автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Модели и алгоритмы оценки характеристик адаптивных согласующих центров обработки информации корпоративной сети

На правах рукописи

Малков Константин Олегович

МОДЕЛИ И АЛГОРИТМЫ ОЦЕНКИ ХАРАКТЕРИСТИК АДАПТИВНЫХ СОГЛАСУЮЩИХ ЦЕНТРОВ ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ КОРПОРАТИВНОЙ СЕТИ

Специальность 05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации (в технике и технологиях)

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

1 и

Санкт-Петербург - 2009

003468770

Работа выполнена на кафедре информационных управляющих систем Государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Санкт-Петербургский государственный университет телекоммуникаций им. проф. М.А. Бонч-Бруевича» (СПбГУТ)

Научный руководитель:

Официальные оппоненты:

доктор технических наук, доцент Татарникова Татьяна Михайловна

доктор технических наук, профессор Александров Анатолий Михайлович кандидат технических наук, доцент Ильин Виктор Павлович

Ведущая организация: ОАО «ШГГЕЛТЕХ» - Открытое акционерное общество «Информационные телекоммуникационные технологии» («ИНТЕЛТЕХ»).

Защита состоится «^У » ¿¿/-¿У^ 2009 г. в^час.^мин. на заседании диссертационного совета Д 212.233.02 при Государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения» по адресу: 190000, Санкт-Петербург, ул. Большая Морская, д. 67, ГУАЛ.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ГУАП. Автореферат разослан «$// » 2009 г.

Ученый секретарь

диссертационного совета и Л ✓ >

доктор технических наук, профессор Л.А.Осипов

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Широкое внедрение вычислительных систем в работу современного предприятия или фирмы сопряжено с использованием компьютерных сетей, использующих различные архитектурные решения и сетевые технологии. Такие разнородные подсети предприятия объединяются, как правило, в единую корпоративную сеть. В связи с этим появляется необходимость в исследовании межсетевых взаимодействий внутри корпоративной сети.

Согласование разнородных сетей можно производить путем применения сквозного универсального протокола. Предпочтительнее считается использование устройств межсетевого взаимодействия для согласования неоднородностей взаимодействующих объектов. Каждый тип согласующего устройства (СУ) предназначен для работы на определенном уровне эталонной модели взаимодействия открытых систем (ЭМВОС) - повторитель и мост на первом, коммутатор на втором, маршрутизатор на третьем, шлюз на четвертом уровне и выше.

Появившиеся на сегодняшний день технологии, базирующиеся на идеях универсальности, аппаратной конфигурируемости и адаптивной настройки структуры СУ в зависимости от решаемых задач и внешних условий определили новый путь к построению СУ: при объединении неоднородных сетей в рамках корпоративной в качестве СУ используется адаптивный согласующий центр (АСЦ). Концептуальная модель АСЦ предполагает модульную, настраиваемую архитектуру. Модули АСЦ определят уровень функционирования устройства. Таким образом, АСЦ может работать на любом уровне ЭМВОС.

Термин «адаптивный» принимает двойственное значение: во-первых, при работе данного согласующего центра на одном уровне ЭМВОС, его производительность можно увеличивать или уменьшать, в зависимости от задачи, путем добавления или удаления соответствующих модулей, например, модулей памяти; во-вторых, данный согласующий центр может адаптироваться для работы на разных уровнях ЭМВОС, опять лее путем добавления или удаления модулей, например, обрабатывающих модулей.

Данные обстоятельства выгодно отличают АСЦ от межсетевых устройств, выполняющих функции определенных уровней ЭМВОС. Ведь современные корпоративные сети связи являются изменяющимися, развивающимися системами, где, наряду с увеличением производительности сетевого устройства, иногда необходимо и ее уменьшение (при этом высвобождаются производительные ресурсы, которые могут быть использованы в другой части сети). Представленная методология построения АСЦ позволяет динамично создавать новые и расширять или модифицировать уже существующие корпоративные сети, использующие различные сетевые технологии, сокращая при этом время и экономя средства.

Таким образом, существует противоречие между возможностями технологий построения АСЦ и моделями и алгоритмами расчета их характеристик, выбора структуры, поэтому разработка моделей и алгоритмов оценки характеристик АСЦ, удовлетворяющих сетевым требованиям, является актуальной задачей.

Целью работы является разработка моделей и алгоритмов оценки характеристик адаптивных согласующих центров обработки информации корпоративной сети.

Для достижения названной цели необходимо решение следующих задач:

1. Анализ особенностей построения и процессов функционирования согласующих центров корпоративных сетей.

2. Разработка комплекса моделей оценки характеристик адаптивного согласующего центра разной архитектуры.

3. Разработка алгоритма оптимизации структуры адаптивного согласующего центра.

4. Разработка алгоритма проектирования адаптивного согласующего центра корпоративной сети.

Объектом исследования являются адаптивные согласующие центры обработки информации корпоративной сети, выполненные в виде многопроцессорных вычислительных систем.

Предметом исследования являются закономерности процессов функционирования адаптивного согласующего центра при согласовании работы сегментов корпоративной сети.

Методы исследования. Решение сформулированной в работе проблемы разработки моделей оценки характеристик адаптивного согласующего центра обработки информации и алгоритмов поиска рациональной структуры базируется на математических методах системного анализа, исследования операций, теории вероятности и случайных процессов, теории алгоритмов, теории оптимизации и теории массового обслуживания.

Научная новизна работы.

Научная новизна работы состоит в разработке моделей оценки характеристик АСЦ и алгоритма проектирования адаптивного согласующего центра корпоративных сетей, обеспечивающего нахождение структур АСЦ, удовлетворяющих сетевым требованиям.

Новые научные результаты:

1. Концептуальная модель адаптивного согласующего центра, разработанная на основе принципов построения и функционирования корпоративных сетей, отличается определением набора структурных модулей, обеспечивающего построение всевозможных вариантов АСЦ, что позволяет применять единый подход к проектированию АСЦ разной архитектуры.

2. Комплекс моделей оценки характеристик адаптивного согласующего центра обработки информации отличается возможностью оценки соответствия характеристик АСЦ разной архитектуры, полученных с помощью моделей, требуемым характеристикам согласования независимо от функциональных возможностей АСЦ.

3. Алгоритм оптимизации структуры адаптивного согласующего центра отличается использованием моделей оценки характеристик АСЦ на каждом шаге алгоритма, что позволяет построить рациональную структуру АСЦ.

4. Алгоритм проектирования адаптивного согласующего центра корпоративной сети отличается выполнением полного набора комбинированных действий, как подготовительных, направленных на определение значений требуемых сетевых величин, номинальных значений параметров АСЦ и т.п., так и вычислительных, реализующих модели и оптимизационный алгоритм на ЭВМ, что позволяет осуществлять проектирование рациональной (субоптимальной) структуры АСЦ.

Практическая ценность полученных результатов диссертационной работы заключается в разработанных моделях оценки функциональных характеристик АСЦ, от значения которых зависит выбор структуры и аппаратной реализации АСЦ, алгоритмах и программного обеспечения, реализующих проектирование АСЦ.

Автор является победителем конкурса грантов среди студентов и аспирантов Санкт-Петербурга в 2006 г., в отчете которого представлены основные результаты по теме диссертации.

Научные результаты, выносимые на защиту:

1. Концептуальная модель адаптивного согласующего центра.

2. Комплекс моделей оценки характеристик адаптивного согласующего центра разной архитектуры.

3. Алгоритм оптимизации структуры адаптивного согласующего центра.

4. Алгоритм проектирования адаптивного согласующего центра корпоративной сети.

Внедрение результатов работы. Результаты проведенных автором исследований, внедрены в работах ФГУП НИИ «Масштаб» (Санкт-Петербург), что подтверждается актом использования результатов диссертационной работы.

Апробация результатов работы. Предлагаемые решения и результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на одной международной, одной Всероссийской НТК и на НТК профессорско-преподавательского состава СПб ГУТ в 2004 - 2008 гг.

Публикации. По теме диссертационной работы опубликовано 5 научных работ, из них - 2 статьи из перечня изданий, рекомендованных ВАК, и 3 работы - в научных трудах международных и Всероссийских конференций.

Структура работы. Диссертация состоит из введения, трех разделов, заключения, списка литературы, включающего 81 наименование. Основная часть работы изложена на 125 страницах машинописного текста. Работа содержит 21 рисунок, 2 таблицы.

КРАТКОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы, определены цель и задачи диссертационного исследования, сформулированы основные результаты, выносимые на защиту.

