автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.15, диссертация на тему:Разработка математической модели почтового сервера для модернизации структуры системы электронной почты университета

004ЬИ44ЭИ

На правах рукописи

Калашников Сергей Геннадьевич

РАЗРАБОТКА МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ ПОЧТОТЮГО СЕРВЕРА ДЛЯ МОДЕРНИЗАЦИИ СТРУКТУРЫ СИСТЕМЫ ЭЛЕКТРОННОЙ ПОЧТЫ УНИВЕРСИТЕТА

Специальность 05.13.15 - Вычислительные машины, комплексы и компьютерные сети

1 7 ИЮН 2010

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Москва-2010

004604450

Работа выполнена на кафедре Вычислительных машин, систем и сетей Московского энергетического института (технического университета)

Научный руководитель: доктор технических наук, профессор

Абросимов Леонид Иванович

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор

Климанов Вячеслав Петрович

кандидат технических наук Ижванов Юрий Львович

Ведущая организация: Госуда^с ¿венное образовательное учреждение

высшего профессионального образования «Московский технический университет связи и информатики» (ГОУ ВПО «МТУСИ»)

Защита диссертации состоится 24 июня 2010 г. в 12 часов 00 мин. на заседании диссертационного совета Д 212.157.16 при Московском энергетическом институте (техническом университете) по адресу: 111250, г. Москва, ул. Красноказарменная, д. 13, ауд. М-510.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Московского энергетического института (технического университета).

Отзывы в двух экземплярах, заверенные печатью организации, просьба отправлять по адресу: 111250, Москва, ул. Красноказарменная, д. 14, Ученый совет МЭИ (ТУ).

Автореферат разослан «¿О» мая 2010 г.

Ученый секретарь

диссертационного совета Д 212.157.16 кандидат технических наук, доцент / / С. А. Чернов

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы

Электронная почта на сегодняшний день стала одним из основных способов электронного документооборота в университете. Электронная почта позволяет обмениваться информацией между сотрудниками университета и студентами. По электронной почте рассылаются задания для студентов, общественная информация, приглашения на конференции и встречи, а также другие важные сообщения. Сотрудники университета активно используют электронную почту для обмена внутренними документами и научными данными.

Практически в каждом университете наблюдается общая тенденция увеличения числа пользователей системы электронной почты (СЭП), количества передаваемых электронных писем, в том числе электронных писем рекламного характера (спама), и связанное с этими обстоятельствами ухудшение качества обслуживания пользователей СЭП. Плохое качество функционирования СЭП, не соответствующее запросам пользователей, может привести к проблемам в образовательном процессе всего университета.

Таким образом, требования к качеству функционирования СЭП всё время растут. Отсюда возникает необходимость проведения модернизации СЭП с целью повышения качества её функционирования. Необходимо обладать средствами, позволяющими влиять на эффективность функционирования как почтовых серверов (ПС), входящих в состав СЭП, так и СЭП в целом.

Работы по проблеме эффективного функционирования информационно-вычислительной сети, включая СЭП, велись и ведутся весьма интенсивно как отечественными, так и зарубежными учеными (Л.И. Абросимов, В.П. Климанов, В.М. Вишневский, Э.А. Якубайтис, Л. Клейнрок и д.р.). Тем не менее, многие вопросы здесь либо исследованы недостаточно полно, либо ориентированы на решение других прикладных задач, не связанных с эффективностью функционирования СЭП. В частности, отсутствуют методики исследования характеристик обслуживания ПС электронных писем, отсутствуют математические модели СЭП, учитывающие специфику обслуживания ПС электронных писем. Все это свидетельствует о необходимости дальнейшего развития исследований по данной проблематике и в целом определяет актуальность тематики данной работы.

Цель и основные задачи работы

Целью работы является разработка математической модели ПС для модернизации структуры СЭП университета.

Реализация поставленной цели требует решения следующих задач:

1. Для заданных характеристик трафика электронных писем университета, а также характеристик времени обслуживания ПС трафика электронных писем требуется разработать математическую модель ПС, которая позволит проводить сравнительный анализ различных реализаций

структур СЭП, для обеспечения повышения эффективности функционирования при модернизации СЭП университета.

2. Для определения исходных данных, содержащих характеристики трафика электронных писем, для математического моделирования ПС требуется разработать методику экспериментального определения характеристик трафика электронной почты университета, включающую сбор и обработку исходных данных, отличающуюся возможностью получения информации на уровне отдельных протокольных блоков данных.

3. Для определения исходных данных, содержащих характеристики времени обслуживания ПС трафика электронных писем, для математического моделирования ПС требуется разработать методику экспериментального определения временных интервалов обслуживания электронных писем аппаратными компонентами ПС на уровне отдельных электронных писем.

4. Исследовать с помощью разработанной математической модели ПС различные структуры реализации СЭП при её модернизации.

Методы исследования

Исследования, проведённые в данной работе, основаны на применении методов теории вероятностей, математической статистики и элементов теории компьютерных сетей. Для подтверждения теоретических результатов проведено математическое моделирование.

Научная новизна

На защиту выносятся следующие научные положения, обладающие новизной:

1. Математическая модель ПС, учитывающая его структурные компоненты (сетевой интерфейс, центральный процессор, жесткий диск) и временные интервалы обслуживания электронных писем этими компонентами.

2. Функциональная модель СЭП, учитывающая обслуживание пользователей СЭП, которая представляет собой многомашинную систему различной структуры.

3. Методика определения характеристик трафика электронных писем университета, позволяющая найти период наибольшей нагрузки (ПНН), и определить вероятностно-временные характеристики потока кадров и потока электронных писем для ПНН.

4. Модель трафика электронных писем, включающего в свой состав интервалы времени поступления кадров и количество кадров в электронном письме.

5. Методика оценки характеристик обработки ПС трафика электронных писем, позволяющая привязать характеристики обслуживания трафика электронных писем к аппаратным характеристикам ПС.

Обоснованность и достоверность научных положений, выводов и рекомендаций подтверждаются корректным использованием методов математической статистики, теории вероятностей и практического использования разработанных методов, математических моделей и прикладных программ для исследования СЭП.

Практическая значимость

Основные результаты работы позволяют:

1. Оценивать время обслуживания ПС, а также СЭП в целом электронных писем.

2. Определять оценочную интенсивность обслуживания СЭП электронных писем.

3. Определять допустимое количество пользователей СЭП, которые обслуживаются с заданными характеристиками.

Полученные значения могут быть использованы для модернизации структуры СЭП университета с целью повышения эффективности её функционирования.

Внедрение результатов работы

Результаты работы использованы:

— для яняпизя функционирования СЭП Московского энергетического института (технического университета) и проведения её модернизации;

- для анализа функционирования СЭП ЗАО «Росэксимбанк» и выработки рекомендаций по дальнейшей модернизации.

Внедрение результатов работы подтверждено соответствующими актами.

Апробация работы

Основные положения и результаты работы докладывались и обсуждались на 12-й, 13-й и 14-й международных научно-технических конференциях студентов и аспирантов «Радиоэлектроника, электротехника и энергетика» (Москва, 2006-2008 гг.), на Международных научно-технических конференциях «Информационные средства и технологии» (Москва, 2007-2008 гг.), на третьей международной конференции «Надёжность компьютерных систем» (БерСо8 ИЕЬСОМЕХ 2008, Польша, 2008 г.).

Публикации

Основные положения диссертационной работы изложены в семи печатных работах, из них две статьи в журнале, входящем в перечень ВАК Минобрнауки Российской Федерации.

