Содержание к диссертации
Введение
1. Анализ и исследование стандартов и систем управления компьютерными сетями 9
1.1 Классификация компьютерных сетей 9
1.2 Анализ протоколов управления корпоративными компьютерными сетями (ккс) 14
1.3 Анализ архитектур управления ккс 27
1а Оезор и анализ современных программных систем управления ккс...30
1.5 Анализ моделей администрирования су ккс 39
1.6 Разработка требований, предъявляемых к современным су ккс 49
выводы 56
2. Методы и средства интеллектуализации су ккс 57
2.1 Формализация процедуры администрирования ккс 57
2.2 Разработка математической модели ккс 59
2.3 Анализ методов интеллектуализации управления ккс 63
2.4 Выбор метода интеллектуализации управления ккс 66
2.5 Экспертные системы как средство интеллектуализации управления ккс 68
выводы 87
3. Разработка архитектуры интеллектуальной системы управления ккс 89
3.1 Разработка обобщенной архитектуры интеллектуальной системы управления (ису) ккс 89
3.2 Разработка алгоритма функционирования ису ккс 91
3-3 Формализация методов разработки ису ккс 93
3.4 Разработка архитектуры экспертной системы 95
3.5 Средства разработки ису ккс 116
3.6 Выбор системы входных параметров ису ккс 118
выводы 122
4. Практическая реализация ису ккс (программа nims) 123
4л Общая характеристика программы "nims" 123
4.2 Структура и алгоритм работы nims 126
4.3 Платформа для nims 127
4.4 Сравнение разработанной nims с известньїми су ккс 129
4.5 Технология применения программы nims 131
4.6 Апробация nims на ккс 135
Выводы 140
Заключение 141
Приложение 146
Список литературы 148
- Анализ протоколов управления корпоративными компьютерными сетями (ккс)
- Экспертные системы как средство интеллектуализации управления ккс
- Разработка архитектуры экспертной системы
- Сравнение разработанной nims с известньїми су ккс
Введение к работе
Актуальность темы
Актуальность темы диссертации определяется, в первую очередь, тем, что она соответствует утвержденным Президентом Российской Федерации ВВЛутиным 21.05.2006 г. №№ Пр-842 и Пр-843 приоритетным направлениям развития науки, техники и критических технологий Российской Федерации в части развития информационно-телекоммуникационных систем и разработки интеллектуальных систем управления.
Активное развитие информационных технологий и проникновение информационно-телекоммуникационных систем во все сферы человеческой жизни сопровождается ростом требований к качеству непрерывно усложняющихся компьютерных сетей (далее - КС), являющихся их основой. Качество КС в значительной степени определяется адекватностью их систем управления (далее - СУ) процессам поддержки функционального назначения КС.
Выбор в качестве объекта управления корпоративных КС (далее -ККС) объясняется тем обстоятельством, что ККС, как правило, объединяют большое количество подсетей предприятия и его филиалов, в связи с чем, для ККС характерны:
масштабность - тысячи пользовательских компьютеров, сотни серверов, огромные объемы хранимых и передаваемых по линиям связи данных, множество разнообразных приложений;
высокая степень гетерогенности элементов - разнообразие типов компьютеров, коммуникационного оборудования, операционных систем и приложений;
использование глобальных связей - сети филиалов соединяются с помощью разнообразных телекоммуникационных средств, в том числе
выделенных линий связи, спутниковой связи, радиоканалов,
телефонных каналов.
Управление ККС оптимизирует процесс передачи и обработки данных в ККС, обеспечивает максимальное использование ресурсов ККС, совместимость сетевого оборудования, прогнозирование работы ККС и т.д.
Существующие СУ ККС не позволяют решать ряд задач, которые возникают при функционировании ККС, и к которым можно отнести:
принятие решений, соответствующих реальным ситуациям;
обеспечение прогнозирования работы ККС с целью повышения эффективности управления;
обеспечение адаптивности алгоритмов управления в ситуациях, когда имеющейся информации недостаточно для принятия решений;
обеспечение «самообучения СУ» с целью ее совершенствования без вмешательства сетевого администратора.
