автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Оптимизация структуры процессов распределенных систем обработки информации

На правах рукописи

Крестьянииов Василий Борисович

Оптимизация структуры процессов распределенных систем обработ ки информации

Специальность 05.13.01 Системный анализ, управление и обработка информации (в промышленности)

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Тверь, 2006

Работа выполнена в Тверском государственном техническом университете Научный руководитель: клш., доцент Матвеев Ю.Н.

Официальные оппоненты: д.т.н., профессор, Семенов НА.

к.т.н., . Петрашевич В.Н. Ведущая организация: ОАО «Редкинское ОКБ А»,

п. Редкино, Тверской обл.

Зашита состоится « /У » ЗелиЛ^л 2006 г. в /6:£>Р на заседании диссертационного совета Д 212.262.04 в Тверском государственном техническом университете по адресу: 170026, г. Тверь, наб. Аф. Никитина, 22 -(Ц-212).

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Тверского государственного техничеекдго университета.

Автореферат разослан « » 2006 г.

Ученый секретарь

диссертационного совета

Михно ВЛ.

1. Общая характеристика работы

Актуальность, цель, общая задача исследования.

Системы обработки информации (СОИ) находят всё большее применение в различных областях человеческой деятельности. Из всего многообразия СОИ наиболее перспективными в настоящее время считаются распределенные вычислительные системы и комплексы, функционирующие в рамках как одной, так и нескольких локальных вычислительных сетей. Тренажерные системы (ТС) и комплексы, реализованные на базе вычислительных сетей относятся к классу распределенных систем обработки информации (РСОИ). Особенностью ТС является наличие в их составе вычислительного моделирующего комплекса (ВМК). В настоящее время большое внимание уделяется разработке специального программного обеспечения (СПО) тренажерных систем, которое в значительной мере определяет качество подготовки специалистов.

Эффективность технических решений, положенных в основу создания вычислительной системы, определяется степенью обеспечения параллельного выполнения заданного числа задач при достаточной полноте и точности моделирования воспроизводимых в системе реальных процессов, высокой надежностью и живучестью системы при использовании средств автоматизированного контроля, диагностики и восстановления системы, а так же средств функционального наращивания при расширении и модификации моделируемых объектов, появлении новых задач.

Возможные варианты структуры процессов РСОИ во многом определяются их логической конфигурацией, которая формируется на основе анализа функций и задач, стоящих перед системой, и включает в себя процессы, представляющие совокупность программ (это динамические объекты, физическое размещение которых является временным и относительным), программные и аппаратные средства, обеспечивающие информационное взаимодействие процессов.

Наличие множества взаимодействующих процессов, обеспечивающих функционирование РСОИ, необходимость добавления новых или удаления существующих процессов, функциональная надежность распределенной системы в целом и т.д. — все это приводит к необходимости динамического формирования оптимальной структуры процессов в рамках вычислительной системы.

Структура процессов РСОИ определяет ее производительность, которая является одним из важнейших критериев функционирования вычислительных систем. Особое значение этот вопрос приобретает для целого ряда специализированных вычислительных систем, построенных на основе крупных компьютерных сетей, отличающихся высокой интенсивностью информационных потоков, значительными объемами передаваемой и

обрабатываемой информации, сложностью аппаратных средств, общего и специального программного обеспечения.

Повышение производительности РСОИ может быть достигнуто посредством сокращения доли системных ресурсов для функционирования специального программного обеспечения РСОИ, однако в этом случае произойдет снижение ее возможностей. С другой стороны, повышение производительности может быть достигнуто путем динамического формирования структуры процессов. В связи с этим одна из задач повышения производительности РСОИ сводится к задаче динамического распределения процессов специального программного обеспечения РСОИ, при котором будут обеспечены наилучшие значения показателей эффективности использования локальных и сетевых ресурсов распределенной вычислительной системы.

Основные подходы к оценке ресурсов РСОИ отражены в работах В.Е. Шукшунова, Ю.А. Бакулова, ВН. Григоренко и др. Они основаны на декомпозиции модели системы на взаимодействующие между собой процессы и выявлении критических ситуаций при различных параметрах анализируемой системы.

В работах М.В. Якобовского особое внимание уделяется вопросам динамической балансировки нагрузки в многопроцессорных и многомашинных вычислительных системах.

Практическое использование различных реализаций РСОИ показало, что, при сохранении существующей технической базы, объемы передаваемой информации и требования к вычислительным ресурсам со стороны системного программного обеспечения РСОИ постоянно увеличиваются.

Таким образом, для повышения эффективности обработки запросов пользователей и качества функционирования ВМК, задача оптимизации структуры процессов РСОИ, с учетом особенностей функционирования тренажерных систем, приобретает особо актуальное значение.

Областью настоящего исследования являются методы и алгоритмы решения задач оптимизации структуры процессов специального программного обеспечения для систем обработки информации.

Предметом исследования является структура процессов в распределенной системе обработки информации на примере тренажерной системы.

Целью диссертационной работы является повышение производительности распределенных систем обработки информации на основе принципов системного анализа, теоретико-информационного синтеза, путем оптимизации структуры процессов специального программного обеспечения.

Для реализации этой цели в диссертационной работе требуется решить следующие задачи:

¡.Анализ структуры процессов специального программного обеспечения

РСОИ, основных подходов и принципов их построения; 2. Разработка моделей процессов и РСОИ в целом;

3. Совершенствование методов оптимизации структуры процессов РСОИ с

использованием многокритериального подхода;

4. Реализация разработанных моделей и алгоритмов оптимизации структуры

РСОИ в виде программных модулей и оценка эффективности их

использования в тренажерных системах и комплексах.

Методы исследования. При решении поставленных задач использовались методы теории графов, теории систем массового обслуживания, теории вероятностей, аппарат математической статистики, теория математического моделирования, вычислительный эксперимент.

Основные результаты, выносимые на защиту:

— графовая модель процессов РСОИ.

