ОДЕСЬКИЙ НАЦІОНАЛЬНИЙ ПОЛІТЕХНІЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ

НЕСТЕРЕНКО Сергій Анатолійович

УДК 004.732:65.011.56

ІНФОРМАЦІЙНА ТЕХНОЛОГІЯ ТА ІНСТРУМЕНТАЛЬНІ ЗАСОБИ ПОБУДОВИ КОРПОРАТИВНИХ КОМП’ЮТЕРНИХ МЕРЕЖ АСУ В ДИНАМІЦІ ЖИТТЄВОГО ЦИКЛУ

Спеціальність 05.13.06 – Автоматизовані системи управління та прогресивні інформаційні технології

Автореферат

дисертації на здобуття наукового ступеня

доктора технічних наук

Одеса – 2003

Дисертацією є рукопис

Робота виконана в Одеському національному політехнічному університеті

Міністерства освіти та науки України на кафедрі комп’ютерних інтелектуальних систем та мереж

Науковий консультант:

доктор технічних наук, професор Гогунський Віктор Дмитрович,

Одеський національний політехнічний університет, завідувач кафедри

Офiцiйнi опоненти:

доктор технічних наук, професор Козак Юрій Олександрович,

Одеська національна академія зв’язку,

завідувач кафедри інформатизації і управління;

доктор технічних наук, професор Каргін Анатолій Олексійович,

Донецький національний університет,

завідувач кафедри комп’ютерних технологій;

доктор технічних наук, професор Хаханов Володимир Іванович,

Харківський національний університет радіоелектроніки,

професор кафедри автоматизації проектування обчислювальної техніки.

Провідна установа: Інститут проблем реєстрації інформації, відділ

цифрових моделюючих систем НАН України, м. Київ.

Захист відбудеться “ 27 ” листопада 2003 р. о 1330 годині на засіданні спеціалізованої вченої ради Д 41.052.01 при Одеському національному політехнічному університеті (65044, м. Одеса, проспект Шевченка, 1).

З дисертацією можна ознайомитися у науково-технічній бібліотеці ОНПУ,

65044, м. Одеса, проспект Шевченка, 1

Автореферат розісланий “ 17 ” жовтня 2003 р.

Вчений секретар

спеціалізованої вченої ради Ямпольський Ю.С.

ЗАГАЛЬНА ХАРАКТЕРИСТИКА РОБОТИ

Актуальність теми. Однією з основних підсистем АСУ масштабу підприємства є комунікаційна система, яка забезпечує передачу інформації між розподіленими автоматизованими робочими місцями і системами локальної автоматики. Аналіз комунікаційних систем АСУ рівня підприємства показує, що більшість із них реалізується у вигляді корпоративних комп’ютерних мереж (ККМ), функціонування яких повинно задовольняти ряду обмежень, обумовлених специфікою використання системи. Ефективна побудова, впровадження і розвиток ККМ АСУ можливі лише із застосуванням відповідних інформаційних технологій, які використовують системи моделювання характеристик функціонування мережі як інструментальні засоби розробки.

Сучасні інформаційні технології використовують квазістатичну процедуру побудови й розвитку ККМ. Відповідно до даної процедури розроблений (модернізований) проект мережі впроваджується по частинам протягом тривалого часу. При цьому у проекті, який впроваджується, не враховується динаміка зміни прикладних підсистем АСУ за даний період. Це може приводити до блокувань роботи деяких мережних додатків, що знижує загальну ефективність функціонування АСУ. Вирішення цих протиріч пов’язано з істотними фінансовими витратами на перепроектування та внесення змін у діючу ККМ.

Для зменшення впливу блокувань відомі інформаційні технології створення ККМ АСУ використовують методи побудови мережі на базі надлишкових базових структур (мережних шаблонів) і її наступної оптимізації у середовищі спеціалізованої системи моделювання. Застосування надлишкових по продуктивності шаблонів робить принципово неможливим побудову ККМ АСУ, оптимальної за критерієм “продуктивність/вартість”.

Не менш істотним недоліком відомих інформаційних технологій є їхня орієнтація на інструментальні засоби, що використовують імітаційні спеціалізовані системи моделювання (COMNET фірми CASI, NetMaker фірми Make Systems, OPNET Modeller фірми OPNET Technologies та ін.), які вимагають великих витрат часу на проведення повномасштабного моделювання ККМ АСУ, що збільшує термін і вартість виконання проектних робіт.

Таким чином, розробка прогресивної інформаційної технології побудови ККМ АСУ, яка охоплює всі етапи життєвого циклу мережі з урахуванням динаміки їхнього розвитку і відповідних інструментальних засобів, які забезпечують зниження часових і вартісних витрат на її створення, впровадження і розвиток є актуальною.

Зв'язок роботи з науковими програмами. Основні теоретичні і практичні результати дисертаційної роботи одержані при виконанні госпдоговірних науково-дослідних робіт (НДР): “Чехонь-УВО” (1985 – 1986), “Кора-УВО” (1987), “Чегет” (1986 – 1989) по постанові Ради Міністрів СРСР та інших директивних органів, а також планової держбюджетної НДР № 326-62 “Апаратно-програмні засоби автоматизованих систем” (1997 – 2002) кафедри “Комп’ютерні інтелектуальні системи і мережі” Одеського національного політехнічного університету. У рамках госпдоговірних і держбюджетної НДР дисертантом були розроблені моделі і методи побудови комп’ютерних мереж різного функціонального призначення, розроблено набір інструментальних засобів синтезу і аналізу ККМ АСУ, який включає систему моделювання і систему активного моніторингу.

