Методология создания, моделирования и адаптации корпоративных функционально-ориентированных сетей

Сафонова, Ирина Евгеньевна

Системы, сети и устройства телекоммуникаций

автореферат диссертации по радиотехнике и связи, 05.12.13, диссертация на тему:Методология создания, моделирования и адаптации корпоративных функционально-ориентированных сетей

доктора технических наук: Сафонова, Ирина Евгеньевна
город: Москва
год: 2010
специальность ВАК РФ: 05.12.13
цена: 450 рублей

Диссертация по радиотехнике и связи на тему «Методология создания, моделирования и адаптации корпоративных функционально-ориентированных сетей»

Автореферат диссертации по теме "Методология создания, моделирования и адаптации корпоративных функционально-ориентированных сетей"

ли - о 139

На правах рукописи

САФОНОВА Ирина Евгеньевна

МЕТОДОЛОГИЯ СОЗДАНИЯ, МОДЕЛИРОВАНИЯ И АДАПТАЦИИ КОРПОРАТИВНЫХ ФУНКЦИОНАЛЬНО-ОРИЕНТИРОВАННЫХ СЕТЕЙ

Специальность 05.12.13 - Системы, сети и устройства телекоммуникаций

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

Москва-2010

Работа выполнена в Государственном образовательном учреждение высшего профессионального образования «Московский государственный институт электроники и математики (технический университет)»

Научный консультант:

Официальные оппоненты:

Ведущая организация:

доктор технических наук, профессор Вишнеков Андрей Владленович

доктор технических наук, профессор Свиридов Александр Петрович

доктор технических наук, профессор Дегтярев Сергей Викторович

доктор технических наук, профессор Царегородцев Анатолий Валерьевич

Государственное учреждение высшего профессионального образования Рязанский государственный радиотехнический университет (РГРТУ)

Защита состоится « » /жг^Я?.* 2010 года в /6 часов на заседании диссертационного совета Д 212.133.06 Московского государственного института электроники и математики (технического университета) по адресу: 109028, Москва, Б.Трехсвятительский пер., дом 3, МИЭМ.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Московского государственного института электроники и математике (технического университета).

Автореферат разослан « ТО » 2010 года.

Ученый секретарь

диссертационного совета Д 212.133.06 канди дат технических наук, профессор

Н.Н.Грачев

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность проблемы. В настоящее время высокими темпами происходит развитие сетей телекоммуникаций, являясь частью инфраструктуры экономики, они играют чрезвычайно важную роль в развитии общества.

Для России, как и для многих стран, характерно корпоративное разделение сетей. Корпоративная сеть- это коммуникационная система, принадлежащая и/или управляемая единой организацией (корпорацией). В состав такой сети входят различные типы компьютеров, несколько типов операционных систем, множество приложений, а также различное коммуникационное и технологическое оборудование (измерительные приборы, роботы, сборочные линии и т.п.). К передаче информации в корпоративных сетях имеют прямое отношение телефонные сети, спутниковые системы связи, системы сотовой радиосвязи. Абонент корпоративной сети может быть не только пользователем, но и оператором процесса обмена. На основе достижений в области цифровых технологий идет процесс конвергенции и интеграции компьютерных и телекоммуникационных сетей в единую информационно-телекоммуникационную систему. Сетевая конвергенция позволяет более эффективно организовать работу корпоративных сетей, снизить расходы на их поддержку, упростить взаимодействие между абонентами.

Корпоративные сети тесно связаны с реальным бизнесом предприятий, что накладывает отпечаток на их построение, а учитывая определенную направленность в работе корпораций и их функциональную организацию можно говорить о корпоративных функционально-ориентированных сетях, которые предназначены для решения определенных корпоративных задач. Такими сетями являются банковские сети, сети энергетических компаний и другие. В каждом конкретной случае сеть не является универсальной, а ориентирована на решение определенных функциональных и прикладных задач. Сеть должна удовлетворять характеристикам этих корпоративных задач, а создание универсальных сетей в настоящее время становится экономически и технически не оправданным.

Перечень услуг, предъявляемых к сетям, и требования к качеству этих услуг постоянно возрастают, содержание корпоративной информации, интенсивность ее потоков и способы обработки постоянно меняются, появляются технические, технологические и организационные новинки (например, технологии NGN, MPLS, и т.д.), которые необходимо использовать в сети для поддержания ее в состоянии, соответствующем требованиям времени. Это означает, что необходима адаптация сетей к изменяющимся условиям.

можно провести весь комплекс мероприятий по моделированию, созданию и адаптации таких сетей. Отсутствие методологии приводит к возникновению самых разнообразных подходов к их реализации, базирующихся на интуиции и опыте разработчиков, при этом используется множество технологий построения, стандартов, различных методик и моделей, что ведет к построению «избыточных» сетей, к росту их стоимости и увеличению сроков реализации. Для решения этой проблемы необходимо разработчику предоставить возможность в рамках единой методологии проводить весь комплекс мер по созданию, моделированию и адаптации сетей на базе уже имеющихся известных наработок в этой области. Следовательно, разработка научных основ создания, моделирования и адаптации корпоративных функционально-ориентированных сетей обусловлена технико-экономической целесообразностью.

Создание и адаптация сетей должны сопровождаться опережающим развитием фундаментальной теории в этой области знаний. Автором были изучены различные направления и учтено все лучшее из мирового и отечественного опыта по соответствующим вопросам. На основании этого был сделан вывод о том, что к настоящему времени имеется множество эффективных методов и моделей для решения проблем, возникающих при разработки сетей, но эти модели и методы разрознены и с их помощью можно решать лишь ограниченное число задач. Современные средства моделирования сетей, использующие некоторые существующие модели и методы, требуют много вычислительных ресурсов и не позволяют полно и адекватно решать поставленные перед разработчиками сетей проблемы. Разрозненные, разнотипные модели в недостаточной степени отражают реальные характеристики современных сетей, и на сегодняшний момент имеется потребность в создании адекватной модели корпоративной функционально-ориентированной телекоммуникационной сети, базирующейся на системе моделей. Высокое качество технических характеристик сети может быть достигнуто только в том случае, когда отдельные методы и модели объединены на основе системного подхода в единый моделирующий комплекс, охватывающий большую часть задач, возникающих при создании и адаптации. Нужен подход, позволяющий объединять отдельные модели сетей в едином комплексе, а это значит, что существует необходимость в разработке методологической базы для организации взаимодействия моделей. Следовательно, необходима разработка новых, более эффективных методов моделирования для корпоративных функционально-ориентированных сетей.

Создание и адаптация связаны с оптимизацией и принятием решений, как на уровне отдельных частных задач, так и для всей сети в целом. Основное внимание здесь следует сосредоточить на выборе альтернативных сетевых решений, средств их реализации и определении наиболее эффективного или базового варианта сети. Эта проблема является не только наиболее сложной, но и узловой, поскольку ошибка в исходных позициях при разработке сети зачастую не всегда может быть исправлена без существенных материальных затрат. Следовательно, нужны методы, которые позволяли бы уже на самых ранних этапах создания и адаптации сетей достаточно правильно выбрать их параметры и структуру, а также оценивать различные характеристики качества, с тем, чтобы получить сетевое решение, не требующее серьезных изменений в будущем.

Учитывая вышесказанное, необходима новая методология, которая в отличие от уже существующих походов, позволяет:

1) адекватно и с наименьшими затратами комплексно решать проблемы создания и адаптации сетей, моделировать сети, а также их элементы (включая устройства), проводя многовариантные расчеты и анализ альтернативных сетевых решений с целью выбора оптимального варианта;

2) решать как отдельные задачи создания и адаптации (например: расчет производительности канала связи, времени задержки распространения сигнала по кабелю, выбор корпоративной СУБД и другие), так и моделировать, проводить расчеты и анализ всей сети;

3) обеспечивать многоуровневое моделирование при адекватном отображении заданных свойств сети, используя существующие эффективные методы и модели для решения задач создания и адаптации, а также вводить и применять, наряду с уже имеющимися, новые модели;

4) осуществлять организацию взаимодействия моделей и их согласование по параметрам и характеристикам сети, времени счета, точности и единицам измерения, интегрируя модели в зависимости от конкретной ситуации для поэтапного совершенствования модели всей сети;

5) проводить разработки для широкого спектра сетей, обрабатывать данные больших размерностей (тысячи факторов и состояний сети), обеспечивая эффективную вычислимость на основе имеющихся данных и получение достоверных результатов.

В соответствии с этим диссертация направлена на решение крупной научной проблемы, которая заключается в совершенствовании теоретической базы создания, моделирования и адаптации корпоративных функционально-ориентированных телекоммуникационных сетей, и имеет важное хозяйственное значение, так как именно сети телекоммуникаций, во многом определяют развитие страны.

При решении данной проблемы автор в своих исследованиях опирается на труды российских и зарубежных ученых, которые внесли большой вклад в развитие телекоммуникационных сетей - Л.Клейнрок, А.Гарсиа-Диас, В.М.Вишневский, А.И.Герасимов, А.И.Русаков, А.Н.Назаров, Ю.В.Семенов,

A.С.Мендкович, Б.В.Гнеденко, Б.П.Филин, В.А.Богатырев, В.А.Ершов,

B.М.Терентьев, В.С.Заборовский, В.С.Лагутин, В.Столлингс, Г.Г.Яновский, Г.П.Башарин, Г.П.Захаров, Г.Хелд, А.Н.Тихонов, Д.В.Куракин, Д.Г.Михалев, Д.Филлипс, И.А.Мизин, К.Н.Максимов, М.Н.Петров, М.Спортак, М.Шварц, Н.А.Кузнецов, Н.А.Соколов, О.И.Бронштейн, С.Н.Степанов, С.Фейт, Э.А.Даниэлян, Эд.Уилсон и другие ученые.

Проводимые исследования актуальны как в настоящее время, так и на обозримую перспективу развития сетей телекоммуникаций.

Цель и задачи исследований

Целью диссертационной работы является разработка единой методологической базы для исследования, создания, моделирования и адаптации корпоративных функционально-ориентированных сетей, позволяющей сократить сроки и затраты на их реализацию и повысить эффективность функционирования.

Для достижения поставленной иели потребовалось решить следующие научные задачи:

1) проанализировать тенденции развития телекоммуникационных сетей (в том числе на основе концепции NGN), исследовать процессы конвергенции и интеграции телекоммуникационных и компьютерных сетей,

2) провести анализ стратегических проблем создания, моделирования и адаптации корпоративных функционально-ориентированных сетей, проанализировать предъявляемые к ним требования и определить основные критерии оценки их качества;

3) определить основополагающие характеристики и требования, предъявляемые к моделям сетей;

4) разработать методологические принципы создания и анализа функционально-ориентированных сетевых архитектур на основе моделирования их элементов;

5) разработать методы организации взаимодействия и согласования моделей;

6) разработать метод многовариантного синтеза сетевых решений;

7) для решения частных задач создания и адаптации разработать эффективные с точки зрения затрат машинного времени, легко адаптируемые к изменению функциональных зависимостей и дающие близкие к оптимальным, теоретико-расчетные методы и модели оценки основных характеристик сетей;

8) разработать методы, позволяющие оценивать эффективность альтернативных сетевых решений и методы выбора базового варианта сети в различных информационных ситуациях;

9) разработать программное обеспечение системы синтеза и адаптации корпоративных функционально-ориентированных сетей.

Методы исследования

Методы исследования базируются на теории проектирования объектов связи, теории систем и сетей массового обслуживания, теории графов, теории потоков в сетях, теории принятия решений и оптимизации, теории исследования операций, теории вероятности и математической статистики. В работе также использовались экспериментальные методы, применяемые в современных телекоммуникационных сетях - пассивные и активные измерения.

Основные научные положения, выносимые на защиту

1) методологические принципы создания и адаптации корпоративных функционально-ориентированных сетей;

2) метод многовариантного синтеза сетевых решений;

3) научный подход к моделированию корпоративных функционально-ориентированных сетевых архитектур, основанный на построении комплекса математических моделей элементов сетей;

4) концепция организации взаимодействия моделей сетевых элементов;

5) многоуровневая графовая модель сети;

6) теоретико-расчетные методы и модели оценки основных характеристик сетей, необходимые для решения частных задач создания и адаптации;

7) методы принятия сетевых решений и выбора концептуального (базового) варианта сети для различных информационных ситуаций.

Научная новизна исследований

Заключается в разработке новых эффективных методов создания, моделирования и адаптации телекоммуникационных сетей. В результате проведенных исследований получены новые научные результаты:

1) сформулировано определение корпоративной функционально-ориентированной сети, выявлены характерные проблемы и задачи, возникающие при создании, моделировании и адаптации таких сетей;

2) предложен и обоснован научный подход к моделированию корпоративных функционально-ориентированных сетей, связанный с построением иерархического моделирующего комплекса, где отдельные модели сетевых элементов объединены на основе системного подхода в единый комплекс, охватывающий все или большую часть задач, возникающих при создании и адаптации, что позволяет более экономично решать поставленные перед разработчиками сетей проблемы, эффективно моделировать сети и сетевые элементы, требуя значительно меньше вычислительных ресурсов;

3) выдвинута новая научная концепция организации взаимодействия моделей сетей и их элементов, с помощью, которой осуществляется взаимодействие и согласование разрозненных, разнотипных моделей и параметров сетей, а также проводится калибровка необходимых данных;

4) для реализации этой концепции предложены: эффективная методика оценка точности математических моделей, методика подготовки и анализа модельных данных, модифицированный метод регрессии на главные компоненты, алгоритм сопряжения параметров моделей и многоуровневая графовая модель сети, позволяющая определять взаимосвязь и взаимовлияния частных задач создания и адаптации, параметров и характеристик сетей;

5) предложен метод многовариантного синтеза сетевых решений, позволяющий проводить многовариантные расчеты в режиме диалога и использовать творческие возможности разработчика сети;

6) обоснованы и разработаны новые эффективные теоретико-расчетные методы и модели оценки основных характеристик сетей для решения частных задач создания и адаптации, которые в отличие от уже существующих, позволяют обоснованно планировать и прогнозировать стратегию развития сетей;

7) предложены методы оптимизации и принятия сетевых решений для условий определенности и неопределенности исходной информации, предназначенные для выбора оптимального варианта сети из множества альтернативных.

Практическая значимость работы состоит:

- в создании методических материалов по моделированию телекоммуникационных сетей;

- в разработке методики по классификации моделей телекоммуникационных сетей на основе многоуровневого их представления, оценки критериев качества и анализа решаемых задач;

- в применении, разработанных методов для создания новых и адаптации имеющихся сетей в учреждениях и организациях страны;

- в разработке инструментальных средств для исследования и выбора

эффективных сетевых решений;

- в создании, на основе предложенной методологии, системы синтеза и адаптации корпоративных функционально-ориентированных сетей;

в разработке технических рекомендаций по созданию автоматизированных систем проектирования телекоммуникационных сетей;

- результаты диссертационной работы могут быть полезны сетевым администраторам, так как позволяют проводить исследования и анализ сетей, оценивать необходимые сетевые параметры и характеристики.

Достоверность научных результатов подтверждается:

- данными об успешном практическом применении результатов диссертации при разработке сетей;

- корректностью вывода математических зависимостей для расчета сетевых параметров;

- использованием результатов анализа состава и возможностей современных и перспективных средств и методов моделирования телекоммуникационных сетей при проведении теоретических исследований и построении адекватных математических моделей, что позволяет учесть специфику их применения;

- полученные научные результаты обеспечены математическими доказательствами или экспериментальной проверкой и согласованы с имеющимися результатами других авторов, опубликованными в отечественной и зарубежной литературе.

Основание для выполнения работы

Работа явилась обобщение результатов исследований автора в период с 2000 года по настоящее время и выполнена в Федеральном государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Московском государственном институте электроники и математики» (техническом университете). Основные результаты исследований получены в ходе выполнения следующих госбюджетных НИР: «Разработка элементов теории и методов принятия технических решений в САПР сетей ЭВМ» № гос.регистрации РК 01200204915; «Разработка элементов теории многоцелевой оптимизации в задачах проектированил сетей ЭВМ» № гос.регистрации РК 01200302727; «Разработка математических моделей объектов проектирования для систем поддержки принятия технических решений корпоративных сетей» № гос.регистрации РК 01200406224; «Разработка методов комплексирования моделей представления функционально-ориентированных сетей для автоматизированной системы обеспечения надежности и качества электронной аппаратуры» № гос.регистрации РК 01200502551; «Создание методологии автоматизированного формирования и принятия концептуальных предпроектных решений при разработке корпоративных функционально-ориентированных сетей и проектировании электронной аппаратуры» № гос.регистрации РК 01200602336.

Реализация результатов работы

Теоретические и практические результаты исследований внедрены и использовались:

- в в/ч 32382 при проведении НИР «Каскад»;

- в Автономной некоммерческой организации «Региональный учебный информационный центр», что позволило адаптировать локальную сеть Центра, определить оптимальную структуру узла связи, оценить пропускную способность канала связи, выбрать оптимальные способы подключения к первичным Internet-провайдерам;

на Федеральном государственном унитарном предприятии «Научно-исследовательский институт «Аргон», что позволило повысить эффективность функционирования сети предприятия, обеспечить необходимую производительность, надежность, поддержку различных видов трафика, совместимость и управляемость.

- в ЗАО Научно-производственной фирмы «Информационные и сетевые технологии» в рамках работы по проектированию и созданию широкополосных беспроводных сетей, а также при проведении НИР: «Разработка новых беспроводных телекоммуникационных средств передачи мультимедийной информации на основе лазерной и радио технологий» и «Разработка проекта широкополосного беспроводного доступа к информационным ресурсам ГПНТБ России»;

- в учебном процессе Федерального государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Московский государственный институт электроники и математики» (технический университет) при чтении дисциплин «Сети ЭВМ и средства телекоммуникаций», «Коммуникационное оборудование сетей», «Локальные вычислительные сети», «Проектирование систем и сетей», «Основы построения объединенных сетей», «Технические средства сетей ЭВМ» для студентов специальности 230101 «Вычислительные машины, комплексы, системы и сети».

Практическое использование результатов диссертационной работы подтверждено соответствующими актами.

Апробация работы

Основные положения диссертационного исследования регулярно докладывались и обсуждались на научных конференциях, семинарах и совещаниях, в том числе на: Международной научно-технической конференции «Системные проблемы качества, математического моделирования и информационных технологий», Москва-Сочи, 1999; 2-й Всероссийской научно-методической конференции «Образование XXI века: инновационные технологии, диагностика и управление в условиях информатизации», Красноярск, 2000; Международной научно-технической конференции, посвященной 80-летию гражданской авиации России «Гражданская авиация на современном этапе развития науки, техники и общества», Москва, 2003; Международной конференции «Information and Telecommunication Technologies in Intelligent Systems», Barcelona (Spain), 2003; I Всероссийской конференции «Инновации, качество, образование», Москва, 2003; Международной конференции "Information and Telecommunication Technologies in Intelligent Systems", Theoretical Footings Of Information Systems Barcelona, (Spain), 2004; Международной научно-технической конференции, посвященной 35-летию со дня основания МГТУГА «Гражданская авиация на современном этапе развития науки, техники и общества», Москва, 2006; IX научной конференции МГТУ «СТАНКИН» и «Учебно-научного центра

математического моделирования МГТУ «СТАНКИН» - ИММ РАН» по математическому моделированию и информатике, Москва, 2006.

Публикации

Основные положения диссертационной работы непосредственно отражены в 86 публикациях, в том числе: 1 монографии, в 14 статьях, опубликованных в журналах, входящих в перечень ВАК России, 45 статьях в других рецензируемых журналах, 9 трудах конференций, 12 учебно-методических работах, зарегистрировано 5 объектов интеллектуальной собственности. В работах, опубликованных в соавторстве, соискателю принадлежит ведущая роль при постановке задачи, разработке метода ее решения и обобщении полученных результатов.

