Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Анализ методов и средств управления производительностью КВС 12
1.1. Сетевое администрирование для управления ресурсами КВС 12
1.1.1. Пакет Solstice фирмы SunSoft 13
1.1.2. Пакет Open View фирмы Hewlett - Packard 14
1.1.3. Пакет System View компании IBM 15
1.1.4. Пакет Spectrum фирмы Cabletron 16
1.2.Функциональность существующих средств сетевого администрирования 18
1.3. Проблемы производительности КВС 23
1.4. Классификация методов управления ресурсами КВС 32
1.4.1. Управление в реальном времени 34
1.4.2. Оперативное управление 35
1.4.3. Тактическое управление 36
1.4.4. Стратегическое управление 36
1.5. Методы для определения вероятностно-временных характеристик КВС 37
Выводы 45
Глава 2. Разработка архитектуры интеллектуального сетевого администратора 46
2.1. Задачи оперативного управления ресурсами КВС и платформы сетевого администрирования 46
2.2. Недостатки современных платформ сетевого администрирования 51
2.3. Принципы разработки интеллектуального сетевого администратора 53
2.4. Спецификация математической модели ИСА 54
2.5. Структура интеллектуального сетевого администратора 64
2.5.1. Режимы работы центрального блока интеллектуального сетевого администратора 70
2.5.2. Функции планировщика и переключателя режимов 74
2.6. Разработка структуры базы данных 75
Выводы 80
Глава 3. Обоснования исследование средств адаптации модели управления реальной КВС 81
3.1. Задача адаптации модели управления реальной КВС 81
3.2. Взаимодействие блоков интеллектуального сетевого администратора 83
3.2.1. Взаимодействие блоков интеллектуального сетевого администратора при работе со справочниками 83
3.2.2. Взаимодействие блоков интеллектуального сетевого администратора при проведении измерений 84
3.2.3. Взаимодействие блоков интеллектуального сетевого администратора при отображении результатов измерений 86
3.3. Управляющая база данных МГВ 87
3.4. Выбор программных средств 90
3.5. Экспериментальное определение интенсивности обслуживания потока транзакций для управления производительностью КВС 95
3.5.1. Алгоритм работы блока измерения параметров 96
3.5.2. Методика выполнение экспериментального определения интенсивности обслуживания сервером потока транзакций 98
Выводы 111
Глава 4. Обоснование и исследование модели ИСА для управления производительностью КВС 112
4.1. Анализ методов и моделей для задач управления ресурсами .113
4.1.1. Известные математические модели 113
4.1.2. Средства сетевого управления 113
4.1.3. Выбор приоритетных пользователей 114
4.2. Постановка задачи выбора количества приоритетных пользователей (ВПП) 115
4.3. Разработка методики решения задачи ВПП 120
4.4. Формирование математических соотношений для задачи ВПП 126
4.4.1. Обоснование соотношений математической модели для учета приоритета обработки транзакций 128
4.4.2. Обоснование вычислений параметров приоритета коллективных контуров 130
4.5. Алгоритмы расчета характеристик задачи ВПП 133
4.6. Исследование зависимости характеристик задачи ВПП от параметров КВС 138
Выводы 149
Заключение 151
Библиография 154
- Проблемы производительности КВС
- Структура интеллектуального сетевого администратора
- Выбор программных средств
- Постановка задачи выбора количества приоритетных пользователей (ВПП)
Введение к работе
Актуальность темы
В условиях современного общества, корпоративные вычислительные сети (КВС) играют все большую роль в деятельности предприятий, организаций любой отрасли. Современные КВС предоставляют свои информационно-вычислительные ресурсы большому количеству пользователей Требования пользователей к скорости вьшолнения решаемых задач определяются их ролью в технологическом процессе корпорации Поэтому каждый пользователь предъявляет свои требования к производительности КВС
Одной из важнейших проблем современного общества является создание высокопроизводительной телекоммуникационной среды Сетевые технологии постоянно совершенствуются, что приводит к росту количества пользователей, увеличению объема трафика, необходимости повышения ответственности за доставку каждого сообщения Мультимедийные технологии предоставляют пользователям широкий спектр информационных услуг, но предъявляют повышенные требования к технико-экономическим показателям, которые ужесточаются с ростом сложности корпоративных вычислительных сетей и увеличением количества пользователей