Мета і задачі дослідження. Метою дослідження є розробка інформаційної технології і інструментальних засобів побудови та модернізації ККМ АСУ, які забезпечують низьку трудомісткість проектування, а також одержання оптимальних за критерієм “продуктивність/вартість” проектних рішень для всіх етапів життєвого циклу мережі АСУ з урахуванням динаміки її розвитку.

Для досягнення мети дослідження в роботі були вирішені наступні задачі:

-

-

-

-

розроблені послідовні методи проектування мережних структур різного рівня ієрархії та вибору плану розвитку мережі, які забезпечують одержання оптимальних за критерієм “продуктивність/вартість” проектних рішень на всіх етапах побудови ККМ АСУ;–

розроблена програмна система активного моніторингу ККМ АСУ, яка використовується як інструментальний засіб для виконання тестування і діагностики мережі в процесі її впровадження та експлуатації;–

розроблена система моделювання функціонування ККМ АСУ – інструментальний засіб побудови структури мережі, оптимальної за критерієм “продуктивність/вартість”;

-

Об'єктом дослідження є корпоративні комп’ютерні мережі АСУ.

Предметом дослідження є інформаційна технологія побудови корпоративних комп’ютерних мереж АСУ з урахуванням динаміки їхнього розвитку, яка використовує спеціалізовані інструментальні засоби розробки і забезпечує одержання оптимальних за критерієм “продуктивність/вартість” проектних рішень на всіх етапах життєвого циклу мережі.

Методи дослідження. Для досягнення поставленої в роботі мети використовуються такі методи дослідження, як:–

системний аналіз, який застосовується для дослідження архітектурних особливостей і факторів, що впливають на продуктивність ККМ АСУ;–

системне проектування, що використовується як основна методологія побудови моделей і розробки методів синтезу мережних структур ККМ АСУ різного рівня ієрархії;–

методи послідовного синтезу, дискретного математичного програмування, теорії графів і теорії множин, які застосовуються для оптимізації синтезованих мережних структур за критерієм “продуктивність/вартість”;–

методи теорії обчислювальних систем і теорії масового обслуговування для побудови і розрахунку математичних моделей, які відображають імовірнісно-часові характеристики функціонування ККМ АСУ;–

методи динамічного програмування для побудови оптимального плану розвитку мережі відповідно до моделі життєвого циклу ККМ АСУ;–

методи натурного моделювання, які використані для верифікації розроблених моделей ККМ АСУ.

Наукова новизна одержаних результатів:–

вперше розроблена інформаційна технологія побудови ККМ АСУ, яка враховує динаміку її розвитку на всіх етапах життєвого циклу від проектування до впровадження і модернізації у процесі експлуатації. Технологія на основі єдиного системного підходу поєднує моделі функціонування мережі, методи і моделі процесу проектування і вибору плану розвитку, які дозволяють одержувати оптимальні проектні рішення для всіх етапів створення й експлуатації ККМ, що забезпечує оптимізацію мережі АСУ в цілому за критерієм “продуктивність/вартість”;

-

дістали подальший розвиток послідовні методи проектування мережних структур ККМ різного рівня ієрархії, які дозволяють будувати субоптимальні за критерієм “продуктивність/вартість” структури мереж АСУ з використанням двоетапної процедури. На першому етапі із застосуванням методу “гілок і границь” визначається клас структур, у межах якого знаходиться оптимальна. На другому етапі з використанням методів послідовного синтезу виконується побудова оптимальної структури мережі даного класу;–

вперше розроблені аналітичні моделі функціонування управляючих мереж із детермінованим і випадковим методом доступу абонентів до моноканалу, які працюють за схемою “клієнт-сервіс”. Моделі описують функціонування управляючих мереж нижнього рівня АСУ, побудованих на базі відомих стандартних магістралей, і забезпечують істотне скорочення часу розрахунку їх імовірнісно-часових характеристик (ІЧХ) в порівнянні з імітаційними моделями для мереж даного класу; –

вперше розроблені методологічні основи побудови аналітичних і імітаційних моделей функціонування мереж усіх рівнів ієрархії ККМ АСУ, що працюють за схемою “клієнт-сервер”. На відміну від відомих моделей, орієнтованих на “ідеальний” канал зв’язку, дані моделі враховують параметри фізичної структури мережі, які істотно впливають на швидкість передачі інформації: рівень помилок у фізичному каналі, розмір мережних буферів, величину тайм-ауту, і дозволяють розраховувати середні значення і процентиль часу транзакцій абонентів мережі;–

вперше розроблено метод побудови оптимального плану впровадження ККМ АСУ, що для заданого обсягу інвестицій визначає набір мережних засобів, які необхідно ввести в дію, щоб забезпечити оптимальне за критерієм “продуктивність/вартість” функціонування фрагмента мережі, який вводиться в експлуатацію. Метод використовує розрахункову схему динамічного програмування і дозволяє знаходити оптимальні проектні рішення з урахуванням розвитку мережі на всіх етапах життєвого циклу;–

дістали подальший розвиток методи розробки мережного програмного забезпечення ККМ АСУ. Запропоновано двоетапний метод вибору оптимальних значень змінних параметрів мережного програмного забезпечення. На першому етапі визначається оптимальний розмір інформаційного кадру. На другому, з урахуванням обраного розміру кадру, проводиться оптимізація величини тайм-ауту.

