автореферат диссертации по документальной информации, 05.25.05, диссертация на тему:Совершенствование метода оценки производительности компьютерных сетей в корпоративных информационных системах

кандидата технических наук
Мозохин, Александр Евгеньевич
город
Кострома
год
2014
специальность ВАК РФ
05.25.05
Автореферат по документальной информации на тему «Совершенствование метода оценки производительности компьютерных сетей в корпоративных информационных системах»

Автореферат диссертации по теме "Совершенствование метода оценки производительности компьютерных сетей в корпоративных информационных системах"

На правах рукоц^си

МОЗОХИН Александр Евгеньевич

СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ МЕТОДА ОЦЕНКИ ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ КОМПЬЮТЕРНЫХ СЕТЕЙ В КОРПОРАТИВНЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМАХ

Специальность 05.25.05 — «Информационные системы и процессы»

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание учёной степени кандидата технических наук

005556324

4 /Л. 2014

Кострома 2014

005556324

Работа выполнена на кафедре информационных технологий и защиты информации Федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Костромской государственный технологический университет» (ФГБОУ ВПО «КГТУ»).

Научный руководитель: Шведенко Владимир Николаевич,

доктор технических наук, профессор

Официальные оппоненты: Колбанев Михаил Олегович,

доктор технических наук, профессор, ФГБОУ ВПО «Санкт-Петербургский государственный экономический университет», кафедра информационных управляющих систем, заведующий кафедрой

Будько Марина Борисовна,

кандидат технических наук, ФГАОУ ВПО «Санкт-Петербургский национальный исследовательский университет информационных технологий, механики и оптики», кафедра мониторинга и прогнозирования информационных угроз, доцент

Ведущая организация: ФГБУН «Санкт-Петербургский инсти-

тут информатики и автоматизации РАН» (СПИИРАН)

Защита состоится » ф201 ^г. в /^часов¿%?мин. на заседании диссертационного сове^й Д 221.020.02 при Российском научно-техническом центре информации по стандартизации, метрологии и оценке соответствия по адресу: 123995, г. Москва, Гранатный пер., д. 4.

С диссертацией можно ознакомиться в читальном зале Российского научно-технического центра информации по стандартизации, метрологии и оценке соответствия по адресу: г. Москва, Нахимовский проспект, д. 31, корп. 2, с авторефератом и диссертацией дополнительно — на официальном сайте Российского научно-технического центра информации по стандартизации, метрологии и оценке соответствия: ЬйрУ/туш^озйпй.гг^

Автореферат разослан «<^">> 201 ^ г.

Ученый секретарь

диссертационного советаД 222.020.02, кандидат экономическ^^раук

Стреха Анатолий Александрович

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Развитие компьютерных технологий дало импульс к появлению мощных информационных сетей обмена данных на производстве. Архитектура новых производственных сетей изменилась в соответствии с требованиями распределенных приложений. Владельцы современных вычислительных сетей пересматривают стратегию формирования сетей на производстве, а разработчики сетевых программных продуктов вынуждены уделять большое внимание влиянию задержек сети на её производительность.

Задержки в компьютерной сети измеряются сотыми, а иногда тысячными долями секунды. Однако подобные незначительные задержки могут сильно замедлить работу пользователей, когда они повторяются тысячу раз во время каждой сетевой операции. Небольшая разница в скорости, которую вносят различные сетевые устройства (маршрутизаторы, коммутаторы и т.д.), также приводит к серьезным различиям в важных характеристиках работы сети, таких как скорость реакции программного обеспечения и количество пользователей.

В настоящее время перед многими организациями стоит проблема, связанная с внедрением и адаптации в производственной среде сетевого программного обеспечения непрерывного действия. При использовании сети необходимо, чтобы программы и сетевая инфраструктура могли обеспечивать большое количество операций типа «клиент - сервер», в противном случае архитектура сети окажется не предназначенной для распределенных вычислений и система будет работать неэффективно. Для предотвращения подобных ситуаций необходимо проводить своевременный и полномасштабный анализ эффективности работы телекоммуникационных компьютерных систем, в первую очередь программных приложений и компьютерных сетей. Внедрение той или иной информационной системы без тщательного учета свойств сетевого программного обеспечения может привести к неэффективному исполнению проекта, большим временным и финансовым потерям.