В нервом разделе определены особенности построения корпоративных сетей, как неотъемлемой части современного предприятия или фирмы, а также проведен анализ существующих подходов к согласованию неоднородных сетей.

Показано применение современных широкополосных конвергентных сетей, как одного из самых популярных и быстро развивающихся проектов корпоративных информационных систем. Такие сети включают в себя множество сетевых технологий, основой которых является технология сетей следующего поколения (NGN - Next Generation Networks).

Определены общие аспекты межсетевого взаимодействия, которые необходимо учитывать при решении задачи организации взаимодействия неоднородных сетей ЭВМ.

Проведена классификация согласующих устройств, определена их роль и назначение в корпоративной сети. Каждое межсетевое устройство выполняет функции определенного уровня ЭМВОС - коммутатор выполняет функции канального уровня, маршрутизатор - сетевого уровня, шлюз - транспортного уровня и выше.

Предложена концептуальная модель адаптивного согласующего центра. Описаны допущения при построении концептуальной модели, а также технические средства обработки информации. Излагается математическая постановка задачи оценивания характеристик АСЦ.

Согласно концептуальной модели, АСЦ может функционировать на любом уровне ЭМВОС, начиная со второго. Таким образом, АСЦ может функционировать в качестве коммутатора, маршрутизатора или шлюза.

Концептуальная модель АСЦ включает в себя описание структуры и процессов функционирования АСЦ и определяет многоэтапный процесс обработки информации. Основу реализации АСЦ составляет многопроцессорная вычислительная система (МВС). Исходя из принятых допущений, модель отражает аппаратные средства, реализующие этапы приема информационных кадров (ИК), коммутации их через схему комплексирования (СК) согласно маршрутной информации, обработки ИК в процессорном модуле, передачи ИК в исходящий канал выходного порта. В рамках данной задачи в структуре АСЦ выделены канальные модули портов (КМ), обрабатывающие модули (ОМ) и СК двух типов - общая память (ОПП) и общая шина (ОШ), связывающая КМ и ОМ между собой.

КМ является модулем интерфейса канала, осуществляющий прием/передачу информационных кадров согласно протоколам канального уровня ЭМВОС.

Общее поле памяти (ОПП) или общая шина (ОШ) являются схемами комплексирования АСЦ, обеспечивающими передачу Ж между модулями АСЦ.

ОМ представляет собой отдельный функциональный модуль, состоящий из процессоров обработки, реализующих процессы сетевых протоколов верхних уровней.

Процесс обработки ИК в АСЦ состоит из этапов: приема кадров по входящему каналу; передачи кадров по схеме комплексирования; обработки пакетов в ОМ (если АСЦ выполняет функции маршрутизатора или шлюза); обработка пакетов и передача кадров по выходному интерфейсу.

Определены характеристики производительности АСЦ. Анализ требований пользователей сети к ее производительности является начальным этапом процесса разработки сети и определяет характеристики трафика. От того, как выполняются эти требования, зависит уровень качества обслуживания. Качество предоставляемых пользователям сетевых услуг обеспечивается, в основном, функционированием узлов сета с необходимой производительностью.

Показано, что основными характеристиками АСЦ, измеряющими его производительность, являются:

- пропускная способность;

- задержка передачи кадра;

- вероятность блокировки принимаемых ИК.

Сформулирована задача исследования. Для оценивания соответствия той или иной архитектуры АСЦ требуемым показателям качества, необходимым является определение внешних и внутренних параметров системы.

Внешние параметры определяются сетью, и отражают свойства сетевой нагрузки (информационные и алгоритмические свойства сети) - при оценке характеристик АСЦ считаются заданными значениями. Внутренние параметры должны иметь такое сочетание, которое позволило бы обеспечить АСЦ возможность выполнять свои функции, соответствовать требуемым показателям качества. При изменении внешних параметров необходимо изменять и внутренние параметры.

В качестве множества внешних параметров © выделены:

5 - число активных портов ввода/вывода АСЦ, т.е. неоднородных сетей, взаимодействующих через АСЦ;

длины информационных кадров (ИК), проходящих через корпоративную сеть - Ьк ¿ = 1^5, [бит];

матрица вероятностей переходов пакетов между портами АСЦ - Рц,

интенсивности поступления ИК на входы АСЦ - =1,5, [пак/с];

коэффициенты загрузки входящих в АСЦ каналов - р,-, / = 1,5;

скорости приема/передачи каналов связи КМ - у,-, г = 1,5 [бит/с].

Таким образом, внешние параметры задают нагрузку, поступающую в АСЦ

В качестве множества оптимизируемых внутренних параметров П адаптивного согласующего центра в соответствии с концептуальной моделью выделены:

Число секций общей памяти - М\ Разрядность процессора -1, [бит]; Производительность процессора - тсоп, [бит/с]; Число обрабатывающих модулей - N.

Задача оценивания характеристик АСЦ сформулирована следующим образом: при заданных значениях элементов множества внешних параметров 0 найти значения элементов множества оптимизируемых внутренних параметров П такие, чтобы выполнялись следующие условия

Л(0,П)>}|>гРг, (1)

^ 1=1

где Л(0,П) - производительность АСЦ, [пак/с];

Ь - средняя длина пакета, [бит];

V, - скорость ¡'-го канала связи, [бит/с];

р, - коэффициент загрузки ¡'-го канала связи;

5- число каналов связи;

и (©,п)<гГ, (2)

где /з(0,П) - среднее время задержки, [с];

- допустимое среднее время задержки, [с];

Р6Л1(0,П)<РГ, (3)

где Рбл. (0,П) - вероятность блокировки пакетов в г'-м КМ из-за отсутствия в нем свободных ячеек буферной памяти; Рб°п - допустимая вероятность блокировки.

Решение сформулированной задачи распадается на два этапа: на первом этапе с помощью соответствующих моделей находятся зависимости Л(@,П), ¿3(©,П), а также объем буферной памяти ¿-го канального модуля ¿,км, обеспечивающий выполнение условия (3); на втором этапе решается оптимизационная задача, определяемая выражениями (1) и (2).

Во втором разделе представлен материал, посвященный разработке комплекса моделей оценки характеристик адаптивных согласующих центров обработки информации разной архитектуры (коммутатор, шлюз) с различными схемами комплексирования (общая память, общая шина). Приведено обоснование метода расчета характеристик АСЦ.

Показано, что математическим обеспечением расчета ВВХ АСЦ являются замкнутые экспоненциальные сети массового обслуживания (ЗСеМО), состоящие из набора систем массового обслуживания (СМО) и связей между ними. Обосновано применение итерационного метода анализа средних значений характеристик экспоненциальных ЗСеМО и рекуррентной процедуры оценки характеристик ЗСеМО. Для переменной ¿>=1,0, определяющей число заявок, цир-

купирующих в ЗСеМО, где б - максимально возможное количество заявок в системе, и к= , где К- число СМО в ЗСеМО

О

h(s) = r*(g|l +

ак

(4)

tk)^Íektk[g), (5)

*=i

Л(г)"?иг <6)

n*(g) = h(g}ektk(g), (7)

где t/c(g) - среднее время пребывания заявки (пакета) в к-й СМО при наличии в ЗСеМО g заявок, [с]; тк - среднее время обслуживания заявок в к-й СМО, [с]; ñk(g) - среднее число заявок в к-й СМО при наличии в ЗСеМО g заявок; ак-число обслуживающих приборов в к-й СМО; t(g) - среднее время пребывания заявки в ЗСеМО при наличии в сети g заявок, [с]; - пропускная способность ЗСеМО при наличии в ней g заявок, [пак/с]; вектор е = является реше-

нием системы линейных уравнений

е = еР, (8)

определяющей стационарное распределение цепи Маркова, управляющей переходами заявок между СМО системы с матрицей вероятностей переходов

Р = IР.. I _ _

К системе (8) применяется дополнительное ограничение

к

к=\

Решение рекуррентной процедуры (4)-(7) начинается с g= 1, пк (0) = 0, для

. Вычисления (увеличение g на 1) ведутся до тех пор, пока ЗСеМО не

войдет в состояние насыщения (критерий насыщения —'■—-> е, где 0,9<е <1

A(g)

- численное значение критерия насыщения).

Структура АСЦ может включать в себя S модулей КМ, М модулей СОП или ОШ и N модулей ОМ. Из этого следует, что в АСЦ одновременно могут выполняться 2S+M+N процессов обработки информации.

Среднее время задержки при выполнении процессов обработки информации в АСЦ, таким образом, будет включать:

- время выполнения процессов приема;

- время выполнения процессов коммутации через ОПП или ОШ;

- время выполнения протокольных процессов;

- время выполнения процессов передачи.

