автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.18, диссертация на тему:Разработка алгоритмов и комплекса программ для управления информационными потоками в распределенных вычислительных системах кластерного типа, объединенных каналами малой пропускной способности

На правах рукописи

Нагорных Дмитрий Николаевич

Разработка алгоритмов и комплекса программ для управления информационными потоками в распределенных вычислительных системах кластерного типа, объединенных каналами малой пропускной способности

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

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата физико-математических наук

Москва - 2005

Работа выполнена на кафедре «Электроника и информатика» «МАТИ» - Российского государственного технологического университета им. К.Э. Циолковского.

Научный руководитель:

доктор технических наук, профессор

Лисов Александр Андреевич

Официальные оппоненты:

доктор технических наук, профессор

Белевцев Андрей Михайлович

доктор физико-математических наук, профессор

Зотов Владимир Александрович

Ведущее предприятие:

Вычислительный центр имени А. А. Дородницына Российской академии наук

Защита состоится «¿¿_» 200^£*г. в на

заседании диссертационного совета Д212.110.08 в «МАТИ» - Российском государственном технологическом университете им. К.Э. Циолковского по адресу: 121552, г. Москва, ул. Оршанская, д.З, ауд. 612А.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке «МАТИ» -Российском государственном технологическом университете им. К. Э. Циолковского.

Автореферат разослан «_

2<Г» мр^Бря. 200£7.

Ученый секретарь диссертационного совета кандидат технических наук

Попов Н.И.

3JQ&6-4

US OS 73

9>тт~

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы.

Создание высокопроизводительных персональных компьютеров, кластеров и модульных серверов Blade вместе с увеличением пропускной способности телекоммуникаций и развитием технологий распределенной обработки данных позволило перейти от централизованных вычислений к распределенным. Такой переход дает возможность повысить отказоустойчивость распределенной системы, а также точность и оперативность вычислений путем рационального использования таких ресурсов, как коммуникационное оборудование, процессоры и память. Однако некоторые из задач являются распределенными вследствие того, что исходная информация локализована в различных источниках, и эту информацию в отдельных случаях нельзя собрать в одном месте без искажений и потерь из-за нехватки пропускной способности каналов.

В силу территориальной протяженности РФ и сложившейся на сегодня материально-технической базы, а также отсутствия средств на ее модернизацию использование специально выделенных трактов (телефонных линий) может служить для объединения ограниченного числа территориально-разнесенных вычислительных средств. Эти тракты по своей физической природе, как правило, обладают малой пропускной способностью и недостаточной стабильностью, поэтому организация распределенных вычислений, их синхронизация осложняется подвижной динамикой состояний каналов, т.к. такие параметры, как пропускная способность и количество ошибок в них обычно меняются непредсказуемым образом. При этом каждое вычислительное средство распределенной системы должно восприниматься как единый вычислительный ресурс и по возможности удовлетворять следующим требованиям: высокая готовность и быстродействие, масштабирование, общий доступ к ресурсам и удобство обслуживания. Этим требованиям лучше всего удовлетворяют вычислительные системы кластерного типа.

Таким образом, при создании программного обеспечения в рамках управления информационными потоками вычислительных процессов территориально-распределенных вычислительных систем кластерного типа с пространственно-временной локализацией информации возникает проблема их синхронизации в условиях нехватки пропускной способности и отказов как трактов, так и аппаратных

средств.

Цель работы - повышение эффективности управления информационными потоками в распределенных вычислительных системах кластерного типа в условиях пространственно временной локализации информации при недостатке ресурсов выделенных каналов.

Задачи:

- разработка алгоритма управления информационными потоками вычислительных процессов для ограниченного числа распределенных однородных вычислительных систем кластерного типа в условиях малой пропускной способности и стабильности;

- модификация метода управления выделенным дуплексным трактом передачи данных, основанного на применении методик кумулятивного и селективного повтора, для работы в условиях искажений передаваемых сообщений;

- разработка алгоритма сжатия информации с использованием арифметического или интервального кодера для сообщений, размер которых не превосходит 3-4 Кб;

- разработка комплекса программ для управления информационными потоками в распределенных однородных вычислительных системах кластерного типа, объединенных выделенными каналами малой пропускной способности и стабильности.