Практичне значення одержаних результатів:–

розроблено систему активного моніторингу мережі, призначену для використання як інструментальний засіб контролю і діагностики ККМ АСУ на всіх етапах її впровадження, а також для натурного моделювання характеристик функціонування мережі з метою верифікації проектних рішень. Комплекс містить набір програм генерації мережного навантаження і вимірювальних моніторів, що працюють у середовищі стеків протоколів SPX/IPX і TCP/IP;–

розроблено систему моделювання характеристик функціонування ККМ АСУ, яка дозволяє автоматизувати всі етапи побудови мережі і призначена для використання в якості основного інструментального засобу проектування в організаціях, що займаються задачами мережного інтегрування АСУ. Система має модульну структуру і містить модулі графічного інтерфейсу, аналітичного і імітаційного моделювання, базу даних, що містить набір робочих станцій, серверів і комунікаційних засобів, у середовищі яких виконується проектування мережі, а також модуль вибору оптимального фрагмента для впровадження. На відміну від відомих аналогів система дозволяє в єдиному інструментальному і методологічному середовищі вирішувати весь комплекс задач проектування і впровадження мережі АСУ;–

розроблено методику використання інформаційної технології й інструментальних засобів побудови ККМ АСУ в динаміці її розвитку, яка дозволяє на кожнім етапі життєвого циклу мережі одержувати оптимальні за критерієм “продуктивність/вартість” проектні рішення. Застосування інформаційної технології забезпечує істотне скорочення часових (на 30–50%) і вартісних (на 40–60%) витрат на побудову ККМ АСУ. Інформаційна технологія разом з інструментальними засобами використовувалася при створенні ряду мереж АСУ виробничих і науково-дослідних організацій, у тому числі інформаційно-статистичного центру Одеської залізниці, відділення ЗАТ НПО “Харчопромавтоматика”, ВАТ Одеський завод “Промзв’язок” ім. В.М. Комарова, НДІ “Шторм”, що підтверджується відповідними актами про впровадження;–

наукові розробки автора по інформаційній технології і інструментальним засобам побудови ККМ використані в навчальному процесі Одеського національного політехнічного університету при викладанні курсів лекцій та виконанні лабораторних робіт з дисциплін: “Мережі ЕОМ”, “Комп’ютерні мережі”, “Моделювання обчислювальних систем”.

Особистий внесок здобувача. Наукові положення, що містяться в дисертації, одержані автором самостійно. Теоретичні та експериментальні дослідження виконані особисто, а впровадження розробок здійснювалось при безпосередній участі автора. Наукові праці [16–19, 21–25, 27, 30, 33, 37] виконані одноосібно, в роботах [1–15, 20, 26, 28, 29, 31, 32, 35, 36, 38–54], що написані в співавторстві, автору належить вибір наукового напрямку, обґрунтування методології досліджень, розробка та аналіз математичних моделей, опрацювання та аналіз результатів.

Апробація результатів дисертації. Основні положення дисертації доповідалися і обговорювалися на шести Міжнародних і чотирнадцяти Всесоюзних і республіканських конференціях і науково-технічних семінарах, зокрема: на Х науково-технічній конференції “Большие интегральные схемы и вычислительные системы” (Москва, 1982), міжгалузевому науково-технічному семінарі “Микропроцессоры в системах контроля и управления” (Пенза, 1986), I, II і III Всесоюзних конференціях “Локальные сети ЭВМ” (Рига, 1984, 1986, 1988), Всесоюзній конференції “Микропроцессорные средства локальной автоматики ” (Гродно, 1989), Всесоюзній конференції “Локальные сети ЭВМ в системах обработки и управления” (Ленинград, 1990), Всесоюзній конференції “Микропроцессорные системы управления технологическими процесами” (Одеса, 1990), Республіканській конференції “Функционально-ориентированные системы” (Харків, 1990), Республіканській науково-технічній конференції “Проблемы автоматизации контроля электронных устройств” (Вінниця, 1990), Міжнародній конференції “Локальные вычислительные сети” (Рига, 1990), Всесоюзній конференції “Радиофизическая информатика” (Москва, 1990), Всесоюзній науково-технічній конференції “Микросистема-91” (Суздаль, 1991), 2-й і 4-й Міжнародних конференціях “Современные информационные и электронные технологии” (Одеса, 2001, 2003), Всеросійській конференції “Прогрессивные технологии, конструкции и системы в приборо- и машиностроении” (Москва, 2002), Міжнародній конференції “Електромеханічні системи, методи моделювання та оптимізації” (Кременчук, 2003), Х Міжнародній конференції з управління “Автоматика-2003” (Севастополь, 2003), Міжнародній конференції з математичного моделювання МКММ’2003 (Херсон, 2003), Х семінарі “Моделирование в прикладных научных исследованиях” (Одеса, 2003).

Публікації. За темою дисертації опубліковано 65 наукових праць, у тому числі 1 брошура, 32 статті у фахових виданнях за переліком ВАК України, 5 авторських посвідчень, 22 тези доповідей на науково-технічних конференціях і семінарах.

Структура і обсяг роботи. Дисертаційна робота складається з вступу, шести розділів, загальних висновків, списку використаних джерел з 318 найменувань та додатків. Містить 67 рисунків і 6 таблиць. Загальний обсяг роботи складає 308 сторінок, включаючи 273 сторінки основного тексту.