Управление современными КС и, тем более, ККС все в большей степени требует отхода от традиционных линейных алгоритмов управления, минимизации внешних воздействий, требует введения элементов искусственного интеллекта, которые обеспечат способность СУ принимать решения в условиях неопределенности и формировать управляющие воздействия, оптимизирующие работу ККС.
Из сказанного следует, что задача разработки интеллектуальных систем управления ККС является актуальной.
Целью диссертационной работы является разработка методов и средств, необходимых для создания интеллектуальной системы управления (далее-ИСУ) ККС.
В соответствии с поставленной целью, основными задачами, которые было необходимо решить в диссертационной работе, являются:
Выбор объекта исследования.
Выбор протокола управления ККС.
Анализ архитектур управления ККС.
Анализ современных СУ ККС.
Построение математической модели ККС для последующей формализации процедуры администрирования,
Анализ методов интеллектуализации СУ ККС по ряду параметров и последующий выбор метода интеллектуализации.
7- Определение модели представления знаний,
Анализ существующих средств создания ЭС.
Выбор метода разработки ИСУ ККС. Ю.Разработка архитектуры ИСУ ККС.
11 .Определение средств для разработки ИСУ ККС.
12.Формирование системы входных параметров ИСУ ККС.
^Практическая реализация ИСУ ККС.
14.Апробация разработанной ИСУ ККС.
Объектом исследования является процесс управления ККС. Предметом исследования является возможность введения элементов искусственного интеллекта в СУ ККС.
В первой главе проведена классификация компьютерных сетей по территориальным и функциональным признакам, рассмотрены основные архитектуры систем управления ККС, проведен анализ протоколов управления ККС, Показано, что одним из главных достоинств протокола SNMP является то, что он поддерживается большинством производителей сетевого оборудования. Приведены результаты анализа архитектур известных систем управления ККС, Рассмотрены основные задачи систем управлення ККС и определены требования, предъявляемые к современным СУ ККС. Введено понятие "интеллектуализация системы управления ККС"-
Во второй главе проведена разработка обобщенной процедуры администрирования ККС, Были разработаны структурная и функциональная схемы ККС, которые использовались для создания математической модели ККС. Для интеллектуализации СУ ККС предложено использовать аппарат
7 ЭС. Были описаны характеристики, которые являются решающими для использования ЭС в качестве средства интеллектуализации СУ ККС.
В главе приведены результаты сравнительного анализа наиболее известных отечественных и зарубежных средств создания экспертных систем. Показано, что ни одно из предлагаемых средств не обладает достаточным набором возможностей для изменения поведения системы. Предложено альтернативное средство разработки ЭС, доказана его адекватность. Предложено использовать гибридную архитектуру ЭС, т.к. существует необходимость использования разнообразных моделей знаний.
Основным результатом второй главы является обоснование требований к ЭС и постановка задачи по разработке архитектуры ЭС* как основы интеллектуализации СУ ККС.
В третьей главе разработана архитектура ИСУ ККС, основанная на использовании ЭС с применением Web-технологий. Разработан обобщенный алгоритм функционирования ИСУ ККС. По результату анализа требований, которые предъявляются к разработке ИСУ ККС, было доказано, что целесообразно использовать эволюционный метод разработки
Показано, что задача управления ККС отличается от классической задачи управления объектом тем, что управление происходит не по входным параметрам, а путем управления параметрами самой ККС. Предложен эволюционный метод разработки ИСУ ККС. В ходе разработки архитектуры ЭС была описана модель базы знаний. В результате анализа средств разработки ИСУ ККС был выбран язык web-программирования РНР и СУБД MYSQL 5.0.19.