Научная новизна:

- установлено, что использование модифицированного метода управления выделенным дуплексным трактом, адаптирующегося к качеству связи, для работы в условиях искажений передаваемых сообщений позволяет выполнять передачу даже при 80-90% сбойных пакетов;

- предложена новая математическая модель для определения полного времени доставки пакета при установлении соединения методом трехэтапного квитирования и на ее основе разработан алгоритм расчета начального значения полного времени доставки пакета в условиях возможных повторов и искажений сообщений;

- разработана модель источника данных и многокритериальная функция для оптимизации ее параметров, послужившая основой для создания алгоритма сжатия сообщений, размер которых не превосходит 3-4 Кб.

Практическая значимость работы:

- разработан алгоритм определения начального значения полного времени доставки пакетов в транспортных протоколах при установлении соединения, который позволяет динамически определить это значение с относительной ошибкой не более чем 25-30%;

- разработан и внедрен комплекс программ управления информационными потоками в распределенных вычислительных системах кластерного типа, объединенных выделенными каналами малой пропускной способности, повышающий скорость передачи данных и надежность системы.

Апробация. Основные результаты, полученные в диссертации, докладывались на международной молодежной научной конференции «Гагаринские чтения» (Москва, 2005), научно-технической конференции ФГУП «РНИИ КП» (Москва, 2003), научно-технических семинарах Института системного анализа РАН и «МАТИ» - Российского государственного технологического университета им. К.Э.Циолковского. Разработанный комплекс программ внедрен на предприятии ФГУП «РКИИ КП».

Объем и структура диссертации. Диссертация состоит из введения, четырех глав, выводов по работе, списка литературы, двух актов внедрения и приложений. Объем диссертации 174 страницы, 45 рисунков и 15 таблиц. Список литературы включает 108 наименований.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы, сформулированы цель и задачи исследований, определены предпосылки к достижению поставленной цели. Во введении также содержатся сведения о научной новизне и практической значимости результатов проведенных исследований.

В первой главе дан анализ результатов известных методов повышения пропускной способности и защиты информации, которые позволили выявить степень проработки этих вопросов, сформулировать нерешенные задачи и наметить основные направления диссертационной работы.

Существующие способы построения распределенных вычислительных систем не рассчитаны на использование каналов малой пропускной способности, таких как выделенные телефонные линии. В связи с этим необходимо дополнительно решать задачи увеличения

пропускной способности, стабильности каналов, их защиты аппаратно-программным способом для организации распределенных вычислений в территориально разнесенных вычислительных системах кластерного типа.

В результате сравнения основных групп методов сжатия информации без потерь на различных типах данных, установлено, что наилучший результат обеспечивают методы контекстного моделирования. Однако методы этой группы в достаточной степени не используют глобальную статистику при построении модели источника данных. Тем не менее при передаче информации в распределенных вычислительных системах имеется возможность получить доступ к информации целиком и воспользоваться глобальной статистикой для построения модели источника данных.

Передача информации в распределенных вычислительных средах осуществляется с применением высокоуровневых транспортных протоколов, которые используют специфические протоколы канального уровня для взаимодействия с аппаратурой передачи данных. Анализ эффективности методов, используемых для исправления ошибок в протоколах канального уровня, таких как выборочный отказ, метод с остановками и возвратный механизм ЛЯр. показал, что они недостаточно хорошо работают на выделенных дуплексных каналах с наличием случайных ошибок в обоих направлениях, а существующие реализации протоколов (например, РРР) не реагируют адаптивно на изменение качества канала связи.