Повышается сложность структуры КВС, расширяется состав сервисных услуг и, как следствие, возрастает интенсивность трафика При росте коэффициентов загрузки серверов, каналов связи и коммутирующих устройств возникают очереди, что приводит к задержкам доставки сообщений Отсутствие средств, поддерживающих требуемое качество управления производительностью КВС, понижает конкурентоспособность, и не обеспечивает требования пользователей к скорости выполнения информационно-вычислительных задач
При неуклонном росте числа компьютерных сетей и увеличении количества узлов в сети возникает проблема выбора средств сетевого администрирования Задача управления сетью сама по себе не тривиальна и становится тем сложнее, чем выше требования, чем крупнее сеть, чем больше в ней используются разнородные платформы сетевого администрирования (СА) Исследования задач оперативного управления ресурсами и используемых для этого существующих систем сетевого администрирования показывают, что существующие СА не позволяют в полном объеме решать проблемы, связанные с построением и управлением КВС
С учетом изложенного актуальность темы определяется необходимостью разработки и исследования интеллектуального сетевого администратора (ИСА), обеспечивающего качественное управление производительностью КВС
Основные цели работы
Целью диссертационной работы является повышение качества управления производительностью КВС Оценки производительности КВС являются основой критерия качества управления производительностью КВС.
Для достижения поставленной цели были решены следующие задачи исследования
і Анализ методов и средств управления производительностью КВС
Разработка архитектуры интеллектуального сетевого администрирования ИСА
Исследование и разработка средств адаптации модели управления реальной КВС
Исследование модели ИСА для управления производительностью КВС
Разработка и исследование методики решения задачи определения количества приоритетных пользователей КВС, работающих в диалоговом режиме
Научная новизна полученных результатов
Предложена структура сетевой платформы администрирования с встроенной моделью для управления производительностью, названная интеллектуальным сетевым администратором (ИСА), и обоснована ее реализуемость
Разработана методика адаптации модели управления к параметрам реальной КВС
Сформулирована задача и предложена методика расчета количества приоритетных пользователей
Разработана математическая модель функционирования КВС, обслуживающая заданное количество приоритетных пользователей
Методы исследования. Для решения поставленных задач в работе использовались теория массового обслуживания, теория графов, введение в теорию производительности вычислительных сетей
Достоверность научных результатов подтверждена
теоретическими выкладками, данными компьютерного моделирования, корректными исследованиями параметров на функционирующей вычислительной сети, а также соответствием полученных результатов частным результатам, приведенным в научной литературе
Практическая значимость полученных результатов:
Разработка интеллектуального сетевого администратора (ИСА) на базе встроенной аналитической модели вычислительной сети дает возможность решать широкий спектр задач оперативного и стратегического управления
Разработанная методика адаптации модели управления к параметрам реальной КВС, для которой выбран и отлажен комплекс программных
средств, передана администратору Информационной вычислительной сети МЭИ для практического использования Применение разработки позволяет выборочно контролировать загрузку серверов, получать количественные оценки интенсивности обслуживания
Методика расчета количества приоритетных пользователей позволяет для реальной КВС определить допустимое количество IP телефонов, которые могут устойчиво функционировать даже в интервалы пиковых значений сетевого трафика В настоящее время методика используется в учебном курсе «Сети ЭВМ», который читается на кафедре вычислительных машин, систем и сетей Московского энергетического института (Технического университета)
Апробация работы. Основные положения и результаты диссертации докладывались и обсуждались на международных конференциях и семинарах
На Тринадцатой Международной научно-технической конференции студентов и аспирантов «Радиоэлектроника, электротехника и энергетика» (Москва, 01-02 Марта 2007г),
Second annual International Working Conference on Active, Management Networking, «In IWAN'07», (Zurich, Switzerland, October 2007)
- На Международной конференции "Информационные средства и
технологии"» (Москва, 16-18 Октября 2007г),
- На Четырнадцатой международной научно-технической конференции
студентов и аспирантов «Радиоэлектроника электротехника и энергетика»
(Москва, 03-04 Марта 2008г)
Публикации
Основные материалы диссертационной работы опубликованы в 6 печатных работах.