ОСНОВНИЙ ЗМІСТ РОБОТИ

У вступі дана загальна характеристика роботи, обґрунтована актуальність теми дисертації, сформульовані мета і задачі дослідження, викладені основні наукові і практичні результати, які виносяться на захист.

В першому розділі роботи виконано аналіз архітектурних особливостей ККМ АСУ і інформаційних технологій їхнього проектування. Запропоновано каскадно-ієрархічну структуру моделі життєвого циклу мережі та сформульовані задачі синтезу ККМ у динаміці їхнього розвитку з використанням послідовних методів оптимізації.

Сучасні ККМ АСУ реалізуються у вигляді ієрархічних чотирьохрівневих мережних структур. Нижній рівень ієрархії складають малі локальні мережі (МЛМ), які виконують функції управління виробничим технологічним або інженерним устаткуванням підприємства. На другому рівні знаходяться локальні мережі робочих груп (ЛМ). На наступному рівні – мережі будинків (МБ). На верхньому рівні – мережа підприємства (МП). Проведений системний аналіз дозволив виділити і класифікувати мережні структури, комунікаційні засоби, стеки протоколів і схеми взаємодії між абонентами для кожного з рівнів ієрархії ККМ.

Аналіз відомих інформаційних технологій побудови ККМ показав, що вони не забезпечують одержання проектних рішень оптимальних за критерієм “продуктивність/вартість”, через те, що використовують методи проектування на базі надмірних мережних шаблонів і не враховують динаміку розвитку всіх етапів життєвого циклу мережі.

Запропонована трьохфазна каскадно-спіралевидна структура життєвого циклу мережі, що відображує динаміку розвитку різних етапів побудови ККМ АСУ (рис.1). Процес аналізу, синтезу первинної структури мережі і пілотного проекту, а також впровадження пілотного проекту, що складають першу фазу циклу, реалізуються за каскадною схемою. Процес впровадження фрагментів мережних структур ККМ, що складає другу фазу, здійснюється за спіралевидною схемою. Дана фаза включає етапи: повторного аналізу (ПА), вторинного проектування (ВП), розрахунку оптимального плану впровадження (РОП) і впровадження фрагмента мережі (ВФМ). Третя фаза, що пов’язана з модернізацією мережі протягом її життєвого циклу, містить аналогічні етапи (ПАМ, ВПМ, РОПМ, ВФММ) і реалізується за спіралевидною схемою.

Рис. 1. Структура життєвого циклу ККМ АСУ

Задача проектування ККМ формулюється як задача математичного програмування, відповідно до якої для заданої кількості абонентів R і трафіку мережі G на множині допустимих структур SДОП необхідно синтезувати структуру SSДОП, що забезпечує максимальне значення критерію “продуктивність/вартість” W, і для якої виконуються обмеження на вектори системних і користувальницьких характеристик функціонування мережі

W = /С ® max (1)

C = J(, ,

, Ј , Ј ,

де Е – одинична функція Хевісайда

|

1, якщо

0, якщо

де – максимальна пропускна здатність мережної структури,

лi – трафік i-го абонента мережі.

Як обмеження на системні характеристики FСДОП установлюються допустимі значення завантажень компонентів мережі, які колективно використовуються: серверів UСДОП, моноканалів UМДОП і внутрішніх шин комунікаційного устаткування UШДОП

UСi Ј UСiДОП, i = , UМj Ј UМjДОП, j = UШl Ј UШlДОП, l = , (2)

де N, М, К – кількість серверів, моноканалів і внутрішніх шин комунікаційного устаткування ККМ.

Як обмеження на користувальницькі характеристики FКДОП розглядаються допустимі значення середнього часу виконання мережних транзакцій ТТРДОП. При синтезі систем реального часу і систем, які використовують мультимедійний трафік, на час транзакцій ТТР накладаються більш жорсткі обмеження у вигляді допустимої імовірності РДОП перевищення ТТР свого допустимого значення ТТРДОП (процентиля часу транзакції)

ТТРi Ј ТТРiДОП , i = , P(ТТРj > ТТРjДОП) Ј РjДОП, j = , (3)

де S – кількість інформаційних транзакцій у мережі, B – кількість мультимедійних транзакцій і транзакцій реального часу.

У даній постановці задача синтезу ККМ формулюється як задача нелінійного дискретного програмування, для розв’язку якої запропоновано використовувати послідовні методи синтезу, в основі яких лежать рекурсивні процедури побудови субоптимальних мережних структур.

У другому розділі наводяться результати розробки моделей і методів для вирішення задач синтезу та параметричної оптимізації алгоритмічної структури ККМ.

Алгоритмічна структура мережного програмного забезпечення j-го абонента SAj визначається виразом

SAj = , (4)

де SPПi i-й стек протоколів прикладного рівня j-го абонента, n – число можливих реалізацій стеків прикладного рівня.

Відповідно алгоритмічна структура мережі визначається у вигляді

SA = , (5)

де m – кількість абонентів мережі.

Для формалізації задач синтезу і оптимізації алгоритмічної структури розроблені моделі протоколів і стеків протоколів ККМ.

Модель протоколу i-го рівня MPi задається вектором

MPi = (Ni, Ci),

де Ni – семикомпонентний вектор найменування протоколу i-го рівня Ni = (n1, n2, n3, n4, n5, n6, n7) відповідно до класифікації МОС, у якому i-я компонента вектора відповідає найменуванню протоколу, а інші компоненти рівні 0.

