себя вопросы техники и технологии и вопросы математического моделирования. Управление образовательным центром представляет собой сочетание административных, научных и технических процедур, необходимых для эффективной работы различных служб центра. Важной составляющей образовательного центра является его техническая инфраструктура. В общем случае центр ДО представляет собой информационный сервер, на котором хранятся образовательные ресурсы, для доступа к которым используются телекоммуникационные возможности [43, 44, 45].

Важно при планировании и реализации центров ДО составить модель такой системы. При разработке модели возникают вопросы в выборе математического аппарата. Образовательные ресурсы в отличие от других ресурсов имеют некоторые особенности. Одна из особенностей это сезонность посещений данного ресурса. Устанавливаются периоды каникул и периоды активных занятий. Другая особенность это способы представления учебного материала. Образовательные центры используют все современные технические достижения и инновации. Эти усложняет расчет модели, добавляя в нее дополнительные параметры. Исходя из этого, для описания образовательной среды требуется особая математическая модель, отличная от уже существующих, которая основывается на результатах теории очередей и математической статистики. Существуют различные расчетные модели телекоммуникационных систем [11]. Однако в таких работах не рассматривалось применение таких моделей на образовательных ресурсах. Однако существуют принципиальные отличия в требованиях к качеству обслуживания абонентов применительно к работе сервера центра дистанционного обучения. Данная работа, основываясь на сделанных ранее работах [11, 51, 52. 53. 54] рассматривает модели применительно к образовательному серверу.

В представленной диссертации основное внимание уделяется вопросам анализа загруженности серверов образовательных центров. Рассматриваются вопросы теории трафика применительно к образовательным ресурсам.

В первой главе приводится описание услуг предоставляемых в настоящее время центрами дистанционного обучения, приводится анализ служб и приложений, использующихся при предоставлении данных услуг, приводится описание контента центра дистанционного обучения и производится анализ технических аспектов возможности реализации описанных услуг.

Во второй рассматриваются вопросы математического моделирования процесса поступления пользовательских запросов на сервер центра дистанционного обучения и последующей их обработки. Основными критериями оценки эффективности были приняты время ожидания ответа сервера, количество отказов в обслуживании и размер очереди на обслуживание пользовательских запросов. Проведено исследование загруженности сервера при обработке пользовательских заявок. В дополнение к исследованиям, проведенным на математической модели, приводится статистика загрузки действующих образовательных серверов.

В третьей главе произведен анализ реального трафика центра дистанционного обучения по методу определения самоподобности. На основании данных, полученных в ходе экспериментов, доказана самоподобная природа трафика. Разработана модель, которая описывает самоподобный трафик с различными степенями самоподобности и проведено сравнение результатов с результатами, полученными для модели, обслуживающей системы с пуассоновским трафиком.

В четвертой главе для улучшения функционирования работы центра ДО МТУ СИ решалась задача построения модели центра, обнаружения узких мест в системе с дальнейшим их устранением. По результатам исследования выбран аппаратно-программный комплекс для построения центра ДО.

АНАЛИЗ СТРУКТУРЫ ПОЛЬЗОВАТЕЛЬСКОЙ НАГРУЗКИ ЦЕНТРА ДИСТАНЦИОННОГО ОБУЧЕНИЯ

1.1. Постановка задачи

Для формирования задачи исследования клиент-серверной нагрузки центра дистанционного обучения необходимо произвести точное описание и определение ряда ключевых параметров в области предоставления образовательных услуг.

В данной главе приводится описание услуг предоставляемых в настоящее время центрами дистанционного обучения, приводится анализ служб и приложений, использующихся при предоставлении данных услуг, приводится описание контента центра дистанционного обучения, и производится анализ технических аспектов возможности реализации описанных услуг.

Зачастую, при обозначении технической структуры центра дистанционного обучения, используется термин портал. Одно из часто встречаемых определений портала: «Портал это приложение, которое обеспечивает персонифицированный и настраиваемый интерфейс, дающий возможность людям находить и взаимодействовать с другими людьми, а также находить и использовать приложения в соответствии со своими интересами» [12]. Более коротко определение портала можно обозначить как: «мультисервисной сервер». Далее в работе, при обозначении технической структуры центра дистанционного обучения, используются термины web-сервер и web-страница.

1.2. Анализ и классификация информационных ресурсов web сервера

Распространение услуг, предлагаемых центром дистанционного обучения, предполагает использование различных служб и приложений, основанных на платформах IP, Java, WWW и других [12].

Каждая услуга обладает своими особенными количественными характеристиками. Например, портал может предлагать образовательный фильм, который обладает следующими характеристиками: длина файла в битах, продолжительность фильма в секундах, используемый алгоритм кодирования аналоговой информации и связанное с этим качество изображения. Возможны два режима предоставления фильма пользователю, которые образуют два класса классификации, первый режим on-line (режим просмотра в реальном времени) и второй режим off-line (режим предварительной загрузки фильма и дальнейшего после загрузки просмотра). В режиме on-line пользователь выбирает фильм из предложенного ему списка и начинает просмотр практически сразу после отправки запроса на сервер. Время задержки прямо пропорционально скорости передачи информации в канале между пользователем и сервером и также зависит от производительности аппаратного обеспечения пользователя и сервера. В режиме off-line пользователь предварительно загружает себе на компьютер фильм и только после этого начинает просмотр содержимого.

