Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Анализ процесса проектирования информационно-вычислительных сетей .11
1.1. Анализ корпоративных информационно-вычислительных сетей 11
1.2. Этапы и задачи проектирования информационно-вычислительных сетей масштаба предприятия 18
1.3. Анализ существующих методов и средств проектирования информационно-вычислительных сетей 30
1.4. Постановка задачи разработки методики использования систем поддержки принятия решений в задачах начальных этапов проектирования корпоративных информационно-вычислительных сетей 49
1.5. Выводы 53
Глава 2. Теоретические основы, принципы построения и функционирования систем поддержки принятия решений на основе нечетких моделей 55
2.1. Использование систем поддержки принятия решений в задачах проектирования сложных информационных систем 56
2.2. Применение аппарата нечеткой логики в системах поддержки принятия решений...68
2.3. Методы извлечения нечетких экспертных знаний 80
2.4. Координация нечетких решений при декомпозиции многоуровневых иерархических систем 90
2.5. Выводы 94
Глава 3. Разработка методики проектирования корпоративных вычислительных сетей на основе системы поддержки принятия решений с использованием нечетких моделей 95
3.1. Описание предлагаемой методики проектирования вычислительных сетей 95
3.2. Алгоритм построения иерархии и топологии вычислительной сети 100
3.3. Нечеткие модели решения задач проектирования вычислительных сетей 104
3.4. Описание среды системы проектирования вычислительных сетей: модули, программная реализация 117
3.5. Выводы 132
Глава 4. Решение задач проектирования корпоративных вычислительных сетей с использованием разработанных методов и системы проектирования 133
4.1. Проектирование вычислительной сети кафедры «экономические информационные системы» МГУПИ 133
4.2. Проектирование корпоративной сети сервисно-информационного центра Калужского филиала ОАО «ЦентрТелеком» 139
4.3. Выводы 145
Заключение 146
Список литературы
- Анализ корпоративных информационно-вычислительных сетей
- Анализ существующих методов и средств проектирования информационно-вычислительных сетей
- Использование систем поддержки принятия решений в задачах проектирования сложных информационных систем
- Описание предлагаемой методики проектирования вычислительных сетей
Введение к работе
Актуальность темы исследования. Развитие технологий, используемых в производственных и информационных процессах, ведет к необходимости создания все более быстродействующих и сложных вычислительных сетей, обеспечивающих необходимое качество услуг для различных нужд предприятий. Постоянное повышение требований к быстродействию и качеству предоставляемых сетями услуг, быстро изменяющийся спектр сетевого оборудования, протоколов, появление новых технологий и программного обеспечения, а также острая конкуренция на рынке предоставления услуг системной интеграции определяет повышенные требования к процессу проектирования вычислительных сетей с целью снижения издержек и ускорения процесса проектирования.
Анализ проектных процедур, используемых сетевыми интеграторами, показывает, что процесс проектирования вычислительной сети в большой степени основывается не на формальных методах, а на опыте и интуиции разработчиков. Это обуславливается тем, что начальные этапы проектирования вычислительной сети (ВС), предусматривающие выбор технических и программных средств, топологии, иерархии сети и системы протоколов, с одной стороны, требуют учета большого числа параметров, определяющих качественные и количественные показатели вычислительной сети, а с другой, проходят в условиях неполной и неточной начальной информации.
Существующие системы проектирования вычислительных сетей ограничиваются имитационным моделированием физических моделей сетей, оставляя системному интегратору синтез и оптимизацию модели сети. Класс задач структурного и параметрического синтеза ВС относится к NP-полным задачам принятия решений, и в условиях неточности и неопределенности формализовать их выполнение традиционными аналитическими методами не представляется возможным. На практике начальные этапы проектирования ВС сводятся к итеративному процессу интуитивного выбора разработчиком конфигурации сети и оборудования, построения имитационной модели, оценки результатов моделирования и коррекции параметров модели.
