автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.11, диссертация на тему:Создание алгоритмов маршрутизации в динамических компьютерных сетях с использованием неполных данных

МЕТОДЫ МАРШРУТИЗАЦИИ В КОМПЬЮТЕРНЫХ

СЕТЯХ U

1.1 Классификация методов маршрутизации.

1.1.1 Основные принципы маршрутизации.

1.1.2 Статические алгоритмы.

1.1.3 Динамические алгоритмы.

1.2 Глобальная и локальная оптимизация.

1.2.1 Алгоритмы на основе SPF.

1.2.2 Локальная оптимизация.

1.3 Выводы.

ИСТОЧНИКИ ОШИБОК И МЕТОДЫ ИХ УСТРАНЕНИЯ В

СИСТЕМАХ ПЕРЕДАЧИ ДАННЫХ

2.1 Виды неопределенностей в системах передачи данных

2.2 Методы устранения неопределенности

2.3 Использование локальной оптимизации.

2.4 Уменьшение сложности системы.

МАРШРУТИЗАЦИЯ В УСЛОВИЯХ НЕПОЛНЫХ ДАННЫХ

3.1 Модель динамической компьютерной сети.

3.1.1 Маршрутизация в сети с постоянной структурой

3.1.2 Маршрутизация в сети с динамической структурой

3.1.3 Область эффективной маршрутизации

3.1.4 Маршрутные записи.

3.1.5 Факторы, влияющие на выбор маршрутов

3.1.6 Учет загрузки сетевых компонентов.

3.1.7 Оценка динамики R(vi).

3.1.8. Формирование внешних маршрутных записей

3.1.9 Оценка эффективности маршрутизатора.

3.1.10 Локальный выбор маршрутов.

3.2 Алгоритмы маршрутизации в условиях неполных данных

3.2.1 Функционирование маршрутизаторов.

3.2.2 Построение R(vi)

3.2.3 Проверка состояния R(vi).

3.2.4 Обновление при отказе.

3.2.5 Синхронизация времени

3.2.6 Обновление внешних маршрутных данных.

3.2.7 Подготовка к сбросу.

3.2.8 Процедура передачи данных.

3.2.9 Объем служебного трафика

3.3 Выводы.

4 КАЧЕСТВО МАРШРУТОВ И ОБЪЕМ СЛУЖЕБНОГО

ТРАФИКА

4.1 Задача оценки качества маршрутов.

4.1.1 Функция качества маршрутов.

• 4.1.2 Область значений Ri

4.1.3 Выбор параметров Ri.

4.2 Объем служебного трафика.

4.2.1 Объем служебного трафика при лавинной адресации

4.2.2 Объем служебного трафика при маршрутизации с использованием неполных данных.

4.2.3 Сравнение объемов служебного трафика при различных методах маршрутизации

4.3 Снижение качества путей при отказах.

4 4.3.1 Выбор маршрутов.

4.3.2 Распространение обновлений.

4.3.3 Область эффективной маршрутизации как передающий элемент.

4.4 Выводы.

5 МОДЕЛИРОВАНИЕ И СРАВНЕНИЕ АЛГОРИТМОВ

5.1 Выбор имитационной модели.

5.1.1 Структура имитационной модели

5.1.2 Выбор оцениваемых параметров.

5.2 Моделирование алгоритмов маршрутизации.

5.2.1 Сеть с постоянными характеристиками.

5.2.2 Динамическая сеть с отказами.

5.2.3 Объем служебного трафика и размеры ОЭМ

5.2.4 Оценка качества путей.

5.3 Выводы.

Современные корпоративные вычислительные сети (КВС) вышли на качественно новый уровень своего развития. Для него характерно резкое возрастание количества взаимодействующих узлов, интенсивность обмена данными, активное использование мультимедиа-технологий в производственном процессе, повышенные требования к оперативности доставки информации. Сильная территориальная разобщенность таких сетей с одной стороны, и динамический характер параметров сетевых компонентов и топологии с другой, подразумевает создание и использование качественно новых подходов к управлению передачей данных.

Одной из важнейших проблем, требующих решения, является создание эффективных алгоритмов маршрутизации, обеспечивающих поиск необходимых маршрутов с учетом динамики функционирования КВС. Исторически сложившийся подход к решению данной проблемы основан на алгоритмах, созданных для выбора оптимальных путей в графах с фиксированной структурой, т. е. динамическая топология сети не является исходным положением, а каждый случай ее изменения рассматривается как смена режима функционирования. В настоящее время создано множество алгоритмов в которые изначально заложены механизмы обрабатывающие изменения топологии и нагрузки, однако их эффективность сильно зависит от размеров сетей. Рост числа узлов и связей влечет скачкообразное возрастание времени обработки запросов и увеличение интенсивности служебного трафика, связанные с реконфигурацией параметров.

По заявлениям ведущих аналитиков [59] сложность работы маршрутизатора во многом обусловлена программным обеспечением. Это крайне сложный компонент, и заранее указать на все возможные ошибки нельзя. Кроме этого, успехи в плане надежности современного оборудования тоже не обнадеживают: на основе современной технологии невозможно создать настолько надежные решения, чтобы можно было гарантировать, что они никогда не выйдут из строя.

Природа маршрутизации в компьютерных сетях такова, что, с одной стороны, маршрутизаторам приходится использовать ненадежные каналы связи для передачи служебной информации, что определяет потенциальную возможность ее искажения или потерю в процессе передачи, а с другой - скорость ее передачи не удовлетворяет требованиям оперативности, что приводит к возникновению неверных маршрутов. Каждый маршрутизатор должен поддерживать адекватность своих таблиц текущей топологии сети. Точность отображения маршрутов является ключевым фактором в его способности осуществлять пересылку полезных пользовательских данных.

Еще одним фактором, определяющим необходимость пересмотра современных методов маршрутизации является, активно обсуждаемая [18,19] проблема чрезмерного возрастания объема маршрутных таблиц протоколов внешних шлюзов. Дж. Хьюстоном (G. Huston) в [18] сделан анализ на основании которого можно сделать вывод об экпонен-циальной зависимости роста числа записей в таблицах BGP от времени. Эта тенденция несколько приостановлена использованием бесклассовой междоменной маршрутизации (CIDR), однако это не является принципиальным решением проблемы - рост маршрутных таблиц протоколов группы EGP будет продолжаться.

