Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Анализ проблематики управления процессами информационного обслуживания населения 12
1.1. Эволюция и тенденции развития технологии предоставления населению мультисервисных услуг 13
1.2. Проблематика анализа мультисервисных сетей обслуживания населения 19
1.3. Методы анализа мультисервисных сетей обслуживания населения 25
1.4. Цель работы и задачи исследования 33
Выводы 35
Глава 2. Моделирование и анализ элементов мультисервисных сетей обслуживания населения 36
2.1. Модель канала передачи данных 37
2.2. Модель узла сети обработки данных 41
2.3. Модель файл-серверного взаимодействия с блокировками 52
Выводы 56
Глава 3. Стохастическая модель мультисервиснои сети обслуживания населения 57
3.1. Стохастическая сеть с переменными вероятностями переходов 57
3.1.1. Замкнутая стохастическая сеть с различными классами заявок58
3.1.2. Характеристики качества функционирования сети 70
3.2. Эквивалентное преобразование модели узла обслуживания сети 78
Выводы 88
Глава 4. Алгоритмизация процедур анализа характеристик обслуживания мультисервисных сетей 89
4.1. Алгоритм оценки производительности канала мультисервисной сети 89
4.2. Алгоритм формирования математической модели мультисервисной сети 99
4.3. Алгоритм определения вероятности стационарного состояния 105
4.4. Алгоритм определения нормализующей константы 108
Выводы 117
Глава 5. Структура программного обеспечения и результаты практической реализации моделей и алгоритмов анализа оптимизации мультисервисной сети 118
5.1 структура программного комплекса моделирования и анализа мультисервиснои сети обслуживания населения 118
5.2 пользовательский интерфейс 122
5.3 программно-аппаратный комплекс оптимизации параметров мультисервиснои сети 127
5.4. Анализ мультисервиснои сети обслуживания населения ооо «комнет» 129
Заключение 135
Список литературы: 137
- Проблематика анализа мультисервисных сетей обслуживания населения
- Модель файл-серверного взаимодействия с блокировками
- Эквивалентное преобразование модели узла обслуживания сети
- Алгоритм формирования математической модели мультисервисной сети
Введение к работе
АКТУАЛЬНОСТЬ ТЕМЫ
Одной из важнейших социальных задач современного общества является создание высокоэффективной телекоммуникационной среды, обеспечивающей качественной информационное обслуживание населения. Без решения вопроса доступа к распределенным информационным ресурсам слишком затруднено построение единого информационного пространства и внедрение в сферы науки, бизнеса, медицины, производства новейших информационных технологий. Кроме того, информационное обеспечение является важнейшим фактором развития экономики, общества в целом, а также оказывает влияние на обороноспособность страны.
Современные мультисервисные сети, предоставляющие широкий спектр услуг населению, обеспечивают эффективные способы формирования, хранения, переработки и транспорта данных, стали важным фактором жизни общества и средством повышения эффективности управления всеми сферами экономической и социальной деятельности. Повышение уровня информатизации становится существенным фактором успешного экономического развития и конкурентоспособности, как отдельного предприятия, так и целого региона в условиях взаимодействия его составляющих на внутреннем и внешнем рынках товаров и услуг. Индустрия мультисервисных сетей и передачи информации, проектирования баз данных, системных и прикладных программ, информационно-аналитических приложений формирует крепкую взаимосвязь социальных объектов и населения, объединяя широкие слои населения, промышленность, науку, образование и административные структуры в единую взаимообусловленную информационную среду.
Мультисервисные сети последнего поколения характеризуются достаточно высокими требованиями предъявляемыми к пропускной способности и качеству каналов связи, что, следовательно, накладывает дополнительные ограничения на процесс разработки структуры сети передачи данных, а также повышает экономические затраты при построении сетей. Известно, что применение научных математических подходов при проектировании и разработке структуры сетей сокращает затраты ввода сети в эксплуатацию примерно на 7-10 %. Соответственно, использование современных математических, инструментальных, программных средств проектирования распределенных сетей передачи данных позволяет ускорить процесс проектирования, а также сэкономить средства, которые впоследствии могут быть использованы на улучшение характеристик работы сети, ее модернизацию, а также внедрения дополнительных сервисов, предоставляемых сетью.
