Методология создания, моделирования и адаптации корпоративных функционально-ориентированных сетей
Анализ тенденций развития телекоммуникационных сетей, процессов их конвергенции и интеграции. Характеристики и требования, предъявляемые к моделям сетей. Программное обеспечение системы синтеза, адаптации корпоративных функционально-ориентированных сетей.
| Рубрика | Коммуникации, связь, цифровые приборы и радиоэлектроника |
| Вид | автореферат |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 30.01.2018 |
| Размер файла | 542,6 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Рис. 7 - Граф G=(M, L)
Множество дуг содержит: Xpr - множество параметров сети, U - множество управляющих и I - информационных связей:
. (8)
Управляющие дуги указывают необходимое направление от одной вершины к другой.
Матрица информационных связей при решении задач создания и адаптации сетей:
I = || ilj ||nxn, (9)
элемент ilj, которой характеризует меру информационных связей задач l и j, фиксирует искомый подграф структуры сети. При этом, для каждого варианта решения состоящего из n задач, относящихся к g классам (подклассам) задач может быть поставлена в однозначное соответствие булева расстановочная матрица:
R = || rjl ||nxf,(10)
Для этого имеет смысл ввести величину а, именуемую порогом значимости информационной связи (взаимодействия) между задачами. Если ijl<а, то связью между задачами j и l можно пренебречь, а если ijl>а, то информационная связь признается существенной.
Тогда составной критерий оценки качества сети можно представить следующим образом:
,(11)
где K={Ku1, Ku2, Ku3, Ku4, Ku5, Ku6, Ku7, Ku8}.(12)
В процессе организации взаимодействия моделей элементов при создании и адаптации сетей в зависимости от конкретных задач и в целях экономии временных и вычислительных ресурсов осуществляется декомпозиция структуры иерархической многоуровневой графовой модели сети с учетом числа разрываемых связей и анализируются отдельные подграфы, далее устанавливаются требуемые математические зависимости между подграфами и, после этого, анализируется сеть в целом. С помощью многоуровневой графовой модели сети создание и адаптацию можно начать с любой задачи (модели), которой соответствует вершина графа (одна или несколько).
В четвертой главе представлены разработанные для решения поставленной общей научной проблемы на основе моделирующего комплекса новые теоретико-расчетные методы и модели оценки основных характеристик корпоративных сетей в процессе их создания и адаптации по каждому уровню иерархии: компьютеры, транспортная система ОС, СУБД, системные сервисы и корпоративные приложения конкретной предметной области. С помощью процедуры декомпозиции определены частные задачи создания и адаптации для каждого уровня, представлено обоснование актуальности разработки методов и моделей решения этих задач. Разработанные модели включены в состав иерархического моделирующего комплекса и удовлетворяют всем предъявляемым к ним требованиям.
В настоящее время вопросам аппаратной (физической) надежности не уделяется должного внимания, хотя такие расчеты приносят большую пользу на ранних этапах разработки, когда возникает вопрос о сравнении различных возможных вариантов построения сети. Остаются недостаточно изученными методы обеспечения и оценки аппаратной надежности систем, критичных к задержке результатов вычислений, которая может проявляться в недопустимости ожидания запросов в очереди и невозможности возобновления вычислительного процесса после возникновения отказов. Следовательно, необходимо методы и модели решения таких задач. В данной главе определены показатели аппаратной надежности сетей и условия отказа элементов; предложена математическая модель расчета аппаратной надежности сети, представленная в виде ориентированного графа, где вершины графа - это параметры надежности а дуги - связи между соответствующими показателями; получены формулы для оценки состояний работоспособности и вероятности безотказной работы сетей и их элементов, показана высокая точность предлагаемой оценки. Для иерархического комплекса (уровня компьютеров) разработаны элементарные модели: m21 - m22 расчета аппаратной надежности, которые входят в основную модель М2 - оценки надежности и безопасности 1-го уровня (для оценки критерия К2КОМПЬЮТЕРЫ)(13).
Модели расчета аппаратной (физической) надежности сети
m21:{H(t),P(t0),NDt}NDto (13)
m22:{О, Рri, Рoi, Тнар, tвост, МО, …, PT(X) } NDt
m23:{, , t, , , Т, МO,, pn, s} (t)
где H(t) - чисто отказов в интервале (0,T); P(t0) - вероятность безотказной работы за время ; О - интенсивность отказов элементов; Рri - вероятность того, что элемент, используемый на уровне i, находится в рабочем состоянии; Рoi - вероятность того, что элемент - в состоянии отказа; Тнар - наработка на отказ; tвост - среднее время восстановления, с; PT(X) - вероятность безотказной работы; МО - математическое ожидание; - состояние сети характеризующиеся матрицей, элемент которой - это элемент оборудования l-системы; - число работоспособных состояний; pп - вероятность ошибки в пакете; P0(t) - вероятность выхода из строя сервера; Т - заданный календарный период работы; с - загрузка сервера в %, t - временной квант функционирования; - состояние аппаратной неисправности сервера; s - неизвестное текущее состояние сервера.
Пусть S0 - структура сети в момент времени, когда все компоненты находятся в рабочем состоянии, S - структура в любой другой момент времени, тогда F(S) характеризует потерю функциональных свойств сети S:
, (14)
где fj(S) - характеризует функциональные свойства j компонента при структуре S, а fj(S0) - множество компонентов сети при структуре S0.
