Содержание к диссертации
Введение
1 Анализ объекта и выбор теоретической базы исследования качества предоставления информационных услуг 14
1.1 Современное состояние автоматизации и информатизации железнодорожного транспорта 14
1.2 Структура и информационное обеспечение объекта исследования22
1.2.1 Многомашинная модульная автоматизированная система оперативного управления перевозками СКЖД 29
1.2.2 Структура потоков сообщений автоматизированной системы оперативного управления перевозками Северо-Кавказской железной дороги 34
1.3 Показатели качества автоматизированных информационно управляющих систем 36
1.4 Теоретическая база исследования 41
1.4.1 Математический аппарат теории массового обслуживания 41
1.4.2 Математический аппарат фрактальной теории (автомодельности) 45
1.5 Выводы 47
2 Разработка математических методов и алгоритмов оценки показателей качества автоматизированных систем управления железнодорожным транспортом 49
2.1 Оценка своевременности предоставления информации 49
2.1.1 Алгоритм расчета вероятностно-временных характеристик процесса обработки информационных запросов 49
2.1.2 Алгоритм анализа абонентских задержек 54
2.2 Методология оценки надежности на этапе проектирования с учетом показателей информационного обмена. 58
2:2.1 Выбор и нормирование показателей надёжности 58
2.2.2 Определение требований к показателям надёжности. 63
213 Разработка надежных структур обеспечения устойчивого информационного обмена. 66
2.4; Алгоритм расчета надежности функционирования сетей, передачи данных на транспорте. 71
2.5 Выводы 87
3 Формализованные методы анализа качества обслуживания в сетевых автоматизированных системах управления с неоднородным трафиком 88
3.1 Сети передачи данных как основа информационного обмена в автоматизированных системах управления железнодорожным транспортом. 88
3;2 Анализ факторов неоднородности трафика, влияющих на модель самоподобного процесса ; 96
3.3 Анализ трафика при наличии свойства долговременной зависимости 99
3.4 Анализ трафика при наличии хвоста распределения 101
3.5 Формирование и агрегирование статистических данных автоматизированной системы оперативного управления перевозками 104
3.6 Проверка адекватности модели трафика автоматизированной системы оперативного управления перевозками 109
3.7 Анализ трафика при наличии свойств автомодельности и сильного последействия 115
3.8 Выводы 121
4 Программный комплекс для оценки качества функционирования и анализа трафика информационной системы 123
4.1 Программный модуль для оценки своевременности 124
4.2 Программный модуль для оценки надежности
4.3 Программный продукт ТгайсМапаег 130
4.4 Выводы 131
5 Применение разработанных моделей и алгоритмов к автоматизированной системе оперативного управления перевозками 133
5.1 Оценка своевременности на примере заявок автоматизированной системы оперативного управления перевозками Северо-Кавказской железной дороги 133
5.2 Оценка надежности функционирование отраслевой сети... 140
5.3 Анализ трафика автоматизированной системы оперативного
управления перевозками Северо-Кавказской железной дороги 146
5.4 Выводы 154
Заключение 155
Список литературы 156
Приложение 1 167
Приложение 2 171
- Структура потоков сообщений автоматизированной системы оперативного управления перевозками Северо-Кавказской железной дороги
- Алгоритм расчета вероятностно-временных характеристик процесса обработки информационных запросов
- Анализ факторов неоднородности трафика, влияющих на модель самоподобного процесса
- Программный продукт ТгайсМапаег
Введение к работе
Актуальность темы. Актуальность данного исследования обусловлена несколькими объективно существующими факторами.
Железнодорожный транспорт – важная народно-хозяйственная отрасль страны. Автоматизация железнодорожного транспорта ведется на протяжении последних десятилетий. За это время сменилось несколько поколений компьютерной техники, появились компьютерные сети. В связи с тем, что процесс перевозок невозможно остановить, модернизация оборудования и программного обеспечения (ПО) происходит поэтапно, существует несколько поколений действующих информационных систем (ИС) с разнородным оборудованием, информационным и программным обеспечением, которые непосредственно участвуют в автоматизации управления перевозками.
