Содержание к диссертации
Введение
1. Принципы современного подхода к профессиональной подготовке операторов управляемых объектов 11
1.1. Пути совершенствования профессиональной подготовки операторов управляемых объектов 11
1.2. Основные направления разработки технологии распределенного интерактивного моделирования 17
1.3. Постановка задачи и направление исследований проблемы подготовки операторов управляемых объектов 28
1.4- Формирование теоретического базиса исследования поставленной задачи 34
1.5. Выводы 4 3
2. Оценка структурных показателей организации, сложности и живучести систем 45
2.1. Виды структур и показателей свойств управляющих систем 45
2.2. Связность и структурные конфигурации систем 55
2.3. Оценка и обеспечение живучести управляющих систем 68
2.4. Методика анализа и оценки живучести систем на этапе проектирования 76
2.5. Выводы 84
3 Методика и алгоритмы оптимизации сложных систем со стохастической структурой 87
3.1. Задачи инженерной подготовки района размещения объектов обучения 87
3.2. Метод обеспечения связанности структур района рассосредоточения объектов учения 97
3.3. Методика формирования и исследования стохастических структур объектов учения 100
3.4. Метод оптимизации связанной стохастической структуры за счет введения дополнительного элемента 108
3.5. Оптимальное связывание структур 113
3.5.1. Алгоритм оптимального связывания изолированного элемента со связанной структурой 115
3.5.2. Алгоритм оптимального связывания двух связанных структур 116
3.5.3. Апробация разработанных методики, метода и алгоритмов 118
3.6. Выводы 121
4. Разработка средств коммуникации и организация защиты информации при распределенном интерактивном моделировании . .125
4.1. Системотехнический анализ локальных вычислительных сетей 125
4.2. Физические среды передачи 136
4.3. Методика выбора топологии компьютерной сети 140
4.4. Организация безопасности информации 151
4.5. Выводы .161
Заключение 163
Литература 168
Приложение 17 7
- Основные направления разработки технологии распределенного интерактивного моделирования
- Методика анализа и оценки живучести систем на этапе проектирования
- Методика формирования и исследования стохастических структур объектов учения
- Методика выбора топологии компьютерной сети
Введение к работе
Управляемые объекты, относящиеся к эрратическим системам управления, представляют собой комплекс взаимосвязанных и взаимозависимых компонентов, в работе которых в той или иной мере участвует оператор. Широкая автоматизация, проводимая на основе применения вычислительной тех-ники, привела к коренному изменению характера трудовой деятельности человека и его роли в производственных процессах. Одновременно существенно возросла ответственность оператора за результаты деятельности и цена допускаемых им ошибок.
Стремительный научно-технический прогресс, приводя к появлению новой техники и технологии, обуславливает сокращение продолжительности жизненного цикла технической части эргатической системы, что в свою очередь требует изменения свойств и эргатического элемента системы, т.е. человека-оператора.
Деятельность оператора по управлению — это сложный поведенческий акт, включающий процессы сбора и обработки информации о состоянии объекта и внешней среды, выработки решений о воздействии на объект и их исполнение. Эта деятельность может осуществляться только в том случае, если оператор обладает необходимыми профессиональными знаниями, навыками и умениями.
В последние годы существенно возросли требования к квалификации операторов различных видов техники. Однако существующие методы подготовки операторов технических систем не удовлетворяют возможностям современных технологий. Становится очевидной необходимость обучения опера- торов разрозненных объектов действиям не только в нормальных и аварийных ситуациях, но и отработки их взаимодействия при выполнении поставленной задачи. Особенностью такого подхода является обучение выполнению единой задачи по взаимодействию операторов территориально разнесенных объектов в условиях ограниченного времени принятия решений.