Существующие на данный момент реализации алгоритмов маршрутизации, созданные за рубежом, носят коммерческий характер и не предусматривают стороннего участия в их развитии. Это ограничивает их использование и адаптацию к конкретным задачам. В частности, эти ограничения играют роль при построении и эксплуатации различного рода корпоративных сетей военного назначения, к которым предъявляются повышенные требования к устойчивости, защищенности и надежности. В силу указанных причин является актуальным создание и реализация новых подходов к решению проблемы маршрутизации.

Целью диссертационной работы является повышение эффективности маршрутизации и управление качеством маршрутов в корпоративных вычислительных сетях с динамической структурой.

Задачи исследований. Для достижения сформулированной цели в диссертационной работе поставлены и решены следующие задачи:

1. Анализ существующих методов маршрутизации и подходов к представлению маршрутной информации в компьютерных сетях. Анализ влияния фактора ошибок различного рода в системах передачи данных на конечный результат и условий его возникновения. Поиск способов уменьшения сложности системы и увеличения точности исходных данных при принятии решений.

2. Разработка модели компютерной сети с динамической структурой и подхода к представлению маршрутной информации.

3. Создание алгоритма маршутизации на основе разработанной модели компьютерной сети с динамической структурой, анализ его свойств. Выработка рекомендаций по выбору параметров алгоритма.

4. Проведение имитационного моделирования для проверки характеристик алгоритма и получения его количественной и качественной оценок.

Основное содержание диссертационной работы, посвященное описанию решения поставленных задач, изложено в пяти главах. По теме диссертации опубликовано 18 печатных работ.

В первой главе сделан обзор основных подходов к маршрутизации в компьютерных сетях различного уровня, рассмотрены современные методы и протоколы. Предложена классификация существующих алгоритмов и проведен их анализ. Основное внимание в первой главе уделено обсуждению возникающих проблем: образованию маршрутных петель, росту объемов служебной информации, возрастанию вычислительной сложности при увеличении числа элементов сети. Приводятся статистические сведения о функционировании различных сетей, на основании которых делаются выводы о факторах, влияющих на эффективность применяемых в настоящее время алгоритмов маршрутизации, предлагаются направления их дальнейшего развития.

Вторая глава посвящена анализу возникновения фактора ошибок в сложных системах передачи данных. Выявляются основные виды неопределенностей, которые возникают при управлении такими системами. Анализируется влияние различных типов ошибок на конечный результат. Указываются достоинства и недостатки существующих методов их устранения. Рассматривается вопрос о соотношении сложности системы и объема необходимой информации для формализации ее модели; делается предположение о том, что возможно уменьшение сложности системы за счет исключения малозначительных для принятия решения параметров и применения локальной оптимизации.

В третьей главе описана, предлагаемая автором, модель компьютерной сети с динамической структурой на основе выделения областей эффективной маршрутизации; предложен подход к представлению маршрутной информации; введено понятие маршрутизации с использованием неполных данных; предлагается алгоритм маршрутизации на основе предложенной модели. Основное внимание уделено вопросам конкретной реализации предложенных идей. Рассматриваются характерные для маршрутизаторов состояния, излагается общая схема алгоритма; отдельно рассматриваются основные процедуры алгоритма маршрутизации с использованием неполных данных: построение области эффективной маршрутизации, проверка ее состояния, процедуры обновления о внутренних и внешних маршрутах, плановое выбывание маршрутизаторов из распределенной процедуры построения маршрутов; рассматривается алгоритм передачи трафика.

В четвертой главе рассматриваются различные характеристики алгоритма с использованием неполных данных, производится сравнение с оптимальными идеализированными алгоритмами и алгоритмами, использующими лавинную адресацию при передаче обновлений. Основное внимание уделено математической постановке задачи с ограничениями. Вводится и развивается понятие качества маршрутов в сети с маршрутизацией на неполных данных, выводится обобщенный критерий качества. Производится анализ ограничений при различных топологиях графов сети, определяется наихудший представитель. На основе анализа поставленной задачи делаются рекомендации по выбору значения Ri в различных условиях. Анализируются общие объемы служебного трафика и приводится практический пример расчета. В заключение, рассматриваются вопросы распространения информации при использовании предложенного алгоритма маршрутизации с целью обозначения путей для дальнейших исследований. В частности, предлагается подход к анализу функционирования областей эффективной маршрутизации как к передающим элементам с изменяемой пропускной способностью.

В пятой главе описываются численные эксперименты для получения характеристик алгоритма маршрутизации на неполных данных. Обосновывается выбор имитационных моделей и средств для моделирования. Производится сравнение некоторых важных свойств построенного алгоритма с аналогичными свойста алгоритма на основе SPF. Описаны основные задачи и цель моделирования. Описан численный эксперимент. Опытным путем получены параметры функционирования алгоритма на узлах сети. На основе полученных данных сделаны выводы об их согласованности с теоретическими положениями, приведенным в четвертой главе. Определяется область использования разработанного алгоритма.

В процессе работы над диссертацией, автор принимал участие в создании методической базы, для обеспечения учебного процесса по специальности 220400 [40,65,82,91-93,111]. Разработанные программные средства и методические материалы внедрены в учебный процесс и используются при проведении лаборторных работ по дисциплинам "Сети и телекоммуникации", "Сети ЭВМ", "Сетевые технологии" для студентов специальностей 220400 "Программное обеспечение вычислительной техники и автоматизированных систем", 010200 "Прикладная математика" в СПбГЭТУ.

1. МЕТОДЫ МАРШРУТИЗАЦИИ В КОМПЬЮТЕРНЫХ

СЕТЯХ

В данной главе рассматриваются основные принципы маршрутизации, используемые в настоящее время для передачи информации в корпоративных сетях, производится их сравнительный анализ. Выявляются недостатки, используемых методов маршрутизации, а также предлагаются способы устранения этих недостатков.

1.3. Выводы

В настоящий момент существующие алгоритмы маршрутизации, основы которых были заложены в начале 80-х годов XX века, испытывают серьезные затруднения связанные с принципиальными изменениями режимов работы современных вычислительных сетей, наблюдающихся в последнее десятилетие.