Учитывая вышесказанное, представляется актуальным разработка методов и средств, автоматизирующих выполнение задач начальных этапов проектирования ВС, таких, как синтез топологии и иерархии сети, параметрический синтез технических и программных средств, принимая во внимание как специфику самих ВС, так и процесса их проектирования. Перспективным подходом к решению подобных задач является использование интерактивных человеко-машинных систем поддержки принятия проектных решений, позволяющих проводить этапы структурного и параметрического синтеза проектных решений на основе экспертных оценок и суждений с учетом опыта, знаний и предпочтений разработчиков проекта. Специфика исследуемой проблемной области обуславливает необходимость интегрированного подхода к построению интеллектуальных систем поддержки принятия решений, позволяющего рационально сочетать математические и логические методы исследования сложных систем, интуицию и опыт проектировщика с использованием новых методов представления знаний, прогноза и оценки альтернативных вариантов решений.
Цели и задачи исследования. Целью данной работы является исследование и разработка методики применения систем поддержки принятия решений на основе нечетких моделей в задачах начальных этапов проектирования информационно-вычислительных сетей и практическая реализация разработанной методики в виде инструментального программного обеспечения, позволяющего автоматизировать начальные этапы проектирования корпоративных вычислительных сетей.
Для достижения поставленной цели в диссертационной работе решаются следующие задачи:
• Исследование моделей представления знаний в интеллектуальных системах, анализ методов и принципов применения интеллектуальных систем для решения задач проектирования сложных информационных систем. • Исследование особенностей корпоративных вычислительных сетей (КВС) и возникающих при их проектировании задач, анализ возможности применения систем поддержки принятия решений (СППР) на основе нечетких моделей для решения задач начальных этапов проектирования ВС.
• Разработка методики автоматизации начальных этапов проектирования ВС на основе СППР и системы имитационного моделирования, разработка методов взаимодействия СППР с системой имитационного моделирования ВС и лицом, принимающим решение (ЛПР), в процессе проектирования ВС.
• Разработка инструментального программного обеспечения системы автоматизированного проектирования ВС на основе предложенной методики, экспериментальное исследование и анализ эффективности предложенной методики проектирования ВС, определение критериев и ограничений ее применения.
Методы исследования. Для решения поставленных задач в данной работе использовались понятия и методы математической логики, теории множеств, теории графов, элементы 1,-исчисления, системного анализа, формальной семантики языков, современные методологии построения программных комплексов, систем и системного программирования, совокупность методов, обобщенных направлением "мягкие вычисления": аппарат нечетких множеств, нечеткой алгебры и нечеткой логики, теория возможностей, неиросетевые технологии; методы теории вероятности, теории массового обслуживания и имитационного моделирования.
Научная новизна диссертации заключается в следующем:
• Предложены принципы построения и применения систем поддержки принятия решений в задачах проектирования вычислительных сетей, обосновано применение нечетких моделей и аппарата нечеткой логики в системах поддержки принятия решений применительно к задачам проектирования корпоративных вычислительных сетей. • Разработана методика решения общей задачи проектирования ВС, включающая метод нечеткой декомпозиции общей задачи проектирования ВС на ряд локальных подзадач проектирования сегментов сети.
• Разработаны нечеткие модели представления экспертных знаний для решения локальных подзадач проектирования ВС.
• Разработаны методы интеграции системы моделирования и системы поддержки принятия решений, разработан и апробирован метод определения качества получаемого проекта ВС.
Практическая значимость. В данной работе в качестве объекта проектирования исследуется наиболее распространенный класс ВС - сети масштаба предприятия (корпоративные ВС), с соответствующими параметрами работы, задержек, типами передаваемого трафика и требованиями к надежности и безопасности. Предлагаемая методика проектирования ВС позволяет эффективно, при взаимодействии системы с разработчиком (ЛПР), решать задачи, возникающие на начальных этапах проектирования корпоративных ВС. В ходе выполнения работы создано оригинальное программное обеспечение инструментария проектирования информационно-вычислительных сетей на базе среды разработки экспертных систем Fuzzy Expert, доведенное до уровня исследовательского прототипа. Общий объем разработанного программного обеспечения инструментария составляет около 30000 строк кода на языках C++, JavaScript, FCL и IDL. Часть инструментария (экспертная среда Fuzzy Expert) зарегистрирована в отделе регистрации программ ЭВМ, баз данных и топологий ИМС Федерального института промышленной собственности РОСПАТЕНТа (свидетельство №2002611146 от 09.07.2002).