С помощью рекуррентной процедуры (4)-(7) и использования двухфазной ЗСеМО (для построения ЗСеМО определяются источники заявок, число которых зависит от типа АСЦ и числа подключенных к устройству каналов, обслуживающие приборы, и составляется матрица вероятностей переходов заявок между источниками и приборами) находятся все составляющие среднего времени задержки.

Модель коммутатора с общей шиной. В коммутаторе в реальном масштабе времени выполняются процессы приема, коммутации через ОШ и передачи кадров. Соответственно, среднее время задержки кадра в коммутаторе определяется как

1,=Гт+Т°Ш + Тт, (9)

где Т"рм - усредненное по всем КМ время приема кадров;

Гош - усредненное по всем КМ время передачи кадров через общую шину;

т"рл - усредненное по всем КМ время передачи кадров по исходящим каналам.

Для расчета этих времен, составляющих среднего времени задержки, введем переменные: Ь, - длина кадра, поступившего в г'-й КМ, [бит]; - коэффициент загрузки /-го входящего канала; и,- - скорость приема/передачи в дуплексном канале КМ 7-го порта, [бит/с]; I - размер кванта пакета, коммутируемого шиной за один цикл, [бит]; ¡/^ - скорость шины коммутатора [бит/с]; ттм - время, затрачиваемое

на обращение к таблице маршрутизации для определения у'-го номера исходящего канала КМ, [с]; X,- - интенсивность поступления кадров по входящему каналу связи /'-го порта [пак/с]; М= Б-число временных окон на шине в цикле коммутации. Время приема кадра в г-й КМ определено в виде

I. _

ТГ =-1 + тТМ) ¿ = 1,5. (Ю)

01

Время передачи пакета ву'-й КМ (после процесса коммутации через ОШ) для последующей передачи в исходящий канал определено в виде

= = (11)

Время коммутации пакета через ОШ складывается из времен передачи фрагментов, на которые разбивается принятый кадр. Это время определено как

"и

V

' ОШ

/

-0,5, (12)

где [У] - целое, не меньшее х.

Пользуясь формулой Полячека-Хинчина, среднее время задержки заявки (пакета) в такой системе определим в виде

гош ^ ш 1т ~ I '

( ош

1 + 0,5^^

ч

_ ,1Я = | = 1,Л/. (13)

^Ря,

где р°ш = Т?т - коэффициент загрузки СМО, моделирующей передачу пакета

по ОШ, и т°т определено (12).

Так как передача в исходящий канал выполняется в едином формате с фиксированной длительностью кадров, то процесс передачи моделируем СМО с ожиданием и фиксированным временем обслуживания (М/О/1). Для этого случая

у^прд _ у' Прд

ош Л

1 + 0,5—^ Р; У

7=1.5, (14)

где р™ = - коэффициент загрузки СМО, моделирующей передачу кад-

ра по у'-му исходящему каналу, а г"ря определено выражением (11). Таким образом, составляющие выражения (4) для оценивания среднего времени задержки кадра в коммутаторе могут быть определены в виде

М

(=1 5

ГПРЯ = 1Г7Д.Р;, ./=1 у

где

Используя рекуррентную процедуру (4)-(7) получим составляющие выражения (9). Значения 1к в выражении (4) являются временами обслуживания и определены выражениями (10), (11) и (12).

В системе имеется 25 источников, где первые 5 источников моделируют КМ в режиме приема, вторые 5 источников - КМ в режиме передачи. В системе также имеется М одноканальных обслуживающих приборов, моделирующих ОШ (М - число временных окон для мультиплексирования фрагментов пакетов по ОШ).

Матрица вероятностей переходов заявок Рот доя модели описывает взаимодействие КМ портов с временными окнами ОШ и включает Ру- план распределения

входящей нагрузки по исходящим каналам, задается таблицей маршрутизации; Рип -

задается распределением входящих каналов по временным окнам ОШ: Ршг 1 при г=ти;

Рш = 0при гФ-т, р -Р.., поскольку исходящий канал может взаимодействовать с лю-№ Ч

бым временным окном ОШ, когда содержимое окна подлежит передаче по этому исходящему каналу; Рпк-\рт1^, к -1,25,причем к =г =1,5 ; ¿=7=5+ \2Б, т~\М .

Вероятности ртк рассчитываются из предположения, что частота взаимодействия окна т с источником к пропорциональна частоте заявок, генерируемых источником к и проходящих через те-е временное окно ОШ. Модель коммутатора с общей памятью.

Среднее время задержки кадра в коммутаторе с архитектурой «общая память» определяется как

<з = Гпрм +г0ПП + Ррд) (15)

где Гпрм - усредненное по всем КМ время приема кадров; ^гОПП . усредненное по секциям ОПП время передачи кадров (коммутации) через разделяемую память;

Тпрл - усредненное по всем КМ время передачи кадров по исходящим каналам.

Используя рекуррентную процедуру (4)-(7) получим составляющие выражения

(15):

утПрМ _ ^ ^ прм р

ы

т \ 1

№

I Т^РуР^г М 1 } '

где Р1 - -—-;

¿Л Е*/ Иь

I I I

Гпрм - определено выражением (10);

Тф(г),т = 1 ,М,1 = 1,5 - время записи/считывания пакета из 1-го КМ в т-ю СОП, которое зависит от длины машинного слова и цикла обращения к памяти;

Гож"= Е^сООРй, «т0П(С-1), т = 1,М, где Рш определено по матрице V ' .)

переходных вероятностей;

Г/рд - определено выражением (11);

г„РЯ =гпрлипрД(С_1);^-_

Модель шлюза с общей памятью.

Среднее время задержки пакета в шлюзе с архитектурой «общая память» определяется как

13=Т^+Тот+Тш+ТП>\ (16)

где Гпрм - усредненное по всем КМ время приема кадров; Гопп - усредненное по секциям ОПП время коммутации пакетов через разделяемую память;

Гом - усредненное по всем ОМ (если > 1) время обработки пакета в ОМ;

Гпрл - усредненное по всем КМ время передачи кадров по исходящим каналам.

Время обработки пакета в ОМ Т^ складывается из времен работы протокольных процессов, работы процессов ОС и т.д.

Используя рекурренгаую процедуру (4)-(7) получим составляющие выражения

(16)

.У

ш \ I ]

т - У,[гом -1- г0М 1

■/ОМ~2Л''обр +'ожлРл>

п=1

■У

ЪЪчРуРрг^пР

пт

рде _ ____ ^п _ У ' л

л = 1МЁС "" л = Хх,+IX'Рт = —"— '

1 п /' п i п 2-к+1Ап

I п

г™ = Г0брЛ«„°М (б -1); и = Т^, где - время, затрачиваемое ОМ на выполнение протокольного процесса, зависит от длины программного кода протокола и быстродействия ОМ;

С*

В третьем разделе представлен алгоритм выбора оптимальной (рациональной) структуры АСЦ, основанный на применении генетического алгоритма (ГА), алгоритм проектирования АСЦ.

В качестве целевой функции ГА /(.х[,хг,...,хп) в работе используется среднее время задержки. Параметры хг,..., хп - множество оптимизируемых параметров АСЦ.

Параметры целевой функции для случая АСЦ с общей памятью:

1 )М

1)1

3) гсоп

4) Ы- необходимо для маршрутизатора или шлюза.

Параметры целевой функции для случая АСЦ с общей шиной:

*)У

ош

1)1

3) И-необходимо для маршрутизатора или шлюза.

Как было определено в формулировке задачи исследования, целью является найти конфигурацию АСЦ, удовлетворяющую допустимым значениям ВВХ, с минимальной стоимостью реализации, потому что при помощи ГА может быть найдено множество вариантов структуры АСЦ, удовлетворяющих допустимому времени задержки и имеющих даже меньшее значение, но стоимость реализации может быть высокой. Таким образом, к задаче определения структуры, удовлетворяющей допустимым условиям, необходимо добавить задачу по определению наименьшей стоимости реализации этой структуры. Такая задача будет решаться вне ГА: алгоритм после завершения своей работы определит конечную популяцию, т.е. множество вариантов наименьших значений целевой функции - среднего времени задержки. Из этой популяции выбираются особи (значения целевой функции), удовлетворяющие условию (1). Далее для каждой такой особи рассчитывается условная стоимость каждого параметра (гена), суммируется, и выбирается особь, имеющая наименьшее значение стоимости.