На начальных стадиях автоматизации перевозок информационный обмен осуществлялся только путем передачи текстовых сообщений, и к каналам связи, программному и аппаратному обеспечению автоматизированных систем управления железнодорожным транспортом (АСУЖТ) не предъявлялось особых требований. От современных систем требуется поддержка видеоконференций, предоставление отчетной и другой информации по многочисленным подсистемам, в том числе с графическим материалом. Последние сложившиеся тенденции таковы, что нагрузка на сеть увеличивается, трафик становится асинхронным, разнородным, и наблюдаются всплески информационных потоков. АСУЖТ, которые были спроектированы без учета этих особенностей, не отвечают требованиям качественного предоставления данных, информация подается несвоевременно, возникают проблемы надежности при передаче информации.
В связи с этим при анализе существующих систем и синтезе аппаратных структур и программного обеспечения модулей АСУЖТ актуальны задачи оценки качества их функционирования с точки зрения информационного обмена. В работе используется вероятностные методы анализа качества функционирования АСУЖТ, базирующиеся на современных достижениях в теории массового обслуживания, теории телетрафика и математических методов теории надежности технических систем.
В настоящее время процесс обеспечения качества функционирования современных АСУЖТ трудно осуществлять без применения комплекса моделей и алгоритмов, позволяющих дать оценку и в дальнейшем оптимизировать процессы сбора, хранения и передачи информации. Каждая АСУЖТ требует, как правило, разработки специальных алгоритмов, позволяющих учесть особенности и назначение системы. В то же время АСУЖТ должны удовлетворять потребности пользователей в своевременной, безошибочной и надежной передаче информации. То, насколько выполняются данные требования, и характеризует качество работы системы с точки зрения пользователя. В то же время, сбор, обработка и передача информации АСУЖТ – процессы довольно универсальные. Поэтому возможно создание алгоритмов, позволяющих оценить качество функционирования АСУЖТ по единым функциональным показателям. Также возможны сравнение и оптимизация процессов сбора, обработки и хранения информации для различных АСУЖТ.
Рассматриваемые в диссертационной работе алгоритмы полностью соответствуют принципу универсальности и могут служить (как доказано теоретически и экспериментально) для реализации вышеперечисленных требований.
К основным математическим методам разработки моделей и алгоритмов для оценки качества относятся теория вероятностей, математическая статистика, теория очередей, имитационное моделирование, теория телетрафика. Исследуемые в диссертационной работе проблемы весьма многогранны, поэтому требуют рассмотрения с различных позиций.
Большой вклад в вопросы автоматизации железнодорожного транспорта внесли труды А.С. Гершвальда, А.Н. Гуды, С.В., Жаркова, В.Н. Иванченко, С.М. Ковалева, П.А. Козлова, Э.К. Лецкого, Н.Н. Лябаха, Э.С. Поддавашкина, А.И. Филоненкова, А.Н. Шабельникова и многих других.
Имитационным моделированием на железнодорожном транспорте занимались такие ученые как А.А. Абрамов, Е. Лещинский, В.А. Падня,
А.А. Таранцев, А.Н. Шабельников и другие, имитационным моделированием информационных систем (в аспекте данного исследования) – В. Кельтон, А.И. Костогрызов, А. Лоу и др.
Ведущую роль в постановке и решении классических проблем теории очередей наряду с первыми исследованиями А. Эрланга сыграли работы Т.О. Энгсета и позднее исследования Э. Молины, Т. Фрая, а затем А.Н. Колмогорова, Ф. Поллачека, В. Феллера, А.Я. Хинчина, Б.В. Гнеденко, К. Пальма, Д. Кендалла, Ф. Морзе, Л. Такача, Р. Сайски, П. Бёрка. Большое количество ученых внесли вклад и в развитие данной теории. Среди них В.М. Вишневский, Г.П. Башарин, В.А. Ивницкий, Л. Клейнрок, И.Н. Коваленко, Д. Литтл.
Изучениею самоподобия трафика посвящены работы М.А. Бутаковой, В.В. Крылова, Д.В. Ландэ, В.И. Неймана, Д.Ю. Пономарева, С.С. Самохваловой, среди иностранных авторов следует выделить И. Добеши, И. Мейера. Исследования поведения сетевого трафика широко проводятся некоторыми западными исследовательскими и образовательными учреждениями, такими как Университет в Бостоне, Университет Беркли, Университет Северной Каролины и другие.
При решении задач анализа качества обслуживания в телекоммуникационных системах, на базе которых строятся современные АСУЖТ, важнейшими характеристиками становятся законы распределения случайных величин и случайные процессы, в соответствии с которыми происходит поступление требований в систему и их обслуживание. В этой области следует отметить работы А.Н. Колмогорова, Б. Мандельброта, Ю.В. Прохорова, В. Феллера, А.Я. Хинчина, А.Н. Ширяева.