В современных корпоративных вычислительных сетях, по сравнению с той ситуацией, которая имела место несколько лет назад, резко возросло количество активного сетевого оборудования: серверов, маршрутизаторов, конечных узлов. Базовый алгоритм маршрутизации внутри автономных систем OSPF, который предполагает синхронизацию всех топологических данных на каждом узле, имеет тенденцию к резкому увеличению служебного трафика при росте количества узлов в АС. Территориальная распределенность корпоративных сетей (вплоть до трансконтинентальной структуры) тоже оказывает отрицательное воздействие на эффективность функционирующих алгоритмов. Это выражается в возрастании времени сходимости алгоритма для участков, которые территориально разобщены. Вызванное этим неравномерное время доступа для различных участков корпоративных сетей вызывает общие задержки маршрутизации. Еще одним фактором, имеющим большое значение для построения алгоритмов маршрутизации, является динамика топологии сетей. В то время, когда был создан алгоритм SPF, топологические изменения сети рассматривались скорее как нештатная ситуация, чем как нормальное изменение в структуре функционирующей системы.

Предложено множество подходов к исправлению недостатков существующих алгоритмов маршрутизации. Так методы маршрутизации для сетей обладающих, принципиальной динамикой (например, мобильные и Ad Нос сети), выделились в отдельный класс мобильных алгоритмов маршрутизации.

Для снижения сложности, вызываемой большим количеством узлов, предложено использовать деление автономных систем на области маршрутизации, однако, этот подход не является принципиальным решением проблемы увеличения сложности и ресурсоемкости для пропускной способности, так как все выделяемые области должны иметь соединение с магистральной, администрирование которой крайне затруднено.

Характерной особенностью крупных корпоративных сетей является снижение эффективности алгоритмов, построенных по принципу LSA. Прежде всего это связывают с принципиальной невозможностью адекватного оценивания состояния каналов связи, удаленных от маршрутизатора, выполняющего оптимизирующую процедуру. Для решения этой проблемы предлагается масса методик, суть которых сводится к особому выбору весовой функции протокола OSPF. Этот подход носит исключительно частный характер и может применяться только для конкретных сетей. Более того, реализация этих методик требует квалифицированного участия специалистов, что не позволяет снизить затраты на администрирование путем введения автоматизированных или автоматических подходов к выбору весовых функций.

Необходимы качественно новые подходы учитывающие динамизм структуры маршрутизируемой сети, невозможность контролировать состояние удаленных каналов связи и активного сетевого оборудования, которые позволяли бы, с одной стороны обеспечивать выполнение эффективных процедур оптимизации трафика, а с другой - не имели принципиальной зависимости от размеров сети.

1. В первой части главы перечисляются основные виды неопределенностей, которые возникают при управлении сложными техническими системами и системами передачи данных. Анализируется их влияние на решение задач управления.

2. Виды неопределенностей в системах передачи данных

3. Одним из факторов, усложняющим применение детерминированных моделей является наличие неопределенности параметров. Выделяют следующие виды неопределенности 39.:

4. Методы устранения неопределенности

5. Использование локальной оптимизации

6. Уменьшение сложности системы

7. Компьютерные сети являются сложными системами передачи данных. Отсутствие специальных каналов связи для передачи служебной информации предъявляет повышенные требования к устойчивости функционирования.

8. МАРШРУТИЗАЦИЯ В УСЛОВИЯХ НЕПОЛНЫХ1. ДАННЫХ

9. Модель динамической компьютерной сети

10. Для сети с постоянной топологией и нагрузкой на каналы связи, основываясь на формулировках приведенных в 1.1.2.2, можно записать задачу маршрутизации в общем виде с учетом снижения производительности каналов связи при увеличении нагрузки.

11. D(s:t): если v = t, v:s,teV (3.4) 0, в остальных случаях.

12. В приведенной формулировке задача решается алгоритмом SPF, причем основное внимание исследователей сосредоточено на выборе величин E,j, £? и обосновании этого выбора.31.2. Маршрутизация в сети с динамической структурой

13. У Сбор информации — вся сет1 Построение пути — вся сеть Зона «доверия» — вся сеть \ Сл. Трафик — максимален

14. Сбор информации — вся сетьв) Область эффективной маршрутизации Сбор информации — ограничен R Построение пути — R Зона «доверия» — R Сл. Трафик — ограничен

15. Рассмотрим компьютерную сеть, топология которой описывается графом G(t) — {V,E}, причем множество вершин V соответствует множеству узлов сети, а множество дуг Е симметричным каналам связи, и зафиксируем ее в момент времени to.

16. Будем называть G(vi,R) ^-окрестностью, или областью эффективной маршрутизации (ОЭМ) узла Vi и обозначим ее как R(vj).

17. Область эффективной маршрутизации, определенная для каждого vi, делит множество узлов vj е V на три непересекающихся класса по отношению к v£

18. Внутренние: Vj е Vint, если d(vi,vj) < Rfy).

19. Внешние: Vj Е Vexb, если d(vi,vj) > R(vi).

20. Граничные: Vj e Ц, еслиd(vi,vj) = R(vi).

21. I.S. Формирование внешних маршрутных записей

22. Рис. 3.3. Формирование маршрутных данных

23. Каждая ошибка снижает эффективность маршрутизатора и следовательно, ведет к уменьшению с(уь).

24. Расстояние (стоимость передачи данных) до узлов-посредников внутри ОЭМ.

25. Эффективность узлов-посредников.

26. Расстояние (стоимость передачи данных) до внешнего узла от узла-посредника.

27. Показатель динамики маршрута от узла-посредника до узла-назначения.

28. CV-LII +CD2(W'+ d'(vi,vj)) + a)3c(vj), = 1, (3.8)i-1,2,3где tui, a>2, сиз нормированные веса соответствующих критериев, w' и d'(vi,vj) - величины обратные весу маршрута (прогнозируемой стоимости доставки) во внешней и внутренней (i?^)) области.

29. Внутри R(vi) маршрутизация производится на основе информации о топологии, измеренных величинах информационных потоков по каналам связи и их приращениях. Кратчайший путь внутри R(vi) может вычисляться с использованием алгоритмов оптимизации потока.

30. Алгоритмы маршрутизации в условиях неполных данных

31. Выделим основные режимы функционирования маршрутизаторов и соответствующие им состояния:

32. Маршрутизация. В этом режиме маршрутизатор выполняет только выбор маршрутов и передачу пользовательского трафика по ним, на основании только той информации, которой он располагает. По истечении фиксированного тайм-аута, выполняется обновление R(vi).