Стоимость номинального значения каждого параметра, участвующего в работе ГА, может определяться в условных единицах от 1 до 100. Стоимость самого «дорогого» элемента принимается за 100 единиц, а все остальные стоимости определяются как процент от стоимости самого дорогого. Например, стоимость одного ОМ будет равна 100, а одной СОП- 10 единиц, т.е. 10 процентов и т.д. Данный метод определения стоимости позволяет соотнести реальные стоимости модулей, выразив их в условных единицах. Например, условная стоимость гсоп будет рассчитываться исходя из реальной стоимости процессора КМ, который позволяет произвести запись/считывание пакета в СОП за время гсоп; условная стоимость V будет рас-

ош

считываться исходя из реальной стоимости реализации шины, позволяющей добиться скорости // и т.д. Такой подход удобен тем, что при постоянно меняющихся ценах

на рынке вычислительной техники и микроэлектроники можно задавать стоимости узлов АСЦ, адекватные сегодняшнему дню. Для значений, которые нельзя выразить в штуках (тсоп, у , I) номинальные стоимости определяются для минимальных зна-

чений, например, 16 битов для 1, 1Мб для у^ . Дашая задача определения стоимости

номинального значения каждого параметра (1 СОП, 1 ОМ, минимальное значение

у , минимальное значение Í и минимальное значение тсоп) ложиться на плечи ош

специалиста, который будет заниматься формированием сети в целом и структуры АСЦ в частности. Номинальные стоимости параметров (генов) для случая расчета АСЦ с общей памятью обозначим как с,, с2, с3, с4 для М, i, тсоп, N соответственно. Выражение для расчета суммарной стоимости найденных в результате работы ГА параметров имеет вид

I тсоп'

Com^ciM + c2- + c¡-^fr + c4N, (17)

1

где I',гсо{х - минимальные значения соответствующих параметров.

Номинальные стоимости параметров (генов) для случая расчета АСЦ с общей шиной обозначим как с,,с2,с3 для Кош, í, N соответственно. Выражение для расчета суммарной стоимости найденных в результате работы ГА параметров имеет вид

С0Ш=с^ + сЛ + с^, (18)

V í

ош

г

где Уош - минимальные значения соответствующего параметра.

Таким образом, исходными данными для работы алгоритма являются набор оптимизируемых внутренних параметров АСЦ и параметры ГА: Г„ - число особей популяции;

Xi > Х2) Хз s Х.4 . порядок операции кроссовера д ля разных генов (01111);

Xi j Хг> Хз . порядок операции кроссовера для разных генов (ОШ); qu - вероятность мутации генов;

c¡,c2,c3,cA - набор номинальных стоимостей параметров для АСЦ с ОПП; сх>с2,с} - набор номинальных стоимостей параметров для АСЦ с ОШ; ' i

£',т ,Voa¡ - минимальные значения соответствующих параметров; £>0.9, KRan - критерии останова; гдеЛГЛ0П - задаваемое допустимое число итераций алгоритма.

После определения начальной популяции особей необходимо вычислить приспособленность каждой особи, т.е. определить значение целевой функции. Это подразумевает вычисление ВВХ АСЦ - среднего времени задержки - с помощью одной из представленных во втором разделе аналитической модели, в зависимости от типа АСЦ. В процессе скрещивания и определении новой популяции с большей вероятностью участвуют особи, которые являются наиболее приспособленными, т.е. имеющие минимальную среднюю задержку. По окончании работы ГА из последней популяции выбираются только особи, удовле-

творяющие условию (1). Для каждой выбранной особи вычисляется суммарное значение стоимости параметров (17 или 18) и в качестве решения выбирается особь с минимальным значением стоимости.

Алгоритм оптимизации структуры АСЦ включает следующие шаги:

о

1. Определение начальной популяции особей о, которая будет включать в себя Уп особей. Особь включается в популяцию только при выполнении ограничений М>1, гсоп <гсоп ; g>£'t Уош -^ош . Задать номер цикла алгоритма к:=0 _

2. Вычисление приспособленности (целевой функции) каждой особи популяции t(s) (s = 1,УП - номер особи в популяции) и средней приспособленности в популяции tk = min {t (s) \ s = 1, Yn}.

3. Выбор двух родительских хромосом 5,, s2 из популяции Sk в соответ-

i(s)

ствии со значениями вероятностей Pu...,Ps,...,Pr , где =1- _, ■ . Вероят-

seSt

ность выбора особи для последующего скрещивания тем выше, чем меньше значение ее приспособленности t(s).

4. Получение хромосомы новой особи s' путем скрещивания родительских хромосом j,, î2 с помощью значения соответствующего порядка кроссовера Xj для гена i. Одну из двух вновь образованных на данном шаге хромосом выбрать в качестве хромосомы потомка s' с вероятностью 0,5. Применение операции мутации к s' с вероятностью qM путем замены значения одного случайно

выбранного бита одного из генов хромосомы на противоположное.

о

5. Образование новой популяции особей 4+1 выполнением шагов 3^5 алгоритма Уп раз. Задать номер цикла алгоритма к:=к +1

6. Остановка процесса работы ГА в случае выполнения на к-и цикле алгоритма условия — > s или к = Клоп и переход на шаг 7. Иначе переход на

tk-1

шаг 2.

7. Поиск всех особей, значения целевых функций которых удовлетворяют условию (2). Определение суммарных стоимостей параметров каждой найденной особи и выбор особи с наименьшим значением.

Результатом работы ГА, таким образом, является рациональная структура АСЦ, удовлетворяющая допустимым значениям ВВХ с одной стороны и имеющая минимальную стоимость реализации с другой, если решение может быть найдено с учетом исходных данных.

Представлен разработанный алгоритм построения АСЦ. Приводятся описание функционирования программного комплекса для реализации построения АСЦ, пример расчета шлюза с общей памятью. Алгоритм построения АСЦ вклю-

чает в себя ряд последовательных шагов и носит итеративный характер. Ряд шагов, таких как выбор типа вычислительного средства, слабо поддающихся формальному описанию, выполняется непосредственно разработчиком. Другие шага -процедура расчета производительности и среднего времени задержки, реализация ГА - выполняются на ЭВМ. Таким образом, ЭВМ выполняет процедуры расчета, а инженер принимает решения в выборе исходных данных (вычислительных средств), параметров ГА. Целью данного алгоритма является определение в конечном итоге всех действий, как подготовительных, так и вычислительных, которые требуются для построения рациональной (субоптимальной) внутренней структуры АСЦ заданного типа, удовлетворяющей требуемым значениям показателей качества.

Основные пункты алгоритма:

1. Определение на основе сетевых требований (число и скорость каналов, допустимые значения величин и т.д.) значений внешних параметров АСЦ.

2. Определение внешних параметров АСЦ, отражающих его информационные и алгоритмические свойства как элемента сети.

3. Уточнение структуры технических средств.

4. Выбор аналитической модели для оценки характеристик АСЦ.

5. Реализация на ЭВМ генетического алгоритма поиска структуры АСЦ, удовлетворяющей заданным временным характеристикам и имеющей минимальную стоимость реализации.

Для реализации алгоритма оптимизации структуры АСЦ разработан программный комплекс, состоящий из подпрограммы выполнения непосредственно процедур ГА, а также подпрограммы дая оценки характеристик выбранной модели АСЦ. Представлены результаты работы программного комплекса на примере шлюза с ОПП.

В заключении сформулированы основные результаты диссертационной работы.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

В рамках диссертационной работы проведено теоретическое обобщение и получено решение актуальной научно-технической задачи разработки моделей и алгоритмов оценки характеристик адаптивных согласующих центров обработки информации, удовлетворяющих сетевым требованиям. Основные результаты работы заключаются в следующем.

1) Теоретико-методологические основы процессов функционирования и обработки информации адаптивных согласующих центров корпоративных сетей. В этом направлении разработаны:

- Концептуальная модель, представляющая адаптивный согласующий центр как многопроцессорную вычислительную систему, состоящую из структурно-функциональных модулей. Модель отражает этапы процесса обработки информации.

- Аналитические модели оценки характеристик адаптивных согласующих центров разной архитектуры.

2) Инструментальные средства:

- Алгоритм оптимизации структуры адаптивного согласующего центра.

- Алгоритм проектирования адаптивного согласующего центра корпоративной сети, определяющий полный набора комбинированных действий, как подготовительных, направленных на определение значений требуемых сетевых величин, номинальных значений параметров АСЦ и т.п., так и вычислительных, реализующих модели и оптимизационный алгоритм на ЭВМ, что позволяет осуществлять проектирование рациональной (субоптимальной) структуры АСЦ.

3) Экспериментальные и прикладные результаты:

- Программное обеспечение, позволяющее автоматизировать алгоритм оптимизации адаптивного согласующего центра, включающий процесс оценки характеристик с помощью требуемой аналитической модели.