Практическая ценность состоит в том, что разработанные методики, модели и алгоритмы реализованы в виде программной инструментальной среды проектирования вычислительных сетей и используются в производственных процессах Калужского филиала ОАО "ЦентрТелеком" и ОАО "КалугаЭнерго". Предлагаемая методика проектирования вычислительных сетей, а также разра 9 ботанная система проектирования допускают модификации и расширения, обеспечивающие поддержку процесса проектирования различных классов вычислительных сетей.
Достоверность полученных результатов обеспечивается использованием аппарата математической логики, теорий нечетких множеств, принятия решений, графов, структур данных, полнотой и корректностью исходных предпосылок, математической строгостью доказанных утверждений и преобразований при получении аналитических зависимостей, а также результатами имитационного моделирования, практической реализации и апробации работы.
Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на 12-ой международной научно-технической конференции студентов и аспирантов "Радиоэлектроника, электротехника и энергетика" (Москва, МЭИ (ТУ), 2006г), 11-ой международной научно-технической конференции студентов и аспирантов "Радиоэлектроника, электротехника и энергетика" (Москва, МЭИ (ТУ), 2005г), международной научно-технической конференции "Информационные средства и технологии" (Москва, МЭИ (ТУ), 2005г), международной научно-технической конференции "Информационные средства и технологии" (Москва, МЭИ (ТУ), 2004г), 5-м всероссийском семинаре "Моделирование неравновесных систем" (Красноярск, 2002), региональной студенческой научно-технической конференции "Прогрессивные технологии и конструкции, механизация и автоматизация производственных процессов" (Калуга, КФ МГТУ им. Н.Э.Баумана, 2000г).
Публикация результатов работы. По теме диссертации опубликовано 11 работ, отражающих основные результаты работы.
Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, библиографического списка из 77 наименований и приложений. Работа, содержит 147 страниц машинописного текста содержательной части, 39 рисунков, 9 таблиц и 8 страниц библиографии. Положения, выносимые на защиту. На защиту выносятся:
• Принципы построения и применения систем поддержки принятия решений на основе нечетких моделей совместно с системами имитационного моделирования ВС в задачах проектирования ВС.
• Методика решения общей задачи проектирования ВС, включающая нечеткую декомпозицию общей задачи на ряд подзадач проектирования локальных сегментов ВС.
• Нечеткие модели на основе экспертных знаний для решения задач проектирования локальных сегментов ВС.
• Архитектура системы проектирования ВС на основе нечетких моделей и протоколы взаимодействия ее компонентов.
Анализ корпоративных информационно-вычислительных сетей
В данной работе в качестве объекта проектирования рассматривается класс информационно-вычислительных корпоративных сетей (КС). Данный класс вычислительных сетей выбран в качестве объекта проектирования ввиду того, что вычислительные сети масштаба предприятия и локальные вычислительные сети, как их составляющие, являются наиболее широко используемыми и востребованными классами вычислительных сетей. Для анализа предметной области необходимо определить свойства, структуру и особенности данно го класса вычислительных сетей как объекта проектирования, выявить основные задачи, возникающие в процессе проектирования корпоративных вычислительных сетей, и необходимость в их автоматизации.
В самом общем понимании, корпоративная сеть - это сложный комплекс взаимосвязанных и согласованно функционирующих программных и аппаратных компонентов, обеспечивающий передачу информации между различными удаленными приложениями и системами (потребителями и производителями потоков информации), используемыми на предприятии1 [61]. Ввиду наличия нескольких центров обработки данных корпоративные сети относятся к распределенным (или децентрализованным) вычислительным системам [59].
Существуют группы стандартов, описывающих структуру и оборудование корпоративных вычислительных сетей. Сети, на базе которых построены системы управления производством и учрежденческой деятельностью, объединяются группой стандартов МАР/ТОР. В группе стандартов MAP описываются сети, используемые в промышленности. ТОР описывают стандарты для сетей, применяемых в офисных сетях. Корпоративные вычислительные сети принято классифицировать в соответствии с несколькими признаками:
Размерность вычислительной сети: локальные корпоративные сети отделов (LAN), сети масштаба предприятия (сюда же входят и кампусовые сети), территориально-распределенные корпоративные сети.
Способ организации доступа к ресурсам: одноранговые сети (горизонтальная структура), сети с иерархическим доступом (вертикальная структура).
Топология и способы соединения сегментов вычислительной сети: общая шина, кольцо, звезда, древовидная, многосвязная.