Практические аспекты реализации предложенных в работе алгоритмов оценки показателей качества воплощены в комплексе программных средств, разработка которых выполнялась с учетом сложившейся теории и языков компьютерного моделирования. Такие работы выполнялись Г. Бучем, Дж. Гордоном, В. Кельтоном, А. Лоу, Е. Сейджвиком и в дальнейшем позволили использовать объектно-ориентированные принципы при создании систем имитационного моделирования и программирования.
Таким образом, в диссертационной работе выявлены основные задачи, связанные с созданием системы оценки качества информационного обмена в АСУЖТ, для решения которых необходима разработка теоретических основ и прикладных методов анализа и повышения эффективности и надежности на этапах их проектирования, внедрения и эксплуатации.
В качестве объекта исследования в работе выступают информационные системы железнодорожного транспорта, в частности, Автоматизированная система оперативного управления перевозками (АСОУП).
Цель и задачи исследования. Основной целью работы является разработка методологии исследования процессов передачи информации и проектирования надежных автоматизированных систем управления, обеспечивающих устойчивый информационный обмен, а также создание комплекса алгоритмов по оценке качества АСУЖТ и адаптация данного комплекса к АСОУП.
Для достижения поставленной цели необходимо решение следующих задач.
-
Разработка системы показателей, позволяющих оценить качество функционирования АСУЖТ с позиций технологических процессов информационного обмена с учетом его своевременности и надежности.
-
Разработка алгоритмов оценки показателей, указанных в п. 1.
-
Выявление наличия свойств самоподобия и сильного последействия в телекоммуникационном трафике сети передачи данных на железной дороге и оценке степени влияния этих свойств на качество функционирования АСУЖТ.
-
На основе теоретических результатов анализа телекоммуникационного трафика АСУЖТ разработка модели трафика АСОУП.
-
Разработка методики анализа информационного обмена, позволяющей повысить эффективность и надежность АСУЖТ на этапе их проектирования.
-
Создание программного комплекса для оценки качества функционирования и анализа трафика АСУЖТ.
-
Экспериментальная проверка разработанных теоретических подходов и положений на адекватность в практических задачах (в частности, применительно к АСОУП).
Методы исследования основываются на использовании фундаментальных исследований в области теории вероятностей, в частности, теории массового обслуживания, математической статистики, теории телетрафика, теории надежности. При разработке алгоритмов и программного комплекса использовалась объектно-ориентированные технологии.
Исследования в диссертационной работе проводились согласно следующим пунктам паспорта специальности 05.13.06 – Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (на транспорте):
п.4 – «Теоретические основы и методы математического моделирования организационно-технологических систем и комплексов, функциональных задач и объектов управления и их алгоритмизация».
п.8 – «Формализованные методы анализа, синтеза, исследования и оптимизация модульных структур систем сбора и обработки данных в АСУТП, АСУП, АСТПП и др».
п.9 – «Методы эффективной организации и ведения специализированного информационного и программного обеспечения АСУТП, АСУП, АСТПП и др., включая базы и банки данных и методы их оптимизации».
п.13 – «Теоретические основы и прикладные методы анализа и повышения эффективности, надежности и живучести АСУ на этапах их разработки, внедрения и эксплуатации».
Научная новизна диссертационной работы состоит в обобщении вопросов, связанных с оценкой качества мультисервисного информационного обмена в АСУЖТ, применении полученных результатов к отраслевой системе АСОУП, разработкой новых алгоритмов для оценки своевременности информации и синтеза надежных структур устойчивого информационного взаимодействия с возможностями анализа абонентских задержек. Предложенная методика и алгоритмы комплексной оценки качества информационных услуг используют способы анализа её телетрафика, базирующиеся на современных научных методах.
К наиболее значимым научным результатам диссертационной работы следует отнести следующие:
разработана структура показателей качества для оценки многомашинной модульной автоматизированной системы оперативного управления перевозками;
разработаны алгоритмы анализа качества функционирования АСУЖТ, предназначенные для оценки своевременности предоставления информации, анализа абонентских задержек;
разработана методология оценки надежности АСУЖТ на этапе проектирования с учетом показателей информационного обмена;
разработаны формализованные методы анализа качества обслуживания в сетевых автоматизированных системах управления с неоднородным трафиком;
произведена проверка адекватности модели трафика АСОУП.