При работе с сервером пользователь тратит время на поиск и прочтение нужной для него информации, занимая при этом коммуникационные и серверные ресурсы на время поиска и прочтения информации. Поэтому важно учитывать, как организован информационный ресурс. От того, как и кем организован ресурс, зависит работа других компонентов системы.

С точки зрения пользователя, плохо продуманные и плохо структурированные ресурсы требуют большего времени на освоение и из-за этого пользуются меньшей популярностью. Для построения подсистемы хранения информации на сервере нужно учитывать, как структурирована информация. Например, части одного документа могут физически находиться на серверах расположенных в разных городах и разных странах. Поэтому для построения эффективной подсистемы требуется точное описание структуры хранимых документов их типы.

Навигация и рубрикация. Услуга в первую очередь оценивается тем, насколько хорошо на сайте организована система навигации и четко структурирован материал. На большинстве сайтов рубрикация и навигация организованы однотипно, что позволяет достаточно легко ориентироваться в основных разделах. Типичным примером построения навигации может служить начальная страница на сайте Московского технического университета связи и информатики (рисунок 1.1). ий (ехнм<.и*с*мй ун*«ерс»ле« <.ыик и ииформьгг*«м* (МТУСИ; - Шйх&ию ¡Ыегпег ВзцЛоген

-г | ] X I Л« -.! г.

Найти } - ^ 16 ' ¡¿^укЖгсм'гоксН Почте - V Фотхи » % Я.ру ' Моею» «28 £|3 * ' одеичль-> Добро пажа. >Х Д*сг*««»»сжиое о&учеви . О Мосхоаскмй т<

МОСКОВСКИЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ СВЯЗИ И ИНФОРМАТИКИ

Оирук»ура университета

Образование н наука

Дополнительное образование Дистанционное образование Научна-иеследовт ельский центр Второе высшее образование

23.07.2008

Поступающим

Подача документ св

Конкурс

Филиалы

Приемная ««миссия

Международная деятельность

Международные связи МТУСИ

Отдел международных связей

Деканат по работе с иностранными студентами

Кафедра русского языка

Отдел ло сеязи с выпускниками 5

I?

8в<ПОИИ«ЙНИЯ фршповиков

На Факультете повышения квалификации и переподготовки продолжается набор на программы профессиональной переподготовки менеджеров высшей квалификации

Подробнее

20.06.2008

С 1 сентября 2008г Центр довузовской подготовки (ЦДВП) объявляет набор слуадателей на ?ми-месячные подггловительные курсы Занятия проводятся на двух территориях МТУСИ (по выбору слушателя) ул. Авиамоторная, д 8. ул Народного Ополчения, д 32 Подробнее

Учебные центры МТУСИ

Учебный центр Сиско Системс Италтел Трвйнинг Центр Эрикссин грейникг центр У чебный центр Алкетеяь Учебный центр Хуаезй НИУКЦ Метрсгог А/вдемия СКС Мекал$

Готово 5 ® Интернет ; Защищенный режим: >гл. -4 V >. /Г г | .Ьс. 1 .и* теши Щ'нтк? ш

Рисунок 1.1 — Система навигации интернет сайта На некоторых сайтах рубрикация построена иначе. При обращении к рубрике первого уровня автоматически появляется и перечень последующих рубрик, входящих в данный раздел (так называемые выпадающие или раскрывающиеся меню). В основном это рубрики описывающие структуру сайта. Они практически не затрагивают поиск информационных ресурсов. Переходя непосредственно к поиску ресурсов, приходится сталкиваться с определенными затруднениями. Чаще всего образовательные ресурсы размещаются в разделах «Библиотека», «Ресурсы» или «Проекты» на третьем или четвертом гипертекстовом уровнях интернет центров.

В ряде же случаев поиск информационных ресурсов оказывается исключительно непростой задачей. Они бывают «спрятаны» в самых неожиданных местах. Вопросы рубрицирования информационных ресурсов по учебно-образовательному принципу, к сожалению, пока на сайтах практически отсутствуют.

Анализ университетских сайтов с точки зрения организации на них системы навигации приводит к выводу, что это очень важный фактор в технологии организации сайтов и порталов.

Форум. Вторая по популярности услуга. Позволяет обсудить интересующую тему, получить отложенный ответ на свой вопрос. Форумов в информационно-образовательном ресурсе может быть несколько, они могут принимать форму «Дискуссионного клуба» или «Клуба по интересам».

Поисковые системы. Невозможно переоценить важность поисковых систем для полноценного использования информационных ресурсов. Используемые поисковые системы разнообразны, но возможности их очень схожи: они осуществляют полнотекстовый (контекстный) поиск по ключевому слову или по комбинации ключевых слов с оператором «И» или «ИЛИ». На значительном числе сайтов представлены справочники телефонов и адресов электронной почты подразделений, реже сотрудников, имеется возможность поиска (рисунок 1.2).

