Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Анализ и исследование корпоративных мультисервисных сетей 12
1.1 КМС — транспортная система современного предприятия 12
1.2 Анализ технологий передачи данных в КМС 17
1.3 Обзор основных технологий, применяемых при построении КМС
1.3.1 Технология ATM 21
1.3.2 Технология IP 23
1.3.3 Стек IP/MPLS 26
1.3.4 Сравнение технологий ATM и IP 28
1.3.5 Анализ рынка технологий ATM и IP/MPLS 31
1.4 Анализ технологии обеспечения качества обслуживания в КМС 34
1.4.1 Классы качества обслуживания 34
1.4.2 Классификация сетевых механизмов QoS 40
1.4.3 Механизмы управления трафиком
1.4.3.1 Технология DiffServ 41
1.4.3.2 Технология IntServ 42
1.4.3.3 Интегро-дифференцированное обслуживание трафика 45
1.4.3.4 Сравнение технологий DiffServ и IntServ 47
1.5 Основные способы организации КМС 49
1.5.1 КМС на основе VPN 49
1.5.2 КМС на основе выделенных каналов связи 51
1.5.3 КМС на основе смешанных технологий 52
1.6 Особенности проектирования КМС 54
1.6.1 Типовые этапы проектирования 56
1.6.2 Задачи системной интеграции 58
1.6.3 Анализ требований 58
1.6.4 Построение бизнес-модели производства
1.7 Средства анализа и оптимизации сетей 60
1.8 Методы и средства проектирования и моделирования КМС
Выводы 67
Глава 2. Математические модели для расчета информационной структуры КМС 68
2.1 Цели и задачи разработки КМС 68
2.2 Технические требования для разработки КМС 69
2.3 Создание бизнес-модели предприятия 69
2.4 Планирование структуры КМС 72
2.5 Разработка математической модели для формирования и расчёта информационной структуры КМС 73
2.5.1 Построение информационной модели 74
2.5.2 Выбор математической модели информационного узла 74
2.5.3 Описание и расчет характеристик информационной модели 85
2.5.4 Расчет параметров потоков данных между узлами информационной структуры сети 94
2.5.5 Расчет параметров потоков данных для иерархической информационной структуры сети 100
2.5.6 Расчет информационной структуры сети с гетерогенным трафиком 109
Выводы 112
Глава 3. Решение задачи выбора конечной информационной структуры КМС 114
3.1 Общая схема процесса принятия решений при выборе структуры КМС 114
3.2 Классификация задач принятия решений 115
3.3 Анализ основных методов принятия решений
3.3.1 Метод попарного сравнения 117
3.3.2 Метод лексикографического упорядочивания 118
3.3.3 Метод ранжирования альтернатив 118
3.3.4 Метод шкалирования 119
3.3.5 Метод минимального расстояния 119
3.3.6 Метод платежной матрицы 120
3.3.7 Метод анализа иерархий 121
3.3.8 Метод отношения предпочтений 122
3.3.9 Сравнение методов принятия решения применительно к задаче выбора конечной информационной структуры сети 123
3.4 Выбор метода для решения задачи разработки КМС 124
3.5 Адаптация метода анализа иерархий для решения задач выбора конечной информационной структуры сети 128
Выводы 131
Глава 4. Результаты практической реализации разработанных методов и моделей 132
4.1 Разработка логической структуры программной системы выбора конечной информационной структуры КМС 132
4.2 Разработка алгоритма работы программной системы формирования конечной информационной структуры КМС 134
4.3 Разработка методики формирования конечной информационной структуры КМС 137
4.4 Пример расчета и выбора требуемой информационной структуры 138
Выводы 173
Заключение 174
Список литературы 176
- Обзор основных технологий, применяемых при построении КМС
- Создание бизнес-модели предприятия
- Сравнение методов принятия решения применительно к задаче выбора конечной информационной структуры сети
- Разработка алгоритма работы программной системы формирования конечной информационной структуры КМС
Введение к работе
Актуальность темы
В настоящее время все большее количество предприятий в целях повышения эффективности своей работы увеличивают степень автоматизации технологических процессов и повсеместно внедряют системы планирования ресурсов и управления бизнес процессами. Для построения таких систем, особенно на базе разветвленной филиальной структуры предприятий, необходимо создавать интегрированную информационно-транспортную инфраструктуру для обеспечения эффективной передачи данных между подразделениями предприятий. Таким образом, практически каждому предприятию необходимо решать задачу создания новой корпоративной информационной сети или модернизации существующей. Помимо задач обеспечения инфраструктурных решений по организации автоматизированных систем не менее актуальными для современного предприятия являются вопросы обеспечения филиалов качественной телефонной связью, централизованным доступом к сети Интернет, сетью передачи данных и другого бизнес-контента. Поэтому с этой целью обеспечения качества предоставления вышеперечисленных сервисов и услуг создаются и внедряются современные корпоративные мультисервисные сети (КМС).