Структура и объём работы

Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения и одного приложения. Работа изложена на 152 страницах машинописного текста, (основной текст - 148 станиц). Список использованной литературы содержит 69 наименований.

Во введении отмечена актуальность диссертационной работы, сформулированы цели и задачи исследования, изложены основные положения, выносимые на защиту, научная новизна и практическая значимость работы, представлены сведения о ее апробации, публикациях, а также дана краткая характеристика содержания работы.

В первой главе дается общая характеристика состояния проблемы исследования СЭП университета, а также ПС при модернизации структуры

СЭП. Обсуждаются применяемые при анализе функционирования СЭП методы и модели.

СЭП университета состоит из одного или нескольких ПС. Она предоставляет услуги электронной почты для пользователей, ограниченных рамками университета. Основными услугами СЭП являются: передача, хранение и сервисная обработка (антивирусная и антиспамовая проверки) электронных писем.

СЭП университета характеризуется в первую очередь большим количеством пользователей, а также их территориальным распределением.

Благодаря тому, что электронная почта играет всё большую роль в жизни университета, наблюдается тенденция увеличения количества пользователей, а также количества электронных писем, что приводит к снижению качества обслуживания пользователей СЭП. В качестве параметров качества обслл/жиняния пользователей СЭП выделено впемя доставки электронного письма, а также количество пользователей, обслуживаемых СЭП с заданными характеристиками.

Одним из подходов повышения качества обслуживания пользователей СЭП университета является модернизация существующей структуры СЭП. Оценить влияние модернизации СЭП на её параметры качества обслуживания пользователей можно, используя математическое моделирование.

В результате проведенного анализа было установлено, что для анализа вариантов модернизации структуры СЭП университета наилучшим образом подходят аналитические модели, построенные на базе сетей массового обслуживания. Для дальнейшего исследования выделены четыре основных направления:

- разработка функциональной модели СЭП университета;

- разработка методики экспериментального определения характеристик трафика электронных писем СЭП университета;

- разработка методики экспериментального определения характеристик обслуживания ПС трафика электронных писем СЭП университета;

- разработка математической модели ПС;

- исследование различных структур реализации СЭП с помощью разработанной математической модели ПС.

Вторая глава посвящена разработке математической модели СЭП университета. СЭП обслуживает пользователей, а также взаимодействует с внешними СЭП. Все электронные письма пользователей СЭП хранятся в почтовых ящиках. Для доступа к электронным письмам, пользователи СЭП используют почтовые клиенты. В работе выделено пять классов почтовых клиентов в зависимости от способа доступа к СЭП.

При обслуживании трафика электронных писем были исследованы следующие основные функции, выполняемые СЭП: функция маршрутизации электронной почты (МЭП); функция сохранения информационных данных по электронному письму (СИД); функция антивирусной и антиспамовой

проверок (ААП); функция хранения электронных писем (ХЭП); функция расширенного клиентского доступа (КД).

Выделено семь классов ПС в зависимости от выполняемых ими функций (таблица 1).

Таблица 1 ____

ПСк1 ПСк2 ПСкЗ ПСк4 ПСк5 ПСкб ПСк7

Функции МЭП, СИД МЭП, СИД, ААП ХЭП МЭП, СИД, ХЭП МЭП, СИД, ААП, ХЭП КД МЭП, СИД, ААП, ХЭП, КД

СЭП может состоять как из одного ПС, совмещающего в себе все необходимые функции, например, ПСк7, так и из ряда ПС, которые могут быть объединены в многомашинные системы.

На рисунке 1 представлена обобщённая функциональная модель СЭП, компонентами которой являются узлы, а также контуры.

Внешние СЭП

На рисунке 1 приняты следующие обозначения: ПСо - ПС, отправляющий электронное письмо; ПСп - ПС, принимающий электронное письмо; ГШо -пользователь с почтовым клиентом класса г, отправляющий электронное письмо; ГОлч - пользователь с почтовым клиентом класса г, читающий электронное письмо; ПЯ - почтовый ящик.

Контуром называется условно выделенный путь движения через узлы СЭП электронных писем, которые имеют одинаковые параметры при обработке. Выделено девять контуров д. Для моделирования передачи электронного письма по каналам связи при передаче между ПС введено

понятие звена. Звеном 2 называется условно выделенный путь движения сообщений (кадров электронных писем) между двумя узлами СЭП, которые имеют одинаковые параметры при обработке.

Представленная обобщённая функциональная модель СЭП может быть декомпозирована на следующие уровни детализации. Первый уровень - это функциональная модель СЭП, состоящая из узлов (ПС), обслуживающих электронные письма выделенного контура. Пример данного уровня для q=\ выделен на рисунке 1 заштрихованным прямоугольником. Второй уровень -это функциональная модель ПС, состоящая из аппаратных компонентов. Пример данного уровня для ПСкЗ выделен на рисунке 1 квадратом чёрного цвета.

Модель СЭП является смешанной, включающей в свой состав замкнутые звенья и разомкнутые переходы между ними. Модель рассматривает стационарный режим обстгоживзния сообщений в системе.

В основу построения математической модели СЭП положен метод контуров. Для математической модели СЭП была введена спецификация параметров СЭП (БР).

БР = <5Т, 77?, Ш>, где - группа параметров топологической структуры; 77? - группа параметров структуры сообщений (кадров или электронных писем); ЮТ-группа параметров динамики сообщений.

Математическая модель СЭП характеризуется линейными (1) и нелинейными (2) уравнениями, описывающими звенья. Для описания переходов между звеньями, используются только линейные уравнения (3).

Л-1,г2,у1,у2,я,г,?> = тг1,т2,\1,у2,ц,г,1р ' ^Г1,г2,у1,у2,я,г,»> ' (Л-0,г1,у0,у1,я,г,<р + ХХ^-2,г1,у2,у1,яА(») ;(1)

= * (2) г V ® Ш

г г. Г.1.1.Г

Nд,2\,<р\ = Рц,г\,г2,г,\> ' z2.pl > (3)

где - интенсивность поступления потока кадров электронных

писем; - среднее количество кадров электронных писем, находящихся в очереди и узле; Л^ - среднее количество электронных писем, находящихся в очереди и узле; ^1,г2,у1,у2,ч,2,ч> ~~ вероятность перехода сообщений между узлами в рамках одного звена; рч,г],г2,Гу - вероятность перехода сообщений между звеньями; тГ1,Г2м.у>2,чм ~ коэффициент изменения количества сообщений; НЦ 2 -емкость замкнутого звена.

Третья глава посвящена разработке методики экспериментального определения характеристик трафика электронных писем СЭП университета. Набор характеристик почтового трафика, которые являются исходными данными для математической модели ПС, включает в себя:

- функцию /мдпХО плотности распределения вероятностей интервалов между поступлениями электронных писем;

- интенсивность ХМАи потока электронных писем (среднее значение

у ши интервалов между электронными письмами);

- функцию /ркамеСО плотности распределения вероятностей интервалов между поступлениями кадров в электронных письмах;

- интенсивность ХРмме потока кадров (среднее значение у ГЮШЕ интервалов между кадрами);

- функцию распределения числа кадров в электронном письме;

- среднее значение числа кадров Ягмме в электронном письме.

Для определения характеристик почтового трафика требовалось в ходе обычного функционирования СЭП собрать файл с параметрами каждого кадра сетевого трафика и обработать этот файл для получения необходимой информации по каждому электронному письму. При сборе данных сетевого трафика возникают серьезные трудности. В первую очередь они связаны с тем, что установка дополнительного измерительного программного обеспечения на ПС в большинстве случаев невозможна, так как это может привести к их нестабильной работе. Кроме того, появляется опасность возникновения в результатах измерений дополнительной погрешности. Поэтому в рамках работы использовалась отдельная выделенная измерительная рабочая станция, на которую направлялись копии кадров сетевого трафика серверов СЭП.