В сложных технических системах управления проблема поддержки принятия решений, особенно в условиях жесткого дефицита времени, является в настоящее время ключевой [19]. В современных условиях проблема подготовки операторов всех уровней иерархии все более усложняется. Достижение качественно нового уровня обучения операторов технических систем связано с решением ключевых проблем системного характера: методических: необходим системный подход к решению проблем создания тренажеров и технических средств обучения во взаимосвязи с общими проблемами подготовки операторов и создания нового поколения управляемых объектов; системных: подход к модульному принципу построения технических средств обучения на новой информационно-технологической базе; технических: создание технологической базы разработки средств обучения на основе перспективных технологий; материально-технических: необходимо приоритетное определение и финансирование программ создания перспективных технологий.
Рассмотренным проблемам в последние годы посвящены разработки новых подходов к обучению операторов техниче- ских систем управления. Дальнейшее развитие средств профессиональной подготовки на современном этапе должно состоять в широком внедрении в процесс обучения и тренировки так называемой DIS-технологии (Distributed Interactive Simulation) [2, 52, 86].
Технология DIS была предложена в США как попытка изменить существующие методы подготовки личного состава в армии. Однако предложенная технология оказалась настолько удачной, что в настоящее время стала краеугольным камнем в стратегии обучения и подготовки личного состава не только в военной области.
Основным назначением DIS-технологии является создание больших виртуальных миров, соответствующих задачам конкретных учений или тренировок, в которых объекты могут взаимодействовать между собой и со средой. В качестве объектов могут выступать как математические, полунатурные моделирующие комплексы и тренажеры, так и реальные объекты. При этом не делают различия между ними, позволяя взаимодействовать друг с другом. Возможность смешения объектов в едином синтезированном пространстве позволяет личному составу при обучении или тренировке и находящемуся в различных точках принимать участие в совместных действиях. DIS-технология, таким образом, позволяет организовать взаимодействие в реальном масштабе времени большого количества территориально удаленных различных объектов.
В настоящее время основные приложения DIS-технологии относятся к военной области, т.к. именно военные первыми оценили их возможности для решения своих проблем. Потенциальные возможности DIS-технологии позволяют уже сегодня говорить всерьез о невоенных приложениях, которые смогут в будущем превысить количество приложений, используемых сегодня в военных целях. К таким приложениям можно отнести: управление воздушным движением, (создание тренажеров для обучения диспетчеров управления воздушным движением), создание систем предупреждения столкновений воздушных и морских судов на основе спутниковой связи, обучение поведению в условиях стихийных бедствий, интерактивная телевизионная индустрия, индустрия развлечений, интерактивная имитация в быту и многое другое. DIS-технология относится к технологиям двойного назначения и может успешно применяться во всех приложениях, где необходимо обеспечить взаимодействие моделируемых объектов при активном участии человека.
Среды DIS в общем случае являются распределенными неоднородными средами со сложными топологиями сетей, множеством различных коммуникационных протоколов передачи данных, включающими многопроцессорные вычислительные системы различных поставщиков.
Разработка принципиальных положений идеологии построения, методологии создания и применения DIS-технологии позволяет рассматривать это направление как единую информационно-технологическую базу создания унифицированных средств обучения и тренажа, так и единую систему учебной подготовки и материально-технического обеспечения профессиональной подготовки операторов эргатиче-ских систем управления различного назначения.
Целью работы является рассмотрение вопросов инженерной подготовки района учения территориально рассосредото-ченных управляемых объектов при ограниченном радиусе взаимодействия между ними, а также оптимизация структуры сети при указанных ограничениях. Разработка алгоритмов оптимизации является актуальной в связи с тем, что всегда возникает ситуация, ограничивающая использование необходимых технических средств по отношению к имеющимся.
Методологической основой работы является использование методов теории множеств, математического моделирова— ния и системного анализа, математической теории систем, теории систем массового обслуживания, математической теории проектирования вычислительных систем и систем человек-машина, теории программирования и теории графов.
Новыми результатами, полученными при исследовании, имеющими научную ценность и выносимыми на защиту, являются:
1. Методика анализа и оценки живучести систем на ран них этапах проектирования;
2. Методика формирования стохастических структур и метод обеспечения связанности структур территориально рассосредоточенных управляемых объектов;
3. Алгоритм оптимизации связанной стохастической структуры за счет введения дополнительного элемента;
Алгоритм оптимального связывания изолированного элемента со связанной структурой;
Алгоритм оптимального связывания двух связанных структур.