1Телефонный справочник МТУСИ 1п(етс£ ЕхрЫет — " в» *

Я|К1еХ " Я Н*нт* рОпыеы - ¡4}укйуогшке^ Почта » V-фотки »- £ ару » »: - г Ш + Мое»* о +28 О * *Т 1 А Ц - Й 3 & ¡:± - |||Годе*лд* > В*™вд6огг 0 Телефонный справоч- х Фк я БЗ * * СтР»м*Ч* " Сервис ▼

I щ^ад

ШШШт шшршт

-ж» ;„%Л>->-" ■

- Ч Паюс

Ипаты/ш:

У Снеди фамилий Среди названий разделов

I ЧНаздть 1

38

Шк ■ 'ШМ ■

Г# Ф Интернет \ Защищенный режим: кл.

100% да вг< >1С

Рисунок. 1.2 — Поисковая система интернет сайта

Интернет конференции. Являются расширенным вариантом такой услуги, как форум, однако, в отличие от него, позволяют обмениваться не только короткими сообщениями, но и большими по объему текстами (докладами и материалами по теме). Кроме того, обычно они снабжены собственными небольшими внутренними форумами по каждой теме конференции. Подобные интернет конференции обычно являются ограниченными во времени. Об их начале участники оповещаются заранее и имеют время подготовиться. Конференции могут быть дополнены не только текстовыми сообщениями, но и видео, и аудиофайлами. Учитывая сложность (техническую и организационную) осуществления подобного сервиса, Интернет конференции могут проводиться периодически или при необходимости для увеличения популярности ресурса.

Чат. Является упрощенным вариантом такой услуги, как Интернет конференция. В ресурсе может быть от одного до нескольких чатов. Чат позволяет общаться в реальном времени на заданные или свободные темы. При анализе статистики было выяснено, что активность использования этого сервиса на информационно-образовательных ресурсах невелика. Работают они в основном на сайтах, ориентированных на школьное или студенческое образование, и используются для проведения досуга.

Голосование. Является распространенной услугой, так как позволяет провести социологический опрос, установить рейтинг (например, вуза или обучающей программы), поднять тему для обсуждения. Как правило, на один вопрос предлагается несколько вариантов ответа. Голосование применяется и в целях увеличения посещаемости ресурса (например, для выяснения, какие именно сервисы пользователи хотели бы видеть на сайте).

Рассылка (подписка на получение новостей и других информационных материалов). Рассылка является эффективным средством экономии времени пользователя и обычно не воспринимается им как спам, так как сообщения начинают поступать только после того, как посетитель подтвердит подписку. При обзоре содержания подобных рассылок выяснилось, что только часть редакторов ресурсов присылает по электронной почте полные тексты новостей. Остальные предоставляют только ссылки на те или иные новости на своей странице. Последнее говорит о том, что рассылка плохо организована, так как подписываются на эту услугу именно для того, чтобы узнавать новости, не заходя на сам сайт.

Интерактивные обучающие ресурсы. Компьютерные технологии дают возможность создать такие обучающие средства, которые обеспечат активное участие обучаемого в процессе постижения новых знаний. Такого рода образовательные ресурсы принято называть интерактивными. Современные интерактивные обучающие программы могут использовать телекоммуникационные технологии, в частности, взаимодействуют с сервером разработчика в режиме реального времени. Такая обучающая программа может опираться на весьма значительные массивы информации, не создавая при этом для пользователя качественно неприемлемых технических условий (слишком большого времени загрузки, переполнения дискового пространства и т. п.).

Одним из вариантов интерактивной обучающей программы является тренажер. Современные тренажеры, как правило, используют принцип многоуровневого (поэтапного) обучения, при котором переход к более сложному уровню происходит лишь при успешном преодолении предыдущего уровня. В продвинутых тренажерах используется гибкая система подсказок, что обеспечивает дополнительный элемент интерактивности.

Виртуальные среды учебно-практической деятельности. Замена реальных лабораторий виртуальными явилась настоящей революцией в области технологий образования. Виртуальная лаборатория, дает большие возможности в постановке опытов и экспериментов, не ограниченных техническими, материальными, организационными и иными трудностями. Она предоставляет в единоличное распоряжение каждого обучаемого полноценный опытно-экспериментаторский инструментарий, открывающий пути к практически бесконечному числу вариаций параметров опыта и эксперимента. Кроме того, в виртуальной среде можно наблюдать идеальное протекание изучаемых процессов.

Виртуальные среды предназначены для решения различных учебно-экспериментаторских задач. Виртуальные лаборатории представляют собой целостный инструмент для проведения виртуальных лабораторных работ с возможностью сбора и анализа данных и обработки результатов работы на сервере. В виртуальных средах пользователь имеет возможность моделировать технологические процессы в режиме реального времени с обеспечением управления процессом, необходимого технического мониторинга и обработки результатов.

Рисунок 1.3 —. Виртуальная лабораторная работа

Компьютерные демонстрации. В повышении эффективности учебного процесса наглядно-иллюстративный материал играет, и всегда будет играть важнейшую роль. Широкое применение имеют компьютерные иллюстрации (слайды, плоская графика, сканированные фотографии и иные изображения). Развитие медиатехнологий вызвало к жизни такие специфические компьютерные иллюстративные ресурсы, как Power Point презентации, Р^эИ-иллюстрации. Размер подобных иллюстраций от нескольких единиц до сотен мегабайт.