Структура и объем работы

Диссертация состоит из введения, шести глав, заключение, списка литературы и приложений.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность работы, определена ее цель и задачи исследования, научная новизна, основные положения, выносимые на защиту, практическая значимость полученных результатов, изложено краткое содержание глав.

В первой главе проведены обзор, исследование состояния и перспектив развития российских и зарубежных телекоммуникационных сетей. Исследования показали, что большинству современных корпораций требуется развитая телекоммуникационная инфраструктура, объединяющая кабельные, беспроводные сети центральных офисов с региональными филиалами в единое информационное пространство для передачи различной информации.

Были проанализированы тенденции развития телекоммуникационных сетей следующего поколения - Next Generation Networks (NGN), показано, что весь комплекс проблем по эффективной эволюции от традиционных сетей телекоммуникаций к NGN, весьма актуален на сегодня для корпоративных сетей и должен отражать концепцию «неразрушающего перехода к NGN», т.е. постепенный перевод отдельных сетевых элементов на новые технологии без кардинальной смены всей инфраструктуры телекоммуникаций. Исследованы процессы конвергенции и интеграции компьютерных и телекоммуникационных сетей, являющиеся закономерным этапом в их развитии. Показано, что сетевая конвергенция позволяет создать единую корпоративную телекоммуникационную среду; более эффективно организовать эксплуатацию сетей, снизив расходы на поддержку и, обеспечив надежность и стабильность их функционирования, повысить качество и эффективность использования телекоммуникационных сервисов.

Представлена классификация сетей. Сформулировано определение корпоративной функционально-ориентированной сети. Исследованы характеристики сетей, определены, предъявляемые к ним требования и основные критерии оценки качества (критерии оптимизации): К\ - производительность, К2 -надежность и безопасность, К3 - расширяемость, К^ - масштабируемость, Ks -

прозрачность, К& - поддержка разных видов трафика, ^ - управляемость, Кг -совместимость. Выявлены и проанализированы характерные стратегические проблемы и частные задачи, возникающие при создании и адаптации таких сетей.

Дана формальная постановка научной проблемы и определены основные этапы ее решения. Введено определение концептуального (базового) сетевого решения ХкрГ:

Х*Рг = {ХрпХРрг, Х^рг}, (1)

где Хрг - совокупность «наименований» параметров и характеристик, определяющих сеть; конкретные числовые значения дискретных - хРрг и непрерывных параметров - )Срг (возможно наличие логических переменных).

Общую проблему, связанную с созданием и адаптацией корпоративных функционально-ориентированных сетей, целесообразно решать с помощью процедуры декомпозиции, где общая проблема представляется как решение последовательности частных задач, на основании критериев оценки качества сетей и анализа статистических данных необходимо выявить и классифицировать эти частные задачи, а также определить методы и модели их решения.

При создании крупных территориально-распределенных корпоративных функционально-ориентированных сетей процесс их разработки и ввода в действие охватывает большой интервал времени. Возникают проблемы создания и адаптации сети как развивающейся системы. Для этого необходимо учитывать рост потребностей абонентов в переработке информации с течением времени, изменение технико-экономических характеристик средств сети и т.п., отсутствуют достоверные исходные данные, например интенсивность потоков сообщений пользователей и распределение длин сообщений. Погрешность оценки этих величин может достигать более 100%, что порождает проблемы создания и адаптации сети в условиях неопределенности. Для разрешения этих и многих других проблем, необходимо проводить многовариантные расчеты. Такие многовариантные расчеты должны проводиться в режиме диалога, а при определении характеристик сети нужно располагать соответствующими моделями их расчета. Следовательно, необходима разработка метода многовариантного синтеза сетевых решений.

Создание и адаптацию корпоративных функционально-ориентированных сетей целесообразно проводить с использованием теории построения сложных систем. В соответствии с положением этой теории выделяются три основных этапа:

1 - определение критериев оптимизации;

2 - математическое моделирование сети;

3 - принятие концептуального сетевого решения (оптимального с точки зрения разработчика).

Базовым средством решения поставленной общей научной проблемы является создание комплекса моделей - Мсети- Решение общей научной проблемы создания и адаптации корпоративных функционально-ориентированных сетей на основе моделирующего комплекса представлено на рисунке 1.

НАУЧНАЯ ПРОБЛЕМА

ЭТАПЫ РЕШЕНИЯ

Постановка обшей научной проблемы

ОБЩИЕ ПРИНЦИПЫ РЕАЛИЗАЦИИ И МЕТОДЫ РЕШЕНИЯ

! Этап.

КРИТЕРИИ ОПТИМИЗАЦИИ

II Этап.

МОДШ1РОИЛ1ШЕ

111 Этап.

принятии

РЕШЕНИЯ

Определение критериев оценки качества сетей (критериев оптимизации)

Решение поставленной общей научной проблемы на основе моделирующего комплекса Л/ссти

Многовариантный синтез сетевых решений при создании и адаптации сетей

■ Анализ теоретических и экспериментальных исследовании: классификация критериев оптимизации и выявление их взаимосвязи.

■ Принцип декомпозиции:

анализ и классификация частных задач создания и адаптации.

■ Принцип иерархии и многоуровневого моделирования:

методы и модели решения частных задач создания и адаптации; моделирование элементов сети.

■ Принцип организации взаимодействия моделей сетевых элементов: согласование моделей, калибровка, сопряжение параметров моделей, анализ

графовой модели сети в процессе организации взаимодействия моделей.

Mei

фор

ы принятия сетевых решении:

юмирования и принятия сетевых решений для различных условий исходной ии: выбор базового варианта сети.

Концептуальное (базовое) сетевое решение

Рис. 1 - Решение общей научной проблемы

Реализация моделирующего комплекса базируется на следующих общих принципах: принцип декомпозиции, принцип иерархии и многоуровневого моделирования сетей, принцип организации взаимодействия моделей сетевых элементов.

Проблемы создания и адаптации сетей во многом схожи, поэтому адаптацию существующих сетей рационально проводить на основе многовариантного синтеза сетевых решений с учетом уже имеющейся сети и изменившихся условий, согласно принципам модульности, стандартизации, открытых систем и QoS. В связи с этим в данной главе разработан метод многовариантного синтеза сетевых решений на основе моделирующего комплекса. На рисунке 2 представлен процесс многовариантного синтеза концептуального сетевого решения.

Во второй главе обоснована разработка моделирующего комплекса, сформулированы, предъявляемые к нему требования, определено функциональное назначение.

Реализация моделирующего комплекса базируется на многоуровневом представлении сети - иерархической системы нескольких взаимодействующих уровней, соответствующих определенному классу практических задач создания и адаптации с учетом критериев оценки качества. Дано отображение этих задач на многоуровневую архитектуру сети и предложена их классификация. Принцип определения соответствия задач создания и адаптации основан на анализе теоретических и экспериментальных исследований и заключается в выявлении характерных для каждого уровня иерархии критериев оценки качества. Показано соответствие уровней иерархии корпоративной функционально-ориентированной сети уровням эталонной модели OSI и уровням базовой эталонной модели телекоммуникационной сети следующего поколения NGN.

Требования, предъявляемые сети

Цель

Постановка проблемы создания сети

Вводимые параметры сетей

Критерии оценки качества Статистические данные Стандарты Нормативно-справочная : информация ;

тщШшшт

Анализ ситуации

Модели решения задач

ТТ

Организация взаимодейстния моделей

Множество допустимых вариантов решений (альтернативы)

Методы оптимизации и принятия решении

МНОГОВАРИАНТНЫЙ СИНТЕЗ СЕТЕВЫХ РЕШЕНИЙ

Рис. 2 - Синтез концептуального сетевого решения

Основополагающими свойствами моделирующего комплекса являются:

1) свойство интеграции, то есть комплекс должен интегрировать частные модели в зависимости от конкретной ситуации создания или адаптации;

2) свойство эволюционное™, заключающееся в том, что моделирующий комплекс, по сути, должен являться рабочим пространством для поэтапного совершенствования модели сети;

3) свойство дуальности, отражающее возможность представления комплекса, с одной стороны как модели исследуемого объекта, а, с другой стороны, как модели, отражающей сами процессы создания и адаптации;

4) универсальность или применимость для разработки широкого спектра сетей;

5) свойство развития, состоящее в том, что комплекс создается и функционирует с учетом пополнения, совершенствования и обновления моделей;

6) свойство полноты, то есть полнота охвата замысла сетевого решения.

Основные требования, предъявляемые к моделирующему комплексу.

1. Адекватность - правильность отображения заданных свойств сети.

2. Модульность - соответствие структурным составляющим сети.

3. Важным требованием к комплексу, является возможность его уточнения в процессе создания или адаптации сети.

4. Возможность многоуровневого моделирования.

5. Содержательная интерпретируемость.

6. Сопоставимость результатов моделирования в пространстве и времени.

7. Комплекс должен обеспечивать введения метрики (параметры сетей должны количественно измеряться в единых единицах измерения), а для не метрических функций измерения должны проводиться на базе выбранной количественной меры.

8. Корректность работы.

9. Обработка данных больших размерностей.

10. Математическая и алгоритмическая ясность и простота.

11. Комплекс должен обеспечивать эффективную вычислимость на основе имеющихся данных.

12. Эффективная и экономичная программная реализация комплекса, характеризующаяся затратами вычислительных ресурсов на его реализацию.

13. Надежность - получение достоверных результатов.

14. Точность, оцениваемая степенью совпадения значений выходных параметров реальной сети и значений тех же параметров, рассчитанных с помощью комплекса моделей.

15. Наглядность, т.е. удобное визуальное восприятие.

Разработаны структура и схема функционирования иерархического моделирующего комплекса, представлена организация его работы. В состав комплекса включены следующие компоненты:

1. Интерфейс пользователя.

2. Базы данных: база моделей и БД параметров сети; БД сетевых стандартов и нормативно-справочной информации; БД разработчика сети.

3. Таблицы: статистической информации о сети; классов и подклассов задач создания и адаптации; признаков параметров и признаков моделей; расчетная таблица разработчика сети, предназначенная для занесения исходных данных и полученных вычислений.

4. Модули: анализа входных данных для задач создания и адаптации; модуль организации взаимодействия моделей элементов сети; анализа взаимосвязей параметров и моделей; расчетный модуль; оценки точности моделей; калибровки моделей; модуль анализа результатов.

Схема функционирования иерархического моделирующего комплекса многоуровневого представления корпоративных функционально-ориентированных сетей представлена на рисунке 3.

Интерфейс пользователя позволяет осуществить проблемно-ориентированную коммуникацию между разработчиком сети и системой реализующей работу комплекса.

В БД представлены модели и параметры сетей по каждому уровню иерархии, а также необходимая справочная информация по создаваемым или адаптируемым сетям. База данных разработчика сети содержит сетевые решения и имеющиеся наработки в данной области.

Функциональное назначение модуля анализа входных данных для задач создания и адаптации - сформировать структуру данных. Ввод данных и выбор конкретной задачи осуществляется по запросу пользователя, при этом, производится считывание информации из соответствующих таблиц и БД. Состав используемых входных данных может варьироваться от задачи к задаче.

Наиболее важным является модуль организации взаимодействия моделей элементов сети, его функциональное назначение - организация работы модуля анализа взаимосвязей параметров и моделей, расчетного модуля, оценки точности, калибровки моделей и модуля анализа результатов. Здесь реализуются процессы организации взаимодействия моделей сетевых элементов. На основе существующих таблиц и баз данных происходит статистическая обработка

МОДУЛЬ АНАЛИЗА РЕЗУЛЬТАТОВ

ВАРИАНТ СЕТЕВОГО РЕШЕНИЯ

Рис. 3 - Схема функционирования моделирующего комплекса

информации об объектах - редукция размерности пространства признаков, т.е. выделение такой подсистемы признаков, которая была бы по объему меньше априорного пространства признаков, и обеспечивала приемлемое сетевое решение. Проводится анализ характеристик моделей, анализ и сопряжение (согласование) единиц измерения входных и выходных параметров моделей комплекса в процессе решения каждой конкретной задачи при разработки сетей. Анализ всей сети на основе иерархического комплекса осуществляется с помощью графовой модели.

Функциональное назначение модуля анализа взаимосвязей параметров и моделей - определение необходимых параметров сети при решении частных задач создания и адаптации и построение зависимости критериев оценки качества для каждого уровня сетевой иерархии.

Расчетный модуль служит для получения на основе теоретико-расчетных методов значений сетевых параметров и характеристик, которые могут являться исходными данными для последующих расчетов сети в целом и каждого сетевого элемента в отдельности.

Модуль оценки точности моделей. Его функциональное назначение - оценка точности каждой рассматриваемой модели при решении конкретной задачи создания (адаптации) и общая оценка всей совокупности выбранных моделей, причем модели должны правильно отражать существо реальной сети (моделируемые процессы) и составляться не только с учетом практической осуществимости проведения количественных расчетов, но и учитывать имеющуюся в распоряжении разработчика сети информационную базу.

Калибровочный модуль реализует процесс управления калибровкой, подготовку и анализ модельных данных, которые формируются с помощью таблиц (классов и подклассов задач создания и адаптации, статистической информации о сети, признаков параметров и признаков моделей), соответствующий метод калибровки, проверку и оценку показателей калибровки.

Модуль анализа результатов - здесь по результатам анализа, полученным в ходе функционирования моделирующего комплекса, выводится сообщение, содержащее оценку полученных результатов и, в случае необходимости, рекомендации по их корректировке либо по корректировке исходной задачи создания (адаптации).

Определены требования, предъявляемые к моделям комплекса и указан их состав.

Иерархический моделирующий комплекс многоуровневого представления корпоративных функционально-ориентированных сетей состоит из множества моделей с определенной или необходимой степенью детализации:

Мсети (Мк, Мтс , Мое, Мсубд, Мсс, Мп), (2)

где Мк - модель 1 -го уровня - компьютеров (оборудования или аппаратурный), Мгс - модель 2-го уровня - транспортной системы, Мое - модель З-о уровня ОС, Мсубд - модель 4-го уровня - СУБД, Мсс - модель 5-го уровня - системных сервисов, Мп- модель 6-го уровня - приложений конкретной предметной области.

Мк, Мтс , Мое, Мсубд, Мсс, Мп - это модели, определяющие классы задач создания и адаптации при многоуровневом представлении корпоративных функционально-ориентированных сетей. Каждая из этих моделей содержит основные модели комплекса M¡ для решения подклассов задач 1-го типа, а любая из основных моделей М, представляется множеством более простых моделей - m'¡ (ni ¡ - элементарные модели для решения подклассов задач создания и адаптации 2-го типа). Согласно многоуровневому представлению сетей, моделирующий комплекс имеет 6 уровней иерархии и состоит из 44 основных моделей - M¡, с учетом критериев оценки качества для каждого уровня - K"g, где и - уровень сети, a g — номер критерия, и элементарных моделей - m'¡. При необходимости в основную модель (или несколько моделей, в зависимости от задач создания или адаптации) добавляются дополнительные элементарные модели. Для этого в каждой из 44 основных моделей предусмотрено множество Х*рг. Это необходимые дополнительные параметры сети Х*рг сХрг, где Хрг - все параметры сети, т.е. в соответствующую М, могут быть внесены Х*рг, при этом, число основных моделей M¡ остается неизменным.

С целью преодоления существующей на сегодняшний день разрозненности представления моделей сетей и их элементов для иерархического комплекса определены форма представления моделей, их входные и выходные параметры, единицы измерения параметров сетей. Модели (аналитические и имитационные) комплекса представлены в виде следующих зависимостей:

1) для основных моделей:

М,: {Хрг"} => ^ (3)

где - основная модель, г - номер модели, Хр^ - входные параметры, К"я -критерий, и - уровень сети, g - номер критерия.

2) для элементарных моделей:

т[1: {Х„П^ХРГ\ (4)

где т)~ элементарная модель, г - номер основной модели, у - номер элементарной модели, Хрг°* - входные параметры, Хрг"Ь1Х- выходные параметры.

Каждая модель имеет свой вектор признаков:

' хм\ 'хт\ S

м = ХМ2 или т = *т2

,ХМ1 , {хтГ У

(5)

где компоненты xMi и xmi, векторов Мит характеризуют наличие г'-го (/-го) признака.

В вектор признаков моделей входят номера уровней моделей OSI, NGN и номер самой модели, принадлежность соответствующим уровням и определенному классу (подклассу) задач, время расчета, входные и выходные параметры.

Аналогично параметры характеризуются вектором признаков параметров

хрг 1

Хрг —

хрг2

х prh

(6)

где каждая компонента^,-, вектораХ^ характеризует наличие г'-го признака.

Фрагмент иерархической системы математических моделей (состав мо-

делей) показан на рис.4, где у, Mr, SPMeM, ..., Х*рг, К\

ПРОГРАММЫ

- параметры сети.

На сегодняшний день для решения конкретных задач создания и адаптации сетей разработано множество моделей, некоторые из них включены в иерархический моделирующий комплекс, т.е. в состав комплекса входят как уже существующие модели, так и модели, специально для этого разработанные. Все модели, составляющие иерархический моделирующий комплекс, пригодны для оценки параметров корпоративных функционально-ориентированных сетей и отвечают необходимым требованиям.

1-Й УРОВЕНЬ: КОМПЬЮТЕРЫ ^»»шыотсрм _ производительность 1-го уровня

Мм {г, т, Мт, /„„..«„ ¡пдк, 1Ср, Воьруд, «Р.,, кота^ш^,, х*рг}=>

Распределение ресурсов сети, определяющее требуемую производительность оборудования т\: {'Л А, ВрсХШ', У (а), с '(а), V '(а), РЯ»1, МТ} => у

Число РС локальной сети, предназначенных для выполнения близких по классу работ т 1 г: {Яре, РЯ, Т, пП, А, И, /<*, ^т, рра, Р,,„ Ртн, Л, <„»,».«,.} => Мг

К,™""1*1 - совместимость 1-го уровня

' {у В с К *ОМП|,юти1ш Кшшшкр» ^уммпьнугсры | ^ компьютеры

2-Й УРОВЕНЬ: ТРАНСПОРТНАЯ СИСТЕМА ^трш|спорт11ая_с11сгсмя _ производительность сети на уровне транспортной системы

М6: { ТЕНЫ01„„, !ср,.... !(Я)т,„, 8Р,т.....К, Х*рг} => ^■""»р™-».

система

Пропускные способности каналов т6тя: {I Д /„ c(SPKa„), L Ссета) ^ SPKaH

Оптоэлектронные атмосферные каналы передачи данных - затухание оптического сигнала т 68 •' {DnitHh Qpacxt Dnp> Fnep-, A%L\ Anp

^трниепорт11яя_слсгсмв _ совместимость сети на 2-м уровне М,г: {TEHNOLm Т1Р„,„„_„,, ß„,1My„„M„,...,

6-Й УРОВЕНЬ: ПРИЛОЖЕНИЯ КОНКРЕТНОЙ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ ^ПРОГРАММЫ _ производительность 6-го уровня

Мъг. {В„рОП,ам, TEHNOL„m,„ TEHNOLdmyn, TlPmmm,_c„ TRAFIK,..., /с,с-сервисы, x*pr}=> ^программы

Среднее время решения задачи конкретной предметной области пРь: {a„//,fo)=> lcp

^программы _ СОВМестимость 6-го уровня

Л/44, {¿програм» TEHNOLamu,{^передечи. ■ ■• > в перед отв кл серв> PRpc,..., Л, .., АГ1"™|РЛММЬ|, 1

Рис. 4 - Фрагмент иерархического моделирующего комплекса

В третьей главе диссертации представлена разработанная новая научная концепция для организации взаимодействия моделей элементов корпоративных функционально-ориентированных сетей в составе иерархического комплекса, которая позволяет: осуществлять организацию взаимодействия разрозненных моделей и их согласования по параметрам и характеристикам сети, по времени счета, точности и единицам измерения; оперировать с уже существующими моделями, а также включать в состав комплекса вновь создаваемые модели, обеспечивая возможность пополнения, совершенствования и обновления моделей; интегрировать модели комплекса в зависимости от конкретной ситуации создания и адаптации; моделировать сети и их элементы; проводить многовариантные расчеты и многоуровневое моделирование; эффективно оценивать сетевые параметры и характеристики. Были определены процессы организации взаимодействия моделей сетевых элементов на основе моделирующего комплекса и разработана структура взаимодействия моделей (рисунок 5).