— показатели эффективности структуры процессов специального программного обеспечения РСОИ;

— методика оптимизации структуры процессов специального программного обеспечения РСОИ;

- модифицированный алгоритм оптимизации структуры процессов РСОИ;

- статистические оценки результатов экспериментальных исследований алгоритма последовательного назначения и модифицированного алгоритма оптимизации структуры процессов СПО РСОИ.

Научная новизна полученных результатов исследования заключается в совершенствовании методов оптимизации структуры процессов специального программного обеспечения РСОИ на основе использования многокритериальной оценки.

Практическая значимость полученных результатов определяется возможностью использования предложенной , методики на этапах проектирования, разработки и эксплуатации РСОИ, позволяющей повысить производительность РСОИ для предприятий различных областей промышленности (химической, металлургической, атомной энергетики ц др.).

Обоснованность научных положений, выводов и рекомендаций базируется на:

— использовании принципов системного подхода при решении научной задачи;

- применении основных принципов построения и функционирования распределенных вычислительных систем;

- корректном использовании методов теории вероятностей, теории случайных процессов и методов оптимизации на графах.

Апробация. Основные теоретические положения и практические результаты работы докладывались па XVI и XVII Международных научно-технических конференциях «Математические методы и информационные технологии в экономике, социологии и образовании», г. Пенза, 2005, 2006 г., научно-техническом совете ЗАО НИИ «Центрпрограммсистем», г. Тверь.

Внедрение. Результаты диссертационной работы реализованы в:

- ОКР «Охта», выполненной ЗАО НИИ «Центрпрограммсистем», г. Тверь в 2006 году;

- НИОКР «Краб», выполненной ПКБ АП, г. Тверь в 2006 году.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из

введения, четырех глав, заключения и содержит 132 страницы основного текста. Список источников содержит 65 наименований,

2. Содержание работы

Во введении обосновывается актуальность, научная новизна и практическая значимость диссертационной работы. Сформулированы основные направления, цель и задачи исследований.

В первой главе проведен анализ современных подходов к разработке специального программного обеспечения РСОИ.

Рассмотрены вопросы проектирования и архитектуры РСОИ. Показано, что современное программное обеспечение разрабатывается с использованием принципа модульности. Приводятся показатели качества модульной структуры программного обеспечения.

Описывается типовая структура специального программного обеспечения и её формальное представление, посредством определения различных отношений между программными модулями вычислительной системы. Рассматриваются различные категории программных модулей.

Рассмотрены современные распределенные системы объектов, такие как CORBA, DCOM, Globe с анализом преимуществ и недостатков каждой из них. Предпочтение отдано технологии DCOM, как одной из основных технологий, используемых при разработке программного обеспечения распределенных вычислительных систем, функционирующих под управлением операционной системы Windows.

Во второй главе приведены результаты: анализа существующих средств программного и технического обеспечения РСОИ на примере тренажерных систем.

Показано, что в этом случае, технические средства конкретной РСОИ определяются, прежде всего, её назначением, принятыми методами обоснования управляющих решений и спецификой объектов управления. Однако, несмотря на большое разнообразие указанных факторов и различия конструктивных и системных особенностей отдельных РСОИ, их структуры идентичны.

С учетом наиболее существенных задач, которые должны быть реализованы а тренажерной системе, её можно представить как систему, состоящую из автоматизированных рабочих мест, вычислительного моделирующего комплекса и распределенной базы данных, которые в свою очередь принято рассматривать как совокупность процессов специального программного обеспечения РСОИ, связь между которыми обеспечивается средствами локальных и корпоративных вычислительных сетей.

Основными элементами структуры технических средств тренажерных систем является автоматизировали ое рабочее место руководителя обучения (АРМ РО), предназначенное для управления ходом тренировки и мониторинга за действиями обучаемых, и автоматизированное рабочее место обучаемого (АРМО), предназначенное для имитации заданных условий обучения и соответствующих реакций обучаемого на их изменение. Другими словами на АРМО производится имитация поведения всех органов управления и средств паблюдения, которые использует обучаемый на своем рабочем месте.

В качестве моделирующего устройства тренажерной системы используется распределенный вычислительно моделирующий комплекс, главный узел которого размещается на одной из рабочих станций ТС.

Программное обеспечение типовой тренажерной системы включает в себя: общее программное обеспечение, комплекс программ защиты от несанкционированного доступа и специальное программное обеспечение. Структура программного обеспечения ТС представлена на рис. 1.

Рис. 1 — Структура программного обеспечения тренажерной системы.

Обобщенный алгоритм функционирования тренажерной системы приведен на рис. 2.

Рис. 2 - Обобщенный алгоритм функционирования ТС.

к

Одннм из центральных блоков алгоритма управления функционированием такой распределенной тренажерной системы является блок распределения процессов серверных компонент и автоматизированных рабочих мест для заданной конфигурации тренажерной системы. Конкретная конфигурация тренажерной системы определяется видом проводимых тренировок, количеством обучаемых, сложностью моделируемой обстановки.

Рассматриваются модульные принципы построения АРМ руководителя обучением и АРМ обучаемых и вычислительного моделирующего комплекса на основе Е)СОМ-технологии. Освещаются вопросы сетевого межмодульного взаимодействия в распределенной тренажерной системе. Проводится анализ модульной структуры и предлагается её формальное описание на основе использования математических аппаратов теории множеств и теории графов.

С учетом вышеизложенного, для постановки задачи исследования принимаются следующие исходные данные:

А — {аь аг, ■ •■» ап} — параметрические конфигурации процессов СПО автоматизированных рабочих мест тренажерной системы;

Б = {вьзг,.. „ 5т} — процессы СПО СОМ-серверов ТС; = ..- рабочие станции (РС) ТС;

И= (п, Гг-.-А,} — возможные варианты размещений ПО СОМ-серверовТС;

Мо — количество моделируемых объектов обстановки;

К5 - количество моделируемых средств;

2 = {{гть Ха), {2тг, ¿га}, , {2тя. 2с<Л) - показатели эффективности использования сетевых (&г) и локальных (¿с) ресурсов вычислительного комплекса при различных размещениях процессов специального программного обеспечения СОМ-серверов тренажерной системы.