Было разработано программное обеспечение для сбора данных о почтовом трафике СЭП и формирования файлов с параметрами трафика. Также разработано программное обеспечение для анализа файла с параметрами трафика, позволяющее зафиксировать по каждому электронному письму следующие данные:

- время поступления г, первого кадра электронного письма;

- время поступления Ок каждого кадра трафика электронных писем;

- число кадров Игрлме в электронном письме.

По полученным данным требовалось определить временные интервалы ^¡-т^! - ъ между поступлениями электронных писем и ук=ок+/ - v/, между поступлениями кадров трафика электронных писем (рисунок 2), которые в дальнейшем позволяют найти характеристики трафика электронных писем.

Суточный трафик, является по своей природе нестационарным. Однако наиболее интересным с точки зрения анализа функционирования СЭП,

является ПНН. Это обусловлено тем. что именно в ПНН качество обслуживания пользователей СЭП является самым низким, так как возникают задержки в доставке электронных писем.

Для нахождения ПНН предложена методика, которая осуществляет выделение ПНН путем фильтрации каждой из суточных реализаций почтового трафика фильтром скользящего

ш ы рЯ Згг! • • • 1

Ук 1

У,

кадры 1-го электронного письма кадры {¡+1)-го электронного письма кадры других электронных писем

Рисунок 2 - Поток кадров электронных писем

среднего. Также предложена методика, которая позволяет определить ранее обозначенные характеристики трафика электронных писем.

По предложенным методикам проведено экспериментальное исследование трафика СЭП МЭИ (ТУ). Исследования проводились в течение недели. Всего было зафиксировано около 450000 электронных писем.

На рисунке За) представлен типичный график изменения количества электронных писем в СЭП МЭИ за одни из суток, где каждая его ордината -это количество электронных писем, поступивших в СЭП в течение минуты измерений. На рисунках 36), Зв), Зг) представлены графики, иллюстрирующие выбор ПНН.

В результате для основной обработки выбран ПНН, начиная с 669 ординаты (11:09) по 694 ординату (11:34), продолжительностью 25 минут, содержащий 3267 электронных писем.

^ fSS 670 675 680 665 690 69? 700

Время, мин

66! 670 676 660 665 690 695 70С

Время, мин

В) Г)

Рисунок 3 - Графики изменения трафика электронных писем СЭП МЭИ

Результаты основной обработки представлены на рисунке 4 (/ma,l(0> /frame (О и гистограммы числа кадров для ПНН и на более широком интервале) и в

таблице 2. На рисунки 4а) и 46) нанесён доверительный интервал для Уши, и

Л

У МАИ-

I I

У шп м *МАП. [эл.писем/с] А У РЯ4МЕ [с] ¿мими [кадров/с] Л Ь'КАМЕ [кадров/эл.письме]

0,430±0,015 2,326 0,0235±0,00034 42,55 18,3

Интервалы между эл.письмами, с

Интервалы между кадрами, с б)

Число кадров в эл.письме (ПНН: 11:09 - 11:34), шт

3 6 9 12 15 18 21 24 27 30 33 36

Число кадров в эл.письме (11:00 - 12:59), шт.

в) г)

Рисунок 4 - Результаты исследования трафика электронных писем СЭП МЭИ

Таблица 2

На основании анализа приведенных данных можно заключить:

- плотность вероятности /МАП.(0 носит экспоненциальный характер и аппроксимируется функцией /МА1Ь (/) = 2,326 • е'2 пй";

- плотность вероятности /^меС?) не является экспоненциальной. Можно показать, что функция распределения интервалов между поступлениями кадров является гиперэкспонентой, т.е. является смесью двух экспоненциальных распределений с разными показателями экспонент

л ШП л (/.0(П

(Л г/ьше = 158,73 кадра/с, А рыме =24,1 кадра/с). Доли каждого компонента равны (51,25 и 48,8%). Это означает наличие в общем потоке кадров ' чередующихся интервалов с потоками относительно высокой и низкой интенсивности;

- функция распределения числа кадров в электронном письме содержит два ярко выраженных пика: 4 и 5 кадров (57,51%), а также 11 кадров (8,7%). Интервал изменения числа кадров для большего количества электронных писем (90,8%) лежит в пределах от 3 до 20 кадров. Отсюда следует, что

основная масса электронных писем является короткими электронными письмами;

- распределение числа кадров в электронном письме слабо зависит от интенсивности ht ли потока электронных писем.

Установлены коэффициенты пиковости кмли_н и кща_с>, которые позволяют по усредненной нагрузке на СЭП (часовой и суточный интервалы усреднения) найти значение интенсивности Xuail Для ПНН без проведения детельного исследования трафика. Коэффициент кШи_н, изменяется в пределах от 1,2 до 1,4. Коэффициент кшно, изменяется в пределах от 1,56 до 2,54.

Четвёртая глава посвящена разработке методики экспериментального определения характеристик обслуживания почтовым сервером трафика электронных писем СЭП университета.

Вылечены яппппятимр компоненты ПС которые являются основными при обработке электронного письма. В работе исследовались устройство ввода-вывода - сетевой интерфейс (СИ), внутренняя память - оперативное запоминающее устройство (ОЗУ), центральный процессор (ЦП), а также внешняя память - жёсткий диск (ЖД).

В работе использовалось почтовое программное обеспечение Microsoft Exchange Server 2007 на базе операционной системы Microsoft Windows 2003.

Для каждого класса ПС была предложена функциональная модель, отражающая этапы обслуживания электронных писем аппаратными компонентами ПС. Для контура q=l функциональные модели ПС выделенных классов представлены на рисунке 5.

Д)

Рисунок 5 - Функциональные модели а) ПСк1, б) ПСк2, в) ПСкЗ, г) ПСк4, д) ПСк5

Где КЭП - кадры электронных писем; КП - кадры подтверждения; БСИ -буфер СИ; ОЦП - очередь ЦП; МШ - операция маршрутизации; ААП -

операция антивирусной/аниспамовой проверок; АВХ - операция антивирусной проверки, необходимая при хранении электронного письма локально; ЗХ - операция, необходимая для последующей записи электронных писем на ЖД; ООТ - очередь на отправку СИ; ОЖД - очередь ЖД.

При обслуживании электронных писем ПС рассматривался как разомкнутая система, состоящая из обслуживающих узлов, в которой циркулируют различные классы сообщений. Узел является системой массового обслуживания (СМО). Выделено три узла: узел 1 - моделирует работу сетевого интерфейса, узел 2 - моделирует работу центрального процессора и узел 3 - моделирует работу жёсткого диска.

Маршрут движения сообщений определяется функциональной моделью ПС рассмотренных классов. Было выделено два класса сообщений в системе: кадры электронных писем и электронные письма. Кадры электронных писем поступают ня вход системы. Внутри системы циркулируют элегстрспиые письма. На выходе системы появляются кадры электронных писем.

Сообщения обслуживаются в выделенных узлах со следующими интенсивностями:

- интенсивность обслуживания кадров электронных писем в узле 1;

- интенсивность цсри_мз обслуживания электронных писем в узле 2;

- интенсивность циоо обслуживания электронных писем в узле 3.

Время 'Гм^г обслуживания электронных писем звена г контура д в ПС,

равно сумме времён задержки сообщений во всех узлах. Следует заметить, что ЯГШ1Е кадров электронных писем формируют одно электронное письмо.