Создание корпоративной мультисервисной сети, особенно для крупных предприятий, сопряжено с привлечением больших капиталовложений и поэтому эффективность работы КМС и, следовательно, окупаемость, напрямую связано с тем, насколько точно внедренная корпоративная сеть соответствует требованиям предприятия, насколько эффективно и качественно она способна решать поставленные перед ней задачи. При построении сети разработчики сталкиваются с рядом проблем, напрямую связанных с последующей эффективностью КМС и влияющих на конечную стоимость, например, выбор сетевой технологии, выбор типа оборудования и
производителя, определение параметров каналов связи, объединяющих филиалы, выбор топологии сети и т.д. При проектировании КМС большинство интеграторов опираются на собственный опыт и, как следствие, часто реализованные корпоративные сети не всегда удовлетворяет всем требованиям заказчика. Для достижения поставленных целей необходим комплексный подход к решению задач создания и внедрения КМС. Обеспечение соответствия создаваемой сети требованиям заказчика представляет сложную научную задачу, связанную с разработкой научно-обоснованных методов.
В настоящее время существует два основных подхода к построению корпоративных мультисервисных сетей. Первый подход базируется на использовании разработчиком набора стандартных решений при построении сетей, предлагаемых известными вендорами, такими как Cisco, Alcatel, HP и другими. Данный подход характеризуется относительно низким уровнем временных и финансовых затрат на проектирование. Однако полученное решение, как правило, не в полной мере отвечает предъявляемым заказчиком требованиям и является более дорогостоящим в реализации из-за большей функциональной избыточности оборудования.
Второй подход основан на глубоком анализе бизнес-процессов предприятия, на основе которого создается бизнес-модель, определяющая основные параметры и требования для разработки КМС. Данный подход позволяет создавать сети, наиболее полно отвечающие задачам предприятия и учитывающие специфику конкретного производства. Хотя он характеризуется относительно большей трудоемкостью и временем разработки проекта, в конечном итоге сама реализация оказывается в финансовой части менее затратной по сравнению с первым подходом. Экономия финансовых средств обуславливается тем, что на основе данных, полученных в результате расчётов, организуется оптимальная информационно-транспортная система и приобретается аппаратно-программное обеспечение с требуемым набором функций не обладающим
избыточностью. Метод позволяет без лишних затрат разработать конечную структуру КМС под конкретные бизнес-задачи предприятия с учетом интенсивности распределения информационных потоков и требуемой производительности программных средств, но одновременно с этим повышается время и сложность процесса проектирования. Поэтому разработка подхода, позволяющего повысить эффективность и сократить время реализации этапов создания КМС, является актуальной задачей.
Цель и задачи диссертации
Целью данной диссертационной работы является разработка подхода, позволяющего повысить эффективность процесса создания корпоративных мультисервисных сетей путем введения дополнительного этапа формирования и анализа информационной структуры сети на стадии проектирования.
Для достижения поставленной цели решены следующие задачи:
Анализ существующих технологий, применяемых при построении КМС, и инструментальных средств моделирования КМС.
Разработка метода, позволяющего повысить эффективность процесса реализации КМС.
Разработка и адаптация математических моделей для анализа и формирования информационной структуры КМС.
Оценка критериев сравнения проектов информационных структур КМС.
Анализ и обоснованный выбор методов теории принятия решений для реализации задач выбора конечной информационной структуры КМС.
Решение задачи выбора конечной информационной структуры КМС с использованием метода анализа иерархий.