Сi – вектор значень параметрів протоколу, рівний

Сi = (Мi, Hi, Vi, Wi, TТАi, Di),

де Мi – максимальний розмір блоку інформації даного протоколу;

Hi – розмір заголовка і кінцевика протоколу;

Vi – максимальна швидкість передачі інформації;

Wi – розмір “вікна підтвердження”, яке використовується протоколом;

TТАi – величина тайм-ауту;

Di – затримка, яка вноситься протоколом при передачі блоку інформації.

Модель стека протоколів j-го рівня MSPj визначається у вигляді

MSPj = (Nj, Р, Cj),

де Nj – вектор найменувань протоколів, які входять до складу стека j-го рівня,

Cj – вектор його параметрів, який визначає інтегральні значення параметрів з урахуванням протоколів, що складають стек,

Р – множина правил, яка дозволяє на підставі параметрів протоколів визначати відповідні компоненти векторів Nj і Cj.

Нехай кількість протоколів стека дорівнює L, тоді кожен компонент вектора найменувань nj обчислюється по формулі nj = ji, i = .

Відповідні компоненти вектора Cj визначаються :

Мj = min (Мji), i = , Hj = i = , Vj = min (Vji), i = ,

Wj = min (Wji), i = , TТАj = min (ТТАji), i = , Dj =, i = .

Рівень помилок у каналах зв’язку ККМ, що задається у вигляді імовірності помилок переданих біт , істотно впливає на характеристики продуктивності мережі. Для врахування впливу помилок отримана аналітична залежність, яка дозволяє розраховувати РПБ складеного моноканалу ККМ в залежності від кількості сегментів М, що входять до його складу, сумарної довжини каналу L=, а також рівня перехресних перешкод NEXT і коефіцієнта загасання a, обумовлених відповідно до вимог Міжнародних стандартів TIA/EIA-568-A і ISO/IEC 11801 в залежності від частоти f на якій працює фізична лінія зв'язку. Імовірність бітових помилок РПБ визначається у вигляді функції

,

де X – змінна полінома

,

де – величина перехресних наведень NEXTК у складеному каналі;

– величина перехресних наведень NEXTР у роз’єднувачах складеного каналу.

Задача параметричної оптимізації алгоритмічної структури ККМ формулюється наступним чином. При заданій структурі комунікаційної мережі SКМ, її алгоритмічній структурі SА і векторі імовірностей бітових помилок у всіх N каналах мережі РПБ = (РПБ1, РПБ2, ..., РПБN) визначити значення змінних параметрів стеків протоколів для кожного з абонентів мережі МiОПТ і ТТАiОПТ, які оптимізують вектор характеристик F функціонування мережі

= FОПТ(), = F(, ,

де = (Vеф1, Vеф2, …, VефN) – вектор ефективної пропускної здатності моноканалів мережі з урахуванням накладних витрат, зв’язаних з передачею заголовків і кінцевиків кадрів, а також їхньої повторної передачі у випадку помилок у фізичному каналі зв’язку,

= (ТТР1, ТТР2, ... , ТТРN) – вектор часу транзакцій абонентів, кожен компонент якого визначає середній час передачі пакета i-м абонентом з урахуванням помилок у каналі і, зв’язаних з цим, повторних передач.

Ефективна пропускна здатність j-го моноканалу дорівнює

, (6)

де S – заголовок інформаційного кадру абонента.

Для функції = f(М) виконується необхідна і достатня умова існування максимуму, отже, значення може бути отримане з виразу (6) у вигляді

. (7)

З урахуванням того, що максимальний розмір блоку переданої інформації обмежений вимогами стандарту IEEE 802.3, визначається виразом

= | , якщо , | (8)

, якщо >.

Час транзакції i-го абонента ККМ з врахуванням помилок у j-му каналі зв’язку, до якого він підключений, і імовірності перевищення часом транзакції величини має вигляд

, (9)

де – час транзакції i-го абонента при передачі в моноканалі без перешкод.

Вираз (9) отримано в припущенні, що час транзакції розподілений по експоненціальному закону, що дозволяє виразити . Оптимальне значення визначається з використанням методу золотого перетину для знаходження мінімального значення виразу (9).

При використанні складеного каналу зв’язку між абонентами ККМ, який містить у своєму складі N моноканалів, сумарний час транзакції i-го абонента подається у вигляді суми випадкових величин, що відповідають часу передачі по кожному з моноканалів . Результуюче значення імовірності визначається як згортка функцій розподілів випадкових величин , кожна з яких відповідає часу транзакції по j-му ( моноканалу мережі

. (10)

Для формалізації процедури синтезу алгоритмічної структури ККМ SA (4) – (5) запропоновано метод “стандартної функції – типової конфігурації” (СФТК).

На множині функцій F, реалізованих i-м абонентом мережі, виділяється підмножина мережних функцій FМ (FМ Н F), для реалізації яких використовуються ресурси ККМ, і задається множина допустимих протоколів прикладного рівня , у середовищі яких виконується синтез SA. Для множини FМ = {fм1, fм2, …, fмS} вводиться відношення t, що визначає за допомогою якого протоколу прикладного рівня реалізується кожна функція FМ (t : fмi®РПj, fмiОFМ, РПjО). Для кожного протоколу прикладного рівня РПj відоме відношення g, що визначає комунікаційний стек SPКj, за допомогою якого він реалізується g : РПj® SPКj. Прикладний стек SPПj для РПj задається у вигляді SPПj = (РПj, SPКj). Множина стеків, що реалізує функції FМ знаходиться в результаті композиції відносин t і g (t ? g : fмi ® SPПj). Алгоритмічна структура i-го абонента ККМ SAi визначається у вигляді (4).