Аппаратная надежность NDto, которую сеть может достигнуть за время tо, и средняя аппаратная надежность NDt, достигаемая в установившемся режиме:
(15)
,(16)
P(Stо) - вероятность того, что сеть по истечении времени tо будет иметь структуру S; P(St) - вероятность, что сеть в установившемся режиме имеет структуру .
Разработанные модели расчета аппаратной надежности сетей проверены на большом числе практических примеров и показали свою эффективность.
Задачам синтеза топологической структуры посвящено много работ и некоторые существующие модели их решения были включены в состав иерархического комплекса. В данной главе дана постановка одной из задач топологического синтеза, которая решается на начальной стадии разработки сети в условиях отсутствия подробной информации о сетевых протоколах, матрице интенсивности входных потоков и других параметрах. Для этого разработана модель m637 (17), входящая в состав основной модели М6, которая необходима для оценки производительность 2-го уровня транспортной системы - критерия К2ТРАНСПРТНАЯ-СИСТЕМА и модифицированный алгоритм решения этой задачи, позволяющий синтезировать сеть заданного диаметра, определять маршруты передачи данных и потоки по выделенным каналам связи и магистральным трактам, причем устанавливаются все каналы связи, которые должны быть арендованы и их требуемая пропускная способность, если считать, что минимальная пропускная способность арендуемого канала не может быть меньше пропускной способности элементарного канала.
Синтез топологической структуры сети
m637 : {PSC, SC, l(mr), (mr), …, Hi, d, sp0} Fd топология (17)
где Hi - маршрут, по которому передается поток между i-й парой узлов сети; sp0 - пропускная способность элементарного канала, бит/с.
Функционал Fdтопология в (17) дает возможность минимизировать сумму произведений потока (mr) и длину l(mr) каналов для установления требуемого диаметра d:
Fd топология , (18)
где MR' - множество введенных ребер, каждое из которых представляет собой выделенный канал связи, проходящий по магистральным трактам; (mr) - поток по ребру mrMR', бит/с; l(mr) - длина выделенного канала связи (ребра), м.
(mr) =, где в0=1, если mrrHMR, и в0=0, если mrHMR, (19)
где HMR - маршрут, по которому передается поток.
При этом вероятность того, что сеть остается связной равна:
, (20)
где SC - множество комбинаций из не вышедших из строя элементов, для которых сеть останется связной; sck означает k-ю комбинацию; pk - вероятность ее возникновения.
Если в корпоративной сети необходимо использовать спутниковую связь, то для уровня транспортной системы следует провести расчет параметров производительности спутникового канала связи. В моделирующем комплексе представлены соответствующие модели m666 и m667 расчета некоторых характеристик производительности спутникового канала связи, входящие в М6 и учитывающие: число станций, скорость порождения новых пакетов, полный входящий и средний трафик в канале, а также длину пакета, вероятность и интенсивность его передачи (21). Получены формулы для оценки скорости передачи спутникового канала связи - выходной скорости канала и средней скорости передачи для необходимого числа пользователей сети. Приведены зависимости между средней задержкой пакета и скоростью передачи, показано, что максимальная скорость передачи при определенных условиях приводит к бесконечной задержке, и трафик нужно ограничить так, чтобы скорость порождения новых пакетов не превышала скорости передачи. Разработанные в данной главе модели позволяют выбрать оптимальную скорость передачи спутникового канала связи для конкретной корпоративной функционально-ориентированной сети. Такие расчеты следует проводить как при создании, так и при адаптации сетей.
Спутниковая система связи
m667 : {Vспутн., Niспутн., спутн., …, , tL} vкан.спутн. (21)
где спутн. - интенсивность сообщений в спутниковом канале связи, сообщений/с; tL - время передачи, с; tX - время передачи пакета в случае, когда используется вся полоса пропускания, с; спутниковый ретранслятор общей емкостью Vспутн стандартных каналов; i имеет Niспутн однородных абонентов.
Для (21) полный средний трафик в канале:
, (22)
где М - наземные станции, осуществляющих связь с помощью спутникового ретранслятора.
Средняя скорость передачи:
vср.кан.спутн.= . (23)
Доля трафика m-гo пользователя:
, m=1,...,M. (24)
Допустимые наборы скоростей:
vm=v/M ; m=/M, и vкан.спутн= (25)
Разработаны модели для оценки времени реакции ОС при решении корпоративных задач конкретной предметной области, которые позволят устанавливать связь между временем реакции ОС с параметрами решаемых задач и техническими характеристиками оборудования сети (26). Разработаны элементарные модели: m133 - модель оценки времени реакции ОС при решении корпоративных задач, m134 - модель определения коэффициента относительных потерь производительности ОС для многопроцессорной системы, m135 - модель оценки среднего времени ответа сервера, m136 - модель для определения среднего времени обработки запроса корпоративной ОС, m137 - времени обработки запроса ОС процессором сервера, включая время ожидания в очереди, m138 - среднего времени, затраченного на обращение к внешней памяти, m139 - модель оценки среднего времени, необходимого для передачи запроса ОС, m1310 - времени обращения к оперативной памяти, m1311 _- времени реакция процессора для анализа, принятого запроса ОС, m1312 - модель оценки интенсивность поступления запросов сетевой ОС к устройствам внешней памяти. Эти элементарные модели входят в М13, предназначенную для определения производительности 3-го уровня, уровня операционных систем для критерия К2ОС.