Таким образом, задача по разработке новых методов анализа производительности компьютерных сетей корпоративных информационных систем с целью увеличения эффективности выполнения операций распределенного вычисления в сетях является на сегодняшний день актуальной и практически значимой.

Цель диссертационного исследования — разработка методов и программных средств, позволяющих анализировать производительность компьютерных сетей (КС) корпоративной информационной системы (КИС) предприятия для поддержки принятия управленческих решений по созданию, модернизации и

адаптации вычислительных сетей под требования производства. Достижение поставленной цели предусматривает решение следующих задач диссертационного исследования:

- проанализировать существующие методы исследования производительности компьютерных сетей корпоративных информационных систем (КС КИС), определить их «узкие» места;

- разработать информационную модель анализа производительности КС

КИС;

- предложить современный метод анализа производительности КС КИС с применением математических моделей; провести обоснование преимущества метода математического моделирования при исследовании производительности КС КИС;

- разработать и апробировать программный продукт для анализа производительности КС КИС.

Объект исследования - компьютерные сети корпоративной информационной системы.

Предмет исследования - метод оценки производительности телекоммуникационных систем и компьютерных сетей, входящих в КИС.

Общая характеристика методов исследования. В исследовании использовались методы разработки систем управления на основе нейронных сетей с применением теории нечетких множеств, теория баз данных, теория информационных систем, теория систем массового обслуживания (СМО), принципы теории дифференциальных и интегральных исчислений и расчета погрешностей измерений. Информационное обеспечение реализовано в среде разработки «1С: Предприятие 8».

Область исследования. Работа выполнена в соответствии с п. 1,5 и 6 Паспорта специальности 05.25.05 - Информационные системы и процессы.

Практическая значимость работы заключается в следующем:

1) разработана информационная и математическая модель анализа производительности КС КИС;

2) разработано и протестировано программное обеспечение, позволяющее оперативно осуществлять анализ производительности различных КС КИС и проводить их сравнительную оценку с целью выдачи рекомендаций по созданию, модернизации и адаптации вычислительных сетей на предприятии;

3) обосновано математическое представление метода оценки производительности КС КИС, учитывающее производительность системы управления базами данных (СУБД) с точки зрения взаимодействия клиента и сервера по сети.

Научная новизна результатов работы заключается в следующем:

1) производительность КС КИС предприятия предложено рассчитывать

как комплексный показатель, учитывающий надежность сети, загрузку её узлов, а также время отработки процедур взаимодействия с базами данных (загрузки данных) и время на сопровождение данных (процессы ЕТЬ);

2) разработан метод анализа производительности КС КИС, который позволяет учитывать коэффициент загрузки узлов локальной вычислительной сети (ЛВС) для оценки её производительности с учетом потока запросов к серверу баз данных;

3) предложена методика выбора исполнения и оценки вариантов представления КС КИС по показателю производительности при создании и адаптации вычислительных систем на предприятиях.

Апробация результатов работы. Основные положения диссертационной работы докладывались, обсуждались и получили одобрительную оценку на: Международной научно-практической конференции «Системный анализ в проектировании и управлении» (г. Санкт-Петербург, 2008 г.); Международной научно-практической конференции «Перспективное развитие науки, техники и технологий» (г. Курск, 2011 г.); Международной конференции «Автоматизированные, информационные и управляющие системы: от А до Я 2011» (г. Москва, 2011 г.); Международной заочной научно-практической конференции «Научная дискуссия: вопросы физики, математики, информатики» (г. Москва, 2012 г.).

Публикации. По теме диссертации опубликованы 7 печатных работ авторским объемом около 2,0 п.л. (из них три - в соавторстве), в т.ч. 3 статьи (авторский объем - 1,2 п.л.) в изданиях, рекомендованных ВАК Минобрнауки РФ для опубликования основных научных результатов диссертаций на соискание ученых степеней доктора и кандидата наук.

Структура и объем работы. Диссертация изложена на 134 страницах и состоит из введения, четырех глав, заключения, 2-х приложений и списка использованной литературы из 106 наименований.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы диссертационной работы, сформулированы цель и задачи исследования, отражены его научная новизна и практическая значимость.