В связи с широким распространением, развитием, усложнением технологий и систем мультисервисного обслуживания населения возникает потребность в дальнейшем совершенствовании математического аппарата, предназначенного для анализа и выбора наилучших параметров обеспечивающих высокую эффективность функционирования.
В этой связи актуальность темы диссертационного исследования продиктована необходимостью разработки математических моделей и алгоритмов анализа процессов функционирования мультисервисных сетей обслуживания населения, обеспечивающих оптимальный выбор параметров обслуживания, ориентированных на расширение количества предоставляемых информационных услуг, а также повышение их качества.
Тематика диссертационной работы соответствует одному из научных направлений НОУ ВПО «Международный институт компьютерных технологий» «Интеллектуальные технологии и информационные системы».
ЦЕЛЬ РАБОТЫ
Целью работы является разработка моделей и алгоритмов анализа режимов функционирования мультисервисных сетей, обеспечивающих управление процессами информационного обслуживания населения за счет оптимального выбора функциональных параметров и повышения качества предоставляемых информационных услуг.
Исходя из данной цели в работе, определены следующие задачи исследования: системный анализ процесса функционирования мультисервисных сетей, а также существующих технологий передачи данных в системе информационного обслуживания населения; осуществление структурной декомпозиции объекта моделирования и разработка формализованного описания элементов сети на основе аппарата стохастических сетей; разработка математической модели мультисервисной сети, ориентированной на анализ основных параметров качества информационного обслуживания; разработка алгоритмов расчета характеристик сети, учитывающих зависимости вероятностей перехода фаз обслуживания заявок от состояния мультисервисной сети; разработка алгоритма формирования математической модели, применительно к специфическим особенностям конкретных мультисервисных сетей, а также построение процедур анализа их характеристик; разработка средств оптимизации основных параметров мультисервисных сетей информационного обслуживания населения, таких как экономические затраты, производительность сети, маршрутизация в ядре сети и т.д. на основе интеграции программного комплекса моделирования и анализа мультисервисных сетей обслуживания населения и программно-аппаратного комплекса "Континент"; практическая апробация разработанных моделей анализа и оптимизации параметров функционирования в конкретных условиях мультисервисной сети информационного обслуживания населения на основе их программной реализации.
МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ
При выполнении работы были использованы основы теории неоднородных замкнутых сетей массового обслуживания, теории вероятностей, дискретной математики, теории графов, вычислительной математики, объектно-ориентированного программирования, компьютерных технологий.
НАУЧНАЯ НОВИЗНА
В результате проведенного исследования в работе получены и выносятся на защиту следующие результаты, характеризующиеся научной новизной: способ формализованного описания мультисервисной сети обслуживания населения и ее функциональных элементов, отличающееся возможностью учета вероятностей перехода фаз обслуживания заявок, зависящих от состояния объекта моделирования; средства визуализации содержательных компонент модели мультисервисной сети, отличающиеся возможностью в интерактивном режиме осуществлять формирование и использовать библиотеки типовых элементов; алгоритм формирования структуры математической модели мультисервисной сети, отличающийся реализацией моделей элементов сети в виде открытых стохастических сетей; алгоритмы анализа характеристик обслуживания объекта моделирования, отличающиеся учетом зависимости вероятностей перехода фаз обслуживания заявок от состояния её элементов; средства оптимизации основных параметров информационного обслуживания населения, отличающиеся интеграцией программного комплекса моделирования и анализа мультисервисных сетей обслуживания населения и программно-аппаратного комплекса "Континент".
ПРАКТИЧЕСКАЯ ЗНАЧИМОСТЬ РАБОТЫ В работе предложен комплекс моделей, алгоритмов и программных' средств, позволяющий произвести анализ качества функционирования комплекса приложений в рамках мультисервисной сети обслуживания населения.
Использование данного комплекса, на этапе проектирования, позволяет найти «слабые стороны» в мультисервисной сети обслуживания населения, а также позволяет осуществить процесс оптимизации и параметров функционирующей сети, определить запас производительности, оптимально использовать ресурсы сети.
Внедрение разработанных программных средств позволит компаниям-проектировщикам и организациям-заказчикам усовершенствовать процессы принятия проектных решений в условиях проектирования и развития сетей, а также обеспечит возможность сократить материальные затраты необходимые на реализацию принятых решений.