Время реакции ОС при решении корпоративных задач области
m133 : {зОС, ТС, ТОБ, ТПД, ТЦП, lЦП,, …, ЦП, МД, lK } ТОС
…
Интенсивность поступления запросов ОС к устройствам внешней памяти (26)
m1312 : {П, … , РRП , зП, НСП } МД
где ТС - среднее время ответа сервера, с; ТОБ - среднее время обработки запроса ОС на сервере, с; ТПД - среднее время, требуемое для передачи запроса ОС, с; ТЦП - среднее время обработки запроса процессором, с; ТВП - среднее время, затраченное на обращение к внешней памяти, включая время ожидания в очереди к каналу, с; - фактор нагрузки процессора задачами конкретной предметной области, %; lЦП - длина очереди к процессору, заявок; ЦП - интенсивность поступления запросов к процессору, заявок; lВП - средняя длина очереди при обращении к памяти, заявок; П - интенсивность поступления запросов к каналам связи, заявок/с; РRП - эффективная производительность процессоров сервера, операций/с; зП - коэффициент удельных потерь процессора на выполнение задач ОС, %; НСП - среднее число операций активной фазы задач ОС.
Для многопроцессорной системы коэффициент относительных потерь производительности ОС:
зoc = 1 - B'П / BП , (27)
Здесь B'П - быстродействие процессора с учетом простоя в очереди на обслуживание к секции памяти, операций/с; BП - эффективное быстродействие.
Среднее время передачи запроса ОС:
ТПД = (ТОП +ТРП)(1+lk /), (28)
где TОП - время обращения к оперативной памяти, с; ТРП - время реакции процессора для анализа, принятого запроса, с; lК -средняя длина очереди к каналу связи, заявок; сК - коэффициент загрузки канала связи, %.
Над ОС работают системы управления базами данных (СУБД). Точный выбор подходящей СУБД и ее версии для используемых на предприятии прикладных задач, технологий хранения и обработки данных требует знания основных свойств каждой СУБД и представления о том, какие новые свойства, необходимые для сети, ожидаются от выбранной СУБД в будущем. Для выбранной СУБД необходимо определить размещение файлов по рабочим станциям (РС) сети и последовательность обработки на каждой РС операций распределенных запросов к базе данных корпорации, которые минимизируют среднее время их выполнения с учетом влияние очередей к сетевым ресурсам и конфликтов, возникающих при одновременном доступе к одноименным элементам данных. Для решения этих частных задач разработаны элементарные модели m212 - m2111, вошедшие в основную модель М21, предназначенную для оценки К1СУБД - производительности 4-го уровня сети (29).
Оптимизация размещения файлов и обработки запросов к СУБД
m212 :{C, PRРС, I, …, Кz, ТД, IM, tncp, PRT}ZP
… (29)
m2111 : {Кz, …, ZP, рr, Tд, Viд, VВП j, fj } tncp
где С - распределения файлов по РС сети; I - число рабочих станций сети; PRРС - производительность РС; IM - номера операций; PRT - приоритетные классы запросов; ТД={tДk,pr|k=,pr=} - максимально допустимое время ожидания ответа на запросы различных типов и приоритетов; ZP - запросы; Viд - доступный для распределения объем памяти внешней памяти на РС, байт; VВП j - объем памяти, требуемой для размещения файла fj, байт.
Среднее время tncp выполнения СУБД запросов к РБД на n-м интервале функционирования сети:
(30)
где tnкcp - среднее время обработки запросов k-го типа на n-м типовом интервале функционирования СУБД, с; Кz -количество возможных типов запросов.
Над СУБД работают системные сервисы - служба WorldWideWeb, система электронной почты, системы коллективной работы, поддержка сервиса удаленного управления и многие другие. Как показывает практика нередки случаи, когда корпоративная сеть строится для обслуживания клиентов непосредственно не связанных с работой фирмы и, следовательно, актуальна частная задача - оптимального распределение системных сервисов в соответствии с сетевыми ресурсами. В данной главе представлена, разработанная аналитическая модель для решения этой задачи (модель m296, входящая в М29 при оценке К1С-СЕРВИСЫ) (31).
Оптимальное распределение для системных сервисов
m296 : {А, N, tПЗ, tОЗ, , tОЖ , tC, , V(a), pr0, t, …, sp, р} (31)
где sp - пропускная способность пути p (характеристическое число) и sp=а(р).
Пусть в сеть поступает пуассоновский поток запросов пользователей интенсивностью , время их обслуживания - объединение детерминированного и экспоненциально распределения, а преобразование Лапласа-Стильтьеса равно:
, (32)
Здесь А - множество необходимых системных сервисов; в сети циркулирует m заявок от клиентов, x заявок исполняются; N - запросы, находящиеся в очереди на исполнение; величина t складывается из: tПЗ, tОЗ - средних времен передачи по сети запроса и соответствующего ответного сообщения, - среднего время подготовки запроса tОЖ - среднего время ожидания запросов на исполнение и длительности обработки запроса сервером - tC, с; длительность обслуживания имеет экспоненциальное распределение с параметром (весом) (x), зависящим от числа заявок и равным (x) при , и (x) при . В результате имеется система уравнений:
(33)
единственный действительный корень:
, (34)
Требуемая производительность pr0 оборудования сети равна
pr = pr0 t V(a),
где - требуемый для конкретного сервиса объем ресурса (в байтах). Распределение системных сервисов по заявкам - ; - вес вектора системных сервисов: , следовательно, есть величина потребностей в ресурсе для сервиса а, а необходимая последовательность распределений:
, (35)
где - распределение, полученное в результате работы предложенного алгоритма над i-м сервисом.