33. Перечисленные режимы работы маршрутизаторов соответствуют приведенным в 29., за исключением дополнений, связанных с построением и поддержкой целостности представления R(vi).32.2. Построение R(vi)

34. Начальное построение R(v{) производится узлом щ непосредственно после выполнения инициализации после включения. По всем активным каналам посылается запрос на формирование R(vi). Сообщение должно содержать:

35. GUID уникальный идентификатор маршрутизатора.

36. I(vi) Множество активных интерфейсов.3. tmsg временная метка сообщения.

37. Каждый узел Vj е R(vi), получивший данный запрос, в зависимости от того является он для гц граничным либо внутренним, отправляет ответное сообщение, содержащее информацию о нем. Ответное сообщение должно содержать:

38. GUID уникальный идентификатор маршрутизатора.2. isBound признак граничности, ответившего узла.

39. I(vj) множество активных интерфейсов Vj.4. tmsg временная метка сообщения.

40. Cfg(vj) конфигурационные параметры Vj.

41. R(vj) описание области эффективной маршрутизации Vj.

42. Mj маршрутная таблица для узлов не принадлежащих множеству R(Vj).

43. Каждый узел vj, получивший сообщение с запросом на формирование R(vi), использует содержащуюся в нем информацию для обновления своих маршрутных таблиц. Принадлежность узла Vi области R(vj) определяется анализом значений Rc и Ri.

44. В этом подразделе будем рассматривать передачу полезных данных от узла Vi к узлу vast- Рассмотрим возможные ситуации. Ситуация 1. vdst е R(vi)

45. Vi имеет наилучший путь к v^t.

46. Vi имеет обратную связь, на основании которой судит об адекватности своих знаний об области R(vi).

47. Ни один из узлов Vj € R(vi), Vi ^ Vj не несет нагрузки по вычислению маршрута от Vi к i>dSt1. Ситуация 2. vdst ^ Н-(У0

48. Для передачи полезных данных во внешнюю (по отношению к R(vi)) область выполняются следующие шаги.

49. Выбор из ^М наилучшего посредника vp е в соответствии с критерием (3.9), для делегирования ему дальнейшего построения маршрута.

50. Выбор маршрута от Vi до vv из ^М и инкапсуляция полезных данных в сообщение, отправляемое узлу vv.

51. Передача сформированного сообщения от узла Vi к узлу vv соответствует ситуации 1., описанной ранее.

52. N Радиус области эффективной маршрутизации• ' Граница области• эффективной маршрутизации f Маршрут сформированныйузлом V

53. Р1. Р2. РЗ. Р4 — узлы посредники S, Д — начальный и конечные узлы1. Рис. 3.6. Передача данных

54. Утверждение 3.1. Радиус распространения сообщения об изменении при отказе в области R(vi), инициированного узлом Vi, не превосходит удвоенного значения Rmax> где1. Rmax = maxR;. (3.10)vjeV J

55. Пусть vm £ G узел, получивший сообщение. Для vm £ R(vi) выполнение условия очевидно, поскольку d(vi,vm) < R4 по определению.

56. Будем называть область, узлы которой задействованы в передаче сообщения при отказе зоной отказа. Радиус зоны отказа ограничен 2 • Rmax

57. Здля доставки используется маршрутизация "от источника"

58. КАЧЕСТВО МАРШРУТОВ И ОБЪЕМ СЛУЖЕБНОГО1. ТРАФИКА

59. Задача оценки качества маршрутов

60. Обозначим через Q(G) функционал среднего качества путей компьютерной сети, в которой выполняется маршрутизация с использованием неполных данных.

61. Выберем q(k) = тогда выражение (4.7) можно переписать в виде:1 71 п-1 «Jfj1o^^EE^Ei <«>г=1 ?=1 J к=1

62. Последняя сумма может быть записана какк,4.9)где Wtijif гармоническое число 71. для ^ЛГу, тогда выражение (4.8) принимает вид:- 71 п—1 ni0)

63. Утверждение 4.1. Для сетей с топологией, соответствующей G, на узлах которых выполняется алгоритм маршрутизации на неполных данных, максимальное значение качества путей достигается при1. Ri = RN, Vie 1,п.

64. Максимально-возможное значение радиуса области эффективной маршрутизации выражается через число узлов сети:max Rn —п1.J4.11)значение участков сети может быть вычислено:1. Rn пma = = — (4.12)1. R* 2 R. тогда:

65. Н ts 2R±7~t п тах—^г- = (4.13)кз п

66. Полагая, что наихудшее значение величине Nf дает граф с топологией га-арного дерева с количеством узлов Т0ГДаmaxN? = frr^ = (420)т — 1з=о

67. Окончательно перепишем (4.2), :

68. Р (ХТт XsRt) + пХsRi < jc{ej). (4.21)1. ТТЬ X t(>

69. Rt^RN \ 777,-1 ' ) 171—1 \ 2/24.23)2 в предположении, что все служебные сообщения имеют одинаковую длинуи (4.22) принимает вид:

70. Ш2 / (2 Лгш ггЛ5) + гг2Л* < ^Cmin (4.24)m — 1 v ' lc

71. Поверхность, определяемая функциейn+2 2"» Sпри заданных параметрах а, Лт и Xs ограничивает затраты на служебный трафик при наихудшем выборе величин Ri, в зависимости от топологии.41.3. Выбор параметров Ri

72. Рассмотрим зависимость объема служебного трафика от варьируемых параметров Ri, п, т. На рис. 4.1, представлены поверхности, соответствующие различным значениям Ri, причем Ri < R2 < Rmах

73. Fc 1,0x1 о7 8,0x106 6,0x106 . 4,0x106 2,0x106 0,0

74. Рис. 4.1. Объем служебного трафика при различных значениях Ri

75. Функционал (3.2) не учитывает расходы, связанные с передачей служебной информации по каналам связи, и соответствующую этому задержку.

76. Таким образом, нижняя оценка суммарной величины служебного потока, генерируемого сетью в процессе маршрутизации в фиксированный момент, с учетом (4.28) определится так:42.1. Объем служебного трафика при лавинной адресации

77. Пусть Ni степень вершины г^, соответствующей маршрутизатору с идентификатором г, тогда величина динамической части служебного потока, генерируемого сетью при лавинной адресации, с использованием формулы (4.30) будет равно

78. В п. 4.2.1 был оценен объем служебного трафика в сети с динамической структурой для случая лавинной адресации при рассылке обновлений. Оценим аналогичные характеристики алгоритма маршрутизации с использованием неполных данных изложенного в гл. 3.