Наиболее продвинутыми с точки зрения использования информационных технологий являются интерактивные демонстрации явлений, процессов, опытов. Такого рода демонстрации пользователь может получить в бесконечном числе вариантов, изменяя параметры контекста, в котором наблюдается данное явление или производится опыт. К классу компьютерных демонстраций можно отнести также учебные видеосюжеты, видеоуроки и видеоролики. Учебный фильм, как образовательная технология, не представляет собой ничего нового, однако электронные видеоресурсы имеют ряд преимуществ, главные из которых: удобство хранения и манипуляции ресурсом (доступ к произвольной точке), отсутствие амортизации (изнашиваемости), возможность дупликации, индивидуального использования и т. п.

Преимущественное распространение электронные видеоресурсы получили в курсах дистанционного образования, например в курсах «Телешколы» (www.teleschool.ru). Компьютерные демонстрации и модели в наибольшей степени применяются при обучении физике, химии и биологии. При высокой эффективности этой технологии в настоящий момент в российском сегменте Интернета имеется лишь весьма незначительное число качественных компьютерных демонстраций отечественного производства [8, 19, 27, 39, 54].

Электронные источники информации. С созданием персональных компьютеров стало ясно, что появились новые возможности работы с информацией, в том числе возможности ее хранения, поиска и передачи. Быстрая и удобная навигация по тексту, неограниченный объем «хранилища» информации, автоматический поиск — все это делает электронные массивы информации существенно более привлекательными, нежели массивы традиционные, бумажные. С развитием сети Интернет преимущества электронных источников информации стали еще более очевидными. Как правило, представляются в виде ссылки на электронный документ web страницу и прочее.

Справочно-информационные источники. В настоящее время в сети имеется весьма значительное число справочно-информационных источников, таких, как, словари-переводчики on-line (в российском сегменте Интернета наиболее распространены переводчики с английского и на английский), электронные (гипертекстовые) версии словарей, и энциклопедий.

Несомненным достижением в развитии этой технологии можно считать создание систем энциклопедий и словарей, дающих возможность комбинированного использования нескольких источников одновременно (например, пользователь может искать перевод слова на другой язык сразу по нескольким словарям, список которых формируется по его желанию). К достоинствам современных словарей-переводчиков можно отнести также широкий спектр параметров поиска. В качестве примера подобной системы можно привести "LingvoYandex.ru" [http://www.lingvo.yandex.ru].

Необходимо отметить, что до сих пор можно встретить источники информации (например, энциклопедии), построенные на совершенно неэффективном интерфейсе: слепая (постраничная) навигация, а также плохо сканированный текст статей.

Электронные библиотеки. В простейшем случае электронная библиотека содержит аннотированный библиографический каталог. Таких электронных библиотек в сети имеется огромное множество. Во многих библиотеках классических университетов проводятся работы по формированию электронных каталогов изданий, имеющихся в библиотечных фондах. В ряде случаев библиотеки региона объединяются в единую корпоративную библиотечную сеть, и тогда появляется возможность поиска литературы сразу во всех каталогах сети.

В настоящее время наблюдается тенденция к наполнению электронных библиотек не только библиографическими описаниями, но и полнотекстовыми документами, такими, как книги, учебники, учебные пособия, лекции, статьи, диссертации, материалы конференций и семинаров, рефераты и т. д. [8, 19, 27, 39, 54].

1' ЭК мг¥т;и Н*учиы* ©о«д; Зетрос тпамп !п1ете* Ьр1огег — " Е? X |

ЫаМ. ЬтпАяИ ш1 Поте » ® от» • Л Яр, . м Моей. »30 ВЗ

•¡4 1« - Д|Годаимь-> в»гя«6оя| \Х Д»СТвзд«ж«»о<>) Ж МТУСИ X Э * В * Й» " СП»««» • ё Сгртс - " I £

3<ияи|*ч«и«А (тлиог мтаси

Библиотека Московского Тежшческого Университета Связи и Информатики

1—1 I ф Запрос пт^зтяет. ткрг т* гг* I

Я" £ I &

1И» С" гг

4-

Ц ^ Иктрритт) режим: аде. \ 100%

ЙЕШЗЕ 1 Ш С ЭКМТУСИ • НЛ.Ч-. Щ Вътс гмвнег 16'*; из". ' $ • ш&жЩШ и* < <Р Ч .-< й

Рисунок 1.4 — Электронная библиотека МТУ С И Задача информатизации образовательной сферы и, в частности, создания единого образовательного пространства предполагает создание взаимосвязанной сети электронных библиотек с возможностью централизованного поиска по всему пространству сети. На настоящий момент такой системы не существует, однако число отдельных электронных библиотек неуклонно растет. За последнее время ряд зарубежных издательств предоставил некоторым российским научным и образовательным учреждениям доступ к полным текстам журнальных статей по самым разным дисциплинам. Кроме того, эти документы были размещены в электронных библиотеках некоторых научных и образовательных сайтов.