Свойства корпоративных приложений конкретной предметной области определяют требования, предъявляемые к остальным уровням сети. Аналитический учет этих свойств в процессе многовариантного синтеза сетевых решений позволяет более рационально планировать развитие остальных уровней сети. При адаптации имеется потребность в экономичном решении, предоставляющем сегментам и подсетям ту пропускную способность, которая им требуется и, следовательно, актуальна задача распределения прикладных приложений между клиентами сети по критерию средневзвешенной длины маршрута. Для решения этой задачи разработана модель m373, необходимая при расчете производительности 6-го уровня, входящая в М37 для оценки критерия К1ПРОГРАММЫ, которая эффективна и применима на современных ПК для решения задач с числом переменных более 800. Как показали эксперименты, практически после получения наилучшего допустимого решения достаточно выполнить не более четырех итераций, чтобы гарантировать с высокой степенью вероятности, что полученное распределение оптимально.
Распределение прикладных задач между клиентами (36)
m373 : { A, п, vi, lrij, RL, zi, i, , , R(R), hij, …, сij} R(L)
где lrij - кратчайший маршрут по каналам передачи данных; zi - требуемый ресурс для выполнения задачи ai, возможно неоднократного, в течение суток; i - интенсивность обмена (бит/с) задачи ai с клиентским компьютером; -коэффициент загрузки каналов; lrij - расстояние; сij - штраф за назначение ai, , на клиентский компьютер bjB.
Множества: A - состоящее из т независимых друг от друга прикладных задач, характерных для корпорации, и B - состоящее из п клиентских компьютеров, представлены кортежами:
<B, v, LR> и <A, Z, >.(37)
v - вектор доступных ресурсов клиентских ПК; LR - матрица расстояний; Z - вектор требуемых ресурсов задач; - матрица интенсивности обмена задач с конкретным ПК. Требуется найти такое отображение , чтобы средневзвешенная длина маршрута между задачами и абонентами принимала минимальное значение:
, где (38)
hij={0,1} определяет, закреплена ли задача ai за ПК bj, hij=1, если R(ai)=aj , и hij=0, в противном случае; функция R представляется характеристической матрицей Н: H=||hij||i=1,…m,j=1,…,n. Суммарный поток между клиентскими компьютерами:
,
тогда функционал равен:
. (39)
Проведенные эксперименты показали, что точность разработанных методов и моделей изменяется по отдельным параметрам сети в пределах 85%97%.
В пятой главе представлены методы выбора концептуального решения корпоративной сети для различных информационных ситуаций. Создание и адаптация сетей связаны с оптимизацией и принятием решений, как на уровне частных задач, так и для всей сети в целом, при этом процессы оптимизации и принятия сетевых решений можно разделить на два этапа:
1 этап. Оптимизация и принятие решений на уровне частных задач разработки сетей, например: оптимальное распределение ресурсов сети, определяющее требуемую производительность оборудования; выбор сетевой технологии и другие задачи. Это модели решения частных задач создания и адаптации: m16-m19, m61-m63, m69 - m622, m131, m211, m291, m371, m381-m383, ... комплекса.
2 этап. Принятия концептуального сетевого решения. Это задачи оценки критериев, т.е. основные модели M1, M2 , …, M44 моделирующего комплекса. Второй этап включает: формирование множества альтернативных вариантов сетевых решений в процессе многовариантного синтеза на основе, моделирующего комплекса; выбор концептуального (базового) варианта всей сети.
Выбор концептуального решения сети требует анализа большого объема разнородной информации, а исходная информация о сети не всегда является точно заданной, и для этого необходимы соответствующие методы принятия решений в различных информационных ситуациях. В данной главе были определены, в формальном отношении, условия принятия решений при создании и адаптации.
Для условий определенности исходной информации предложена новая методика построения набора критериев оптимизации корпоративных функционально-ориентированных сетей, которая позволяет оценивать эффективность альтернативных сетевых решений. Представлен интерактивный метод принятия концептуального сетевого решения, который является не только корректным с точки зрения выполняемых разработчиком сети операций, но и учитывает характерные особенности проблемы создания и адаптации сетей. Метод построен на сочетании принципов, лежащих в основе лексикографических методов и адаптивных процедуры выбора (метода Нелдера-Мида) и позволяет построить эффективную процедуру поиска оптимального сетевого решения.
При решении задач создания и адаптации сетей в условиях неопределенности из всех ситуаций, рассматриваются лишь такие, где неопределенность затрагивает только исходную информацию, так как общим свойством недетерминированных задач является необходимость варьирования значениями исходных данных. Анализ существующих подходов к решению задачи выбора базового варианта сети в условиях неопределенности исходной информации показал целесообразность двухэтапного процесса принятия решения. На первом этапе, на основе формальных методов определяется множество рациональных сетевых решений, на втором - на базе экспертных процедур принимается базовое концептуальное решение сети. При этом более эффективными являются методы анализа платежных матриц с выделением главного критерия и метод анализа иерархий, соответственно. Применение метода анализа иерархий целесообразно для выбора концептуального варианта корпоративной сети, так как наиболее полно соответствует стратегии многовариантного синтеза сетевых альтернативных решений на основе иерархического моделирующего комплекса.
Предложенные методы принятия решений требуют небольшого объема программной реализации подсистемы, производящей выбор сетевых альтернатив, и дают возможность решать проблемы создания и адаптации сетей для различных информационных ситуаций и оптимизировать выбор базового варианта сети.