Рассмотрены способы организации кластерных технологий и общие требования, предъявляемые к кластерным системам. Кроме того описан способ повышения отказоустойчивости путем дублирования каналов, который подходит как для увеличения пропускной способности, так и для горячего резервирования.

Во второй главе предложена концепция построения распределенной системы, состоящей из симметричных вычислительных средств, объединенных выделенными каналами. Она позволяет минимальным образом использовать аппаратные средства для передачи информации и повысить надежность системы.

Концепция состоит из аппаратной и программной частей. Аппаратная часть заключается в том, что к каждому из узлов необходимо подключить аппаратуру передачи данных, а каналы в свою очередь подключить параллельно к коммуникационной аппаратуре. Про-

граммная часть состоит в том, что необходимо использовать три уровня протоколов для управления распределенной системой, а передачу сообщений выполнять с промежуточным сохранением.

Верхний уровень протоколов производит управление передачей информации в распределенной системе и обеспечивает взаимодействие с распределенными программами или базой данных. Выявлены критерии, которые необходимы для управления системой, а именно: очередность, тип (абсолютный приоритет), относительный приоритет, время старения (при прохождении по сети оно уменьшается и со временем информация может быть удалена), время создания, достоверность, надежность доставки, обновление (замена при поступлении) и т.д. Затем определена унифицированная структура базы данных для взаимодействия со специальными подсистемами, так чтобы можно было отделить информацию от ее потребителя, это позволяет динамически настраивать получателя информации.

Кроме того, на верхнем уровне осуществляется управление отказоустойчивостью и распределением нагрузки. Отказоустойчивость достигается путем использования в горячем резерве дополнительного канала. В случае нехватки пропускной способности дополнительный канал может быть использован в процессе передачи путем распределения нагрузки между двумя очередями, для этого используется условие, приведенное ниже:

К К '

где Ьк (р1) - функция для получения длины тех сообщений очереди к, приоритет которых меньше или равен приоритету д, поступившего / -го сообщения, /(- длина добавляемого / -го сообщения, ¥п — средняя скорость передачи данных в канале п (на момент поступления / -го сообщения).

Горячее резервирование производится путем определения отказа канала с последующим переносом содержимого очереди с одного канала в другой. Алгоритм перенаправления информации по другому каналу обеспечивает, в случае наличия тупика, перенаправление с минимальным использованием повторных передач информации. Алгоритм выбора кратчайшего расстояния использует не только априорную информацию (коэффициенты предпочтения), но и текущую ин-

7

формацию о состоянии и загрузке каналов. Критерий выбора маршрута основан на определении минимального времени прохождения информации с учетом того, что информация может иметь несколько заголовков. Рассмотрим граф, вершинами которого являются вычислительные системы, а ребрами - каналы, тогда функция задержки определяется следующим образом:

У(и, V)

где У(и,у) - средняя скорость передачи данных в канале, соединяющем вершины и и V; ¿(ы,у,р() - средняя длина сообщений очереди в канале, соединяющем вершины и и V в зависимости от приоритета р1 поступившего /-го сообщения; К(и,у) - коэффициент предпочтения канала, соединяющего вершины и и V.

Алгоритм нахождения кратчайшего маршрута применяется в каждом промежуточном вычислительном средстве непосредственно перед отправкой. Суть его заключается в следующем: сначала используем поиск в глубину с сохранением всех маршрутов, в которых встретится пункт назначения, а затем, перебирая возможные комбинации найденных маршрутов, находим оптимальные варианты.

На верхнем уровне введены специальные сообщения, отправляемые им для определения отказа или восстановления канала и сообщения загрузки канала (включающие источник-посредник, среднюю длину очереди, среднюю скорость, время). Кроме этого, введены сообщения, информирующие о загрузке процессоров вычислительного средства и длине очереди информации, ожидающей обработки.