Файл Редактирование Просмотр Документ Инструменты Окно С пресса - ;Н ¡3

Содержание

Предисловие.51

Предисловие к русскому изданию.61

Посвящение.8

Об авторах —.8|

ПРОЛОГ .10

4.4. Выводы

1. Анализа временных распределений поиска web серверов показывает, что при расчетах пользовательской нагрузки на сервер центра дистанционного обучения, по прежнему необходимо учитывать слабость каналов Интернет в России. При разработке структуры центра дистанционного обучения не рекомендуется делать web-страницы очень большими, по возможности не следует использовать рисунки во весь экран. Не следует перегружать web-страницы большим количеством рисунков. Большие по объему страницы, насыщенные графическими элементами, требуют большого времени для загрузки, и делают процесс обучения неудобным либо невозможным. Также следует учитывать, что в случае обрыва соединения пользователь вынужден снова загружать web-страницы, в связи с этим рекомендуется большие по объему загрузки объекты (web-страницы, рисунки и прочее) разбивать на несколько объектов и соединять их гиперссылками.

2. Полученные, в результате моделирования пользовательской нагрузки на сервер центра дистанционного обучения, расчеты вероятностей финальных состояний нахождения пользователя на определенных уровнях структуры центра дистанционного обучения показали, как и предполагалось, что абонент большую часть времени будет находиться в состоянии загрузки учебного материала. Результаты анализа объёмов хранимых на сервере файлов позволяют сделать вывод о большой дисперсии в распределении среднего времени загрузки учебных материалов. Из этого можно сделать вывод, что в таком случае приближенные вычисления параметров дадут приемлемую оценку требуемых программных, аппаратных и телекоммуникационных ресурсов.

3. Результаты , математического моделирования структуры центра дистанционного обучения в условиях начального проектирования, представленные в виде рассчитанных вероятностей отказа системы при использовании центром дистанционного обучения одного сервера, применимы в качестве рекомендательных для решения задач проектирования сходных по задачам инфокоммуникационных систем, также в силу заложенной при расчетах возможности масштабирования, возможно применение полученных результатов при проектировании систем с использованием двух и более серверов.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Специфика функционирования сервера дистанционного обучения отличается от работы неспециализированных серверов. Увеличение мультимедийных возможностей сервисов центров дистанционного обучения влечет за собой появление новых специализированных требований к устройствам и системам связи, применяемых при построении центров дистанционного обучения. Нагрузка сервера дистанционного обучения сезонно дифференцирована, и в пиковые моменты может достигать значений приближенных к максимальным расчетным, что требует переоценки характеристик серверов центров дистанционного обучения с позиций систем массового обслуживания.

Для оценки производительности системы требуется анализировать информацию о нагрузке и выбрать параметры наиболее полно её характеризующие. Другими словами, необходимо построить модель нагрузки, отражающую поведение реальной нагрузки. Экспоненциальное распределение, которое часто используется при моделировании, не позволяет учитывать большой разброс объемов хранимых ресурсов. Распределение Парето обладает медленно убывающим «хвостом». Этот «хвост» позволяет достаточно хорошо описывать, имея одинаковое с экспоненциальным распределением среднее значение, разброс объёмов хранимых ресурсов. Для моделирования распределений с медленно убывающим хвостом используются модели СМО с несколькими классами. Различные классы служат для представления запросов к документам разного размера. Различные ресурсы обладают различной популярностью. Это влияет на нагрузку телекоммуникационной подсистемы. Любые ресурсы можно ранжировать, например, на первый ресурс приходится 20% от всех запросов, на второй 10% и т.д. Такое распределение соответствует закону Зипфа [50].

Для модели уровня системы были получены следующие формулы:

- вероятности нахождения системы в состоянии к или доля времени нахождения системы в состоянии к;

- коэффициента использования сервера;

- средней производительности сервера;

- среднего количества запросов на сервере;

- среднего времени отклика сервера; 5

- вероятности того, что заявка не будет обслужена.

Для расчета параметров образовательного центра необходимо знать время, которое абонент центра тратит во время обращения к ресурсам. Теория дискретных Марковских процессов и цепей Маркова, не удовлетворяет задачам расчета параметров образовательного центра. Время загрузки зависит от скорости подключения. Дополнительная нагрузка накладывается на канал, если учебная дисциплина связана с другой учебной дисциплиной и требуется загрузить блок другой учебной дисциплины. Построенная модель поведения пользователя центра дистанционного обучения и описанные в терминах теории массового обслуживания отдельные блоки этой системы могут быть использованы для адекватной настройки сервера и браузера пользователей, не позволяющие прерывать лишний раз соединение по признаку превышения порога ожидания.