В шестой главе приведены экспериментальные результаты реализации научных методов и моделей, предложенных в предыдущих главах диссертационной работы. Представлена, разработанная на основе предложенной методологии, система синтеза и адаптации корпоративных функционально-ориентированных сетей. Сформулированы требования, предъявляемые к программному обеспечению системы, указаны состав и технические характеристики, разработанной системы. Дано описание исходных данных и способы представления результатов. Продемонстрированы основные этапы функционирования системы. Система в отличие от уже существующих, позволяет: наиболее полно учитывать параметры и характеристики сетей; проводить расчеты и обработку данных больших размерностей; эффективно моделировать сети и их элементы; осуществлять организацию взаимодействия моделей; выбирать из множества рациональных вариантов базовый вариант сети на основе многовариантного синтеза сетевых решений; получать достоверные результаты и применима для разработки широкого спектра сетей.
Представлены результаты исследования времени поиска удовлетворительного варианта сети от числа критериев оптимизации и от количества параметров сети. Показано существенное сокращение сроков создания и адаптации сетей при использовании разработанной системы по сравнению с традиционными способами разработки (таблица 1).
Таблица 1
|
Название этапа работ |
Сокращение времени (в %) |
||
|
Создание сети |
Адаптация сети |
||
|
Анализ (оценка) информации |
60 |
70 |
|
|
Моделирование сети. Расчет параметров и характеристик сети. |
90 |
95 |
|
|
Генерация альтернативных сетевых решений. |
65 |
70 |
|
|
Принятие базового варианта сети. |
90 |
95 |
Обосновано практическое применение, предложенной методологии в системах автоматизированного проектирования.
В заключении сформулированы основные научные и практические результаты работы; приведены сведения об апробации результатов; указаны предприятия (организации), в которых уже внедрены результаты диссертационной работы, и даны рекомендации, где еще они могут быть использованы в будущем.
ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ
1. Выполнены исследование и анализ состояния, перспектив и тенденций развития телекоммуникационных сетей. Исследован процесс конвергенции и интеграции телекоммуникационных и компьютерных сетей, который является закономерным этапом в их развитии. Сформулировано определение корпоративной функционально-ориентированной сети. Определены требования, предъявляемые к современным корпоративным функционально-ориентированным сетям и критерии оценки их качества.
2. Предложен наиболее прогрессивный подход к моделированию корпоративных функционально-ориентированных сетей, связанный с построением иерархического моделирующего комплекса. Реализация моделирующего комплекса основана на многоуровневом представлении корпоративной сети, которое отражает процессы создания и адаптации сети в целом, и включает модели оценки частных задач. Иерархический моделирующий комплекс, является базовым средством решения поставленной научной проблемы, где модели каждого последующего уровня учитывают большее количество характерных черт создаваемой или адаптируемой сети при фиксации параметров и характеристик, определенных на предыдущих уровнях.
3. Выдвинута новая научная концепция с помощью, которой осуществляется организация взаимодействия и согласование моделей элементов и параметров сетей, которая дает возможность объединить отдельные модели в единый комплекс и использовать необходимые из них при разработке, адаптации, исследовании функционирования и анализе сетей. Концепция позволяет осуществлять организацию взаимодействия разрозненных, разнотипных моделей и их согласования по параметрам и характеристикам сетей, времени счета, точности и единицам измерения, оперировать с уже существующими моделями, а также включать в состав иерархического моделирующего комплекса вновь создаваемые модели, обеспечивая возможность пополнения, совершенствования и обновления моделей. Для реализации концепции:
- определены процессы организации взаимодействия моделей сетевых элементов на основе иерархического моделирующего комплекса и разработана структура их взаимодействия, которая позволяет интегрировать модели в зависимости от конкретной ситуации создания и адаптации, моделировать сети, проводить многовариантные расчеты и многоуровневое моделирование;
- разработана методика подготовки и анализ модельных данных сетей, позволяющая эффективно проводить калибровку моделей;
- для согласования взаимодействия моделей элементов сетей предложен модифицированный метод регрессии на главные компоненты, который в наибольшей степени соответствует специфике решаемой научной проблемы;
- предложена эффективная методика оценка точности математических моделей иерархического комплекса, обеспечивающая получение достоверных результатов;
- разработан алгоритм сопряжения параметров моделей сетей и их элементов, который позволяет учитывать входные и выходные параметры, а также единицы их измерения.
4. Разработана многоуровневая графовая модель корпоративной функционально-ориентированной сети, необходимая для определения взаимосвязи и взаимовлияния частных задач создания и адаптации, критериев оценки качества, сетевых параметров и характеристик, а также для анализа сети в целом, с учетом того, что разработчикам более удобно представлять сеть в виде графа, который позволяет наглядно увидеть связи параметров, а методы теории графов - проводить оптимизацию.
5. Предложен интерактивный метод многовариантного синтеза сетевых решений, позволяющий проводить многовариантные расчеты на основе иерархического моделирующего комплекса и использовать при этом творческие возможности разработчика сети.
6. Разработаны новые теоретико-расчетные методы и модели решения частных задач создания и адаптации корпоративных функционально-ориентированных сетей, которые включены в состав моделирующего комплекса, и в отличие от уже существующих, позволяют обоснованно планировать стратегию развития сетей, являются достаточно эффективными с точки зрения затрат машинного времени, легко автоматизируются и дают достаточно близкие к оптимальным решения.
7. Предложены методы, позволяющие из множества, получаемых альтернатив в процессе многовариантного синтеза сетевых решений выбирать оптимальный или базовый вариант сети в различных условиях исходной информации.
8. Разработана на основе предложенной методологии, система синтеза и адаптации корпоративных функционально-ориентированных сетей, которая дает возможность более адекватно и с наименьшими затратами решать характерные стратегические проблемы и частные задачи, возникающие при разработке сетей, и следовательно, позволяет существенно сократить сроки реализации сетей.