6. Методика выбора топологии компьютерной сети. Достоверность и эффективность разработанных методов и методик подтверждается результатами имитационного моделирования, которое проводилось на базе ПЭВМ Pentium и их внедрением в ПКБМ, А00 НПП "ЭРА" (г. Пенза), а также в учебном процессе на кафедре "Компьютерные технологии управления" ПензГУ.
Практическая ценность работы состоит в снижении трудоемкости инженерной подготовки района дислокации участников учения территориально разнесенных операторов управляемых объектов и улучшении качественных характеристик проведения учения в целом.
Работа состоит из введения, четырех глав и заключения.
В первой главе рассматривается современный подход к профессиональной подготовке операторов управляемых объектов, исследованы основные направления разработки технологии распределенного интерактивного моделирования. Определены предмет исследования, цель работы, состояние рассматриваемых проблем и методы исследования.
Во второй главе рассмотрены вопросы организации структур и показатели качества управляющих систем, описаны функциональные характеристики сложных систем, выделены основные классы задач и виды управления техническими объектами. Рассмотрены вопросы оценки и обеспечения живучести управляющих систем. Здесь же рассмотрены количественные оценки структурных показателей организации, сложности и живучести управляющих систем. Предложена методика анализа и оценки живучести систем на ранних этапах проектирования. Произведен анализ живучести наиболее распространенных топологических структур управляющих систем.
Третья глава посвящена вопросам моделирования оптимальной подготовки района рассредоточения объектов при проведении учений для подготовки операторов управляемых объектов. Рассмотрены факторы влияющие на инженерную под- готовку района (в т. ч. вероятность передачи определенного количества сообщений за заданное время). Приведены методика оптимизации систем со стохастической структурой, алгоритм оптимального связывания изолированного элемента со связанной подструктурой, алгоритм оптимального связывания двух связанных подструктур и результаты апробации рассмотренных методик и алгоритмов.
В четвертой главе проведен системотехнический анализ локальных вычислительных сетей, как средства коммуникации распределенного интерактивного моделирования. Разработана методика выбора топологии компьютерной сети района учения территориально рассосредоточенных управляемых объектов с учетом возникающих ограничений на характеристики технических средств. Рассмотрены вопросы безопасности информации при распределенном моделировании.
В заключении приводятся основные выводы и результаты.
Автор выражает благодарность научному руководителю д.т.н., профессору А.И.Годунову и научному консультанту к. т.н. В.И.Мандрикову, а также коллективу кафедры «Компьютерные технологии управления» за помощь, оказанную при написании данной работы.
Основные направления разработки технологии распределенного интерактивного моделирования
Центральная область развития распределенного интерактивного моделирования связана с достижением связанности между многочисленными моделирующими приложениями на распределенных компьютерах. Это взаимодействие базируется на предпосылке, что все моделирующие приложения имеют общее представление о среде моделирования, которое обеспечивается использованием стандартных согласованных систем координат и данных, задающих эту среду. Моделирующие приложения обмениваются информацией о динамических объектах и событиях с помощью обмена данными, используя протокол, в котором определяются элементы данных протокола (ЭДП).