79. Значение в качестве постоянной составляющей будет равно:1. О Nb= *.£ ВГТ <4-34)г=1 CuPdгде ®Nb количество граничных маршрутизаторов для узла с идентификатором г (см. п. 3.2.6), a Wiupd - пороговое значение таймера обновления г-го узла.

80. Используя выражения (4.27) (4.34), можно записать полное выражение для величины служебного потока в рассматриваемом алгоритме:ivb „ \г=1 Гир(1 i=l J

81. Выражение (4.35) в дальнейшем будет использовано для определения доли служебного трафика при выполнении маршрутизации в сетях с различной динамикой.42.3. Сравнение объемов служебного трафика при различных методах маршрутизации

82. О Граничный узел # Центральный узел

83. Рис. 4.2. Топология "равномерная решетка"

84. Рис. 4.3. Объем служебного трафика

85. Снижение качества путей при отказах

86. Рассмотрим сеть, заданную на графе G(t), с алгоритмом маршрутизации с использованием неполных данных. Пусть в начальный момент времени все выбираемые маршруты являются оптимальными. Отказ может быть обнаружен в двух случаях:

87. При выполнении процедуры HELLO.

88. При транзитной передаче, т. е. выполнении маршрутизации в условиях случая 1 (см. п. 3.2.8).

89. Выбор непустого класса с максимальным значением ц.

90. Выбор альтернативы внутри данного класса с минимальным значением стоимости.

91. Рассмотрим различные ситуации отказа узла в сети с маршрутизацией на неполных данных и проанализируем процесс распространение обновления.

92. Ситуация 1. Маршрутизатор vq выбывает из распределенной процедуры маршрутизации.

93. Будем считать, что некоторый узел выбывает из распределенной процедуры маршрутизации навсегда, если интервал между моментом его отказа и моментом восстановления превышает время распространения

94. Ситуация 2. Маршрутизатор vo "пульсирует".

95. Pi = Pi + • • • + Pm-1 + Р*т + Pm+1 + • • ■ + рк, (4.40)затем, соседних с ним участков

96. Р2 = Pi + • • • + Рш-1 + Рт + Рт+1 + • • ■ + Р*, (4.41)до тех пор, пока весь маршрут не будет заменен на новый

97. Р*|-, = р! + ■ ■ ■ + p^i + р*т + р^+1 + • • • + Pt (4.42)44. Выводы

98. МОДЕЛИРОВАНИЕ И СРАВНЕНИЕ АЛГОРИТМОВ

99. Данная глава посвящена постановке численных экспериментов для получения количественных характеристик алгоритма маршрутизации с использованием неполных данных, описанном в гл. 3.

100. Далее, производится анализ существующих инструментальных средств, их возможностей. Рассматриваются различные критерии сравнения алгоритмов между собой. Обосновывается выбор параметров для оценки алгоритмов.

101. Вторая цель определение среднего качества маршрутов, достигаемого при использовании различных алгоритмов маршрутизации. Для достижения этой цели применялся, несколько модифицированный имитатор NS2.

102. Моделирование алгоритмов маршрутизации

103. Рис. 5.1. Тестовая топология

104. Рис. 5.3. Отказы в насыщенной сети52.2. Динамическая сеть с отказами

105. Рис. 5.4. Служебный трафик и число отказов (R = 3)

106. АА^АЛА1гылллллллллллллллл1ЛЛЛЛЛ1Л&\11л^Клллдллллллл^лллл/уьллллллллЧллллллА1. Лм211ный рост доли служебного трафика, но и достаточно продолжительное время восстановления связности маршрутных данных (около 6-ти тактов имитационного времени).

107. Рис. 5.5. Восстановление при отказе (R — 3)

108. Рис. 5.6. Служебный трафик и число отказов (R = 5)

109. Рис. 5.7. Восстановление при отказе (R = 5)

110. Сравнивая рис. 5.5 и рис. 5.7 можно видеть, что на последнем, помимо увеличения амплитуды, наблюдается незначительное увеличение длительности всплеска доли отказов, а следовательно, увеличивается и площадь ограничиваемая этими фигурами.

111. Анализируя полученные числовые результаты можно сделать два вывода. Во-первых, в случае маршрутизации с использованием неполных данных, имеем регулируемый уровень служебного трафика и, соот

112. Для проведения имитационного моделирования с целью получения количественных характеристик АМНД, были разработаны дополнительные модули для симулятора NS2 и создано специальное программное средство имитации.

113. Новизна результатов, полученных автором, заключается в следующем:

114. Разработана модель компьютерной сети с динамической структурой;

115. Предложен подход к представлению маршрутных данных в сетях с динамической структурой и разработаны алгоритмы маршрутизации;

116. Получены аналитические зависимости, связывающие топологию и динамику структуры сети с объемом служебного трафика и качеством маршрутов.

117. Практическая ценность работы заключается в следующем:

118. Разработаны конкретные алгоритмы маршрутизации в условиях неполных данных о структуре динамической сети.

119. Выработаны рекомендации по выбору параметров алгоритмов для различных условий функционирования сети.

120. Разработано программное обеспечение для моделирования алгоритмов маршрутизации в условиях неполных данных в сетях с динамической структурой.

121. Проведено компьютерное моделирование процесса маршрутизации в условиях неполных данных в сетях с динамической структурой.

122. Основные положения работы опубликованы в 18 печатных работах и докладывались на следующих конференциях:

123. Научно-технических конференциях СПбГЭТУ в 2001-2003 гг.;

124. Международной конференции по искусственному интеллекту КИИ-2002, Коломна, 2002;

125. Семинаре Санкт-Петербургской ассоциации искусственного интеллекта, 2003;

126. Международной конференции по мягким вычислениям и измерениям SCM-2002, Санкт-Петербург, 2002;

127. Anisimov N. A., Kharitonov D. I., Kovalenko A. A. Modeling and Verification of Communication Protocols Using Petri Nets // Proc. Pacific Int. Conf. Mathematical Modeling and Cryptography (PMMC-95), August 13-20, Vladivostok. 1995,- Pp. 12-18.

128. Approximation techniques for computing packet loss in finite-buffered voice multiplexers / R. Nagarajan, J. Kurose, F. Kurose, D. Towsley // IEEE J. Select. Areas Column. — Apr 1991.

129. Battiti R., Tecchiollo G. The Reactive Tabu Search 11 ORSA Journal on Computing. 1994. - Vol. 6, no. 2. - Pp. 126-140.