Разработка методики и алгоритма, реализующих предложенный подход к проектированию КМС.
Апробация предложенной методики на примерах создания
современных КМС.
Методы исследования
В основу проводимых исследований положены методы: теории
массового обслуживания, теории множеств, матричной алгебры, теории
принятия решений. Научная новизна работы заключается в следующем:
Разработан метод создания КМС, основанный на введении дополнительного этапа формирования и анализа информационной структуры сети на стадии проектирования.
Адаптированы математические модели расчета информационной структуры сети.
Предложено решение задачи выбора конечной информационной структуры КМС с использованием метода анализа иерархий.
Разработана методика и алгоритм, реализующие предложенный подход к проектированию КМС.
Практическая значимость работы состоит в разработке методики, позволяющей повысить эффективность процесса создания КМС.
Достоверность и обоснованность результатов диссертации основаны на:
Использовании результатов анализа состава и возможностей современных и перспективных средств и методов управления корпоративными сетями при проведении теоретических исследований и построении математических моделей, что позволило учесть специфику их применения.
Корректности вывода математических зависимостей для расчета параметров сети;
Согласованности с имеющимися результатами других авторов,
опубликованными в отечественной и зарубежной литературе; Данных об их успешном практическом применении на стадии разработки структуры реальной мультисервисной корпоративной сети предприятия.
Внедрение результатов диссертации
Результаты, полученные в работе, использовались для формирования сетевой транспортной инфраструктуры КМС при решении задач создания центра обработки данных ФГУП «Государственный Рязанский приборный завод».
Применение разработанного в рамках диссертационной работы метода позволило, применительно к задачам предприятия, выбрать оптимальные структурные решения по информационным системам, подобрать требуемое оборудование, повысить общую производительность работы КМС. Предложенная методика показала свою эффективность и пригодность для практического использования.
На защиту выносятся следующие основные результаты работы:
Метод, позволяющий повысить эффективность разработки КМС.
Модели для анализа и формирования информационной структуры КМС.
Решение задачи выбора среди существующих альтернатив конечного проекта информационной структуры КМС путем применения метода анализа иерархий.
Методика и алгоритм, реализующие предложенный подход к разработке КМС.
Основание для выполнения работы
Работа явилась обобщением результатов исследований автора в период с 2005 года по настоящее время и выполнена в МИЭМ.
Публикации и апробация работы
Основные положения, представленные в диссертации, докладывались и обсуждались на научных мероприятиях различного уровня. В том числе на:
Всероссийской научно-методической конференции «Телематика», Санкт-Петербург, 2009 г.
Международном форуме «Новые информационные технологии и менеджмент качества» (MT&QM), Белек (Турция), 2009 г.
Результаты выполненных исследований и технических разработок, связанных с темой диссертации, опубликованы в соавторстве в одной монографии, в трех публикациях научных журналов рекомендованных ВАК, сборниках международных и всероссийских конференций. Перечень основных публикаций приведен в конце автореферата.
Структура и объем работы
Обзор основных технологий, применяемых при построении КМС
Ранее перспективными считались синхронные оптоволоконные сети связи, которые строились телефонными компаниями для цифровой передачи голосовых данных. В Европе эти сети получили название SDH (Synchronous Digital Hierarchy — синхронная цифровая иерархия), а в Северной Америке — SONET (Synchronous Digital NET work — синхронная цифровая сеть связи). Такие сети гарантируют требуемую пропускную способность, а также позволяют гибко изменять скорость передачи данных от 155 Мбит/с до 40 Гбит/с. Несмотря на плюсы эксплуатации сетей на базе выделенных каналов, в силу своей специфики, сети SDH не были оптимизированы для передачи данных и коммутации пакетов, поэтому работа над новыми стандартами, рассчитанными на взаимодействие с технологиями Ethernet и IP/IP/MPLS, продолжается до сих пор. Оптимизация SDH под Ethernet (особенно под 10-гигабитный) теоретически означает огромную пропускную способность при минимальных затратах оператора и пользователя на оборудование. Если использовать 10-гигабитный Ethernet вместо применяемых сегодня в глобальных сетях интерфейсов Frame Relay или ATM, то скорость передачи данных в сетях SDH максимально приблизится к 10 Гбит/с. Такие решения представляются оптимальными, например, для организации городских сетей на основе SDH [21, 76].