Структура и объем диссертации
Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, приложения и изложена на 164 страницах Список использованной литературы содержит 106 наименование Таблиц 13, рисунков 36 Каждая глава снабжена анотацией и заканчивается основными выводами по результатам проведенных исследований
Проблемы производительности КВС
Корпоративная вычислительная сеть (КВС) - это техническая система, содержащая компьютеры, соединенные коммуникационными устройствами и каналами связи, которая, обеспечивает дистанционное выполнение информационно-вычислительных работ пользователей. Пример КВС показан на рис. 1.1.
В настоящее время вычислительные сети играют все большую роль в деятельности предприятий, организаций любой отрасли. Отказы внутренней сетевой инфраструктуры, равно как и недостаточная мощность вычислительных ресурсов, несоответствующая запросам пользователей может вылиться в колоссальные убытки, и привести к проблеме в основной сфере использования КВС.
Сетевые технологии постоянно совершенствуются, что приводит к росту количества пользователей, увеличению объема трафика, необходимости повышения ответственности за доставку каждого сообщения.
Мультимедийные технологии предоставляют пользователям широкий спектр информационных услуг, но предъявляют повышенные требования к технико-экономическим показателям, которые ужесточаются с ростом сложности КВС и увеличением количества пользователей.
В связи с отсутствием возможностей рассчитывать технические характеристики, обеспечивающие требуемое качество функционирования КВС, при инженерном проектировании приходится решать эти задачи эмпирически, путем подбора.
Разработка количественных оценок производительности вычислительных сетей является актуальной задачей. Методы определения производительности должны базироваться на вычислении вероятностно-временных характеристик функционирования не только отдельных узлов, но и фрагментов и даже вычислительных сетей в целом, а также учитывать технические характеристики аппаратных средств, влияние используемых стеков протоколов, сегментацию сообщений и работу пользователей в диалоговом режиме.
КВС являются сложными системами, поэтому эффективность их функционирования невозможно оценить одной величиной, и необходимо использовать набор характеристик.
Производительность и эффективность КВС являются неотъемлемой частью качества управления производительностью.
К основным характеристикам эффективности функционирования ВС следует отнести: производительность, надежность, конфиденциальность обслуживания и стоимость.
Производительность КВС, оценивается [1] количеством транзакций, которые обслуживаются ресурсами КВС в единицу времени.
Транзакция [1] - это задание на обслуживание, которое в канале связи имеет форму пакета данных, измеряемого в байтах, а в обслуживающем компьютере — форму задания, измеряемого количеством вычислительных операций, т.к. КВС обслуживает разные типы транзакции. Вопросы производительности играют важную роль в компьютерных сетях. Э. Таненбаум в своей книге "Компьютерные сети" так определил производительность сетей [51]: «К сожалению, понимание производительности сетей — это скорее искусство, чем наука. Теоретическая база, допускающая хоть какое-то практическое применение, крайне скудна. Лучшее, что мы можем сделать, это предоставить несколько практических методов, полученных в результате долгих экспериментов, а также привести несколько реально действующих примеров».
Ramon Puigjaner в [100,101] пишет: «Если вы не способны измерить производительность, то для вас сложно и практически невозможно управлять любой системой. Произвести измерение производительности -относительно просто, если ваша система создана и функционирует. Однако, как измерить производительность, когда ваша система полностью или частично не существует. В этом случае вы будете обязаны оценить измерения производительности посредством вычислений на основании математической модели производительности. Производительность сети оценивает, как программное обеспечение использует аппаратные средства ЭВМ, когда они обслуживают рабочую нагрузку, созданную пользователями».
«Я соглашаюсь с вами, что это определение производительности , немного нечетко» - сказал Eric Schmidt (Эрик Шмидт) [72]. «Нет согласия в. едином определении производительности, что объясняется сложностью определения производительности сетей. Когда сотни или тысячи компьютеров соединены вместе, их взаимодействие становится очень сложным и может привести к непредсказуемым последствиям. Часто эта сложность может приводить к низкой производительности, причины которой довольно трудно определить. Количественные оценки производительности зависят не только от параметров транспортного уровня. Тем не менее, сетевой уровень в основном выполняет функции маршрутизации и борьбы с перегрузкой».