Показатели эффективности размещения процессов специального программного обеспечения {Ъх и Хс) СОМ-ссрверов зависят от: перечня параметрических характеристик структурных элементов автоматизированных рабочих мест (А), набора СОМ-серверов (в), перечня рабочих станций (V/), количества моделируемых объектов (N0) и средств (N5) обстановки и конкретного варианта размещения процессов (к). Другими словами, формальное представление показателей эффективности размещения можно представить в следующем виде:

г-Ч>(А, Э, V/, N0, М5, Я).

Тогда математическая постановка задачи размещения процессов серверных компонентов ТС можно сформулировать как:

шахЧ^А.З, ■^N(,,N5,11.*) , при 11*е II,

¿Л "»

пг( ЗМ], <Т, где: к^-количество процессов,

1-1 1-1 1-1

размещенных на ]-ой РС; т; — оперативная память (ОП) используемая 1-м процессом;- М( - доступная ОП j-oй РС; С; - загрузка центрального процессора (ЦП) ¡-м процессом; ^ — максимально допустимая загрузка ЦП

^ой РС; ^ — сетевой трафик ¡-го процесса; Т — максимально допустимый сетевой трафик РС.

То есть, требуется определить оптимальную структуру тренажерной системы с целью обеспечения максимальной эффективности использования сетевых и локальных ресурсов ее рабочих станций.

Третья глава посвящена разработке модели распределенной тренажерной системы и ее компонентов на основе математического аппарата теории массового обслуживания, алгоритма оптимизации структуры процессов распределенных тренажерных систем, методики их использования и обоснованию показателей эффективности использования локальных и сетевых ресурсов.

Разработанную модель процессов тренажерной системы можно представить в виде двудольного неориентированного графа (¿(ХД'.п^с.О

Где: Х— множество вершин (процессов распределенной ТС); Х=А А — множество АРМ, включая ВМК; .У - множество СОМ-серверов; Т— множество ребер (межпроцессных связей ТС); тгХ — отображение, определяющее требуемую ОП процесса; с:Х —> И+ — отображение, определяющее ресурс ЦП для процесса; - отображение, определяющее объем передаваемых данных;

Предложенные модели компонентов тренажера представлены в виде систем массового обслуживания (СМО), узлами которых являются: основной поток приложения и поток-приемник. Узлы моделей представляют собой одноканальные СМО с неограниченной очередью.

Модель СОМ-сервера тренажерной системы, представлена на рис. 4.

Модель автоматизированного рабочего места тренажерной системы, приведена на рис. 5.

Рис, 5 — Модель автоматизированного рабочего места ТС.

В качестве показателя эффективности использования локальных ресурсов предлагается величина Хсш.

, если ¿т( л ¿с,

2С =

0

, если

¿т, >М1 V

где:

ti

— Cj. = £Cj — суммарная загрузка системы;

j-i h

— ДС = Xlcj~cepl —суммарное отклонение загрузки системы;

i-i

Q

— С^а —— средняя загрузка рабочей станции;

— п — количество РС;

— с, - загрузка j-ой РС.

В качестве показателя эффективности использования сетевых ресурсов распределенной тренажерной системы предлагается величина ZT:

Тщах ~ Tq ,ecnH¿t¡£T;

ZT —

т -т.

шах шт 0

, ewut¿t, >Т;

где:

- Тщи = Т(Етах) — максимальный трафик тренажерной системы;

- Т, = Т(К<|)-фактический трафик ц-го размещения процессов ТС;

- Тщь= ТСКтот) -минимальный трафик ТС;

- Кшах - матрица размещений, обеспечивающая максимальный трафик ТС;

- Илцп — матрица размещений, обеспечивающая минимальный трафик ТС;

- И,, — исследуемая матрица размещений;

■п

- трафик ТС определяется выражением — '1(Ю=

Т«1

- трафик у-ой рабочей станции ТС:

Т,(Р) =

( ,m в.. \

(I^+I^J.

( ™ ^ Хч .

Ли )

Vv^j,Í;±k,ecnHpA = l - а случае размещения к-го СОМ-Сер вера на v-ой PC;

если pvk = 0 - в случае отсутствия к-го

СОМ-сервсра на v-ой РС;

Для решения поставленных задач разработан алгоритм, состоящий ю трех последовательных эталов:

1. На первом этапе формируется матрица сетевого обмена со столбцами Б], 8г, ... , Эщ таким образом, чтобы выполнялось условие с:Б1 > с:8г > ... > с^щ, т.е. распределение начнется с серверных компонент имеющих наибольшее требование к процессору.

2. На втором этапе формируется матрица начального размещения серверпых компонент тренажерной системы, обеспечивающая минимальный суммарный трафик, при заданных ограничения на

локальные и сетевые ресурсы рабочих станций. Т.е. для каждого серверного компонента выбирается рабочая станция с АРМ имеющим максимальный трафик с этим сервером, таким образом, максимальный передаваемый объем данных локализуется в рамках одной рабочей станции.

3. На третьем этапе проводится перераспределение серверных компонентов системы с целью обеспечения максимально возможного значения показателя эффективности использования локальных ресурсов рабочих станций при ограничениях па локальные и сетевые ресурсы, при этом снижение показателя использования сетевых ресурсов не должно превышать допустимого коэффициента приоритета ресурсов.

Блок-схема предложенного алгоритма представлена на рис. б.

М*яС ■ ШВДСр

|

Рис. 6 — Блок-схема алгоритма оптимизации струкгуры процессов

распределенных ТС. Предложенная методика оптимизации структуры процессов распределенных тренажерных систем состоит из следующих этапов:

— опрос рабочих станций локальной сети и формирование списка доступных рабочих станций;

— расчет необходимых ресурсов для функционирования АРМО тренажерной системы, которые, как показали исследования, зависят не только от параметрической конфигурации АРМО, но и от количества моделируемых средств и сред обстановки; распределение АРМО согласно варианту тренировки;

— расчет необходимых локальных и сетевых ресурсов дня функционирования СОМ-серверов, которые определяются количеством моделируемых средств и сред обстановки и количеством моделируемых АРМО;

— формирование матрицы сетевых ресурсов по критерию уменьшения требований СОМ-серверов к локальным ресурсам;

— определение коэффициента приоритета ресурсов в зависимости от конфигурации ТС;

— конфигурирование системы по предложенному алгоритму;

— запуск СОМ-серверов и АРМО.