Степень однородности: в зависимости от количества различных технологий, используемых в сегментах вычислительных сетей, различают однородные и смешанные (неоднородные) вычислительные сети, при этом однородность подразделяется на логическую однородность (на уровне подсетей и групп) и физическую (на уровне физических сегментов сети).
Целевое предназначение корпоративной сети: в зависимости от типа передаваемой информации вычислительные сети подразделяются на промышленные, офисные, многоцелевые, технологические и др.
Локальные (малые) корпоративные сети включает в себя несколько десятков узлов в пределах одной комнаты или здания. Такие сети используются в малых или средних офисах, имеют простую топологическую и иерархическую структуру - обычно в таких сетях используется типовые решения: общая шина, кольцо, звезда или полносвязная сеть [59]. Все перечисленные топологии обладают свойством однородности - все компьютеры в такой сети имеют одинаковые права в отношении доступа к другим компьютерам. При охвате нескольких этажей здания в локальных корпоративных сетях может использоваться не сколько сегментов, соединенных магистралью с повышенной относительно сегментов пропускной способностью.
Кампусовые корпоративные вычислительные сети - это сети, расположенные внутри ограниченной территории (обычно это нескольких близко расположенных зданий предприятия). Такие сети состоят из нескольких локальных сегментов, обычно расположенных внутри здания, и соединяющей их высокоскоростной магистрали. Ввиду ограничений, присущих однородным сетям, кампусовые сети используют смешанные топологии и методы доступа к сети как для локальных сегментов, так и для магистрали [50]: Ограничения на длину связи между узлами. Ограничения на количество узлов. Ограничения на интенсивности трафика между узлами. Территориалъно-распределенные корпоративные сети используются для объединения офисов, подразделений и других структур предприятия, находящихся на значительном удалении друг от друга. Узлы территориально-распределенной корпоративной сети (в качестве узлов могут выступать как локальные, так и кампусовые корпоративные сети) могут располагаться в различных городах и даже странах. Основное отличие таких сетей от сетей других классов состоит в том, что в этом случае для связи между удаленными узлами сети используются относительно медленные, арендованные у сторонних провайдеров, линии связи, с пропускной способностью от десятков и сотен килобит в секунду до нескольких мегабит в секунду. Если при создании локальных корпоративных сетей основные затраты приходятся на закупку оборудования и прокладку кабеля, то в территориально-распределенных сетях наиболее существенным элементом по стоимости оказывается арендная плата за использование каналов, которая растет с увеличением качества и скорости передачи данных
Анализ существующих методов и средств проектирования информационно-вычислительных сетей
Из анализа процесса проектирования ВС следует, что общая задача проектирования ВС сводится к тому, чтобы на основании функциональной модели предприятия, представляющей информационные потоки и связи между объектами производства, разработать физическую модель ВС, включающую в себя совокупность технических средств, каналов связи, протоколов передач данных, топологию и иерархию вычислительной сети, программное и аппаратное обеспечение узлов сети. При этом полученная физическая модель сети должна соответствовать ограничениям и требованиям, предъявляемым функциональной моделью - временным характеристикам функционирования сети, ширине каналов связей, требованиям к надежности и безопасности, а также ограничениям по затратам на проект.
В процессе проектирования вычислительной сети решаются задачи структурного и параметрического синтеза. Структурным синтезом называется разработка или выбор структуры объекта проектирования, параметрическим синтезом - расчет или выбор значений параметров элементов объекта проектирования. Задачи синтеза структур проектируемых объектов относятся к наиболее трудноформализуемым [56]. Именно по этой причине структурный синтез, как правило, стараются выполнять в интерактивном режиме при решающей роли инженера-разработчика. Структурный синтез заключается в преобразовании описаний проектируемого объекта: исходное описание содержит информацию о требованиях к свойствам объекта, об условиях его функционирования, огра 31 ничениях на элементарный состав и т.п., а результирующее описание должно содержать сведения о структуре, то есть о составе элементов и способах их соединения и взаимодействия. Постановки и методы решения задач структурного синтеза в связи с трудностями формализации не достигли степени обобщения и детализации, свойственной математическому обеспечению процедур анализа, и выражаются в установлении типичной последовательности действий и используемых видов описаний при их преобразованиях в системах автоматизированного проектирования (САПР) [56].