- Экспериментальные результаты сравнения значений ВВХ, полученных для различных внешних и внутренних параметров, показывающие чувствительность моделей к изменениям параметров и доказывающие правомерность и эффективность предложенных моделей и алгоритмов.

ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1. Малков, К. О. Применение адаптивного согласующего центра в качестве межсетевого устройства корпоративной сети / К. О. Малков И Вестник Рязанского государственного радиотехнического университета: Межвуз. сб. науч. тр. / РГРТУ. 2008. Вып. 24. С. 85-90. (В перечне изданий, рекомендованных ВАК).

2. Колбанев, М. О. Подход к организации адаптивного согласующего центра корпоративной сети / М. О. Колбанев, Т. М. Татарникова, К. О. Малков // Информационно-управляющие системы. 2008. Т. 34. №3. С. 2831. (В перечне изданий, рекомендованных ВАК).

3. Малков, К. О. Выбор генетического алгоритма как средства оптимизации адаптивного межсетевого устройства / К. О. Малков // Сб. докл. между-нар. науч. Конф. МКИССиТ-2006 / СПбГУТ. СПб. 2006. С. 19-20.

4. Малков, К.О. Модель расчета характеристик коммутатора с общей памятью / К. О. Малков // Мат. 60-й НТК профессорско-преподавательского состава, научных сотрудников и аспирантов / СПбГУТ. СПб. 2008. С. 139-140.

5. Малков, К. О. Метод аналитического расчета производительности центра сопряжения корпоративной сети / К. О. Малков, Т. М. Татарникова // Сб. докл. междунар. науч. Конф. МКИССиТ-2006 / СПбГУТ. СПб. 2006. С. 21-23.

Формат 60x84 1\16 .Бумага офсетная. _Тираж 100 экз. Заказ № 303._

Редакционно-издательский центр ГУ АН 190000, Санкт-Петербург, Б. Морская ул., 67

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ И ОСНОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ.

ВВЕДЕНИЕ.

1. АНАЛИЗ ПРИНЦИПОВ ПОСТРОЕНИЯ КОРПОРАТИВНЫХ СЕТЕЙ.

1.1. Особенности построения корпоративной сети.

1.2. Разновидности архитектур согласующих центров.

1.2.1. Коммутаторы.

1.2.2. Маршрутизаторы и шлюзы.

1.3. Принципы построения согласующих центров корпоративной сети.

1.4. Концептуальная модель адаптивного согласующего центра.

1.4.1. Допущения при построении концептуальной модели АСЦ.

1.4.2. Технические средства АСЦ.

1.5. Критерии производительности! согласующих центров.

1.6. Формулировка задачи исследования.

Выводы по разделу.

2. КОМПЛЕКС МОДЕЛЕЙ АДАПТИВНОГО СОГЛАСУЮЩЕГО ЦЕНТРА ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ.

2.1. Математическое обеспечение оценки ВВХ АСЦ.

2.2. Модель адаптивного согласующего центра в качестве коммутатора с общей памятью.

2.3. Модель адаптивного согласующего центра в качестве коммутатора на базе общей шины.

2.4. Модель адаптивного согласующего центра в качестве маршрутизатора/шлюза с общей'памятью.

2.5. Расчет емкости буферной памяти КМ.

Выводы по разделу.

3. АЛГОРИТМ ПРОЕКТИРОВАНИЯ АДАПТИВНОГО СОГЛАСУЮЩЕГО

ЦЕНТРА.

3.1. Алгоритм оптимизации структуры адаптивного согласующего центра.

3.1.1. Общая идея генетических алгоритмов.

3.1.2. Операторы генетического алгоритма.

3.1.3. Модели генетических алгоритмов.

3.1.4. Постановка задачи оптимизации структуры АСЦ.

3.2. Процедура параметрической настройки АСЦ.

3.3. Разработка программной среды.

3.4. Алгоритм проектирования АСЦ.

3.5. Пример оптимизации структуры шлюза с помощью разработанных инструментальных средств.

Выводы по разделу.

В современном мире инфокоммуникационных технологий, учитывая развивающиеся рыночные отношения, шаги производственной группы, коммерческой организации, корпорации или другого объединения иной формы, по созданию эффективной системы информационных связей как, для взаимодействия внутри компании, так и для взаимодействия с другими организациями, или улучшению уже существующей системы являются'неотъемлемой частью успешного функционирования компании. Основой такой системы информационного обеспечения-стали сетевые технологии-[30; 62].

Корпоративная сеть, построенная' с применением современных сетевых технологий, является одним из главных ресурсов крупной организации, фирмы. Отсутствие'этого ресурса, выход его из строя или неэффективное функционирование приводит к сложностям выполнения функций управления и производственного процесса, избыточным рискам и повышенным затратам [35]. Данные обстоятельства указывают на важность использования удобных в обслуживании, высокопроизводительных, надежных и эффективных с точки зрения затрат корпоративных сетей.

Корпорация является сложной, распределенной структурой, зачастую имеющей международное распространение, но требующей единой-информационной инфраструктуры [4, 17, 64].

Существующие сети, подвергаемые объединению в рамках корпорации, часто используют различное оборудование и программное обеспечение. Для обеспечения взаимодействия необходимо объединять такие часто несовместимые (разнородные) сети. Разработка же сетевых приложений осложняется из-за необходимости организовать совместную работу частей, выполняющихся на разных машинах. Функции по согласованию несовместимых параметров разнородных сетей ложатся на устройства межсетевого взаимодействия или согласующие устройства (СУ). Уже давно задача согласования и сопряжения решается установкой согласующего сетевого оборудования разного уровня и назначения (мостов, коммутаторов, маршрутизаторов), обеспечивающего необходимое преобразование разнородного трафика с помощью программного обеспечения и аппаратных решений. Для решения задачи согласования неоднородных сетей применяют различные подходы — мультиплексирование, трансляцию или инкапсуляцию протоколов.

Согласующие устройства внутри корпоративной сети выполняются» в виде многопроцессорных многопортовых устройств, так как,.выполняя основную функцию сопряжения нескольких разнородных сетей, они вынуждены обрабатывать большие потоки данных, что приводит к необходимости параллельной обработки [42].

Параллельная обработка информации включает в себя процессы приема поступающих на порты устройства информационных кадров от различных подсетей, анализа определенной части служебной информации заголовков кадров всеми протоколами, участвующими в процессах обработки, определение порядка обработки, принятия^ решений по дальнейшему продвижению кадров внутри устройства, передачи обработанных информационных кадров в исходящие каналы подсетей назначения. Все эти операции предполагают сложную организацию структуры системы (разные по типу связи между элементами системы, характеризующиеся- внутренними свойствами), что требует соответствующих знаний по системному анализу, исследованию операций и системному программированию [13, 38, 45, 59, 65]. Такие сложные устройства с их многофункциональной аппаратной и программной реализацией можно назвать не просто сетевыми устройствами, а сетевыми центрами (СЦ) по аналогии с центрами коммутации в телефонных сетях общего пользования.

При создании или расширении сети, как правило, устанавливается самое высокопроизводительное оборудование сопряжения сетей, имеющееся на рынке этого оборудования. На практике, согласующие устройства оказываются загруженными максимум на четверть, а в ближайшей перспективе не видно признаков к повышению нагрузки. Но при объединении с другой высокопроизводительной сетью, такой избыточной производительности может не хватить. Поэтому рациональнее применять обоснованные интеллектуальные решения-, чем приобретать и устанавливать новое согласующее оборудование: целесообразнее функционально или количественно преобразовывать уже имеющийся узел сети, чем каждый раз, когда это необходимо, заменять его на другой. Необходимо искать новые решения, позволяющие динамически настраивать архитектуру многопроцессорного СЦ в зависимости от степени разнородности взаимодействующих сетей и формировать оптимальные (рациональные) конфигурации, обеспечивающие необходимое качество обслуживания и имеющие минимальную стоимость. Т.е. необходимо иметь возможность приспосабливать СЦ к изменениям окружающей среды, другими словами - адаптировать. Такие решения должны стать основой эффективного функционирования корпоративной сети, что подразумевает оптимизацию структуры,, сети, более «быстрое» и удобное администрирование сети, сокращение затрат на закупку нового оборудования.

Таким образом, объединение в интегрированную систему различных информационных ресурсов распределенной системы актуализирует разработку эффективных методов, средств и алгоритмов построения согласующих устройств разного уровня архитектуры и назначения.

Большое значение при разработке средств проектирования согласующих устройств имеет принцип структурно-функционального анализа моделей информационных систем, который на этапе системного проектирования! применяется для анализа вариантов тех или иных технических решений, что в свою очередь приводит к обоснованному выбору [19, 22, 62].