Анализ трафика электронных писем, проведённый в главе 3, показал, что поток электронных писем и кадров может быть представлен пуассоновским. Таким образом, было сделано допущение, что узел 1 является одноканальной СМО с постоянным временем задержки ТЕтн х& а узел 2 и узел 3 являются одноканальными СМО вида М/йН/Ьо. В этом случае время Тдд./ обслуживания ПСк1 и ПСк2 электронных писем определяется из соотношения

т _ „ т 1 1__РСГУ_МВ

1 МБ,\ - К?ЯАМЕ '1ЕТН+ + '. 9 •

А время Тмэ,! обслуживания электронных писем ПСкЗ, ПСк4 и ПСк5 определяется из соотношения

г -гр г 1.1__РСРЦ_Ш 1 + Ссго_АД

МсРи_№ ИсРЦ _КЕ 1 ИСри_ дв 1

1 . 1 Рнпо Ш 1+ '"'яш л/5

о (5>

MHDD_MS PHDD^MS 1 PHDD_MS

где Pcpu_ms - коэффициент загрузки узла 2; Ccpu_ms - коэффициент вариации времени обслуживания узлом 2 электронных писем; Phdd_ms ~ коэффициент загрузки узла 3; CHdd_ms ~ коэффициент вариации времени обслуживания узлом 3 электронных писем.

Коэффициент загрузки Phddjis для ПСкЗ и ПСк4 определяется из соотношения (6), а для ПСк5 из соотношения (7).

Phdd _MS =--—>

_ Лм. • 0 -kASj,IAIL)

Рнвв_т--' V' >

Mhddms

где kAS mail - коэффициент электронных писем, удалённых при выполнении операции АПП в центральном процессоре.

Предложенная функциональная модель ПС позволила выделить состав количественных характеристик обслуживания ПС трафика электронных писем, которые в первую очередь влияют на эффективность его работы. Такими характеристиками, по мнению автора, являются:

- интенсивности /лтт_ш (среднее время обслуживания f™ дя), Hcpu_us и Hhdd_ms\

- функция плотности распределения вероятностей времени обслуживания сетевым интерфейсом потока кадров электронных писем;

- функция /Сри(0 плотности распределения вероятностей времени обслуживания центральным процессором потока электронных писем;

- функция /hdd(0 плотности распределения вероятностей времени обслуживания при записи на жесткий диск потока электронных писем;

- функции /MAIL1 (0 и /mail2 (0 плотности распределения вероятностей интервалов между поступлениями электронных писем в очередь центрального процессора и в очередь для записи на жёсткий диск.

Предложена методика определения характеристик обслуживания ПС трафика электронных писем. Методика включает в себя перечень основных этапов исследования, математические соотношения для определения требуемых характеристик, а также перечень программных средств. Предложенная методика позволяет детально исследовать процессы обслуживания сетевым интерфейсом, центральным процессором, жёстким диском электронных писем, определять требования, предъявляемые к оперативному запоминающему устройству, и количественно оценивать обозначенные ранее характеристики.

Для проведения экспериментального исследования характеристик обслуживания ПС выделенных классов трафика электронных писем был разработан и реализован тестовый стенд. Было зафиксировано около 3000 электронных писем.

Результаты исследования работы ПСк4 представлены на рисунке 6 (гистограмма длительности времени обслуживания сетевым интерфейсом кадров трафика электронных писем (рисунок 6а), зависимость времени обслуживания сетевым интерфейсом кадров от интенсивности frame (рисунок 66), /сри(0 (рисунок 6в), /hdd(0 (рисунок 6г), /мапл (0 (рисунок 6д), /maiu(0 (рисунок бе)) и в таблице 3.

0.2 0.3 0.4 0.5

Время с

Время о

д)

е)

Рисунок 6 - Результаты исследования работы ПСк4

Таблица 3

^ЯЫМЕ [кадров/с] Л-МАИ [эл.писем/с] [кадров/с] Т ЁТН ш [с] [эл.письма/с] Мноо_мя [эл.писем/с]

91,7 4,99 50 0,02 217,4 68

На основании анализа приведенных данных можно заключить:

- распределение интервалов времени обслуживания сетевым интерфейсом кадров электронных писем, поступающих по каналам связи, является дискретным распределением с ярко выраженным пиком;

- время обслуживания сетевым интерфейсом кадров электронных писем не зависит от интенсивности потока электронных писем и кадров;

- поток поступления электронных писем в центральный процессор относится к категории пуассоновских;

- функция /си, (о носит экспоненциальный характер и аппроксимируется функцией /т (о = 217,4 •е-2" '";

- поток поступления электронных писем для записи на жёсткий диск относится к категории пуассоновских;

- функция /нэп (О носит логарифмически нормальный характер и

аппроксимируется функцией у (() = 1 . „' ~'Л'.!«" 1 '.

I '0,147

Полученные результаты экспериментально доказывают сделанные ранее допущения, а также тот факт, что узел 2 может рассматриваться как одноканальная СМО вида М/М/1/со, что является частньм случаем СМО вида МОг/7/оо. Таким образом, время Тм$,ч обслуживания для контура q=\ для ПСк1 и ПСк2 определяется из уточнённого соотношения

" - - 1 (8)

'MS, 1

х FRAME 1ЕТН MS

№cPU_MS "-MIL

Время Tus.q обслуживания для контура q-1 для ПСкЗ, ПСк4 и ПСк5 определяется из уточнённого соотношения

1 ,1,1 Рнвв ms 1+ £ и

= (ЛЯ

-1 )-Тв

—. (9)

Мсги_ ай Л«/£ Мяраш ' Рнвомз 2

На рисунке 7 представлены теоретические графики зависимости времени / обслуживания от интенсивности для ПСк1 (рисунок 7а) и ПСк4 (рисунок 76), а также нанесённые практические значения времени обслуживания Т^, полученные экспериментальным путём на тестовом стенде.

200 400 600

Интенсивность АШи, эл.письмо/с

а)

20 40 60

Интенсивность /ши., эл.письмо/с

б)

Рисунок 7 - Графики зависимости времени TMs,i от интенсивности ХШц

Как видно из графиков, аналитические выражения (8, 9) с достаточной точностью описывают поведение реальной системы (ПСк1 и ПСк4). Подобные графики были получены и для остальных ПС выделенных классов. Точность результатов составляет 97%. Полученные результаты подтверждают адекватность предложенной математической модели ПС.

Пятая глава посвящена исследованию различных структур реализации СЭП с помощью разработанной модели ПС. На рисунке 8 представлены пять

структур СЭП, которые рекомендованы производителем почтового программного обеспечения и были исследованы в рамках работы.

пск2 пскз

ПСк5

а.уГ- - 1"Т

а)

ПСк2

Рисунок 8 - Структуры а) СЭП1, б) СЭП2, в) СЭПЗ, г) СЭП4, д) СЭП5

Время Т$т,д обслуживания электронных писем в контуре д=1 для СЭП1 на базе ПСк5 определяется из соотношения (8). Значение оценочной интенсивности //¿щ? обслуживания СЭП1 на базе ПСк5 электронных писем в контуре д-\ определяется из соотношения

Мим. 1 = т!п {Мсри_ма'<

Мнио

(10)

Для равномерного распределения электронных писем между п ПСк2 и равномерного распределения электронных писем между т ПСкЗ, формула для определения времени Т5Шд обслуживания СЭП2 (п=1, т=1), СЭПЗ (п=1, т>1) и СЭП4 (п>1, ш>1) электронных писем в контуре д-1 имеет следующий вид

1

Мери МП 2 1

п

Р НИИ _ М5

Рсри

'О кля _млп.) Инва ЛЯ Мню ' ~ Риоо .

