Инвариантные методы анализа трафика в распределенных системах обработки информации Гаипов, Константин Эдуардович

Введение к работе

Актуальность темы.

На современном этапе технологического и социального развития общества и наряду с процессами всеобщей глобализации обработка и передача информации между различными подсистемами становится неотъемлемой частью любого сложного процесса или системы. Наряду с множеством механизмов качества обслуживания и различной природой трафика, создаваемого различного рода приложениями, совместно с протоколами формирования маршрутов в пакетных сетях, делают анализ и управление современными пакетными сетями обработки информации достаточно сложной задачей. Решению проблем, связанных с планированием трафика, посвящено большое количество работ как зарубежных, так и российских авторов: Д. Бертсекас, Р. Галлагер, Л. Клейнрок, Л. Форд, Д. Фалкерсон, Э. Майника, В.М. Вишневский, Е.А. Кучерявый, Г. Г. Яновский, А. В. Росляков, Г. П. Башарин и др.

Существующие методы анализа и оптимизации распределения трафика в сетях обработки информации основываются или полностью строятся на решении граф-комбинаторных задач различной сложности, к числу которых можно отнести: поиск деревьев минимальной стоимости (алгоритм Дейкстры, Беллмана-Форда), поиск максимального потока и минимального разреза (алгоритм Форда-Фалкерсона), поиск наикратчайших путей (алгоритм Данцига) и т.д. Недостатком существующих методов и алгоритмов анализа является невозможность оценки процессов после изменения структуры связей между элементами распределенной системы, кроме как проведения анализа заново. Низкая адаптивность граф-комбинаторных алгоритмов для анализа и оптимизации процессов при изменении структур делает эти алгоритмы неэффективными в системах управления сетями обработки информации. В связи с этим возникает необходимость в разработке инвариантного метода к анализу сложных систем обработки информации, в качестве которого можно применить тензорный анализ, позволяющий формализовать процедуру описания математической модели распределенных систем обработки информации на основе матричной алгебры. Значительный вклад в развитие тензорного анализа сложных систем внесли работы Г. Крона, М.Н. Петрова, А.Е. Петрова, А.В. Лемешко и др.

Целью работы является повышение коэффициента использования пропускной способности распределенных систем обработки информации.

Основными задачами исследования в диссертационной работе являются:

1. Разработать инвариантный метод анализа трафика для контурных моделей систем обработки информации.

2. Создать инвариантный метод анализа трафика для узловых моделей систем обработки информации.

3. Разработать инвариантный метод анализа трафика для ортогональных моделей систем обработки информации.

4. Применить полученные методы анализа для оптимизации распределения трафика в системах обработки информации по критериям задержки и средней очереди.

5. Исследовать особенности применения контурных, узловых и ортогональных моделей для распределения трафика в сетях обработки информации, использующих различные протоколы обработки информации.

6. Применить полученные методы для анализа распределения трафика в мульти-сервисных сетях обработки информации.

Научная новизна

1. Впервые разработаны методы, позволяющие получить инвариантную математическую модель, для анализа трафика в распределенных системах обработки информации контурной, узловой и ортогональной структур. Предложенные методы позволяют проводить анализ процессов обработки информации в зависимости от изменения структуры связей между элементами системы.

2. На основе разработанных методов получена оптимизационная модель распределения трафика, позволяющая минимизировать время обработки информации в распределенной системе.

3. Предложены методы получения математической модели распределения трафика в мультисервисных сетях обработки информации, которые позволяют оценить качественные показатели дисциплин обслуживания в системах обработки информации.

Практическая значимость работы

Разработанные модели и алгоритмы, позволяют оценить и оптимизировать распределение информационных потоков в системах обработки информации любого масштаба.

Методы исследования

Исследование математической модели распределенных систем обработки информации проводилось с использованием методов тензорного анализа сетей, теории массового обслуживания, теории графов, методов физического и математического моделирования.

Основные положения, выносимые на защиту

4. Методы анализа контурной, узловой и ортогональной модели распределенной системы обработки информации позволяют производить анализ распределения трафика и оценку коэффициента использования пропускной способности в системах обработки информации.

5. Оптимизационная модель распределения трафика в сетях обработки информации с использованием контурной модели обеспечивает нахождение

оптимального значения коэффициентов использования пропускной способности в распределённых системах обработки информации.

3. Узловая модель распределенной системы обработки информации для оптимизации трафика обеспечивает оптимальное распределение информационных потоков в распределённых системах обработки информации.

4. Методы анализа и оптимизации трафика в мультисервисных распределенных системах обработки информации позволяют осуществить распределение трафика в зависимости от требований к качеству обслуживания.

Апробация результатов

Основное содержание работы докладывалось и обсуждалось на научно-технической конференции «Инновации в условиях развития информационно-коммуникационных технологий» (Москва, 2007), VI всероссийской научно-практической конференции «Современные информационные технологии в науке, образовании и практике» (Оренбург 2007), научно-технической конференции «Современные проблемы радиоэлектроники» (Красноярск 2008, 2009, 2010, 2011, 2013), XI Международной научно-технической конференции «Информационно-вычислительные технологии и их приложения» (Пенза 2009), международной научно-технической конференции «Современные информационные технологии» (Пенза 2009).

Публикации

По теме диссертации опубликовано 25 работ, в том числе 3 статьи из перечня ВАК. В конце автореферата приведены наиболее значимые работы.

Структура и объем диссертации

Диссертационная работа состоит из введения, четырёх глав, заключения, списка использованных источников и приложений. Основная часть работы содержит 161 страниц, 45 рисунков, 1 таблицы. Список использованных источников включает 85 наименований.

Похожие диссертации на Инвариантные методы анализа трафика в распределенных системах обработки информации

Инвариантный метод анализа распределенных систем обработки информацииАбрамов Сергей Степанович

Модель и метод анализа динамических характеристик системы защиты информации при автоматизированной обработке данныхПтицын Алексей Владимирович

Тензорный метод анализа надежности программного обеспечения систем управления и обработки информацииЗолотухин Вячеслав Викторович

Методы анализа и оценивания в скрытых марковских системах при обработке разнородной информацииБорисов Андрей Владимирович

Разработка и исследование методов обработки информации на микро-ЭВМ для анализа сложных сцен в системе технического зрения роботаИльин, Александр Георгиевич

Разработка методов и алгоритмов оценки качества, экономического анализа и обработки экспертной информации для больших систем в условиях неопределенности (На примере построения рейтинга инновационно-ориентированных регионов РФ) Веселов Николай Витальевич

Методы эллипсоидальной аппроксимации распределений в задачах нелинейного анализа и оперативной обработки информации в стохастических системахСиницин Владимир Игоревич

Алгоритмы и методы обработки информации в системах контроля качества процессов крашенияГайнуллин Марат Фаритович

Метод обработки информации для систем адаптивного вычисления прямых тригонометрических функцийФилиппов Алексей Константинович

Синергетический метод синтеза систем хаосодинамической обработки информацииКапустина, Анастасия Сергеевна