Главным при проектировании СЦ становится математическое моделирование и вычислительный эксперимент на модели [10, 11, 20, 22, 23, 43, 53, 66, 61, 72], поскольку практически отсутствует возможность использования физических моделей и натурного эксперимента при разработке таких систем.

Результаты исследований ученых А.В. Бутрименко, В.П. Ильина, A.M. Александрова, О.И. Кутузова, Б.Я. Советова, С.А. Яковлева, JI. Клейнрока, М.

Шварца и ряда других составляют теоретическую базу моделирования сетей и составляющих их элементов [15, 17, 25, 31, 52, 53, 54, 75].

Математической базой методологии структурно-функционального анализа многопортовых мультипроцессорных систем, какими являются согласующие центры, являются сети массового обслуживания'(СеМО) [22, 76]. В-виду вероятностного характера данных, поступающих в систему, детерминированной их обработки, невозможности использования^ физических моделей, разработка моделей теории СеМО для анализа и-проектирования СЦ крайне необходима.

Возможность использования моделей СеМО'определяет предположение о независимости, суть которого1 сводится к следующему: времена передачи сообщений по разным каналам связи предполагаются независимыми случайными величинами. С другой стороны, очевидно, что-длительности обслуживания сообщения в разных- каналах пропорциональны длине этого сообщения; а значит, зависимы [27].

Наряду с тем, что модели СеМО'не могут полностью отражать сложные информационные процессы в сетях или узлах сети, опыт проектирования и измерений характеристик реальных сетей и узлов говорит о том, что такие модели являются достаточно точным и почти единственным хорошо разработанным математическим аппаратом, позволяющим осуществлять выбор альтернативных вариантов; расчета и оптимизацию характеристик- на этапе проектирования СЦ. Наиболее разработана теория-экспоненциальных СеМО и выражения для расчета их ВВХ.

Задачу выбора оптимальной (рациональной) архитектуры СЦ любого уровня предложено решить с помощью разработанного алгоритма; в основе которого находится генетический алгоритм оптимизации.

Генетический алгоритм (ГА) был разработан американским ученым Джоном Холландом в 1975 году [79], а в 1989 г. сделаны шаги по дальнейшему изучению природы ГА' ученым Д. Голдбергом [78]. В дальнейшем стали использоваться-кодированные множества параметров ГА вместо» самих параметров для общей эффективности работы ГА, определена необходимость правильной настройки параметров ГА для решения оптимизационных задач и т.п. Все это дало толчок для всех последующих исследований [1:8; 21, 81].

Генетический алгоритм в приложении задач дискретной оптимизации был получен сравнительно недавно 1998-1999 гг. Сила генетических алгоритмов в том, что этот метод чрезвычайно гибок. Алгоритм успешно справляется с широким кругом задач оптимизации даже при- том, что о системе известен минимум информации, как это часто бывает в сложных технических системах [18, 39, 68].

Учитывая сказанное выше, можно сделать следующий вывод: совокупность задач по проектированию СЦ, определяющих во> многом жизнеспособность корпоративных сетей, и разработке соответствующих моделей и алгоритмов для оценки ВВХ согласующего центра представляет собой важную научную задачу, имеющую большое значение для экономики страны.

Целью работы является разработка моделей и алгоритмов оценки характеристик адаптивных согласующих центров обработки информации корпоративной сети.

Для достижения названной цели необходимо решение следующих задач:

1. Анализ особенностей построения и процессов функционирования согласующих-центров корпоративных сетей.

2. Разработка комплекса моделей оценки характеристик адаптивного согласующего центра разной архитектуры.

3. Разработка алгоритма оптимизации структуры адаптивного согласующего центра.

4. Разработка алгоритма проектирования адаптивного согласующего центра корпоративной сети.

Объектом исследования являются адаптивные согласующие центры обработки информации корпоративной сети, выполненные в виде многопроцессорных вычислительных систем.

Предметом исследования являются закономерности процессов функционирования адаптивного согласующего центра при согласовании работы сегментов корпоративной сети.

Методы исследования. Решение сформулированной в работе проблемы разработки моделей оценки характеристик адаптивного согласующего центра обработки информации и алгоритмов-поиска рациональной структуры базируется на математических методах системного анализа, исследования операций, теории вероятности и случайных процессов, теории алгоритмов, теории оптимизации и теории массового обслуживания.

Научная* новизна работы.

Научная новизна работы состоит в разработке моделей оценки характеристик АСЦ и алгоритма проектирования адаптивного согласующего центра- корпоративных сетей, обеспечивающего нахождение структур АСЦ* удовлетворяющих сетевым требованиям.

Новые научные результаты:

1. Концептуальная модель адаптивного согласующего центра, разработанная. на основе принципов- построения, и функционирования корпоративных сетей, отличается определением набора структурных модулей, обеспечивающего построение всевозможных вариантов АСЦ, что позволяет применять единый подход к проектированию АСЦ разной архитектуры.

2. Комплекс моделей- оценки характеристик адаптивного согласующего центра обработки информации отличается возможностью оценки соответствия характеристик АСЦ разной архитектуры, полученных с помощью моделей, требуемым характеристикам согласования независимо от функциональных возможностей АСЦ.

3. Алгоритм оптимизации структуры адаптивного согласующего центра отличается использованием моделей оценки характеристик АСЦ на каждом шаге алгоритма, что позволяет построить рациональную структуру АСЦ.

4. Алгоритм проектирования адаптивного согласующего центра корпоративной сети отличается выполнением полного набора комбинированных действий, как подготовительных, направленных на определение значений требуемых сетевых величин, номинальных значений параметров АСЦ и т.п., так и вычислительных, реализующих модели и оптимизационный алгоритм на ЭВМ, что позволяет осуществлять проектирование рациональной (субоптимальной) структуры АСЦ.

Основные результаты, полученные в работе и выносимые на защиту:

1. Концептуальная модель адаптивного согласующего центра.

2. Комплекс моделей оценки характеристик адаптивного < согласующего центра разной архитектуры.

3. Алгоритм оптимизации структуры адаптивного согласующего центра.

4. Алгоритм проектирования адаптивного согласующего центра корпоративной сети.

Практическая ценность полученных результатов диссертационной работы заключается в разработанных моделях оценки функциональных характеристик АСЦ, от значения которых зависит выбор структуры и аппаратной реализации АСЦ, алгоритмах и программного обеспечения, реализующих проектирование АСЦ.

Автор является победителем конкурса грантов среди студентов и аспирантов г. Санкт-Петербурга в 2006 г., в отчете которого представлены основные результаты по теме диссертации.

Апробация результатов работы. Предлагаемые решения и результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на одной международной, одной Всероссийской НТК и на НТК профессорско-преподавательского состава СПб ГУТ в 2004 - 2008 гг.

Публикации. По теме диссертационной работы опубликовано 5 научных работ, из них - 2 статьи из перечня изданий, рекомендованных ВАК, и 3 работы — в научных трудах международных и Всероссийских конференций.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, трех разделов, заключения, списка литературы, включающего 81 наименование. Основная часть работы изложена на 125 страницах машинописного текста. Работа содержит 21 рисунок, 2 таблицы.

Выводы по разделу

1. В качестве процедуры параметрической настройки АСЦ, выполняемой для определения численных показателей набора оптимизируемых внутренних параметров П, выбран генетический алгоритм поиска оптимальных решений, имеющий ряд преимуществ по сравнению с классическими алгоритмами поиска.

2. Дано описание программной среды для реализации расчета ВВХ АСЦ и функционирования ГА. Показан алгоритм программного комплекса.

3. Разработан алгоритм проектирования АСЦ, предназначенный для определения последовательных шагов, необходимых для выполнения задачи поиска рациональной структуры АСЦ, имеющей минимальную стоимость аппаратной реализации и отвечающей допустимым значениям показателей качества устройства.

4. Выполнен пример расчета оптимальной внутренней структуры АСЦ с помощью разработанного программного комплекса.

5. Обоснованы основные отличия генетических алгоритмов от классических методов оптимизации. Приведены модели генетических алгоритмов, операторы и принцип реализации и функционирования ГА.

6. Сформулирована постановка задачи оптимизации АСЦ с общей памятью и общей шиной. Определены критерии оптимальности структуры АСЦ.

117

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Развитие корпоративных сетей связи считается одним из главных локомотивов развития отрасли в целому что обусловлено разработкой^ внедрением самых современных технологий и решений для обеспечения нарастающих инфокоммуникационных потребностей основы экономики любой страны — бизнес-сообщества — пользователей корпоративных услуг. Развитие технологий корпоративных сетей на сегодняшний день связано прежде всего с увеличившимися^ потребностями пользователей в новых услугах, а также с минимизацией затрат операторов, предприятий, которые эти услуги предоставляют или проектируют собственные сети.