Формально задачу проектирования вычислительной сети можно свести к отысканию минимума критерия приведенной стоимости [21] C(t/,Q,7)- min при наличии ограничений на вероятностно-временные и структурные характеристики сети (и,а,) гю и требовании принадлежности множества вариантов архитектуры сети Q(U,Q.,Y), удовлетворяющих ограничениям, к области технически реализуемых решений 60УА Г) є бо
Здесь U- векторная величина, отражающая параметры сетевой нагрузки, включая интенсивность потоков сообщений между каждой парой узлов коммутации сети, распределение длин сообщений, приоритетность потоков сообщений и т.д.; Q - векторная величина, представляющая собой совокупность параметров технических средств, включая производительность узлов коммутации и каналообразующей аппаратуры, надежность технических средств, достоверность передачи информации и т.д.; Y- векторная величина, отражающая параметры логической структуры сети; приведенная стоимость - величина, обратная степени соответствия (или адекватности) вычислительной сети ограничениям и критериям, заданным на проектирование [21]. Обычно под приведенной стоимостью при проектировании вычислительных сетей понимают совокупный экономический эффект от внедрения проекта сети, куда включаются затраты на разработку сети, организацию каналов связи, закупку оборудования, подготовку и зарплату обслуживающему персоналу, технические характеристики узлов сети, показатели надежности и достоверности функционирования сети, возможности дальнейшего развития сегментов сети.
В результате решения задачи проектирования необходимо определить [23]: Количество и места размещения узлов коммутации ВС. Совокупность протоколов, которые будут поддерживаться в ВС, параметры протоколов. Типы и модели сетевого оборудования, размещаемого в каждом узле коммутации для обеспечения подключения всех узлов ВС и их эффективного обслуживания. Топологию каналов связи ВС - определить соединения узлов коммутации каналами передачи данных из числа доступных. Тип и параметры каждого канала передачи данных и аппаратуры, устанавливаемой на нем, определяющие его стоимостные характеристики и пропускную способность. Основные маршруты передачи данных между узлами ВС.
При этом должно быть обеспечено выполнение следующих условий и ограничений: Обеспечение эффективного подключения всех существующих и ожидаемых узлов к сети и необходимый резерв по подключениям. Обеспечение совместимости сетевого оборудования по стандартам, интерфейсам и протоколам.
Основные критерии, по которым оценивается проект ВС: Приведенная стоимость. Временные характеристики передачи данных по сети - среднее и максимальное время задержки сообщений и пакетов.
Использование систем поддержки принятия решений в задачах проектирования сложных информационных систем
Процесс проектирования сложных информационных систем и, в частности, вычислительных сетей, в значительной мере является задачей принятия решения (ЗПР). Задачу принятия решений принято рассматривать в контексте поиска в пространстве состояний [34]. В общем виде ЗПР формулируется следующим образом: задается некоторое начальное пространство состояний, пространство конечных состояний (в явном, или в неявном виде, посредством ограничений) и множество правил преобразования состояний. Требуется найти последовательность правил преобразований, удовлетворяющую требованиям оптимальности или допустимости, позволяющую преобразовать начальное состояние в конечное. Формально задача принятия решения определяется набором ЗПР = S,S,SH,SK,P,Q , где S- множество состояний (ситуаций), называемое универсумом, S с S -подмножество допустимых состояний, S \ S - подмножество недопустимых состояний, SH с S - подмножество начальных состояний, SK с S- подмножество конечных (целевых) состояний, Р: S -» S - множество правил преобразования, Q- множество критериев оценки найденного решения. Состояния описываются конечными словами (текстами) некоторого языка и могут выражать как структурированные, так и неструктурированные понятия.
Решением ЗПР является последовательность правил (последовательность применения правил) преобразований Р[...Рп,Рі є Р, такая, что Композиция Pj о Р2 о... о Рп(s ) є Sk, где s eSH . s GSl,Pl(s )eS2,...,Pn_l(...(Pl(s )...)GSn. Искомая последовательность должна удовлетворять критериям из множества Q.
В случае статической проблемной области элементы задачи принятия решения не изменяются в процессе поиска решения - имеет место задача принятия решения в замкнутой форме. Иначе имеется задача принятия решения в открытой форме, соответствующая динамической проблемной области.
