автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.18, диссертация на тему:Моделирование процессов передачи и обработки трафика в вычислительных сетях на основе аналитических и имитационных методов

005012113

Семехпиа Марина Вячеславовна

На правах рукописи

СУ

МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССОВ ПЕРЕДАЧИ И ОБРАБОТКИ ТРАФИКА В ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ СЕТЯХ НА ОСНОВЕ АНАЛИТИЧЕСКИХ И ИМИТАЦИОННЫХ МЕТОДОВ

Специальность 05.13.18 «Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ»

Автореферат

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

12 и АР ш

Новокузнецк - 2012

005012113

Работа выполнена в ФГБОУ ВПО «Кемеровский государственный университет» на федре ЮНЕСКО по новым информационным технологиям

Научный руководитель: кандидат физико-математических наук, доцент Гу

Александр Михайлович

Официальные оппоненты: Калашников Сергей Николаевич, доктор техни

ских наук, доцент, ФГБОУ ВПО «Сибирский го дарственный индустриальный университет», проф сор

Родионов Алексей Сергеевич, доктор техническ наук, старший научный сотрудник, ФГБУН «Иьг тут вычислительной математики и математическ геофизики СО РАН», зав. лабораторией

Ведущая организация: ФГБОУ ВПО «Новосибирский государственный

университет»

Защита состоится 21 марта 2012 года в 13 часов на заседании диссертационного сов Д 212.252.02 при Федеральном государственном бюджетном образовательном учреж нии высшего профессионального образования «Сибирский государственный индуст альный университет» (ФГБОУ ВПО «СибГИУ») по адресу: 654007, г. Новокузнецк, меровской обл., ул. Кирова, 42, СибГИУ, ауд. ЗП. Факс: (3843) 46-58-83 E-mail: sec_nr@sibsiu.ru

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ФГБОУ ВПО «СибГИУ».

Автореферат разослан 17 февраля 2012 г.

Ученый секретарь диссертационного совета

В. Ф. Евтушенко

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность

В настоящее время наблюдается активное информационное развитие общества, ко-орое сопровождается непрерывной сменой сетевых технологий. Интеллектуальную нфраструктуру современной организации сегодня нельзя представить без программ-ых комплексов учета, поддержки принятия решений, экспертных систем, баз данных и .п. Все эти средства нуждаются в надежной и качественной транспортной платформе. С остом информационных потребностей общества все больше требований предъявляется качеству работы вычислительных сетей (ВС), которые становятся все более сложноор-анизованными. Подобные факторы делают целесообразным использование средств нализа и моделирования ВС для обеспечения их оптимальной работы и профилактики боев.

К средствам, моделирующим работу сетей, можно отнести COMNET от CACI roducts Company, SimuNet от Telenix, OPNET от MIL3, NetCracker, OMNeT++, NS-2, S-3 и другие. В современных исследованиях теоретических основ моделирования ВС южно выделить несколько направлений. К одному из них можно отнести работы, раз-ивающие классический подход теории массового обслуживания (ТМО). Здесь важное lecTO занимают исследования Вишневского В.М., Тарасова В.Н, Кострова В.О., Клейн-ока Л. Среди зарубежных авторов работ по сетям очередей массового обслуживания ожно выделить Lam S., Lien I, Gelenbe E. В отдельное направление выделяется альтер-тативный подход, согласно которому, сетевой трафик обладает фрактальными свойст-ами и рассматривается как самоподобныП процесс. В этой категории можно отметить аких авторов, как Ильницкий C.B., коллектив американских исследователей (Taqqu .S.,Wilson D.V., Leland W.E.). К последнему направлению можно отнести исследова-елей в области имитационного моделирования: Павловский Ю.Н., Дубинин В.Н., Зин-ин С.А., Rowe A.J.

В настоящей работе предлагается комбинированное использование аналитических и митационных методов для решения широкого спектра задач анализа и моделирования С - от расчета сетевых характеристик до визуальной интерпретации работы ВС.

Целью работы является разработка, численная и программная реализация ана-штических и имитационных моделей ВС, отражающих структуру и топологию сети, а акже процессы передачи и обработки трафика.

ля достижения поставленной цели в работе решаются следующие задачи: . Разработка критерия выбора метода или комбинации аналитических и имитационных методов для решения различных задач моделирования ВС. . Разработка математической модели, формально описывающей структуру, топологию ВС и потоки сетевого трафика, для применения аналитических и имитационных методов моделирования. . Разработка математической модели ВС на основе сетей Петри, для проведения имитационных экспериментов. . Разработка аналитических и имитационных методов, а также эффективных численных алгоритмов их реализации для расчета характеристик однородных и неоднород-

ных ВС: среднего размера очереди сообщений, среднего времени обработки сооб ний в узлах сети и общего времени реакции сети.

5. Реализация программного комплекса для комбинированного моделирования расчета и анализа их характеристик.

6. Проведение вычислительного эксперимента по расчету сетевых характерно оценка и анализ полученных результатов.

Методы исследований:

В основе теоретических исследований лежат методы аналитического моделирова в частности теория массового обслуживания и ее расширения, а также методы имита онного моделирования. Для аналитического расчета сетевых характеристик применя ся метод баланса потоков и его численный аналог — метод Бузена (свертки), а также рационный метод анализа средних значений. Имитационные модели используют ме дологию сетей Петри. Реализация программного комплекса требует применения м дов объектно-ориентированного программирования. Результаты вычислительных э периментов анализируются с помощью методов математической статистики.

Научная новизна работы:

1. Критерий выбора методов решения задач моделирования процессов перед и обработки трафика в ВС, в качестве которого впервые предложено использов функционал, отображающий упорядоченное множество входных параметров задачи множество аналитических и имитационных методов решения данной задачи. Крите предоставляет возможность построить формальный план комбинированного реше задачи, а также расширить круг задач моделирования ВС, традиционно решаемы рамках одного специализированного программного продукта.

2. Модифицированный метод анализа средних значений (МУА-метод) для ч ленного расчета времени обработки сообщений и размеров очередей сообщений в не нородных сетях, отличительной особенностью которого является возможность расч характеристик такой сети на основе искусственно введенной однородной сети пут усреднения показателей смешанного трафика. Характеристики искомой сети рассчи ваются с помощью коэффициентов перехода, характеризующих отношение исходи данных неоднородной сети к аналогичным показателям «опорной сети», без исполь-вания итерационного процесса. Такой подход позволяет уменьшить вычислительн сложность по сравнению с прямым МТ^-методом в задачах моделирования различи вариантов распределения неоднородного трафика.