Практическая ценность диссертационной работы заключается в разработке программного обеспечения по каждому из созданных теоретических алгоритмов, применении рассмотренных теоретических методов к отраслевой информационной системе АСОУП. Достигнуты следующие практические результаты:
разработан программный комплекс по оценке качества автоматизированной системы;
разработана программа для анализа телетрафика;
проведены экспериментальные исследования имеющейся статистики трафика АСОУП;
разработанные автором программы применены для оценки качества отраслевой системы АСОУП.
Достоверность научных и практических результатов работы. Полученные в диссертационной работе выводы и результаты строго аргументированы. Разработанные алгоритмы основываются на известных методах теории вероятности, теории массового обслуживания, фрактальной теории. Экспериментальные исследования и имитационные эксперименты, проведенные в работе, позволяют подтвердить достоверность достигнутых теоретических результатов и выводов.
Реализация результатов работы. Результаты работы прошли успешную апробацию в центре специальных перевозок на Северо-Кавказской железной дороге (СКЖД), получено свидетельство об отраслевой регистрации разработки программы для анализа трафика.
Диссертационная работа и её отдельные разделы докладывались и обсуждались на семинарах кафедр «Информатика», «Вычислительная техника и автоматизированные системы управления» Ростовского государственного университета путей сообщения (РГУПС), на Всероссийских научно-практических конференциях «Транспорт-2005», «Транспорт-2008» (г. Ростов-на-Дону); Восьмой Международной научно-практической конференция «Моделирование. Теория, методы и средства» (г. Новочеркасск, 2008 г.); Седьмой Международной научно-технической конференции «Информационно-вычислительные технологии и их приложения» (г. Пенза, 2008 г.). По результатам теоретических исследований диссертационной работы издано учебное пособие.
Публикации. По материалам диссертации опубликовано 14 работ, из них 4 в изданиях, рекомендованных ВАК. Программное обеспечение зарегистрировано в отраслевом фонде алгоритмов и программ (ОФАП).
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, 5 глав, заключения, приложения, списка литературных источников.
Структура потоков сообщений автоматизированной системы оперативного управления перевозками Северо-Кавказской железной дороги
Железнодорожный транспорт страны практически полностью оснащен средствами автоматики. Десятилетиями разрабатывались и внедрялись элементы и подсистемы АСУЖТ.
Вместе с тем АСУЖТ не стала комплексной автоматизированной системой управления. Практически с самого начала она строилась по принципу отдельных локальных систем, не связанных между собой, что было обусловлено как субъективными, так и объективными причинами, в том числе ограниченными возможностями существовавших в то время маломощных и малопроизводительных электронно-вычислительных машин типа «Урал» и «Минск», на основе которых строилась система. Тем не менее, на сети появились автоматизированная система оперативного управления перевозками АСОУП, на крупных сортировочных и грузовых станциях внедрены системы технологического управления, оперативного контроля и управления в области грузовых перевозок, система финансовых расчетов и статистики, система продажи билетов «Экспресс», комплексные системы автоматизированных рабочих мест, различные автоматизированные рабочие места. На их основе созданы и продолжают развиваться важнейшие информационные технологии: единые диспетчерские центры управления движением поездов, система взаиморасчетов за пользование вагонами и др.
Однако задачи, стоящие перед отраслью в период коренного реформирования экономики страны, требуют принципиально новых решений [50] . На Всероссийском съезде железнодорожников была поставлена задача проведения глубокой информационно-технологической реформы отрасли, суть которой - в реорганизации всего комплекса деятельности железнодорожного транспорта на основе широкого использования информационных технологий, в создании автоматизированных информационно-управляющих систем, повышающих эффективность функционирования его производственных, экономических, финансовых и социальных структур.
Для решения этих задач были утверждены Концепция и Программа информатизации железнодорожного транспорта, определяющие основные направления и этапы работ [57]. Этими основополагающими документами предусматривалось, в частности, создание и внедрение комплексных информационных технологий функционирования отрасли в новых условиях, создание единой сети передачи данных, значительное увеличение мощности сетей связи со строительством волоконно-оптических линий и организацией каналов спутниковом связи, внедрение современных программных средств, создание на всей сети железных дорог современной системы сбора и обработки первичной информации.