РЕАЛИЗАЦИЯ И ВНЕДРЕНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ РАБОТЫ
Полученные в диссертации основные теоретические результаты в области анализа и синтеза мультисервисных сетей обслуживания населения, нашли практическое применение в составе специального программного обеспечения процессов принятия решений и используются в ООО «Комнет», ООО «ТехноМаркет», а также внедрены в учебный процесс кафедры информатики и вычислительной техники МИКТ в рамках дисциплины «Моделирование».
АПРОБАЦИЯ РАБОТЫ
Основные результаты докладывались и обсуждались на всероссийской конференции «Новые технологии в научных исследованиях, проектировании, управлении, производстве» (Воронеж. 2007г.), на всероссийской конференции «Новые технологии в научных исследованиях, проектировании, управлении, производстве» (Воронеж. 2009г.), на Всероссийской конференции «Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах» (Воронеж, 2009), на научных семинарах кафедры автоматика и информатика в технических системах ВГТУ (Воронеж, 2006-2010).
ПУБЛИКАЦИИ По материалам диссертации опубликовано 13 научных работ, в том числе 4 - в изданиях, рекомендованных ВАК РФ.
СТРУКТУРА И ОБЪЕМ РАБОТЫ
Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения, списка литературы из 116 наименования. Основная часть работы изложена на 136 страницах, содержит 33 рисунков и 3 таблицы.
СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ
Во введении обосновывается актуальность исследования, дается ее краткая характеристика, формулируются цель и задачи исследования, научная новизна и практическая значимость полученных результатов, приведены сведения об апробации и внедрении работы.
В первой главе анализируется проблематика управления процессами информационного обслуживания населения, эволюции и тенденции развития технологии мультисервисных сетей, проблематика анализа характеристик мультисервисных сетей и проводится анализ известных методов и средств математического обеспечения.
Во второй главе приведены модели элементов мультисервисных сетей, влияющие на маршруты информационных потоков.
В третьей главе предложена математическая модель мультисервисных сетей - неоднородные замкнутые сети массового обслуживания с экспоненциальным распределением времени обслуживания в узлах и зависимостью вероятности перехода заявки от состояния узлов. Для моделирования распределения информационных потоков, зависящих от состояния системы, используются коэффициенты перехода, зависящие от количества заявок в узлах сети.
В четвертой главе приведены расчет оценки надежности средств автоматизации мультисервисной сети обслуживания населения, анализ производительности канала, описаны алгоритмы расчета характеристик предложенной модели. Предложен эффективный алгоритм расчета характеристик модели, рассмотрены методы оптимизации, позволяющие в частных случаях сократить объемы вычислений. Приведены алгоритмы формирования структуры модели.
В пятой главе рассмотрено программное обеспечение, позволяющее производить анализ МСОН, а также отображать в состоянии реального времени изменяющиеся состояния сети. Сформулированы практические результаты применения разработанных моделей и алгоритмов для анализа и оптимизации реальной мультисервисной сети в условиях ООО «Комнет».
В заключении представлены основные результаты, полученные в ходе выполнения работы.
Прилагается список использованных литературных источников.
Проблематика анализа мультисервисных сетей обслуживания населения
Над операционной системой работают различные приложения, но из-за особой роли систем управления базами данных, хранящих в упорядоченном виде основную корпоративную информацию и производящих над ней базовые операции поиска, этот класс системных приложений обычно выделяют в отдельный слой мультисервисной сети обслуживания населения.
На следующем уровне работают системные сервисы, которые, пользуясь СУБД, как инструментом для поиска нужной информации среди миллионов и миллиардов байт, хранимых на дисках, предоставляют конечным пользователям эту информацию в удобной для принятия решения форме, а также выполняют некоторые общие для предприятий всех типов процедуры обработки информации. К этим сервисам ОТНОСРГГСЯ служба World Wide Web, система электронной почты, системы коллективной работы и многие другие.