Для промежуточного уровня предложен протокол передачи, использующий сотовую структуру для взаимодействия в распределенной вычислительной системе, позволяющий как транзитом передавать информацию, так и с промежуточным сохранением. При поступлении более приоритетного вида информации передача менее приоритетного приостанавливается и продолжается только после передачи всех более приоритетных. В качестве глобального уникального идентификатора, присваиваемого всем сообщениям, используются идентификатор вычислительного средства, время формирования, тип информации и последовательный номер.

Построена математическая модель эффективной скорости пе-

редачи информации между выделенными элементами распределенной системы для предложенного протокола при отсутствии искажений.

В третьей главе представлено алгоритмическое обеспечение задачи повышения эффективности передачи данных.

Вначале построена модель задержки получения сообщения подтверждения для выделенного дуплексного канала:

+Т.* + +'»

V-. |

а а а~1

где ('гх(а) - время получения подтверждения на сегмент а в компьютере I; (а) - время передачи сегмента а от компьютера I; (/и = I, II) - длина сегмента а при передаче от компьютера т; уа (т = Н) ~ скорость передачи сегмента а от компьютера т; Т" (тп — I, II) - время обработки сегмента а при получении его в компьютере т; &а - случайная величина, равномерно распределенная на интервале [0;1] для каждого сегмента а, которая определяет задержку в процессе передачи подтверждения; с1т (т -1, II) - время

распространения сигнала по проводам от компьютера т.

В идеальном случае получается незначительный интервал разброса рассчитанных значений, однако при наличии искажений в канале разброс увеличивается, поэтому в практических целях для выполнения расчетов нужно использовать значения, полученные в результате предыдущих замеров времени доставки сегментов, а именно:

где /га(а) - среднее значение полного времени доставки сегмента

а, которое используется для прогноза; а) — полученное значение

задержки; ¡3 =0.25 (выбрано, исходя из натурного эксперимента). При

возникновении ошибок расчет времени «-ой повторной передачи первого неподтвержденного сегмента выполняется с использованием алгоритма Карна:

9

ТО{п) - 2" ■ ТО0,

где ТО0 - это последнее, удачно рассчитанное прогнозируемое значение задержки.

Для улучшения эффективности передачи данных в условиях ошибок предлагается использовать совместно кумулятивный и селективный выборочный повтор, причем при потере сегмента необходимо использовать не одну отрицательную квитанцию, а их массив. Это позволит не только избежать потери единичной отрицательной квитанции на сегмент, но и подтвердить получение тех сегментов, которые находятся между элементами массива.

В случае искажений в канале необходимо использовать стратегию предупреждения возможных ошибок. Для этого в случае простоя канала необходимо начинать передачу тех сегментов, время отправки которых наиболее отдалено от текущего времени, и тем самым предупреждать повторные передачи. Таким образом, когда буфер передачи пуст, надо сначала передать первый неподтвержденный сегмент (если прошло больше времени от момента отправки, чем рассчитанное время), затем передать повторно те сегменты, которые помечены полученным массивом отрицательных квитанций для ¡штирнии о травки, после чего передать те сегменты в пределах окна, которые помечены как неотправленные, а в последнюю очередь циклически передать все неподтвержденные сегменты, начиная с того, который первым был отправлен. После отправки сегмента необходимо обновить время его отправки текущим значением. Полученные выше формулы для прогноза времени получения квитанции надо использовать только для первого сегмента, и это время нужно учитывать при использовании стратегии предупреждения возможных ошибок.

Алгоритм адаптивного изменения длины сегмента используется для адаптации к качеству канала связи. Если за время прохождения всего окна число ошибочных сегментов составит более четверти размера окна, то необходимо уменьшить размер сегмента на четверть (минимальный размер сегмента равен 16 байтам). Если за время прохождения всего окна число ошибочных сегментов составляет менее 0.125 размера окна, то необходимо увеличить размер сегмента на четверть (максимальный размер сегмента равен 512 байтам).

В работе приведен формат сегмента с учетом минимизации служебной информации, позволяющий динамически менять длину

контрольной последовательности и алгоритм выделения из входного потока информационных сегментов.