Ход реализации Программы неоднократно рассматривался на заседаниях коллегии ОАО «РЖД» России. Приказом Министра № 21-Ц определена новая система управления созданием и внедрением информационных технологий. В отрасли создан Департамент информатизации и связи с соответствующими подразделениями на железных дорогах.
Проблемами АСУ на железнодорожном транспорте занимаются тысячи разработчиков в десятках организаций. В этой работе участвуют дорожные ИВЦ. отраслевые научно-исследовательские и проектно-конструкторские организации, учебные институты и др. С целью координации научно- исследовательских и конструкторских работ в этой области создан головной институт - Всероссийский научно-исследовательский и проектноконструкторский институт информатизации, автоматизации и связи на железнодорожном транспорте.
Для решения поставленных проблем первостепенное значение приобретает системность разработки и внедрения. Новые решения отрабатываются на базовых дорогах, после чего тиражируются. Только таким образом можно будет обеспечить должную эффективность информационных технологий.
Особенность нового этапа информатизации заключается в том, что начата разработка собственно управляющих автоматизированных систем, так как сложные задачи управления уже не могут эффективно решаться без специальных компьютерных моделей [79]. Информатизация технологических процессов и структур управления отраслью осуществляется через информационные технологии, которые объединены в четыре комплекса: - «Управление перевозочным процессом»; - «Управление маркетингом, экономикой и финансами»; - «Управление инфраструктурой железнодорожного транспорта»; - «Управление непроизводственной сферой». Практически создается огромная корпоративная1 информационная система, сравниться с которой по объему могут лишь единицы, а по функциональному наполнению она практически не имеет аналогов в мире.
Автоматизация таких процессов, как контроль передвижения подвижного состава, учет грузооборота, обеспечение сохранности перевозимых грузов в масштабах отдельных регионов и страны, является для ОАО «РЖД» одной из актуальных на сегодняшний день задач [49, 113].
Специально создаваемые для этих целей комплексы технических средств и программного обеспечения должны обеспечивать: - автоматизацию учета прибывающих или проходящих через станцию железнодорожных составов; - формирование протоколов событий в соответствии с определенной структурой отчетов по заданным параметрам (например, за определенный временной период); - долговременное хранение данных и доступ к ним необходимого количества пользователей, в том числе и удаленных. Реализация всех намеченных программ базируется на развитии инфраструктуры информатизации. Уже завершено техническое перевооружение дорожных информационно-вычислительных центров. Отрабатываются и реализуются решения по взаиморезервированию центров.
Между тем необходимый рост потоков информации сдерживается недостаточной емкостью каналов и невысоким качеством связи. В настоящее время на полигоне российских железных дорог еще эксплуатируют воздушные, одно- и двухкабельные, а также радиорелейные линии связи, где применяется аппаратура, разработанная в 60-80-х годах. Наличие большого количества воздушных линии связи, структурная неоднородность сети и низкая помехозащищенность не позволяют обеспечить высокое качество каналов магистральных дорожных сетей связи. Все это сдерживает внедрение перспективных информационных технологий во все сферы деятельности отрасли.
Поэтому информатизация и совершенствование управления на железнодорожном транспорте России невозможны без самой серьезной модернизации сети телекоммуникаций. И это задача огромной масштабности и сложности. В соответствии с намеченной программой предстоит создать мощную взаимоувязанную сеть связи федерального железнодорожного транспорта на новой технической и технологической базе.
Основу трехуровневой взаимоувязанной сети связи федерального железнодорожного транспорта составит сеть оператора магистрального уровня, на которую накладываются сети связи железных дорог и сети связи зоновых операторов дорожного уровня.
Алгоритм расчета вероятностно-временных характеристик процесса обработки информационных запросов
Надежность - свойство объекта сохранять во времени в установленных пределах значения всех параметров, характеризующих способность выполнять требуемые функции в заданных режимах и условиях применения, технического обслуживания, ремонтов, хранения и транспортирования (ГОСТ 27.002-83).
Выбор показателей надежности в каждом конкретном случае определяется назначением системы, условиями ее работы, общими требованиями к результатам функционирования, характером обслуживания. От выбора показателей зависит правильность решения вопроса о соответствии надёжности реальным требованиям и эффективности мероприятий по обеспечению надежности системы при ее проектировании, изготовлении, организации обслуживания и ремонтов.