Получают все большее развитие конвергентные сети, которые базируются на.принципах объединения.разнородного трафика.в единой среде-передачи. Такие сети предоставляют множество услуг передачи данных, которые постоянно увеличиваются и подвергаются изменениям; заставляя администрацию сети немедленно реагировать на: эти изменения: Таким-образом, сеть становится живым, постоянно изменяющимся «организмом», которым' нужно правильно управлять. Управление подразумевает правильное определение структуры сети, а также функциональных возможностей узлов сети, которые также могут претерпевать частые измененияпараметров.

В. связи с- этим- очень важно применять методы определения предварительной оценки производительности узлов сети, чтобы в конечном итоге затраты на преобразование или расширение сети были оправданными.

В~ соответствии с целью работы в-диссертации теоретически обоснованы и разработаны теоретико-методологические основы процессов функционирования и обработки информации адаптивных согласующих центров корпоративных сетей, а также инструментальные средства для решения задачи оптимизации структуры.

В'работе получены следующие основные результаты:

1. Концептуальная модель адаптивного согласующего центра? модульной структуры, набираемая из необходимого набора элементов в зависимости от требуемой производительности и количества канальных портов. Такая модель отличается от существующих тем, что помимо расширения количества портов для подключения магистральных каналов или локальных сетей она позволяет наращивать и изменять функциональность всего согласующего центра в целом, добавляя-новые функции и услуги по необходимости. При этом в результате такой адаптации согласующего центра появляется возможность его функционирования на любом уровне ЭМВОС.

21 Комплекс аналитических моделей* оценки характеристик, обеспечивающий оценку вероятностно-временных характеристик адаптивного согласующего центра корпоративной" сети с. заданной схемой коммутации (общая память, или общая» шина) любого уровня ЭМВОС. Отличается возможностью оценки соответствия характеристик АСЦ разной архитектуры, полученных с помощью моделей, требуемым характеристикам согласования независимо от функциональных возможностей АСЦ.

3. Алгоритм оптимизации адаптивного согласующего центра; основанный на процедуре поиска рациональной структуры АСЦ минимальной стоимости с привлечением аппарата генетических алгоритмов. Отличается применением разработанной процедуры определения-минимальной стоимости структуры АСЦ.

4: Алгоритм проектирования адаптивного согласующего центра, основанный на применении комплекса моделей и алгоритмов оценки характеристик АСЦ. Отличается выполнением полного набора комбинированных действий, как подготовительных, направленных на определение значений требуемых сетевых величин, номинальных значений параметров АСЦ и т.п., так и вычислительных, реализующих модели и оптимизационный алгоритм на ЭВМ, что позволяет осуществлять проектирование рациональной (субоптимальной) структуры АСЦ.

119

1. Абрамов, Е. А. Интеграция приложений как необходимое условие построения портальной платформы доступа / Е. А. Абрамов // Методы и средства обработки информации: Труды-первой Всероссийской научной конференции/МГУ. М. 2003.

2. Авен, О. И. Оценка качества и оптимизация вычислительных систем / О. И. Авен, Н. Н. Турин, Я. А. Коган. М.: Наука, 1992.464 с.

3. Амари, С. М. Особенность программного моделирования обработки пакета в коммутаторе с разделяемой памятью / С. М. Амари, Т. М. Татарникова // Информационные сети и системы: Тезисы докладов-научного семинара / М.1999. С. 56-57.

4. АСУ. Обзор информации/ЦНТИ "Информсвязь", вып. 1,1992.

5. Башарин; F. П. Модели информационно вычислительных систем / Г. П. Башарин // Сб. науч. тр: М.: Наука, 1994. 78 с.

6. Башарин, Г. П. Анализ очередей в вычислительных сетях / Г. П. Башарин // Сб. науч. тр. М.: Наука, 1989. 334 с.

7. Бертсекас, Д. Сети передачи данных / Д: Бертсекас, Р. Галлагер; пер. с англ. М.: Мир, 1989. 544 с.

8. Богуславский, Л: Б. Основы построения вычислительных сетей для автоматизированных систем / Л. Б. Богуславский, В: И: Дрожжинов. М.: Энерго-атомиздат, 1990.256 с.

9. Бройдо, В. Л. Вычислительные системы, сети и телекоммуникации / В. JL Бройдо. СПб.: Питер, 2003. 688 с.

10. Бусленко, Н. П. Моделирование сложных систем / Н. П. Бусленко. М.: Наука, 1978. 355 с.

11. И. Варжапетян, А. Г. Системы управления. Исследование и компьютерное моделирование / А. Г. Варжапетян, В. В. Глугценко. М.: Вузовская книга,2000. 328 с.

12. Васильев, П. И. Проектирование систем передачи* данных / П. И. Васильев. Л.: ЛИАП, 1990. 73 с.

13. Вентцель, Е. С. Исследование операций. Задачи, принципы, методология / Е. С. Вентцель. М.: Наука, 1988. 208 с.

14. Вишневский, В. М. Теоретические основы проектирования компьютерных сетей / В. М. Вишневский. М.: Техносфера, 2003. 512 с.

15. Воеводин, В. В. Параллельные вычисления / В. В. Воеводин, Вл. В. Воеводин. СПб.: БХВ, 2002. 608 с.

16. Вопросы построения распределенных информационно вычислительных сетей // Монитор. 1995. № 5. С. 3-11.

17. Гаскаров, Д. В. Сетевые модели распределенных автоматизированных систем / Д.* В. Гаскаров, Е. П. Истомин, О. И. Кутузов. СПб.: Энергоатом-издат, С.-Петерб. отд-ние, 1998, 353 с.

18. Гладков, Л. А. Генетические алгоритмы: учеб. пособие / JI. А. Гладков, В. В. Курейчик, В. М. Курейчик; 2-е изд., испр. и дот М.: Физматлит, 2006. 319 с.

19. Граничин, О. Н. Введение в методы стохастической оптимизации и оценивания: учеб. пособие / О. Н. Граничин; С.-Петерб. университет. СПб., 2003. 131 с.

20. Емельянов, А. А. Имитационное моделирование экономических процессов / А. А. Емельянов, Е. А. Власова, Р. В. Дума. М.: Финансы и статистика. 2002. 368 с.

21. Емельянов, В. В. Теория и практика эволюционного моделирования / В. В. Емельянов, В. В. Курейчик, В. М. Курейчик. М.: Физматлит, 2003. 432 с.

22. Ивницкий, В. А. Теория сетей массового обслуживания / В. А. Ивниц-кий. М.: Физматлит, 2004. 772 с.

23. Калашников, В. В. Математические методы построения стохастических моделей обслуживания / В. В. Калашников, С. Т. Рачев. М.: Наука, 1988. 311 с.

24. Кассел, Л. Компьютерные сети и открытые системы / JI. Кассел, Р. М. Остинг. М.: Техносфера, 2003. 592 с.

25. Келътин, В. Имитационное моделирование / В. Кельтин, A. Jloy; пер. с англ. СПб.: Питер, 2004. 847 с.

26. Клейнрок, Л. Теория массового обслуживания / Л. Клейнрок; пер. с англ. И. И. Грушко. М.: Машиностроение. 1979. 432 с.

27. Колбанев, М. О. Подход к организации адаптивного согласующего центра корпоративной сети / Ml О. Колбанев, Т. М. Татарникова, К. О. Малков //Информационно-управляющие системы. 2008. Т. 34. №3'. С. 28-31.

28. Коновер, Дж. Шесть проектов корпоративной;сети АТМг/ Дж. Коно-вер // Сети и системы связи. 2003. Т. 37. № 3. С. 54-65.

29. Коновер, Дж. Парад коммутаторов Gigabit Ethernet / Дж. Коновер // Сети и системы связи-. 2005. № 1. С. 28-40.

30. Корнеев, В. В. Современные микропроцессоры / В. В. Корнеев, А. В. Киселев; 3-е изд. СПб.: БХВ-Петербург, 2003. 448 с.

31. Кулъгин, М. Технологии корпоративных сетей: Энциклопедия / М. Кульгин. СПб.: Питер, 2000. 704 с.

32. Кулъгин, М. Виртуальные соединения в ATM / М. Кульгин // LAN -журнал сетевых решений. 1998. Т. 4. № 9. С. 115-121.