Схема методики оптимизации структуры процессов распределенных тренажерных систем представлена на рис. 7.

Перечень моделируеимх объекте*

Исходные данные

Перечень моделируемых средств

Перечел» моделирует ых АРМО

Перечень СОМ-серверов

Опрос рабочих стеной сети Формировала списка рабочих станций

Расчет необходимых

локальных ресурсов АРМО

Распределение АРМО согласно Игнату тренировки

Расчет необходимых локальных ресурсе» СОМ-сервврое Яс-НсЗДадал)

Расчет необходимых тетеемх ресурсов СОМчврверов

Определение Кпр

Крнфигуриррр^нид сио^мы

Локальные ресурсы СОМ-серверов Локальные ресурса АРМ

г >1 ь <- »1 ияк

ш ш, _ щ И

с «1 с "1 "И

Овмм передиаанл даиых \ Матрица рииацшкй

*1 Н - Ь -

»И - Ч* »1 г13 - г1»

% Ъш Ь ги %

■ -

Ч V и К Па ... Гвп

'(ИИ VI» - VI»» ток '(»1)1 гм» - V»»

Запуск СОМ-сврверов и АРМО

Рис. 7 - Методика оптимизации структуры процессов в распределены* тренажерных системах.

В четвергов главе рассмотрена программная реализация предложенных подходов, которая обеспечивает квазиоптималыгое управление распределением процессов серверных компонент в реальной тренажерной системе «Охта». Рассмотрен пример, в котором рассматриваются результаты применения и исследования возможностей предложенной методики для оптимизации структуры процессов для четырех типовых конфигураций тренажерной системы. Проведена сравнительная оценка предложенного алгоритма и алгоритма последовательного назначения, приводятся результирующие матрицы размещений и оценка эффективности использования локальных и сетевых ресурсов системы.

Первая из четырех конфигураций определяет следующий состав тренажерной системы: 6 АРМ и 11 СОМ-серверов. Диаграммы показателей эффективности с использованием последовательного и предложенного алгоритмов представлены соответственно на рис. 8(а) и рис. 8(6).

Мй -———--—'—~~—----------...... ■■ 100

^ во -■-—- * « ——^--

* и- i « __ ^^Н-----

а гс П1С

а) б)

Рис. 8 — Показатели эффективности размещения серверных компонент для первой типовой конфигурации ТС «Охта».

Как видно из диаграмм эффективность размещения с использованием предложенного алгоритма значительно повысилась (Д21=20.3%, Дгс=89.2%).

Вторая конфигурация соответствует следующему составу тренажерной системы: 13 АРМ и 14 СОМ-серверов. Диаграммы показателей эффективности с использованием последовательного алгоритма представлены на рис. 9{а), предложенного алгоритма — рис. 9(6),

а) б)

Рис. 9 — Показатели эффективности размещения серверных компонент для второй типовой конфигурации ТС «Охта».

Как видно из диаграмм эффективность размещения с использованием предложенного алгоритма значительно повысилась (Д2Й=30.8%, Д2с=45.2%).

Третья конфигурация определяет следующий состав тренажерной системы: 18 АРМ и 17 СОМ-серверов. Диаграммы показателей эффективности с использованием последовательного алгоритма представлены на рис. 10(а), предложенного алгоритма—рис. 10(6).

а) б)

Рис. 10 — Показатели эффективности размещения серверных компопент для второй типовой конфигурации ТС «Охта».

Как видно из диаграмм эффективность размещения с использованием предложенного алгоритма значительно повысилась (№1=33.8%, Д2с=3 6,2%).

Четвертая конфигурация тренажерной системы функционирует в составе 23 АРМ и 17 СОМ-серверов. Диаграммы показателей эффективности с использованием последовательного алгоритма представлены на рис. 11(а), предложенного алгоритма - рис. 11(6).

Рис. 11 — Показатели эффективности размещения серверных компонент для четвертой типовой конфигурации ТС «Охта».

Как видно из диаграмм эффективность размещения с использованием предложенного алгоритма значительно повысилась (Д21=41Л%, Дгс=34.8%).

В заключении дается оценка решения поставленной задачи исследования, формируются выводы по работе, определяются пути дальнейшего совершенствования и развития методики оптимизации структуры процессов в распределенных системах обработки информации.

3. Основные результаты работы

1. Проведен анализ структуры тренажерных систем и основных принципов их построения с позиций системного подхода.

2. Разработаны модели компонентов и графовая модель тренажерной системы в целом.

3. Разработан алгоритм квазиоптимального формирования структуры процессов РСОИ с использованием многокритериального подхода.

4. Разработано специальное программное обеспечение, реализующее предложенные подходы.

5. Результаты диссертационной работы реализованы в ОКР по разработке тренажерной системы «Охта» и в НИОКР «Краб», выполненных в НИИ «Центрпрограмм систем», ПКБ АП (г. Тверь),

Публикации по теме диссертации

1. Крестьянинов В.Б., Кадушкин A.A. Архитектура системы имитационного моделирования с расширяемой библиотекой объектов. // Сборник статей XVII Международной научно-технической конференции «Математические методы информационные технологии в экономике, социологии и образовании», Пенза, 2006, с. 43-45

2. Крестьянинов В.Б., Крутиков Д.О. Моделирование тактической обстановки в современных компьютерных обучающих системах // Сборник статей XVI

Международной научно-технической конференции «Математические методы информационные технологии в экономике, социологии и образовании», Пенза, 2005, с. 415—417.