Нормирование надёжности включает в себя выбор показателей надёжности (ПН) и задание их значений. Эти вопросы должны решаться в соответствии с [40] и по согласованию между заказчиком (потребителем) и разработчиком (изготовителем). Допускается вводить дополнительные не стандартизированные показатели, которые наилучшим образом отражают эффективность мероприятий по повышению надёжности конкретных систем. Общее количество ПН должно быть минимальным. Все показатели должны иметь однозначное толкование, и должны существовать методы их контроля (оценки) на всех стадиях жизненного цикла. При статистической оценке ПН нормируется план испытаний и методы обработки их результатов. Требования по надёжности должны включаться в техническую документацию.
Кроме ПН в техническую документацию могут включаться требования по уровню отказоустойчивости, по видам и кратности резервирования, по контролю технического состояния и диагностированию, по численности и квалификации обслуживающего и ремонтного персонала, по структуре и составу запасных частей и принадлежностей (ЗИП), условиям эксплуатации и использования и др.; ограничения на габариты, массу, затраты при изготовлении и эксплуатации.
Выбор рациональной номенклатуры ПН и установление их значений (норм) обычно производится на стадии составления технического задания (ТЗ) на разработку. На последующих стадиях ПН и их значения могут уточняться в сторону улучшения на основе результатов испытаний и подконтрольной эксплуатации при соответствующем техникоэкономическом обосновании. Выбор номенклатуры ПН производится на основе классификации изделий по признакам, характеризующим их назначение и использование. 1. Определённость назначения: - изделия конкретного назначения (ИКН); - изделия общего назначения (ИОН). 2. Число возможных состояний: - возможны два состояния - работоспособное и неработоспособное (изделия вида I); - возможно более двух состояний - работоспособное и несколько частично неработоспособных (изделия вида II), это обычно многофункциональные системы.
Информационные системы, как правило, являются восстанавливаемыми. Системы многократного использования могут быть без режима дежурства и работать в течение заданного времени I, причем перед каждым новым включением может производиться профилактический контроль и восстановление. Тогда показателем надежности является вероятность безотказной работы за заданное время. Если система имеет режим дежурства, либо перед очередным включением профилактический контроль и восстановление не производится, то показателем надежности является коэффициент оперативной готовности, учитывающий вероятность того, что в момент начала работы система работоспособна, и вероятность безотказной работы в течение заданного времени. При этом, если время работы мало по сравнению со временем дежурства, так что вероятность отказа в течение этого времени пренебрежимо мала, то можно приближенно использовать коэффициент готовности в режиме дежурства.
Системы непрерывного использования обычно могут рассматриваться I как системы, работающие в стационарном режиме процесса отказов- восстановлений. В зависимости от того, к каким последствиям могут приводить отказы системы, целесообразно использовать различные показатели надежности.
Если каждый отказ; сопровождается; некоторыми; потерями; постоянными или случайными, с фиксированным математическим ожиданием, независимым; от длительности восстановления, то показателем надежности является параметр потока отказов.
Если потери; пропорциональны общему простою системы, то есть эффективность системы пропорциональна, общей длительности ее безотказной работы, то показателем.. . надежности ; является коэффициент готовности или с учетом проведения профилактических мероприятий коэффициент технического использования. Возможен случай; когда потери имеют постоянную составляющую и составляющую, пропорциональную длительности простоя, то есть потери линейно зависят от длительности простоя, тогда показателями надежности являются параметр потока отказов и среднее время восстановления или коэффициент простоя.
Возможны случаи и более сложной зависимости потерь от длительности восстановления. В частности, если зависимость носит квадратичный характер, то можно использовать показатель, аналогичный среднему суммарному времени задержек сообщений.
Значения (нормы) ПН изделий устанавливают ТЗ с учётом назначения изделий, достигнутого уровня и тенденций повышения их надёжности, технико-экономического обоснования, возможностей изготовителя и заказчика, выбранного плана контроля.