3. Имитационная модель ВС на основе сетей Петри, отличающаяся введени новых объектов — ролевых функционалов, которые позволяют описывать объекты с вой инфраструктуры (активные сетевые устройства и сегменты сети) и автоматизи вать имитационный анализ сетей сложной структуры и большой размерности.

4. Программный комплекс для решения широкого круга задач моделирован ВС, основанный на алгоритмах комбинированного использования аналитических имитационных алгоритмов.

Практическая значимость результатов работы:

- разработанные модели, методы и алгоритмы могут быть использованы при раз-аботке программных средств мониторинга и моделирования ВС, а также для дальней-их исследований в этой области;

- реализованные модули программного комплекта могут быть использованы в овокупности или по отдельности сетевыми специалистами для:

• расчета сетевых характеристик и общей оценки работы сети и ее компонент, как в еальных, так и в произвольных условиях;

• принятия решений о модификации ВС на основе информации о состоянии и про-нозируемых данных;

• проектирования новых ВС;

• выявления аномального поведения ВС.

Реализация результатов работы:

Полученные результаты были использованы при выполнении планов научно-1ССледовательеких работ КемГУ и МВТ СО РАН в 2005-2011 гг.

Программный комплекс тестировался в КемГУ для исследования и анализа сегмен-ов ВС, а также в ООО «Скиф» - аутсорсингового предприятия, обслуживающего вы-ислительную инфраструктуру угледобывающей компании «Кузбассразрезуголь». Ис-ользование программного комплекса на основе разработанных моделей позволило оп-имизировать работу сетевых администраторов, а также подобрать ряд параметров для тдельных сегментов ВС компании «Кузбассразрезуголь», при которых среднее время еакции в исследуемом сегменте сети уменьшилось на 10-20% по сравнению с прежни-и значениями. Достоверность реализации программного комплекса подтверждается правкой об использовании.

Предмет зашиты и личный вклад автора:

На защиту выносятся следующие основные результаты решения задач диссертационного исследования:

1. Критерий определения методов решения задач моделирования ВС.

2. Модифицированный итерационный метод анализа средних значений размеров очередей сообщений в узлах сети, а также средних значений времени обработки сообщений в неоднородных сетях.

3. Имитационная модель ВС на основе ролевых функционалов сетей Петри.

4. Программный комплекс, реализующий комбинированное использование методов на основе предложенных моделей и алгоритмов.

5. Результаты вычислительного эксперимента.

Основные научные и практические результаты диссертации получены автором лично. В работе [3] автор участвовал в проектировании информационной системы, в рабо-ах [6,7] автор принимал участие в разработках механизмов и алгоритмов комбинированного использования аналитических и имитационных методов, в работах [8,9] - автором были разработаны модели ВС на основе аппарата сетей Петри, и операции над этими моделями.

Публикации

По теме диссертации опубликовано 11 работ, в том числе 2 статьи в изданиях, ре мендуемых ВАК для предоставления основных результатов диссертации, 9 публика' в трудах и материалах конференций.

Основные результаты диссертации представлялись на: Всероссийских науч практических конференциях «Недра Кузбасса. 1Т-технологии» (Кемерово, 2008), «С темы автоматизации в образовании, науке и производстве» АБ'2007 (г. Новокузне 2007), «Научное творчество молодежи» (Анжеро-Судженск, 2007), «Системы автома зации в образовании, науке и производстве» А8'2009 (г. Новокузнецк; 2009), «Инф мационные технологии и математическое моделирование» (г. Анжеро-Судженск, 20 2010), «Проектирование и разработка распределенных информационных сист ПРИС-2009 (г. Красноярск, 2009); Всероссийском конкурсе «Участник молодежи научно-инновационного конкурса» (УМНИК, г.Кемерово, 2008); научных семина кафедры ЮНЕСКО по НИТ КемГУ под руководством д.ф.-м.н., профессора К.Е. А насьева (Кемерово, 2005—2011).

Структура и объем работы

Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка тературы и приложений. Работа содержит 108 страниц текста, в том числе 23 табли 18 рисунков. Кроме того, в работу входит список использованных источников из 75 именований и приложений на 12 страницах.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении раскрывается проблематика выбранной темы и актуальность работы.

В первой главе «Теоретические основы моделирования вычислительных сетей» следуется тема работы, определяется ее цель и общие задачи. В частности, в главе с вится и решается задача определения механизмов и области эффективного исп зования (Задача 1) комбинированного использования аналитических и имитационн методов моделирования процессов передачи и обработки трафика в вычислительн сетях.

Исходные данные:

-информация об объектах предметной области: вычислительные сети, сетевые у ройства, сетевой трафик и принципы его обработки;

-существующие прикладные средства анализа и моделирования ВС;

-данные исследований различных авторов в области анализа и моделирования ВС частности:

• аналитические (вероятностные) методы;

• имитационные методы и системы имитационного моделирования;

Требуется:

1.1 Формально определить область и объекты исследования, оцениваемые парам ры объектов.

1.2 Проанализировать существующие методы решения задач моделирования ВС.

1.3 Проанализировать классификацию задач сетевого моделирования.

1.4 Определить критерий выбора методов для решения задач моделирования.

В качестве обзора приводятся классические подходы к моделированию сложных истем вообще, и ВС в частности, формализм сетей Петри и теории массового обслужи-ания, исследования самоподобного характера трафика и др. Приводятся примеры мо-елей ВС, разработанных в рамках различных подходов.

В первой главе приведен сравнительный анализ существующих инструментальных редств анализа и моделирования ВС: COMNET от CACI Products Company, SimuNet от elenix, OPNET or MIL3, NetCracker, OMNeT++, NS-2, NS-3 и другие (таблица 1). Pac-матриваются особенности этих систем, и приводится их оценка по следующей сово-упности критериев:

1) наличие библиотеки устройств;

2) возможность настройки библиотеки устройств;

3) возможность пошаговой трассировки имитационной модели;

4) генерация отчетов о работе модели;

5) специализированное™ ПО (насколько программный комплекс ориентирован именно на исследование ВС);

6) потребность в дополнительном программном обеспечении;

7) возможность автоматического сбора данных из реальной сети;

8) сложность внедрения системы и работы с ней;

9) развитие и поддержка системы

10) стоимость программного средства.

Проведенный анализ показывает, что на мировом IT-рынке не существует средства, оптимального по всем указанным критериям, поскольку круг задач моделирования довольно широк и существующие разработки должны учитывать специфику различных направлений исследований сетей. "

В основе рассмотренных программных продуктов лежат различные методологии моделирования ВС. Наиболее перспективными классами таких методов сегодня являются: имитационное моделирование, аналитическое моделирование на основе теории массового обслуживания, а также фрактальный подход, основанный на анализе временных рядов трафика. В данной работе рассматриваются только первые два направления. Большинство типичных задач анализа и моделирования ВС можно разбить на некоторые классы, и определить для этих классов задач наиболее подходящие методы решения. Чтобы обозначить область применения различных методов, предоставим формальное описание задачи сетевого моделирования.