1 + СНрр (11)

Значение оценочной интенсивности римл обслуживания СЭП2, СЭПЗ и СЭП4 электронных писем определяется из соотношения

Мери _л«з Миоо_мз

Мим.х =т!п {-"с

•п;

■«}■ (12)

Среднее время Тш., обслуживания СЭП5 электронных писем в контуре я=1 имеет следующий вид

Т ш, I =

(2"ЛЯ

1

Мери _щ\

Мери

• о -

^ЙНО _ А/5 3 1 +

Рнпо Р-н00 _ 1

1 /-'яд/) _м$з

Мери

I ^и

Рсри 2" 1

) Я*

■о-*,;

+ -

1

1+ С1

МнОР Рн№ .

" Р И йо

(13)

где кТя ши ~ доля электронных писем, для которых не выполняется

аНТКСПамОВаЛ ПрОВСрКа.

Значение оценочной интенсивности /иим,/ обслуживания СЭП5 электронных писем определяется из соотношения

Мсри_и$ 2 Мери № 3 Мнпй

Мим, 1

(1 -*„

с)

О ^лэ шч)

0-*.

ь)

(14)

Предложена методика определения допустимого количества пользователей, обслуживаемых СЭП с заданными характеристиками (коэффициент загрузки р, узла, а также время Т5ТЯя).

Используя предложенную математическую модель ПС, проведено исследование различных структур реализации СЭП. Для этого определены время Тзтцд, оценочная интенсивность /Лцуф а также допустимое количество пользователей СЭП для различных структур реализации СЭП. На рисунке 9 представлено время Т5Тщ для различных структур СЭП с заданными характеристиками при 9а) /ямайР! 189 кадров/с и 95) ЯИММ£=1235 кадров/с.

а) б)

Рисунок 9 - Время Тцгщ для различных структур реализации СЭП

На рисунке 10 представлен график зависимость времени Т$гш от интенсивности кили и от количества серверов тп для СЭПЗ. Также на рисунке 10 представлен график зависимости времени Т$тя,1 от количества серверов п и т для СЭП4.

а) б)

Рисунок 10 - Графики зависимости времени TStr,i для а) СЭПЗ и б) СЭП4

! У „лт.ттл г*ттпт%1 . , . . . . . -------------- --------„----- -

xj lliav. j . 11HJо. ii^rio^i-nDi IlpmviwpDl опьдрсппл IIUJIJ' ПРИПЫЛ je

диссертации результатов для проведения модернизации СЭП Московского энергетического института (ТУ), а также СЭП ЗАО «Росэксимбанк».

В заключении сформулированы основные результаты, полученные в диссертационной работе:

1. Разработана математическая модель ПС, учитывающая его структурные компоненты (сетевой интерфейс, центральный процессор, жесткий диск) и временные интервалы обслуживания электронных писем этими компонентами.

2. Разработана функциональная модель СЭП, учитывающая основные этапы продвижения электронного письма в современных реализациях СЭП и возможность декомпозиции этого процесса на независимые блоки: маршрутизацию, хранение данных по электронному письму, антивирусную и антиспамовую проверки, запись и хранение электронных писем в почтовых ящиках, клиентский доступ.

3. Разработана математическая модель СЭП, представляющая собой смешанную стохастическую сеть массового обслуживая, отличающуюся наличием многозвенности контуров обслуживания электронных писем.

4. Для определения исходных данных, содержащих характеристики трафика электронных писем, для математического моделирования ПС разработана и программно реализована методика экспериментального

I определения характеристик трафика, включающая сбор и обработку исходных данных, отличающуюся возможностью получения данных на уровне отдельных протокольных блоков данных (кадров), которая позволяет определять ПНН, а также вероятностно-временные характеристики трафика электронных писем СЭП университета для ПНН.

5. Разработана математическая модель трафика электронных писем СЭП университета, адекватно отражающая его характеристики.

6. Для определения исходных данных, содержащих характеристики времени обслуживания ПС трафика электронных писем, для математического моделирования ПС разработана методика экспериментального определения

временных интервалов обслуживания электронных писем аппаратными компонентами ПС на уровне отдельных электронных писем, которая позволяет определять вероятностно-временные характеристики обслуживания ПС трафика электронных писем.

7. Разработан подход для определения допустимого количества пользователей, обслуживаемых СЭП с заданными характеристиками.

8. На основе разработанной математической модели ПС и полученных исходных данных произведено исследование различных вариантов построения структур СЭП, на базе которого выработаны рекомендации по модернизации структуры СЭП. Работоспособность предложенных рекомендаций подтверждена реальными примерами внедрения.

Основные публикации по теме диссертации

1. Калашников С.Г. Режимы работы почтового маршрутизатора МЭИ / С.Г. Калашников // Труды международной научно-технической конференции «Информационные средства и технологии». - М.: Янус-К, 2006. - Т.2. - С. 187-190.

2. Абросимов Л.И. Разработка модели для анализа производительности системы электронной почты / Л.И. Абросимов, С.Г. Калашников // Труды международной научно-технической конференции «Информационные средства и технологии». -М.: МЭИ, 2007. -Т.2. - С. 138-141.

3. Калашников С.Г. Определение зависимости производительности почтового сервера от технических характеристик / С.Г. Калашников // Труды XVI международной научно-технической конференции «Информационные средства и технологии». - М.: Издательский дом МЭИ, 2008. - Т.2. - С. 139142.

4. Калашников С.Г. Методика оценки производительности почтового сервера / С.Г. Калашников // Труды XVII международной научно-технической конференции «Информационные средства и технологии». - М.: Издательский дом МЭИ, 2009. - Т.2. - С. 212-216.

5. Abrosimov L. Method of Matrix Writing Constructing of Topological Structure of Computer Network / L. Abrosimov, S, Kalashnikov, M. Lazare // Proceeding of International Conference on Dependability of Computer Systems (DepCoS RELCOMEX 2008). - Los Alamitos: IEEE Computer Society CPS, 2008. -C. 65-72.

6. Абросимов Л.И. Методика экспериментального анализа эффективности функционирования корпоративных компьютерных сетей / Л.И. Абросимов, С.Г. Калашников, Д.С. Репин // Вестник МЭИ. - М.: Издательский дом МЭИ, 2008. - №3. - С.73-82.

7. Калашников С.Г. Анализ характеристик почтового трафика на примере МЭИ (ТУ) / С.Г. Калашников // Вестник МЭИ. - М: Издательский дом МЭИ, 2010. - №2. - С. 93-100.

Подписано в печать /У. Q5- Ю Зак. /// Тир. WO П.л. /, Полиграфический центр МЭИ(ТУ) Красноказарменная ул.,д.13

Основные обозначения и сокращения.

Введение.

Глава 1. Общая характеристика состояния проблемы исследования СЭП университета при её модернизации.

1.1 Объект исследования.

1.2 Методы и средства исследования СЭП.

1.3. Постановка задачи исследования.

Выводы к главе 1.

Глава 2. Построение математической модели системы электронной почты университета.

2.1 Описание функционирования СЭП.

2.2 Функциональная модель СЭП.

2.3 Математическая модель СЭП.

2.4 Математическая формулировка задач исследования.

Выводы к главе 2.

Глава 3. Методика экспериментального определения характеристик трафика электронных писем СЭП университета.

3.1 Постановка задачи. Определение состава характеристик трафика электронных писем.

3.2 Методика сбора данных о почтовом трафике.

3.2.1 Определение формата записи данных при измерении почтового трафика.