В главе произведен выбор системы входных параметров ИСУ ККС соответствующий не только разработанной во второй главе математической модели ККС и методу экспертных оценок, но и требованиям, определенным в третьей главе для разработки ИСУ ККС,
Четвертая глава посвящена практическому подтверждению положений, разработанных в процессе выполнения диссертационной работы
8 и разработке ИСУ ККС (далее NIMS - Network Intellectual Management System), которая представляет собой программное обеспечение (далее - ПО), основанное на методе экспертиз при использовании ЭС и Web-технологиях.
Разработанное ПО предназначено для интеллектуального управления и прогнозирования работы ККС.
Результаты использования NIMS на ККС Государственной Публичной Исторической Библиотеки России, ООО «Смарт», ТНВ «АдРус», 000 «Москворечье» лодтвердили ее преимущества над классическими системами управления ККС и перспективность разработанных методов и средств разработки ИСУ ККС, Вышеизложенные факты подтверждены актами внедрения.
Основные положения, выносимые на защиту 1. Классификация систем управления ККС. 2- Математическая модель ККС.
Критерии интеллектуализации управления ККС.
Метод интеллектуального управления ККС, основанный на использовании экспертных систем и Web-технологий.
Результаты апробации модели ИСУ ККС. Структура и объем работы
Диссертация состоит из введения, 4 глав, заключения, списка литературы и приложений, включающих 4 акта внедрения результатов работы. Работа изложена на 155 страницах машинописного текста, содержит 35 рисунков и 13 таблиц. Список литературы включает 88 наименований.
Анализ протоколов управления корпоративными компьютерными сетями (ккс)
Наиболее распространенная схема управления - «менеджер-агент». При формализации этой схемы могут быть стандартизованы следующие элементы:
1. Протокол взаимодействия агента и менеджера.
2. Интерфейс «агент - управляемый ресурс».
3. Интерфейс «агент - модель управляемого ресурса».
4- Интерфейс «менеджер - модель управляемого ресурса».
5. Язык описания моделей управляемых ресурсов, т.е. язык описания Management Information Base (МІВ).
6. Дерево наследования, которое позволяет строить модели новых объектов на основе моделей общих объектов. 7, Дерево включения, которое позволяет отразить взаимоотношения мезвду отдельными элементами реальной системы (например, принадлежность модулей коммутации определенному коммутатору или отдельных коммутаторов и концентраторов определенной подсети).
Сегодня в системах управления стандартизированы не все вышеперечисленные пункты, а только некоторые из них.
Как правило, на практике применяются два семейства стандартов управления сетями — стандарты Internet, построенные на основе протокола SNMP (Simple Network Management Protocol), и международные стандарты ISO/ITU, использующие в качестве протокола взаимодействия агентов и менеджеров протокол CMIP (Common Management Information Protocol),
CMIP в основном находит применение в телекоммуникационных сетях, с реализацией максимальных функциональных возможностей по управлению сетями, в то время как SNMP применяется чаще в корпоративных сетях, где достаточно минимума функций по управлению.
Протокол управления CMIP иуслуги CMIS
При помощи службы CMSIE (Common Management Information Service Element) обеспечивается доступ к управляющей информации, которая хранится в управляемых объектах. CMSIE основана на архитектуре агент-менеджер. Взаимодействие мевду агентом и менеджером происходит посредством сетевого протокола CMIP, а услуги предоставляемые службой CMSIE, называются услугами CMIS (Common Management Information Services).
Операции, которые инициируются менеджером [47]: 1. M-CREATE инструктирует агента о необходимое создать новый экземпляр объекта определенного класса или новый атрибут внутри экземпляра объекта. 2. M-DELETE инструктирует агента о необходимости удаления некоторого экземпляра объекта определенного класса или атрибута внутри экземпляра объекта,
3. M-GET инструктирует агента о возвращении значения некоторого атрибута определенного экземпляра объекта.
4. M-SET инструктирует агента об изменении значения некоторого атрибута определенного экземпляра объекта.
5. M-ACT10N инструктирует агента о необходимости выполнения определенного действия над одним или несколькими экземплярами объектов.