Для решения ЗПР могут быть использованы как строгие методы теории принятия решений, так и эвристические [16, 18, 19, 58, 62, 34] методы. Строгие методы, например, дедуктивный вывод, гарантируют оптимальное решение (при его существовании), и обычно применимы к ЗПР в замкнутой форме, когда решения принимаются в условиях определенности. Эвристические методы характеризуются неточностью, неполнотой и неопределенностью, при этом оптимальность решения или его наличие не гарантируются. Данные методы ис-пользуются для решения плохоформализуемых и плохоструктурируемых ЗПР и ЗПР в открытой форме, когда применение строгих методов либо невозможно, либо требует значительных вычислительных ресурсов. К классам таких методов относятся методы индуктивного вывода, а также методы нечеткого вывода. Большинство задач проектирования относится к классу ЗПР в открытой форме.
Проблемы представления и поиска модели ЗПР освещены в работах [16, 18, 19, 58, 34]. Процесс поиска решения принято отображать в виде дерева решения, вершины которого соответствуют начальным состояниям, а ребра 2 Плохоформализуемыми называют ЗПР, которые обладают следующими характеристиками: уникальность; качественная природа параметров предметной области; неоднородность (разнотипность) шкал измерений параметров; нелинейный (имшшкативный) характер взаимосвязи характеристик; многоуровневая иерархическая организация взаимосвязи подзадач; многообразие возможных форм взаимодействия подзадач между собой, порождающее неоднородность информации, циркулирующей в системе; многокритериальность, зачастую с противоречивыми критериями. правилам преобразований. Специфика плохоформализуемых и слабоструктурированных ЗПР - их комбинаторность, то есть лавинообразный рост решающих деревьев в процессе поиска. Доказано, что построение оптимального решающего дерева (критериями оптимальности могут быть общее число вершин дерева, число конечных вершин, число тупиковых вершин и т.п.) является NP-полной задачей, в связи с чем основа решения таких задач - эвристические методы, учитывающие специфику предметной области и базирующиеся на опыте и знаниях экспертов, а сама задача носит название эвристического поиска.
Один из наиболее перспективных подходов к решению задач подобного класса в процессе проектирования - использование систем поддержки принятия решений.
Термин «система поддержки принятия решений — СППР» (decision support system, DSS) определяется как совокупность методов и реализующих их инструментальных средств, обеспечивающих формирование (моделирование) альтернативных решений на разных этапах принятия решений, их анализ и выбор альтернатив, удовлетворяющих поставленным условиям [1]. Системы поддержки принятия решений - это программные комплексы, предназначенные для помощи лицам, принимающим решения (ЛПР). СППР в основном ориентированны на решение трудноформализуемых, слабоструктурированных задач при отсутствии полной и достоверной информации. При поиске решения используются модели, построенные на основе знаний специалистов - экспертов в данной области, а также эвристические методы поиска [16, 19, 63]. Особенности задач, решаемых при помощи СППР [34]: Невозможность получения всей объективной информации, необходимой для решения, и, в связи с этим, использование субъективной, эвристической информации.
Целевые задачи существенно-комбинаторные, многие из них относятся к классу NP-полных (например, задачи диагностики и планирования, связанные с построением оптимальных решающих деревьев).
Поиск и принятие решения в условиях неопределенности, характеризующейся неполнотой, недостоверностью, недоопределенностью (НЕ-факторами [63]) исходной информации, многообразием и сложностью влияния на процесс принятия решений различных факторов, присутствием недетерминизма в процессе поиска решений, постановки задачи и целевой области.
Инвариантность параметров и самого объекта проектирования.
Необходимость в отслеживании корректности и введении дополнительной информации в процессе поиска решения, требования к обоснованию принимаемых решений и интерактивное взаимодействие в процессе принятия решения с лицом, принимающим решение.
Необходимость получения решения в условиях временных ограничений, определяемых реальным управляемым процессом.