Передача ЭДП между компьютерами осуществляется с помощью стандартных коммуникационных сетей. Это приводит к механизму связи, который требует стандартизации как обмена ЭДП, так и коммуникационных средств. Разработка протокола обмена данными включает следующие пункты: — определение элементов данных; — общее представление этих элементов данных; — объединение этих элементов данных в специальным об 18 разом форматированные сообщения (ЭДП); — обстоятельства, при которых эти ЭДП передаются; — обработка этих ЭДП при получении; — ключевые алгоритмы, которые должны использоваться всеми участмиками. Требования на архитектуру коммуникационных систем затрагивают следующие аспекты; — способ адресации (точка-точка, групповая, широкове щательная) ; — выбор коммуникационных протоколов для сетевого и транспортного уровней ; — определение ключевых ограничений и характеристик (максимальный размер ЭДП и величина задержки) ; — топология коммуникационной сети; — надежность (безошибочная передача, режим без квитирования) ; — живучесть коммуникационной сети; — определение пропускной способности на основе оценки трафика для учений различных размеров; — обеспечение защиты потоков информации между моделирующими прил оже ни ями: — установление принципов безопасности; — установление требований к службе безопасности. Среда моделирования. Синтетическая среда должна предоставлять полноценное интегрированное представление о земной поверхности, воздушном пространстве и морской стихии t Неотъемлемой частью, этой среды является единая система отсчета, на основе которой объединяются конкретные моделирующие предложения. Методы и стандарты для цифрового представления земной поверхности, включая естественные и искусственные объекты, обеспечивают базу для описания общей системы отсчета. Два дополнительных соображения влияют на рассмотрение этой проблемы: верность представления окружающей среды и обеспечение корреляции представлений между различными моделирующими приложениями для создания согласованного ситуационного контекста. Достижения адекватного представления среды для различного рода моделирований сконцентрированы на следующем: — определение общих источников данных об окружающей среде; — создание стандартов для представления этих данных; — создание баз данных для сбора и хранения общих данных ; — распределение этих данных с помощью коммуникационных систем во время учений; — помощь пользователям в определении требований к учению и преобразования их в требования на возможности и точность представления. Классы моделируемых об ьектов. В зависимости от способа моделирования различаются три класса моделируемых объектов: виртуальные, конструктивные и «живые». Виртуальные объекты существуют в виртуальном мире, их действиями управляет оператор. Конструктивные объекты также существуют в виртуальном мире, но их действия определяются заранее заданной программой, в действия которой лишь эпизодически вмешивается оператор (тактические, команды, непредусмотренные, нештатные ситуации и т.д.). Так называемые «живые» объекты представляют собой реальные объекты, где используется реальное оборудование, управляемое операторами в реальном мире, которые снабжены соответствующей аппаратурой для сбора и передачи данных о действиях, и событиях. В каждой из этих областей моделирования имеются свои дополнительные сложности в_ том,, что касается, специальных ограничений, действующих в каждой области, и необходимости корреляции между этими областями.
«Живые» объекты, т. е. установки с реальной аппаратурой имеют уникальные характеристики, которые до настоящего времени не рассматривались в основном потоке стандартов. Хотя «живые» объекты собирают и передают данные, связанные с аналогичными объектами и событиями, относящимися к виртуальным и конструктивным моделированиям, эти живые участники не нуждаются в. своем представлении среды моделирования. Это вносит дополнительную сложность в корреляцию с представлениями в виртуальной и конструктивной областях. Более того, коммуникационные средства, используемые для передачи данных «живыми» объектами, как правило обладают невысокой пропускной способностью и, к тому же, подвержены перемежающими разрывами связи. Оба эти фактора, не имеют места, в виртуальной, и конструктивной областях.
Методика анализа и оценки живучести систем на этапе проектирования
Системотехнические вопросы проектирования надежных, живучих и безопасных управляющих систем широко рассмотрены в [51,71]. Результаты дискуссий подведены в [17].
Соотношения свойств надежности, живучести и безопасности. Свойство живучести проявляется в системах, характеризующихся достаточно сложной организацией, наличием единой цели функционирования, большим числом взаимодействующих элементов, способностью к самоорганизации и устойчивостью по отношению к внешним возмущающим воздействиям. Всестороннее рассмотрение и уяснение свойств живучести и безопасности возможно лишь во взаимосвязи с понятием свойства надежности и составляющих ее свойств.