Если в локальных сетях технология Gigabit Ethernet практически вытеснила ATM (Asynchronous Transfer Mode — режим асинхронной передачи), то в магистральных сетях, в том числе и корпоративных, ATM, несмотря на дороговизну оборудования, остается одной из широко используемых технологий. Главным достоинством ATM является возможность коммутации каналов и пакетов в сочетании с постоянной заказной скоростью передачи данных и низким времени задержки. Тем не менее, производительность ATM серьезно тормозится из-за необходимости преобразования IP-пакетов в 53-байтные (53-октетные) ячейки ATM и обратно. Поэтому современное АТМ-оборудование поддерживает технологию IP/MPLS, которая позволяет сопрягать протоколы IP и ATM.
Протокол IP, обладая такими преимуществами, как быстродействие, дешевизна и постоянная готовность, имеет еще и ряд недостатков, например использование сетевого протокола без установления соединения, низкая защищенность и отсутствие поддержки качества услуг (QoS). Открытый метод многоуровневой коммутации по меткам IP/MPLS, разработанный в конце 90-х годов прошлого столетия, позволяет избавиться от многих недостатков IP. Присвоение «меток» потоку данных повышает производительность и упрощает маршрутизацию потоков, которая осуществляется не на основе анализа многоуровневой информации, а по «меткам» определенной длины. Кроме того, благодаря IP/MPLS появляется возможность использования QoS (предусмотренного в ATM), что необходимо для создания виртуальных частных сетей (VPN). Технология IP/MPLS активно используется при создании многих российских КМС. Например, компания ОАО "ТрансТелеКом" с апреля 2002 года предоставляет услуги VPN на базе своей оптоволоконной магистрали с наложенной сетью IP/MPLS в девятнадцати регионах России, а телефонный оператор ОАО "Комстар" в январе 2007 года построил собственную мультисервисную сеть на основе IP/MPLS.
Благодаря VPLS как еще одной службе в интеллектуальных сетях IP/VPLS провайдерам удастся заметно расширить портфель своих предложений. При использовании этих служб клиенты получают отказоустойчивую прозрачную архитектуру для соединения распределенных филиалов, которая, в зависимости от реализации, может обладать функциями поддержки качества услуг (Quality of Service, QoS) и ведения учета. После многочисленных внедрений VPN второго и третьего уровней, а также магистралей MPLS в крупнейших провайдерских сетях мира основанный на BGP подход уже доказал свою функциональность в реальной работе [35].
Современные технологии на базе которых возможна организация КМС могут быть классифицированы в соответствии с методами передачи данных. В общем случае, можно выделить три основных метода [26, 84]: —коммутация каналов; — коммутация сообщений; —коммутация пакетов. Первые технологии коммутации пакетов — Х.25 и IP были спроектированы с учетом возможности работы с каналами связи плохого качества. При улучшении качества стало возможным использовать для передачи информации такой протокол, как HDLC, который нашел свое место в сетях Frame Relay. Для повышения производительности и технической гибкости была разработана технология SMDS, возможности которой затем были расширены стандартизацией ATM.
Одними из основных параметров, по которым можно проводить сравнение технологий, является скорость и гарантия доставки информации. Так, технологии Х.25 и ATM гарантируют надежную доставку пакетов (последняя с помощью протокола SSCOP), a Frame Relay и SMDS (Switched Multi-megabit Data Services) работают в режиме, когда доставка не гарантирована. Далее, технология может гарантировать, что данные будут поступать их получателю в последовательности отправления. В противном случае порядок должен восстанавливаться на принимающей стороне. Сети с коммутацией пакетов могут ориентироваться на предварительное установление соединения или просто передавать данные в сеть. В первом случае могут поддерживаться как постоянные, так и коммутируемые виртуальные соединения. Важными параметрами также являются наличие механизмов контроля потока данных, системы управления трафиком, механизмов обнаружения и предотвращения перегрузок. В настоящее время наиболее широкое применение при построении КМС получили технологии ATM и IP/MPLS. Проведем более детальный анализ этих технологий [88].