В первой главе проведен анализ современных тенденций развития телекоммуникационных систем и компьютерных сетей, выявлены причины, вызывающие задержки при работе с распределенными приложениями в сетях, и их влияние на производительность сетей в целом. Из существующего многообразия

программно-аппаратных компонентов, входящих в вычислительную сеть, выделены основные объекты исследования: компьютер, сетевой канал связи, активное сетевое оборудование, программный продукт.

В диссертации проанализированы современные подходы к исследованию телеком мутационных систем и компьютерных сетей. В работах академиков Велихова Е.П и Кузнецова H.A. вопросы разработки инженерных методов анализа и синтеза информационных систем являются важнейшим индикатором качества проектирования и функционирования КС КИС. Возросшие стоимости на проектирование и анализ информационных систем повышают требования к качеству проектных решений, в особенности к точности определения пропускных способностей каналов, времени задержки пакетов, объёмов памяти буферов и др. Существующие подходы к оценке важнейших конструктивных показателей подробно освещены в монографиях таких авторов, как Вишневский В.М., Гнеденко Б.А., Цыбаков Б.С., Майоров С.А. и др. Их работы посвящены моделированию КС как систем состоящих из совокупности ресурсов, пользование которыми осуществляется в порядке очереди в соответствии с заданной дисциплиной. Однако вопрос, связанный с получением комплексного показателя производительности КС КИС и проведения сравнительной оценки вариантов её реализации требует более существенной проработки, подробного анализа и синтеза производительности программно-аппаратных компонентов исследуемой КИС. Данный момент проработан незначительно, а потому требует проведения полномасштабной оценки возможных вариантов исполнения КИС, эксплуатируемых и внедряемых в производстве, с целью обобщения данных об их производительности и составления единого показателя качества функционирования КС КИС. Существующие недостатки в работе функционирующих на предприятиях вычислительных сетей с распределенным вычислением в большинстве своем предсказуемы и могут быть определены путем анализа производительности сети и её программно-аппаратных компонентов.

В работе проведен сравнительный анализ программных продуктов по контролю производительности КС КИС представленных на рынке, при этом показано, что основным недостатком существующих анализаторов производительности КС КИС является отсутствие универсальной системы, способной, используя специализированные методы анализа производительности КС (математические, физические), анализировать производительность работы вычислительных комплексов с учетом входящих в них программно-аппаратных модулей обработки, хранения и передачи информации.

Известно, что задача анализа производительности КС КИС заключается в том, чтобы при заданных параметрах функционирования сети и СУБД оценить

показатели их производительности. К таким показателям могут относится пропускная способность каналов связи, интенсивность потока транзакций в СУБД, объем базы данных и т.д. При анализе производительности сети важно учитывать фактор случайности многих процессов, от которых зависит производительность КС КИС. Например, к таким процессам относятся моменты поступления в КС запросов от пользователей, объемы обрабатываемых данных, последовательность операций обработки информации и тому подобное.

Во второй главе осуществлена разработка информационной модели для расчета производительности КС КИС.

В качестве объекта исследования выделяются два основных компонента вычислительной системы с распределенными сетевыми функциями—компьютер и сеть передачи данных. В работе приводится описание выбранных объектов исследования, осуществлен анализ их характеристик в зависимости от назначения, архитектуры, размеров и функциональных возможностей. Учитывая характеристики и свойства компонентов вычислительного комплекса (компьютер) и линий связи (сеть передачи данных), их можно использовать в качестве параметров функциональной модели компонентов. В качестве основных характеристик компьютера были обозначены переменные: частота процессора I, разрядность шины г, объем ОЗУ У0, объем ПЗУ Ур, скорость обмена данными Б:

Кошр = к(г,У0,Ур,Б) (1)

Функциональная зависимость компьютерной сети будет включать в себя, помимо переменных, некоторые функциональные параметры, такие, как показатель охват территории О, который включает в себя не только длину Ь от серверной станции до клиентской, но и общую длину сетевых линий Бь- В качестве переменных будем использовать скорость передачи информации Бь актуальность А, тип сетевой технологии Т, надежность №

\УеЬ = 1 (0(Ь,Бь), Бг, А, Т, Ы) (2)

В работе предложено представить модель производственной информационной системы в виде набора исследуемых объектов. В этом случае исследуемая область представляет собой локально-глобальную сеть с некоторым множеством компьютеров, серверов и линий связи (глобальных и локальных). В общем виде модель распределенной компьютерной сети представлена на рисунке 1.