Пусть А* — некоторая общая задача моделирования, которая может быть декомпозирована на составляющие ее задачи. A*={A¡, А2, А}} - первый уровень декомпозиции, где А\ - постановка задачи, которая, в свою очередь, может быть декомпозирована на ряд более простых задач, решаемых последовательно или параллельно. Ai описывает процесс решения: А2={а2\,а22,а2^,..}. Например, а2\ - вычисление параметров; а22 - отображение пошаговой работы модели; а2з - сбор данных о ходе выполнения задач а2и а22 и т.д. Аз аналогичным образом описывает анализ полученных результатов. Пусть M - некоторый класс методов решения (M¡ — имитационное моделирование; Mr - аналитическое), тк- конкретный метод решения из М, {тк1,..ткп} - множество методов решения из класса М, Me {M¡,Mt}- Обозначим т,т - метод имитационного расчета сети, ть -аналитический метод баланса потоков для расчета основных сетевых характеристик, ти

- итерационный метод анализа средних значений времени обработки сообщений и меров очередей сообщений в узлах сети, т,,- - модифицированный метод анализа ср них значений для неоднородных сетей.

В качестве параметров 17,, влияющих на выбор решения для задачи А2 выберем с дующие:

• 1 й уровень параметров и1 - тип задачи;

• 2й уровень параметров 1/2 - особенности сети;

• Зй уровень параметров и3 - особенности задачи;

Исходя из сделанных выводов, формируется система критериев для выбора мет или комбинации аналитических и имитационных методов при решении задач модели вания ВС. Пусть Н(А*\ и2; и3)={тк,,..ть}, где Я—функционал, ставящий в соотв ствие параметрам А *,£/;, и2, и3 набор методов {т^.-.т^}, которые могут быть приме ны для решения задачи А* с учетом указанных параметров. Параметры могут быть значимыми, при этом первый параметр должен быть значимым — должен быть изв тен тип задачи.

Примеры значений функционала Н приводятся в таблице 1. Таблица 1. Примеры значения критерия выбора методов решения задач моделировани

ВС

Параметры Я - значение функционала

и, -тип задачи и2 - особенности сети - особенности задачи М- Класс методов План решения /Методы

Расчет ос- Сложная сеть Требуется высокая точность М,- имитационные {т,„}: Имитационный расчет основных характеристик

новных характеристик Не требуется высокая точность Мт— аналитические, Л// - имитационные { т,т,т„}: Последовательно: 1 - т,т - имитационный расчет отдельных сегментов сети; 2 - аналитический расчет основных характеристик укрупненной сети (ть, т„).

Простая сеть Требуется высокая точность Мт- аналитические {тъ}: Метод баланса потоков, или {т>,} -метод анализа средних значений

Не требуется высокая точность Мт- аналитические {ть}\ Метод баланса потоков, {шц} - метод анализа средних значений

В главе приводится алгоритм использования критерия. Приведенная таблица отражает для ряда задач применение функционала Н в качестве критерия для определения методов решения. Предложенная система вводится для удобства автоматического выбора методов решения задач и может быть дополнена новыми классами, типами задач, методами решения и правилами их выбора.

В первой главе также решается задача (Задача 2) определения модели вычислительной сети, ее компонентов и процессов передачи и обработки трафика в следующем виде:

Исходные данные:

- определенные в Задаче 1 объекты моделирования и их основные параметры;

- принципы построения моделей сложных систем и вычислительных сетей, в частности:

• стандарты моделирования (SADTRDF), классификация моделей;

• наиболее распространенные методы моделирования ВС;

Требуется:

2.1 Определить цели и объекты моделирования, характеристики исследуемых объектов.

2.2 Определить математическую модель ВС, которая отражает топологию и структуру реальных сетей, описывает потоки трафика и позволяет использовать аналитические и имитационные методы для расчета характеристик сети: среднего времени обработки сообщений, средней очереди сообщений в сетевых устройствах, общего времени реакции сети.

Для решения поставленной задачи в главе рассматриваются следующие объекты исследования:

1. Локальные вычислительные сети (ЛВС) как совокупность компьютеров, периферийных и коммутационных устройств и каналов связи заданной топологии. Формально модель ВС может быть представлена в виде D(W,N), где W - количество устройств сети, N — количество сообщений, одновременно циркулирующих в сети.

2. Процессы передачи сетевых сообщении между структурными компонентами сети, вместе с задержками на их обработку, которые характеризуются следующими параметрами: средняя интенсивность потока (сообщений в единицу времени), входящего в г-й узел сети (А,-, /=/.. W)\ средняя интенсивность обработки в /-м узле (сообщений в единицу времени); {ц,, i=l..W); среднее время обработки (7)) одного сообщения в /-м узле; средний размер очереди сообщений {L,) в /-м узле, ожидающих обработки; вероятность того, что сообщение после обработки в /-м узле, перейдет ву'-й узел (Л,).

Результатом исследования ВС является оценка качества работы сети в целом и каждого ее компонента по следующим характеристикам:

- интенсивность передачи и обработки трафика д ;

- нагрузка на устройства и сеть в целом Я,-;

- размеры очередей сообщений, ожидающих обработки в сетевых узлах: ¿¡.

Для формализации основных объектов сети и связей между ними предложена математическая модель ВС в нотации RDF (рисунок !).

JL

л

Сеть

Сетевое устройство

содержит-

Блок обработки

Тип тоаФика

содержит

Передает сообщения Передает сообщения [ Источник трафика

Блок приема/передачи

генерирует

поступа ют-

РисуНОК 1. Модель сети

характеризуется

( \

Пакет -♦-содержит— Поток юафика

ч J ^ )

Вторая глава «Особенности аналитического расчета сетевых характеристик» рассматривает отдельные методы аналитического моделирования ВС. В главе формулиру ется и решается Задача определения алгоритмов (Задача 3) для реализации аналити ческих методов.

Исходные данные:

- определенные в Задачах 1, 2 объекты моделирования, модель ВС в нотации RDF;

- методы аналитического моделирования;

Требуется:

3.1 Определить аналитические методы, используемые для моделирования ВС: мет баланса потоков и метод анализа средних значений;

3.2 Произвести необходимые модификации методов, предложить численные ал ритмы их применения для расчета сетевых характеристик.