3. Крестьянинов В.Б., Лазырнн М.Б. Использование многоагентной технологии на этапе проектирования обучающих систем // Сборник статей XVI Международной научно-технической конференции «Математические методы информационные технологии в экономике, социологии и образовании», Пенза. 2005, с. 431-433.

4. Крестьянинов В.Б. Применение аппарата искусственных нейронных сетей в тренажерных системах // Сборник статей XVI Международной научно-технической конференции «Математические методы информационные технологии в экономике, социологии и образовании», Пенза, 2005, с.433-435.

5. Крестьянинов В.Б., Кадушкин А.А., Лазырин М.Б. Выбор метода настройки многослойной нейронной сети сигмоидального типа И Сборник статей XVI Международной научно-технической конференции «Математические методы информационные технологии в экономике, социологии и образовании», Пенза, 2005, с. 439-441.

6. Крестьянинов В.Б. Оптимальное размещение модулей при проектировании распределенных тренажерных комплексов // Международный журнал «Проблемы теории и практики управления». Международное научно-практическое приложение «Программные продукты и системы». - 2006. - Ni3, с. 43-44.

Подписано в печать 16.11.06 Фдздсчд. 1,25 Тираж 100 ЭЮ Зад аз Лз 231

Типография "ПТУ 170026, г. Тверь, паб. А. Никитина, 22

Введение.

Глава 1. Анализ современных подходов к проектированию распределенных систем обработки информации.

1.1. Задачи проектирования распределенных систем.

1.2. Аппаратная организация распределенных систем.

1.2.1. Мультипроцессорные системы.

1.2.2. Гомогенные мультикомпьютерные системы.

1.2.3. Гетерогенные мультикомпьютерные системы.

1.3. Проектирование специального программного обеспечения распределенных систем обработки информации.

1.3.1. Проектирование программного обеспечения и его цели.

1.3.2. Принцип модульности.

1.3.3. Модульная структура и ее представление.

1.3.4. Формальное описание модульной структуры системы.

1.3.5. Проектирование интерфейсов модулей.

1.3.6. Категории модулей.

1.4. Промежуточное программное обеспечение распределенных систем обработки информации.

1.4.1. Архитектура СОЮЗА.

1.4.2. Распределенная модель DCOM.

1.4.3. Экспериментальная система Globe.

1.4.4. Технология ICE.

1.4.5. Спецификация IILA.

1.5. Постановка задачи исследования.

Глава 2. Программные и технические средства распределенных тренажерных систем.

2.1. Классификация тренажеров, основные определения.

2.2. Обобщенная структура технических средств тренажера.

2.3. Состав и структура программного обеспечения тренажерной системы.

2.4. Общее программное обеспечение.

2.5. Специальное программное обеспечение.

2.5.1. Программное обеспечение поста руководства обучением

2.5.2. Программное обеспечение вычислительного моделирующего комплекса.

2.5.3. Программное обеспечение автоматизированного рабочего места обучаемого.

2.5. Организация сетевого взаимодействия модулей системы.

2.6. Формальное представление модульной структуры распределенной тренажерной системы.

2.7. Формализация постановки задачи исследования.

Глава 3. Разработка алгоритма, методики и программная реализация подхода

3.1. Разработка модели тренажерной системы.

3.2. Разработка моделей компонентов тренажерной системы.

3.2.1. Модель серверного компонента системы.

3.2.2. Модель автоматизированного рабочего места.

3.3. Обоснование показателей эффективности.

3.3.1. Показатель эффективности использования локальных ресурсов.

3.3.2. Показатель эффективности использования сетевых ресурсов.

3.3. Разработка алгоритма распределения процессов.

3.3.1. Описание данных.

3.3.2. Описание алгоритма.

3.4. Методика оптимизации структуры процессов.

3.5. Разработка программного обеспечения для проведения исследований.

3.5.1. Функциональная схема программного средства.

3.5.1. Интерфейс программного средства. Описание органов управления.

3.6. Выводы по главе.

Глава 4. Практическая реализация и исследования алгоритма.

4.1. Техническое и программное обеспечение тренажерной системы «Охта».

4.1.1. Техническое обеспечение тренажера «Охта».

4.1.2. Общее программное обеспечение тренажера «Охта».

4.1.3. Специальное обеспечение тренажера «Охта».

4.2. Разработка модуля распределения служб тренажера «Охта».

4.3. Исследование влияния коэффициента приоритета ресурсов на эффективность работы тренажерной системы.

4.4. Экспериментальные исследования эффективности работы тренажерной системы в различных конфигурациях.

4.5. Выводы по главе.

В настоящее время большое внимание уделяется построению тренажерных систем для подготовки операторов систем человек-машина в различных областях человеческой деятельности. Это обусловлено, прежде всего, высокой степенью технических решений и разработок, что, в свою очередь, приводит к существенному повышению требований предъявляемых к качеству и эффективности технической эксплуатации систем человек-машина на всех уровнях управления.

Качество и эффективность практической подготовки операторов систем человек-машина в значительной степени зависит от возможностей используемых в образовательном процессе тренажерных средств. Зачастую получается так, что существующие тренажерные базы для подготовки специалистов были разработаны, созданы и приняты в эксплуатацию достаточно давно и в значительной степени устарели как по своим техническим, так и дидактическим возможностям. Для повышения качества и эффективности подготовки специалистов требуются новые разработки тренажеров па основе современных компьютерных средств и технологий.

Существующие теоретические и практические результаты позволяют считать наиболее перспективными распределенные тренажерные системы и комплексы, функционирующие в рамках как одной, так и нескольких локальных вычислительных сетей. При проектировании и разработке такого рода систем как правило используются клиент-серверные технологии.

Распределенные вычислительные системы представляет собой одну из наиболее прогрессивных форм организации средств вычислительной техники. Одной из задач, возникающих при проектировании, разработке и эксплуатации распределенных тренажерных систем и комплексов на основе распределенной системы объектов, является задача нахождения такого размещения серверных компонент специального программного обеспечения по рабочим станциям тренажерной системы, при котором будет обеспечена максимальная производительность тренажерной системы, определяемая эффективностью использования как локальных, так и сетевых ресурсов распределенной вычислительной системы.