В предложенной модели КС основным узлом обработки информации является сервер, он же является основным источником и приемником сетевых транзакций, как и коммуникационное оборудование. Условно сетевую нагрузку (трафик) предоставляют все узлы КС. Рабочая станция выполняет роль потребителя сетевых транзакций сервера.

Рисунок 1 - Модель исследуемой распределенной компьютерной сети

Задачи КС - обеспечить связь серверов и рабочих станций. При сложной ! организации КС данная задача решается с помощью магистральной сети передачи данных, основными узлами которой являются маршрутизаторы, коммутаторы и концентраторы. Узлы магистральной сети передачи данных (МСПД) должны располагаться максимально удобно с точки зрения подключения к ним пользователей. Вариантов реализации каналов МСПД достаточно много - это телефонные сети, радиоканалы, спутниковые, оптоволоконные, коаксиальные и прочие каналы связи.

Таким образом, модель исследуемой области представляет собой совокупность программно-аппаратных средств передачи информации по линиям связи в различно организованных топологических сетях, использующих периферийное оборудования и компьютерные комплексы. Совокупность характеристик объектов информационной сети являются комплексными показателями для расчета производительности КС КИС.

В третьей главе осуществлена разработка метода анализа производительности КС КИС с использованием аппарата математического моделирования и теории нечетких множеств.

Проведенный анализ современных методов исследования производительности КС КИС указывает на объективные преимущества использования метода математического моделирования. Подобный метод при проектировании и анализе производительности КС КИС, а также при реинжиниринге вычислительной системы позволяет оценить пропускную способность сети и ее компонентов,

определить «узкие места» в структуре вычислительной системы, сравнить различные варианты её организации, оценить требуемое количество и производительность серверов в сети, сравнить различные варианты модернизации.

Для анализа производительности КС КИС используются, в основном, такие математические модели, как системы массового обслуживания (СМО). Так как основная работа в системе ведется с данными, хранимыми в БД, то задача измерения производительности системы управления распределенными базами данных (СУРБД) рассматривалась с точки зрения взаимодействия клиента и сервера.

Разработанная методика анализа качественных характеристик вычислительной сети рассматривает исследуемую сеть как сеть с разнородным трафиком. Осуществляется условное разбиение сетей на узлы и разложение неоднородного потока транзакций на однотипные потоки заявок. Для анализа подобной декомпозиции модели на текущий момент нет однозначных методов, но установлено, что случайный процесс чаще всего характеризуется его математическим ожиданием, дисперсией и функцией ковариаций, что и необходимо учитывать для того, чтобы получить необходимые результаты расчетов.

Для реализации данного подхода на практике была рассмотрена структура отдельного узла сетевой модели, представленного на рисунке 2.

сети

Рисунок 2- Структура / - й системы массового обслуживания сети (А - точка композиции потоков, В - точка декомпозиции потоков)

По результатам экспериментов на тестовой информационной сети было установлено, что интенсивность поступления транзакций варьируется в зависимости от режимов функционирования сети. В определенные периоды времени интенсивность обслуживания сообщений повышается, а в другие периоды - по-

нижается. В результате для расчетов производительности информационных сетей был включен экспериментально полученный коэффициент загрузки узлов КИС, который определяется по формуле:

X - интенсивность транзакций, ц — пропускная спопобность канала связи. Интенсивность транзакций можно определить по формуле:

где: N - объем передаваемых данных (Byte), Т - временной интервал замера (в нашем случае 60 секунд).