Надежность - свойство системы сохранять во времени и установленных пределах значения всех параметров, характеризующих способность выполнять требуемые функции в заданных режимах и условиях применения. Границы свойства надежности фиксируются [71]: - фактором времени, предусматривая длительное, но конечное время сохранения работоспособности системы; - фактором качества (сохранять в установленных пределах значения всех параметров, характеризующих способность выполнять требуемые функции, т. е. находиться в работоспособном состоянии), ограниченного заданным набором функций, выполняемых на требуемом уровне; - фактором условий применения. Проведенный анализ наиболее употребительных из определений живучести [17] позволяет выделить, ключевые моменты, по которым достаточно четко можно провести грань между понятиями надежности и живучести, поскольку недопустима подмена понятия надежности понятием живучести (и наоборот) , так как такая подмена не имеет ни практической, ни научной ценности. Эти понятия сходны лишь в том, что и при анализе надежности и при анализе живучести оценивается работоспособность системы.
Так как состояния системы могут быть представлены не только работоспособными и неработоспособными, но также и частично работоспособными, а также допустимо снижение качества функционирования системы до минимально заданного уровня,, формулируется следующее определение живучести:. ЧЛживучесть - это свойство системы сохранять и автоматически восстанавливать полностью или частично работоспособное состояние при возникновении в ней отказов, вызванных в том числе и экстремальными воздействиями" .
Из определения ясна важность решения задачи минимизации потерь качества на каждом шаге деградации системы, обусловленной полными или частичными отказами ее элементов, а также постановки более общей задачи прогнозирования и управления деградацией.
Необходимо разграничивать понятия живучести и отказоустойчивости. В отказоустойчивой системе использование избыточных ресурсов при отказе позволяет установить заданную структуру и поведение системы, а свойство живучести, допускает деградацию системы относительно менее существенных функций (при этом обеспечивается заданная эффективность выполнения целевой функции системы).
Безопасность системы состоит в ее способности противостоять переходу во множество аварийных состояний. Для исключения формирования вредных воздействий на внешнюю среду, а в случае попадания в аварийное состояние {SA) минимизировать время нахождения в нем. Очевидно,, что аварийным является такое состояние, в котором дальнейшее применение системы по назначению недопустимо.
Таким образом, модель состояний системы можно представить как множество состояний системы S, разделенное не на два подмножества работоспособные Sr и неработоспособные Snr, а на три полностью работоспособные Sr/ частично -работоспособные„5 . _и-неработоспособные -состояния т. е.
S - Sr U Snr U Snr, SA a Snr. Анализ показателей живучести управляющих систем. Методология оценки живучести конкретных систем принципиально отлична от методологии анализа надежности. Оценка живучести должна проводиться на различных этапах проектирования и эксплуатации систем. Однако поскольку в настоящее время не существует универсального метода оценки живучести [71] , и по видимому, разработка такого метода достаточно сложна, то выбираемый показатель количественной оценки живучести должен учитывать: особенности программно-аппаратных средств; возможность деградации структуры на системном и элементном уровнях, а также деградацию параметров элементов структур; возможность реализации различных видов- избыточности и осуществления процессов- восстановления отказавших элементов системы; способность с требуемым качеством обрабатывать определенный объем информации, т. е., собственно, производительность и точность управляющей системы; условия функционирования систем и влияние внешних факторов (возмущающих воздействий).
Различие целей функционирования конкретных систем и условий их работоспособности обуславливает многообразие показателей количественной оценки живучести (а также показателей эффективности функционирования живучих систем) . При этом системы оцениваются как скалярными, так и векторными показателями.
Методика формирования и исследования стохастических структур объектов учения
Структурная сложность является многогранным понятием, которое необходимо изучать с различных позиций в зависимости от целей анализа и целей самой системы. Использование структурных показателей организации и сложности системы в обобщенной постановке задачи синтеза составляет конструктивную основу для образования формальных процедур различных этапов проектирования (управления) сложных систем. Для структур распределенного интерактивного моделирования наиболее целесообразно исследовать эти показатели системы с позиции теории графов.