3.2.2 Разработка алгоритмов и программного обеспечения для сбора и обработки данных о почтовом трафике.

3.3 Разработка методики определения характеристик трафика электронных писем.

3.4 Экспериментальное исследование почтового трафика СЭП МЭИ.

3.4.1 Объект исследования.

3.4.2 Проведение работ по сбору данных о почтовом трафике.

3.4.3 Нахождение ПНН трафика электронных писем.

3.4.4 Анализ потока электронных писем СЭП.

3.4.5 Анализ потока кадров электронных писем СЭП.

3.4.6 Анализ размера электронного письма.

Выводы к главе 3.

Глава 4. Методика экспериментального определения характеристик обслуживания почтовым сервером трафика электронных писем СЭП университета.

4.1 Постановка задачи.

4.1.1 Функциональная модель ПС.

4.1.2 Математическая модель ПС.

4.1.3 Состав характеристик обслуживания ПС трафика электронных писем

4.2 Разработка методики определения характеристик обслуживания ПС трафика электронных писем.

4.3 Экспериментальное исследование характеристик обслуживания ПС трафика электронных писем.

4.3.1 Объект исследования.

4.3.2 Обработка результатов экспериментального исследования тестового стенда.

4.4 Определение адекватности предложенной математической модели ПС

Выводы к главе 4.

Глава 5. Исследование различных структур реализации СЭП с помощью разработанной математической модели ПС.

5.1 Постановка задачи.

5.1.1 Структуры реализации СЭП.

5.2 Аналитические соотношения для структур СЭП.

5.3 Оценка времени обслуживания СЭП электронных писем для различных структур реализации СЭП.

5.4 Определение допустимого количества пользователей, обслуживаемых СЭП.

5.5 Примеры внедрения.

5.5 Рекомендации по анализу работы СЭП на базе ГЕЛЮ Microsoft Exchange

2007.

Выводы к главе 5.

Актуальность работы

Электронная почта на сегодняшний день стала одним из основных способов электронного документооборота в университете. Электронная почта позволяет обмениваться - информацией между сотрудниками университета и студентами. Используя электрону почту, преподаватели рассылают задания для студентов, обмениваются внутренними' документам и научными данными со своими коллегами. По электронной почте предоставляется информация о предстоящих конференциях, встречах, а также другая важная общественная информация.

Практически в каждом университете наблюдается общая тенденция увеличения числа пользователей систем электронной почты (СЭП), количества передаваемых электронных писем, в том числе электронных писем рекламного характера (спама), и связанное с этими обстоятельствами ухудшение качества обслуживания пользователей'СЭП. Плохое качество функционирования СЭП, не соответствующее запросам пользователей, может привести к проблемам в образовательном процессе всего университета.

Таким образом, требования к качеству функционирования СЭП всё время растут. Отсюда возникает необходимость проведения модернизации СЭП с целью повышения качества её функционирования. Необходимо обладать средствами, позволяющими влиять на эффективность функционирования как почтовых серверов (ПС), входящих в состав СЭП, так и СЭП в целом.

Работы по проблеме эффективного функционирования информационно-вычислительной сети (ИВС), включая СЭП, велись и ведутся весьма интенсивно как отечественными, так и зарубежными учеными (Л.И. Абросимов, В.П. Климанов, В.М. Вишневский, М. Шварц, Якубайтис Э.А., Клейнрок JL, Боранбаев С. и д.р.). Тем не менее, многие вопросы здесь либо исследованы недостаточно полно, либо ориентированы на решение других прикладных задач, не связанных с эффективностью функционирования СЭП. В частности, отсутствуют методики исследования характеристик обслуживания ПС электронных писем, отсутствуют математические модели СЭП, учитывающие специфику обслуживания ПС электронных писем. Все это свидетельствует о необходимости дальнейшего развития исследований по данной проблематике и в целом определяет актуальность тематики данной работы.

Цель и основные задачи работы

Целью работы является разработка математической модели ПС для модернизации структуры СЭП университета.

Реализация поставленной цели требует решения следующих задач:

1. Для заданных характеристик трафика электронных писем университета, а также характеристик времени обслуживания ПС трафика электронных писем требуется разработать математическую модель ПС, которая позволит проводить сравнительный анализ различных реализаций структур СЭП, для обеспечения повышения эффективности функционирования при модернизации СЭП университета.

2. Для определения исходных данных, содержащих характеристики трафика электронных писем, для математического моделирования ПС требуется разработать методику экспериментального определения характеристик трафика электронной почты университета, включающую сбор и обработку исходных данных, отличающуюся возможностью получения информации на уровне отдельных протокольных блоков данных.

3. Для определения исходных данных, содержащих характеристики времени обслуживания ПС трафика электронных писем, для математического моделирования ПС требуется разработать методику экспериментального определения временных интервалов обслуживания электронных писем аппаратными компонентами ПС на уровне отдельных писем.

4. Исследовать различные структуры реализации СЭП при её модернизации с помощью разработанной математической модели ПС.

Методы исследования

Исследования, проведённые в данной работе, основаны на применении методов теории вероятностей, математической статистики и элементов теории компьютерных сетей. Для подтверждения теоретических результатов проведено математическое моделирование.

Научная новизна

На защиту выносятся следующие научные положения, обладающие новизной:

1. Математическая модель ПС, учитывающая его структурные компоненты (сетевой интерфейс - СИ, центральный процессор - ЦП, жесткий диск — ЖД) и временные интервалы обслуживания электронных писем этими компонентами.

2. Функциональная модель СЭП, учитывающая обслуживание пользователей СЭП, которая представляет собой многомашинную систему различной структуры.

3. Методика определения характеристик трафика электронных писем университета, позволяющая найти период наибольшей нагрузки (ПНН) и определить вероятностно-временные характеристики потока кадров и потока электронных писем для ПНН.

4. Модель трафика электронных писем, включающего в свой состав интервалы времени поступления кадров и количество кадров в электронном письме.

5. Методика оценки характеристик обработки ПС трафика электронных писем, позволяющая привязать характеристики обслуживания трафика электронных писем к аппаратным характеристикам ПС.

Обоснованность и достоверность научных положений, выводов и рекомендаций подтверждаются корректным использованием методов математической статистики, теории вероятностей и практического использования разработанных методов, математических моделей и прикладных программ для исследования СЭП.

Практическая значимость

Основные результаты работы позволяют:

1. Оценивать время обслуживания ПС, а также СЭП в целом электронных писем.

2. Определять оценочную интенсивность обслуживания СЭП электронных писем.

3. Определять допустимое количество пользователей СЭП, которые обслуживаются с заданными характеристиками.

Полученные значения могут быть использованы для модернизации структуры СЭП университета с целью повышения эффективности её функционирования.

Внедрение результатов работы

Результаты работы использованы:

- для анализа функционирования СЭП Московского энергетического института (технического университета) и проведения её модернизации;

- для анализа функционирования СЭП ЗАО «Росэксимбанк» и выработки рекомендаций по дальнейшей модернизации.

Внедрение результатов работы подтверждено соответствующими актами.

Апробация работы

Основные положения и результаты работы докладывались и обсуждались на 12-й, 13-й и 14-й международных научно-технических конференциях студентов и аспирантов «Радиоэлектроника, электротехника и энергетика» (Москва, 2006-2008 гг.), на Международных научно-технических конференциях «Информационные средства и технологии» (Москва, 2007-2008 гг.), на третьей международной конференции «Надёжность компьютерных систем» (DepCoS RELCOMEX 2008, Польша, 2008 г.).