При расчете критериев оценки производительности мощных систем обычно используют такие показатели как средняя задержка в сети, стоимость сети, надежность компонентов сети и т.д. Также возможен подход, использующий различные комбинации перечисленных параметров (например, произведение стоимости и средней задержки в сети). При анализе производительности КС КИС предложено использовать комплексный подход к расчету и оценке её показателей качества путем выделения наиболее критичных параметров КС КИС, влияющих на время задержки распределенных вычислений в сети. В качестве важнейших показателей производительности КС КИС предложено использовать: надежность сети и её компонентов; загрузку узлов сети; производительность СУРБД с точки зрения взаимодействия клиента и сервера по сети. В диссертации проанализировано влияние каждого из параметров на производительность типовых топологий КС КИС.

В работе предложен метод расчета показателя производительности КС КИС как комплексного показателя надежности сети, степени загрузки её узлов и производительность СУРБД. Формула для расчета комплексного показателя производительности КС КИС состоит из трех групп множителей: надежность, производительность СУРБД и ЛВС:

(3)

(4)

Qdef Pdef -*-

. О Р

JQR 1 + Tdm + TQR2 + Tload.

^ _j

Knet (5)

или

PIS = Krel • Kdb ■ Knet

(6)

где:

Krei (от reliability - надежность) - коэффициент надежности КИС; в качестве исходных данные для расчета: Pdef- объем ОЗУ сервера БД; Р - объем исследуемой БД; Qdes- заявленная пропускная способность; Q - средняя скорость передачи данных от узла к серверу;

Kbd - коэффициент производительности СУРБД (задержка исполнения запроса к серверу БД), в качестве исходных данных для расчета: Tqri - время на выполнение запросов первой серии; Tqm - время на выполнение запросов второй серии; Tdm - время на выполнение операций по сопровождению данных; Tboad -время на тестирование загрузки базы данных;

Кп«-коэффициент производительности сети (загрузка сети), в качестве исходных данных для расчета: k-степень загрузки узлов КС КИС.

Полученная формула расчета показателя производительности позволяет упростить оценку качества работы КС КИС до трех групп параметров. Полученный комплексный показатель производительности КС КИС необходим для поддержки выбора рациональной конфигурации КС КИС при разработке, модернизации и адаптации современных сетей с распределенным вычислением:

PIS - F [Krel, Kdb, Knet] (7)

Методику оценки производительности КС КИС, целью которой является расчет итогового показателя производительности PIS (Performance indicator system) и сравнение результата с таблицей экспериментальных показателей производительности КС, можно представить в виде схемы изображенной на рисунке 3.

Измерение исходных величин (времени задержки сети, обработки запросов для БД) _

Расчет параметров КИС (надежность, производительность БД и ЛВО

Оценка производительности КИС

(нейронная сеть с нечеткими множествами)

СППР (система поддержки принятия решения по состоянию КИС и её модернизации)

Рисунок 3 - Схема методики оценки производительности КС КИС

В ходе работы было проанализировано более 100 различных КС КИС, отличающихся топологией, аппаратными компонентами, интеграционными решениями фирм производителей, используемыми СУБД. Проведенные эксперименты подтвердили высокую достоверность оценки качественных свойств КС КИС и необходимую точность расчетов производительности для практического их применения. Достоверность расчетов подтверждается точностью измерения

базовых величин (времени задержки в сети на исполнение запросов, интенсивности запросов и интенсивности ответов на запросы и т.д.). Достоверность оценки подтверждена актами внедрения (апробации) системы оценки производительности КС КИС крупных предприятий, работающих с распределенными вычислениями.

В четвертой главе обоснованы и охарактеризованы этапы разработки программного обеспечения для оценки производительности КС КИС, а также проведено тестирование-предложенного метода оценки производительности КС КИС на предприятиях с развитой вычислительной сетью.

В работе предложен алгоритм разработки программного продукта «Анализатор производительности КС КИС» на платформе «1С: Предприятие 8», позволяющий оперативно производить расчет и оценку производительности КС КИС с целью выдачи рекомендаций по её улучшению.

Среда разработки «1С: Предприятие 8» позволяет в полной мере реализовать программный продукт по анализу производительности, в которой интегрированы средства моделирования, разработки и развертывания приложений, что, в свою очередь, позволило создать информационно-аналитические модули, предназначенные как для расчета показателей производительности КИС, так и для сравнительной оценки её производительности.