Построенная математическая модель пригодна для анализа времени запроса \уеЬ-страниц и их загрузки, выведены распределения этого времени и отдельных его компонент. На основании рассмотрения самоподобных трафиков получены аналитические представления для плотностей распределения времен сетевого обмена и обработки запросов ВЫ8-серверами. Выведенные соотношения позволяют оценить вероятность выхода времени обслуживания на заданную границу и могут быть использованы для определения границ семантической прозрачности сети, приемлемой наиболее разреженной топологии размещения ВЫЗ-серверов и требования к каналам их обслуживания. Все эти характеристики кардинальным образом сказываются на сервисах типа мониторинга, обучения и т.п. и анализ трафика предложенными методами позволяет оптимизировать сетевую составляющую такого процесса. Кроме того, предложенная методика анализа трафика дополняет описанную в [8] и может быть обобщена на другие сетевые задачи.

Полученные, в результате моделирования пользовательской нагрузки на сервер центра дистанционного обучения, расчеты вероятностей финальных состояний нахождения пользователя на определенных уровнях структуры центра дистанционного обучения показали, как и предполагалось, что абонент большую часть времени будет находиться в состоянии загрузки учебного материала. Результаты анализа объёмов хранимых на сервере файлов позволяют сделать вывод о большой дисперсии в распределении среднего времени загрузки учебных материалов.

Из вышесказанного можно уверенно заключить, что в полученные в результате математического моделирования и последующего анализа методы вычисления параметров сервера дадут приемлемую оценку требуемых программных, аппаратных и телекоммуникационных ресурсов.

1. Ершов В.А. Кузнецов Н.А. Мультисервисные телекоммуникационные сети. М: Изд- во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2003. - 432 с: ил.

2. Корнеев В.В. Гареев А.Ф. Васютин С.В. Райх В.В. Базы данных. Интеллектуальная обработка информации. М.: "Нолидж", 2000. - 352 с ил.

3. Arlitt М. Williamson С. Web Server Workload Characterization: The Search for Invariants. Proc. ACM 1996 SIGMETRICS Conf. Measurement Comput. Syst. Philadelphia, Pennsylvania- May 1996. pp. 126-137

4. Barford P. Crovella M. Measuring Web Performance in the Wide Area http://www.es. bu.edu.tech reports.99-004-wi de-area- web-measurement.ps. Z

5. Введение в технологию ATM. / Пер. с англ. Под ред. В.О.Шварцмана. — М.: Радио и связь, 1997. 126 е.: ил.

6. Мардер Н.С. Нумерация в сетях электросвязи. М.: ИРИАС, 2004. -232 е.: ил. 48.

7. Шварцман В.О. Интеграция в электросвязи. М.: ИРИАС, 2001. -168 е.: ил.

8. Синева И.С. Моделирование распределений времени поиска и загрузки страниц в Internet./Труды Московского технического университета связи и информатики. М.: Инсвязьиздат, 2004. - С.44-50.

9. W.E. Leland, M.S. Taqqu, W.Willinger and D.V. Wilson. On the self-similar nature of Ethernet traffic (extemded version). IEEE/ACM Transactions of Networking, (TON), v.2 n.l, p. 1-15, Feb. 1994.

10. Шелухин О.И., Тенякшев A.B., Осин A.B. Фрактальные процессы в телекоммуникациях: Монография / Под ред. О.И. Шелухина. М.: Радиотехника, 2003. - 480 с.

11. Г.И. Линец, Л.А. Фомин, Н.А. Будко, А.И. Ватага. Учет влияния спектральных свойств трафика на параметры сети с технологией ATM // Электросвязь, №11. 2004. - С. 24-26.

12. Зюльков A.B., Зюльков И.А. Трафик радиосистем со случайным множественным доступом //Физика волновых процессов и радиотехнические системы, т.7, №2. 2006. - С.59-63

13. Андреев A.A. Калан C.JI. Краснова Г.А. Лобачев С.Л. Лупанов К.Ю. Поляков A.A. Скамницкий А. А. Солдаткин В.И.: Отв. Рел.

14. В.И. Солдаткин — Российский государственный институт открытого образования. М.: НИИЙ РАО, 2002. - Т.1. 676 с. Т.2 680 с.

15. Бернард С. Цифровая связь. Теоретические основы и практическое применение. 2-е издание .: Пер. с англ. — М.: Издательский дом "Вильяме", 2006 1104. с: ил. - Парал. Тит. Англ.

16. Боккер П. ВОН Цифровая сеть с интеграцией служб. Понятия, методы системы, пер.с нем. М: Радио и связь, 1991г. -304 с.

17. Бочаров П.П., Печенкин A.B. Теория массового обслуживания. — М.: Изд-во РУДН, 1995. 529 с, ил.

18. Бэкон Д. Харрис Т. Операционные системы. СПб.: Питер: Киев: Издательская группа BHV, 2007. — 800 е.: ил.

19. Вентцель Е.С., Овчаров Л.А. Теория случайных процессов и ее инженерное приложения. — Учеб. Пособие для вузов. — 2-е изд. стер. — М.: Высш. Шк, 2006. 423 с.

20. Вишневский В.М. Теоретические основы проектирования компьютерных сетей. М.: Техносфера, 2006. 512 с.

21. Гольдштейн Б.С. Сигнализация в сетях связи. В 2-х томах. — М.: Радио и связь, 2003 г: том 1 423с. том 2- 443 с.

22. Гультяев А. Визуальное моделирование в среде MATLAB: учебный курс. СПб.: Питер, 2000. - 432 с.