Публикации

Основные положения диссертационной работы изложены в 7 печатных работах [32, 49-54], из них две статьи в журналах, входящих в перечень ВАК Минобрнауки Российской Федерации.

Структура и объём работы

Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения и приложения. Работа изложена на 152 страницах, (основной текст - 148 страниц). Список использованной литературы содержит 69 наименований.

Выводы к главе 5

1. Анализ вариантов построения различных структур реализации СЭП позволил установить:

- максимальной оценочной интенсивностью fiuM.q обслуживания электронных писем обладает СЭП5. При этом интенсивность прямо пропорциональна п, т, а также jucpujis

- при небольших значениях интенсивности Л-frame поступления кадров электронных писем минимальным временем TStr,i обслуживания электронных писем обладает СЭП1, максимальным - СЭП5. Максимальное время Tstr.i для СЭП5 обусловлено временем передачи электронного письма по каналам связи между ПС. При увеличении интенсивности ХМли время TStr,i Для СЭП5 отаётся практически неизменным, при этом время TStr,i для СЭП1 неуклонно растёт;

- время обслуживания Tstr.i для СЭП2 и СЭПЗ растёт экспоненциально при увеличении интенсивности Хши- При увеличении значения т время обработки TStrj уменьшается;

- время Tstr.i для СЭП4 уменьшается как при увеличении п, так и при увеличении т\

- структура СЭПЗ по сравнению со структурой СЭП4 более предпочтительна при выполнении следующего условия: суммарная интенсивность обслуживания электронных писем для всех ПСк2 входящих в состав кластера СЭП4 меньше или равна интенсивности обслуживания электронных писем ПСк2 СЭПЗ, а значения интенсивностей piUM,q для СЭПЗ и СЭП4 равны.

2. Для определения допустимого количества пользователей СЭП предложен подход, учитывающий требуемое время обслуживания СЭП электронного письма.

3. Разнесение различных функций СЭП по отдельным структурным компонентам СЭП повышает оценочную интенсивность juLIMil], уменьшает время TStr,i при значениях интенсивности АШц близких к значению /лцм,д, а также повышает количество Ncl пользователей СЭП, что было подтверждено реальными примерами внедрения.

4. Предложены рекомендации для администраторов СЭП на базе ППО MS Exchange 2007 для анализа работы СЭП без проведения детальных исследований.

Заключение

В диссертационной работе осуществлено законченное исследование, связанное с разработкой математической модели ПС для модернизации структуры СЭП университета, и получены следующие основные результаты:

1. Разработана математическая модель ПС, учитывающая его структурные компоненты (сетевой интерфейс, центральный процессор, жесткий диск) и временные интервалы обслуживания электронных писем этими компонентами.

2. Разработана функциональная модель СЭП, учитывающая основные этапы продвижения электронного письма в современных реализациях СЭП и возможность декомпозиции этого процесса на независимые блоки: маршрутизацию, хранение данных по электронному письму, антивирусную и антиспамовую проверку, запись и хранение электронных писем в почтовых ящиках, клиентский доступ.

3. Разработана математическая модель СЭП, представляющая собой смешанную стохастическую сеть массового обслуживая, отличающуюся наличием многозвенности контуров обслуживания электронных писем.

4. Для определения исходных данных, содержащих характеристики трафика электронных писем, для математического моделирования ПС разработана и программно реализована методика экспериментального определения характеристик трафика, включающая сбор и обработку исходных данных, отличающуюся возможностью получения данных на уровне отдельных протокольных блоков данных, которая позволяет определять ПНН, а также вероятностно-временные характеристики трафика электронных писем СЭП университета для ПНН.

5. Разработана математическая модель трафика электронных писем СЭП университета, адекватно отражающая его характеристики.

6. Для определения исходных данных, содержащих характеристики времени обслуживания ПС трафика электронных писем, для математического моделирования ПС разработана методика экспериментального определения временных интервалов обслуживания электронных писем аппаратными компонентами ПС на уровне отдельных электронных писем, которая позволяет определять вероятностно-временные характеристики обслуживания ПС трафика электронных писем.

7. Разработан подход для определения допустимого количества пользователей, обслуживаемых СЭП с заданными характеристиками.

8. На основе разработанной математической модели ПС и полученных исходных данных произведено исследование различных вариантов построения структур СЭП, на базе которого выработаны рекомендации по модернизации СЭП. Работоспособность предложенных рекомендаций подтверждена реальными примерами внедрения.

1. Танненбаум Э.И. Компьютерные сети. — 4-е изд. — СПб.: Питер, 2010.- 992 с.

2. Халсалл Ф. Передача данных, сети компьютеров и взаимосвязь открытых систем. М.: Радио и связь, 1995. - 408 с.

3. Кристеисон Н. Sendmail: настройка и оптимизация. М.: КУДИЦ-Образ, 2004. - 272 с.

4. Smith М. Monitoring Exchange Server 2007 with System Center Operations Manager. Indianapolis: SYBEX, 2009. - 528 c.

5. Гильдебрандт P. Postfix. Подробное руководство / P. Гильдебрандт, П. Кеттер. М.: Символ-Плюс, 2008. - 512 с.

6. Шварц М. Сети ЭВМ. Анализ и проектирование. М.: Радио и связь, 1981.-336 с.

7. Бройдо B.JL Вычислительные системы, сети и телекоммуникации: Учебник для вузов. 2-е изд. СПб: Питер, 2003. - 704с.

8. Руководство по технологиям объединённых сетей, 3-е издание: пер. с англ. М.: Издательский дом «Вильяме», 2002. - 1040 с.

9. Якубайтис Э.А. Локальные информаионно-вычислительные сети. -Рига: Зинате, 1985. 284 с.

10. Архитектура компьютерных систем и сетей / Т.П. Барановская и др.- М.: Финансы и статистика, 2003. 256 с.

11. Компьютерные сети: Учебный курс Microsoft Corporation. М.: Издательский отдел Русская редакция, 2006. - 696 с.

12. Программный комплекс Mail Access Monitor. Режим доступа http://www.redline-software.com/rus/products/mam/.

13. Программный комплекс MailDetective. — Режим доступа http://www.advsoft.ru/en/products/maildetective/.

14. Программный комплекс WireShark. Режим доступа http:// www.wireshark.org.

15. Запись сетевого трафика с помощью сетевого монитора. Режим доступа http://support.microsoft.com/kb/148942.

16. CommView сетевой анализ и мониторинг. - Режим доступа http://www.tamos.ru/products/commview/.

17. Абросимов Л.И. Анализ и проектирование вычислительных сетей: Учебное пособие. М.: Изд-во МЭИ, 2000. - 52 с.

18. Якубайтис Э.А. Открытые информационные сети. М.: Радио и связь, 1991. - 208 с.

19. Климанов В.П. Математическая модель распределения нагрузки в многоканальной вычислительной сети матричного типа / В.П. Климанов // Четырнадцатая всесоюзная школа-семинар по вычислительным сетям. Минск: 1989.-С. 216-220.

20. Вишневский В.М. Теоретические основы проектирования компьютерных сетей. М.: Техносфера, 2003. — 512 с.

21. Клейнрок JI. Вычислительные системы с очередями. М.: Мир, 1979. -600 с.

22. Шварц М. Сети связи: протоколы, моделирование и анализ. В 2-х ч. -М.: Наука, 1992.-272 с.

23. Захаров Г. П. Методы исследования сетей передачи данных. М.: Радио и связь, 1982. 208 с.

24. Абросимов Л.И. Основные положения теории производительности вычислительных сетей // Вестник МЭИ. — М.: Издательский дом МЭИ, 2001. -№ 4. — С.70-75.