Результаты диссертационной работы также могут быть использованы:
- разработчиками сетей для создания новых или проведении адаптации (модернизации, реконструкции) уже существующих сетей;
- сетевыми администраторами для исследования и анализа сетей, оценки сетевых параметров и характеристик;
- для создания современных систем автоматизированного проектирования сетей.
Таким образом, в диссертационной работе была решена актуальная крупная научная проблема, заключающаяся в совершенствовании теоретической базы создания, моделирования и адаптации телекоммуникационных сетей, имеющая важное практическое значение, так как именно сети телекоммуникаций, во многом определяют развитие страны.
ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ
телекоммуникационный сеть программный
Публикации в изданиях, входящих в перечень ВАК
1. Сафонова И.Е., Вишнеков А.В., Гуляев Д.В. Расчет аппаратной надежности корпоративных локальных вычислительных сетей ЭВМ // Автоматизация и современные технологии. - 2003. - № 4. - С. 3-7.
2. Сафонова И.Е., Вишнеков А.В., Шапкин Ю.А. К вопросу о формализации процесса автоматизированного проектирования корпоративных локальных вычислительных сетей // Научный вестник МГТУ ГА. Серия - Информатика. Прикладная математика. - 2003. - № 65. - С. 24 - 32.
3. Сафонова И.Е., Королев П.Е. Методика оценки надежной работы серверов корпоративной сети // Научный вестник МГТУ ГА. Серия - Прикладная математика. Информатика. - 2006. - № 105. - С. 42 - 50.
4. Сафонова И.Е., Шапкин Ю.А. Целевая функция для оптимизации вероятности безотказного функционирования и критерий гарантированного запаса работоспособности устройств корпоративной сети // Научный вестник МГТУ ГА. Серия - Прикладная математика. Информатика. - 2006. -№ 105. - С.140-143.
5. Сафонова И.Е. Автоматизированная система обучения проектированию и поддержке принятия проектных решений в САПР корпоративных сетей // Качество. Инновации. Образование. - 2006. - № 3. - С. 44-50.
6. Сафонова И.Е. Разработка комплекса моделей иерархического многоуровневого представления корпоративных функционально-ориенти-рованных сетей // Качество. Инновации. Образование. - 2006. - № 6. - С. 47-53.
7. Сафонова И.Е. Методика формирования концептуальных проектных стратегий в системах автоматизированного проектирования корпоративных компьютер-ных сетей // Автоматизация и современные технологии. - 2007. - № 4. - С. 3-6.
8. Сафонова И.Е. Разработка метода принятия проектных решений в САПР корпоративных компьютерных сетей в условиях определенности исходной информации // Открытое образование. - 2008. - № 2. - С. 57-62.
9. Сафонова И.Е. Методы формирования и принятия проектных решений в системах автоматизированного проектирования корпоративных сетей // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки. - 2008. - № 4. - С. 41-49.
10. Сафонова И.Е. Требования, предъявляемые к моделям корпоративных сетей // Качество. Инновации. Образование. - 2009. - № 4. - С. 46-48.
11. Сафонова И.Е. Об одном подходе к моделированию корпоративных функционально-ориентированных компьютерных сетей // Телекоммуникации. - 2009. - № 11. - С. 2 - 10.
12. Сафонова И.Е. Расчет параметров производительности спутникового канала связи // Качество. Инновации. Образование. - 2010. - № 1. - С. 49-52.
13. Сафонова И.Е. Метод многовариантного синтеза сетевых решений //Качество. Инновации. Образование. - 2010. - № 2. - С. 57 - 63.
14. Сафонова И.Е. Моделирование беспроводных сетей, каналов и линий связи //Качество. Инновации. Образование. - 2010. - № 3. - С. 64 - 69.
Монография
15. Сафонова И.Е. Методы и модели оценки основных характеристик корпоративных функционально-ориентированных сетей в САПР: научная монография. М.: МИЭМ, 2007. 344 с. (ISBN 978-5-94506-184-2, УДК 681.324(03), ББК32.973.202, С. 22.).
Авторские свидетельства и патенты
16. Сафонова И.Е. Система синтеза и адаптации корпоративных функционально-ориентированных сетей // Свидетельство об официальной регистрации программ для ЭВМ № 2010611980 от 16.03.2010. - Москва. - Федеральная служба по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам.
17. Сафонова И.Е. Формирование и принятие концептуальных проектных решений при создании корпоративных функционально-ориентированных сетей // Программа для ЭВМ № 2010612307 от 29.03.2010. - Москва. - Федеральная служба по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам.
18. Сафонова И.Е. Комплексирование параметров моделей сетевых элементов // Свидетельство об официальной регистрации программа для ЭВМ № 2010612490 Российская Федерация. от 09.04.2010. - Москва. - Федеральная служба по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам.
19. Сафонова И.Е. База данных моделей иерархического моделирующего комплекса многоуровневого представления корпоративных функционально-ориентированных сетей // Свидетельство об официальной регистрации Базы данных № 2010620242 от 20.04.2010. - Москва. - Федеральная служба по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам.
20. Сафонова И.Е. Устройство моделирования связей сетевых элементов на основе иерархического комплекса многоуровневого представления корпоративных функционально-ориентированных сетей. // Патент на полезную модель; заявка № 2010115917/08(022563); заявл. 22.04.2010. - Москва. - Федеральная служба по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам.