Создание бизнес-модели предприятия
В ходе проектирования новой или модернизации старой сети часто возникает необходимость в количественном измерении некоторых характеристик сети таких, например, как интенсивности потоков данных по сетевым линиям связи, задержки, возникающие на различных этапах обработки пакетов, времена реакции на запросы того или иного вида, частота возникновения определенных событий и других характеристик.
Для этих целей могут быть использованы разные средства и прежде всего — средства мониторинга в системах управления сетью. Некоторые измерения на сети могут быть выполнены и встроенными в операционную систему программными измерителями, примером тому служит компонента ОС Windows NT Performance Monitor. Даже кабельные тестеры в их современном исполнении способны вести захват пакетов и анализ их содержимого. Но наиболее совершенным средством исследования сети является анализатор протоколов. Процесс анализа протоколов включает захват циркулирующих в сети пакетов, реализующих тот или иной сетевой протокол, и изучение содержимого этих пакетов. Основываясь на результатах анализа, можно осуществлять обоснованное и взвешенное изменение каких-либо компонент сети, оптимизацию ее производительности, поиск и устранение неполадок. Очевидно, что для того, чтобы можно было сделать какие-либо выводы о влиянии некоторого изменения на сеть, необходимо выполнить анализ протоколов и до, и после внесения изменения [112, 65].
Анализатор протоколов представляет собой либо самостоятельное специализированное устройство, либо персональный компьютер, обычно переносной, класса Notebook, оснащенный специальной сетевой картой и соответствующим программным обеспечением. Применяемые сетевая карта и программное обеспечение должны соответствовать топологии сети (кольцо, шина, звезда). Анализатор подключается к сети точно так же, как и обычный узел. Отличие состоит в том, что анализатор может принимать все пакеты данных, передаваемые по сети, в то время как обычная станция — только адресованные ей. Программное обеспечение анализатора состоит из ядра, поддерживающего работу сетевого адаптера и декодирующего получаемые данные, и дополнительного программного кода, зависящего от типа топологии исследуемой сети. Кроме того, поставляется ряд процедур декодирования, ориентированных на определенный протокол, например, IPX. В состав некоторых анализаторов может входить также экспертная система, которая может выдавать пользователю рекомендации о том, какие эксперименты следует проводить в данной ситуации, что могут означать те или иные результаты измерений, как устранить некоторые виды неисправности сети. Ниже представлены модели наиболее распространенные модели анализаторов:
Эффективность функционирования корпоративной мультисервисной сети не всегда зависит от дороговизны и качества используемого оборудования. Многие компании сталкиваются с рядом серьезных проблем. После развертывания сети, обнаруживается, что данная сеть не полностью удовлетворяет потребностям и основным требованиям организации. Причина данных несоответствий часто оказывается в том, что при проектировании сети не были учтены бизнес-процессы самой организации, использующие ресурсы данной информационной сети. В связи с этим целесообразнее всего начинать проектирование корпоративных мультисервисных сетей именно с функционального анализа предприятия, построения функциональной модели, уже потом приступать к проектированию транспортного уровня корпоративной сети.
Анализ современных средств проектирования, оценки и оптимизации корпоративных информационных сетей показывает, что все многообразие подобных средств можно разделить на два больших класса: средства мониторинга, анализа уже существующих сетей и средства моделирования. Так как данная работа посвящена разработке методов и моделей проектирования КМС, то ниже рассмотрим подробно только средства, относящиеся к средствам моделирования [16, 6].