Более глобальные вопросы, касающиеся производительности всей системы в целом, рассмотрел Э. Таненбаум, который отметил пять направлений исследований, позволяющих повысить производительность сети [51].
1. Анализ причин снижения производительности сети.
2. Измерение производительности сети.
3. Проектирование производительных систем.
4. Быстрая обработка TPDU-модулей.
5. Протоколы для будущих высокопроизводительных сетей. Вопросы производительности сети так сложны, что большинство учёных предлагают или рассматривают только аппаратную часть ВС. Э. Таненбаум предлагал в основной цикл работ по совершенствованию производительности сети включить следующие этапы.
1. Измерение наиболее важных сетевых параметров и производительности сети.
2. Попытку понять, что происходит.
3. Измерение одного из параметров.
Georges Gilder [81] вывел закон, что полоса частот передающей сети увеличивается в три раза быстрее, чем мощность компьютеров.
Eric Schmidt - главный администратор Google, (прежний CEO Novell) доказывает, что ширина полосы каналов передачи удваивается каждый год, начиная с 1997 г. Поэтому важно предложить математические модели как для оценки эффективности при совершенствовании архитектуры ВС, так и для активного выполнения маршрутизации, способной предоставить достаточно ресурсов для вычислений, чтобы иметь более высокие пропускные способности сети.
Концепция активной сети создана в 1996 г. MIT USA по предложению Дэвида Тенненнхауси и Дэвида Ветэрола [21]. Эта концепция быстро распространилась в Европе и является в настоящее время активной темой исследований большинства университетов и промышленности. В 2000 году финансировалось более 50 проектов, которые исследуют эту тему в более чем 80 университетских и промышленных лабораториях мира. Ожидается повышение эффективности корпоративных сетей многих промышленных компаний (Alcatel, FT, Thales...) и даже в правительственном органе (DARPA- Управление перспективных исследовательских программ).
Абросимов Л.И. предложил в журнале Вестник МЭИ в 2001г [1] оценивать производительность вычислительных сетей (ВС) общим количеством транзакций, обработанных в единицу времени.
Обработку выполняют вычислительные устройства и каналы связи. Информационно-вычислительные работы, выполняемые ВС, отличаются большим разнообразием, которое определяется количеством пользователей, их требованиями и возможностями устройств, составляющих ВС.
Производительность информационно-вычислительных устройств, выполняющих обработку в ВС, определяется техническими и программными средствами. К параметрам, характеризующим производительность технических средств ВС, обычно относят: тактовую частоту процессора, время выполнения операции сложения, время выполнения регистровой операции, время обработки эталонных запросов.
К параметрам, характеризующим производительность программных средств, обычно относят: количество операций, скорость выполнения программы, частоту использования программы.
К параметрам, характеризующим производительность каналов связи, относят скорость передачи данных.
Из изложенного становится понятным, что основная проблема оценки производительности ВС состоит в необходимости выявления и формирования основных параметров, которые влияют на производительность ВС и имеют количественную оценку, а также вывод расчетных соотношений, позволяющих рассчитывать требуемые показатели производительности ВС.
Структура интеллектуального сетевого администратора
Интеллектуальный сетевой администратор должен содержать в своем составе: центральный блок, позволяющий Администратору (А) наблюдать за работой сети, вносить изменения в конфигурацию сети и наблюдать как будет работать сеть при новых условиях, и внешние измеряющие агенты, которые должны собирать информацию о заданном регионе сети и передавать собранную информацию центральному блоку системы. Взаимодействие центрального блока интеллектуального сетевого менеджера с агентами показано на рисунке 2.2
Центральный блок интеллектуального сетевого администратора должен быть построен по модульному принципу. Такая организация позволит ускорить процесс разработки системы в целом, так как отдельные модули можно поручить разрабатывать разным разработчикам, являющимся специалистами в своей конкретной области. На основании отдельных модулей можно строить системы, работающие в автономном режиме без наличия установленной в сети платформы администрирования. Единственным недостатком такого подхода может служить то, что основной модуль, организующий работу всех остальных, будет наиболее сложным для написания, так как внутри него должно производиться согласование форматов данных, передаваемых от разных модулей системы.