Анализ факторов неоднородности трафика, влияющих на модель самоподобного процесса
В реализации МЦСС ипользуется телекоммуникационное оборудование производителей - Lucent Technologies, Alcatel, Siemens. Сеть SDH реализована на оборудовании фирмы. "Lucent Technologies". Основная часть сети построена на магистральных мультиплексорах ввода/вывода ADM16/1 Wave Star, реализующих передачу информации на различных скоростях вплоть до 2,4Гбит/с (STM-16). Оборудование поддерживает следующие виды электрических и оптических интерфейсов: El, E3(DS3), Е4, STM-1, STM-4. Мультиплексор ADM16/1 Wave Star поддерживает аппаратное резервирование основных блоков и плат по-принципу "1+1", "1:N", а его кросс-коммутационная матрица позволяет создавать кросссоединения на различных уровнях (VC-12, VC-3, VC-4). Кроме того, на сети SDH используются мультиплексоры: ADM 4/1 Wave Star, LXC-16/1 PHASE и регенераторы LR-4 PHASE. Топология сети имеет кольцевую структуру, позволяющую использовать возможности резервирования (MSP и SNCP).
На сеть SDH наложены: ATM-сеть - включает в себя оборудование GX 550 и PSAX 1250, позволяющее получить доступ к полному спектру АТМ-услуг; IP-сеть - построена на оборудовании фирмы Cisco Systems (маршрутизаторы, коммутаторы, устройства биллинга). На базе IP-сети реализуется следующие: доступ в Internet, IP VPN, VoIP. TDM-сеть - оборудование Martis DXX производства Tellabs позволяет более гибко использовать ресурсы сети SDH, предоставляя клиентам каналы формата NX64K6HT/C. Цифровые каналы предоставляются по синхронному соединению со скоростью пх64к. Пропускная способность канала может достигать от 8Мбит/с до 34Мбит/с. Интерфейс— V.35 или G.703 Управление сетью[7]
Управление сетью SDH осуществляется из Регионального центра управления сетью (РЦУС). В РЦУС установлена специализированная система управления ITM-SC. ITM-SC - это программно-аппаратный продукт совместного производства корпораций Lucent Technologies и Hewlett Packard. Система ITM-SC позволяет управлять такими сетевыми элементами (NE) как ADM-16/1, ADM-4/1, PHASE и др. производства Lucent Technologies.
Управление сетью осуществляется через шлюзовой мультиплексор ADM-16/1. Система управления ITM-SC соединяется со шлюзовым NE по стыку Q3, стандартизированном ITU. По данному стыку передается управляющая информация для всех NE в сети. Между NE управляющая информация передается по DCC - каналам, которые входят в состав стандартного сигнала STM-1. Обязательное условие работы ITM-SC - это наличие связи по DCC-каналам между всеми элементами NE в сети. При обрывах на сети теряется возможность управления некоторыми NE. Тогда вступают в действие локальные терминалы ITM-CIT и LCS-4/1, которые подключаются к мультиплексору по стыку F. Локальные терминалы реализованы на обычных персональных компьютерах (ноутбуках) в виде специализированной программы, работающей с NE через стандартный интерфейс RS-232. Таким образом, при обрывах линии связи между NE сохраняется возможность управления сетью.
Еще одна система управления, применяемая для управления сетью SDH, называется ITM-NM. ITM-NM. С ее помощью возможно управление всеми сетями SDH региональных представительств. ITM-NM обладает более широкими возможностями по управлению NE, нежели ITM-SC. ITM-NM позволяет одновременно управлять сразу несколькими NE, в то время как ITM-SC в один момент времени может управлять только одним NE. 3.2 Анализ факторов неоднородности трафика, влияющих на модель самоподобного процесса
Как было указано в 1.3, при построении моделей и алгоритмов, использующих математический аппарат СМО, как правило, потоки заявок в информационную систему являются простейшими, а время обслуживания заявок - случайная экспоненциально распределенная величина [42].
Как известно, не во всех моделях потоков событий вероятность появления следующего события зависит только от времени, прошедшего с момента совершения предыдущего события, и не зависит от всей предыстории появления событий ранее [60, 76]. Существуют потоки, в которых вероятность появления следующего события зависит от наступления событий в предыдущих интервалах времени. Типичным примером таких потоков являются потоки с ограниченным последействием. Для них задаётся конечный набор функций распределения для соседних интервалов между поступлением к событий.
Однако в случае с телетрафиком такие модели не могут адекватно отразить реальный поток событий, так как в потоке обнаруживается долгосрочная зависимость (самоподобие), т.е. число событий на заданном временном интервале зависит от числа событий, поступивших в весьма отдалённые от него интервалы времени. Типичным способом измерения такой зависимости для случайных процессов является определение функции корреляции.