Операция, которая инициируется агентом: M-EVENT_REPORT -отправка уведомления менеджеру. Основное отличие услуг CMIP от услуг SNMP состоит в том, что услуги CMIP обладают большей гибкостью. Например, операции M-GET, M-SET, M-ACTION, M-DELETE могут применяться сразу же к нескольким объектам, в то время как операции GET, SET протокола SNMP могут применяться только к одному объекту. Для работы с несколькими объектами одновременно в стандарте протокола CMIP описываются такие понятия, как обзор (scoping), фильтрация (filtering), синхронизация (synchronization).
Обзор Существует 4 уровня обзора:
1. Базовый объект, определенный своим отличительным именем FDN.
2. Объекты, расположенные на n-м уровне подчинения относительно базового (сам базовый находится на уровне 0) в дереве исключения.
3. Базовый объект и все объекты, расположенные на подчиненных ему уровнях до п-го (включительно) в дереве включения.
4. Поддерево - базовый объект и все ему подчиненные в дереве включения.
Фильтрация Операция фильтрации основывается в применении булевого выражения к запросу менеджера. Таким образом, запрос выполняется только на тех объектах, для которых выражение верно. Булевы выражения могут включать операторы =, =, =, , . Синхронизация
Могут использоваться две системы синхронизации: атомарная синхронизация или «синхронизация по возможности». Если используется атомарная система синхронизации, то запрос будет выполняться только в том случае, когда все объекты могут успешно выполнить данный запрос. В случае, когда используется синхронизация «по возможности», передача запроса производится всем объектам. Формат CMIP описывается стандартом ASN.1 и имеет гораздо более сложную структуру, чем структура протокола SNMP.
Экспертные системы как средство интеллектуализации управления ккс
Основной задачей ЭС являются исследования и разработки программ, использующих знания и процедуры ввода для решения задач, являющихся трудными для экспертов. Дополнительной желаемой характеристикой такой системы, которая многими рассматривается как основная, является способность системы по требованию прокомментировать ход своих рассуждений [2].
Характеристики, которыми обычно обладают ЭС;
1. ЭС ориентированы на задачи, для которых отсутствуют или неизвестны алгоритмы решения,
2. ЭС позволяют пользователям, не владеющим языками программирования, самостоятельно разрабатывать задачи, используя свой опыт и знания.
3. ЭС позволяют достигать результатов не хуже, а чаще всего лучше, чем результаты, достигаемые при помощи экспертов.
Иногда, выделяют еще несколько дополнительных характеристик, которыми обладают ЭС [17,50]:
1. ЭС разрабатываются для экспертизы в определенной сфере.
2. ЭС может принимать решения на основании нечетких данных,
3. ЭС способна объяснять цепочку рассуждений.
4. ЭС принимает решения на основании правил, которые находятся в ее Базе Знаний.
5. ЭС обладает способностью к обучению.
Как правило, ЭС используются в тех случаях, когда не существуют алгоритмы или методы решения задач. Если ЭС выполняет функции СУБД, то логично, что иногда ЭС полностью заменяет ее, т.к. предоставляет пользователю всю необходимую информацию для принятия решения [86, 2].
Таким образом, ЭС используется для принятия решений в тех случаях, когда отсутствуют методы принятия решения, алгоритмы, или имеющейся информации недостаточно для принятия решений.
База знаний используется для получения информации о ситуации и ответов на конкретные вопросы.
При управлении ККС должно обеспечиваться постоянство определенного качества функционирования, характеризующее состояние активного сетевого оборудования, или изменение этой величины в соответствии с некоторым законом [11,65],
Состояние сетевых устройств зависит не только от внутренних параметров самих устройств, но и от некоторых внешних воздействий. Информацию о состоянии внутренних параметров и оказываемых внешних воздействиях можно получить при помощи специальных протоколов (описанных ранее в 1 главе). После этого все рассмотренные в главе 1. системы управления сетями передают информацию сетевому администратору для принятия адекватного управляющего воздействия. Таким образом, дальнейшее решение принимает человек, чей уровень квалификации неизвестен, теряется оперативность устранения сетевых проблем. Один из способов решения сложившейся проблемы, является использования ИСУ ККС, основанной на аппарате экспертных систем.