Структура центрального блока интеллектуального сетевого администратора представлена на рисунке 2.3. Опишем каждый блок сетевого администратора отдельно.
База данных (БД) - блок, который содержит постоянно обновляемые данные о сети. Данные внутри базы будут обновляться за счет ввода значений пользователем и проведения измерений самим сетевым администратором. Данные внутри базы могут храниться в сжатом виде.
Формирователь расчетных соотношений или (ФРС) - блок, который содержит формулы и характеристики законов распределений; которые будет использовать для работы блок расчета соотношений.
Блок вычисления расчетных соотношений предназначен для вычисления характеристик сети. Для вычисления характеристик будут использоваться данные, хранимые в БД, а сам расчет будет проводиться на основании формул заложенных в формирователь расчетных соотношений. Результаты вычислений и гипотезы о распределении значений того или иного параметра, характеризующего работу сети, будут сравниваться с характеристиками законов распределения, заложенными в ФРС.
Блок отображения структуры и характеристик предназначен для организации взаимодействия сетевого администратора с администратором (А) системы.
При выводе информации, данные должны браться из БД. Объем выдаваемой информации должен быть определяем администратором системы, интерфейс системы вывода - удобным и простым, при выводе структуры сети желательно сопоставлять логическую структуру сети с физическим расположением узлов сети и каналов связи в организации.
Блок обработки статистики должен непосредственно общаться с блоком измерения параметров и производить первоначальную обработку значений, полученных путем измерений параметров сети.
При обработке могут быть использованы значения, уже хранимые в БД, результат работы блока должен быть помещен в БД. Во время работы обработка значений должна проводиться по заранее заданным алгоритмам с использованием заданных формул вычислений. При сопоставлении законов распределений с полученными характеристиками параметры законов распределений должны извлекаться из БЗ.
Блок измерения параметров должен содержать в своем составе ряд программ, позволяющих производить измерения характеристик элементов сети. Данные, получаемые от программ, должны передаваться либо в БД, либо в блоки обработки данных (блок обработки статистики, блок вычисления расчетных соотношений). Программы, составляющие этот блок, могут быть реализованы в виде автономных программ, что позволит разработать программы сетевого администрирования, работающие в автономном режиме, без наличия установленного интеллектуального сетевого администратора.
Блок интерфейса ручного ввода предназначен для осуществления общения пользователя с системой. Блок должен:
принимать запросы от пользователя на выдачу ему информации о работе сети и передавать запросы в планировщик, переключатель режимов,
принимать значения параметров сети, вводимые пользователем вручную, и передавать их либо в БД, либо в блоки обработки данных (блок обработки статистики, блок расчетных соотношений),
принимать запросы пользователя на перевод системы в тот и ли иной режим работы и передавать запросы в планировщик, переключатель режимов.
Одним из требований, предъявляемых к системе, является простота и доступность интерфейса для работы с пользователем.
Основным блоком является планировщик, переключатель режимов, который должен организовывать работу администратора:
-принимать запросы о переводе системы в режимы работы и переводить систему в заданный режим,
-координировать работу всех блоков системы,
-преобразовывать в случае необходимости форматы данных, передаваемых от модуля к модулю.
Структура интеллектуального сетевого администратора показана на рисунке 2.4. Она состоит из центрального блока, агентов наблюдения и задач, которые ИСА должен решать.
Более подробно режимы работы центрального блока интеллектуального сетевого менеджера и функции планировщика, переключателя режимов будут рассмотрены в последующих разделах.
Выбор программных средств
Одним из ярких представителей анализаторов сетевого трафика является программный комплекс Ethereal [73]. Данный программный комплекс позволяет получать информацию о трафике сообщений- и выводить её в режиме реального времени на экран. Благодаря- мощным встроенным фильтрам есть возможность сортировки собранных кадров. В Ethereal встроена поддержка более 500 протоколов сетевого уровня. Таким образом, программный комплекс предоставляет данные по заголовкам канального протокола Ethernet, сетевого IP, транспортного TCP, а также протокола передачи сообщений ICMP. Это позволяет детально проанализировать заголовки кадров каждого сообщения.