130. Bellman R. On a Routing Problem 11 Quart. Appl Math. — 1958. — Vol. 16. Pp. 87-90.

131. Best M. Optimization of Nonlinear Perfomance Criteria Subject to Flow Constraints.

132. Bohem B. W., Mobley R. L. Adaptive Routing Technique for Dis-tributetd Communication Systems // IEEE Trans. On Communication, COM-17. June 1969.

133. Bonissone P. P., Tong R. M. Editorial: reasoning with uncertainty in expert systems 11 Int. J. Man-Mach. Stud. — 1985. — no. 3. — Pp. 241-250.

134. Cantor D. G., Gerla M. Optimal Routing in a Packet Switched Computer Networks.

135. Deriving traffic demands for operational IP networks: methodology and experience // In Proceedings of SIGCOMM. 2000. - Pp. 257-270.

136. Dijkstra E. W. A Note on Two Problems in Connexion with Graphs 11 Numer. Math. Oct 1959. - Vol. 1. - Pp. 269-271.

137. Dynamic Optimization of OSPF Weights using Online Simulation / T. Ye, H. T. Kaur, S. Kalyanaraman et al. // ORSA Journal on Computing. 2000.

138. Fortz В., Thorup M. Internet Traffic Engineering by Optimizing OSPF Weights // In Proceedings of INFOCOMM. 2000. - Pp. 519-528.

139. Fortz В. M. T. Increasing internet capacity using local search //In Proceedings of INFOCOMM. 2000. - Pp. 93-98.

140. Fratta L., Gerla M., Kleinrock L. The Flow Deviation Method: An Approach to Store-and-Froward Communication Network Design 11 Networks. 1973. - no. 3. - Pp. 97-133.

141. Fultz G. F., Kleinrock L. Adaptive Routing Technique for Store-and-Forward Computer-Communication Networks // IEEE International Conference on Communications. — June 1971.

142. Gallager R. G. Unpublished Manuscript: A Minimum Delay Algorithm Using Distributetd Computation 11 IEEE Trans. On Communication, COM-25. Jan 1977.

143. Hawkinson J., Bates T. RFC 1930. Guidelines for creation, selection, and registration of an Autonomous System (AS).— MCI, 1996.— 11 pp.

144. Huston G. The BGP Ruting Table 11 Internet Protocol Journal. — March 2001.

145. Huston G. Scaling Inter-Domaint Routing A View Forward // Internet Protocol Journal. — Dec 2001.

146. Imielinsky Т., Navas J. RFC 2009. GPS-Based Addressing and Routing. — Rutgers University, 1996. — 28 pp.

147. Improving Simulation for Network Research: Tech. rep. / S. Bajaj, L. Breslau, D. Estrin et al. — USC Computer Science Department, University of Southern California: March 1999.

148. Jacobsen O., Lynch D. RFC 1208. A Glossary of Networking Terms. — Interop, Inc, 1991. — 18 pp.

149. Jiang W. Detecting and measuring asymmetric links in an ip network: Tech. rep. — Columbia University, New York: January 1999.

150. Kleinrock L. Analytic and Simulation Methods in Computer Network Design 11 AFIPS Conference Proc. Spring Joint Computer Conference. 1970. - no. 36. - Pp. 569-579.

151. Malkin G. RFC 2453. RIP Version 2. Bay Networks, 1998. - 40 pp.

152. Mamdani E. N., Efstathion H. J. Higher-order logics for handling uncertainty in expert systems 11 Int. J. Man-Mach. Stud. — 1985. — no. 3. Pp. 243-259.

153. McGovern M., Ullmann R. RFC 1707. CATNIP: Common Architecture for the Internet. — Sunspot Graphics, Lotus Development Corporation, 1994. 17 pp.

154. McQuillan J. M. Adaptive Routing Algorithms for Distributed Networks. Harvard PhD Thesis // Bolt, Beranek, and Newman Report. — May 1974.

155. McQuillan J. M., Richer I., Rosen E. C. The New Routing Algorithm for the ARPANET // IEEE Trans. On Communication, COM-28. — May 1980.

156. Mogul J., Postel J. RFC 950. Internet Standard Subnetting Procedure. ISI, 1985. - 18 pp.

157. Moy J. RFC 2328. OSPFv2 Specification.- Proteon Inc, 1989. — 245 pp.

158. Network Visualization with the VINT Network Animator Nam: Tech. rep. / D. Estrin, M. Handley, J. Heidemann et al. — USC Computer Science Department, University of Southern California: March 1999.

159. Rekhter Y. RFC 1787. Routing in a Multi-provider Internet. T.J. Watson Research Center, IBM Corp., 1994. - 18 pp.

160. Rudin H. On Routing and 'Delta Routing': A Taxonomy and Perfo-mance Comparison of Techniques For Packet Switched Networks // IEEE Trans. On Communication, COM-24. — Jan 1976.

161. Schwartz M., Cheung С. K. The gradient Projection Algorithm for Multiple Routing in Message-Switched Networks 11 IEEE Trans. On Communication, COM-24. — April 1976. — no. 4.

162. Workload generation, for ns Simulations of Wide Area Networks and the Internet //In proceedings of Communications Networks and Distributed Systems Modeling and Simulation. — San Diego, CA, USA: 2000. Pp. 93-98.

163. Алиев P. А., Либерзон M. И. Методы и алгоритмы координации в промышленных системах управления. — М.: Радио и Связь, 1987. — 208 с.

164. Аллен Д. Выбирая дорогу к дому // LAN. 2002. - № 05.

165. Алтунин А. Е., Сему хин М. В. Модели и алгоритмы принятия решений в нечетких условиях: Монография. — Тюмень: Изд-во Тюменского гос. унив., 2000. — 352 с.

166. Анализ устройств мультимедиа-систем / Сост. В. В. Геппенер, А. А. Завалишин, К. В. Кринкин, В. В. Яновский. — СПб.: Изд. СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 2003.- 32 с.

167. Анисимов В. В., Закусило О. К., Донченко В. С. Элементы теориимассового обслуживания и асимптотического анализа систем. — Киев: Выща школа, 1987. — 248 с.

168. Асаи К., Сугено М., Тэрано Т. Прикладные нечеткие системы. — М.: Мир, 1993.- 368 с.

169. Бакаев А. А., Костина Н. ИЯровицкий Н. В. Имитационные модели в экономике. — Киев: Наукова думка, 1978. — 302 с.