Средства мониторинга и анализа не позволяют получать количественные оценки характеристик для еще не существующих сетей, находящихся в стадии проектирования. В этих случаях проектировщики могут использовать средства моделирования, с помощью которых разрабатываются модели, воссоздающие информационные процессы, протекающие в сетях. Основными разновидностями процесса моделирования можно считать два его вида — математическое и физическое моделирование. При физическом (натурном) моделировании исследуемая система заменяется соответствующей ей другой материальной системой, которая воспроизводит свойства изучаемой системы с сохранением их физической природы. Примером этого вида моделирования может служить пилотная сеть, с помощью которой изучается принципиальная возможность построения сети на основе тех или иных компьютеров, коммуникационных устройств, операционных систем и приложений. Возможности физического моделирования довольно ограничены. Оно позволяет решать отдельные задачи при задании небольшого количества сочетаний исследуемых параметров системы. Действительно, при натурном моделировании вычислительной сети практически невозможно проверить ее работу для вариантов с использованием различных типов коммуникационных устройств — маршрутизаторов и коммутаторов. Проверка на практике около десятка разных типов маршрутизаторов связана не только с большими усилиями и временными затратами, но и с немалыми материальными затратами. Но даже и в тех случаях, когда при оптимизации сети изменяются не типы устройств и операционных систем, а только их параметры, проведение экспериментов в реальном масштабе времени для огромного количества всевозможных сочетаний этих параметров практически невозможно за обозримое время. Даже простое изменение максимального размера пакета в каком-либо протоколе требует переконфигурирования операционной системы в сотнях компьютеров сети, что требует от администратора сети проведения очень большой работы. Поэтому, при оптимизации сетей во многих случаях предпочтительным оказывается использование математического моделирования [10, 114].
Применительно к вычислительным сетям их имитационные модели воспроизводят процессы генерации сообщений приложениями, разбиение сообщений на пакеты и кадры определенных протоколов, задержки, связанные с обработкой сообщений, пакетов и кадров внутри операционной системы, процесс получения доступа компьютером к разделяемой сетевой среде, процесс обработки поступающих пакетов маршрутизатором и т.д.
Преимуществом имитационных моделей является возможность подмены процесса смены событий в исследуемой системе в реальном масштабе времени на ускоренный процесс смены событий в темпе работы программы. В результате за несколько минут можно воспроизвести работу сети в течение нескольких дней, что дает возможность оценить работу сети в широком диапазоне варьируемых параметров.
Результатом работы имитационной модели являются собранные в ходе наблюдения за протекающими событиями статистические данные о наиболее важных характеристиках сети: временах реакции, коэффициентах использования каналов и узлов, вероятности потерь пакетов.
Сравнение методов принятия решения применительно к задаче выбора конечной информационной структуры сети
Информационная структура сети корпоративной системы может быть задана набором следующих данных (параметров): Число работающих пользователей — N. Число задействованных узлов — М. Число используемых приложений — D. Число решаемых задач — L. Число используемых баз данных — R. Набор данных, описывающих решаемые задачи: S jp d u WJ / U . Xrfle Pk =ІРк\- Рк2- --- Рко)і (k = l,2,...,L ) — вектор-строка, определяющий запускаемые задачей к приложения. Данные векторы составляют матрицу Р . dj. ={dkX,dk2,...,dkR), (k = l,2,...,L ) — вектор-строка, определяющий используемые задачей к базы данных (хранилища данных). Данные векторы составляют матрицу D. uk =(likl,uk2,...,ukN), (k = l,2,...,L ) — вектор-строка, определяющий запускающих задачу к пользователей. Эти векторы составляют матрицу U. w/t = wkij , (k = l,2,...,L ; z=l,2,...,Z ; j = \,2,...,D) — матрица, устанавливающая последовательность запуска приложений задачей к. Набор данных, описывающих приложения, используемые задачами: Акт={уЬп ььп}Лк = 1,2,...,L; /и = 1,2,..., ), где Yhn=(vkmi vkm2 — vkmR) (к = \,2,...,L; т = l,2,...,D) — вектор-строка, задающий объемы данных, которыми обменивается приложение т с базами данных, при решении задачи к, где v кц - объем данных, передаваемых между приложением / и базой данных у при решении задачи к. Данные векторы составляют матрицу \к. кт=Фьп\ кт2 — кто), (к = \,2,...,L; m = l,2,...,D) — вектор-строка, задающий объемы данных, которыми обменивается приложение т с другими приложениями, при решении задачи к, где Ькпу- _ объем данных передаваемых между приложениями /лиу при решении задачи к. Эти векторы составляют матрицу ВЛ. Матрица размещения приложений по узлам: G. Матрица подключения пользователей к узлам: Н. Матрица размещения баз данных по узлам: S. Этот набор однозначно определяет информационную структуру корпоративной сети. В дальнейшем будем обозначать множество параметров, задающее информационную структуру сети, как SI. Таким образом, имеем: SI = {N,M,D,L,R t = {p d .Wja = 1,2,..., L), Аь, = (v b K = l,2,..,L;m = 1,2,...,D),G,H,S} 230 Отметим, что если сравнить приложения и базы данных, по условиям их размещения на узлах сети (правила формирования матриц G и S), то, при проведении теоретических исследований сети, часто можно базы данных рассматривать как приложения. Такой подход позволит значительно упростить и сделать более наглядными полученные результаты.