Основным преимуществом данного программного комплекса является удобное представление информации по заголовкам различных протоколов, а также механизм фильтров.
Главным недостатком данного программного комплекса является то, что накопленная информация о сетевом трафике собирается в оперативной памяти компьютера, на котором стоит Ethereal. Это не позволяет собрать данные по сетевому трафику за продолжительный период .времени. Например, дамп трафика, содержащий только заголовки протоколов передачи данных за будний день работы, превышает 10 Гигабайт. Также нет возможности строить графики количества переданных сообщений за некоторый отчётный период, например за день.
Разработан алгоритм в виде программы Scheduler.exe, написанной на языке Delphi 7.0 для измерения значения параметров TCP, UDP, каналов и хост-машина.
Программный комплекс COMNET BASELINE ІП [10] разработанный компанией С АСІ [10].
В Августе 1997 г. компания CACFM создала версию 2.0 программы COMNET BASELINE III, чтобы решать проблему качества управления производительностью.
Превентивное управление КВС является ключом к успеху, чтобы компанией CACI поддерживать конкурентное превосходство на сегодняшнем рынке.
COMNET [10] - инструмент конфигурирования сети, позволяющий пользователям управлять производительностью сети и выполнять сложные сценарии работы КВС. Компания С АСІ выпускала три вида программных продуктов линейки COMNET: COMNET ПІ [10] моделирует работу сети для точного, высокочастотного анализа предложенных проектов. Пользователи графически описывают их предложенную сеть и эксперимент с разнообразными альтернативами сети, чтобы избежать дорогостоящих ошибок. COMNET III моделирует все сетевые технологии, включая ATM, frame relay, ТСРЯР и FDDI.
COMNET III импортирует базовые топологии, сетевого трафика. В этом случае COMNET Predictor создает модель сети.
COMNET Predictor [10] позволяет администраторам сети и планировщикам быстро предсказать работу больших сетей, используя исключительно CACI технологию. Используя импортированную топологию сети и сетевого трафика, пользователи создают модель их сети и, анализируя воздействие изменений, идентифицируют источники задержек.
COMNET Baseliner [10] упрощает организацию моделирующей сети, позволяя пользователям импортировать топологию и сетевой трафик от существующего управления и контролируя системы, чтобы создать Baseliner. В настоящий момент, многие менеджеры используют Простой Протокол сетевого Управления (SNMP), чтобы контролировать статус устройств на их сетях.
COMNET дает возможность получать доступ к новым типам данных о вашей сети,
COMNET Baseliner может автоматизировать задачу построения базовой модели КВС. Как только базовая модель находится в окружающей среде COMNET, можно моделировать и идентифицировать проблемы в сети, и испытывать многократно сценарии работы КВС перед осуществлением изменений.
Архитектура Системы: [10] COMNET Baseliner помогает строить базовую модель КВС, преобразовывая данные, собранные от разнообразных средств управления сети, и контролируя инструменты в модели COMNET.
Процесс построение модели в COMNET может быть разделен на две фазы:
1. Построение структуры сети
2. Построение модели в стационарном режиме сети. Архитектура Сети: Первый шаг построения модели структуры в
COMNET - это построение топологии сети. При исследовании COMNET Baseliner помогает строить точное представление вашей архитектуры сети при использовании данных, полученных существующими инструментами управления сетью.
Несмотря на достаточную глубину и детальность разработанных подходов, которые доведены до инженерных методик, комплекс продуктов COMNET III (COMNET Ш, COMNET Predictor, COMNET Baseliner) обладает рядом существенных недостатков, к основным из которых следует отнести:
невозможность учитывать в моделях вычислительных сетей, которые создает COMNET Predictor, влияние взаимосвязанных профилей протоколов, поддерживающих диалоговые системы обработки сообщений;
модель разработана для маленьких сетей (не. более 20-ти узлов).
Так как потоки транзакций КВС существенно изменяются в процессе функционирования, COMNET Baseliner не может учитывать изменения в режиме работы сети, чтобы строить модель.