Статьи и доклады
21. Сафонова И.Е., Вишнеков А.В., Шапкин Ю.А. Вопросы разработки системы автоматизированного проектирования для создания вычислительных сетей ЭВМ // Информационные, сетевые и телекоммуникационные технологии: сб. науч. трудов, посвященный 40-летию МИЭМ. / Моск. институт электроники и математики - техн. ун-т. - М.: МИЭМ, - 2001. - С. 70-73.
22. Сафонова И.Е., Вишнеков А.В., Шапкин Ю.А. Свойства и особенности математических моделей объектов проектирования в обучающих системах // Образование ХХl века: инновационные технологии, диагностика и управление в условиях информатизации: сб.трудов ll Всероссийской научно-методической конференции / Красноярск, 2000. - С.74 - 75.
23. Сафонова И.Е. Моделирование беспроводных сетей, каналов и линий связи // Компьютеры в учебном процессе. - 2010. - № 7. - С. 8-22.
24. Сафонова И.Е., Вишнеков А.В. К вопросу повышения эффективности обучающих систем в САПР/САИТ // Системные проблемы качества, математического моделирования и информационных технологий: сб.трудов междунар. научно-техническая конференции и Российской научной школы молодых ученых и специалистов / Москва-Сочи, 1999. - С. 55 - 57.
25. Сафонова И.Е. Человеко-машинные процедуры принятия решений // Компьютеры в учебном процессе. - 2001. - № 7. - С. 79 - 93.
26. Сафонова И.Е. Методы представления знаний в экспертных системах // Компьютеры в учебном процессе. - 2001. - № 3. - С. 103 - 107.
27. Сафонова И.Е. Методы математического программирования в решении сетевых задач // Информационные, сетевые и телекоммуникационные технологии: сб. науч. трудов, посвященный 40-летию МИЭМ. / Моск. институт электроники и математики - техн. ун-т. - М.: МИЭМ, - 2001. - С. 73 - 75.
28. Сафонова И.Е. Автоматизированная обучающая система принятия решений в условиях нечеткой исходной информации // Компьютеры в учебном процессе. -2002. - № 3. - С. 117 - 130.
29. Сафонова И.Е., Вишнеков А.В., Гуляев Д.В. Обеспечение надежности при автоматизированном проектировании корпоративных локальных вычислитель-ных сетей //Компьютеры в учебном процессе. - 2002. - № 10. - С.47 - 54.
30. Сафонова И.Е. Многоцелевые решения в условиях неопределенности // Компьютеры в учебном процессе. - 2002. - № 11. - С. 85 - 92.
31. Сафонова И.Е. Алгоритмы выбора проектных решений при неопределенности внешних условий // Компьютеры в учебном процессе. - 2002. - № 12. - С. 39- 56.
32. Сафонова И.Е. Экспертные процедуры принятия проектных решений
// Компьютеры в учебном процессе. - 2002. - № 12. - С. 57 - 66.
33. Сафонова И.Е. Формальные методы представления автоматизированного проектирования компьютерных сетей // Компьютеры в учебном процессе. - 2003. - № 9. - С. 3-10.
34. Сафонова И.Е. Математическая модель расчета пропускной способности корпоративных локальных вычислительных сетей // Компьютеры в учебном процессе. - 2003. - № 9. - С. 11-25.
35. Сафонова И.Е. Аппаратные средства диагностики кабельных систем //Компьютеры в учебном процессе. - 2003. - № 8. - С. 113-119.
36. Сафонова И.Е. Особенности формирования проектных стратегий в САПР корпоративных локальных вычислительных сетей // Компьютеры в учебном процессе. - 2003. - № 12. - С. 3-14.
37. Сафонова И.Е. Принятие проектных решений в системах автоматизированного проектирования корпоративных локальных вычислительных сетей //Компьютеры в учебном процессе. - 2003. - № 12. - С. 15-20.
38. Сафонова И.Е. Алгоритмы анализа характеристик корпоративных сетей //Компьютеры в учебном процессе. - 2003. - № 12. - С. 20-37.
39. Сафонова И.Е., Вишнеков А.В., Штейнберг В.И., Филипповский Ю.А. To a question on acceptance of decisions in systems of automated integrated manufacture of computer products and equipment // Information and Telecommunication Technologies in Intelligent Systems: сб. трудов международн. Конференции / Barcelona (Spain), 2003. - С. 49- 51.
40. Сафонова И.Е., Вишнеков А.В., Шапкин Ю.А. О постановке задачи принятия решений в САПР корпоративных сетей // Гражданская авиация на современном этапе развития науки, техники и общества: сб. трудов международн. научно-технической конференции, посвященная 80-летию гражданской авиации России / Москва, 2003. - С. 179 - 180.
41. Сафонова И.Е., Вишнеков А.В., Плеханов С.П., Шапкин Ю.А. Формирование рациональных вариантов проектного сетевого решения с использованием автоматизированной обучающей системы // Гражданская авиация на современном этапе развития науки, техники и общества: сб.трудов международн. научно-технической конференции, посвященной 80-летию гражданской авиации России / Москва, 2003. - С. 184 - 185.
...Подобные документы
Классификация телекоммуникационных сетей. Схемы каналов на основе телефонной сети. Разновидности некоммутируемых сетей. Появление глобальных сетей. Проблемы распределенного предприятия. Роль и типы глобальных сетей. Вариант объединения локальных сетей.
презентация [240,1 K], добавлен 20.10.2014Intranet для управления и контроля выполнения проектов. Подборка и публикация новостей, контроль документооборота. Особенности проектирования корпоративных сетей. Программные пакеты имитационного моделирования. Информационная безопасность в Intranet.