Таблица признаков моделей

Рис. 5 - Структура взаимодействия моделей элементов сетей

Организация взаимодействия моделей элементов сетей при многовариантном синтезе сетевых решений включает следующие этапы:

1. Определение параметров и характеристик разрабатываемой сети.

2. Анализ взаимосвязи параметров и моделей элементов сетей на основе разработанной структуры иерархического моделирующего комплекса.

3. Калибровка моделей. Сопряжение входных и выходных параметров моделей сетей и их элементов, т.е. выбор соответствующих задач создания и адаптации (определение классов и подклассов задач), выявление принадлежности каждого параметра сети к конкретным моделям М, и т'/.

4. Построение и анализ графовой модели корпоративной функционально-ориентированной сети.

Выполняются следующие процессы иерархического комплекса:

- анализ моделей расчета параметров и характеристик сетей т) и М{,

- построение и анализ графовой модели сети;

- преодоление количественной дисбалансировки имеющихся входных данных для моделей т , и М(. запрос данных у пользователя, переход к их определению через другие модели комплекса, согласование моделей путем введения расчетных констант;

- анализ входящих в модель параметров с помощью таблиц: апостериорной информации о сети, таблицы классов и подклассов задач создания (адаптации), таблиц признаков параметров и признаков моделей;

- анализ имеющихся на данный момент параметров для расчета (по задачам создания и адаптации);

- формирование временной расчетной таблицы для занесения исходных данных и полученных вычислений;

- анализ вычислительных действий над параметрами, которые предусмотрены в этой модели;

- ввод расчетных констант const 1=0 и const2=\, замена этими константами недостающих в модели входных параметров в соответствии с анализом вычислительных действий и последующая корректировка данных.

При организации взаимодействия моделей элементов сетей, расчета параметров и характеристик осуществляется проверка полноты исходной информации, устанавливаются и согласовываются входные и выходные параметры моделей, единицы измерения параметров для А/, и тр входящих в комплекс, анализируются характеристики моделей с учетом векторов их признаков, определяется время расчета, т.е. учитывается допустимая размерность задачи, поскольку при машинном счете сразу же возникают вопросы ограниченной памяти и реального времени счета, определяется необходимая точность моделей, так как математические модели должны быть согласованы с точки зрения их точности (для этого предложена методика оценки точности моделей комплекса, обеспечивающая получение достоверных результатов).

Проанализированы проблемы калибровки моделей иерархического моделирующего комплекса для решения проблем создания и адаптации сетей. Определены оценки показателей калибровки. Разработана методика подготовки и анализ модельных данных телекоммуникационных сетей, позволяющая эффективно проводить калибровку необходимых моделей. Процесс управления калибровкой включает:

1) обращение к базе моделей и выбор необходимой модели;

2) обращение к базе параметров и выбор параметров;

3) анализ вектора признаков модели;

4) анализ вектора признаков параметров;

5) построение калибровочной зависимости и установление значения показателей хРг*\, хРг"Х2, при нахождении хРг"''*к для очередной модели m'j (или М,) в процессе их согласования.

Xpr°x=F(XpD, (7)

где Хр,"* - множество входных параметров сети для модели m'j (или Mi), хргвых -необходимый для расчета характеристик сети параметр, получаемой на выходе этой модели, F- калибровочная модель.

Для согласования взаимодействия моделей элементов сетей разработан модифицированный метод регрессии на главные компоненты (PCR), который в наибольшей степени соответствует специфике решаемой научной проблемы. Графическая интерпретация калибровки моделей иерархического моделирующего комплекса многоуровневого представления корпоративных сетей с помощью модифицированного метода PCR показана на рисунке 6.

Разработан алгоритм сопряжения параметров моделей сетей и их элементов, который позволяет учитывать входные и выходные параметры, а также единицы их измерения.

Рис. 6 - Согласование взаимодействия моделей элементов сетей с помощью модифицированного метода PCR

Для определения взаимосвязи и взаимовлияния частных задач создания и адаптации, сетевых параметров и характеристик, а также анализа всей сети в целом разработана многоуровневая графовая модель корпоративной функционально-ориентированной сети.

Структура сети, представляется в виде ориентированного графа G=(M,L)

(рис.7), множество вершин которого Мсети (М„= U М,) соответствует математичес-

/=1

ким моделям, где и - количество вершин в графе G (число уровней сети). Вершины графа соответствуют моделям М,„ А/,, та вершины Мк, МТС, Мое, Л/субд> Л/сс и Мп представляют собой совокупности моделей. Множество дуг содержит; ХрГ — множество параметров сети, U - множество управляющих и I - информационных связей: L = X pr uU u I, X pr nU п/ = 0. (8)

Управляющие дуги указывают необходимое направление от одной вершины к другой.

Матрица информационных связей при решении задач создания и адаптации сетей: I=\\iij\\nxn, (9)

элемент ц, которой характеризует меру информационных связей задач / и у, фиксирует искомый подграф структуры сети. Для каждого варианта решения, состоящего из п задач, относящихся к g классам (подклассам) задач создания и адаптации сети, может быть поставлена в однозначное соответствие булева расстановочная матрица: Я = || гу ||,ку. (10)

При организации взаимодействия моделей введена величина а', именуемая порогом значимости информационной связи (взаимодействия) между задачами. Если 1ц<а', то связью между задачами _/ и / можно пренебречь, а если ^¡>а', то информационная связь признается существенной. Тогда составной критерий

оценки качества сети представляется следующим образом:

*(*)=££ ой

/=] /<=«, УеД,

где К={К"ь К"2, К'з, К'4, К'7, Г*}. (12)

В процессе организации взаимодействия моделей элементов при создании и адаптации сетей в зависимости от конкретных задач и в целях экономии временных и вычислительных ресурсов осуществляется декомпозиция структуры иерархической многоуровневой графовой модели сети с учетом числа разрываемых связей, и анализируются отдельные подграфы, далее устанавливаются требуемые математические зависимости между подграфами и, после этого, анализируется сеть в целом. С помощью многоуровневой графовой модели сети создание и адаптацию можно начать с любой задачи (модели), которой соответствует вершина графа (одна или несколько).

В четвертой главе представлены разработанные для решения поставленной общей научной проблемы на основе моделирующего комплекса новые теоретико-расчетные методы и модели оценки основных характеристик сетей в процессе их создания и адаптации по каждому уровню иерархии: компьютеры, транспортная система ОС, СУБД, системные сервисы и корпоративные приложения конкретной предметной области. С помощью процедуры декомпозиции определены частные задачи создания и адаптации для каждого уровня, представлено обоснование актуальности разработки методов и моделей решения этих задач. Разработанные модели включены в состав иерархического моделирующего комплекса, удовлетворяют всем предъявляемым к ним требованиям и позволяют учитывать большинство параметров и характеристик сетей, решать частые задачи создания и адаптации, проводить необходимые расчеты и анализ, обосновано планировать стратегию развития сетей.

В настоящее время вопросам аппаратурной (физической) надежности не уделяется должного внимания, хотя такие расчеты приносят большую пользу на ранних этапах разработки, когда возникает вопрос о сравнении различных возможных вариантов построения сети. Остаются недостаточно изученными методы обеспечения и оценки аппаратурной надежности систем, критичных к задержке результатов вычислений, которая может проявляться в недопустимости ожидания запросов в очереди и невозможности возобновления вычислительного процесса после возникновения отказов. Следовательно, необходимы методы и модели решения таких задач. В данной главе определены показатели аппаратурной надежности сетей и условия отказа элементов; предложена математическая модель расчета аппаратурной надежности сети, представленная в виде ориентированного графа, где вершины графа - это параметры надежности, а дуги - связи между соответствующими показателями; получены формулы для оценки состояний работоспособности и вероятности безотказной работы сетей и их элементов, показана высокая точность предлагаемой оценки. Для иерархического комплекса (уровня компьютеров) разработаны элементарные модели: т2\ - т22 расчета аппаратурной надежности (13), которые входят в основную модель М2 - оценки надежности и безопасности 1-го уровня (для критерия /с компьютеры^

Модели расчета аппаратурной (физической) надежности сети

т\:{Н(1),Р(1а),ИО№)=>ИОш (13)

т2г:{0, />„,/>„„ Ттр, 1Вос, МО, ...,Рт(Х) }=> т\: Ык, I, Ро(0, ,, Г, МО, р, рт .7 (I),

где Я(У - чисто отказов в интервале (0,Т); /'(¿о) - вероятность безотказной работы за время 10; О - интенсивность отказов элементов; />„ - вероятность того, что элемент, используемый на уровне г, находится в рабочем состоянии; Р,„ -вероятность того, что элемент - в состоянии отказа; Гнар - наработка на отказ; ?вост -среднее время восстановления, с; Рт(Х) - вероятность безотказной работы; МО -математическое ожидание; ф^. - состояние сети характеризующиеся матрицей,

элемент которой - это элемент оборудования /-системы; Л^ - число работоспособных состояний; р„ - вероятность ошибки в пакете; Ро(0 -вероятность выхода из строя сервера; Т- заданный календарный период работы; р - загрузка сервера в %; * - временной квант функционирования; 5 - состояние аппаратурной неисправности сервера; 5 - неизвестное текущее состояние сервера.

Пусть 50 - структура сети в момент времени, когда все компоненты находятся в рабочем состоянии, 5 - структура в любой другой момент времени, тогда Р(Б) характеризует потерю функциональных свойств сети £

/Л-?)

(14)

где /¡(8) - характеризует функциональные свойства у компонента при структуре а//Яо) - множество компонентов сети при структуре Бц.

Аппаратурная надежность ЫО,„, которую сеть может достигнуть за время и средняя аппаратурная надежность Ш),», достигаемая в установившемся режиме:

= о (15)

NDla=l-YlF(S)P(Sl\tJ' (16)

где Р(5|;0) - вероятность того, что сеть по истечении времени („ будет иметь структуру Р(5|/со) - вероятность, что сеть в установившемся режиме имеет структуру 5.

Разработанные модели расчета аппаратурной надежности сетей проверены на большом числе практических примеров и показали свою эффективность.

Задачам синтеза топологии сетей посвящено много работ, и некоторые существующие модели их решения были включены в состав иерархического комплекса. В данной главе дана постановка одной из задач топологического синтеза, которая решается на начальной стадии разработки сети в условиях отсутствия подробной информации о сетевых протоколах, матрице интенсивности входных потоков и других параметрах. Разработаны

модель т 37, входящая в

состав основной модели М6, которая необходима для оценки производительность 2-го уровня сети - критерия /<2ТРАНСПРТНАЯ"СИСТЕМА и модифицированный алгоритм решения этой задачи, позволяющий синтезировать сеть заданного диаметра, определять маршруты передачи данных и потоки по выделенным каналам связи и магистральным трактам (17).

Синтез топологической структуры сети

т637: {Р*с, 5С, 1(тг), Л(тг), ..., Нь й, *р0) => ?тттагт, (17)

где Я/ - маршрут, по которому передается поток между г'-й парой узлов сети; зр0 -пропускная способность элементарного канала, бит/с.

Функционал Р1типология в (17) дает возможность минимизировать сумму произведений потока Х(тг) и длину 1(тг) каналов для установления требуемого

диаметра а: топология

^Я(тг)/(тг), (18)

тгеМК

где МЯ' - множество введенных ребер, каждое из которых представляет собой выделенный канал связи, проходящий по магистральным трактам; Л(тг) - поток по ребру тгеМЯ', бит/с; 1(тг) - длина выделенного канала связи (ребра), м.

Цтг) = о > где /?о=1, если тггвНМя, и/?0=0, если тг£Нш, (19)

тг^МЯ

где НМц - маршрут, по которому передается поток.

При этом вероятность того, что сеть остается связной равна: Р5С = ^ р^ , (20)

ясь е^С

где БС - множество комбинаций из не вышедших из строя элементов, для которых сеть останется связной; гс* означает к-ю комбинацию; р* - вероятность ее возникновения.

Если в корпоративной сети необходимо использовать спутниковую связь, то для уровня транспортной системы следует провести расчет параметров производительности спутникового канала связи. В моделирующем комплексе представлены соответствующие модели т666 и т667 расчета некоторых характеристик производительности спутникового канала связи, входящие в М6 и учитывающие: число станций, скорость порождения новых пакетов, полный входящий и средний трафик в канале, а также длину пакета, вероятность и интенсивность его передачи (21). Получены формулы для оценки скорости передачи спутникового канала связи - выходной скорости канала и средней скорости передачи для необходимого числа пользователей сети. Приведены зависимости между средней задержкой пакета и скоростью передачи, показано, что максимальная скорость передачи при определенных условиях приводит к бесконечной задержке, и трафик нужно ограничить так, чтобы скорость порождения новых пакетов не превышала скорости передачи. Разработанные в данной главе модели позволяют выбрать оптимальную скорость передачи спутникового канала связи для конкретной корпоративной функционально-ориентированной сети. Такие расчеты следует проводить как при создании, так и при адаптации сетей. Спутниковая система связи

66 • { ^спущ/п ^¿з Vкан.снутн.) •'•> ^Х } Iср М 67- {Успутн.) ^¡спут,,., ХспуШ) ..., /, У^ст.спутн.) \ )

где ~ксиутн. - интенсивность сообщений в спутниковом канале связи, сообщений/с; - время передачи, с; чкт.с»утн. - скорость передачи спутникового канала связи, бит/с; ¡х - время передачи пакета при использовании всей полосы пропускания, с; Успут, - общая емкость спутникового ретранслятора, имеющего / стандартных

каналов и М!спу„т однородных абонентов; ¡ср - среднее время необходимое для решения задач корпоративных приложений конкретной предметной области, с.

Для (21) полный средний трафик в канале: Г = (22)

т=\

где М - наземные станции, осуществляющих связь с помощью спутникового ретранслятора.

Л/

Средняя скорость передачи: у^™,,.^,,,,,^ . (23)

Доля трафика от-го пользователя: ^„ПО-г,). (24)

Ыт

( У"'

Допустимые наборы скоростей: у„=у/М; ут=у/М, и уКан.спутн=у\\-—\ (25)

Разработаны модели для оценки времени реакции ОС при решении корпоративных задач конкретной предметной области, которые позволяют устанавливать связь между временем реакции ОС с параметрами решаемых задач и техническими характеристиками оборудования сети (26). Разработаны элементарные модели: /л133 - модель оценки времени реакции ОС при решении корпоративных задач, /я134 - модель определения коэффициента относительных потерь производительности ОС для многопроцессорной системы, ти5 - модель оценки среднего времени ответа сервера, от'36- модель для определения среднего времени обработки запроса корпоративной ОС, /я137 - времени обработки запроса ОС процессором сервера, включая время ожидания в очереди, тп% - среднего времени, затраченного на обращение к внешней памяти, тид - модель оценки среднего времени, необходимого для передачи запроса ОС,

ш ю — времени

обращения к оперативной памяти, тпи - времени реакция процессора для анализа, принятого запроса ОС, ш1312-модель оценки интенсивность поступления запросов сетевой ОС к устройствам внешней памяти. Эти элементарные модели входят в М13, предназначенную для определения производительности 3-го уровня, уровня операционных систем для критерия К20С. Расчеты проводятся в процессе создания (адаптации) сетей.

Время реакции ОС при решении корпоративных задач области т V (лос, Тс, Тон, Тт ТцП, 1цп, р Д , ■■■, Лцп, Лвд. /*•}=> Тос

Интенсивность поступления запросов ОС к устройствам внешней памяти (26)

"¡'312-' {^л, ..., РЯп, %. Нсп} => А.мд,

где Тс - среднее время ответа сервера, с; Тоб - среднее время обработки запроса ОС на сервере, с; Тпд - среднее время, требуемое для передачи запроса ОС, с; Тцп - среднее время обработки

запроса процессором, с; Твп ~ среднее время, затраченное на обращение к внешней памяти, включая время ожидания в очереди к каналу, с; рд- фактор нагрузки процессора задачами конкретной предметной

области, %; 1цП - длина очереди к процессору, заявок; Лцп - интенсивность поступления запросов к процессору, заявок; 1Вц - средняя длина очереди при обращении

к памяти, заявок; Хц - интенсивность поступления запросов к каналам связи, заявок/с; РВ.п - эффективная производительность процессоров сервера, операций/с; т\п - коэффициент удельных потерь процессора на выполнение задач

ОС, %; НСп-среднее число операций активной фазы задач ОС.

Для многопроцессорной системы коэффициент относительных потерь

производительности ОС: г|ос = ^ 1 - В'п/Вп, (27)

/=1

где В'п- быстродействие процессора с учетом простоя в очереди на обслуживание к секции памяти, операций/с; Вп - эффективное быстродействие.

Среднее время передачи запроса ОС: ТПд= (Т0л +7/>я)0+4/л), (28)

где Т0п - время обращения к оперативной памяти, с; Три ~~ время реакции процессора для анализа, принятого запроса, с; ¡к -средняя длина очереди к каналу связи, заявок; рц~ коэффициент загрузки канала связи, %.

Над ОС работают системы управления базами данных - СУБД. Точный выбор подходящей СУБД (при адаптации сети) и ее версии для используемых на предприятии прикладных задач, технологий хранения и обработки данных требует знания основных свойств каждой СУБД и представления о том, какие новые свойства, необходимые для сети, ожидаются от выбранной СУБД в будущем. Для выбранной СУБД необходимо определить размещение файлов по рабочим станциям (РС) сети и последовательность обработки на каждой РС операций распределенных запросов к базе данных корпорации, которые минимизируют среднее время их выполнения с учетом влияние очередей к сетевым ресурсам и конфликтов, возникающих при одновременном доступе к одноименным элементам данных. Для решения этих частных задач разработаны элементарные модели т2\ - т2\ь вошедшие в основную модель М2ь предназначенную для оценки Я'1СУБД- производительности 4-го уровня сети (29).

Оптимизация размещения файлов и обработки запросов к СУБД т2\: {С, РЯРС, 7й, 1М, 1„ср, РЯТ)^2Р

(29)

т2\,: [Кг, ...,2Р,рг, Г, К", Увп^ } => С,

где С - распределения файлов по РС сети; I - число рабочих станций сети; РЯрс -производительность РС; 1М - номера операций; РКГ - приоритетные классы

запросов; Тд={1а/[рг\к=1,К,рг=1,РЯ} - максимально допустимое время ожидания ответа на запросы различных типов и приоритетов; 2Р - запросы; У* - доступный объем памяти внешней памяти на РС, байт; Увп / - объем памяти, требуемой для размещения файла^, байт.

Среднее время /„с,р выполнения СУБД запросов к РБД на и-м интервале

1 &

функционирования сети: С = — XСл-г > (30)

где - среднее время обработки запросов к-го типа на п-м типовом интервале функционирования СУБД, с; Кг -количество возможных типов запросов.

Над СУБД работают системные сервисы - служба \VorldWideWeb, система электронной почты, системы коллективной работы, поддержка сервиса удаленного управления и многие другие. Как показывает практика нередки случаи, когда корпоративная сеть строится (адаптируется) для обслуживания клиентов, непосредственно не связанных с работой фирмы, и, следовательно, актуальна

частная задача - оптимизации системных сервисов в соответствии с сетевыми ресурсами. В данной главе представлена, разработанная аналитическая модель (31) для решения этой задачи - т296, входящая в М2д при оценке /^1С-СЕРВИСЫ1 Оптимизация системных сервисов

т2'\: (Ас, /V, 1ПЗ, ¡оз, Iпд, Ьж, 'с, Я, У(а),рг„, I, ..., ¡р,р) => у ^ (31)

где 5р - пропускная способность путир (характеристическое число) и ¡р=ас(р).