Программный комплекс D-VTEW 5.1. (NMS) [49] - Network Management System; разработанный, в 2003 г. компанией Ei-LrNK, позволяет получить, информацию о трафике серверов, коммутаторов И: выводить информацию о количестве проходящих пакетов в единицу. времени, а также основные данные в режиме реального времени об устройствах, составляющих КВС.
D-View 5.1 может быть установлен и работать на компьютере, удовлетворяющем следующим минимальным требованиям [49]:
Центральный процессор: 550 МГц
Динамическое ОЗУ: 256 МБ
Свободное пространство на жестком диске: 100МБ
Адаптер Ethernet: 10BASE
Операционная система: Windows 2000 или Windows ХР
Компоненты Windows: Simple Network Management Protocol (SNMP), Access 2000.
Недостатки этой системы: Модель была создана для 20-ти узлов, её невозможно применить для большой сети, чтобы повысить качество управления производительностью КВС. При измерении параметров КВС программа D-VIEW 5.1 не способна измерять параметры сетевого трафика в целом, а только по ГР-адресу.
Программные комплексы и методы для оценки производительности КВС (это анализаторы сетевого трафика) не дают полного представления по временным характеристикам трафика сети, а также не предоставляют другие необходимые в процессе анализа характеристики. Это происходит из-за того, что эти программы полностью не ориентированы на исследование оценки производительности КВС. Но с помощью них можно детально проанализировать ICMP -сессию передачи сообщения, что не позволяет реализовать первую фазу построения модели в COMNET. Анализаторы сетевого трафика позволяют оценить количество обработанных сообщений; а также количество незавершённых сессий передачи сообщений.
Программный комплекс D-VIEW 5.1. (NMS - Network Management System) для оценки производительности позволяет получить детальную информацию по каждому сообщению в сети. Таким образом, они позволяют глубоко проанализировать протоколы передачи сообщений, например, протоколы ICMP, МГВП-RMON (Remote Network Monitoring). Главным недостатком данных систем является то, что они не позволяют получить никакой общей информации по трафику в КВС в целом, а также загрузке сети. При этом они также не позволяют оценить предельную производительность сети.
Постановка задачи выбора количества приоритетных пользователей (ВПП)
Настоящее исследование позволяет обеспечить качественное управление КВС. Для этого необходимо определить допустимое количество приоритетных пользователей с допустимым временем реакции системы. Качественное управление КВС позволяет администратору эффективно распределить вычислительные ресурсы, избежать возникновения узких мест, получить хорошие доходы и высокую производительность КВС.
Чтобы повысить качество управления ресурсами КВС необходимо разработать математическую модель, использующую в качестве управляющих параметров приоритеты транзакций и позволяющую решать задачи определения количества приоритетных пользователей, для которых обеспечивается допустимое время реакции на запросы пользователя.
В разрабатываемой модели должны содержаться аналитические соотношения, устанавливающие функциональную зависимость изменяемых параметров от характеристик моделируемого объекта.
Для определения интенсивности- обработки транзакций приоритетных пользователей, а также допустимого количества приоритетных, пользователей требуется построить математическую модель.
Каждая, система является в своём роде уникальной, выполняющей определённые задачи организации, где она находится. Поэтому определить её характеристики, исходя из накопленного опыта работы с другими системами, бывает довольно трудно.
Таким образом, особое внимание уделяется методам, позволяющим построить модель и получить необходимые данные для качественного управления производительностью системы. Модель системы позволяет администратору эффективно распределить сетевые ресурсы системы в целом, обеспечивать загрузку отдельных узлов и каналов, а также выявить максимально допустимые узкие места.
Все эти параметры желательно получить без проведения дополнительных исследований непосредственно на объекте. Ведь проведение исследований на реально работающем объекте может привести к нарушению его работоспособности, тем самым негативно сказаться на обслуживании клиентов, что в больших сетях недопустимо. Использование: модели позволяет в значительной части избежать всего вышеперечисленного:
Таким образом, построив модель, можно определить не только количество приоритетных пользователей, которые обеспечивают требуемое качество управления производительностью всей системы, но и получить функциональные зависимости изменения количества приоритетных пользователей КВС от допустимого времени реакции.