Верхний уровень мультисервисной сети обслуживания населения представляют специальные программные системы, которые выполняют задачи, специфические для каждого заказчика или заказчика данного типа. Например государственные автоматизированные системы, системы автоматизации банка, организации бухгалтерского учета, автоматизированного проектирования, управления технологическими процессами и т.п. Конечная цель мультисервисной сети обслуживания населения воплощена в прикладных программах верхнего уровня, но для их успешной работы абсолютно необходимо, чтобы подсистемы других слоев четко выполняли свои функции. В начале 90-х годов наметились сдвиги и в характере передаваемой по сети информации. Наряду с алфавитно-цифровыми данными появились графические, звуковые и видеоданные, хранящиеся в многомегабайтных файлах. Это еще больше усугубило ситуацию, так как теперь даже несколько персональных компьютеров, работающих с мультимедийной информацией, могли перегрузить 10-Мегабитный сегмент сети. Поэтому многие сегменты 10 Мегабитного Ethernet a стали перегруженными, реакция серверов в них значительно упала, а частота возникновения коллизий существенно возросла, еще более снижая номинальную пропускную способность.
Самое простое решение - повышение битовой скорости единственного протокола, работающего во всех сегментах сети, как происходило ранее с сетями на основе Ethernet - не является уже рациональным для скоростей больших чем 30-40 Мб/с. Это стало ясно после разработки и применения первого высокоскоростного протокола локальных сетей - протокола FDDI, работающего на битовой скорости 100 Мб/с. Стоимость сегментов FDDI оказалась для этого слишком высокой, поэтому протокол FDDI стал применяться в основном только для построения магистралей крупных локальных сетей и подключения централизованных серверов предприятия. Для связи сегментов Ethernet с сегментами FDDI потребовалось применение маршрутизаторов или транслирующих коммутаторов.
Однако, какой бы метод доступа к разделяемой среде передачи данных не использовался, возможна ситуация, когда несколько узлов с высоким приоритетом будут требовать одновременный доступ к разделяемой среде.
В 90-х годах наибольшую популярность обрели технологии, основанные на разделении файлов [28, 29, 72] , когда вся обработка информации происходила на клиентских машинах, а центральная или серверная ЭВМ занималась только предоставлением в сеть ресурсов подсистемы хранения информации. Возросшие потребности в пропускной способности локальных сетей способствовали разработке новых, более совершенных технологий передачи информации. В этот период наибольшую популярность обретают технология TokenRing со скоростью передачи 4 мегабит в секунду и технология Ethernet (10 Мбит/с). Дальнейший рост пропускной способности сетей происходил в соответствии с законом Мура. Примерно каждые три года принимались технологии передачи данных со скоростями, в 10 раз превосходящими существующие на тот момент. Так в 1994 появились технологии FDDI, Fast Ethernet (июнь 1995) и lOOVGanyLAN с производительностью 100 Мбит/с [15, 27, 51]. В начале 1998 года был принят стандарт Gigabit Ethernet с пропускной способностью 1 Гбит/с. Сразу после принятия стандарта Gigabit Ethernet в институте электротехники и электроники (IEEE Institute of Electrical and Electronics Engineers) был сформирован комитет по разработке стандарта 10 Гбит/с Ethernet. Принятие стандарта ожидается в 2002 году, но уже летом 2001 года фирмы Avaya (отделение Lucent Technologies) [96] и Cisco Systems [54] объявили о выходе 10 Гигабитных карт расширения для своих модульных коммутаторов.
К середине 90-х гг. происходит постепенный отказ от технологии файл-серверной обработки данных, наступает эпоха приложений ориентированных на клиент-серверную модель обработки данных. Согласно этой модели приложение делится на клиентскую и серверную части. Серверная часть отвечает за централизованную обработку запросов, поступающих по сети передачи данных от клиентских частей приложения и передачу обработанной информации обратно на клиентские части приложения.
Дальнейшее развитие технологии распределенных вычислений связано с появлением огромного количества программных приложений в начале 90-х годов. Каждое приложение было самостоятельным продуктом, никак не связанным с остальными [5, 6]. Между тем с развитием промышленности стали предъявляться все более серьезные требования к бизнес-приложениям, которые от простейших бухгалтерских задач перешли к сложным алгоритмам планирования и распределения ресурсов [15, 47, 50, 74, 92].
Любая МСОН представляет собой информационную систему планирования ресурсов предприятия (Enterprise Resource Planning, ERP). Ее основная задача - автоматизация процессов компании (производства, снабжения, сбыта), а также управленческих функций (планирования, учета, контроля).