В большинстве случаев, для оценки скорости и эффективности работы сети, в пре положении о пуассоновском патоке сообщений, сетевые характеристик, такие как сре нее время обработки (7}) одного сообщения в ;'-м узле и средний размер очереди соо щений (Ы) в j-м узле — рассчитываются на основании метода уравнений баланса пот ков. Одним из его особенностей является использование G - нормализующей конста ты, вычисляемой для конкретной сети из соотношения:

(

я Ы\

¡С И'

где п=(п/,и2> ...пц>) - агрегированное состояние сети, = Ы, = - отн

/=1 /=1

сительные коэффициенты интенсивности потоков,]=\,IV; при этом для решения пол ченной СЛАУ для одного из узлов произвольно, в общем случае, фиксируется е равн например, I.

Для оптимизации расчетов также часто используется итерационный метод анализа средних значений (Л/КЛ-метод - Mean Value Analysis), который не требует расчета нормализующей константы, что позволяет существенно сэкономить вычислительные ресурсы. В реальных задачах моделирования ВС часто требуется рассмотреть несколько вариантов организации одной сети, измерить основные сетевые характеристики и выбрать оптимальный вариант. В большинстве случаев эти варианты являются различными способами распределения вычислительной нагрузки в сети с относительно определенной аппаратной структурой - то есть требуется при заданной структуре определить расположение и параметры основных сетевых серверов (почтового, ftp, СУБД и т.п.). Такие задачи сводятся к расчету модели ВС обшей структуры, но с разными типами трафика, и их разной маршрутизацией в сети. Одним из способов расчета неоднородных ВС является MVA-метод.

Пусть в неоднородной сети D{)V,N,R) N={Nr) - количество сообщений, W={Wr} -количество сетевых узлов, a R - количество классов сообщений. Стандартный MVA-метод для такой сети на каждом итерационном (по N) шаге рассчитывает три значения для каждого класса r=!..R\ среднее время задержки сообщения T-,W), средний размер очереди L,,(N'), и вспомогательное значение ?.*г - относительную среднюю интенсивность входящего потока:

7ЦЛО= т„.(/+ ¿,(/V-/)) (2)

N'

я*, т = ц-

(3)

L;r№ =ЛДЛОе,Л(ЛО (4)

— « [\,N'iNr

Маршрутная матрица неоднородной сети массового обслуживания ||Л>|| может быть представлена в виде матриц ||Л;/[г«,'||, r=l..R, R — количество типов трафика. На ее основании определяются коэффициенты по аналогии с (5).

В работе предлагается использовать альтернативный подход, основанный на выражении таких связанных параметров неоднородных ВС, как среднее время задержки сообщения в узле - г,>, и средняя интенсивность обслуживания r=l..R через аналогичные показатели и матрицу вероятностей для соответствующей однородной сети (назовем ее опорной сетью), т.е. сети, в которой не выделяют отдельные типы трафика, а рассматривают общий усредненный трафик. Таким образом, предлагается не реапизовы-вать весь итерационный процесс каждый раз, когда в сети происходит перераспределение трафика путем выделения различных его типов, а численно рассчитывать «в один шаг» задержки на обслуживание и размеры очередей на основании данных опорной сети, и исходных данных о типах и маршрутах трафика. То есть для неоднородной сети

1 1

(W=(Wi..Wr),R,Nr=(Ni..Nr), /,д=(||/,у1г=/||,..||/'у1г.д||)) рассматривается опорная oflHopo¿

R

ная сеть D'(W,R=1, N ,||Л;||). Тогда:

r=1

w

Mir = Mi

5Л

w r

r„. =

Mir*!

Mi

d г =

r,

re,-.

de,r=-a-\ dze,r = (

e,-

re,.

y=i r=i

Lir(Nr) можно представить с помощью соотношения L,{Nr) dieir к*/ X*. (7)

С учетом (2-5) рассчитываются сетевые характеристики для последнего шага неоднородного итерационного процесса:

Tir (max Nr) = r)r (1 + airLir (шах Nr_x)), (

где бТ/,.=г//гу - коэффициент отношения основных исходных характеристик обслужив ния для выбранных узла и класса к соответствующим характеристикам опорной сет Отметим, что для однородной сети этот параметр является вырожденным и равен (опорная сеть совпадает с рассчитываемой сетью). Аналогично, при последовательно итерационном расчете неоднородной сети не строится отличная от рассматриваемо модели опорная сеть, и <т,>=1.

п ,¡те

M.rax7Vr_,) = £i0(Ar._,)—Jc. (

где Д. - коэффициент перехода от опорной сети к неоднородной; при этом

Qr=

/ , «Л-1

Я,.

I

о j

ei dreirTi (^=2)

_ М

N=2

ZOrpO si t, (n=2)

, где X — значение X*, рассчитанное дл

N=2

опорной сети. Коэффициент Д. содержит отношение Аг*/л* из (7), рассчитанное для вт poro шага итерации. Экспериментально было выявлено, что при N= 1 результаты расч получаются слишком грубыми, из-за тривиального характера процесса на данном этап При N=2 итерационный процесс уже опирается на расчетные, а не только на исходны данные.

Далее выполняются остальные операции итерационного шага - вычисление Х*г Lir(max(Nr)) в соответствии с (2)-(4). Результаты тестовых расчетов, приведенные в р боте, показывают, что вычисленные таким образом характеристики смешанной сет отличаются от характеристик, рассчитанных стандартным способом, в среднем на 5 %, что укладывается в допустимые пределы.

Преимущества приведенного способа расчета проявляются при необходимости ра личных вариантов неоднородных моделей для одной и той же опорной сети. В части сти, численный MVA-метод на основе опорной сети дает преимущество в скорости ра четов, когда планируется расчет нескольких (>2) вариаций одной сети.

Отдельное внимание во второй главе уделяется декомпозиции сетей на основе теоремы Нортона, которая позволяет корректно упростить структуру модели ВС, что позволяет в дальнейшем использовать имитационные методы для ее анализа, с существенной экономией машинного времени и ресурсов, по сравнению с имитационным моделированием исходной ВС.

В третьей главе «Имитационное моделирование процессов обработки и передачи трафика в ВС» формулируется и решается Задача определения алгоритмов (Задача 4) для реализации имитационного моделирования ВС.

Исходные данные:

- определенные в Задачах 1, 2 объекты, методы моделирования, общая модель ВС;

- основные положения теории сетей Петри (СП).

Требуется:

4.1 Определить принципы построения моделей ВС в терминах сетей Петри, для имитационного моделирования процессов передачи и обработки трафика в сети;

4.2 Произвести необходимые модификации аппарата сетей Петри, предложить алгоритмы работы имитационной модели;

Для моделирования предлагается использовать иерархические раскрашенные сети Петри с временным механизмом, где цвет соответствует типу трафика.