дипломная работа [581,6 K], добавлен 17.07.2012Определение, назначение, классификация компьютерных сетей. Техническое и программное обеспечение компьютерных сетей. Широкополосный коаксиальный кабель. Оборудование беспроводной связи. Анализ компьютерной сети ОАО "Лузская снабженческо-сбытовая база".
курсовая работа [40,8 K], добавлен 23.01.2012Монтаж и настройка сетей проводного и беспроводного абонентского доступа. Работы с сетевыми протоколами. Работоспособность оборудования мультисервисных сетей. Принципы модернизации местных коммутируемых сетей. Транспортные сети в городах и селах.
отчет по практике [1,5 M], добавлен 13.01.2015Предназначение коммутатора, его задачи, функции, технические характеристики. Достоинства и недостатки в сравнении с маршрутизатором. Основы технологии организации кабельных систем сети и архитектура локальных вычислительных сетей. Эталонная модель OSI.
отчет по практике [1,7 M], добавлен 14.06.2010Характеристика основных устройств объединения сетей. Основные функции повторителя. Физическая структуризация сетей ЭВМ. Правила корректного построения сегментов сетей Fast Ethernet. Особенности использования оборудования 100Base-T в локальных сетях.
реферат [367,2 K], добавлен 30.01.2012Изучение основ соединения компьютеров с использованием средств коммутации. Характеристика кабелей и программного обеспечения. Обзор международных организаций по стандартизации. Применение беспроводных сетей. Сетевые адаптеры, модемы, их функции и типы.
курс лекций [1,9 M], добавлен 17.12.2014Модели структур многополюсных информационных сетей. Параметры и характеристики дискетного канала. Помехоустойчивость приема единичных элементов при различных видах модуляции. Краевые искажения в дискретных каналах. Методы синтеза кодеров и декодеров.
курсовая работа [2,2 M], добавлен 05.01.2013Принципы построения телефонных сетей. Разработка алгоритма обработки сигнальных сообщений ОКС№7 в сетях NGN при использовании технологии SIGTRAN. Архитектура сетей NGN и обоснованность их построения. Недостатки TDM сетей и предпосылки перехода к NGN.
дипломная работа [8,4 M], добавлен 02.09.2011Выбор магистральных и домовых усилителей при разработке кабельных сетей. Основные требования, предъявляемые к усилительным устройствам. Максимальный уровень выходного сигнала при трансляции большого числа каналов. Структурная система балансного каскада.
контрольная работа [393,3 K], добавлен 23.03.2011Роль компьютерных сетей, принципы построения. Протоколы передачи информации в сети ArcNet, используемые топологии и средства связи. Программное обеспечение, технология развёртки. Операционные системы компьютерных сетей. Инструкция по технике безопасности.
курсовая работа [504,6 K], добавлен 11.10.2013Характеристика социальных сетей как части современного общества. Анализ современной виртуальной культуры, формируемой различными их разновидностями. Особенности функционирования и сравнительный анализ двух социальных сетей: "ВКонтакте" и "Facebook".
дипломная работа [114,8 K], добавлен 23.04.2014Топологии компьютерных сетей. Организация взаимодействия компьютеров. Классификация компьютерных сетей по территориальной распространенности. Услуги службы голосовая "почта". Характеристика системы Видеотекс. Недостатки и достоинства одноранговых сетей.
презентация [96,8 K], добавлен 12.09.2014Обзор и анализ существующих технологий сенсорных сетей. Сетевая модель взаимосвязи открытых систем. Общая информация о модулях XBee Series 2. Запуск простейшей ZigBee-сети. Спящий датчик температуры. Проблемы и перспективы развития сенсорных сетей.
дипломная работа [2,4 M], добавлен 01.06.2015Обзор современного состояния сетей передачи данных. Организация цифровых широкополосных сетей. Главные преимущества WiMAX и Wi-Fi. Проектирование сети в программе NetCracker. Расчет зоны действия сигнала. Требования к организации рабочего места техника.
дипломная работа [1,1 M], добавлен 20.05.2013Сравнительная характеристика телекоммуникационных сервисов - обычной телефонной связи (POTS), выделенных линий, Switched 56, ISDN, frame relay, SMDS, ATM и Synchronous Optical Network (SONET), их достоинства и недостатки. Основные преимущества сетей X.25.
курсовая работа [1,1 M], добавлен 21.11.2009Основные типовые топологии вычислительных сетей, их изучение, анализ, оценка. Вывод о работе сетей с различной топологией (цепочечной, полносвязной, ячеистой, комбинированной). Преимущества и недостатки топологий, влияющих на производительность сети.
дипломная работа [65,9 K], добавлен 02.03.2009Роль и общие принципы построения компьютерных сетей. Топологии: шинная, ячеистая, комбинированная. Основные системы построения сетей "Token Ring" на персональных компьютерах. Протоколы передачи информации. Программное обеспечение, технология монтажа сети.
курсовая работа [925,9 K], добавлен 11.10.2013Основные термины в технологии защиты потоков SDH и суть одного из методов обеспечения быстрого восстановления работоспособности синхронных сетей. Требования, предъявляемые к линейным кодам волоконно-оптических систем передачи, кодирование сигнала.
контрольная работа [436,0 K], добавлен 09.07.2009Распространение цифровых стандартов в области сотовых сетей подвижной радиосвязи. Максимальное число обслуживаемых абонентов как основная характеристика системы подвижной радиосвязи. Достоинствами транкинговых сетей. Европейский проект стандарта W-CDMA.
контрольная работа [26,3 K], добавлен 18.09.2010