25. Климанов В.П. Корпоративные информационно-вычислительные сети. Технологии и модели / В.П. Климанов, М.В. Сутягин. М.: ГОУ ВПО МГТУ «Станкин», 2009. - 244 с.

26. Реет Н. Развертывание Microsoft Exchange Server 2007 / Н. Реет, Д. Реет. М.: Русская Редакция, 2009. - 640 с.

27. Luo S. Realistic internet traffic simulation through mixture modeling and a case study / S. Luo, G. Marin // Winter Simulation Conference. 2005. C. 2408 -2416.

28. Jena K. Modeling and Evaluation of Internet Applications / K. Jena, A. Popescu, A. Nilsson // International Teletraffic Congress ITC18. 2003.

29. Олифер В. Компьютерные сети / В. Олифер, Н. Олифер. СПб.: Питер, 2001.-672 с.

30. Компьютерные сети. Сертификация Network +. Учебный курс: пер. с анг. М.: Издательско-торговый дом «Русская Редакция», 2002. - 657 с.

31. Абросимов Л.И. Определение времени доставки электронного письма / Л.И. Абросимов, С.Г. Калашников // Электронный журнал «Вычислительные сети. Теория и практика». 2007. - №1. - Режим доступа http ://network-j о umal. mpe i. ас. r u.

32. Абросимов Л.И. Методика экспериментального анализа эффективности функционирования корпоративных компьютерных сетей / Л.И. Абросимов, С.Г. Калашников, Д.С. Репин // Вестник МЭИ. М.: Издательский дом МЭИ, 2008. - №3. - С.73-82.

33. Боровиков В.П. STATISTICA статистический анализ и обработка данных в среде Windows / В.П. Боровиков, И.П. Боровиков. - М.: Информационно-издательский дом «Филинъ», 1998. - 608 с.

34. Корн Г. Справочник по математике для научных работников и инженеров / Г. Корн, Т. Корн. М.: Изд-во «наука», 1968. - 832 с.

35. Информационно-Вычислительная Сеть МЭИ (ТУ). Режим доступа http://icc.mpei.ru/documents/00000136.html.

36. Станек У. Microsoft Exchange Server 2007. Справочник администратора. СПб.: БХВ-Петербург, 2008. - 494 с.

37. Gerber В. Mastering Microsoft Exchange Server 2007. Indianapolis: SYBEX, 2007.-816 c.

38. Вентцель E.C. Исследование операций: задачи, принципы, методология. М.: Наука, 1988. - 208 с.

39. Программный комплекс Microsoft Exchange Server Stress and Performance Tool). Режим доступа http://technet.microsoft.com/en-us/library/bb508970.aspx.

40. Таллоч M. Windows Server 2003. Справочник. СПб.: Питер, 2005.752 с.

41. Жёсткий диск Barracuda ST3160815AS. Режим доступа http://www.seagate.com/ww/v/index.jsp?vgnextoid=950b4d4b57cb01 lOVgnVCMlO 0000f5ee0a0aRCRD.

42. Androutsopoulos I. Learning to filter unsolicited commercial e-mail / G. Paliouras, E. Michelakis // Technical Report 2004/2, NCSR "Demokritos". 2004.

43. Bratko A. Spam filtering using character-level markov models: Experiments for the TREC 2005 Spam Track / A. Bratko, B. Filipic // In Proc. 14th Text REtrieval Conference (TREC 2005), Gaithersburg, MD. 2005.

44. Goodman J. Stopping spam / J. Goodman, D. Heckerman, R. Rounthwaite // Scientific American, 292(4): 42-88.-2005.

45. Pampapathi R. A suffix tree approach to anti-spam email filtering / R. Pampapathi, B. Mirkin, M. Levene // Machine Learning, 65(l):309-338. 2006.

46. Моримото P. Microsoft Exchange Server 2007. Полное руководство / P. Моримото, M. Ноэл. М.: Вильяме, 2008. - 1312 с.

47. Kaspersky Security Bulletin 2009. Спам в 2009 году. Режим доступа http://www.securelist.eom/ru/analysis/208050609/KasperskySecurityBulletin200 9Spamv2009godu.

48. Крылов В.В. Теория телетрафика и ее приложения / В.В. Крылов, С.С. Самохвалова. СПб.: БХВ-Петербург, 2005. - 288 с.

49. Калашников С.Г. Режимы работы почтового маршрутизатора МЭИ // Труды международной научно-технической конференции «Информационные средства и технологии». М.: Янус-К, 2006. - Т.2. — С. 187-190.

50. Абросимов Л.И. Разработка модели для анализа производительности системы электронной почты / Л.И. Абросимов, С.Г. Калашников // Трудымеждународной научно-технической конференции «Информационные средства и технологии».-М.: МЭИ, 2007. Т.2. - С. 138-141.

51. Калашников С.Г. Методика оценки производительности почтового сервера // Труды XVII международной научно-технической конференции «Информационные средства и технологии». М.: Издательский дом МЭИ, 2009. - Т.2. - С. 212-216.

52. Калашников С.Г. Анализ характеристик почтового трафика на примере МЭИ (ТУ) // Вестник МЭИ. М: Издательский дом МЭИ, 2010. - №2. -С. 93-100.

53. Charzinski J. Observation in e-mail performance // ITC Specialist Seminar. 2002. - C. 133-142.

54. Hussein A. A new approach to enhance E-mail performance though SMPT protocol / A1 bazar Hussein и д.р. // International Journal of Computer Science and Network Security. 2008. - VOL.8 No.4. - C. 299-303.

55. Standard Performance Evaluation Corporation, Mail Servers. Режим доступа http://www.spec.Org/benchmarks.html#mail.

56. Lee Y. Characterization of Large-Scale SMTP Traffic / Y. Lee, J. Kim // Modeling, Analysis and Simulation of Computers and Telecommunication Systems. MASCOTS. IEEE International Symposium. 2008. - C. 1-10.

57. Bertolotti L. Models of mail server workloads / L. Bertolotti, M. Calzarossa // Performance Evaluation. Amsterdam: Elsevier Science Publishers, 2001.-Vol. 46.-C. 65-76.

58. Ohri R. Measurement-Based E-Mail Traffic Characterization / R. Ohri, E. Chlebus // SPECTS 05, Philadelphia, Pennsylvania, Proc. of International Symposium on Performance Evaluation of Computer and Telecommunication Systems. July 24-28. 2005.

59. A performance model for Domino Mail Server / Y. Liang и др. // International Conference on Computer Science and Software Engineering. — 2008. — C. 473-476.

60. Microsoft Exchange Load Generator. Режим доступа http://technet.microsoft.com/en-us/library/bb508893(EXCHG.80).aspx.

61. Palme J. RFC 2076. Common Internet Message Headers. Stockholm University/KTH, 1997. - Режим доступа http://tools.ietf.org/html/rfc2076.

62. Klyne G. RFC 4021. Registration of Mail and MIME Header Fields / G. Klyne, J. Palme. 2005. - Режим доступа http://tools.ietf.org/html/rfc4021.

63. Бард Й. Нелинейное оценивание параметров. М.: Статистика, 1979. -349 с.

64. Service level agreement. Режим доступа http://en.wikipedia.org/wiki/Servicelevelagreement.

65. Севастьянов Б. Л. Курс теории вероятностей и математической статистики. М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1982. - 256 с.

66. Орлов А.И. Эконометрика. Учебник. М.: Издательство "Экзамен", 2002. - 576 с.

67. Кендалл М. Статистические выводы и связи / М. Кендалл, А. Стыоарт М.: Наука, 1973. - 466 с.