Основное определение СП: \У={Р,Т,0,Ш}, где Р - множество позиций; Т-множество переходов; В — множество дуг; 77? — множество типов трафика; ТЯ(р) — множество типов меток, которые могут находиться в позиции р. М = {М(р^,...М(рпУ) - вектор

распределения меток по позициям, или маркировка, т(1г,р) — метка типа /г, находящаяся в позиции р.

Представление основных функций устройств ВС. Функционально, каждое сетевое устройство может выступать в нескольких «ролях»: передатчика, приемника или генератора трафика. Причем, одно и то же устройство может сочетать в себе несколько ролей, при этом набор ролей предполагается статическим, то есть определяется в момент моделирования устройства и не меняется в течение работы модели. Сеть Петри, выполняющую одну из перечисленных функций («ролей»), будем называть ролевым функционалом. При таком подходе модель любого сетевого устройства строится из таких ролевых функционалов с помощью операций, приведенных ниже.

Формально определение ролевого функционала для нераскрашенной СП можно представить следующим образом:

К- {т(р'я1)...т(р",п)} - { т"(рт"1\~™"{ра\)1

где/?"'/.. р'"п - входные позиции Р; раШ¡,. р°'"5 - выходные позиции Р; т(р) - количество меток, входящих в позицию р извне; т '(р) — количество меток, которые остаются в позициир после одного срабатывания всех разрешенных переходов в Р; т"(р) - количество меток, выходящих из позиции р за пределы Р после одного срабатывания всех разрешенных переходов в Р.

Основные типы ролевых функционалов:

• Функционал - приемник/передатчик трафика (рисунок 2, А): элементарна сеть Петри, на основе которой строятся все остальные функционалы. Р(п, 0)=(0,п), т. при входе в позицию (1) п меток и после срабатывания I, во входной позиции останетс О сообщений, а в выходной позиции (2) появится п меток.

• Функционал - генератор трафика независимый вариант (рисунок 2, Б).

• Функционал - генератор трафика зависимый вариант (рисунок 2, В).

Рисунок 2 - Основные ролевые функционалы: А — приемник/передатчик трафика, Б независимый генератор трафика, В - зависимый генератор трафика

Операции с ролевыми функционалами. Для целей моделирования ВС определ ются (по аналогии с алгеброй сетей Петри) операции над элементами сетей А,: позици ми Рр переходами дугами с?; (;', ], к, I С Т): >, !—>,/,&,% (соответственно, операци отождествления, добавления дуг, исключения дуг, переименования позиций, объедин ния, расщепления). Модели некоторых сетевых устройств представлены на рисунке 3.

В работе приводится обобщенный алгоритм для реализации процессов передачи с общений в имитационной модели на основе сконструированной сети Петри с заданно разметкой, а также рассматриваются перспективы развития модели в области пар лельных вычислений.

Рисунок 3. Примеры моделей сетевых устройств: а —рабочая станция; б - концентратор;

Четвертая глава «Особенности реализации методов моделирования ВС» посвяще вопросам разработки информационной системы. В процессе работы над главой был сформулирована и решена задача программной реализации (Задача 5) системы мод лирования и анализа компьютерных сетей «СиМАКС».

Исходные данные:

определенные в предыдущих задачах объекты, методы моделирования и алг ритмы для реализации методов;

Требуется:

5.1 Определить задачи и требования к информационной системе (ИС).

5.2 Определить структуру ИС.

На основе приведенных моделей ВС и описанного подхода к комплексному использованию аналитических и имитационных методов создан прототип программного комплекса «СиМАКС» (Система моделирования и анализа компьютерных сетей). Система позволяет решать следующие основные задачи:

1. Выбор класса задачи моделирования ВС и определение методов ее решения.

2. Создание моделей ВС для аналитического моделирования.

3. Создание моделей ВС для имитационного моделирования.

4. Аналитический расчет сетевых характеристик для представленных моделей.

5. Проведение имитационного эксперимента по передаче трафика в рамках построенной модели.

6. Сохранение данных о моделях во внешних файлах.

Требования к системе, приведенные в главе, сформированы на основе критериев, по которым оценивались существующие программные продукты в первой главе. Система имеет открытую модульную структуру, предусматривающую развитие функциональных подсистем: ввода-вывода, аналитического и имитационного моделирования, визуализации, анализа сети.

Для реализации системы используются следующие технологии, использующие принципы объектно-ориентированного программирования:

1. Java (jdk\.5.0_01., Eclipse SDK v.3.6.2, библиотека jpcap).

2. Технология XML — для хранения результатов моделирования.

3. Системные сетевые библиотеки libpcap и winpcap, в качестве базового инструментария получения сетевой статистики с сетевых устройств, для последующей ее обработки и ввода в СиМАКС.

Для проведения вычислительных экспериментов использовался сегмент реальной сети, включающий 5 рабочих станций и коммутатор-свитч, поддерживаемый топологию «звезда». Для этой сети приводятся сравнительные данные расчетов сетевых характеристик аналитическими и имитационными методами. Данные таблицы 2 показывают относительную погрешность имитационных расчетов средней очереди сообщений и среднего времени обработки сообщений по сравнению с расчетами MVA-методом, а также в таблице указаны максимальные значения погрешности во всех вариантах работы модели (Т=100, Т=1000, Т=5000, где Т - количество тактов работы модели). Характер распределения рассчитанных значений по устройствам соответствует исходным данным, за которые приняты результаты аналитического моделирования, а абсолютные максимальные показатели погрешности снижаются с ростом времени выполнения имитационной модели.

Таблица 2. Расчет погрешности характеристик сетевых узлов для разного времени рабо ты имитационной модели ___ _ _ _ _

№ узла Очередь Время обработки

Относительная погрешность (Е) / % Относительная погрешность (Е) / %

Т=100 Т=1000 Т=5000 Т=100 Т=1000 Т=5000

1 0,672 67 -0,105 10 -0,037 4 0,479 48 -0,175 17 -0,128 13

2 0,193 19 0,114 11 0,09 9 -0,103 10 -0,055 5 -0,002 0

3 -0,172 17 -0,057 6 -0,01 1 -0,001 0 -0,053 5 0,006 1

4 0,717 72 0,151 15 0,076 8 -0,257 26 -0,123 12 0,006 1

5 0,662 66 -0,077 8 0,019 2 -0,38 38 0,051 5 0,031 3

6 0,331 33 0,071 7 -0,015 1 0,202 20 0,059 6 0,028 3

Мах. Е (%) 72 15 9 48 17 13

Основные результаты работы

1. В работе решается задача разработки и реализации методов и алгоритмов моделир вания ВС, которая является актуальной научно-технической проблемой.

2. Предложена система классификации и декомпозиции задач моделирования, и кр1 терий выбора методов их решения, который позволяет расширить круг задач, трад ционно решаемых с помощью программных продуктов.