Описание предлагаемой методики проектирования вычислительных сетей
В результате анализа этапов проектирования вычислительны сетей было установлено, что после проведения этапа бизнес-моделирования у разработчика имеются следующие факты: Структура предприятия, включая иерархию и количество рабочих групп, их пространственное распределение и взаимодействие. Количество рабочих мест по группам (в виде интервальной оценки). Распределение задач по рабочим группам, оценки приватности использования данных каждой рабочей группой. Тип и количество передаваемой информации для каждого узла проектируемой сети, интенсивности взаимодействия узлов сети, выраженные в виде качественных или интервальных значений. Критерии, определяющие допуски на параметры проектируемой сети: требуемая надежность работы сети, временные показатели ее работы, не обходимость интеграции с глобальными сетями, примерная ценовая ка тегория проекта, заключение по дальнейшему развитию сегментов сети. На основании этих сведений в процессе проектирования необходимо ре шить следующие задачи: Определить иерархию и топологию сети. Определить параметры пропускных способностей для всех магистралей и локальных подсетей, выбрать тип среды передачи для каждой подсети и WAN. Выбрать необходимое сетевое оборудование. Определить параметры агентов (хостов) сети - тип трафика, характер распределения интенсивностей обмена сообщениями. Оценить полученное проектное решение с точки зрения критерия приведенной стоимости, определить степень соответствия накладываемым бизнес-моделью ограничениям по надежности, безопасности и стоимости. Процесс проектирования вычислительной сети в предлагаемой методике разбивается на 4 основных этапа (рис. 3.1). Ввод начальных данных и конфигурации, получение внутреннего представления бизнес-модели проектируемой сети. Выработка и ранжирование решений, построение первоначальных физических моделей предлагаемых решений. Имитационное моделирование предлагаемых решений. Анализ результатов, выбор окончательного решения. Этап ввода начальных данных и конфигурации
На первом этапе системой поддержки принятия решений анализируются данные, предоставляемые функциональной моделью производства. В качестве средства для построения функциональной модели используются case-средства, такие, как Rational Rose или ERWin, в которых модель представляется в виде диаграммы информационных потоков (use cases diagram), узлами которой являются участки производства и потребления информации - рабочие места и группы, а дуги описывают входящие и исходящие потоки данных для каждого узла, а также параметры потоков (интенсивность сообщений и вид трафика). Использование стандартных case-средств для построения функциональной модели позволяет получить описание бизнес-процессов предприятия в том виде, как это представляют себе участвующие в производственных процессах сотрудники.
Описание бизнес-модели преобразуется в процессе взаимодействия с группой планировщиков, которые разбивают задачу проектирования на уровни иерархии, начиная с наиболее высокого уровня иерархии, который определяет расположение и количество удаленных офисов, связи и потоки данных между подразделениями, затем определяется количество зданий каждого подразделения компании, количество этажей в каждом здании и так далее, заканчивая определением количества рабочих станций и серверов. Полученные в результате сведения отображаются во внутреннее представление системы проектирования в виде соответствующих нечетких фактов, при этом определяются альфа-уровни значений для нечетких фактов, их качественные и количественные значения, формируется матрица связности (интенсивности и типы сообщений между узлами).
Этап обоснования и выбора предлагаемых решений
На данном этапе в результате взаимодействия системы поддержки принятия решений и разработчика на основе внутреннего представления функциональной модели предприятия, полученной на начальном этапе работы методи ки, формируются предварительные варианты физических моделей вычислительной сети. Физические модели составляются в результате работы алгоритмов декомпозиции, выбора топологии, кабельной системы, расчета пропускных способностей и технических средств узлов сегментов сети и WAN.
Первоначально на основе алгоритма нечеткой декомпозиции сети на ряд локальных подсетей и магистралей производится разбиение общей задачи проектирования на задачи проектирования подсетей и магистралей. В предлагаемой методике проектирование подсетей и магистралей представлено в виде нечетких моделей. Нечеткие модели реализованы посредством нечетких контроллеров, при этом экспертные знания и оценки, определяющие ограничения, критерии, данные о различных топологиях, оборудовании и характеристиках сети, и сам процесс проектирования ВС, представлены в виде нечетких фактов и правил. В результате активации соответствующих нечетких контроллеров определяются топологии и среды передачи данных, а также требуемые пропускные способности целевых сегментов сети. Одновременно с этим на основе экспертных оценок для полученных решений локальных задач проектирования вычисляется критерий стоимости для каждого узла, магистрали, подсети и сети в целом. Поскольку локальные решения определяются в результате нечеткого вывода выполняемого соответствующим нечетким контроллером, при необходимости нужные для достижения цели факты определяются машиной нечеткого вывода из интерактивного взаимодействия с разработчиком проекта сети.