Производительность является одним из важнейших критериев оценки вычислительных систем. Зачастую производительность определяет возможность применения вычислительных систем и непосредственным образом влияет на её эффективность. Особое значение этот вопрос приобретает для целого ряда специализированных вычислительных систем, построенных на основе крупных компьютерных сетей, отличающихся высокой интенсивностью информационных потоков, значительными объемами передаваемой и обрабатываемой информации, сложностью аппаратных средств, общего и специальною программного обеспечения. К таким вычислительным системам можно отнести и тренажерные системы и комплексы.

Повышение производительности распределенной тренажерной системы может быть достигнуто посредством уменьшения системных ресурсов для функционирования специального программного обеспечения тренажерной системы, однако в таком случае происходит снижение дидактических возможностей тренажерной системы в целом. С другой стороны, повышение производительности может быть достигнуто путем рационального использования вычислительных ресурсов системы. В связи с этим задача повышения производительности тренажерной системы сводится к рациональному распределению компонентов специального программного обеспечения тренажерной системы, при котором будут обеспечены максимальные значения показателей эффективности использования локальных и сетевых ресурсов распределенной вычислительной системы.

Подходы к оценке ресурсов тренажерных систем отражены в работах В.Е. Шукшунова, Ю.А. Бакулова, В.Н. Григоренко и др. В этих работах приводится декомпозиция модели системы на процессы и определение критических состояний системы по различным параметрам путей на графе тренажерной системы.

В работе М.В. Якобовского уделяется внимание вопросам динамической балансировки нагрузки в многопроцессорных и многомашинных вычислительных системах.

Анализ современных реализаций распределенных тренажерных систем показал, что объемы передаваемой информации и требования системного программного обеспечения тренажерных систем к вычислительным ресурсам постоянно увеличиваются при сохранении существующей технической базы.

Проведенный обзор работ показал, что в настоящее время задача оптимизации структуры процессов тренажерной системы по узлам компьютерной сети для обеспечения эффективной обработки запросов пользователей не имеет приемлемого решения.

Разработке алгоритма решения этой актуальной научно-практической задачи и посвящена данная работа.

4.5. Выводы по главе

В четвертой главе диссертациоиной работы рассмотрена программная реализация предложенных подходов, которая обеспечивает управление распределением процессов серверных компонент в реальной тренажерной системе «Охта». Рассмотрен пример, в котором рассматриваются результаты применения и исследования возможностей предложенной методики для оптимизации структуры процессов для четырех типовых конфигураций тренажерной системы. Проведена сравнительная оценка предложенного алгоритма и алгоритма последовательного назначения, приводятся результирующие матрицы размещений и оценка эффективности использования локальных и сетевых ресурсов системы.

Заключение

Системы обработки информации находят всё большее применение в различных областях человеческой деятельности. Достаточно вспомнить о распределенной системе Интернет, которую называют всемирной компьютерной паутиной. Распределенная вычислительная система требует для своей работы значительного количества ресурсов как, например, производительности центрального процессора рабочей станции значительных объемов оперативной и дисковой памяти. Поэтому, проблема повышения эффективности использования ресурсов распределенной вычислительной системы является весьма актуальной как с технической, так и с экономической точки зрения.

В настоящее время наиболее перспективными считаются распределенные системы и комплексы, функционирующие в рамках как одной, так и нескольких локальных вычислительных сетей. Типичным представителем таких систем являются тренажерные системы и комплексы, реализованные на базе вычислительных сетей. Тренажерные системы являются наиболее эффективным средством подготовки операторов. Тренажеры играли и продолжают играть особую роль при подготовке операторов движущихся объектов - наземных, морских, воздушных и космических. В связи с этим значительное внимание уделяется разработке специального программного обеспечения тренажерных систем. Наличие множества взаимодействующих процессов, обеспечивающих функционирование тренажерной системы, функциональная надежность и т.д. - всё это приводит к необходимости динамического формирования оптимальной структуры процессов в рамках распределенной вычислительной системы. Диссертационная работа и посвящена решению этой актуальной научной задачи.

Первая глава диссертационной работы посвящена рассмотрению вопросов проектирования и архитектуры РСОИ. Показано, что современное программное обеспечение разрабатывается с использованием принципа модульности. Приводятся показатели качества модульной структуры программного обеспечения.

Описывается типовая структура специального программного обеспечения и её формальное представление, посредством определения различных отношений между программными модулями вычислительной системы. Рассматриваются различные категории программных модулей.

Во второй главе диссертационной работы приведены результаты анализа существующих средств программного и технического обеспечения РСОИ на примере тренажерных систем. Показано, что в этом случае, технические средства конкретной РСОИ определяются, прежде всего, её назначением, принятыми методами обоснования управляющих решений и спецификой объектов управления. Однако, несмотря на большое разнообразие указанных факторов и различия конструктивных и системных особенностей отдельных РСОИ, их структуры идентичны. Рассматриваются модульные принципы построения АРМ руководителя обучением и АРМ обучаемых и вычислительного моделирующего комплекса на основе DCOM-технологии. Освещаются вопросы сетевого межмодульного взаимодействия в распределенной тренажерной системе. Проводится анализ модульной структуры и предлагается её формальное описание на основе использования математических аппаратов теории множеств и теории графов.

В третьей главе диссертационной работы разработана модель процессов представленная графом, а так же модели серверных компонент и автоматизированных рабочих мест тренажерной системы. Приведено обоснование показателей эффективности использования локальных и сетевых ресурсов распределенной вычислительной системы. Разработан алгоритм и методика оптимизации структуры процессов распределенных систем обработки информации на примере тренажерной системы.

115

Приводится блок-схема разработанного алгоритма, а так же структура методики с подробным описанием. Для проведения исследований разработано программное средство.