Пусть в сеть поступает пуассоновский поток запросов пользователей интенсивностью Я, время их обслуживания - объединение детерминированного и экспоненциально распределения, а преобразование Лапласа-Стильтьеса равно:

(32)

Р(0 = --е-' + N, а(1) = Р(0

1 + 1С ц(д:) + Xtc

(1 - Ь'с - , , , + 'С О-'С +

Здесь Ас - множество необходимых системных сервисов; в сети циркулирует т заявок от клиентов, х заявок исполняются; N - запросы, находящиеся в очереди на исполнение; величина t складывается из: tиз, to3 - средних времен передачи по сети запроса и соответствующего ответного сообщения, 1Пд - среднего время подготовки запроса, /ож - среднего время ожидания запросов на исполнение и длительности обработки запроса сервером - fo с; длительность обслуживания имеет экспоненциальное распределение с параметром (весом) ц (х), зависящим от числа заявок и равным х/л(х) при х<т, и т/и(х) при х>т. В результате

Г я.=JV/(iC+ОС0+РС0).

имеется система уравнений: \tn3 = I(\-a)l{\i{x)+&), (33)

[t03=folm\i(x){ 1-а)2. Единственный действительный корень: cr = XN/ tQ (а(t) + Р(?)) • (34)

Требуемая производительность рг0 оборудования сети равна pr=pratV(aJ, где V(ac) - требуемый для конкретного сервиса асеАс объем ресурса (в байтах). Оптимизация системных сервисов по заявкам - у; ц{у(ас)) - вес вектора системных сервисов: ас=у{ас), следовательно, V(ас) - /л(у{ас)) = со(ас) - есть величина потребностей в ресурсе для сервиса ас, а необходимая последовательность распределений: G = уа,у\,..,,у„ (я = |Л|)> (35) где у,- - распределение, полученное в результате работы предложенного алгоритма над <-м сервисом.

Свойства корпоративных приложений конкретной предметной области определяют требования, предъявляемые к остальным уровням сети. Аналитический учет этих свойств в процессе многовариантного синтеза сетевых решений позволяет более рационально планировать развитие остальных уровней сети. Следовательно, в процессе адаптации, актуальна задача распределения прикладных корпоративных приложений между клиентами сети по критерию средневзвешенной длины маршрута. Для решения этой задачи разработана модель /я37з, необходимая при расчете производительности 6-го уровня, входящая в Л/37 для оценки критерия /с1ПР0ГРАММЫ) которая эффективна и применима на современных ПК для решения задач с числом переменных более 800. Как показали эксперименты, практически после получения наилучшего допустимого решения

достаточно выполнить не более четырех итераций, чтобы гарантировать с высокой степенью вероятности, что полученное распределение оптимально. Распределение прикладных задач между клиентами (36)

от37з :{А,п, V,, 1гф Ш, г,, Ль А, р, Лц(К), /г(> ...,с0}=> ЩЬ),

где /г/,- - кратчайший маршрут по каналам передачи данных; г-, - требуемый ресурс для выполнения задачи а,, возможно неоднократного, в течение суток; 1, -интенсивность обмена (бит/с) задачи я, с клиентским компьютером; р

коэффициент загрузки каналов; 1гу - расстояние; с у - штраф за назначение а„ 1 < / < т, на клиентский компьютер

Множества: А - состоящее из т независимых друг от друга прикладных задач, характерных для корпорации, и В - состоящее из п клиентских компьютеров, представлены кортежами: <А, 2, Л> и <В, V, ЬЯ>, (37)

где V - вектор доступных ресурсов клиентских ПК; ЬЯ - матрица расстояний; 2 -вектор требуемых ресурсов задач; Л- матрица интенсивности обмена задач с конкретным ПК. Требуется найти такое отображение Я:А^В, чтобы средневзвешенная длина маршрута между задачами и абонентами принимала минимальное

значение_/?(£) -» тш : , где = |Х4Д "Р" ' * А (38)

Х1Л {ьпри,^}

Ы /=|

/),,={0,1} определяет, закреплена ли задача д, за ПК 6,, /г,,= 1, если , и

ку=0, в противном случае; функция Я представляется характеристической матрицей Я: Я=||/г//|],.....„. Суммарный поток между клиентскими

П ] » т | /т

компьютерами А.д(Д) = 1 У # А,- .тогда: Л(£) = —ЛТ*киси =Т (39)

2 Л /=1 Л

Проведенные эксперименты показали, что точность разработанных методов и моделей изменяется по отдельным параметрам сети в пределах 85%^ г£ 97%.

В пятой главе разработаны методы выбора концептуального решения корпоративной сети для различных информационных ситуаций.

Создание и адаптация сетей связаны с оптимизацией и принятием решений, как на уровне частных задач, так и для всей сети в целом, при этом процессы оптимизации и принятия сетевых решений разделяются на два этапа:

1. Оптимизация и принятие решений на уровне частных задач разработки сетей,

например: оптимизация ресурсов сети, определяющая требуемую

производительность оборудования; выбор сетевой технологии и другие задачи. ~ 116 6 6 Это модели решения частных задач создания и адаптации: т 6-т 9, т \-т 3, т 9 -

е. I-} -у I од -}п -50 то

т 22, т ], т ,, т ,, т м \-т 3,... комплекса.

2. Принятия концептуального сетевого решения. Это задачи оценки критериев, т.е. основные модели М\, Мг , ..., М44 моделирующего комплекса. Второй этап включает: формирование множества альтернативных вариантов сетевых решений в процессе многовариантного синтеза на основе, моделирующего комплекса; выбор концептуального (базового) варианта всей сети.

Выбор концептуального решения сети требует анализа большого объема

разнородной информации, а исходная информация о сети не всегда является точно заданной, и для этого необходимы соответствующие методы принятия решений в различных информационных ситуациях. В данной главе были определены, в формальном отношении, условия принятия решений при создании и адаптации.

Для условий определенности исходной информации разработана новая методика построения набора критериев оптимизации корпоративных функционально-ориентированных сетей, которая позволяет оценивать эффективность альтернативных сетевых решений. Представлен интерактивный метод принятия концептуального сетевого решения, который является не только корректным с точки зрения выполняемых разработчиком сети операций, но и учитывает характерные особенности проблемы создания и адаптации сетей. Метод построен на сочетании принципов, лежащих в основе лексикографических методов и адаптивных процедуры выбора (метода Нелдера-Мида) и позволяет построить эффективную процедуру поиска оптимального сетевого решения. При решении задач создания и адаптации сетей в условиях неопределенности из всех ситуаций рассматриваются лишь такие, где неопределенность затрагивает только исходную информацию, так как общим свойством недетерминированных задач является необходимость варьирования значениями исходных данных. Анализ существующих подходов к решению задачи выбора базового варианта сети в условиях неопределенности исходной информации показал целесообразность двухэтапного процесса принятия решения. На первом этапе на основе формальных методов определяется множество рациональных сетевых решений, на втором - на базе экспертных процедур принимается базовое концептуальное решение сети, при этом более эффективными являются, соответственно, метод анализа платежных матриц с выделением главного критерия и метод анализа иерархий. Применение метода анализа иерархий целесообразно для выбора концептуального варианта корпоративной сети, так как наиболее полно соответствует стратегии многовариантного синтеза сетевых альтернативных решений на основе иерархического моделирующего комплекса.

Предложенные методы принятия решений требуют небольшого объема программной реализации подсистемы, производящей выбор сетевых альтернатив, дают возможность решать проблемы создания и адаптации сетей для различных информационных ситуаций и оптимизировать выбор базового варианта сети.

В шестой главе приведены экспериментальные результаты реализации научных методов и моделей, предложенных в предыдущих главах диссертационной работы. Разработана на основе предложенной методологии, система синтеза и адаптации корпоративных функционально-ориентированных сетей, являющаяся доказательством практического решения, поставленной научной проблемы. Сформулированы требования, предъявляемые к программному обеспечению системы, указаны ее состав и технические характеристики. Дано описание исходных данных и способы представления результатов. Продемонстрированы основные этапы функционирования системы. Система в отличие от уже существующих, позволяет: наиболее полно учитывать параметры и характеристики сетей; проводить расчеты и обработку данных больших размерностей; эффективно моделировать сети и их элементы; осуществлять организацию взаимодействия моделей; выбирать из множества

рациональных вариантов базовый вариант сети на основе многовариантиого синтеза сетевых решений; получать достоверные результаты и применима для разработки широкого спектра сетей. Представлены результаты исследования времени поиска удовлетворительного варианта сети от числа критериев оптимизации и от количества параметров сети. Показано сокращение сроков создания и адаптации сетей при использовании разработанной системы по сравнению с традиционными способами разработки (таблица 1).

Таблица 1

Название этапа работ Сокращение времени (в %)

Создание сети Адаптация сети

Анализ (оценка) информации 60 70

Моделирование сети. Расчет параметров и характеристик сети. 90 95

Генерация альтернативных сетевых решений. 65 70

Принятие базового варианта сети. 90 95

Обосновано практическое применение, предложенной методологии в системах автоматизированного проектирования.

В заключении сформулированы основные научные и практические результаты работы, даны рекомендации их использования в будущем.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

1. Выполнены исследование и анализ состояния, перспектив и тенденций развития телекоммуникационных сетей. Исследован процесс конвергенции и интеграции телекоммуникационных и компьютерных сетей, который является закономерным этапом в их развитии. Сформулировано определение корпоративной функционально-ориентированной сети. Определены требования, предъявляемые к современным корпоративным функционально-ориентированным сетям и критерии оценки их качества.

2. Предложен прогрессивный подход к моделированию корпоративных функционально-ориентированных сетей, связанный с построением иерархического моделирующего комплекса. Реализация моделирующего комплекса основана на многоуровневом представлении корпоративной сети, которое отражает процессы создания и адаптации сети в целом, и включает модели оценки частных задач. Иерархический моделирующий комплекс, является базовым средством решения поставленной научной проблемы, где модели каждого последующего уровня учитывают большее количество характерных черт создаваемой или адаптируемой сети при фиксации параметров и характеристик, определенных на предыдущих уровнях.

модели, обеспечивая возможность пополнения, совершенствования и обновления моделей. Для реализации концепции:

- определены процессы организации взаимодействия моделей сетевых элементов на основе иерархического моделирующего комплекса и разработана структура их взаимодействия, которая позволяет интегрировать модели в зависимости от конкретной ситуации создания и адаптации, моделировать сети, проводить многовариантные расчеты и многоуровневое моделирование;

- разработана методика подготовки и анализ модельных данных сетей, позволяющая эффективно проводить калибровку моделей;

- для согласования взаимодействия моделей элементов сетей предложен модифицированный метод регрессии на главные компоненты, который в наибольшей степени соответствует специфике решаемой научной проблемы;

- предложена эффективная методика оценки точности математических моделей иерархического комплекса, обеспечивающая получение достоверных результатов;

- разработан алгоритм сопряжения параметров моделей сетей и их элементов, который позволяет учитывать входные и выходные параметры, а также единицы их измерения.

5. Предложен интерактивный метод многовариантного синтеза сетевых решений, позволяющий проводить многовариантные расчеты на основе иерархического моделирующего комплекса и использовать при этом творческие возможности разработчика сети.

6. Разработаны новые теоретико-расчетные методы и модели решения частных задач создания и адаптации корпоративных функционально-ориентированных сетей, которые включены в состав моделирующего комплекса, и, в отличие от уже существующих, позволяют обоснованно планировать стратегию развития сетей, являются достаточно эффективными с точки зрения затрат машинного времени, легко автоматизируются и дают близкие к оптимальным решения.

7. Предложены методы, позволяющие из множества, получаемых альтернатив в процессе многовариантного синтеза сетевых решений выбирать оптимальный или базовый вариант сети в различных условиях исходной информации.

8. Разработана на основе предложенной методологии, система синтеза и адаптации корпоративных функционально-ориентированных сетей, которая дает возможность более адекватно и с наименьшими затратами решать характерные стратегические проблемы и частные задачи, возникающие при разработке сетей, и следовательно, позволяет сократить сроки реализации сетей.

Таким образом, разработанная методология направлена на совершенствование общей теоретической базы в области организации телекоммуникационных сетей с целью повышения эффективности их функционирования и сокращения сроков и затрат на их реализацию.

ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

Публикации в изданиях, входящих в перечень ВАК

1. Сафонова И.Е., Вишнеков A.B., Гуляев Д.В. Расчет аппаратной надежности корпоративных локальных вычислительных сетей ЭВМ // Автоматизация и современные технологии. - 2003. - № 4. - С. 3-7.

2. Сафонова И.Е., Вишнеков A.B., Шапкин Ю.А. К вопросу о формализации процесса автоматизированного проектирования корпоративных локальных вычислительных сетей // Научный вестник МГТУ ГА. Серия - Информатика. Прикладная математика. - 2003. - № 65. - С. 24 - 32.

3. Сафонова И.Е., Королев П.Е. Методика оценки надежной работы серверов корпоративной сети // Научный вестник МГТУ ГА. Серия - Прикладная математика. Информатика. - 2006. - № 105. - С. 42 - 50.

4. Сафонова И.Е., Шапкин Ю.А. Целевая функция для оптимизации вероятности безотказного функционирования и критерий гарантированного запаса работоспособности устройств корпоративной сети // Научный вестник МГТУ ГА. Серия - Прикладная математика. Информатика. - 2006. -№ 105. - С.140-143.

5. Сафонова И.Е. Автоматизированная система обучения проектированию и поддержке принятия проектных решений в САПР корпоративных сетей // Качество. Инновации. Образование. - 2006. - № 3. - С. 44-50.

6. Сафонова И.Е. Разработка комплекса моделей иерархического многоуровневого представления корпоративных функционально-ориентированных сетей // Качество. Инновации. Образование. - 2006. - № 6. - С. 47-53.

7. Сафонова И.Е. Методика формирования концептуальных проектных стратегий в системах автоматизированного проектирования корпоративных компьютерных сетей // Автоматизация и современные технологии. - 2007. - № 4. - С. 3-6.

8. Сафонова И.Е. Разработка метода принятия проектных решений в САПР корпоративных компьютерных сетей в условиях определенности исходной информации // Открытое образование. - 2008. - № 2. - С. 57-62.

9. Сафонова И.Е. Методы формирования и принятия проектных решений в системах автоматизированного проектирования корпоративных сетей // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки. -2008.-№ 4.-С. 41-49.

10. Сафонова И.Е. Требования, предъявляемые к моделям корпоративных сетей // Качество. Инновации. Образование. - 2009. - № 4. - С. 46-48.

11. Сафонова И.Е. Об одном подходе к моделированию корпоративных функционально-ориентированных компьютерных сетей // Телекоммуникации. -2009.-№ 11.-С. 2-10.

12. Сафонова И.Е. Расчет параметров производительности спутникового канала связи // Качество. Инновации. Образование. - 2010. - № 1. - С. 49-52.

13. Сафонова И.Е. Метод многовариантного синтеза сетевых решений //Качество. Инновации. Образование. - 2010. - № 2. - С. 57 - 63.

14. Сафонова И.Е. Моделирование беспроводных сетей, каналов и линий связи //Качество. Инновации. Образование. - 2010. - № 3. - С. 64 - 69.

Монография

15. Сафонова И.Е. Методы и модели оценки основных характеристик корпоративных функционально-ориентированных сетей в САПР: научная монография. М.: МИЭМ, 2007. 344 с. (ISBN 978-5-94506-184-2, УДК 681.324(03), ББК32.973.202, С. 22.).

Авторские свидетельства и патенты

16. Сафонова И.Е. Система синтеза и адаптации корпоративных функционально-ориентированных сетей // Свидетельство об официальной регистрации программ для ЭВМ № 2010611980 от 16.03.2010. - Москва. - Федеральная служба по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам.

17. Сафонова И.Е. Формирование и принятие концептуальных проектных решений при создании корпоративных функционально-ориентированных сетей // Программа для ЭВМ № 2010612307 от 29.03.2010. - Москва. - Федеральная служба по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам.

18. Сафонова И.Е. Комплексирование параметров моделей сетевых элементов // Свидетельство об официальной регистрации программа для ЭВМ № 2010612490 Российская Федерация, от 09.04.2010. - Москва. - Федеральная служба по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам.

19. Сафонова И.Е. База данных моделей иерархического моделирующего комплекса многоуровневого представления корпоративных функционально-ориентированных сетей // Свидетельство об официальной регистрации Базы данных № 2010620242 от 20.04.2010. - Москва. - Федеральная служба по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам.

20. Сафонова И.Е. Устройство моделирования связей сетевых элементов на основе иерархического комплекса многоуровневого представления корпоративных функционально-ориентированных сетей. // Патент на полезную модель; заявка № 2010115917/08(022563); заявл. 22.04.2010. - Москва. - Федеральная служба по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам.

Статьи и доклады

21. Сафонова И.Е., Вишнеков A.B., Шапкин Ю.А. Вопросы разработки системы автоматизированного проектирования для создания вычислительных сетей ЭВМ // Информационные, сетевые и телекоммуникационные технологии: сб. науч. трудов, посвященный 40-летию МИЭМ. / Моск. институт электроники и математики - техн. ун-т. - М.: МИЭМ, - 2001. - С. 70-73.

22. Сафонова И.Е., Вишнеков A.B., Шапкин Ю.А. Свойства и особенности математических моделей объектов проектирования в обучающих системах // Образование XXI века: инновационные технологии, диагностика и управление в условиях информатизации: сб.трудов II Всероссийской научно-методической конференции / Красноярск, 2000. - С.74 - 75.

23.Сафонова И.Е. Моделирование беспроводных сетей, каналов и линий связи // Компьютеры в учебном процессе. - 2010. - № 7. - С. 8-22.

24. Сафонова И.Е., Вишнеков A.B. К вопросу повышения эффективности обучающих систем в САПР/САИТ // Системные проблемы качества, математического моделирования и информационных технологий: сб.трудов междунар. научно-техническая конференции и Российской научной школы

молодых ученых и специалистов / Москва-Сочи, 1999. - С. 55 - 57.

25. Сафонова И.Е. Человеко-машинные процедуры принятия решений // Компьютеры в учебном процессе. - 2001. - № 7. - С. 79 - 93.

26. Сафонова И.Е. Методы представления знаний в экспертных системах // Компьютеры в учебном процессе. - 2001. - № 3. - С. 103 - 107.

27. Сафонова И.Е. Методы математического программирования в решении сетевых задач // Информационные, сетевые и телекоммуникационные технологии: сб. науч. трудов, посвященный 40-летию МИЭМ. / Моск. институт электроники и математики - техн. ун-т. - М.: МИЭМ, - 2001. - С. 73 - 75.

28. Сафонова И.Е. Автоматизированная обучающая система принятия решений в условиях нечеткой исходной информации // Компьютеры в учебном процессе. -

2002.-№3,-С. 117-130.

29. Сафонова И.Е., Вишнеков А.В., Гуляев Д.В. Обеспечение надежности при автоматизированном проектировании корпоративных локальных вычислительных сетей //Компьютеры в учебном процессе. - 2002. - № 10. - С.47 - 54.

30. Сафонова И.Е. Многоцелевые решения в условиях неопределенности // Компьютеры в учебном процессе. - 2002. - № 11. - С. 85 - 92.

31. Сафонова И.Е. Алгоритмы выбора проектных решений при неопределенности внешних условий // Компьютеры в учебном процессе. - 2002. - № 12. - С. 39- 56.

32. Сафонова И.Е. Экспертные процедуры принятия проектных решений // Компьютеры в учебном процессе. - 2002. - № 12. - С. 57 - 66.