Причины, по которым необходимо использовать именно интеллектуальные системы управления, очевидны [5]:
1. Применение стандартных алгоритмических методов неэффективно тж. недостаточно информации о работе сетевых устройств.
2. В современные сети входит большое количество сетевого оборудования от различных производителей. Каждый из производителей применяет свои собственные протоколы передачи данных,
3. Отсутствие возможности применить один и тот же алгоритм для управления разным сетевым оборудованием.
Применение аппарата экспертных систем для управления сетевыми устройствами позволит произвести быструю адаптацию к изменению конфигурации сети, оперативно устранить неполадки в работе сетевых устройств, эффективно управлять сетевыми ресурсами.
Сравнительный анализ современных средств разработки ЭС
Был проведен сравнительный анализ наиболее известных отечественных и зарубежных средств разработки ЭС, Результаты представлены в табл. 5. Анализ был подготовлен на основе интернет-источников, литературы и демо-версий соответствующих программ [5, 13, 17,29, 48].
Возможность модификации работы экспертных систем оценивалась, как способность системы управлять и изменять поведение основных компонентов экспертной системы, таких как база фактов (рабочая память), база знаний и механизм логического вывода.
Разработка архитектуры экспертной системы
На основе проведенного анализа, было установлено, что ЭС должна;
1. Иметь возможность накапливать, систематизировать и использовать знания, полученные из нескольких источников.
2. Самообучаться в процессе работы. (Под самообучением понимается не автоматическое создание новых правил ЭС, а возможность сохранения пути нахождения принятого решения для последующего использования этого решения в аналогичных ситуациях без поиска решения).
3. Использовать несколько методов извлечения знаний. Приобретение знаний должно быть автоматизировано.
4. Производить вывод решения с использованием метазнаний.
5. Уметь извлекать и оперировать с глубинными знаниями,
6. Иметь возможность развития и иметь необходимые компоненты для организации изменяемых знаний и данных.
Выбор метода разработки
Главной проблемой при разработке современных Интеллектуальных Систем (ИС) является то, что сегодня используются традиционные методы проектиродания, которые были разработаны еще в 80-ых годах прошлого столетия.
Основным минусом традиционного проектирования является последовательность этапов проектирования. Отсутствует возможность перейти на следующий этап, пока не закончен предыдущий. Таким образом, скорость разработки ИС в целом уменьшается за счет последовательного прохождения этапов разработки.
В последние годы появилось множество новых, более совершенных моделей разработки ПО. Стало возможным применение CASE технологий, метода OOSE, MERISE и множества других.
Методы разработки ПО условно можно разделить на 3 группы [18,17]:
Отличительные особенности рассматриваемых методов:
1. Однократный подход (каскадная стратегия) Линейная последовательность этапов проектирования.
2. Инкрементная стратегия
В начале процесса определяются все пользовательские и системные требования, оставшаяся часть конструирования. Выполняется в виде последовательности версий,
3. Эволюционная стратегия
Система строится в виде последовательности версий, в начале процесса определены не все требования. Требования уточняются в процессе разработки версий. При проектировании ЭС необходимо учесть множество параметров: экспертная работа, создание модели знаний, различные методы формализации знаний и т.д. Стандартные методы проектирования не учитывают специфику разработки ЭС, а методология проектирования ЭС, предложенная в работе [15, 12], не поддерживает современные эволюционные методы разработки ЭС, предложенные Боэмом [73],
Основные преимущества модели Боэма:
1. Реальное отображение процесса разработки ПО.
2. Риск при разработке учитывается на каждом витке эволюции,
3. Для минимизации риска при разработке ПО, используется моделирование.
Основные недостатки модели Боэма: 1. К заказчику ПО предъявляются завышенные требования. Если заказчик и исполнитель представлены в одном лице, то недостаток несущественен.