Модель файл-серверного взаимодействия с блокировками
Технология подключения к концентратору Ethernet или к шине являлась стандартом де-факто в локальных сетях и до сих пор находит широкое применение. Несмотря на всю простоту реализации механизма доступа к среде, эта технология наиболее трудна для моделирования. В технологии передачи данных Ethernet используется протокол доступа к среде CSMA/CD (Carrier Sense Multiple Access /Collision Detect) - множественный доступ с контролем несущей и обнаружением коллизий. Упрощенно работа протокола заключается в следующем: клиенты, подключенные к домену коллизий, определяют, свободен ли канал. Если канал свободен, то клиенты, выдержав определенный временной интервал, начинают передачу данных. Если передачу данных начинают одновременно несколько клиентов, то происходит нарушение модуляции, и клиенты определяют, что произошла коллизия. Для того чтобы избежать повторного возникновения коллизии, каждый из клиентов генерирует число в диапазоне от 1 до 1+2ч, где q - число подряд возникших коллизий. Полученное используется для определения временного интервала, в течение которого клиент не будет передавать информацию. Для этого число умножается на временной интервал эквивалентный времени передачи 512 битов информации. По истечении этого временного интервала клиент опять начинает прослушивать канал для передачи информации. После возникновения подряд 16 коллизий клиент перестает передавать информацию, считая, что сеть более недоступна. Заметим, что при возникновении коллизии все клиенты прекращают передачу информации минимум на один временной интервал, вызывая простой канала. В работах [46, 101, 102] проведен анализ и получена зависимость количества попыток захватить канал (коллизий) от количества клиентов, участвующих в передаче данных. При низких загрузках модель концентратора Ethernet успешно можно промоделировать однолинейным узлом сети массового обслуживания. Для моделирования концентратора на всем диапазоне нагрузки в узле, моделирующем концентратор, предлагается ввести зависимые от количества передающих клиентов вероятности перехода на повторное обслуживание. Количество передающих клиентов определяется путем анализа очереди заявок в узле, соответствующем концентратору. Каждый передающий клиент в концентраторе (коллизионном домене) соответствует сетевому адаптеру или интерфейсу сетевого устройства. Через эти интерфейсы проходят потоки заявок различных классов и подклассов. Благодаря этому каждому сетевому интерфейсу можно поставить в соответствие множество подклассов заявок. Анализ очереди заявок заключается в том, чтобы определить количество узлов, передающих заявку в модель концентратора, с непустыми очередями. Это количество и будет равно числу готовых к передачи данных клиентов Ethernet. Вероятности передачи на повторное обслуживание выбираются из таблицы, подобной табл. 2.1
В большинстве протоколов и технологий передачи информации реализованы специальные средства, позволяющие предотвратить возможные перегрузки и их следствие - потерю пакетов. Эти средства основаны на передаче специальных управляющих сообщений передающим устройствам, которые заставляют их снижать скорость отправки данных. Искусственное снижение скорости передачи может также быть смоделировано введением в структуру передающего устройства дополнительных узлов задержки, вероятностей перехода в них, зависящих от состояния моделей устройств передачи данных.
ПК являются одним из основных элементов в мультиссрвисной сети обслуживания населения. Для описания разделим ПК на несколько частей, требующих представления в виде отдельных элементов. Как показано на рис. 2.2, представим ПК в виде следующих составляющих: 1) процессоров и оперативной памяти; 2) дисковой подсистемы; 3) интерфейсов ввода-вывода. Модель узла сети Для того, чтобы модель ПК точно отражала ее реальное поведение, необходимо верно отразить в модели особенности оперативной памяти ПК и особенности дисковой подсистемы. Оперативная память современных ПК состоит из физической оперативной памяти и виртуальной памяти, которая обычно располагается на накопителях на жестких дисках. Приложения на ПК работают как бы в логическом адресном пространстве, разбитом на страницы по 2-4 кб. Часть страниц находится в физической памяти, а часть в виртуальной. Операционная система по определенному алгоритму управляет перемещением страниц из физической памяти в область подкачки. Чаще всего выбор страницы памяти для перемещения на диск осуществляется по случайному закону. Операционная система перехватывает запросы приложений к страницам памяти, находящихся в области подкачки, и возвращает их с диска в физическую память. Поскольку быстродействие дисковой подсистемы на несколько порядков ниже быстродействия физического ОЗУ, а интенсивность обмена страницами памяти с файлом подкачки напрямую зависит от объема выделенной приложениям памяти, общее быстродействие ПК также будет зависеть от объема выделенной памяти. Взаимодействие с файлом подкачки, даже незначительное, существенно сказывается на производительности ПК. Для большинства операционных систем известны предельные значения интенсивности взаимодействия с файлом обмена [72, 91, 92] и значения, при которых происходит существенное замедление работы.