33. Сафонова И.Е. Формальные методы представления автоматизированного проектирования компьютерных сетей // Компьютеры в учебном процессе. -

2003. -№ 9. -С. 3-10.

34. Сафонова И.Е. Математическая модель расчета пропускной способности корпоративных локальных вычислительных сетей // Компьютеры в учебном процессе. - 2003. - № 9. - С. 11-25.

35. Сафонова И.Е. Аппаратные средства диагностики кабельных систем //Компьютеры в учебном процессе. - 2003. - № 8. - С. 113-119.

36. Сафонова И.Е. Особенности формирования проектных стратегий в САПР корпоративных локальных вычислительных сетей // Компьютеры в учебном процессе. - 2003. - № 12. - С. 3-14.

37. Сафонова И.Е. Принятие проектных решений в системах автоматизированного проектирования корпоративных локальных вычислительных сетей //Компьютеры в учебном процессе. - 2003. - № 12. - С. 15-20.

38. Сафонова И.Е. Алгоритмы анализа характеристик корпоративных сетей //Компьютеры в учебном процессе. - 2003. - № 12. - С. 20-37.

39. Сафонова И.Е., Вишнеков А.В., Штейнберг В.И., Филипповский Ю.А. То а question on acceptance of decisions in systems of automated integrated manufacture of computer products and equipment // Information and Telecommunication Technologies in Intelligent Systems: сб. трудов международн. Конференции / Barcelona (Spain), 2003. - С. 49- 51.

40. Сафонова И.Е., Вишнеков А.В., Шапкин Ю.А. О постановке задачи принятия решений в САПР корпоративных сетей // Гражданская авиация на современном этапе развития науки, техники и общества: сб. трудов международн. научно-технической конференции, посвященная 80-летию гражданской авиации России / Москва, 2003. - С. 179 - 180.

41. Сафонова И.Е., Вишнеков А.В., Плеханов С.П., Шапкин Ю.А. Формирование рациональных вариантов проектного сетевого решения с использованием автоматизированной обучающей системы // Гражданская авиация на современном этапе развития науки, техники и общества: сб.трудов международн. научно-технической конференции, посвященной 80-летию гражданской авиации России / Москва, 2003. - С. 184 - 185.

42. Сафонова И.Е., Вишнеков А.В, Штейнберг В.И., Филипповский Ю.А. CAD/CAM/CAE FOR ENTERPRISE-WIDE NETWORKS - REALITI AND PERSPECTIVE //Information and Télécommunication Technologies in Intelligent Systems: сб. трудов международн. конференц. /Barcelona (Spain), 2003.-C.46-49.

43. Сафонова И.Е., Вишнеков А.В., Иванова Е.М. То a question on acceptance of design and administrative décisions in complex systems of support of decision-making of scale of the enterprise // Information and Télécommunication Technologies in Intelligent Systems: сб. трудов международн. конференции /Barcelona (Spain), 2004. - С. 115 -117.

44. Сафонова И.Е. Шапкин Ю.А. Оптимальное распределение системных сервисов в соответствии с ресурсами корпоративной сети // Компьютеры в учебном процессе. - 2005. - № 5. - С. 7-12.

45. Сафонова И.Е., Вишнеков А.В., Шапкин Ю.А. Основы методологии автоматизированного формирования и принятия концептуальных проектных решений при создании корпоративных функционально-ориентированных сетей // Гражданская авиация на современном этапе развития науки, техники и общества: сб. трудов международной научно-технической конференции, посвященной 35-летию со дня основания МГТУГА / Москва, 2006. - С.206-207.

46. Сафонова И.Е., Бадулин В.И. Комплекс моделей иерархического многоуровневого представления корпоративных функционально-ориентированных сетей в САПР // Компьютеры в учебном процессе. - 2006. - № 11.-С. 65-74.

47. Сафонова И.Е., Бадулин В.И., Восков Л.С., Декопов К.А., Букина Н.Н. Автоматизированная система обучения проектированию и принятию оптимальных сетевых решений в САПР // Компьютеры в учебном процессе. -2006.-№ 11.-С. 75-85.

48. Сафонова И.Е., Бадулин В.И. Принятие проектных решений для систем автоматизированного проектирования корпоративных компьютерных сетей в условиях определенности исходной информации // Компьютеры в учебном процессе. - 2006. - № 11. - С. 87-93.

49. Сафонова И.Е. Методика качественной оценки надежной работы сервера корпоративной сети и отображение состояний его работоспособности // Качество и ИПИ (САЬЗ)-технологии. - 2006. - № 1. - С. 2-10.

50. Сафонова И.Е., Вишнеков A.B., Иванова Е.М. Методы принятия решений в распределенных CAD/CAM/CAE-системах. // Качество и ИПИ (CALS)-технологии. - 2006. - № 3. - С. 35 - 39.

51. Сафонова И.Е., Шапкин Ю.А. Одна из задач оптимального распределения системных сервисов в соответствии с ресурсами корпоративной сети // Математическое моделирование и информатика: сб.трудов 9-й научной конференции МГТУ «СТАНКИН» и «Учебно-научного центра математического моделирования МГТУ «СТАНКИН» - ИММ РАН» / Москва, 2006.-С. 149-151.

52. Сафонова И.Е. Методы и модели планирования частот для радиосетей // Компьютеры в учебном процессе. - 2007. - № 1. - С. 24-31.

53. Сафонова И.Е. Выбор пропускных способностей каналов связи //Компьютеры в учебном процессе. - 2007. - № 4. - С. 7-18.

54. Сафонова И.Е. Оптимизация и принятие концептуального проектного решения для систем автоматизированного проектирования корпоративных сетей в условиях определенности исходной информации // Качество. Инновации. Образование. - 2008. - № 3. - С. 62-67.

55. Сафонова И.Е. Принятие базового концептуального проектного решения для систем автоматизированного проектирования корпоративных компьютерных сетей в условиях неопределенности исходной информации // Качество. Инновации. Образование. - 2008. - № 4. - С.56-62.

56. Сафонова И.Е. Метод распределения прикладных задач между клиентами корпоративной функционально-ориентированной сети по критерию средневзвешенной длины маршрута // Компьютеры в учебном процессе. - 2008. - № 10.-С. 49-54.

57. Сафонова И.Е. Проблемы модернизации и развития корпоративных сетей //Компьютеры в учебном процессе. - 2008. - № 10. - С. 55 - 64.

58. Сафонова И.Е. Характеристики корпоративных приложений и требования, предъявляемые к корпоративным сетям // Компьютеры в учебном процессе. -2008. -№ 10.-С. 41 -48.

59. Сафонова И.Е. Планирование развития корпоративной функционально-ориентированной сети // Качество. Инновации. Образование. - 2008. - № 8. - С. 50-55.

60. Сафонова И.Е. Основные требования, предъявляемые к современным корпоративным функционально-ориентированным сетям // Качество. Инновации. Образование. - 2009. - № 1. - С. 39 - 44.

61. Сафонова И.Е. Оценка объема вычислительных работ пользователей корпоративной функционально-ориентированной сети и выбор состава технических средств // Компьютеры в учебном процессе. - 2009. - № 2. - С.3-19.

62. Сафонова И.Е. Методы прогностической оценки основных характеристик корпоративных функционально-ориентированных сетей // Качество. Инновации. Образование. - 2009. - № 3. - С. 68 - 73.

63. Сафонова И.Е. Синтез топологической структуры корпоративной сети заданного диаметра // Компьютеры в учебном процессе. - 2009. - № 2. - С.35-40.

64. Сафонова И.Е. Критерии оценки качества корпоративных функционально-ориентированных сетей // Информационные, сетевые и телекоммуникационные технологии: сб. науч. трудов / Моск. институт электроники и математики -техн. ун-т. - М.: МИЭМ, - 2009. - С. 136 - 144.

65. Сафонова И.Е. Основные этапы создания компьютерных сетей корпораций //Компьютеры в учебном процессе. - 2009. - № 5. - С. 59 - 66.

66. Сафонова Е.И. Методика комплексирования моделей многоуровневого представления корпоративных функционально-ориентированных сетей //Информационные, сетевые и телекоммуникационные технологии: сб. науч. трудов. / Моск. институт электроники и математики - техн. ун-т. - М.: МИЭМ, -2009.-С. 145 - 148.

67. Сафонова И.Е. Назначение корпоративных функционально-ориентированных сетей // Компьютеры в учебном процессе. - 2009. - № 5. - С. 67 - 72.

68. Сафонова И.Е. Общие стратегии создания и адаптации сетей корпораций //Компьютеры в учебном процессе. - 2009. - № 5. - С. 59 - 66.

69. Сафонова И.Е. Формализация постановки проблемы адаптации и синтеза корпоративных функционально-ориентированных сетей // Компьютеры в учебном процессе. - 2009. - № 6. - С. 7 - 14.

70. Сафонова И.Е. Проблемы адаптации корпоративных функционально-ориентированных сетей // Качество. Инновации. Образование. - 2009. - № 6. -С. 53 - 58.

71. Сафонова И.Е. Организация взаимодействия моделей элементов корпоративных функционально-ориентированных сетей // Качество. Инновации. Образование. - 2009. - № 7. - С. 49 - 57.

72. Сафонова И.Е. Разработка и анализ графовой модели корпоративной функционально-ориентированной сети // Качество. Инновации. Образование. -2009.-№8.-С. 32-38.

73. Сафонова И.Е. Использование метода многовариантного синтеза сетевых решений при создании и адаптации корпоративных функционально-ориентированных сетей // Компьютеры в учебном процессе. - 2009. - № 11. - С. 3-12.

74. Сафонова И.Е. Разработка автоматизированной системы создания и адаптации корпоративных сетей //Компьютеры в учебном процессе. -2009. - № 12. -С.3-14.

Учебно-методические разработки

75. Сафонова И.Е., Вишнеков A.B., Штейнберг В.И. Многоцелевые задачи принятия проектных решений: учебное пособие для вузов. М.: МИЭМ, 2002. 101 с. (ISBN 5-94506-008-9, УДК 519.8, ББК 22.18, М73).

76. Сафонова И.Е., Вишнеков А.В, Бадулин В.И. Методы экспертных оценок: учебно-методическая разработка). М.: МИЭМ, 2001. 24с. (ISBN 5-230-16314-3).

77. Сафонова И.Е., Вишенков A.B., Киселев A.B. Принятие решений в условиях неопределенности на основе аппарата нечетких множеств: учебно-методическая разработка. М.: МИЭМ, 2001. 33 с. (ISBN 5-230-16314-3).

78. Сафонова И.Е., Лукин Е.В. Изучение характеристик и диагностика коммуникационного оборудования корпоративных сетей: учебно-методическая разработка. М.: МИЭМ, 2006. 23 с. (ISBN 5-94506-133-6).

79. Сафонова И.Е., Бадулин В.И., Лукин Е.В. Объединение локальных сетей. Настройка соединений маршрутизаторов фирмы NSG: учебно-методическая разработка. М.: МИЭМ, 2006. 21 с. (ISBN 5-94506-133-6).

80. Сафонова И.Е., Восков JI.C., Декопов К.А., Букина H.H. Принятие концептуальных проектных решений в процессе автоматизированного проектирования корпоративных функционально-ориентированных сетей: учебно-методическая разработка. М.: МИЭМ, 2006.23 с. (ISBN 5-94506-133-6).

81. Сафонова И.Е., Лукин Е.В. Настройка Ethernet с IP-интерфейсом на маршрутизаторах фирмы при проектировании корпоративных сетей: учебно-методическая разработка. М.: МИЭМ, 2006. 14 с. (ISBN 5-94506-133-6).

82. Сафонова И.Е., Дробышев A.B., Мишин К.Ю., Цыганов C.B. Методы принятия решений. Метод ранжирования альтернатив и метод анализа платежной матрицы: учебно-методическая разработка. М.: МИЭМ, 2007. 23 с.( ISBN 9785-94506-161-3).

83. Сафонова И.Е., Дробышев A.B., Мишин К.Ю., Цыганов C.B. Методы принятия решений. Метод Дельфи и метод Электра: учебно-методическая разработка. М.: МИЭМ, 2007. 26 с. (ISBN 978-5-94506-161-3).

84. Сафонова И.Е., Дробышев A.B., Мишин К.Ю., Цыганов C.B. Методы принятия решений. Модификация метода Дельфи и метод анализа иерархий: учебно-методическая разработка. М.: МИЭМ, 2007. 19 с. (ISBN 978-5-94506-161-3).

85. Сафонова И.Е., Дробышев A.B., Мишин К.Ю., Цыганов C.B. Методы принятия решений. Метод минимального расстояния и методы МаксиМин и МаксиМакс: учебно-методическая разработка. М.: МИЭМ, 2007. 18 с. (ISBN 978-5-94506-161-3).

86. Сафонова И.Е. Проектирование корпоративных сетей: учебно-методическая разработка. М.: МИЭМ, 2008. 30 с. (ISBN 978-5-945506-191-0).

/Г\»

I !

10-21428

Подписано в печать: 16.08.2010

Заказ №4112 Тираж-130 экз. Печать трафаретная. Типография «11-й ФОРМАТ» ИНН 7726330900 115230, Москва, Варшавское ш., 36 (499) 788-78-56 www.autoreferat.ru

2009128316

Оглавление автор диссертации — доктора технических наук Сафонова, Ирина Евгеньевна

ОГЛАВЛЕНИЕ.

ВВЕДЕНИЕ.

Глава 1. ПРОБЛЕМА МОДЕЛИРОВАНИЯ, СОЗДАНИЯ И АДАПТАЦИИ КОРПОРАТИВНЫХ ФУНКЦИОНАЛЬНО-ОРИЕНТИРОВАННЫХ СЕТЕЙ.

1.1. Назначение корпоративных функционально-ориентированных сетей.

1.1.1. Телекоммуникационная инфраструктура корпораций.

1.1.2. Конвергенция телекоммуникационных и компьютерных сетей.

1.1.3. Телекоммуникационные сети следующего поколения.

1.1.4. Определение корпоративной функционально-ориентированной сети.

1.2. Характеристики и критерии оценки качества современных корпоративных функционально-ориентированных сетей.

1.3. Общие подходы к решению проблемы моделирования, создания и адаптации сетей.

1.3.1. Проблемы моделирования корпоративных функционально-ориентированных сетей.

1.3.2. Стратегические проблемы и задачи создания.

1.3.3. Анализ стратегий и задач адаптации.

1.4. Современные системы моделирования и разработки сетей.

1.5. Формирование и принятие концептуальных решений при создании и адаптации корпоративных функционально-ориентированных сетей.

1.5.1. Модульность и стандартизация.

1.5.2. Протоколы и стандартные стеки коммуникационных протоколов.

1.5.3. Служба

1.6. Формальное описание проблемы создания, моделирования и адаптации корпоративных функционально-ориентированных сетей.

1.7. Этапы решения проблемы.

1.8. Моделирующий комплекс - как базовое средство решения проблемы.

1.8.1. Задачи и принципы реализации моделирующего комплекса.

1.8.2. Многовариантный синтез сетевых решений на основе моделирующего комплекса.

ВЫВОДЫ К ГЛАВЕ 1.

Глава 2. ИЕРАРХИЧЕСКИЙ МОДЕЛИРУЮЩИЙ КОМПЛЕКС МНОГОУРОВНЕВОГО ПРЕДСТАВЛЕНИЯ КОРПОРАТИВНЫХ ФУНКЦИОНАЛЬНО-ОРИЕНТИРОВАННЫХ СЕТЕЙ.

2.1. Многоуровневое представление корпоративной функционально-ориентированной сети.

2.1.1. Корпоративная сеть - как иерархическая система взаимодействующих уровней.

2.1.2. Отображение задач создания и адаптации на многоуровневую архитектуру сети.

2.1.3. Соответствие уровней иерархии корпоративной сети уровням эталонной модели OSI и сети NGN.

2.2. Структура иерархического моделирующего комплекса многоуровневого представления корпоративных функционально-ориентированных сетей.

2.2.1. Назначение и организация работы моделирующего комплекса.

2.2.2 Соответствие уровней комплекса и уровней корпоративной функционально-ориентированной сети.

2.2.3. Взаимозависимость критериев оценки качества сетей в иерархическом моделирующем комплексе.

2.3. Основополагающие характеристики моделирующего комплекса.

2.4. Состав иерархического моделирующего комплекса многоуровневого представления корпоративных функционально-ориентированных сетей.

2.4.1. Модели сетей и их элементов.

2.4.1.1. Требования, предъявляемые к моделям в составе комплекса

2.4.1.2. Форма представления моделей.

2.4.1.3. Входные и выходные параметры моделей комплекса.

2.4.2. Иерархическая система математических моделей.

2.4.3. Взаимодействие моделей комплекса.

ВЫВОДЫ К ГЛАВЕ 2.

ГЛАВА 3. КОНЦЕПЦИЯ ОРГАНИЗАЦИИ ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ МОДЕЛЕЙ ЭЛЕМЕНТОВ КОРПОРАТИВНЫХ ФУНКЦИОНАЛЬНО-ОРИЕНТИРОВАННЫХ СЕТЕЙ.

3.1. Структура взаимодействия моделей элементов корпоративных сетей при многовариантном синтезе сетевых решений.

3.2. Процессы организации взаимодействия моделей сетевых элементов на основе разработанного иерархического моделирующего комплекса.

3.3. Калибровка моделей иерархического моделирующего комплекса многоуровневого представления корпоративных функционально-ориентированных сетей.

3.3.1. Выбор калибровочных моделей для решения проблем создания и адаптации сетей.

3.3.2. Оценка показателей калибровки.

3.3.3. Подготовка и анализ модельных данных сетей.

3.3.4. Выбор метода калибровки для организации взаимодействия моделей иерархического комплекса.

3.4. Согласование взаимодействия моделей элементов сетей с помощью модифицированного метода регрессии на главные компоненты — PCR.

3.5. Алгоритм сопряжения параметров моделей.

3.6. Графовая модель корпоративной функционально-ориентированной сети.

3.6.1. Разработка модели.

3.6.2. Анализ графовой модели сети в процессе организации взаимодействия моделей элементов при создании и адаптации сетей.

ВЫВОДЫ К ГЛАВЕ 3.

Глава 4. МЕТОДЫ И МОДЕЛИ РЕШЕНИЯ ЧАСТНЫХ ЗАДАЧ СОЗДАНИЯ И АДАПТАЦИИ КОРПОРАТИВНЫХ

ФУНКЦИОНАЛЬНО-ОРИЕНТИРОВАННЫХ СЕТЕЙ.

4.1. Модели решения частных задач создания и адаптации сетей в составе иерархического моделирующего комплекса.

4.2. Расчет аппаратной надежности сети - как сложной иерархической системы.

4.3. Синтез корпоративной функционально-ориентированной сети заданного диаметра.

4.4. Расчет параметров производительности спутникового канала связи.

4.5. Оценка времени реакции операционной системы при решении корпоративных задач конкретной предметной области.

4.6. Оптимизация размещения файлов и обработки запросов к СУБД.

4.7. Задача оптимизации системных сервисов в соответствии с сетевыми ресурсами.

4.8. Распределение прикладных корпоративных задач между клиентами сети по критерию средневзвешенной длины маршрута в процессе адаптации сети.

ВЫВОДЫ К ГЛАВЕ 4.

Глава 5. ВЫБОР КОНЦЕПТУАЛЬНОГО РЕШЕНИЯ КОРПОРАТИВНОЙ

ФУНКЦИОНАЛЬНО-ОРИЕНТИРОВАННОЙ СЕТИ.

5.1. Задачи выбора базового варианта сети в процессе многовариантного синтеза альтернативных решений на основе иерархического моделирующего комплекса.

5.2. Условия оптимизации и принятия решений при создании и адаптации корпоративных функционально-ориентированных сетей.

5.3. Принятие концептуального решения корпоративной сети в условиях определенности исходной информации.

5.3.1. Анализ существующих подходов.