Надежность, живучесть и безопасность, - различные по своему содержанию свойства сложных технических систем. Содержание этих свойств проявляется в способности систем (и составляющих их компонент) пребывать в различных состояниях, определяемых условиями функционирования и "внутренними качествами" систем, а также способностью с той или иной степенью адекватности реагировать на нахождение в этих состояниях с целью реализации требуемых функций. Методология оценки живучести принципиально отлична от методологии анализа надежности как в определении понятий, моделях процессов так и показателях количественной оценки. Различие целей функционирования и условий работоспособности определяет (в каждом конкретном случае) многообразие показателей количественной оценки живучести. Однако, вне зависимости от числа характеризуемых показателями свойств, общим для них является требование учета факта "размена" качества функционирования системы на частичную потерю ее работоспособности. 4. Задача обеспечения живучести управляющих систем традиционно решается введением различных видов избыточно сти для сохранения системы как логической структуры в случае отказа отдельных ее_ элементов,. тЛ е.. приданием ей свойства отказоустойчивости. Поэтому целесообразным явля ется подход, при котором благодаря определенным образом организованному процессу функционирования системы при от казах отдельных ее элементов, используются функциональные (внутренние) ресурсы системы в качестве резерва обеспече ния ее живучести (управляемая деградация). 5. Наряду с использованием стратегий динамической избыточности и изоляции ошибок обеспечение живучести программных средств может быть реализовано за счет использования механизмов контроля перехода программных средств в состояния, характеризуемые областью исходных данных, не предусмотренных спецификацией, распознавания этих состояний, а также-" "реализации условий;"- обеспечивающих функционирование программных средств хотя бы и с меньшим (но н.е, ниже., минимально допустимого) уровнем качества. 6. С помощью предложенной методики уже на ранних этапах проектирования систем можно всесторонне оценивать ожидаемую живучесть и надежность, выявлять слабые места, ограничивать области последующих детальных исследований и формировать рекомендации по повышению и обеспечению заданных живучести и надежности. Важно то, что при посредстве рассмотренной методики уже на начальном этапе удается учитывать структурные и физические свойства проектируемых систем. 7. Проведенный анализ простейших топологических структур показал, что из ряда древовидных структур минимальную живучесть имеет линейная, максимальную - звездообразная. Чем больше размерность кольца,, тем ближе его живучесть к линейной структуре. Поражения определенного числа узлов приводит к большему снижению живучести по сравнению с разрывом такого же числа ребер для всех структур. В целом предлагаемая методика базируется на общих положениях теории моделирования, а также на разработанных автором: — методе обеспечения связанности структур за счет стационарной подготовки района рассосредоточения объектов учения. — методике формирования стохастической структуры объектов учения. — методе оптимизации связанной стохастической структуры за счет введения дополнительного элемента; — методе оптимального связывания изолированного элемента со связанной подструктурой; — методе оптимального связывания двух связанных подструктур . Как отмечалось выше технология распределенного интерактивного моделирования концептуально обеспечивает возможность совместного обучения операторов управляемых объектов независимо от их территориального расположения, так как современные средства коммуникаций позволяют обеспечить связь объектами, расположенными в различных точках земного шара. Однако на практике приходится руководствоваться некоторыми ограничениями, которые в основном заключаются в стоимости средств коммуникации, их надежности, радиусе достижимости и т. п. Живучесть учения характеризуется наличием связи между объектами. При этом связь устанавливается не только непосредственно между взаимодействующими объектами, но и через цепь других участников или средств инженерной подготовки учения.
Методика выбора топологии компьютерной сети
Широкое применение персональных ЭВМ (и рабочих станций) дает возможность осуществить с помощью относительно ограниченных вычислительных средств решение достаточно крупных задач, в том числе по управлению объектами моде-лиров-ан-ия--.
Ниже проведен анализ технических и программных средств, реализации вычислительных, комплексов на базе. ПЭВМ; выделены классы перспективных для реализации комплексов вычислительные средства; выбраны варианты технической реализации вычислительной системы; получены оценки для критических параметров данных реализаций.
Актуальность анализа обусловлена достижением отдельными образцами исследуемых вычислительных средств характеристик, обеспечивающих возможность их применения в распределенных системах обработки в реальном масштабе времени.