Эквивалентное преобразование модели узла обслуживания сети
При обращении к ОЗУ происходит либо обращение к физической ОЗУ, либо обращение к файлу подкачки. Обращение к файлу подкачки моделируется переходом заявки в подкласс (на рис 2.5 он изображен пунктирной линией), матрица вероятностей переходов которого такова, что заявка сначала попадает в узел, моделирующий физическое ОЗУ, потом в процессорный блок, затем в узел, моделирующий жесткий диск файла подкачки, и затем заявка возвращается в класс, соответствующий запросу. Некоторые операционные системы могут вытеснять в файл подкачки область буферизации дисков, что может создать дополнительную нагрузку на процессор и дисковую подсистему.
После обработки заявки в дисковой подсистеме или в ОЗУ заявка возвращается на повторную обработку с вероятностью Рповт или покидает систему через одно из устройств вывода с вероятностью 1- РПОвт- Для приложений постоянно запущенных на ПК (системных процессов) вводится внешний узел, имитирующий временной интервал между запросами приложения к ПК Из вышесказанного можно сделать вывод, что для описания обработки заявки какого либо класса необходимо задать следующие величины: Da - множество областей данных на дисках, к которым может обратиться заявка класса а; dvi - размер области данных і на диске v; PaVi - вероятность обращения заявки класса к области данных dvi; Ра пам - вероятность обращения заявки к памяти. Ьа - объем блоков памяти, выделяемой операционной системой, для обработки запроса класса а; Ра повт - вероятность повторной обработки заявки. Среднее количество циклов обработки заявки равно 1/(1- Ра110Вт)-Для описания ПК необходимо задать следующие величины: Цпроц - интенсивность обработки заявок процессором; ппроц" количество процессоров (количество обслуживающих приборов в узле моделирующем процессорный модуль); В - объем ОЗУ (физической памяти); ЦОЗУ - интенсивность обработки заявок ОЗУ; V - количество жестких дисков; u.v- интенсивность обслуживания заявок жестким диском. На маршруты информационных потоков внутри мультисервисной сети информационного обслуживания населения влияет не только взаимодействие устройств передачи информации, но и взаимодействия приложений, при котором могут возникать блокировки в обслуживании. Одним из примеров такого взаимодействия является файл-серверное взаимодействие. Взаимодействие, основанное на разделении общих файлов, является одним из самых простых примеров распределенных вычислений. При файл-серверном взаимодействии участников разделяют на две категории: клиенты и серверы. Клиент запрашивает информацию с сервера, причем основная нагрузка ложится на дисковую подсистему сервера. Затем производит ее обработку своими средствами. Обработанные данные могут как посылаться на устройство ввода-вывода, так и обратно записываться на сервер. Следующий запрос может быть сделан приложением к серверу только после завершения предыдущего. В том случае, когда на клиенте в режиме разделения времени работают несколько приложений, выполняющих запросы к файловому серверу, каждое из приложений следует рассматривать как отдельного клиента. Обработку информации в среде файл-серверного взаимодействия будем рассматривать как обработку заявки, циркулирующей между клиентом и сервером. Заявка на этапе обработки проходит несколько стадий: 1) посылка запроса на сервер и прохождение запроса по сети передачи данных; 2) передача данных на сторону клиента; 3) обработка данных на стороне клиента; 4) ожидание выполнения следующей операции. Если ожидание следующей операции отсутствует, то клиент генерирует запросы к серверу с максимальной частотой. Основная особенность такого типа взаимодействия - наличие блокировок при доступе к дисковым данным. Блокирование файла производится для внесения в него изменений. В течение времени блокировки ни один из клиентов не сможет почитать информацию из файла. В противном случае может произойти считывание не полностью измененных данных и, следовательно, не корректной информации. Учет блокировки файлов особенно важен при моделировании приложений файл-серверных баз данных как Dbase, FoxPro, Clipper, Paradox и других. Поскольку база данных состоит из набора связанных между собой файлов, происходит блокирование не одного, а набора файлов, что намного повышает вероятность блокировки запроса. Блокировка запроса осуществляется операционной системой сервера. При обращении клиента к заблокированной области он получает от операционной системы сведения, что область заблокирована и откладывает выполнение запроса на заранее определенное время. Вероятность блокировки файла или области в нем зависит от количества запросов, одновременно обрабатываемых сервером. На рис 2.6 приведен пример модели файл-серверного взаимодействия с двумя клиентами. В этой модели вероятность перехода заявки в узел «Задержка» зависит от того, обрабатывается сервером очередная заявка или нет. Таким образом, вероятность перехода заявки зависит от состояния одного из узлов стохастической сети.