2. Невозможность оценки и контроля времени разработки ПО.
Проведя анализ требований, которые предъявляются к разработке, было решено, что целесообразно использование эволюционного метода разработки, предложенного Боэмом для решения поставленной задачи.
Для разработки ИСУ ККС предлагается использовать эволюционный метод разработки ЭС который описан в работах [27, 8] и представляет собой модифицированную модель разработки ЭС Боэма [73].
Эволюционный метод разработки ЭС схематично представлен на рис, 26.
Сравнение разработанной nims с известньїми су ккс
Основные преимущества разработанной NIMS по сравнению с известными СУ ККС:
1. NIMS обладает расширяемым пространством принятия решений, что позволяет находить решение в нестандартных ситуациях и самообучаться в процессе работы.
2. При получении правильного решения, цепочка получения решения сохраняется, что позволяет ускорить решение аналогичных задач в будущем.
3. Благодаря архитектуре "клиент-сервер", NIMS может работать на любом компьютере в сети в роли консоли администратора.
4. Отсутствует необходимость в установке нестандартного ПО на сетевые устройства.
5- Открытый исходный код и модульная архитектура. Это позволяет развивать N1MS и оптимизировать ее под конкретные задачи.
6. Возможно увеличение анализируемых параметров и изменение логики работы ЭС, входящей в состав NIMS.
7. Возможно построение прогноза работоспособности ККС на основании статистических данных.
Для достижения проектной эффективности NIMS следует указать на ряд особенностей и дать некоторые общие рекомендации по ее применению.
Основная рекомендация заключается необходимости проверки правильности принимаемых решений NIMS после значительных изменениях в структуре ККС. Необходимость выполнения этого требования обусловлена поступательным развитием сети, и связано с выходом новых версий используемых программных продуктов и подключением к сети дополнительных рабочих станций и другого сетевого оборудования.
Рекомендуется осуществлять проверку после;
перераспределения информационных ресурсов ККС;
внедрения нового ПО или перехода на новые версии уже используемого ПО;
изменение топологии или конфигурации ККС;
подключения/отключения большого числа рабочих станций;
использования нового телекоммуникационного оборудования;
внедрения новых технологии передачи данных и т.д.
В случае если проверка выявила некорректность работы NIMS необходимо дополнить базу правил ЭС.
При настройке NIMS на конкретные условия функционирования следует уделить особое внимание вопросу периодичности опроса агентов.
В табл. 11 показано, как по отдельным переменным из базы МІВ можно сделать вывод о состоянии сегмента ККС и все ККС в целом, описание каждой переменной в отдельности приводится в пункте 3.6 [57],
Для апробации NIMS были ККС Государственной Публичной Исторической Библиотеки России, ООО «Смарт», ТНВ «АдРус», ООО «Москворечье». Рассмотрим процесс апробации на ККС Государственной Публичной Исторической Библиотеки России, как наиболее характерный. Апробация на ККС ООО «Смарт», ТНВ «АдРус», ООО «Москворечье», проводилась аналогичным способом.
ККС ГПИБ представляет собой сеть, расположенную на территории девяти отдельных комплексов библиотеки, расстояние между которыми составляет около 500 м.
Структура сети состоит из компонентов;
межкорпусной волоконно-оптической магистрали Single-Mode;
корпусных магистралей, соединяющих опорные коммутаторы;
сегментов корпусов общего назначения, к которым подключаются ПК малых сетей подразделений;
изолированных маршрутизаторами сегментов крупных локальных компьютерных сетей подразделений;
выделенная серверная подсеть в компьютерном зале информационно-вычислительного центра ГПИБ.
В качестве магистрального оборудования применяются управляемые коммутаторы Cisco и Сотрех. ККС ГПИБ содержит:
25 серверов общего назначения;
700 подключенных ПК;
90 единиц активного сетевого оборудования.
Кабельная система имеет протяженность более 30 км. Практически все подключения происходят на скорости 100 Мбит/с,