5.3.2. Разработка метода принятия концептуального решения сети для условий определенности.

5.4. Принятие сетевых решений в условиях неопределенности исходной информации.

5.4.1. Основные этапы решения задачи.

5.4.2. Метод выбора базового варианта корпоративной функционально-ориентированной сети.

ВЫВОДЫ К ГЛАВЕ 5.

Глава 6. РАЗРАБОТКА ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ СИСТЕМЫ СИНТЕЗА И АДАПТАЦИИ КОРПОРАТИВНЫХ ФУНКЦИОНАЛЬНО-ОРИЕНТИРОВАННЫХ СЕТЕЙ.

6.1. Требования, предъявляемые к программному обеспечению системы синтеза и адаптации корпоративных функционально-ориентированных сетей -SAFOEWN.

6.2. Состав и технические характеристики системы SAFOEWN.

6.3. Исходные данные и способы представления результатов.

6.4. Этапы функционирования системы.

6.5. Результаты экспериментального исследования разработанного программного обеспечения системы.

6.5.1. Исследование зависимости временных характеристик системы от сложности реализуемой сети.

6.5.2. Оценка временных показателей системы при создании и адаптации корпоративных функционально-ориентированных сетей.

6.6. Использование разработанной методологии создания, моделирования и адаптации сетей в системах автоматизированного проектирования.

ВЫВОДЫ К ГЛАВЕ 6.

Введение 2010 год, диссертация по радиотехнике и связи, Сафонова, Ирина Евгеньевна

Для России, как и для многих стран, характерно корпоративное разделение сетей [1 - 3, 14, 23, 26, 27, 87]. Корпоративная сеть - это коммуникационная система, принадлежащая и/или управляемая единой организацией (корпорацией). В состав такой сети входят различные типы компьютеров, несколько типов операционных систем, множество приложений, а также различное коммуникационное и технологическое оборудование (измерительные приборы, роботы, сборочные линии и т.п.). К передаче информации в корпоративных сетях имеют прямое отношение телефонные сети, спутниковые системы связи, системы сотовой радиосвязи. Абонент корпоративной сети может быть не только пользователем, но и оператором процесса обмена. На основе достижений в области цифровых технологий идет процесс конвергенции и интеграции компьютерных и телекоммуникационных сетей в единую информационно-телекоммуникационную систему. Сетевая конвергенция позволяет более эффективно организовать работу корпоративных сетей, снизить расходы на их поддержку, упростить взаимодействие между абонентами [1, 2, 12 - 16, 23,25].

Перечень услуг, предъявляемых к сетям, и требования к качеству этих услуг постоянно возрастают, содержание корпоративной информации, интенсивность ее потоков и способы обработки постоянно меняются, появляются технические, технологические и организационные новинки (например, технологии NGN, MPLS, и т.д.), которые необходимо использовать в сети для поддержания ее в состоянии, соответствующем требованиям времени [1, 2, 23, 25, 109]. Это означает, что необходима адаптация сетей к изменяющимся условиям.

Существующие методы и подходы к решению традиционных задач моделирования и создания сетей меньших масштабов для современных корпоративных функционально-ориентированных сетей оказываются непригодными потому, что такие сети являются гетерогенными системами и применяются не только для передачи данных, в них используется весь комплекс технологий передачи информации, различные комбинации каналов связи, коммуникационное, а также технологическое оборудование, характерное для работы корпорации, при этом часто возникает необходимость в совмещении телекоммуникационных, измерительных, управляющих и других систем корпорации [3, 14, 25, 27, 33, 38, 45 - 46, 48, 81, 88]. На сегодняшний день нет готовой, отлаженной, универсальной, единой методологии, следуя которой, можно провести весь комплекс мероприятий по моделированию, созданию и адаптации таких сетей. Отсутствие методологии приводит к возникновению самых разнообразных подходов к их реализации, базирующихся на интуиции и опыте i i р I разработчиков, при этом используется множество технологий построения, стандартов, различных методик и моделей, что ведет к построению «избыточных» сетей, к росту их стоимости и увеличению сроков реализации. Для решения этой проблемы необходимо разработчику предоставить возможность в рамках единой методологии проводить весь комплекс мер по созданию, моделированию и адаптации сетей на базе уже имеющихся известных наработок в этой области. Следовательно, разработка научных основ создания, моделирования и адаптации корпоративных функционально-ориентированных сетей обусловлена технико-экономической целесообразностью.

Создание и адаптация сетей должны сопровождаться опережающим развитием фундаментальной теории в этой области знаний [1- 3, 12 - 16, 18 - 20, 23 - 28, 33 - 35, 41, 45, 46, 48, 51]. Автором были изучены различные направления и учтено все лучшее из мирового и отечественного опыта по соответствующим вопросам. На основании этого был сделан вывод о том, что к настоящему времени имеется множество эффективных методов и моделей для решения проблем, возникающих при разработке сетей, но эти модели и методы разрознены и с их помощью можно решать лишь ограниченное число задач. Современные средства моделирования сетей, использующие некоторые существующие модели и методы, требуют много вычислительных ресурсов и не позволяют полно и адекватно решать поставленные перед разработчиками сетей проблемы. Разрозненные, разнотипные модели в недостаточной степени отражают реальные характеристики современных сетей, и на сегодняшний момент имеется потребность в создании адекватной модели корпоративной функционально-ориентированной телекоммуникационной сети, базирующейся на системе моделей. Высокое качество технических характеристик сети может быть достигнуто только в том случае, когда отдельные методы и модели объединены на основе системного подхода в единый моделирующий и комплекс, охватывающий большую часть задач, возникающих при создании и адаптации. Нужен подход, позволяющий объединять отдельные модели сетей в едином комплексе, а это значит, что существует необходимость в разработке методологической базы для организации взаимодействия моделей. Следовательно, необходима разработка новых, более эффективных методов моделирования для корпоративных функционально-ориентированных сетей.

Создание и адаптация связаны с оптимизацией и принятием решений, как на уровне отдельных частных задач, так и для всей сети в целом. Основное внимание здесь следует сосредоточить на выборе альтернативных сетевых решений, средств их реализации и определении наиболее эффективного или базового варианта сети. Эта проблема является не только наиболее сложной, но и узловой, поскольку ошибка в исходных позициях при разработке сети зачастую не всегда может быть исправлена без существенных материальных затрат [4 - 8, 11, 20, 16]. Следовательно, нужны методы, которые позволяли бы уже на самых ранних этапах создания и адаптации сетей достаточно правильно выбрать их параметры и структуру, а также оценивать различные характеристики качества, с тем, чтобы получить сетевое решение, не требующее серьезных изменений в будущем.

При решении данной проблемы автор в своих исследованиях опирается на труды российских и зарубежных ученых, которые внесли большой вклад в развитие телекоммуникационных сетей — Л.Клейнрок, А.Гарсиа-Диас, В.М.Вишневский, А.И.Герасимов, А.И.Русаков,

A.Н.Назаров, Ю.В.Семенов, А.С.Мендкович, Б.В.Гнеденко, Б.П.Филин,

B.А.Богатырев, В.А.Ершов, В.М.Терентьев, В.С.Заборовский, В.С.Лагутин, В.Столлингс, Г.ГЛновский, Г.П.Башарин, Г.П.Захаров, Г.Хелд, А.Н.Тихонов, Д.В.Куракин, Д.Г.Михалев, Д.Филлипс, И.А.Мизин, К.Н.Максимов, М.Н.Петров, М.Спортак, М.Шварц, Н.А.Кузнецов,

Н.А.Соколов, О.И.Бронштейн, С.Н.Степанов, С.Фейт, Э.А.Даниэлян, Эд.Уилсон и другие ученые.

Цель и задачи исследований

Для достижения поставленной цели потребовалось решить следующие научные задачи:

3) определить основополагающие характеристики и требования, предъявляемые к моделям сетей;

5) разработать методы организации взаимодействия и согласования моделей;

6) разработать метод многовариантного синтеза сетевых решений;

Методы исследования

Методы исследования базируются на теории проектирования объектов связи, теории систем и сетей массового обслуживания, теории графов, теории потоков в сетях, теории принятия решений и оптимизации, теории исследования операций, теории вероятности и математической статистики. В работе также использовались экспериментальные методы, применяемые в современных телекоммуникационных сетях — пассивные и активные измерения.

Основные научные положения, выносимые на защиту

1) методологические принципы создания и адаптации корпоративных функционально-ориентированных сетей;

2) метод многовариантного синтеза сетевых решений;

4) концепция организации взаимодействия моделей сетевых элементов;

5) многоуровневая графовая модель сети;

Научная новизна исследований

Заключается в разработке новых эффективных методов создания, моделирования и адаптации телекоммуникационных сетей.

В результате проведенных исследований получены новые научные результаты:

Практическая значимость работы состоит:

- в создании методических материалов по моделированию телекоммуникационных сетей;

- в разработке инструментальных средств для исследования и выбора эффективных сетевых решений;

- в разработке технических рекомендаций по созданию автоматизированных систем проектирования телекоммуникационных сетей;

Достоверность научных результатов подтверждается:

- данными об успешном практическом применении результатов диссертации при разработке сетей;

- корректностью вывода математических зависимостей для расчета сетевых параметров;

Приоритет практических решений

Приоритет практических решений подтвержден авторскими свидетельствами и патентами.

Основание для выполнения работы

Основные результаты исследований получены в ходе выполнения следующих госбюджетных НИР: «Разработка элементов теории и методов принятия технических решений в САПР сетей ЭВМ» № гос.регистрации РК 01200204915; «Разработка элементов теории многоцелевой оптимизации в задачах проектирования сетей ЭВМ» № гос.регистрации РК 01200302727; «Разработка математических моделей объектов проектирования для систем поддержки принятия технических решений корпоративных сетей» № гос.регистрации РК 01200406224; «Разработка методов комплексирования моделей представления функционально-ориентированных сетей для автоматизированной системы обеспечения надежности и качества электронной аппаратуры» № гос.регистрации РК 01200502551; «Создание методологии автоматизированного формирования и принятия концептуальных предпроектных решений при разработке корпоративных функционально-ориентированных сетей и проектировании электронной аппаратуры» № гос.регистрации РК 01200602336.

Реализация результатов работы

Теоретические и практические результаты исследований внедрены и использовались:

- в в/ч 32382 при проведении НИР «Каскад»;

- на Федеральном государственном унитарном предприятии «Научно-исследовательский институт «Аргон», что позволило повысить эффективность функционирования сети предприятия, обеспечить необходимую производительность, надежность, поддержку различных видов трафика, совместимость и управляемость.

Разработка новых беспроводных телекоммуникационных средств передачи мультимедийной информации на основе лазерной и радио технологий» и «Разработка проекта широкополосного беспроводного доступа к информационным ресурсам ГПНТБ России»; - в учебном процессе Федерального государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Московский государственный институт электроники и математики» (технический университет) при чтении дисциплин «Сети ЭВМ и средства телекоммуникаций», «Коммуникационное оборудование сетей», «Локальные вычислительные сети», «Проектирование систем и сетей», «Основы построения объединенных сетей», «Технические средства сетей ЭВМ» для студентов специальности 230101 «Вычислительные машины, комплексы, системы и сети».

Практическое использование результатов диссертационной работы подтверждено соответствующими актами.

Структура и объем работы

Диссертация состоит из введения, шести глав, заключение, списка литературы, включающего 233 наименований и 6 приложений. Работа изложена на 437 страницах (325 страниц основного текста), содержит 61 рисунок, и 21 таблицу.

Заключение диссертация на тему "Методология создания, моделирования и адаптации корпоративных функционально-ориентированных сетей"

Основные результаты теоретических и экспериментальных исследований, проведенных в диссертационной работе в соответствии с поставленной научной проблемой, могут быть сформулированы следующим образом:

1. Выполнены исследование и анализ состояния, перспектив и тенденций развития телекоммуникационных сетей. Проведенный анализ и исследование показали, что большинству современных корпораций требуется развитая телекоммуникационная инфраструктура. Исследован процесс конвергенции и интеграции телекоммуникационных и компьютерных сетей, являющийся закономерным этапом в их развитии, а сетевая конвергенция позволяет создать единую корпоративную телекоммуникационную среду, более эффективно организовать эксплуатацию сетей, снизить расходы на поддержку, обеспечить надежность и стабильность их функционирования, повысить качество и эффективность использования телекоммуникационных сервисов. Проанализированы тенденции развития Next Generation Networks и корпоративных сетей нового поколения - Broadband convergence Network. Показано, что весь комплекс проблем по эффективной эволюции от традиционных сетей к NGN, весьма актуален на сегодня для корпоративных сетей и должен отражать концепцию «неразрушающего перехода», т.е. постепенный перевод отдельных сетевых элементов на новые технологии без кардинальной смены всей инфраструктуры телекоммуникаций.

В современных корпоративных сетях используется весь комплекс существующих технологий передачи информации и различные комбинации каналов связи, предусматривается их интеграция с другими коммуникационными системами и технологическим оборудованием, характерным для работы корпорации. В каждом конкретной случае сеть не является универсальной, а ориентирована на решение определенных функциональных и прикладных задач, в связи с этим было сформулировано определение корпоративной функционально-ориентированной сети, указаны требования, предъявляемые к таким сетям и критерии оценки их качества (критерии оптимизации).

Исследованы и проанализированы характерные стратегические проблемы и задачи, возникающие при создании и адаптации корпоративных функционально-ориентированных сетей (адаптация -внесение необходимых изменений в существующую сеть с учетом меняющихся технических, технологических и организационных условий функционирования сети и работы корпорации). На основании проведенного исследования был сделан вывод о том, что существующие подходы к решению традиционных задач создания и адаптации сетей для современных корпоративных функционально-ориентированных оказываются менее пригодными, и разработка новых методов создания и адаптации для таких сетей с целью улучшения их технических характеристик обусловлена технико-экономической целесообразностью. Проанализирован опыт моделирования телекоммуникационных сетей в нашей стране и за рубежом, который свидетельствует о том, что существующие модели являются разрозненными, а имеющиеся средства моделирования используют лишь отдельные модели и методы, не позволяющие достаточно полно и адекватно решать, поставленные перед разработчиками сетей задачи. Определены характеристики и требования, предъявляемые к моделям корпоративных функционально-ориентированных сетей.

2. Предложен, научно обоснован и практически реализован наиболее прогрессивный подход к моделированию корпоративных функционально-ориентированных сетей, связанный с построением иерархического моделирующего комплекса. Реализация моделирующего комплекса основана на многоуровневом представлении корпоративной сети, которое отражает процессы создания и адаптации в целом, и включает модели оценки частных задач. Корпоративная сеть рассматривается как иерархическая система нескольких взаимодействующих уровней, соответствующих определенному классу практических задач создания и адаптации с учетом критериев оценки качества. Представлена классификация этих задач, показано соответствие уровней иерархии корпоративной функционально-ориентированной сети уровням эталонной модели OSI и уровням базовой эталонной модели сети NGN. Разработана классификация моделей на основе многоуровневого представления корпоративных функционально-ориентированных сетей, критериев оценки их качества и анализа решаемых задач.

Иерархический моделирующий комплекс многоуровневого представления корпоративных функционально-ориентированных сетей является базовым средством решения поставленной общей научной проблемы, в котором модели каждого последующего уровня учитывают большее количество характерных черт создаваемой или адаптируемой сети при фиксации параметров и характеристик, определенных на предыдущих уровнях. Комплекс функционирует с учетом пополнения, совершенствования и обновления моделей, и применим для разработки широкого спектра сетей. Разработанный моделирующий комплекс, в отличие от уже существующих моделей сетей и средств их моделирования позволяет: более экономично решать стратегические проблемы и задачи создания и адаптации; эффективно моделировать сети и сетевые элементы (включая устройства), требуя значительно меньше вычислительных ресурсов; интегрировать модели в зависимости от конкретной ситуации создания или адаптации; осуществлять организацию взаимодействия моделей и согласование параметров; проводить калибровку моделей. Согласно многоуровневому представлению корпоративных функционально-ориентированных сетей, моделирующий комплекс имеет 6 уровней иерархии, состоит из 44 основных моделей (с учетом критериев оценки качества для каждого уровня) и множества элементарных моделей, входящих в основные модели. Определены основополагающие характеристики и требования, предъявляемые к комплексу, форма представления моделей, их входные и выходные параметры, единицы измерения параметров сетей и предложен состав моделей. Разработаны его структура и схема функционирования. Выявлены зависимости критериев оптимизации, параметров и характеристик сети для каждого уровня иерархии.

3. Выдвинута новая научная концепция с помощью, которой осуществляется организация взаимодействия и согласование моделей элементов и параметров сетей, которая дает возможность объединить отдельные модели в единый комплекс и использовать необходимые из них при разработке, адаптации, исследовании функционирования и анализе сетей. Концепция позволяет: осуществлять организацию взаимодействия разрозненных, разнотипных моделей и их согласования по параметрам и характеристикам сетей, времени счета, точности и единицам измерения; оперировать с уже существующими моделями, а также включать в состав иерархического моделирующего комплекса вновь создаваемые модели, обеспечивая возможность пополнения, совершенствования и обновления моделей. Для реализации концепции: а) определены процессы организации взаимодействия моделей сетевых элементов на основе иерархического моделирующего комплекса и разработана структура их взаимодействия, которая позволяет интегрировать модели в зависимости от конкретной ситуации создания и адаптации, моделировать сети, проводить многовариантные расчеты и многоуровневое моделирование, эффективно оценивать сетевые параметры и характеристики; б) проанализированы проблемы калибровки моделей, указаны оценки показателей калибровки, и разработана методика подготовки и анализ модельных данных сетей, позволяющая эффективно проводить калибровку моделей иерархического моделирующего комплекса многоуровневого представления корпоративных функционально-ориентированных сетей; в) для согласования взаимодействия моделей элементов сетей предложен модифицированный метод регрессии на главные компоненты (PCR), который в наибольшей степени соответствует специфике решаемой научной проблемы; г) предложена эффективная методика оценка точности математических моделей иерархического моделирующего комплекса многоуровневого представления корпоративных функционально-ориентированных сетей, обеспечивающая получение достоверных результатов; д) разработан алгоритм сопряжения параметров моделей сетей и их элементов, который позволяет учитывать входные и выходные параметры, а также единицы их измерения.

4. Разработана многоуровневая графовая модель корпоративной функционально-ориентированной сети, необходимая для определения взаимосвязи и взаимовлияния частных задач создания и адаптации, критериев оценки качества, сетевых параметров и характеристик, а также сети в целом, с учетом того, что разработчикам более удобно представлять сеть в виде графа, который позволяет наглядно увидеть связи параметров, а методы теории графов — проводить оптимизацию. Сеть представляется в виде ориентированного графа, множество вершин которого соответствует задачам создания и адаптации, а множество дуг содержит - множество параметров сети, множество управляющих и информационных связей. Задачи создания и адаптации определяются математическими моделями иерархического комплекса, количество и характер которых, в свою очередь, определяются набором критериев оценки качества. С помощью этой модели создание и адаптацию сети можно начать с любой задачи (модели), которой соответствует вершина графа (одна или несколько) и, на основании требований к разработке сети, осуществляется декомпозиция структуры графовой модели с учетом числа разрываемых связей, и анализируются отдельные подграфы для установления необходимых математических зависимостей.

5. Предложен интерактивный метод многовариантного синтеза корпоративных функционально-ориентированных сетей, позволяющий проводить многовариантные расчеты на основе иерархического моделирующего комплекса и использовать творческие возможности разработчика сети, при этом время моделирования сетей сокращается на 90% и более.