23. Ершов В.А. Кузнецов H.A. Мультисервцсные телекоммуникационные сети. М: Изд- во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2003. - 432 с: ил.

24. Киллелиа П. Тюнинг веб-сервера. 2-е изд. СПб.: Питер, 2003. — 528 с: ил. - (Серия «Для профессионалов»).

25. Корнышев Ю.Н. Пшеничников А.П. Харкевич А.Д. Теория телетрафика- М. Радио и связь, 2002. 272 с.

26. Корнеев В.В. Гареев А.Ф. Васютин СВ. Райх В.В. Базы данных. Интеллектуальная обработка информации. М.: "Нолидж", 2003. - 352 с ил.

27. Кришнамутри Б. Рексфорд Дж. Web-протоколы. Теория и практика.- М.:ЗАО «Издательство БИНОМ», 2005. 592 е.: ил.

28. Кульба В.В. Ковалевский С.С. Косяченко С.А. Сиротюк В.О. Теоретические основы проектирования оптимальных структур распределенных баз данных. Серия "Информатизация России на пороге XXI века". М.: СИНТЕП, 2002. - 660 с.

29. Лагутин B.C. Степанов С.Н. Телетрафик мультисервисных сетей связи. — М.Радио и связь, 2003 г. 320 с.

30. Лихтингерц Б. Я., Кузякин М.А. Росляков A.B. Фомичев СМ. Интеллектуальные сети связи. — М.: Эко-Трендз, 2004. — 220 с.

31. Мандельброт Б. Фрактальная геометрия природы. — М.: Институт компьютерных исследований, 2002. 656 с.

32. Менаске Д. Алмейда В. Производительность Web-служб. Анализ, оценка и планирование: Пер. с англ. СПб: ООО «ДиаСофтЮП», 2003. -480 с.

33. Портенко Н.И., Скороход A.B. Шуренков В.М. Марковские процессы. — М.: Итоги науки и техн. Соврем., пробл. Матем. Фундам. направления. — ВИНИТИ, 1989. 46.- 2 С.5 -248)

34. Прокис Дж. Цифровая связь. Пер. с англ. / Под ред. Д.Д.Кловского.i

35. М.: Радио и связь, 2006. 800 е.: ил.

36. Создание порталов на основе технологии Lotus Domino и Lotus K-Station // Программное обеспечение IBM душа электронного бизнеса /IBM. Lotus // CD. E-Edition, 2006

37. Столингс. В. Компьютерные системы передачи данных. 6-е издание.: Пер. с англ. — М.: Издательский дом «Вильяме», 2007. — 928 с. : ил. Парад. Тит. Англ.

38. Столингс. В. Современные компьютерные сети. 2-е издание.: — СПб.: Питер, 2006. 783 с: ил

39. Таненбаум.Э. Современные операционные системы. 2-е изд. — СПб.: Питер, 2006. 1040 с.

40. Таненбаум.Э. Компьютерные сети. — СПб.: Питер. — 2006. — 848 с.

41. Уолрэнд Дж. Введение в теорию сетей массового обслуживания: Пер. с англ. М.: Мир, 2003. - 336 с. ил.

42. Smith В. Barford P., Crovella М. Ф Analysis of a WWW Server. С Technical Report 96-018, 1996. http://www.cs.bu.edU/techreports/96-018-web-measurement-analvsis.ps.Z

43. Acharya S. Smith В. Parties P. Characterizing User Access To Videos On The World Wide Web Performance. Almeida V. Almeida J. Murta С Technical Report 96-018, 1996. http://www.cs.bu.edU/techreports/96-018-web-measurement-analvsis.ps.Z

44. Janevski T. Traffic Analysis and Design of Wireless IP Networks. Artech House 2007

45. Park K. W.Willinger, editors, Self-Similar Network Traffic and Performance Evaluation. John Wiley. 2006

46. Yates D. J. Almeida V. Almeida J.M. http://www.es.bu.edu/techreports/97-012-interaction-os-webserver.ps.Z

47. P. Baldi. P. Frasconi, P. Smyth. Modeling the Internet and the Web. John Wiley & Sons. Ltd. 2005

48. Hayes. Jeremiah F. Thimma V. J. Ganesh Babu. Modeling and analysis of telecommunications networks. John Wiley & Sons. Ltd. 2006

49. Sharon Evans. Telecommunications Network Modelling. Planning and

50. Design. The Institution of Electrical Engineers. 2006 British Telecommunications

51. Roger Ackerley. Telecommunications Performance Engineering. The Institution of Electrical Engineers. 2006 British Telecommunications pic

52. Josh Beggs. Dylan Thede. Designing Web Audio.2007 O'Reilly & Associates, Inc

53. Orfali R. Harkey D. Edwards J. Clien/Server Survival Guide. 3t<! ed. John Wiley and Sons, New York. 2003.

54. К. Дж. Дэйт. Введение в системы баз данных. 6-е издание: СПб.; Издательский дом "Вильяме", 2004. 480 е.: ил.

55. Arlitt М. Williamson С. Internet Web Servers: Workload characterization and Performance Implications. IEE/ACM Transaction on Networking. 5(5): 631 -645. October 2007.