Разработанный программный продукт состоит из четырех модулей:

- модуль измерения базовых величин;

- модуль расчета основных параметров производительности КС КИС;

- модуль оценки производительности КС КИС в гибридной нейронной сети с нечеткой логикой;

- модуль поддержки принятия решения по результатам анализа состояния КС КИС.

В качестве исходных данных для «Анализатора производительности КС КИС» выделяют следующие массивы показателей:

- временной интервал дампа ЛВС (мсек);

- объем передаваемых данных в сети (Мб);

- заявленная пропускная способность канала связи (Мбит/сек);

- фактическая пропускная способность канала связи (Мбит/сек);

- интенсивность передачи данных (Мбит/сек);

- время получения запроса СУРБД;

- время обработки запроса СУРБД;

- время сопровождения запроса СУРБД;

- время отклика СУРБД на запрос;

- объем БД и объем ОЗУ, выделенной для БД.

Загрузив исходные данные в программу для оценки производительности КС КИС, происходит запуск модуля расчета промежуточных показателей. В табличной части документа, генерируемого модулем расчета, также имеется возможность сравнить производительность данной конфигурации с имеющимися в аналитической системе конфигурациями КС КИС. Все расчеты хранятся в базе данных и имеется возможность сравнивать производительность системы в разные промежутки времени. В итоговом отчете приводится информация о рассчитанных качественных показателях исследуемой информационной системы и делается промежуточный вывод о состоянии КС КИС с перечислением критичных моментов в работе системы.

В модуле оценки полученные значения рассчитанных параметров производительности КС КИС сопоставляются с известной таблицей нечетких множеств по параметрам надежности КС, производительности СУРБД и ЛВС. Сопоставляя полученные расчетные данные с базой аналитических данных по возможным конфигурациям (параметрам) КС КИС, осуществляется идентификация места исследуемой КС КИС в системе градаций по показателю производительности. Аналитическая база знаний о характеристиках различных КС КИС получена на практике путем анализа большого числа КС КИС, имеющих разную организационно-аппаратную и программную конфигурацию.

Визуально порядок оценки производительности КИС при помощи гибридной нейронной сети представлен на рисунке 4.

КМ=0.199

Кае1=115

1

1—т—

1 -

.1

1 / ч

1 / V

1 / ч

1 * ч

1 / V

1 / \

1 / X

\ / \

1 / ■V

-

.

1 1 1-

С

£

, с

г

с

0.05

0.35

Я,

~п

: ■:-.

3

я

аи

Ш

эз

Кге£=35.4

130

ш

■ 'у 1

68

Р1Б=697

0.1

10000

Рисунок 4 - Оценка производительности исследуемой КС КИС в гибридной сети с нечеткой логикой

Принадлежность исследуемой КС КИС к одной из 3 категорий и 27 групп по показателю производительности, а также полученный диапазон возможных значений PIS для исследуемой КС позволяют сделать вывод о запасе надежности (устойчивости системы) в данный момент времени и дать рекомендации о возможных вариантах улучшения показателя производительности. Рекомендации включают в себя необходимый рациональный порядок обновления аппаратно-программных компонентов КИС для выхода на наилучший уровень производительности в своем классе.

Отчет анализатора производительности КС КИС носит рекомендательной характер. В каждом конкретном случае решение об обновлении компонентов или реконфигурировании самой сети принимается владельцем КИС исходя из целей и потребностей производства, а также путем предварительных консультаций с опытными специалистами в области информационных технологий.

В работе произведен анализ производительности КС КИС крупных предприятий Костромской области - мебельной фабрики «Ваш день» и сети магазинов «Дом еды». В соответствии с разработанной методикой оценки производительности КИС выявлены «узкие места» сети, влияющие на её надежность, предложены рекомендации по замене модулей коммутации на узлах связи, а также по обновлению версии СУРБД на серверах БД. Принципиальная схема КИС сети магазинов «Дом еды» г. Кострома представлена на рисунке 5.

Разработанный программный продукт высоко оценен по итогам тестирования производительности КС КИС на СУБД «Cobra ++», произведенного совместно с компанией ЗАО «РЕГУЛ» в рамках проекта Сколково «Научные разработки СУБД по технологии «СоЬга++».