170. Баландин С. ИХейнер А. П. Модификации протокола Open Shortest Path First, позволяющие уменьшить использование сетевыхресурсов // Всероссийская научная конференция: Управлениеи информационные технологии УИТ-2003, Санкт-Петербург, 3-4 апреля 2003. СПб.

171. Баландин С. ИМустафин Н. ГХейнер А. П. Компьютерное моделирование сетей с использованием пакета NS-2 // Известия ЛЭТИ. Сер. Информатика, управление и компьютерные технологии. СПб.: СПб ТЭТУ «ЛЭТИ», 2003. - № 2. - С. 18-22.

172. Балтрашевич В. ЭКринкин К. В. Использование нечеткой информации в моделях компьютерных сетей // Конференция по мягким вычислениям (SCM-2002), СПб, 25-27 июня 2002.- СПб.: Гидро-метеоиздат, 2002,- С. 110-113.

173. Балтрашевич В. Э., Кринкин К. В. Подход к моделированию гетерогенных сетей на основе укрупненных графов с нечеткими характеристиками // Известия ЛЭТИ. — СПб.: Изд-во СПб ГЭТУ«ЛЭТИ», 2002.- С. 29-31.

174. Балтрашевич В. Э., Кринкин К. В. Критерии оптимальной маршрутизации в корпоративных вычислительных сетях на основе нечеткой информации // Известия ЛЭТИ.— СПб.: Изд-во СПб ГЭТУ«ЛЭТИ», 2003. С. 3-6.

175. Бенъкович Е. С., Колесов Ю. Б., Сениченков Ю. Б. Практическое моделирование сложных динамических систем. — СПб.: БХВ, 2001.- С. 441.

176. Берштейн Л. СКоровин С. Я., Мелихов А. Н. Ситуационные советующие системы с нечеткой логикой,— М.: Наука, 1990.— 272 с.

177. Блум К. Виртуальные маршрутизаторы // Computerworld. — 2000. № 44.

178. Богуславский Л. Б.} Ляхов А. И. Оценка производительности распределенных информационно-вычислительных систем архитектуры «клиент-сервер» // Автоматика и телемеханика. — 1995. — № 9. С. 160-175.

179. Бочаров П. П., Башарин Г. П., Коган А. Я. Анализ очередей в вычислительных сетях. Теория и методы расчета. — М.: Наука, 1989. 336 с.

180. Броневич А. Г., Каркищенко А. Н. Вероятностные и возможност-ные модели классификации случайных последовательностей. — Таганрог: ТРТУ, 1996. 193 с.

181. Бруно Ч., Д'Авелла Л., Сервис У. Высокая цена прогресса // Сети. 2002. - № 19.

182. Бусленко Н. П. Моделирование сложных систем. — М.: Наука, 1978. 399 с.

183. Бусленко Н. П., Калашников В. ВКоваленко И. Н. Лекции по теории сложных систем. — М.: Сов. Радио, 1973. — 439 с.

184. Дюбуа Д., Прад А. Теория возможностей: приложения к представлению знаний в информатике. — М.: Радио и связь, 1990. — 288 с.

185. Даффи Д. Резервирование нужно всегда // Computerworld. — 2002,- № 21.

186. Фалкерсон Д., Форд JI. Потоки в сетях. — М.: Мир, 1966. — 276 с.

187. Фельдбаум А. А. Основы теории оптимальных автоматических систем. — М.: Наука, 1966. — 624 с.

188. Фишберн П. Теория полезности для принятия решений, — М.: Наука, 1978. 351 с.

189. Флейшмен Г. Ячейки как средство расширения корпоративной сети // Computerworld. — 2003. № 15-16.

190. Ганчук С. Д., Первицкий А. Ю., Яценко И. В. Средства моделирования компьютерных сетей в учебном процессе // Известия ЛЭТИ. Сер. Информатика, управление и компьютерные технологии. СПб.: СПб ТЭТУ «ЛЭТИ», 2003. - № 3. - С. 119-122.

191. Гладцын В. А., Кринкин К. В., Яновский В. В. Программирование протоколов стека TCP/IP в ОС Windows NT 4.0.— СПб.: Изд. СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 2002. 72 с.

192. Гнеденко Б. В., Коваленко И. Н. Введение в теорию массового обслуживания. — М.: Наука, 1987. — 431 с.

193. Горбатов В. А. Теория частично упорядоченных систем. — М.: Сов. радио, 1976.

194. Горбатов В. А., Смирнов М. И., Хлытчиев И. С. Логическое управление распределенными системами. — М.: Энергоатомиздат, 1991.

195. Грим М. Маршрутизация со скоростью света // Computerworld.— 2002. — № 02.

196. Гриншпан J1. А. Методы анализа стохастических сетевых моделей вычислительных систем. — Минск: Наука и техника, 1988. — 128 с.

197. Грэхэм Р., Кнут Д., Паташник О. Конкретная математика. Основание информатики. — М.: Мир, 1998. — С. 703.

198. Хачиян Л. Г. Полиномиальное время алгоритма линейного программирования // Доклады академии наук СССР. — 1979. — № 244. — С. 1093-1096.

199. Ивченко Г. И., Каштанов В. А., Коваленко И. Н. Теория массового обслуживания. — М.: Высшая школа, 1982. — 256 с.

200. Казимир В. В. Конкретизация кусочно-линейных агрегатов аппаратом Е-сетей // Тезисы докладов НТК. — Петродворец: ВВМУРЭ, 1988. С. 104-107.

201. Кашъян Р. Л., Рао А. Р. Построение динамических стохастических моделей по экспериментальным данным. — М.: Наука, 1983. — 384 с.

202. Кини Р., Райфа X. Принятие решений при многих критериях: предпочтения и замещения. — М.: Радио и связь, 1981. — 560 с.

203. Клейнрок Л. Теория массового обслуживания. — М.: Машиностроение, 1979. 432 с.

204. Клир Д. Системология. Автоматизация решения системных задач. — М.: Радио и связь, 1990. — 544 с.

205. Кормен Т., Лейзерсон Ч., Ривест Р. Алгоритмы: построение и анализ. М.: МЦНМО, 2000. - 960 с.

206. Котов В. Е. Сети Петри. М.: Наука, 1984. - 160 с.

207. Кринкин К. В. Использование нечеткой информации при моделировании гетерогенных вычислительных сетей // Конференция по искусственному интеллекту (КИИ-2002), Коломна 7-12 октября. — М.: Физматлит, 2002,- С. 318-324.