56. WWW Server. Almeida V. Almeida J. Murta С Technical Report 96-018. 2006.55. http:\\www .cs.bu.edu techreports 96-018-web-measuremem-analv.sis.ps.Z

57. Cunha C, Bestavros A. Crovella M. Characteristics of WWW Client-based Traces. Tech. rep BU-CS-06-010, Computer Science Department, Boston University. Nov.2006

58. Jonson J. Web Bloopers: 60 Common Web Design Mistakes and How to Avoid Them. Morgan Kaufmann Publishers. 2006

59. Menasce D. Almeida V. Dowby L. Capacity Planning and Performance Modeling: From Mainframe to Client-Server Systems. Prentice HalL Upper Saddle Ri\er. New Jersy. 2004

60. Orfali R. Harkey D. Edwards J. Clien/Server Survival Guide. 3rJ ed. John Wiley and Sons. New York. 2005.

61. Раскин. Д. Интерфейс: новые направления в проектировании компьютерных систем. Пер. с англ. — СПб: Символ-Плюс, 2005. — 273 с. ил.

62. Erol Gelenbe Ed. Erol Gelenbe System Performance Evaluation: Methodologies and Applications CRC Press (March 24. 2005)

63. Donald Norman. The Design of Everyday Things. Currency: Reissue edition (February 1,2005)

64. Jason Cole. Using Moodle O'Reilly 2007

65. Harkey D., Williamson C., Nature of Ethernet traffic//Computer Communications Review, 2007:25,p.156-159.

66. D. Edwards J. Dylan Thede. http://www.es.bu.edu/techreports/97-012-interaction-os-webserver.ps.Z

67. Цыбаков Б.С. Модель телетрафика на основе самоподобного случайного процесса. М.: Радиотехника, 2006. - № 5. - С. 24-31.

68. Нейман В.И. Новое направление в теории телетрафика. // «Электросвязь», 2006.-№7.-С. 27-30.

69. Norros I. The Management of Large Flows of Connectionless Traffic on the Basis of Self-Similar Modeling // ICC '95, IEEE International Conference on Communications. Seattle, 2005.

70. Ryu B.K. Fractal Network Traffic: From Understanding to Implications. Ph.D. thesis. Columbia University, 2006. - 143 p.

71. М.Н.Петров, Д.Ю. Пономарев. Самоподобие в системах массового обслуживания с ограниченным буфером. // "Электросвязь", 2008. — №2. — С. 35-39.

72. D. Anick, D. Mitra, М.М. Sondhi, "Stochastic Theory od a Data-Handling System with Multiple Sources", Bell System Technical Journal 61, 1871-1894, 2003.

73. J. Beran, "Estimation, Testing and Prediction for Self-Similar and Related Processes", PhD Thesis, ETH Zurich, Switzerland, 2006.

74. J. Beran, "Statistical Methods for Data with Long-Range Dependence", Statistical Science 7, No. 4, 2005.

75. J. Beran, R. Sherman, M. S. Taqqu, W. Willinger, "Variable-Bit-Rate Video Traffic and Long-Range Dependence", accepted for publication in IEEE Trans, on Networking, subject to revisions, 2006.

76. J. Beran, N. Terrin, "A Multivariate Central limit Theorem for Long-Memory Processes with Statistical Applications", preprint, 2006.

77. M. Casdagli, "Chaos and Deterministic versus Stochastic Non-Linear Modelling",/. Roy. Statist. Soc. 54,Series B, 303-328, 2007.

78. S. Chatterjee, M. R. Yilmaz, "Chaos, Fractals and Statistic", Statistical Science 7, 49-68, 2006.

79. R. Dahlhaus, "Efficient Parameter Estimation for Self-Similar Processes", Ann. Statist. 17, 1749-1766, 2004.

80. A. Erramilli, R. P. Singh, "Application of Deterministic Chaotic Maps to Model Packet Traffic in Broadband Networks", Proc. 7th,ITC Specialists Seminar, Morristown, NJ, 8.1.1-8.1.3, 2005.

81. A. Erramilli, R. P. Singh, "An Application of Deterministic Chaotic Maps to Characterize Packet Traffic", preprint, 2006.

82. L. Giraitis, D. Surgailis, "On Shot Noise Processes Attracted to Fractional Levy Motion", in: Stable Processes and Related Topics, S. Cambanis, G. Samorodnitsky, and M. S. Taqqu (Eds.), Birkhauser, Boston, 261-273, 2007.

83. R. M. Metcalfe. D. R. Boggs, "Ethernet: Distributed Packet Switching for Local Computer Networks", Communications of the ACM 19, 395-404, 2006.

84. R. L. Smith, "Estimating Dimensions in Noisy Chaotic Time Series", J. Roy. Statist. Soc. 54, Series B, 329-351, 2008.

85. K. Sriram, W. Whitt, "Characterizing Superposition Arrival Processes in Packet Multiplexers for Voice and Data", IEEE Journal of Selected Areas in Communications 4, 833-846, 2005.

86. D. Veitch, "Novel Models of Broadband Traffic", preprint, 2007.