6. Разработаны новые теоретико-расчетные методы и модели решения частных задач создания и адаптации корпоративных функционально-ориентированных сетей для каждого уровня иерархии, которые в отличие от уже существующих, дают возможность обоснованно планировать и прогнозировать стратегию развития сетей: а) предложены методы и модели расчета аппаратурной надежности сети, которые приносят большую пользу на ранних этапах ее создания, когда возникает вопрос о сравнении различных возможных технических принципов построения; б) дана постановка задачи топологического синтеза, которая решается на начальной стадии разработки сети в условиях отсутствия подробной информации о сетевых протоколах, матрице интенсивности входных потоков и других параметрах; разработаны модели с помощью, которых можно синтезировать корпоративную функционально-ориентированную сеть заданного диаметра, определять потоки по выделенным каналам связи и магистральным трактам, причем устанавливаются все каналы связи, которые должны быть арендованы и их требуемая пропускная способность; в) разработаны модели расчета параметров производительности спутникового канала связи (для случая, если в корпоративной функционально-ориентированной сети необходимо использовать спутниковую связь), которые позволяют выбрать оптимальную скорость передачи спутникового канала связи для конкретной сети, такие расчеты следует проводить как при создании, так и при адаптации сетей; г) разработаны модели для оценки времени реакции операционной системы при решении корпоративных задач конкретной предметной области, которые позволят устанавливать связь между временем реакции ОС с параметрами решаемых задач и техническими характеристиками оборудования сети; д) предложены модели оптимизации размещения файлов и обработки запросов к СУБД, позволяющие определить размещение файлов по рабочим станциям сети и последовательность обработки на каждой РС операций распределенных запросов к БД корпорации, при этом минимизируется среднее время их выполнения и учитываются влияния очередей к сетевым ресурсам и конфликты, возникающие при одновременном доступе к одноименным элементам данных; е) разработана модель для решения задачи оптимального распределения системных сервисов, в соответствии с ресурсами корпоративной функционально-ориентированной сети (эта задача актуальна в том случае, если сеть создается или адаптируется для обслуживания клиентов не связанных с фирмой); ж) предложены метод и модель оценки распределения корпоративных прикладных задач между клиентами сети по критерию средневзвешенной длины маршрута (в процессе адаптации сети), которые эффективны и применимы для расчетов на современных ПК при решении задач с числом переменных больше 800.

Разработанные модели решения частных задач создания и адаптации включены в состав иерархического моделирующего комплекса, являются эффективными с точки зрения затрат машинного времени, легко автоматизируются и дают близкие к оптимальным решения; алгоритмы оказались одними из самых надежных и безотказных, позволяющих за небольшое число шагов получать удовлетворительные результаты. Проведенные экспериментальные исследования показали, что точность методов и моделей решения частных задач создания и адаптации изменяется по отдельным параметрам сети в пределах 85%<е<97%.

7. Предложены методы, позволяющие из множества, получаемых альтернатив в процессе многовариантного синтеза сетевых решений на основе, иерархического моделирующего комплекса многоуровневого представления корпоративных функционально-ориентированных сетей, выбирать оптимальный или базовый вариант сети. Предложен интерактивный метод принятия сетевых решений для условий определенности исходной информации, который является корректным с точки зрения выполняемых разработчиком сети операций, и учитывает характерные особенности проблемы создания и адаптации. Метод построен на сочетании принципов, лежащих в основе лексикографических методов и адаптивных процедуры выбора (метода Нелдера-Мида) и позволяет построить эффективную процедуру поиска оптимального варианта сети. Анализ существующих подходов к решению задачи выбора базового варианта сети в условиях неопределенности показал целесообразность двухэтапного процесса принятия решения. На первом этапе, на основе формальных методов определяется множество рациональных сетевых решений, на втором — на базе экспертных процедур принимается базовое (концептуальное) решение сети, при этом наиболее эффективным являются — метод анализа платежных матриц с выделением главного критерия и метод анализа иерархий, соответственно. Практическое использование этих методов позволяет сократить время генерации альтернативных сетевых решений на 65%, а время выбора базового варианта сети на 90%.

8. Разработана на основе предложенной методологии система синтеза и адаптации корпоративных функционально-ориентированных сетей (Synthesis and Adaptation of Functional-Oriented Enterprise-Wide Networks), являющаяся доказательством практического решения поставленной научной проблемы, и предоставляющая возможность адекватно и с наименьшими затратами решать проблемы и частные задачи, возникающие при разработке сетей. Исследование времени поиска удовлетворительного варианта сети от числа критериев оптимизации и, соответственно, от числа сетевых параметров показало, что временные характеристики системы определяются сложностью создаваемой (или адаптируемой) сети и количеством критериев оптимизации.

Результаты проводимых экспериментов показали, что практическое использование предложенных в диссертационной работе методов моделирования, создания и адаптации корпоративных функционально-ориентированных телекоммуникационных сетей позволяет повысить эффективность их функционирования более чем на 35% (в зависимости от решаемых задач) за счет выбора оптимальных значений сетевых параметров, а время разработки сетей сокращается в 2 (и более) раз.

Предложенные в диссертации решения строго аргументированы и критически оценены по сравнению с другими известными результатами.

Работа явилась обобщение результатов исследования автора в период с 2000 года по настоящее время и выполнена в Федеральном государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Московском государственном институте электроники и математики» (техническом университете) на кафедре «Вычислительных систем и сетей». Основные положения диссертационного исследования регулярно докладывались и обсуждались на научных конференциях, семинарах и совещаниях.

Результаты диссертационной работы также могут быть использованы:

- сетевыми администраторами для исследования и анализа сетей, оценки сетевых параметров и характеристик;

- для создания современных систем автоматизированного проектирования сетей.

Таким образом, в диссертации была решена крупная научная проблема, которая является актуальной и имеет важное практическое значение.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертационной работе была решена актуальная крупная научная проблема, заключающаяся в совершенствовании теоретической базы моделирования, создания и адаптации телекоммуникационных сетей, имеющая важное практическое значение, так как именно сети телекоммуникаций во многом определяют развитие страны.

Библиография Сафонова, Ирина Евгеньевна, диссертация по теме Системы, сети и устройства телекоммуникаций

1. Агранович Ю.А., Юрасов П.В. Математическая модель информационного пространства в проблеме проектирования оптимальных информационных сетей // Информационные технологии. 1998. № 5. С.13-15.

2. Агранович A.B., Скуратов А.К., Хади P.A. Концепция динамической защиты информационных вычислительных сетей RUNNet // Образовательная среда сегодня и завтра: сб. трудов II Всероссийской научно-практической конференции/. Москва, 2005. - С. 222-223.

3. Андронов A.B., Королев П.Е. Проектирование беспроводных сетей Wi-Fi по критерию качества обслуживания // Качество и ИЛИ (CALS) -технологии. 2006. № 3 (11). С. 6-10.

4. Айзерман М.А., Алескеров Ф.Т. Выбор вариантов. Основы теории. М.: Наука, 1990. 278 с.

5. Акимов С. В. Мультиагентная модель автоматизации структурно-параметрического синтеза // Системы управления и информационные технологии. 2005. № 3 (20). С. 11-20.

6. Акимов C.B. Методология создания имитационных моделей класса объектов: портал GPSS.RU. URL: http://www.gpss.ru/immod05/sl/akimov/ (дата обращения: 25.11.2008).

7. Алексеев A.B. Методы принятия решений в условиях неопределенности. Рига: РПИ, 1980, 173 с.

8. Алексеев A.B., Борисов А.Н., Вилюмс Э.Р., Слядзь H.H., Фомин С.А. Интеллектуальные системы принятия проектных решений. Рига: Зинатне, 1997.512 с.

9. Андерсон К., Минаси М. Локальные сети. Полное руководство пер. с англ. под ред. Д.Н. Шевель. СПб.: Корона, 1999. 567 с.

10. Андреев В.А. Система видеозахвата и анализа движения — инициализация, настройка и калибровка камер // Новые информационные технологии: сб. труд. X Междунар. конф. / Судак, 2004. - С. 140-144.

11. Андрейчикова О.Н. Оценка последствий в компьютерных системах принятия решений // Информационные технологии. 1998. № 3. С. 21-29.

12. Артемьев А.Б., Латышев A.B., Саксонов Е.А. Анализ статического алгоритма управления нагрузкой серверов в распределенных системах: межвуз. сб. науч. тр. /Московский гос. ин-т электроники и математики; М.: МИЭМ. 2005. С. 49-57.

13. Афанасьев В.В., Волков Н.В., Максименко В.Н. Защита информации в сетях сотовой подвижной связи под ред. О.Б.Макаревич. М.: РиС, 2007. 360 с.

14. Афанасьев В.Н., Постников А.И. Информационные технологии в управлении предприятием. М.: МИЭМ, 2003. 143 с.

15. Баканов A.C., Вишневский В.М., Ляхов А.И. Методы оценки показателей производительности беспроводных сетей с централизованным управлением // Автоматика и телемеханика. 2000. № 4. С. 97-105.

16. Берлин А. Н. Коммутация в системах и сетях связи. М.: Эко-Трендз, 2006. 344 с.

17. Батищев Д.И. Генетические алгоритмы решения экстремальных задач. Воронеж: издательство Нижегородского гос. ун-та, 1995. 69 с.

18. Башарин Г.П., Бочаров П.П., Коган Я.А. Анализ очередей в вычислительных сетях. М.: Наука, 1989. 539с.

19. Бигелоу Дж. Сети. Поиск неисправностей, поддержка и восстановление. Санкт-Петербург: BHV, 2005. 1200 с.

20. Богуславский Л.Б., Дрожжинов В.И. Основы построения вычислительных сетей для автоматизированных систем. М.: Энергоатомиздат, 1990. 456 с.

21. Борисов А.Н., Алексеев A.B., Меркурьева Г.В., Слядзь H.H.,

22. Глушков В.И. Обработка нечеткой информации в системах принятия решений. М.: Радио и связь, 1989. 314 с.

23. Борисов Ю., Кашкаров В., Сорокин С. Нейросетевые методы обработки информации и средств их программно-аппаратной поддержки // Открытые системы. 1997. № 4. С. 25-37.

24. Бакланов И. Г. NGN: принципы построения и организации. М.: Эко-Трендз, 2008. 400 с.

25. Бочаров П.П. Сеть массового обслуживания с сигналами со случайной задержкой // Автоматика и телемеханики. 2002. № 9. С. 90-101.

26. Бройдо В.Л. Вычислительные системы, сети и телекоммуникации. СПб.: Питер, 2002. 688с.

27. Васильев М., Хомков И., Кравченко С., Шаповаленко С. Моделирование и анализ корпоративных информационных систем.ЦКЕ: www.pcweek.ru (дата обращения: 05.07.2008).

28. Вегешна Ш. Качество обслуживания в сетях IP. М.: Вильяме, 2003. 68 с.

29. Вентцель Е.С. Исследование операций. Задачи, принципы, методология. М: Наука, 1980. 208 с.

30. Вентцель Е.С. Теория вероятностей. М.: Высшая школа, 1999. 749 с.

31. Верети Б. Кабельные системы: проектирование, монтаж и обслуживание. М.: Кудац-Образ, 2004. 400 с.

32. Верхаген К., Дейн Р., Грун Ф. и др. Распознавание образов: состояние и перспективы. М.: Радио и связь, 1985. 104 с.

33. Вишневский В.М. Теоретические основы проектирования компьютерных сетей. М.: Техносфера, 2003. 396 с.

34. Вишневский В.М., Левнер Е.В., Федотов Е.В. Математические модели исследования алгоритмов маршрутизации в сетях передачи данных // Информационные процессы. 2001. № 2. С. 103-126.

35. Вишневский В.М., Пороцкий С.М. Динамическая маршрутизация в ATM сетях- проблемы и решения//Автоматика и телемеханика. 2003. №6. С23-28.

36. Вишнеков A.B., Сафонова И.Е., Шапкин Ю.А. К вопросу о формализации процесса автоматизированного проектирования корпоративных локальных вычислительных сетей // Научный вестник МГТУ ГА: серия -Информатика, прикладная математика. 2003. № 65. С. 24-32.

37. Вишнеков A.B., Гуляев Д.В., Сафонова И.Е. Расчет аппаратной надежности корпоративных локальных вычислительных сетей ЭВМ // Автоматизация и современные технологии. 2003. № 4. С. 3-7.

38. Воронин Ю. А. Теория классифицирования и ее приложения. Новосибирск: Наука, 1985. 213 с.

39. Гельман Р.Н., Дунц A.J1. Лабораторная калибровка цифровых камер с большой дисторсией // Геодезия и картография. 2002. № 7. С. 23-31.

40. Гильдебранд Р., Кеттер П. Postficx. Подробное руководство: современный транспорт для сообщений. М.: Символ, 2008. 512 с.

41. Головина Е. Ю. Метод вероятностных абдуктивных рассуждений в сложноструктурированных проблемных областях // Информационные технологии. 2002. № 3. С. 23-25.

42. Гончаров В.А. Методы оптимизации. М.: Высшее образование, 2008.191 с.

43. Горбатов В. А. Фундаментальные основы дискретной математики. М.: Наука, 1999. 780 с.45. 25 лет инфокоммуникационной революции: серия — Инфокоммуника-ции XXI века под ред. Л.Е. Варакина. М.: MAC, 2006. Т.5. 264 с.

44. Грунина Г.С., Деменков Н.П. Пакет программ, реализующий метод анализа иерархий // Приборы и системы управления. 1996. № 10.С.10-11.

45. Гулевич Д.С. Сети связи следующего поколения. Интернет-университет информационных технологий, 2008. 183 с.

46. Дейтел Х.М., Дейтел П.Дж., Чофнес ДР. Операционные системы. Основы и принципы. М.: Бином, 2008. 1024 с.

47. Дейтел Х.М., Дейтел П.Дж., Чофнес Д.Р. Операционные системы: распределенные системы, сети, безопасность. М.: Бином. 2008. 704 с.

48. Демченко Ю.В. Архитектура безопасности INTERNET и компьютерных сетей на основе протоколов TCP/IP. URL: http://cad.ntu-kpi.kiev/ua/~demch/ (дата обращения: 28.08.2009).

49. Димов Ю.В. Метрология, стандартизация и сертификация. СПб.: Питер, 2006.340 с.

50. Довженок Т.С. Инвариантность стационарного распределения сетей с обходами и «отрицательными» заявками // Автоматика и телемеханика.2002. №9. С. 13-15.

51. Дубова Т.А. Статистические методы прогнозирования. М.: ЮНИТИ,2003. 206 с.

52. Дуглас Э. Камер Сети ТСРЯР. Принципы, протоколы и структура пер.с англ.. Изд. 4-е. Т. 1, М.: Вильяме, 2003, 880 с.

53. Дудин А.Н., Клименок В.И. Системы массового обслуживания с коррелированными потоками. Мн.: Изд-во Белорус. Ун-та, 2000. 120 с.

54. Жуковин В.Е. Многокритериальные модели принятия решений с неопределенностью. Тбилиси: Мецниереба, 1981. 110 с.

55. Завриев С. К. Стохастические градиентные методы решения минимаксных задач. М.: МГУ, 1984. 120 с.

56. Заде JI.A. Размытые множества и их применения в распознавании образов и кластер-анализе. Классификация и кластер. М.:МирД980. 412с.

57. Закер К. Компьютерные сети. Модернизация и поиск неисправностей пер.с англ.. СПб.: БХВ-Петербург, 2001. 1008 с.

58. Запечников C.B. Основы построения виртуальных частных сетей. М.: Горячая линия-Телеком, 2006. 249 с.

59. Змитрович А.И. Интеллектуальные информационные системы. М.: ТретраСистемс, 1997. 356 с.

60. Иглхарт Д.Л., Шедлер Д.С. Регенеративное моделирование сетей массового обслуживания. М.: Радио и связь, 1984. 135 с.

61. Илюшечкин В.М. Основы использования и проектирования баз данных. М.: Высшее образование, 2008. 213 с.

62. Иоффин А.И. Системы поддержки принятия решений // Мир ПК. 1993. № 5. С. 48-57.

63. Ирвин Д., Харль Д. Передача данных в сетях: инженерный подход. СПб.: BHV, 2003. 448 с.

64. Искусственный интеллект. В 3-х кн. Кн.2 Модели и методы: справочник под ред. Д.А. Поспелова. М.: Наука, 1990. 321 с.

65. Калянов Г. К. CASE структурный системный анализ. М.: Лори, 1996.217 с.

66. Кейн В. М. Оптимизация систем управления по минимаксному критерию. М.: Наука, 1985. 254 с.

67. Кини Р.Л., Райфа X. Принятие решений при многих критериях. Информационные технологии. М.: Радио и связь, 1981. 257 с.

68. Клейнрок Л. Вычислительные системы с очередями. М.: Мир, 1979.432с.

69. Климин В., Климов В., Пирогова М. Интегрированные технологии Cv // Открытые системы. 1997. № 2. С. 14-27.

70. Кльтон Б., Jloy А. Имитационное моделирование. СПб.: Питер, 2004.847с.

71. Кнутов E.H., Кутузов О.И. Построение концептуальной модели LAN EMULATION сетей: портал GPSS.RU. URL: http://www.gpss.ru/immod05/s2/knutov/ (дата обращения: 27.05.2009).

72. Коваленко И.Н., Филиппова A.A. Теория вероятностей и математическая статистика. М.: Высшая школа, 1982. 256 с.

73. Колесниченко О., Шишигин И. Аппаратные средства PC. БХВ: Петербург, 2000. 521 с.

74. Комарцева Л. Г., Бобков А. В. Нейросетевая экспертная система для выбора параметров локальной вычислительной сети / Нейрокомпьютеры и их применение: сб. трудов V Всероссийской конференции/. -Москва, 1999. С. 248-251.

75. Комарцева Л.Г. Поисковое проектирование распределенных вычислительных систем с использованием генетического алгоритма // Информационные технологии. 2000. № 5. С. 23-27.

76. Комашинский В.И. Нейронные сети и их применение в системах управления и связи. М.: Горячая линия-Телеком, 2002. 194 с.

77. Корнеев И.Н., Фень С.Г. Сетевые структуры телекоммуникационной индустрии. М.: Горячая линия-Телеком, 2005. 136 с.

78. Королев П.Е., Сафонова И.Е. Методика оценки надежной работы серверов корпоративной сети // Научный вестник МГТУ ГА: серия -Прикладная математика, информатика. 2006. № 105. С. 42-50.

79. Костин М.В., Костина A.B. Имитационное моделирование системы передачи конфиденциальной информации в широковещательных каналах связи: портал GPSS.RU. URL: http://www.gpss.ru/immod05/s2/kostin/ (дата обращения: 28.03.2008).

80. Кузин Е.С. Концепции информационной технологии функционально-ориентированного проектирования прикладных программных систем // Информационные технологии. 2000. № 1. С. 28-33.

81. Коноплев В.В., Назиров P.P. Модель представления данных сетевого трафика. М.: Радио и связь, 2002. 122 с.

82. Кузнецов H.A., Вишневский В.М., Гоев А.И., Дмитриев В.П. Беспроводные оптоэлектронные системы передачи информации // ВКСС connect. 2001. № 5. С. 10-23.

83. Кульгин М. Практика построения компьютерных сетей. СПб.:Питер, 2001.265 с.

84. Кульгин М. Технология корпоративных сетей. СПб.: Питер, 2000. 420 с.

85. Ларичев О.И. Теория и методы принятия решений. М.: Логос, 2000. 296с.

86. Липшуц Р.П. Netsuite знает толк в сетях // PC Mag. 1996. № 20. С. 46-70.

87. Лорьер Ж. Системы искусственного интеллекта. М.: Мир, 1991. 568 с.

88. Лоскутов AJO., Михайлов АС. Введение в синергетику. М.: Наука, 1990.272 с.

89. Майника Г. Алгоритмы оптимизации на сетях и графах пер. с англ. под ред. Е.К.Масловского. М.: Мир, 1981. 354 с.

90. Макарова Н.В. Статистика в Excel. М.: Финансы и статистика, 2002. 398с.

91. Макин Дж.К., Маклин Й., Томас О., Поличелли Дж. Администрирование корпоративных сетей на основе Windows Server 2008. СПб: BHN, 2008. 528 с.