3. На основе метода анализа средних значений, известного из теории сетей очереде разработан приближенный метод для расчета средних очередей и среднего времен обработки сообщений в устройствах ВС в задачах многократного расчета неодн родных сетей с обшей опорной сетью.

4. Предложены принципы построения имитационных моделей ВС на основе сетей П ри, позволяющие с помощью новых объектов - ролевых функционалов, автоматич ски конструировать и выполнять сети Петри для моделирования ВС.

5. Реализован программный комплекс «СиМАКС», который позволяет оперативно со давать аналитические и имитационные модели ВС путем автоматического получен данных из реальных сетей, а также решать различные задачи сетевого моделиров ния на основе комбинированного использования методов.

6. Проведен вычислительный эксперимент с использованием разработанного пр граммного комплекса. Рассчитываемые показатели сети позволяют оценить качеств ее работы в целом и отдельных сетевых устройств.

Обоснованность н достоверность научных положений, выводов и рекомендаци

подтверждаются корректным использованием методов теории массового обслуживани

теории случайных процессов, результатами имитационного моделирования ВС и пра

тического использования моделей и методов для исследования сетевого трафика.

ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ Публикации по теме диссертации в изданиях, рекомендованных ВАК:

1. Гудов A.M., Семехина М. В. Имитационное моделирование процессов передачи трафика в вычислительных сетях //Управление большими системами. М.: ИЛУ РАН, 2010г. Выпуск 31; стр. 130-161

2. Семехина М.В. Имитационное моделирование трафика в вычислительных сетях на основе аппарата сетей Петри // Вестник Кем ГУ, Кемерово, 2010г, №4(44); стр. 10-15.

Труды научн0-пра1сгических конференций и сборников:

3. Гудов A.M., Федотов А. М., Семехина М.В. Автоматизированная система сетевого моделирования // Труды VI Всероссийской научно-практической конференции «Системы автоматизации в образовании, науке и производстве» AS'2007, г. Новокузнецк, 2007 г.; стр. 107-109.

4. Семехина М.В. Автоматизированная система сетевого моделирования // Материалы XI Всероссийской научно-практической конференции «Научное творчество молодежи», г. Анжеро-Судженск, 2007 г.; стр.118-121.

5. Семехина М.В. Распределенная информационная система моделирования компьютерных сетей // Материалы VII Всероссийской научно-практической конференции «Инновационные Недра Кузбасса. ГГ-технологии», г. Кемерово, 2008 г.; стр.65-67.

6. Гудов A.M., Семехина М.В. «Комплексный подход к моделированию компьютерных сетей» // Труды VII всероссийской научно-практической конференции «Системы автоматизации в образовании, науке и производстве» AS' 2009, г. Новокузнецк, 2009 г.; стр.114-117.

7. Гудов A.M., Семехина М.В. «Комплексное моделирование трафика в вычислительных сетях» // Материалы VIII Всероссийская научно-практическая конференция с международным участием "Информационные технологии и математическое моделирование", г. Анжеро-Судженск, 2009; стр.98-100.

8. Гудов A.M., Семехина М.В. Имитационное моделирование процессов передачи трафика в вычислительных сетях на основе модифицированных сетей Петри // Интеллектуальные технологии в образовании, экономике и управлении 2009. Сборник материалов VI международной научно-практической конференции, Воронеж, г. Воронеж, "Воронежская областная типография", 2009; стр. 348-353.

9. Семехина М.В. Гудов A.M. Комплексный подход к моделированию трафика в корпоративных вычислительных сетях // Сборник материалов VII Всероссийской конференции по теоретическим основам проектирования и разработки распределенных информационных систем "ПРИС-2009". г. Красноярск, 2009; стр.49-51.

10. Семехина М.В. Гудов A.M. Аспекты имитационного моделирования трафика в вычислительных сетях на основе Сетей Петри // Материалы IX Всероссийской научно-практической конференции с международным участием. Часть 1, Издательство Томского университета, г. Томск,2010; стр. 73-77.

11. Гудов A.M., Семехина М.В. Комплексное моделирование трафика в вычислительных сетях // Материалы IX Всероссийской научно-практической конференции с международным участием «Информационные технологии и математическое моделирование» г. Анжеро-Судженск, 2010; стр.137-142.

а также регулярно на научных семинарах кафедры ЮНЕСКО по НИТ КемГУ п руководством профессора К. Е. Афанасьева (Кемерово, 2005-2011).

одписано к печати 13.02.2012 г. Формат 60x84' /|6. Печать офсетная. Бумага офсетная » I. Печ. л. 1,0. Тираж 100 экз.

ГБОУ ВПО «Кемеровский государственный университет» 50043, г. Кемерово, ул. Красная, 6.

тпечатано: Салон печати «Хорошие традиции» г.Кемерово, ул. Н.Островского, 16.

61 12-5/3771

ФГБОУ ВПО Кемеровский государственный университет

На правах рукописи

Семехина Марина Вячеславовна

МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССОВ ПЕРЕДАЧИ И ОБРАБОТКИ ТРАФИКА В ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ СЕТЯХ НА ОСНОВЕ АНАЛИТИЧЕСКИХ И ИМИТАЦИОННЫХ МЕТОДОВ

Специальность 05.13.18 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

Диссертация на соискание степени кандидата технических наук

Научный руководитель: кандидат физико-математических наук,

доцент Гудов Александр Михайлович

Новокузнецк - 2012

ОГЛАВЛЕНИЕ:

СОКРАЩЕНИЯ.......................................................................................................3

Введение...................................................................................................................4

Глава 1. Теоретические основы моделирования вычислительных сетей...........12

1.1 Моделирование сложных систем.............................................................12

1.2 Языки описания сетевых моделей...........................................................16

1.3 Формализм теории массового обслуживания.........................................17

1.4 Технологии имитационного моделирования...........................................25

1.5 Примеры описания сетевых моделей......................................................34

1.6 Анализ сетевого трафика методами теории временных рядов..............36

1.7 Современные средства моделирования ВС.............................................38

1.8 Определение объектов исследования. Информационная модель ВС.... 43

1.9 Возможности комплексного моделирования ВС....................................45

Выводы и постановка задачи.............................................................................54

Глава 2. Особенности аналитического расчета сетевых характеристик.............57

2.1 Методы баланса потоков..........................................................................58

2.2 Итерационный расчет...............................................................................62

2.3 Расчет ВС на основе MVA-метода при различных вариантах распределения трафика......................................................................................66

2.4 Декомпозиция сетей массового обслуживания...........................................70

Выводы................................................................................................................74

Глава 3. Имитационное моделирование процессов обработки и передачи трафика в ВС..........................................................................................................76

3.1 Основные определения.............................................................................77

3.2 Представление структуры сети................................................................78

3.3 Алгоритм работы построенной модели...................................................87

3.4 Перспективы развития имитационной модели в области параллельных вычислений.........................................................................................................89

3.5 Общие принципы применения модели....................................................92

Выводы................................................................................................................95

Глава 4. Особенности реализации методов моделирования ВС..........................96

4.1 Аспекты проектирования информационной системы............................96

4.2 Апробация работы и анализ результатов..............................................102

Выводы..............................................................................................................105

Заключение:..........................................................................................................107

Список литературы...........................................................................................109

Приложение 1 - Аспекты проектирования ИС «СиМАКС».............................113

Приложение 2 - Акт о внедрении в опытную эксплуатацию системы «СиМАКС»...........................................................................................................119

СОКРАЩЕНИЯ

ВС - вычислительные сети.