В четвертой главе диссертационной работы рассмотрена программная реализация предложенных подходов, которая обеспечивает управление распределением процессов серверных компонент в реальной тренажерной системе «Охта». Рассмотрен пример, в котором рассматриваются результаты применения и исследования возможностей предложенной методики для оптимизации структуры процессов для четырех типовых конфигураций тренажерной системы. Проведена сравнительная оценка предложенного алгоритма и алгоритма последовательного назначения, приводятся результирующие матрицы размещений и оценка эффективности использования локальных и сетевых ресурсов системы.

В ходе работы над диссертацией были получены следующие результаты:

1. Проведен анализ структуры процессов специального программного обеспечения и основных принципов их построения с позиций системного подхода на примере тренажерных систем.

2. Разработаны модели компонентов и модель тренажерной системы в целом.

3. Разработан модифицированный алгоритм оптимизации структуры процессов специального программного обеспечения в распределенных системах обработки информации.

4. Разработано специальное программное обеспечение, реализующее предложенные подходы.

5. Результаты диссертационной работы использованы в ОКР по разработке тренажерной системы «Охта» и в НИОКР «Краб», выполненных в НИИ «Центрнрограммсистем» и Проектно-конструкторском бюро автоматизации производств, г. Тверь в 2006г.

1. Агальцов В.П., Волдайская И.В. Математические методы в программировании: Учебник. М.: ИД «ФОРУМ»: ИНФРА-М, 2006. - 224 е.: ил.

2. Агибалов Г.П., Беляев В.А. Технология решения комбинаторно-логических задач методом сокращённого обхода дерева поиска. Томск: Изд-во Том. ун-та, 1981. 125 с.

3. Алтунин В.К., Стручков A.M. Проектирование компьютерных систем обучения и интеллектуальной тренажерной подготовки / Под ред. О.М. Туровского, Тверь: ЦПС, 2004. 204 с.

4. Алферова З.В. Теория алгоритмов: Учебное пособие. М.: «Статистика», 1973.- 164 с.

5. Артеменко А.В., Крутиков Д.О. Промежуточное программное обеспечение в тренажеростроении. // Научно-методические материалы по автоматизации технического обеспечения, Тверь: ЦПС, 2004, с. 99 103.

6. Баласанов Г.Н. Моделирование и оптимизация в автоматизированных системах управления. М., Атомиздат, 1972. 392 с.

7. Басс Л., Клементе П., Кацман Р. Архитектура программного обеспечения на практике. 2-е изд. СПб.: Питер, 2006. - 575 е.: ил.

8. Башарин Г.П., Бочаров П.П., Коган Я.А. Анализ очередей в вычислительных сетях. Теория и методы расчета. М.: Паука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1989. - 336 с.

9. Беллман Р. Динамическое программирование. М.: Издательство иностранной литературы, 1960. -400с.: ил.

10. Берж К. Теория графов и её применения. М.: ИЛ, 1962. 319 с.

11. Берзин Е.А. Элементарные решения неэлементарных задач на графах / Под. ред. А.Н. Кудинова. Тверь: ТГТУ, 2005. 136с.

12. Большаков В.Д. Теория ошибок наблюдений: Учебник для вузов. 2-е изд., перераб. и доп. - М.: I Гедра, 1983. - 327с.

13. Бусленко Н.П., Калашников В.В., Коваленко И.Н. Лекции по теории сложных систем. М., Изд-во «Советское радио», 1973, 440 с.

14. Вейцман К. Распределенные системы мини- и микро-ЭВМ / Пер. с англ. В.И. Шаудкулиса и В.А. Шапошникова; Под ред. Г.П. Васильева. -М.: Финансы и статистика. 1982. 382 е., ил.

15. Венецкий И.Г., Кильдишев Г.С. Основы теории вероятностей и математической статистики. М.: Статистика, 1968. - 360 с.

16. Гармаш В.А., Шор Л.А., Шор О.Л. Алгоритм разбиения двудольного графа на паросочетания заданной мощности // Модели и методы информационных сетей. М.: Наука, 1990, с. 48-55.

17. Гецци К., Джазайери М., Мандриоли Д. Основы инженерии программного обеспечения. 2-е изд.: Пер. с англ. СПб.: БХВ-Петербург, 2005. 832 с.: ил.

18. Гренандер У. Случайные процессы и статистические выводы. -М.:Изд. иностр. лит., 1961. 167 с.

19. Гриншпан Л.А. Методы анализа стохастических сетевых моделей вычислительных систем / Под ред. B.C. Танаева. Мн.: Наука и техника, 1988.- 128 с.

20. Дегтярев Ю.И. Методы оптимизации: Учеб. пособие для вузов. -М.: Сов. Радио, 1980.-272 с.

21. Демидович Б.П., Кудрявцев В.А. Краткий курс высшей математики: учебное пособие для вузов М.: ACT: Астрель, 2005. - 654 е.: ил.

22. Дроздов Н.Д. Алгоритмы дискретного программирования: Учеб. пособие. Тверь: Твер.гос.ун-т., 2000. - 82с.

23. Емеличев В.А., Комлик В.И. Метод построения последовательности планов для решения задач дискретной оптимизации. М.: Наука, 1981.-208 с.

24. Емельянова 3.11., Партыка T.JI., Попов И.И. Основы построения автоматизированных информационных систем: Учебное пособие. М.: ФОРУМ: И11ФРА-М, 2005. - 416 е.: ил.

25. Еремин И.И. Противоречивые модели оптимального планирования. М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1988 г. - 160 с.

26. Зайченко Ю.П. Исследование операций. Киев: Издательское объединение «Вища школа» 1975, 320с.

27. Зиновьев Э.В., Клименко С.А. Декомпозиционный метод оптимального размещения информационных ресурсов в сетях ЭВМ с зональной структурой//Автоматика и вычислительная техника, 1987 г., № 6, с.54-60.

28. Каменова М.С. Системный подход к проектированию сложных систем. //Журнал д-раДобба. 1993. № I.e. 9-14.

29. Кристофидес II. Теория графов. Алгоритмический подход. М., «Мир», 1978,432 с.