Для алгоритмічної структури ККМ SA, синтезованої методом СФТК, проводиться параметрична оптимізація з використанням виразів (6) – (10).

В третьому розділі розглянуті об’єктно-орієнтовані моделі мереж усіх рівнів ієрархії ККМ і визначено формальні методи об’єктної декомпозиції мережі. Проведено упорядкування типів мережних структур, які використовуються при проектуванні ККМ, за критерієм “продуктивність/вартість”. Визначено аналітичні залежності, що дозволяють обчислювати граничні характеристики продуктивності відповідних класів мережних структур.

ККМ зображується у вигляді ієрархічної системи об’єктів відповідних класів. Об’єктно-орієнтована модель j-го об’єкта i-го класу визначається виразом

= (Аij, Рij, Вij),

де Аij – первинний об’єкт i-го класу, який містить вектор структури абонентів j-й мережі i-го рівня ієрархії і вектор допустимих значень характеристик функціонування мережі (),

– вторинний об’єкт i-го класу, який містить вектор структури j-й мережі i-го рівня ієрархії і вектор значень характеристик функціонування мережі Fij (),

Рij – множина правил синтезу і аналізу j-й мережі i-го рівня ієрархії Рij={, }, яка визначає відношення Рij: Аij?, що дозволяє синтезувати структуру j-й мережі i-го рівня ієрархії , оптимальну за критерієм “продуктивність/вартість” відповідно до постановки задачі оптимізації (1).

Визначено формальні процедури, які дозволяють декомпозувати ККМ на множину інформаційно квазінезалежних об’єктів, що забезпечує розв’язання задач аналізу і синтезу мережі АСУ на рівні її об’єктів.

З використанням методів системного аналізу для кожного класу мереж ККМ виділені структури (підкласи), які відрізняються своїми параметрами. Як визначальну ознаку підкласу обрано спосіб підключення абонентів до моноканалу (загальний, груповий, індивідуальний), що найбільш істотно впливає на характеристики синтезованої мережі.

Для класів МЛМ і ЛМ робочих груп виділені: односегментні (SОС), макросегментні (SАС) і мікросегментні (SІС) структури. На множині структур визначені параметрично однорідні (v=const, l=const, де v – пропускна здатність портів комунікаційних пристроїв ККМ, l – величина трафіка абонентів) структури: SООС, SОАС, SОІС і неоднорідні структури: SНОС, SНАС, SНІС.

У класі мереж будинку (МБ) виділені: мікросегментні однорівневі (SМО), мікросегментні дворівневі (SМД) і змішані (SМЗ) структури, які з урахуванням характеристик трафіка і пропускної здатності комунікаційних пристроїв розбиті на однорідні (SОМО, SОМД, SОМЗ) і неоднорідні (SНМО, SНМД, SНМЗ) структури.

На множині структур мережі підприємства (МП) визначені підкласи: мікросегментних (SМК), послідовних (SПС) і змішаних (SЗМ) структур, у яких виділені параметрично однорідні (SОМК, SОПС, SОЗМ) і неоднорідні (SНМК, SНПС, SНЗМ) структури.

Для класів мереж ЛМ, МБ і МП сформульовані і доведені леми, які задають відносини строгого порядку YЛМ, YМБ, YМП, що дозволяють упорядкувати за мультиплікативним критерієм “продуктивність/вартість” W (1) усі структури кожного з класів

YЛМ : SООС > SОАС > SОІС > SНАС> SНІС,

YМБ : SОМО > SОМЗ > SОМД > SНМО> SНМЗ > SНМД, (11)

YМП : SОПС > SОЗМ > SОМК > SНПЗ > SНЗМ> SНМК.

Запропоновано правила розрахунку граничних значень характеристик для кожного з класів мережних структур, які дозволяють в аналітичному вигляді обчислювати максимальну пропускну здатність L, мінімальний і максимальний час транзакції для кожного з класів з врахуванням їхньої параметричної неоднорідності.

Для класу ЛМ робочих груп максимальна пропускна здатність LЛМ визначається виразом

ЛЛМ = | Ev, якщо SКМ О {SООСКМ},

EvN, якщо SКМ О{SОАС КМ, SОІСКМ}, (12)

Е, якщо SКМО {SНАСКМ, SНМСКМ},

де E – місткість каналу передачі інформації між абонентами ЛМ,

v – ефективна швидкість передачі моноканалу,

SКМ – структура комунікаційної мережі,

N – кількість серверів ЛМ,

– пропускна здатність серверної групи, зв’язаної із сервером Нi.

Мінімальний час транзакції i-го абонента ЛМ для відповідного підкласу структур розраховується у вигляді |

, якщо SКМ О {SООС, SНОС}, |

(13)

(2 + КВМ), якщо SКМ О{SОАС , SОІС},

(1 + КШП + КВМ), якщо SКМ О{SНАС, SНІС},

де – довжина переданого кадру i-го абонента,

– пропускна здатність моноканалу ЛМ,

КВМ – відношення пропускної здатності порту і внутрішньої магістралі комутатора,

КШП – відношення пропускної здатності порту і швидкісного порту комутатора.