92. Максимей И.В. Имитационное проектирование на ЭВМ // Открытые системы. 1997. № 2. С. 22-35.

93. Максимов К.Н. Методы анализа сетевой активности пользователейiинформационных систем // Информационные технологии. 2002. № 1.С.16-22.

94. Мак-Федрис П. Развертывание безопасных сетей в Windows Vista. М.: Вильяме, 2008. 528 с.

95. Мартин Д., Чапмен К., Либен Д. ATM. Архитектура и реализация. М.: Дори, 2000.213 с.

96. Мельников Д.А. Информационные процессы в компьютерных сетях. М.: Кудиц-образ, 1999, 156 с.

97. Моисеев H.H. Математические задачи системного анализа. М.: Наука, 1981.318 с.

98. Мухачева Э.А., Мухачева A.C., Белов Н.Г. Методы последовательного уточнения оценок: алгоритм и численный эксперимент для задачиодномерного раскроя // Информационные технологии. 2000.№ 2. С. 11-16.

99. Мушик Э., Мюллер П. Методы принятия технических решений. М.: Мир, 1990. 197 с.

100. Назаров А.Н. Модели и методы расчета структурно-сетевых параметров сетей ATM. М.: Горячая линия-Телеком, 2002. 256 с.

101. Норенков И. П. Генетический алгоритм структурного синтеза I проектных решений // Информационные технологии. 1998. № 1. С. 9-13.

102. Норенков И.П. Генетические алгоритмы синтеза расписании и планов // í Техника, экономика, серия Автоматизация проектирования. М.: ВНИИмежотраслевой информации. Вып. 1-2. 1995. С. 9-11.

103. Норенков И.П. и др. Компонентно-ориентированные технологии в САПР // Информационные технологии. 2000. № 3. С. 19-21.

104. Олифер В., Олифер Н. Компьютерные сети. Принципы, технологии,протоколы. СПб.: Питер, издание 4, 2009. 958 с.

105. Олифер В.Г., Олифер H.A. Новые технологии и оборудование IP-сетей. СПб.: Питер, 2000.512 с.

106. Олифер В.Г., Олифер H.A. Сетевые операционные системы. СПб.: Питер, 2002. 432 с.

107. Олифер H.A. Качество обслуживания // Журнал Сетевых решений LAN. 2001 №11. С. 18-21.

108. Остерлох X. Маршрутизация в IP-сетях. СПб.: ДиаСофтЮП, 2002. 512 с.

109. Острейковский В. А. Теория систем. М.: Высшая школа, 1997. 378 с.

110. Павловский Ю.Н., Белотелов Н.В., Бродский Ю.И. Имитационное моделирование. М.: Академия, 2008. 131 с.

111. Паркер Т., Сиян К. ТСРЯР. Для профессионалов. СПб.: Питер, 2004. 859 с.

112. Писаренко Г.К. Алгоритмы частотного планирования в телекоммуникационных системах радиосвязи // Информационные технологии. 2000. № 6. С. 37-53.

113. Подольский В.Е. Использование критериев стохастической структурной сложности для принятия решения по реконструкции региональной образовательной компьютерной сети // Телекоммуникации и информатизация образования. 2005. № 6 (31). С. 64-81.

114. Петров М.Н., Веревкина Е.В., Захарченко М.О. Тензорная методология в информационных сетях под ред. М.Н. Петрова. Красноярск: НИИ СУВПТ, 2001. 158 с.

115. Поляк-Брагинский A.B. Локальные сети. Модернизация и поиск неисправностей. СПб.: BHV, 2008. 832 с.

116. Померанцев А.Л., Родионова O.E. Многомерный статистический контроль процессов // Стандарты и качество: электронная версия журнала 2006, № 6. URL: http:/quality.eup.ru (дата обращения: 20.10.2006).

117. Померанцев A.JI. Калибровка (градуировка): учебное пособие Электронный ресурс. URL: http://chemometrics.ru/materials/texbooks/ (дата обращения: 25.03.2008).

118. Пятибратов А.П., Гудыно Л.П., Кириченко A.A. Вычислительные системы, сети и телекоммуникации. СПб.: Питер, 2009. 734 с.

119. Прилуцкий М.Х. Оптимизация многостадийных процессов // Информатизация: сб. трудов IV Междунар. конференции./ Н.Новгород, 1995. - С. 41-45.

120. Прокопьев М.Г. Калибровка эластичности в прикладных моделях: сайт. [2007]. URL: http://www.cemi.rssi.ru (дата обращения: 01.03.2008).

121. Пролетарский A.B., Баскаков И.В. Беспроводные сети Wi-Fi. M.: Бином, 2007. 215 с.

122. Расторгуев С.П. Программные методы защиты информации в компьютерах и сетях. М.: Яхтсмен, 1993. 188 с.

123. Растригин Л.А. Адаптация сложных систем. Рига: Зинатие, 1981. 376с.

124. Рейнгольд Э., Инвергельт Ю., Део Н. Комбинаторные алгоритмы. Теория и практика. М.: Мир, 1980. 476 с.

125. Росляков A.B. Виртуальные частные сети основы построения и применения. М.: Эко-Трендз, 2006. 304 с.

126. Росляков A.B., Самсонов М.Ю., Шибаева И.В., Ваняшин C.B. Сети следующего поколения NGN. М.: Эко-Трендз, 2008. 424 с.

127. Ручкин В.Н., Фулин В.А. Архитектура компьютерных сетей. М.: Диалог-МИФИ, 2008. 240 с.

128. Рындин А. А, Сапегин С. В., Хаустович А. В. Компонентный подход к разработке архитектуры САПР сетей передачи данных // Информационные технологии. 2002. № 4. С. 18-23.

129. Рэндалл Н., Сосински Б. Беспроводные решения. М.: Техносфера, 2007. 376 с.

130. Саати Т. JI. Принятие решений. Метод анализа иерархий. М.: Радио и связь, 1993. 320 с.

131. Сафонова И.Е Разработка и анализ графовой модели корпоративной функционально-ориентированной сети // Качество. Инновации. Образование. 2009. № 8. С. 32-38.

132. Сафонова И.Е. Автоматизированная система обучения проектированию и поддержке принятия проектных решений в САПР корпоративных сетей // Качество. Инновации. Образование. 2006. № 3. С. 44-50.

133. Сафонова И.Е. Алгоритмы анализа корпоративных сетей // Компьютеры в учебном процессе. 2003. № 12. С. 20-37.

134. Сафонова И.Е. Математическая модель расчета пропускной способности корпоративных локальных вычислительных сетей // Компьютеры в учебном процессе. 2003. № 9. С. 11-24.

135. Сафонова И.Е. Метод распределения прикладных задач между клиентами корпоративной функционально-ориентированной сети по критерию средневзвешенной длины маршрута // Компьютеры в учебном процессе. 2008. № 10. С. 49-54.

136. Сафонова И.Е. Методика формирования концептуальных проектных стратегий в системах автоматизированного проектирования корпоративных сетей // Автоматизация и современные технологии. 2007. № 4. С. 3-6.

137. Сафонова И.Е. Методы и модели оценки основных характеристик корпоративных функционально-ориентированных сетей в САПР. М.: МИЭМ, 2007. 344 е.- ISBN 978-5-94506-184-2.

138. Сафонова ИЕ. Проблемы адаптации корпоративных функционально-ориентированных сетей //Качество. Инновации. Образование.2009.№6.С.53-58.

139. Сафонова И.Е. Организация взаимодействия моделей элементов корпоративных функционально-ориентированных сетей // Качество. Инновации. Образование. 2009. № 7. С. 49-57.

140. Сафонова И.Е. Методы прогностической оценки основных характеристик корпоративных функционально-ориентированных компьютер-ных сетей // Качество. Инновации. Образование. 2009. № 3. С. 68-73.

141. Сафонова И.Е. Методы формирования и принятия проектных решений в системах автоматизированного проектирования корпоративных сетей // Известия высших учебных заведений. Поволжский* регион. Технические науки. 2008. № 4, С. 41-49.

142. Сафонова И.Е. Расчет параметров производительности спутникового канала связи // Качество. Инновации. Образование. 2010. № 1. С. 49 52.

143. Сафонова И.Е. Основные требования, предъявляемые к современным корпоративным функционально-ориентированным сетям // Качество. Инновации. Образование. 2009. № 1. С. 39-44.

144. Сафонова И.Е. Планирование развития корпоративной функционально-ориентированной компьютерной сети // Качество. Инновации. Образование. 2008. № 8. С. 50-55.

145. Сафонова И.Е. Проблемы модернизации и развития корпоративных сетей // Компьютеры в учебном процессе. 2008. № 10. С. 55-64.

146. Сафонова И.Е. Разработка комплекса моделей иерархического многоуровневого представления корпоративных функционально-ориентированных сетей //Качество. Инновации. Образование. 2006. № 6. С. 47-53.

147. Сафонова И.Е. Разработка метода принятия проектных решений в САПР корпоративных компьютерных сетей в условиях определенности исходной информации // Открытое образование. 2008. № 2. С. 57-62.

148. Сафонова И.Е. Синтез топологической структуры корпоративной компьютерной сети заданного диаметра // Компьютеры в учебном процессе. 2009. № 2. С. 35-40.

149. Сафонова И.Е. Требования, предъявляемые к моделям компьютерных ' сетей корпораций //Качество. Инновации. Образование. 2009. №4. С.46-48.I

150. Сафонова И.Е. Характеристики корпоративных приложений и требования, предъявляемые к корпоративным сетям // Компьютеры в учебном процессе. 2008. № 10. С. 41-48.4

151. Сафронов В.В., Гаманюк Д.Н., Ведерников Ю.В. Метод принятия решений при большом числе критериев // Информационные технологии. 2001. №4. С. 8-12.

152. Семенов Ю.А. Алгоритмы телекоммуникационных сетей. В 3-х частях. ' Часть 2: Протоколы и алгоритмы маршрутизации в Internet. M.: Бином,2007. 829 с.

153. Семенов Ю.А. Алгоритмы телекоммуникационных сетей. В 3-х частях. Часть 3: Процедуры, диагностика, безопасность. М.: Бином. 2007. 511 с.

154. СеменовЮАПротоколы Internet. M.: Горячая линия-Телеком, 2001.1100с.

155. Сердюк В.А. Новое в защите от взлома корпоративных систем. М.: Техносфера, 2007. 360 с.

156. Склеймин Ю.Б. Метод решения задачи планирования работы в условиях работы сложной неоднородной вычислительной сети смножественными ограничениями // Информационные технологии. 2002.2. С. 30-34.

157. Скотт Хогдал Дж. Анализ и диагностика компьютерных сетей. М.: Лори, 2007. 354 с.

158. Спортак М. Компьютерные сети и сетевые технологии. СПб.: ДиаСофт ЮП, 2005. 720 с.

159. Справочник компаний «E-xecutive». URL: http//www/e-xecutive.ru/book16/ (дата обращения: 20.12.2009).

160. Стенг Д,Мун С. Секреты безопасности сетей. К: Диалектика, 1995.544 с.

161. Стивене У.P. UNIX: разработка сетевых приложений. СПб.: Питер,2003. 430 с.

162. Сухарев А. Г. Минимаксные алгоритмы в задачах численного анализа. М.: Наука, 1989. 482 с.

163. Таненбаум Э. Компьютерные сети. СПб.: Питер, 2008. 992 с.

164. Трулав Джеймс Сети. Технологии, прокладка, обслуживание. M.: HT Пресс, 2007. 560 с.

165. Ушаков И.А. Вероятностные модели надежности информационно-вычислительных систем. М.: Радио и связь, 1991. 132 с.

166. Фафурин A.B. Динамическая калибровка средств пульсирующих сигналов / Математическое моделирование и ЭВМ. URL: http://chem.kstu.ru (дата обращения: 18.04.2008).

167. Филимонов А.Б., Филимонов Н.Б. О минимаксных и максиминных задачах полиэдрального программирования // Информационные технологии. 2000. № 12. С. 20-25.

168. Филимонов А.Ю. Построение мультисервисных сетей Ethernet. СПб.: BHV, 2007. 592 с.

169. Фишман Е.Б. Анализ алгоритмов обслуживания очередей в сетях с поддержкой «качества обслуживания» (QoS) // Качество. Инновации. Образование. 2006. № 6. С. 63-71.

170. Фрузоров С.Н. Бесплатные разговоры через Интернет. СПб.: BHV, 2008. 464 с.

171. Хайкин С. Нейронные сети: полный курс. М.: Вильяме, 2008. 1104 с.

172. Хамадулин Э.Ф. Методы и средства измерений в телекоммуникационных системах . М.: Высшее образование, 2009. 365 с.

173. Чачин П. Универсальная корпоративная сеть "Пермэнерго" // Pcweek. 2002. № 42: сайт. URL: www.pcweek.ru./Year2002/№42/CP 1251 (дата обращения: 07.03.2007).

174. Черноруцкий И.Г. Методы принятия решений. СПб.: BHV, 2005. 416с.

175. Шварц М. Сети связи: протоколы, моделирование и анализ. М.: Наука, 1992. 350 с.

176. Шиндер Д. Основы компьютерных сетей. М.: Вильяме, 2002. 656 с.

177. Штойер Р. Многокритериальная оптимизация. Теория, расчет и приложения. М.: Радио и связь, 1992. 231с.

178. Щеглов А.Ю., Тарасюк М.В., Оголюк А.А. Технология оптимизации структуры ядра открытых операционных систем по требованиям информационной безопасности // Информационные технологии. 2000. №4. С. 11-16.

179. Ямпольский В. 3., Комагоров В. П., Солдатов В. Н. Моделирование сетей: портал GPSS.RU. [2005]. URL: http://www.gpss.ru//immod05/s3/ (дата обращения: 23.07.2007).

180. Ямпольский В.З., Комагоров В.П., Солдатов В.Н. Моделирование сетей передачи и обработки информации. Н.: Наука, 1986. 372 с.

181. Cable-Master: Cable Management Software: сайт angelesgroup. URL: http://www.angelesgroup.com/Cable.htm (дата обращения: 14.02.2009).

182. CablePro от Exan Software Электронный ресурс. URL: http://www.win-uk.net/~exan/exan.htm (дата обращения: 07.08. 2009).

183. Crimp for windows: сайт crimp. URL: http://www.crimp.com (дата обращения: 27.01.2009).

184. IMAP Visual Cable Management System: сайт y cinc. URL: http://www.ycinc.com/products.htm (дата обращения: 09.10.2009).

185. Infortel-CMS Электронный ресурс. URL: http://isi-info.com/ifwcms.htm (дата обращения: 12.02.2008).

186. SYSTIMAX Cabling Manager Электронный ресурс. URL:http:// connectivity. avay a. com/ sy stimax/products/software/cm.htm (дата обращения: 28.10.2008).

187. Калибровка моделей: сайт vismat. URL: http://www.vismat.ru/ (дата обращения: 22.06.2008).

188. Корпоративные сети банков // Pcweek. 2005. № 26: сайт. URL: http://www.pcweek.ru/ (дата обращения: 28.02.2008).

189. Нечеткие множества в моделях управления искусственного интеллекта под ред. Д.А. Поспелова. М.: Наука, 1986. 312 с.

190. Программа разработки калибровок CalStar: сайт vismat. URL: http://www.vismat.ru/ (дата обращения: 11.07.2008).

191. Munoz A., Key С. Word Generation from Document Databases Using A Hierarchical Clustering. ART Model, 1997. 675 p.

192. Artalejo J.R. G — networks: versatile approach for work removal in queuing networks // European Journal of Operational Research. 2000. V.125. P.233-249.

193. ATM Glossary. ATM Forum site: сайт. URL: http://www.atmforum.com (дата обращения: 22.06.2009).

194. BAAN IV Enterprise Modeler for Microsoft Windows NT Baan Development В. V., 1996. 256 p.

195. Bianchi G. Performance Analysis of IEEE 802.11 Distributed Coordinator Function // IEEE Journal on Selected Areas in Communications. 2000. V. 18. P. 535-548.

196. Brann D. H. CAS.CADE. Matra Datavision's Application Development Framework Электронный ресурс. URL: http://www.dhbraun.com (дата обращения: 11.10.2008).

197. Broker Credit Service, Company Research, «JSC Rostelecom»: сайт. URL: http://www/bcs.ru (дата обращения: 13.12.2008).

198. Cali F., Conti M., Gregory E. Dynamic Tuning of the IEEE 802.11 Protocol to Achieve a Theoretical Throughput Limit // IEEE/ACM Transactions on Networking. 2000. №. 8. P. 785-799.

199. Chakravarthy S. The batch markovian arrival process: a review and future work // Advances in probability theory and stochastic processes. 2001. № 3. P. 21-39.

200. Computer Integrated Manufacting, An executive guide, IBM World Trade Americas Group. New York. USA. 1995. 142 p.

201. Grassman W.K., Stanford D.A. Matrix analytic methods // Computational Probabiliti / Boston: Kluwer Academic. 2000. № 26 P. 153-200.

202. Pit-Electrical Engineering пакет для проектирования сетей компании PIT-CUP: сайт. URL: http:// www.pit-cup.de (дата обращения: 4.11.2008).

203. Проектирование СКС и сетей: сайт компании ecolan. URL: http:// www.ecolan.ru/ (дата обращения: 09.12.2009).

204. Системы и оборудование компания TOLLY: сайт TOLLY. URL: http://www.tolly.com (дата обращения: 12.11.2009).

205. Net Wizard ресурс в сети «Тауэр-Сети»: сайт «Тауэр-Сети». URL: http://www.tower.ru (дата обращения: 30. 01. 2008).

206. Системы имитационного моделирования: сайт comnet. URL: http://www.comnet.vrn.ru (дата обращения: 12.01.2009).

207. Visio Professional Электронный ресурс. URL: http://www.expertsoft.com.ua (дата обращения 07.08.2009).

208. Wireless LAN Medium Access Control (MAC) and Physical Layer (PHY) Specifications. ANSI /IEEE Std 802.11, 1999 Edition.

209. Infomation Integration for Concurrent Engineering CIICE) Compendium of Methods Report // KBSI. 1995: сайт. URL: http://www.kbsi.com (дата обращения: 10.02.2008).

210. James A. Freeman, David M. Shapura Neural networks: algorithms, applications and programming techniques. Addison Wesley Publishing Company, 1991.215 p.

211. Kalibrovka dannih Электронный ресурс. URL: http://www.iki.ru/ (дата обращения: 24.08.2009).

212. Lawrence J. Introduction in Neural Network Design, Theory and Applications. California Scientific Software, 1994. 423 p.

213. Mayer R. A framework and a suite of methods for business process rcenginccring. URL: http//www.idef.com (дата обращения: 13.12.2008).

214. MicroStation Modeler: сайт. URL: http://www.bently.com (дата обращения: 20.05.2009).

215. Montgomery D.C., Johnson L.A., Gardiner J.S. Forecasting and time series analysis. 2nd ed. Ney York: McGraw-Hill. 1990.

216. Orda A. Routing with End-to-End QoS Guarantees in Broadband Networks // IEEE/ACM Transactions on Networking. 1999. V.7. № 3, P. 365-374.

217. Ostermann S., Tjaden B. Detecting intrusions via a statistical analysis of network packet characteristics // Southeastern Symposium on System Theory. 2001. Proceeding of the 33rd. 2001. P. 309-314.

218. Программный комплекс — каталог разработок: сайт. URL: http://www.rubin-spb.ru (дата обращения: 20.09.2008).

219. Pugh S. Design activity models // wordwide emergence and convergence — Design Studies. 1996. P. 167-173.

220. Catalog разработки компании: сайт. URL: http://www.relecs.com/catalog/rubin/company.php3 (дата обращения: 16.02.2008).

221. Potter C.D. Analysis for Design Engineers // CGW Magazine. March. 1996.

Похожие работы

Радиотехника и связь
05.12.00