Далее построена модель задержки получения сообщения подтверждения в виртуальном канале (где D" (т = I, II) - время передачи сообщения а от компьютера т)

tL(a + l) = D'a+l+ С, + DlU + С, +t'tt(a +1)'

и рассмотрен процесс установления соединения транспортным протоколом (рис. 1), в котором используется трехэтапный метод квитирования (three-way handshake). С учетом допущения, что на обоих компьютерах, принимающих участие в процедуре установления соединения, имеются аппаратные интервальные счетчики (например, системный таймер 8253/8254), непривязанные к установленному на компьютере текущему времени, построена математическая модель определения времени доставки пакета в процессе установления соединения:

Д'=(<£-<£,)■■*,-(<£-<£.)■кг

где А1 и А" - это время доставки пакета для инициатора и слушателя соответственно, погрешность определения которых -к21;

с™ (т = I, II) — счетчик, где т определяет инициатора (I) или слушателя (II), а п определяет событие, после наступления, которого инициализируется данный счетчик; к,(/ = 1,2) - разрешающая способность счетчика, где нижний индекс говорит об инициаторе (/ = 1) или слушателе (/' = 2).

Кроме того, на стороне слушателя можно оценить время передачи пакета от инициатора Z' с использованием следующей формулы:

£/ _ (С1Х 2 ~Сы)к\ ~ (Crc2 ~Сгх\)-к2 2

Добавлением одной переменной, определяющей текущее (абсолютное) значение времени, определяется расхождение во времени между компьютерами (AT1 и AT") при установлении соединения:

А Г7 -С^-^ + у, А Т" -(Ль-О + у,

где (/и = /, II) - полученное значение времени на компьютере

т. При получении N повторов пакетов воспользуемся вместо Ау и А" их средними значениями:

1 * 1 * А '=—Уд', д "=-Уд", /=0 ■'* 1=0

где Д(ш (т = 1,11)- рассчитанное значение времени доставки /-го

пакета для инициатора ( т = /) или слушателя (т = II).

Инициатор Слушатель

Рис. 1 Определение полного времени доставки пакета при установлении соединения

Предложенный алгоритм позволяет даже в случае потерь или искажений пакетов определить значение полного времени доставки пакета, однако в реальных условиях лучше использовать завышенное значение, увеличенное на половину, т.к. оценка проводилась для пакета не максимальной длины.

Затем рассмотрено определение деградационного отказа выделенного тракта большой протяженности, предложено использование краткосрочного пошагового прогнозирования для определения допустимого предела его эксплуатации.

Функция /С/) ошибок в канале задается массивом точек, которые последовательно фиксируются с дискретностью А в процессе

функционирования. Предельному значению /* отвечает время предельной отработки ресурса (/* = йу*). Особую важность имеет допустимый предел времени]0{¡0 = ]*- А).

Для каждого из элементарных участков функции /(0 составляется система уравнений, представленных уравнениями параболы:

Коэффициенты Ак, Вк, Ск можно определить с использованием следующих соотношений:

Аке2и-Ъ)г + Вкв{]-Ъ)+Ск =/,_,,

Ак9ги-ЪУ+Вкв{]-\) + Ск = /,_,.

После определения значений Ак, Вк, Ск и установления допустимого предела в 95% ошибок приходящих пакетов спрогнозируем время предельной отработки ресурса I* с использованием следующей формулы:

} " 2-А

Использование в данном случае рекуррентной формы математического описания деградации свойств при их эксплуатации позволяет не запоминать весь объем экспериментальных данных от начального момента эксплуатации выделенного канала, а фиксировать лишь смежные значения 5 по мере их поступления на обработку. Кроме того, данное прогнозирование возможно только тогда, когда три последних полученных значения являются возрастающими.

Далее предложен метод сжатия данных, основанный на предварительном просмотре информации перед этапом кодирования, выявление наиболее часто повторяющихся характеристик с последующим использованием полученных данных для построения модели информационного источника.