30. Кнут Д.Э. Искусство программирования, том 3. Сортировка и поиск, 2-е изд.: Пер. с англ. М.: Издательский дом «Вильяме», 2005. -824с.:ил.

31. Кузнецов Ю.Н. и др. Математическое программирование. Учеб. пособие для вузов. М., «Высш. школа», 1976. 352 е.: ил.

32. Лейнекер P. СОМ+. Энциклопедия программиста: Пер. с англ. / Р. Лейнекер СПб.: ООО «ДиаСофтЮП», 2002. - 656 с.

33. Лифшиц А.Л., Мальц Э.А. Статистическое моделирование систем массового обслуживания. М., «Сов. радио», 1978, 248 с.

34. Люгер Д.Ф. Искусственный интеллект: стратегии и методы решения сложных проблем, 4-е изд.: Пер. с англ. М.: Издательский дом «Вильяме», 2005. - 864 е.: ил.

35. Мартин Д. Вычислительные сети и распределенная обработка данных: программное обеспечение, методы и архитектура: Пер. с англ. В 2вып. М.: Финансы и статистика. Вып. 1 - 1985 г. , 256 с. Вып. 2 - 1986 г., 296 с.

36. Мизин И.А. и др. Передача информации в сетях с коммутацией сообщений. Изд. 2-е, перераб. и доп. М., «Связь», 1977.

37. Морозов В.К., Долгаиов А.В. Основы теории информационных сетей. М.: Высш. шк., 1987. - 271 е.: ил.

38. Назаров С.В., Барсуков А.Г. Измерительные средства и оптимизация вычислительных систем. М.: Радио и связь, 1990. - 248 е.: ил.

39. Олифер В.Г., Олифер Н.А. Компьютерные сети, принципы, технологии, протоколы. СПб: Издательство «Питер», 2000. - 672 е.: ил.

40. Орлов С. Технологии разработки программного обеспечения. -СПб.: Питер, 2002.-464 е.: ил.

41. Основы теории вычислительных систем. Под ред. С.А. Майорова. Учебное пособие для вузов. М., «Высш. школа», 1978.

42. Отладка систем управляющих алгоритмов ЦВМ реального времени. Под ред. проф. В. В. Липаева. М., «Сов. радио», 1974. 328 с.

43. Партыка Т.Л., Попов И.И. Математические методы: Учебник. -М.: ФОРУМ: ИНФРА-М, 2005. 464 е.: ил.

44. Рейнгольд Э., Нивергельт 10., Део Н. Комбинаторные алгоритмы. Теория и практика. М.: Мир, 1980. 476 с.

45. Роллингз Э., Моррис Д. Проектирование и архитектура игр.: Пер с англ. М.: Издательский дом «Вильяме», 2006. - 1040 е.: ил.

46. Рутковская Д., Пилиньский М., Рутковский Л. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы: Пер. с польск. И.Д. Рудинского. М.: Горячая линия - Телеком, 2006. - 452 е.: ил.

47. Садовский А.Ф. Использование посреднического программного обеспечения в комплексных авиационных тренажерах. // Сборник статей научно-технической конференции «Тренажерные технологии и симуляторы», Санкт Петербург- 2002, с. 148-150.

48. Сухарев Л.Г., Тимохов А.В., Федоров В.В. Курс методов оптимизации: Учеб. пособие. 2-е изд. - М.: ФИЗМАТЛИТ, 2005. - 368 с.

49. Таненбаум Э. Современные операционные системы. 2-е изд. -CI16.: Питер, 2006. 1038 е.: ил.

50. Таненбаум Э., М. Ван Стен. Распределенные системы. Принципы и парадигмы. СПб.: Питер, 2003. - 877 е.: ил.

51. Таха, Хемди А. Введение в исследование операций. 7-е изд.: Пер. с англ. М.:Издательский дом «Вильяме», 2005.-912 е.: ил.

52. Филатова Н.Н., Вавилова Н.И., Ахремчик О.Л. Мультимедиа тренажерные комплексы для технического образования // Educational Technology & Society 6(3) 2003, с. 164 186.

53. Финкельштейн IO.IO. Приближенные методы и прикладные задачи дискретного программирования. М.: Наука, 1976. - 295 с.

54. Формалев В.Ф., Ревизников Д.Л. Численные методы. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2004. - 400с.

55. Фролов В.П., Львович Я.Е., Меткин Н.П. Автоматизированное проектирование технологических процессов и систем производства РЭС: Учеб. пособие для вузов.-М.: Высш. шк., 1991.-463 е.: ил.

56. Харари Ф. Теория графов / Пер. с англ. В.П. Козырева. Под ред. Г.11. Гаврилова. М.: КомКнига, 2006. - 296 с.

57. Хоар Ч. Взаимодействующие последовательные процессы: Пер. с англ. М.: Мир, 1989. - 264 е., ил.

58. Цилькер Б.Я., Орлов С.А. Организация ЭВМ и систем: Учебник для вузов. СПб.: Питер, 2004. - 668 е.: ил.

59. Цитович И.И. Последовательное планирование экспериментов и проверка сложных гипотез // Модели и методы информационных сетей. М.: Паука, 1990, с. 36-48.

60. Черноруцкий И.Г. Методы принятия решений. СПб.: БХВ-Петербург, 2005. -416 с.: ил.

61. Шеннон Р. Имитационное моделирование систем искусство и наука: Пер. с англ. - М.: Мир, 1978. - 418 с.

62. Шукшунов В.Е., Бакулов Ю.А., Григоренко В.Н. и др. Тренажерные системы. М.: Машиностроение, 1981. - 256 с.

63. Якобовский М.В. Распределенные системы и сети. Учебное пособие. М.: МГТУ «Станкин», 2000. 118с., ил.

64. Янбых Г.Ф., Столяров Б.А. Оптимизация информационно-вычислительных сетей. М: Радио и связь, 1987 - 230 с.

65. Bob Salita. DCOM for Linux FAQ. http://www.softworksltd.com/ dcom-linuxfaq.html.