ТМО - теория массового обслуживания.

СП - сети Петри.

ПО - программное обеспечение.

IT - information technologies (информационные технологии).

Введение

Формулировка проблемы. Использование компьютерных сетей для решения самого широкого круга вычислительных задач началось в 80-х годах прошлого столетия. Но и сегодня мы наблюдаем активное внедрение сетевых технологий во все новые сферы деятельности. Интеллектуальную инфраструктуру современной организации сегодня нельзя представить без программных комплексов учета, поддержки принятия решений, экспертных систем, баз данных и т.п. Все эти средства нуждаются в надежной и качественной транспортной платформе. С растущими информационными потребностями общества все больше требований предъявляется к качеству работы вычислительных сетей (ВС), которые становятся все более сложноорганизованными. Надежность и производительность ВС часто являются критически важными факторами в деятельности организаций самых различных масштабов. В то же время ВС остаются уязвимыми для аппаратных и программных сбоев, атак злоумышленников.

Актуальность темы. Подобные факторы делают целесообразным использование средств анализа и моделирования ВС для обеспечения их оптимальной работы и профилактики сбоев. К средствам, моделирующим работу сетей, можно отнести COMNET от CACI Products Company, SimuNet от Telenix, OPNET от MIL3, NetCracker, OMNeT++, NS-2, NS-3 и другие. Работы современных исследователей в области теоретических основ моделирования трафика в ВС можно разделить на несколько групп [39]. К первой относятся работы, развивающие классический подход теории массового обслуживания (ТМО). Здесь важное место занимают исследования Вишневского В.М. [25,26], а также других авторов (Тарасов В.Н, Костров В.О.) [50,70]. Применительно к вычислительным сетям, ТМО рассматривает сети массового обслуживания и предлагает аналитические и численные методы расчета характеристик работы ВС. Большинство методов теории массового обслуживания основаны на предположении об отсутствии последействия у потока сообщений в сети.

Во вторую группу попадают исследования альтернативного подхода, согласно которому, сетевой трафик рассматривается как самоподобный процесс и обладает фрактальными свойствами [59,73]. Среди авторов этой категории можно отметить Ильницкого C.B. [25,26], коллектив американских исследователей (Taqqu M.S., Wilson D. V., Leland W.E.) [21,22].

К третьей группе можно отнести работы в прочих областях: статистических методов, имитационного моделирования, нейронных сетей [5,8]. Так, в Пермском государственном университете ведется разработка [43,54,55] распределенной имитационной системы Triad.Net, которая использует трехуровневое описание имитационной модели в формате M={STR,.ROUT,MES}, где STR - слой структур, то есть взаимосвязанных объектов, имеющих входы и выходы для передачи сообщений. Структуры могут быть представлены в виде графов. Алгоритм взаимодействия объектов структуры описывается с помощью процедур (рутин) уровня ROUT. В ходе работы имитационной модели объекты структуры обмениваются сообщениями, описанными на уровне MES. Группа исследователей из Пензенского государственного университета (Вашкевич Н.П., Дубинин В.Н., Зинкин С.А.) [42] формализуют ВС с помощью языка описания сетевых моделей (ЯОСМ) и далее используют статистические методы обработки полученной модели. Методология гибридного моделирования ВС на основе аналитических методов и дискретных систем подробно рассматривается в работе Ярославцева А.Ф. [75]

Аппарат математического моделирования вычислительных сетей, предоставляет сегодня базу для дальнейших исследований процессов передачи информации в сетях, а также ряд методов, пригодных для практического использования. Поскольку такие исследования ведутся, в основном, в двух направлениях: аналитического и имитационного моделирования, особый интерес представляют методы, разработанные «на стыке» этих направлений, которые позволяли бы использовать наиболее важные преимущества каждого из них. Такие варианты на сегодняшний день еще очень мало изучены.

В настоящей работе предлагается комбинированное использование аналитических и имитационных методов для решения широкого спектра задач анализа и моделирования ВС - от расчета сетевых характеристик до визуальной интерпретации работы ВС.

Целью работы является разработка, численная и программная реализация аналитических и имитационных моделей ВС, отражающих структуру и топологию сети, а также процессы передачи и обработки трафика.

Для достижения поставленной цели в работе решаются следующие задачи:

1. Разработка критерия выбора метода или комбинации аналитических и имитационных методов для решения различных задач моделирования ВС.

2. Разработка математической модели, формально описывающей структуру, топологию ВС и потоки сетевого трафика, для применения аналитических и имитационных методов моделирования.

3. Разработка математической модели ВС на основе сетей Петри, для проведения имитационных экспериментов.

4. Разработка аналитических и имитационных методов, а также эффективных численных алгоритмов их реализации для расчета характеристик однородных и неоднородных ВС: среднего размера очереди сообщений, среднего времени обработки сообщений в узлах сети и общего времени реакции сети.

5. Реализация программного комплекса для комбинированного моделирования ВС, расчета и анализа их характеристик.

6. Проведение вычислительного эксперимента по расчету сетевых характеристик, оценка и анализ полученных результатов.

Методы исследований:

В основе теоретических исследований лежат методы аналитического моделирования, в частности теория массового обслуживания и ее расширения, а также методы имитационного моделирования. Для аналитического расчета

сетевых характеристик применяется метод баланса потоков и его численный аналог - метод Бузена (свертки), а также итерационный метод анализа средних значений. Имитационные модели используют методологию сетей Петри. Реализация программного комплекса требует применения методов объектно-ориентированного программирования. Результаты вычислительных экспериментов анализируются с помощью методов математической статистики.

Научная новизна работы:

1. Критерий выбора методов решения задач моделирования процессов передачи и обработки трафика в ВС, в качестве которого впервые предложено использовать функционал, отображающий упорядоченное множество входных параметров задачи на множество аналитических и имитационных методов решения данной задачи. Критерий предоставляет возможность построить формальный план комбинированного решения задачи, а также расширить круг задач моделирования ВС, традиционно решаемых в рамках одного специализированного программного продукта.