Для построения модели предлагается поделить данные на две группы: последовательность из однородных элементов и последовательность из неоднородных элементов, состоящие из одного или более байт. Затем подсчитывать частоту появления последовательностей в каждой из групп. После этого накопленная статистика применяется для построения автомата с памятью, представленного в виде графа состояний (рис. 2), выходом которого является сжатое представление

данных (после использования арифметического или интервального кодера).

Состояние I кодирует редко встречающиеся символы длиной один байт, состояние II кодирует часто встречающиеся символы длиной один байт, состояние III кодирует часто встречающиеся символы длиной два байта, а состояние IV кодирует все однородные последовательности. Начинается процесс сжатия с безусловного перехода к состоянию II, а выход - по условному переходу завершения из состояния II. Состояние II является устойчивым, т.к. из всех состояний происходит безусловное возвращение к нему.

Состояния I, III и IV являются опциональными и могут не использоваться в процессе сжатия, а поэтому в процессе декодирования необходимо это знать. Первые шесть бит первого байта сжатых данных содержат информацию о модели. Для определения приоритета или использования состояния необходимы два бита, значение 0 служит для отказа от использования данного состояния, а значения 1, 2 или 3 говорят о его приоритете. Чем выше приоритет (меньше число), тем меньше бит необходимо использовать при переходе из состояния II на соответствующее состояние. Таким образом, первые два бита содержат информацию о состоянии I, следующие два бита о состоянии III и еще два бита о состоянии IV.

Построенный автомат определяет общую структуру, которая может быть далеко не оптимальной, поэтому определим критерии использования опциональных состояний и параметры модели. Вначале определяют количество элементов, необходимых для заполнения в состоянии И, и их сумму. Отсортируем полученную таблицу одно-

Рис. 2 Граф состояний процесса сжатия данных

байтных элементов по убыванию. Затем найдем максимум функции fl (к), причем к не должно превосходить 64 элемента:

255

sum _тй =

/=о

к

sum,, (к) = ^Г счкЩ,

1=0

sum _ m(k) = sum _т0- sum„ (k),

/,(£) = -sum,, (k) • log2(fc) - sum _ m(k) ■ log2(255 - k),

где счкЩ- /элемент массива счетчиков, каждый из которых содержит количество элементов длиной один байт.

Далее определяют количество элементов, необходимых для заполнения в состоянии II, и их сумму. Отсортируем полученную таблицу двухбайтных элементов по убыванию и найдем количество элементов и, исходя из следующих формул:

п

sumw(n) = 'YJC4e2[i\,

1=0

to счв2[/]

где счв2[/] - / элемент массива счетчиков, каждый из которых содержит количество элементов длиной два байта.

В состоянии IV в первом приближении включают все элементы, а константу в состоянии II определяют, исходя из соотношения:

1-е

/3 (с)= - sum,, • log2 [—] + (sum, + sum,,, + sum,v ) • log2 [c], k

где summ - количество элементов в состоянии т; к - получено в

предыдущих расчетах, а для с — возможны следующие варианты: 0.5, 0.25, 0.125, 0.0625.

В четвертой главе приведена структура комплекса программ и описаны отдельные их модули. Также приведен пример решения задачи управления информационными потоками в распределенной однородной вычислительной системе, состоящей из беззапросных из-

мерительных вычислительных систем. Возникновение такой задачи связано с тем, что при создании элементов наземного комплекса управления навигационными космическими аппаратами в нашей стране переходят от централизованных вычислительных средств к разнесенным кластерам по всей территории РФ. Такое преобразование позволяет не только повысить отказоустойчивость системы, но и оперативность проводимых вычислений путем использования данных о космическом аппарате, находящемся в зоне видимости нескольких средств, выполнения распределенных вычислений в реальном времени на этих средствах, результаты которых затем поступают на борт космического аппарата для уточнения его состояния.