В качестве значения случайного процесса будем рассматривать число событий, поступающих в систему в единицу времени. Понятно, что это неотрицательная случайная величина. Случайный процесс будем рассматривать как дискретную последовательность таких величин, т.е. аргументом будем считать порядковый номер такой единицы времени:
Программный продукт ТгайсМапаег
Минимальная вероятность своевременного получения информации в течение суток наблюдается с 6 до 7 часов утра и с 16 до 18 часов вечера. Если говорить о днях недели, то по средам говорить о своевременности представления информации часто вообще не представляется возможным (из- за проведения технического часа и соответственно временного отказа доступа пользователям к АСОУП).[88]. Очередь может накапливаться также из-за проблем со связью (линией) на отправляющей стороне, неправильных настроек и т.п. В технический час (по средам с 11ч. до 11ч.40 мин.) администратор системы удаляет такие сообщения из очереди — «чистит очередь». Также очередь может «наступить себе на хвост». В этом случае программа телеобработки не может найти начало и конец очереди. При этом она будет пытаться устранить данную проблему, постоянно читая заголовочные файлы, что очень тормозит всю систему. Проблема решается «чисткой» этих сообщений и установкой количества дней хранения.
Для технологии пакетной обработки применены формулы, полученные Костогрызовым А.И. [51, 58].
В качестве примера для оценки надежности рассмотрим функционирование отраслевой сети (с точки зрения пользователя, работающего в одной из ЛВС). На рис. 5.10 изображена структура отраслевой сети. Рис. 5.10. Структура отраслевой сети
В каждой из ЛВС функционирует АСОУП, при этом ввод-вывод данных происходит из АРМа отправителя либо получателя.
Отказ сети, в нашем случае, это состояние, при котором в определенный период времени для любого из пользователей нет ни одного работоспособного маршрута для передачи данных от отправителя к получателю, располагающихся в различных ЛВС. То есть, прежде, чем попасть от отправителя к получателю, сообщение проходит через ряд подсистем:
Следует отметить, что сообщения от отправителя к получателю доставляются по кратчайшему пути, при этом проходя через несколько работоспособных маршрутизаторов (то есть подсистема 3 является подсистемой многократного нагруженного резервирования). Допустим, что в моменты максимальной нагрузки сообщения на пути от отправителя к получателю проходят через 4 маршрутизатора. Тогда 1-ый и последний маршрутизаторы могут быть смоделированы как отдельный элемент, так как они связаны непосредственно с ЛВС отправителя и ЛВС получателя. Остальные маршрутизаторы представляют из себя элементы как минимум с трехкратным нагруженным резервированием (от каждого маршрутизатора, за исключением центрального, сообщение может быть отправлено через 3 других маршрутизатора).
Для структуры рис. 5.10 необходимо рассчитать вероятность надежного функционирования в течение заданного промежутка времени (для данного примера в течение суток, недели и месяца). Время наработки на отказ каждого из маршрутизаторов, средств ЛВС (программно-технических) и АРМ пользователя составляет 20000 часов, среднее время замены (восстановления) равно одному часу.
Приняв во внимание описанные выше особенности подсистемы 3, необходимо рассмотреть её как отдельную систему, изображенную на рис. 5.11. Ввод исходных данных для подсистемы 3 представлен на рис. 5.12.
В данном разделе рассматривается комплекс АСОУП. Статистическая информация по загрузке процессора, логических дисков, маршрутизаторов и расходу трафика ежедневно сохраняется в отдельную папку группой статистов (хранится такая информация не более полугода) [88]. На рис. 5.18 представлен входящий трафик системы за февраль 2010 года. А на рис. 5.19 - исходящий. Следует отметить, что из трафика исключены дни перезагрузки сервера (данные заменены средним значением).
Следует отметить, что в таблице отсутствует день недели - среда. Это связано с тем, что, как отмечалось выше, по средам проводятся регламентные работы, в процессе которых пользователям система недоступна, а данные по трафику не собираются и, следовательно, информация будет недостоверной.
Из таблицы 5.4 видно, что наибольшей степени самоподобия трафик достигает в понедельник, наименьшей - в субботу. Это объясняется интенсивностью трафика в указанные дни (в понедельник она максимальна, в субботу - минимальна).
Использую программу “ТгаАсМапа ег” произведем анализ искомого трафика по загрузке АСОУП по суткам для входящего трафика (рис. 5.20), исходящего трафика (рис. 5.21) и по дням недели входящего трафика (рис. 5.22), исходящего трафика (рис. 5.23).