Экономический эффект от использования «Анализатора производительности КС КИС» по оценке ЗАО «РЕГУЛ» может достигать 250 тысяч рублей за счет экономии при оптимизации технических и программных средств КИС.

ОБЩИЕ ВЫВОДЫ ПО РАБОТЕ

1. Проанализированы существующие методы исследования производительности КС КИС, обосновано преимущество метода математического моделирования для оценки КС КИС.

2. Разработана информационная и математическая модель анализа производительности КС КИС.

3. В качестве важнейших показателей производительности КС КИС, работающими с распределенными вычислениями, следует считать: надежность сети и её компонентов; загрузка узлов сети; производительность СУРБД с точки зрения взаимодействия клиента и сервера по сети. В работе проанализировано влияние каждого из параметров на производительность типовых топологий КС КИС.

Рисунок 5 - Принципиальная схема КИС сети магазинов «Дом еды», г. Кострома

4. Предложен метод расчета показателя производительности КС КИС как комплексного показателя надежности сети, степени загрузки её узлов и производительности СУРБД серверов.

5. Разработана методика оценки производительности КС КИС на основе нейронной сети на нечеткой логике, позволяющая по комплексному показателю производительности КС КИС дать рекомендации по её модернизации.

6. Разработан программный продукт «Анализатор производительности КС КИС» на платформе «1С: Предприятие 8», позволяющий оперативно производить расчет и оценку производительности КС КИС, с целью выдачи рекомендаций по её улучшению.

ОПУБЛИКОВАННЫЕ РАБОТЫ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

Статьи в изданиях из перечня ВАК

1. Мозохин, А.Е. Учет коэффициента загрузки узлов локальных вычислительной сетей для анализа производительности корпоративных информационных систем: Научтехлитиздат [Текст] // Научно-технический и производственный журнал «Промышленные АСУ и контроллеры», 2011. - № 6. - С. 65-67 (0,42 п.л.).

2. Мозохин, А.Е. Оценка производительности информационных систем при работе с хранилищами данных [Текст] / А.Е. Мозохин, И.Е. Сахаров // Научно-технический вестник Поволжья. - Казань - 2012. - № 6. - С. 366-369 (0,5 пл.).

3. Мозохин, А.Е. Моделирование задержки передачи пакетов данных в локальной вычислительной сети: Научтехлитиздат [Текст] // Научно-технический и производственный журнал «Промышленные АСУ и контроллеры», 2012. - № 6. - С. 62-66 (0,5 п.л.).

Статьи в журналах и сборниках научных трудов

4. Мозохин, А.Е. Система синхронизации данных в среде COBRA++ [Текст] / P.A. Набатов, А.Е. Мозохин // Материалы XII-ой Международной научно-практической конференции «Системный анализ в проектировании и управлении». -Ч. 3. - СПб., 2008. - С. 25-27 (0,25 п.л.).

5. Мозохин, А.Е. Учет влияния коэффициента загрузки узлов локальной вычислительной сети при работе с распределенными базами данных в корпоративных информационных системах [Текст] // Материалы Международной научно-практической конференции «Перспективное развитие науки, техники и технологий». Курск, Юго-Зап. гос. ун-т. - 2011. - С. 172-174 (0,23 п.л.).

6. Мозохин, А.Е Оценка производительности хранилищ данных [Электронный ресурс] / А.Е. Мозохин, И.Е. Сахаров // Информационно-экономические аспекты стандартизации и технического регулирования. - 2012. - № 6; URL: http://iea.gostinfo.ru/magazme_2012_06(10).html (дата обращения: 25.09.2014 г.) (0,4 пл.).

7. Мозохин, А.Е. Математическая модель анализа производительности информационных систем и баз данных с учетом коэффициента масштабируемости [Текст] // Материалы V Международной заочной научно-практической конференции «Научная дискуссия: вопросы физики, математики, информатики». - М.: Международный центр науки и образования, 2012. - С. 113-116 (0,27 п.л.).

Подписано в печать 14.11.2014. Формат бумаги 60x84 1/16. Печать трафаретная. Печ. л. 1,0. Заказ 512. Тираж 100 экз. РИО КГТУ. Кострома, ул. Дзержинского, 17.