208. Кринкин К. В. Изучение протоколов стека TCP/IP студентами специальности 220400 // Конференция «Современные технологии обучения 2002», СПб., 24 апреля 2002.- СПб.: Поликом, 2002.-С. 193-194.

209. Кринкин К. В. Применение генетического алгоритма для поиска квазиоптимальных путей на графах // Конференция по мягким вычислениям (SCM-2002), СПб, 25-27 июня 2002. СПб.: Гидроме-теоиздат, 2002. - С. 12-14.

210. Кринкин К. В. Анализ объемов служебного трафика в алгоритме маршрутизации на неполных данных // Человек и Вселенная. — 2003,- № 30,- С. 66-77.

211. Кринкин К. В. Критерий выбора маршрута в динамических компьютерных сетях // Всероссийская научная конференция: Управление и информационные технологии УИТ-2003, Санкт-Петербург, 3-4 апреля 2003. СПб.: СПб ТЭТУ, 2003. - С. 47-52.

212. Кринкин К. В. Представление маршрутной информации в динамических корпоративных вычислительных сетях. — СПб., 2003. — 7с.— Библиогр.: 6 назв Деп. в ВИНИТИ 10.06.2003, №1132-В2003.

213. Кринкин К. В. Применение локальной оптимизации в задаче маршрутизации в динамических сетях // Конференция по мягким вычислениям (SCM-2003), СПб, 25-27 июня 2003.- СПб.: Гидрометео-издат, 2003. С. 12-14.

214. Кринкин К. В. Программа имитационного моделирования процесса маршрутизации на неполных данных в динамических компьютерных сетях. — СПб., 2003. — 19 с. — Зарегистрировано в ОФАП №50200300961. (Свид. №2965).

215. Кринкин К. ВБалтрашевич В. Э. Нечеткие модели управления сложными системами передачи данных // Известия ЛЭТИ. — СПб.: СПб ТЭТУ «ЛЭТИ», 2003.- С. 52-61.

216. Кринкин К. В., Яновский В. В. Телекоммуникационные средства обеспечения учебного процесса кафедры МО ЭВМ // Материалы VII международной конференции Современные технологии обучения. СПб, 18 апреля 2001, Часть 2.— СПб.: Поликом, 2003.— С. 183-184.

217. Кринкин К. В., Экало А. В., Яновский В. В. Системное программирование в сетях под управлением Windows NT.— СПб.: Изд. СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 2003. 112 с.

218. Кринкин К. В., Щетинин Ю. А. Программа поиска максимального потока в сетях в условиях нечетко заданных значений пропускных способностей ребер. — СПб., 2002.— 10 е. — Зарегистрировано в ОФАП №>50200300555.

219. Кулъгин М. Технологии корпоративных сетей: Энциклопедия. — СПб.: Питер, 2000. 704 с.

220. Лазарев В. Г., Лазарев Ю. В. Динамическое управление потоками информации в сетях связи. — М.: Радио и связь, 1983. — 216 с.

221. Локальные вычислительные сети: справочник. В 3-х кн. / С. В. Назаров, Н. В. Ашихмин, А. В. Луговец и др. — М.: Финансы и Статистика, 1995. — 248 с.

222. М. В., Чернышев Ю. О. Методы оптимизации задач на графах: Конспект Лекций. Ростов на Дону: РИСХМ, 1982. - 72 с.

223. Майника Э. Алгоритмы оптимизации на сетях и графах. — М.: Мир, 1981.- 323 с.

224. Максимей И. В. Математическое моделирование больших систем. — Минск: Вышейшая школа, 1985. — 119 с.

225. Месарович М. Теория иерархических многоуровневых систем. — М.: Мир, 1973.- 312 с.

226. Моисеев Н. Н. Элементы теории оптимальных систем. — М.: Наука, 1975. 526 с.

227. Моисеев Н. Н. Математические задачи системного анализа. — М.: Наука, 1981.- 246 с.

228. Ньюман Д. МАРШРУТИЗАТОРЫ И ФИЛЬТРЫ: цена производительности // Сети. — 2003. — № 15.

229. Олифер В., Олифер Н. Искусство оптимизации трафика // LAN. — 2001,- № 12.

230. Оптимизация структур распределенных баз данных в автоматизированных системах управления / А. Г. Мамиконов, В. В. Кульба, С. А. Косяченко, И. А. Ужастов. — М.: Наука, 1990. — 240 с.

231. Остерлох X. TCP/IP Семейство протоколов передачи данных в сетях компьютеров. — М.: Торг.-изд. дом «DiaSoft», 2002. — 576 с.

232. Остерлох X. Маршрутизация в IP-сетях. Принципы, протоколы, настройка. — М.: Торг.-изд. дом «DiaSoft», 2002. — 512 с.

233. Пападимитриу X, Стайглиц К. Комбинаторная оптимизация. — М.: Мир, 1985. 510 с.

234. Поспелов Д. А. Ситуационное управление: Теория и практика. — М.: Наука, 1986.- 282 с.

235. Практическая работа в ОС Windows NT / Сост. К. В. Кринкин, А. Ю. Первицкий, В. В. Яновский, И. В. Яценко. — СПб.: Изд. СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 2002. 32 с.

236. Пранявичус Г. И., Дземидене Д. Применение Е-сетей для формализованного описания и моделирования вычислительных систем // Статистические проблемы управления. — 1980. — № 48. — С. 6585.

237. Советов Б. Я., Яковлев С. А. Моделирование систем: Учеб. для ВУЗов. М.: Высшая школа, 2001. - 343 с.

238. Таненбаум Э. Компьютерные сети. — СПб.: Питер, 2002. — 848 с.

239. Таненбаум Э.} ван Стеен М. Распределенные системы. Приниципы и парадигмы. — СПб.: Питер, 2003. — 877 с.

240. Усманов 3. Д. Моделирование времени. — М.: Знание, 1991. — 64 с.

241. Ванг Ж. Маршрутизация IP приобретает интеллектуальность // LAN. 2002. - № 6.

242. Волкова В. Н., Денисов А. А. Основы теории систем и системного анализа. СПб.: СПбГТУ, 2001. - 512 с.

243. Шеннон Р. Имитационное моделирование систем. Искусство и наука. — М.: Мир, 1978.

244. Шварц М. Сети ЭВМ: анализ и проектирование: Пер. с англ. — М.: Радио и связь, 1981. — 336 с.