Алгоритм формирования математической модели мультисервисной сети
Мультисервисная сеть обслуживания населения, имеющая в своем составе компьютерную сеть под управлением операционной системы должна быть стабильной и устойчивой, для этого она, как минимум, должна работать в защищенном режиме и поддерживать вытесняющую многозадачность. Эти два условия не позволят некорректно работающим приложениям нарушить работу операционной системы и других приложений.
Стабильность ОС обуславливается также использованием прогрессивных технологий и архитектурных решений, таких как микроядерный подход к структурной организации ОС или использование объектов на уровне операционной системы.
Стабильности ОС способствует реализация вытесняющей многозадачности. Вытесняющая многозадачность - это такой способ разделения процессорного времени, который позволяет пользователю-программисту при разработке приложений не заботиться о том, чтобы приложение отдавало управление через определенный промежуток времени, что обязательно при использовании алгоритма невытесняющей многозадачности, реализованного, например, в NetWare. В системах с вытесняющей многозадачностью планирование процессов или нитей выполняется централизованно, средствами ОС. Универсальность и независимость алгоритма планирования от конкретного набора прикладных программ делает систему более надежной PI защищенной от неправильно работающих приложений, так как ни одно из них не сможет слишком долго занимать процессор и, следовательно, не сможет привести к сбою системы по этой причине.
На стабильность системы в целом влияет насколько хорошо ОС поддерживает аппаратные средства обеспечения надежности и отказоустойчивости. И, прежде всего, необходимо поинтересоваться, обеспечивает ли ОС резервирование процессоров, то есть возможность продолжения работы при отказе одного из процессоров. Статистика показывает, что наиболее частой причиной отказа компьютера являются проблемы с источниками питания и отказы дисковых подсистем. Поэтому так важны для корпоративной ОС возможности по поддержке источников бесперебойного питания UPS, а также дисковых массивов типа RAID.
Особенностью стохастической модели мультисервисной сети обслуживания населения является наличие большого количества классов заявок. Необходимость введения классов заявок продиктовано двумя причинами. Во-первых, это позволяет для каждого класса иметь в модели свою матрицу маршрутов, отражающую информационные потоки циркулирующие внутри системы. Во-вторых, каждый класс заявок может иметь свое распределение времени обслуживания в узле. Моделирование обработки запроса на уровне обработки серии запросов, имеющих одинаковое распределение длительностей обслуживания, не зависящее от класса, позволяет более точно описать взаимодействие между элементами мультисервисной сети обслуживания населения, поскольку находится на более низком уровне абстракции от реального устройства. Такой подход также позволяет существенно упростить алгоритмы вычисления характеристик модели системы. Для того чтобы воспользоваться этим подходом, необходимо разработать метод эквивалентного преобразования модели, позволяющий заменить узел с различным распределением длительности обслуживания на элемент сети массового обслуживания, в котором в узле одинаковое распределение длительности обслуживания для каждого класса. С другой стороны, такой подход позволяет использовать в качестве дисциплины обслуживания дисциплину «Первым пришел - первым обслужен», которая является наиболее простой с точки зрения расчета характеристик.
Рассмотрим узел сети МО с интенсивностью обслуживания и, и пуассоиовским входящим потоком заявок с интенсивностью X. Внутренняя архитектура такова, что внутри узла происходит обслуживание заявок более низкого уровня таких, что на обработку одной заявки входящей в узел приходится обработка нескольких заявок внутри пего (рисунок 3.1). Обработка заявок внутренним устройством узла происходит с интенсивностью обслуживания р . Необходимо найти преобразование структуры узла, при котором не меняется среднее время обслуживания входящей заявки и не изменяется количество заявок находящихся на обслуживании в узле. Условие сохранения количества заявок в системе необходимо для составления уравнений локального и глобального баланса, что является необходимым условием для использования эффективных алгоритмов расчета параметров системы.