33. Курошева, Г. М. Антикризисное управление предприятием: учеб. пособие / Г. М. Курошева, М. А. Вальковский, О. Н. Рогоза; М-во трансп. Рос. Федерации; 2-е изд. СПб.: СПГУВК, 2000. 213 с.

34. Лазарев, В. Г. Интеллектуальные цифровые сети: справочник / В. Г. Лазарев. М.: Финансы и статистика, 1996. 223 с.

35. Ложкин, С. Технологии коммуникации Ethernet / С. Ложкин // Компьютер Пресс. 1998. № 3. С. 268-277.

36. Макаров, Э. Hi Методы анализа, и синтеза физической структуры специализированных ИВС / Э- И. Макаров, Г. Ф. Янбых // УС и~М, 1989.№ 3. С. 22-27.

37. Малков, К. О. Выбор генетического алгоритма как средства оптимизации адаптивного межсетевого устройства / К. О: Малков // Сб. докл. между-нар. науч. Конф. МКИССиТ-2006 / СПбГУТ. СПб. 2006. С. 19-20.

38. Малков, КОj Модель,расчета-характеристик коммутатора с общей памятью / К. О.1 Малков // Мат. 60-й НТК профессорско-преподавательского состава, научных сотрудников и аспирантов / СПбГУТ. СПб. 2008. С. 139-140.

39. Малков; К. О. Метод аналитического расчета производительности центра сопряжения корпоративной сети / К. О. Малков, Т. М!. Татарникова // Сб. докл. междунар. науч. Конф. МКИССиТ-2006 / СПбГУТ. СПб. 2006. С. 21-23.

40. Малков; К. О: Применение адаптивного согласующего центра в качестве межсетевого устройства корпоративной сети / К. Of Малков // Вестник Рязанского государственного радиотехнического университета: Межвуз. сб: науч. тр. / РГРТУ. 2008. Вып. 24. С. 85-90.

41. Мартин, Д. ATM. Архитектура и реализация / Д. Мартин, К. Чапмен, Д. Либен. М.: Дори, 2000. 213 с.

42. Моделирование * систем с использованием теории массового обслуживания: учеб. пособие / под ред. д.т.н. Д. Н. Колесникова; СПб.: СПбГПУ, 2003. 180 с.

43. Нгдашковский, В. М. Организация и программирование межмашинного обмена данным в компьютерных информационных системах / В. М. Не-дашковский. М.: МГТУ, 1994. 50 с.

44. Овчинников, Г. Р. К расчету среднего времени задержки пакета в центре коммутации / Г. Р. Овчинников // Техника средств связи. Сер. Технологии информационных сетей. 1984. Вып. 2. С. 23—33.

45. Олифер, В. Г. Компьютерные сети: принципы, технологии, протоколы / В. Г. Олифер, Н. А. Олифер; 3-е изд. СПб.: Питер, 2008. 957 с.

46. Олифер, В. F. Новые технологии и оборудование IP-сетей- / В. Г. Олифер, Н. А. Олифер: СПб.: БХВ-Санкт-Петербург, 2000. 512 с.

47. Основы построения телекоммуникационных систем и сетей / В. В. Крухмалев, В. Н. Гордиенко, А. Д. Моченов и др. М.: Горячая линия — Телеком, 2004. 510 с.

48. Павловский, Ю. А. Имитационные модели и системы / Ю. А. Павловский. М.: Фазис, 2000.132 с.

49. Плакс, Б. И: Имитационное моделирование систем массового обслуживания: учеб. пособие / Б. И. Плакс. СПб.: СПбГААП, 1995. 64 с.

50. Плакс, Б. И. Расчет надежности систем со сложной структурой ускоренным методом Монте-Карло / Б. И. Плакс // Изв. АН СССР. Техн. Кибернетика. 1993. № 6. С. 158-162.

51. Поляк, Ю. Г. Статистическое машинное моделирование средств связи / Ю. Г. Поляк, В. А. Филонов // Радио и связь. Сер. Статистическая теория связи. 1988. Вып. 30: 175 с.

52. Протоколы и методы управления в сетях передачи данных / под ред. В. Серф и др. М.: Радио и связь, 1990. 480*с.

53. Распределенные информационные системы управления: учеб. пособие / О. И. Кутузов, Т. М. Татарникова; К. О. Петров; С.-Петерб. гос. ун-т телеком. СПб, 2003. 43 с.

54. Реклейтис, Г. Оптимизация в технике / Г. Реклейтис, А. Рейвиндран, К. Рэгсдел; пер. с англ. В. Я. Алтаева, В. И. Моторина; Кн. 1. М.: Мир, 1986.349 с.

55. Рутковская, Д. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы / Д. Рутковская, М. Пилиньский, JI. Рутковский; пер. с пол. М.: Горячая линия Телеком, 2006. 383 с.

56. Рыжиков, Ю. И. Теория очередей и управление запасами / Ю. И. Рыжиков. СПб.: Питер, 2001. 376 с.

57. Рыков, А. С. Методы системного анализа: Многокритериальная и нечеткая оптимизация, моделирование и экспертные оценки / А. С. Рыков. М.: Экономика, 1999. 192 с.

58. Саати, Т. Элементы теории массового обслуживания и ее, приложения / Т. Саати. М.: Сов. радио, 1971. 520 с.

59. Сатовский, Б. Л. Создание мультисервисных сетей: задачи и перспективы / Б. JI. Сатовский // Сети и системы связи. 2003. № 12. С. 82—87.

60. Сергеев, В. Г. Методы и модели оценивания производительности структурообразующих звеньев корпоративных сетей: дис. на* соиск. уч. степ, док. техн. наук : утверждена 09.07.2004 / Сергеев Владимир Григорьевич. СПб., 2003.332 с.

61. Сергеев, В. Г. Расчет производительности информационной системы управления: учеб. пособие / В. Г. Сергеев, О. И. Кутузов; СПГУВК. СПб., 2003.45 с.

62. Сипсер, Р. Дж. Архитектура связи в распределенных системах / Р. Дж. Сипсер. М.: Мир. 1981. 336 с.

63. Системный анализ в информационных технологиях: учеб: пособие / Ю. Ю. Громов, Н. А. Земской, А. В. Лагутин и др.; 2-е изд. Тамбов: Изд-во Тамб. гос. техн. ун-та, 2007. 176 с.

64. Советов, Б. Я. Информационная технология / Б. Я. Советов. М.: Высшая школа, 1994. 368 с.

65. Советов, Б. Я. Построение сетей интегрального обслуживания / Б. Я. Советов, С. А. Яковлев. Д.: Машиностроение, 1990. 332 с.

66. Солодовников, В. В. Теория сложности и проектирования систем управления / В. В. Солодовников, В. И. Тумаркин. М.: Наука, 1990. 168 с.

67. Средства создания смешанных сетей предприятия // Сети. 2003. № 3.

68. Струнков, Т. Что такое генетические алгоритмы / Т. Струнков // PC Week/RE. 1999. Т. 193. № 19.

69. Таненбаум, Э. Компьютерные сети / Э. Таненбаум; 4-е изд. СПб.: Питер, 2005. 992 с.

70. Фомин, Г. М. Математические методы и модели в коммерческой деятельности / Г. М. Фомин. М.: Финансы и статистика, 2001. 544 с.

71. Хелд, Г. Технологии передачи данных / Г. Хелд; 7-е изд. СПб.: Питер, 2003. 720 с.

72. Хенриксон, X. IIS 6. Полное руководство / X. Хенриксон, С. Хоф-манн; пер. с англ. Изд-во ЭКОМ, 2004. 672 с.

73. Цвиркун, А. Д. Имитационное моделирование в задачах синтеза структуры сложных систем / А. Д. Цвиркун. М.: Наука, 1985. 225 с.

74. Шварц, М. Сети связи: протоколы, моделирование и анализ / М. Шварц. М.: Наука, 1992. 335 с.

75. Connect.ru: Эпоха перемен / А. Гургенидзе. 2005. Режим доступа: http://www.connect.ru/article.asp?id=6071. Загл. с экрана.

76. Golberg, D. Е. Genetic Algorithms in Search, Optimization and Machine Learning/D. E. Golberg. Massachusetts: Addison-Wesley, 1989.

77. Holland, J. N. Adaptation in Natural and Artificial Systems / J. N. Holland. Michigan: Univ. of Michigan Press, 1975.

78. Mql4.com: Генетические алгоритмы математический аппарат / А. Стариков. 2006. Режим доступа: http://articles.mql4.com/ru/133. Загл. с экрана.

79. The impact of the ATM concept on video coding / W. Verbuest, L. Pin-noo, B. Vocten // IEEE Journal on selected areas in communications. 1988. Vol. 6. № 9. P. 1623-1632.