2. Модифицированный метод анализа средних значений (МУА-метод) для численного расчета времени обработки сообщений и размеров очередей сообщений в неоднородных сетях, отличительной особенностью которого является возможность расчета характеристик такой сети на основе искусственно введенной однородной сети путем усреднения показателей смешанного трафика. Характеристики искомой сети рассчитываются с помощью коэффициентов перехода, характеризующих отношение исходных данных неоднородной сети к аналогичным показателям «опорной сети», без использования итерационного процесса. Такой подход позволяет уменьшить вычислительную сложность по сравнению с прямым МУА-методом в задачах моделирования различных вариантов распределения неоднородного трафика.

3. Имитационная модель ВС на основе сетей Петри, отличающаяся введением новых объектов - ролевых функционалов, которые позволяют описывать объекты сетевой инфраструктуры (активные сетевые устройства

и сегменты сети) и автоматизировать имитационный анализ сетей сложной структуры и большой размерности. 4. Программный комплекс для решения широкого круга задач моделирования ВС, основанный на алгоритмах комбинированного использования аналитических и имитационных алгоритмов.

Практическая значимость результатов работы:

- разработанные модели, методы и алгоритмы могут быть использованы при разработке программных средств мониторинга и моделирования ВС, а также для дальнейших исследований в этой области;

- реализованные модули программного комплекса могут быть использованы в совокупности или по отдельности сетевыми специалистами для:

• расчета сетевых характеристик и общей оценки работы сети и ее компонент, как в реальных, так и в произвольных условиях;

• принятия решений о модификации ВС на основе информации о состоянии и прогнозируемых данных;

• проектирования новых ВС;

• выявления аномального поведения ВС.

Реализация результатов работы:

Полученные результаты были использованы при выполнении планов научно-исследовательских работ КемГУ и ИВТ СО РАН в 2005-2011 гг.

Программный комплекс тестировался в КемГУ для исследования и анализа сегментов ВС, а также в ООО «Скиф» - аутсорсингового предприятия, обслуживающего вычислительную инфраструктуру угледобывающей компании «Кузбассразрезуголь». Использование программного комплекса на основе разработанных моделей позволило оптимизировать работу сетевых администраторов, а также подобрать ряд параметров для отдельных сегментов ВС компании «Кузбассразрезуголь», при которых среднее время реакции в исследуемом сегменте сети уменьшилось на 10-20% по сравнению с прежними

значениями. Достоверность реализации программного комплекса подтверждается справкой об использовании.

Публикации

По теме диссертации опубликовано 11 работ, в том числе 2 статьи в изданиях, рекомендуемых ВАК для предоставления основных результатов диссертации, 9 публикаций в трудах и материалах конференций. Публикации по теме диссертации в изданиях, рекомендованных ВАК:

1. Гудов A.M., Семехина М. В. Имитационное моделирование процессов передачи трафика в вычислительных сетях // Управление большими системами. М.: ИПУ РАН, 2010г. Выпуск 31; стр. 130-161

2. Семехина М.В. Имитационное моделирование трафика в вычислительных сетях на основе аппарата сетей Петри // Вестник КемГУ, Кемерово, 20 Юг, №4(44); стр. 10-15.

Труды научно-практических конференций и сборников:

3. Гудов A.M., Федотов А. М., Семехина М.В. Автоматизированная система сетевого моделирования // Труды VI Всероссийской научно-практической конференции «Системы автоматизации в образовании, науке и производстве» AS' 2007, г. Новокузнецк, 2007 г.; стр. 107-109.

4. Семехина М.В. Автоматизированная система сетевого моделирования // Материалы XI Всероссийской научно-практической конференции «Научное творчество молодежи», г. Анжеро-Судженск, 2007 г.; стр.118-121.

5. Семехина М.В. Распределенная информационная система моделирования компьютерных сетей // Материалы VII Всероссийской научно-практической конференции «Инновационные Недра Кузбасса. IT-технологии», г. Кемерово, 2008 г.; стр.65-67.

6. Гудов A.M., Семехина М.В. «Комплексный подход к моделированию компьютерных сетей» // Труды VII всероссийской научно-практической конференции «Системы автоматизации в образовании, науке и производстве» AS'2009, г. Новокузнецк, 2009 г.; стр.114-117.

7. Гудов A.M., Семехина М.В. «Комплексное моделирование трафика в вычислительных сетях» // Материалы VIII Всероссийская научно-практическая конференция с международным участием "Информационные технологии и математическое моделирование", г. Анжеро-Судженск, 2009; стр.98-100.

8. Гудов A.M., Семехина М.В. Имитационное моделирование процессов передачи трафика в вычислительных сетях на основе модифицированных сетей Петри // Интеллектуальные технологии в образовании, экономике и управлении 2009. Сборник материалов VI международной научно-практической конференции, Воронеж, г. Воронеж, "Воронежская областная типография", 2009; стр. 348-353.

9. Семехина М.В. Гудов A.M. Комплексный подход к моделированию трафика в корпоративных вычислительных сетях // Сборник материалов VII Всероссийской конференции по теоретическим основам проектирования и разработки распределенных информационных систем "ПРИС-2009". г. Красноярск, 2009; стр.49-51.

10.Семехина М.В. Гудов A.M. Аспекты имитационного моделирования трафика в вычислительных сетях на основе Сетей Петри // Материалы IX Всероссийской научно-практической конференции с международным участием. Часть 1, Издательство Томского университета, г. Томск,2010; стр. 73-77.

11.Гудов A.M., Семехина М.В. Комплексное моделирование трафика в вычислительных сетях // Материалы IX Всероссийской научно-практической конференции с международным участием «Информационные технологии и математическое моделирование» г. Анжеро-Судженск, 2010; стр.137-142.

а также регулярно на научных семинарах кафедры ЮНЕСКО по НИТ КемГУ под руководством профессора К. Е. Афанасьева (Кемерово, 2005-2011).

Структура и объем работы

Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и приложений. Работа содержит 108 страниц текста, в том числе 23 таблицы, 18 рисунков. Кроме того, в работу входит список использованных источников из 75 наименований и приложений на 12 страницах.

Предмет защиты и личный вклад автора:

На защиту выносятся следующие основные результаты решения задач диссертационного исследования:

1. Критерий определения методов решения задач моделирования ВС.

2. Модифицированный итерационный метод анализа средних значений размеров очередей сообщений в узлах сети, а также средних значений времени обработки сообщений в неоднородных сетях.

3. Имитационная модель ВС на основе ролевых функционалов с