В качестве ОС ПЭВМ имеет смысл версии UNIX а. Преимуществом ОС UNIX являемся ее мобильность и, как следствие, слабая зависимость программ от типа используемой ЭВМ, возможность переноса их на машины других классов. Дополнительным преимуществом использования UNIX а является поддержка сетевого обеспечения. Недостаток - очень высокие накладные расходы на организацию вычислительного процесса. Требования к базовому программному обеспечению система обеспечивает, т.к.. имеется широкий набор пакетов. программ, включающих как диагностические средства, так и прикладные пакеты - системы программирования, отладки и г.д.
Эталонная модель архитектуры локальных вычислительных зетей (ЛВС). Основой для стандартизации разработок ЛВС, различающихся техническими решениями.,-, составом, и характеристиками оборудования, служит базовая эталонная модель DSI/ISO [87].
Эталонная модель (ЭМ) распространяется на объекты ЛВС, состоящих из одной или нескольких ЭВМ с различными или идентичными аппаратными и программными средствами. Она задает четкое распределение функций между уровнями взаимодействия объектов и допускает совершенствование технической базы и программного обеспечения ЛВС. Границы между уровнями выбраны таким образом, чтобы перестройка одного уровня не повлекла за собой перестройку другого, сложность интерфейсов между уровнями бъша бы невысока и каждый і-й уровень предоставлял все необходимые услуги i+1 уровню. Эталонная модель содержит семь основных уровней взаимодействия объектов, каждый из которых имеет свой протокол.
На первом (физическом) уровне осуществляется взаимодействие устройств, с помощью которых происходит передача электрических либо оптических сигналов. В большинстве ЛВС на физическом уровне реализованы функции соединения и разъединения приемников и передатчиков, передающих закодированную любым способом информацию. В функции первого уровня может входить контроль состояния канала связи с целью обнаружения конфликтных ситуаций, возникающих при попытке двух или более объектов передать информацию по общему каналу связи.
На втором (канальном) уровне осуществляется управле-ше передачей данных с помощью физического уровня взаимодействия объектов. Этот уровень обеспечивает установление і разъединение логических каналов, использующих различные способы организации и технической реализации физического /ровня, производит идентификацию объектов, формирование юрядка обслуживания очереди блоков информации, обнаруже-ше и исправление ошибок либо их индикацию. Важнейшей на санальном уровне является функция селекции информации, заключающаяся в том, что среди множества блоков информации отбираются свои, содержащие адрес назначения данного объекта.
На третьем (сетевом) уровне производится ретрансляция данных по различным каналам связи. Фактически этот уро-зень управляет работой множества каналов связи, прокладывая через эти каналы маршрут следования блоков информации. Здесь же определяются: группы сетевых соединений; торядок следования блоков информации по различным каналам : последующей их сборкой на конечном пункте; приоритеты; методы обнаружения и исправления ошибок, которые не могут Зыть исправлены средствами нижних уровней; правила сегментирования и объединения блоков данных. Обычно сетевой /ровень, вследствие своей сложности, реализуется в виде многоуровневой структуры.
Четвертый (транспортный) уровень обеспечивает установление, поддержание и разъединение транспортных каналов между объектами с помощью логических каналов, реализованных в нижних уровнях. Сущность сквозного транспортного канала заключается в передаче информации сквозь все физические и логические средства соединения объектов. При этом транспортный уровень не зависит от характера взаимодействующих объектов на трех предыдущих уровнях эталонной модели.
Пятый (сеансовый) уровень обеспечивает организацию и проведение диалога между прикладными программами пользователя. Фактически этот уровень расширяет возможности абонентской ЭВМ, входящей в состав ЛВС, за счет ресурсов программ, памяти, процессорного времени, периферийных устройств других абонентских машин. В рамках ЛВС сеансовый уровень может использоваться в операционной системе одной ЭВМ. В этом случае он существенно упрощается и является самым нижним уровнем эталонной модели.