В работе даны рекомендации к внедрению разработанного комплекса программ, а так же варианты использования разработанных алгоритмов, как по отдельности, так и в некоторой совокупности.

Перспектива развития данного направления состоит в том, что доступ к разнообразным и высокоэффективным вычислительным ресурсам от территориально разнесенных виртуальных кластеров и суперкомпьютеров до готовых программных комплексов, реализующих алгоритмы, нацеленные на решение сложнейших задач, необходимо предоставить широкому кругу исследователей. Объединение этих ресурсов между собой в целостную информационно-алгоритмическую среду позволяет подойти к решению научных задач практически любой степени сложности.

ВЫВОДЫ ПО РАБОТЕ

1. Установлено, что использование модифицированного метода управления выделенным дуплексным трактом, адаптирующегося к качеству связи для работы в условиях искажений передаваемых сообщений, позволяет выполнять передачу даже при 80-90% сбойных пакетов.

2. Предложена новая математическая модель, позволяющая с относительной ошибкой не более чем 25-30% определить полное время доставки пакета при установлении соединения методом трехэтапного квитирования, и на ее основе разработан алгоритм расчета полного времени доставки пакета в условиях возможных повторов и искажений сообщений.

3. Разработана модель источника данных и многокритериальная / функция для оптимизации ее параметров, составившие основу для

создания алгоритма сжатия сообщений, размер которых не превосходит 3-4 Кб.

4. Разработан алгоритм управления информационными потоками вычислительных процессов для ограниченного числа распределенных однородных вычислительных систем кластерного типа в условиях малой пропускной способности и стабильности.

5. Предложен алгоритм краткосрочного пошагового прогнозирования с коррекцией результата по каждому шагу для определения допустимого предела эксплуатации выделенного тракта большой протяженности.

6. Разработанный комплекс программ управления информационными потоками в распределенных вычислительных системах кластерного типа, объединенных выделенными каналами малой пропускной способности, позволяет повысить надежность функционирования системы и увеличить скорость передачи данных до 40-45%.

СПИСОК ОПУБЛИКОВАННЫХ РАБОТ

1. Лисов A.A., Нагорных Д.Н. Определение степени приближения состояния эрготехнических систем к допустимому пределу.: Измерительная техника. - 2004. № 5. - с. 42-45.

2. Лисов A.A., Нагорных Д.Н. Построение модели источника данных для сжатия информации арифметическим или интервальным кодером.: Труды научно-технического семинара ИСА РАН - «МАТИ» - РГТУ им. К.Э. Циолковского «Системный анализ и математические модели сложных технических систем». - М., 2003, с. 6.

3. Афанасьева И.Б. Нагорных Д.Н. Базовое общесистемное программное обеспечение информационно-вычислительных комплексов (ЦУП, ЦУС) различного назначения.: Труды научно-технической конференции ФГУП «РНИИ КП». - М.: ФИЗМАТ-ЛИТ, 2004. - с. 134-135.

4. Нагорных Д.Н. Программный комплекс обмена информацией в распределенных отказоустойчивых системах на примере сети БИВС.: Труды международной молодежной конференции «XXXI Гагаринские чтения». - М. 2005. - с. 117-118.

5. Нагорных Д.Н. Межплатформенная среда для построения программных комплексов обмена информацией в гетерогенных сетях.: Труды международной молодежной конференции «XXXI Гагаринские чтения». - М. 2005. - с. 118-119.

Сдано в печать 14.11.2005. Подписано в печать 15.11.2005.

Формат 84x108 1/32. Бумага офсетная. Гарнитура «Тайме». Тираж 100 экз. Заказ 241

Издатель ООО "Сати Икс"

Лицензия ПД № 1-0062 от 13.04.2001 г. А. 00069

109316, г. Москва, ул. Трофимова, д.21

тел. (095) 951-70-72

124827

С

РНБ Русский фонд

2006-4 27542

л