Для розрахунку максимального часу транзакції i-го абонента ЛС отримані наступні аналітичні залежності

= | , якщо SКМ О {SООС, SНОС}, |

(14)

+ , якщо SКМ О{SОІС , SНІС},

+++

+ (1 + КШП + КВМ), якщо SКМ О{SОАС , SНАС},

де ui – завантаження i-го порту комутатора,

U – завантаження внутрішньої шини комутатора,

UН – завантаження порту серверної групи,

– середня довжина кадрів по всіх абонентах РГ,

– середній розмір кадрів абонентів серверної групи,–

середній розмір кадрів абонентів, підключених до концентратора,

– завантаження i-го концентратора РГ,

– сумарний трафік через i-й концентратор,

– сумарний трафік серверної групи.

Отримано аналітичні залежності розрахунку граничних характеристик МБ (, , ) і МП (, , ).

Введені відносини строгого порядку (11) на множині мережних структур використовуються в методах синтезу ККМ, що реалізуються як задачі спрямованого перебору на множині допустимих структур. Для підвищення результативності синтезу на початкових етапах проектування використовується розрахунок граничних характеристик функціонування мережі (12) – (14) для локалізації підкласу структур, у якому знаходиться оптимальна структура.

В четвертому розділі наведені результати розробки концептуальних і математичних моделей розрахунку середніх значень імовірносно-часових характеристик (ІЧХ) функціонування мереж різного рівня ієрархії ККМ АСУ.

У якості загальної методологічної основи розрахунку ІЧХ використовується метод об’єктної декомпозиції, відповідно до якого для кожного i-го рівня ієрархії ККМ, який містить множину мереж відповідного класу Вi = {bi1, bi2, …, biN}, аналіз виконується на рівні окремої підмережі (об’єкта) bijBi () з урахуванням взаємодії з іншими компонентами ККМ.

Розроблено узагальнену структурну модель, яка відображає функціонування мереж за схемою “клієнт-сервіс” для класу МЛМ і схемою “клієнт-сервер” для мереж інших рівнів ієрархії ККМ (рис. 2).

Рис.2. Узагальнена структурна модель функціонування мереж за схемою “клієнт-сервіс” і “клієнт-сервер”

Функціонування МЛМ за схемою “клієнт-сервіс” відображається 4-х вузловою (Q0 чQ3) моделлю. Вузол Q0 відповідає об’єкту управління ОУ і є джерелом і стоком для заявок, що циркулюють у мережі. Вузол Q1 відповідає множині локальних ЛА і віддалених ВА абонентів МЛМ. Вузол Q2 містить множину комунікаційних пристроїв (КП) і відображає роботу комунікаційної системи, що для мереж даного класу може бути з централізованим методом доступу (ЦМД) і децентралізованим пріоритетним доступом (ДПД) абонентів до моноканалу. Вузол Q3 відповідає локальним СЛ і віддаленим СВ сервісам, при цьому під сервісом розуміється деякий ресурс, що здійснює управління системою. Дуги L01, L10 вказують напрямок управляючого трафіку, дуги L12, L10, L23 і L32 – інформаційного трафіку мережі.

Мережам, які працюють за схемою “клієнт-сервер”, відповідає 3-х вузлова (Q1 ч Q3) структурна модель. Вузли Q1 і Q2 ідентичні відповідним вузлам моделі мережі, яка працює за схемою “клієнт-сервіс”. Вузол Q3 моделює роботу локальних СЛ і віддалених СВ серверів мережі.

Для розрахунку ІЧХ функціонування ККМ використовуються моделі масового обслуговування, побудовані відповідно до даної структурної моделі.

Для класу МЛМ розроблена модель у вигляді 3-рівневої розімкнутої мережі масового обслуговування (РММО), на кожнім рівні якої знаходяться системи масового обслуговування (СМО), які відображують особливості пристроїв, що моделюються.

Перший рівень складається з множини СМО з дисципліною обслуговування FCFS (“First Come – First Served” – “Першим прийшов – першим обслуговується”), що відповідає однозадачному режиму роботи абонентів МЛМ Другий рівень відповідає комунікаційній мережі і відображується СМО з циклічною дисципліною обслуговування для мереж із ЦМД і дисципліною з відносними пріоритетами для МЛМ із ДПД. Третій рівень відповідає мережним сервісам і відображується СМО з дисципліною обслуговування IS (“Immediately Served” – “Обслуговування без затримок”) для МЛМ із ЦМД, і дисципліною з відносними пріоритетами для МЛМ із ДПД. Заявки на обслуговування надходять у мережу від ОУ і повертаються в нього назад, після завершення їхньої обробки.

Отримано аналітичні залежності, які дозволяють розраховувати ІЧХ для класу МЛМ із різними методами доступу до моноканалу. Завантаження i-го пристрою МЛМ Ui визначається у вигляді Ui = лi/мi, де ?i і ?i середні значення інтенсивності надходження і обслуговування заявок у i-му пристрої. Середній час виконання транзакції в МЛМ із ЦМД визначається виразом

,

де М – кількість абонентів МЛМ,–

час обробки i-ой задачі,

L – довжина черги запитів на обслуговування від ОУ,

Н – розмір кадрів, які передаються у мережі,

PN – імовірність передачі запиту абонентом з номером N,

V – швидкість передачі інформації в моноканалі.