Допустимое время реакции определяет возможности сетевых ресурсов выполнять те или иные задачи, доставить сообщения удовлетворяющие требованиям быстродействия, которые, предъявляют пользователи:
Для определения количества приоритетных пользователей было решено, на основании спецификации параметров, построить математическую модель функционирования КВС.
КВС при построении модели рассматривается как сеть массового обслуживания. При построении модели функционирования КВС для ИСА каждое устройство и каждый канал связи рассматриваются как обслуживающие узлы. Каждый узел при обработке осуществляет задержку транзакции и поэтому моделируется одноканальной системой массового обслуживания М/М/1/оо.
При построении модели делается также допущение, что система функционирует в стационарном режиме, при котором поток входящих транзакций равен потоку выходящих транзакций.
Задача выбора приоритетных пользователей, работающих в диалоговом режиме, состоит в том, чтобы определить количество приоритетных пользователей, для каждого из которых выполняется допустимое время реакции КВС.
Используем метод контуров- для определения допустимого количества п"ч высокоприоритетных пользователей, которые обеспечивают требуемое время реакции системы.
Сущность моделирования метода контуров состоит в том, что поток транзакций, циркулирующий по КВС, рассматривается состоящим из нескольких потоков (в зависимости от типа транзакций), в каждом из которых (замкнутом или разомкнутом), транзакция движется по своему маршруту, называемому контуром, проходя через фиксированную последовательность обслуживающих узлов КВС.
Определение допустимого количества приоритетных пользователей позволяет администратору эффективно распределить вычислительные ресурсы, получить хорошие доходы и высокую производительность КВС.
Выбор приоритетных пользователей можно определять как количество пользователей, которые обслуживаются по определенным критериям.
1. критерии тарифов,
2. критерии загрузки в сети,
3. критерии привилегии.
Современные КВС предоставляют свои информационно-вычислительные ресурсы большому количеству пользователей. Требования пользователей к скорости выполнения решаемых задач различны и определяются их ролью в технологическом процессе корпорации. Поэтому каждый пользователь предъявляет свои требования к производительности КВС.
Современное общество функционирует по принципу «услуга -деньги». Таким образом, любая КВС может существовать только по этому закону, т.к. необходимы большие финансовые затраты для приобретения сетевых средств (аппаратных и программных). КВС обслуживает различных пользователей, которым требуются различные услуги. Каждый пользователь имеет право устанавливать свои требования к времени выполнения транзакций.
Спецификации математической модели ИСА, приведенной в гл.2, позволяют формализованно описать задачу ВПП.
Дано:
1. количество Nm устройств разных типов;
2. типы m устройств, где т = \,М;
3. структура S связей между устройствами;
4. замкнутые контура q, где контура q = \,Q, описывают диалоговый режим;
5. в каждом контуре q циркулируют nq транзакций, из которых n"q могут быть приоритетными (и и?);
6. допустимое время р реакции КВС, которое определяет длительность обслуживания транзакций ресурсами КВС. Необходимо определить:
1) интенсивности Я,д поступления потока транзакций;
2) коэффициенты р, загрузки каждого устройства;
3) интенсивности р, обслуживания потока транзакций каждым устройством;
4) количество п приоритетных пользователей.
Интенсивности X определяются усредненным количеством транзакций контура q, поступающих на вход і - го узла в единицу времени.
Интенсивности р, обслуживания определяются усредненным количеством транзакций контура д, обслуженных і - м узлом в единицу времени.
Коэффициенты р, определяются как отношение интенсивности Л,Л потока транзакций контуров qeQ, поступающих на вход і — го узла в единицу времени, к интенсивности р, обслуживания потока транзакции каждым і — м узлом.
Количество п определятся как количество пользователей, которые при обслуживании имеют приоритет а (а=1,А) При дальнейшем изложении принимаем, что наивысший приоритет соответствует а=1.
В качестве примера, иллюстрирующего параметры модели, рассмотрим структуру, представленную на рис. 4.1.
Пример 4.1. Структура S КВС содержит: серверы (Ш, 2Н, ЗН, 4Н, 5Н), которые через каналы связи и коммуникационные контроллеры (1С — ЮС) обслуживают в диалоговом режиме рабочие станции (IS - 300S), которые объединены в пять групп (1GS - 5GS).