У МЛМ, які використовують ДПД, реалізовано пріоритетний механізм доступу абонентів до моноканалу. Середній час виконання i-й транзакції дорівнює

+ + ,

де K, G – пріоритети обслуговування заявок у моноканалі МЛМ,

RK, RG – сумарне завантаження моноканалу заявками, пріоритет яких не перевищує відповідно K і G, розраховується по формулі RJ = , де J – пріоритет заявки, яка обслуговується.

Верифікація аналітичних моделей проводилася методами машинних експериментів з використанням імітаційних моделей у широкому діапазоні зміни величини завантаження МЛМ (від 0,1 до 0,8). Максимальна похибка розрахунку завантаження пристроїв Ui і часу транзакції абонентів мережі не перевищує 8% для МЛМ із ДПД і 10% для МЛМ із ЦМД, що свідчить про їхній високий ступінь адекватності об’єктам, які моделюються.

Для класів мереж, що працюють у режимі “клієнт-сервер” розроблена модель, яка реалізована у вигляді 3-рівневої замкнутої мережі масового обслуговування (ЗММО). Перший і третій рівні відповідають вузлу абонентів Q1 і серверів Q3 структурної моделі. СМО вузла Q1 реалізують дисципліну обслуговування IS. СМО вузла Q3 – дисципліну PS (“Processor Sharing” – “Розподіл процесорного часу”).

Другий рівень моделі Q2 відповідає комунікаційній мережі і враховує множину можливих структур для мереж даних класів. У якості КП, які використовуються для побудови комунікаційної мережі, застосовуються концентратори, комутатори і маршрутизатори різної структури з напівдуплексними і дуплексними каналами зв'язку. Для формалізації процедури синтезу комунікаційної мережі розроблена узагальнена модель КП (рис. 3). Блок переносу інформації моделі БПІ відображає механізм передачі інформації між вхідними і вихідними портами КП і може бути реалізований у реальних пристроях у вигляді модуля загальної пам’яті, комутаційної матриці або загальної шини.

Модель конкретного комунікаційного пристрою отримують за рахунок відповідної параметризації вектора конфігурації КП VK =(N, B, M), де N – кількість вхідних портів, М – кількість вихідних портів, В – булева змінна, визначаюча наявність чи відсутність в пристрої БПІ. Кожна СМО моделі реалізує дисципліну обслуговування FCFS. Модель масового обслуговування КМ одержують формальним шляхом з урахуванням відповідного з’єднання моделей КПi на підставі даних про зв’язки між ними, отриманих у результаті синтезу структури комунікаційної мережі SKM (рис.3).

Рис. 3. Модель масового обслуговування комунікаційної мережі:

ММО КПi – модель масового обслуговування i-го комунікаційного пристрою

У загальному випадку ККМ представляється у вигляді неоднорідної ЗММО з М вузлами (СМО) з дисциплінами обслуговування FCFS, IS, PS, у якій циркулює G заявок К класів, обумовлених вектором .

З використанням методу аналізу середніх значень ІЧХ ЗММО MVA (Mean Value Analysis) отримані аналітичні залежності для обчислення величини завантаження m-го вузла Um і часу транзакції заявки класу k через вузол m у вигляді

, |

, для вузлів типа FCFS и PS,

, для вузлів IS,

де – час обробки заявки k в вузлі m, без врахування часу очікування початку обслуговування,

– кількість класів заявок, оброблених вузлом m,

– маршрут обробки заявки в мережі,

) – черга заявок у вузлі m, з якої вилучена одна заявка k-го типу.

Загальний час транзакції для заявки k-го типу по маршруту ? від абонента до сервера визначається виразом

,

де для дисциплін FCFS, PS,

для дисципліни IS.

Комбінаторна залежність ) від M і К не дозволяє використовувати точні методи розрахунку ІЧХ ККМ. Проведено аналіз обчислювальних можливостей наближених методів розрахунку математичної моделі ККМ за критерієм “точність/час моделювання”. Кращі показники має метод розрахунку з автокорекцією SCAT (Self-Correction Approximation Technique). Для мереж реальної складності метод забезпечує похибку обчислення ІЧХ стосовно точного розв’язання задачі 5% і час моделювання близько 6 хвилин.

Для розрахунку мереж із пріоритетними механізмами обслуговування мережного трафіка, а також для підвищення точності розрахунків ІЧХ, розроблена імітаційна модель ККМ. Модель враховує пріоритети переданих повідомлень і часові затримки, зв’язані з колізіями в моноканалі і механізмом їхнього вирішення, обумовленим стандартом IEEE 802.3. На відміну від аналітичної моделі, імітаційна – дозволяє визначати не тільки середні значення ІЧХ, але і показники якості обслуговування трафіку ККМ (QоS – Quality of Service). Найважливішими характеристиками QоS є мінімальний і максимальний час транзакцій, а також процентиль перевищення середнього часу транзакції для кожного типу повідомлень.

Проведено атестацію розроблених аналітичних і імітаційних моделей. Верифікація проводилася методом натурного моделювання на ККМ, що використовують різне комунікаційне обладнання. Похибки ?TP і ДU вимірювались для розрахованих з використанням аналітичних моделей АМ (), імітаційних моделей ІМ () і отриманих експериментально Е () значень часу транзакції і завантаження для i-х абонентів ККМ () і j-х комунікаційних пристроїв (), де – В кількість абонентів мережі, D – кількість комунікаційних пристроїв

ДTP = | , для АМ | (15)

, для ІМ.

Аналогічно (15) обчислюється значення ?U.

Розрахована за результатами