Используя введенные средства описания (определения, задания) информационной структуры сети в виде набора данных, можно определить параметры потоков данных между узлами сети. Как уже отмечалось выше, источниками потоков данных являются запросы пользователей на запуск задач и запускаемые для решения задач при ложения. Обозначим А — я, (/ = 1,2,...,7V; 7=1,2,...,/,.) — матрицу ин тенсивностей потоков запросов пользователей на запуск задач, где Я{- О — интенсивность потока запросов от пользователя номер / на запуск задачи номеру. ОтмеТИМ, ЧТО ДОЛЖНО ВЫПОЛНЯТЬСЯ уСЛОВИе: Л/ = 0, ЄСЛИ Ujj — 0 и Лу 0 , если Up — 1 для всех і = 1,2,...,iY и j = 1,2,...,L. Значения элементов матрицы А определяются спецификой работы пользователей корпоративной системы, и будем считать их известными.
Очевидно, что потоки запросов пользователей сначала поступают на те узлы сети, к которым прикреплены пользователи. Закрепление пользователей за узлами задается матрицей Н, определенной ранее.
Далее заметим, что интенсивность потока запросов на запуск задачи определяет и интенсивности запуска приложений, которые используются для решения задачи. Суммарная интенсивность потока запросов на запуск задачи номер к — Лк вычисляется по формуле: N Лк = Е &ik , (2.31) ( К —- l, ,...,Xv.j Если ввести вектор-строку интенсивностей запуска задач в системе -X = (/Ц, Л2 ,. AL ) , то ее можно вычислить, используя (2.31) по формуле: Ь = Є Л, (2.32) где ЄДГ — единичный вектор-строка размерности N. Рассмотрим вектор-строку у = (j\, у2 J = №, (2.33) (матрица Р определена выше), L где элемент номеру вычисляется по формуле: Tj kPkj , что оз к=\ начает суммарную интенсивность запуска приложения номер j всеми задачами, решаемыми системой.
Таким образом, вектор-строка определяет интен сивности запуска приложений в системе (в корпоративной сети системы).
Поскольку каждое приложение, используемое при решении задачи к, обменивается данными с другими приложениями, и каждое приложение размещается на каком-либо узле сети, то можно определить суммарные объемы данных, передаваемых между узлами сети при решении задачи номер к.
Пусть Z к = z щ матрица, каждый элемент которой zkij- равен суммарному объему данных, передаваемому между узлами сети / и j при решении задачи к. Тогда можно записать, что: D D D R zkij = LSriPkA 2 SmjPknPrnd + V2LSriPkr\ 2 3т/ кпУгтЯ, (2.34) r=l m=\ r=\ m=\ ( = 1,2,...,Z; i = \,2,...,M\ 7 = l,2,.,Af.)
Действительно, в формуле (2.34) первое слагаемое это объемы данных, передаваемые между всеми приложениями, используемыми задачей к и установленными на узлах / и j. Второе слагаемое это объемы данных, передаваемые между всеми приложениями и базами данных, используемыми задачей к и установленными на узлах / и у.
Отметим, что в формуле (2.34) не учитываются потоки данных, образуемые запросами пользователей корпоративной сети на запуск задач и ответами на запросы (результаты решения задач). Однако, величину объема данных, передаваемых между пользователем т и всеми узлами сети — Mi можно вычислить по формуле:
Разработка алгоритма работы программной системы формирования конечной информационной структуры КМС
Полученные на предыдущем этапе данные обрабатываются с использованием адаптированного метода принятия решений —- метода анализа иерархий. На основе имеющихся параметров оценки оптимальности проекта производится расчет и выбор альтернативы удовлетворяющей требованиям (см. Раздел 3.5.). "Выбор конечного варианта проекта. Формирование набора вы ходных данных для их использования на следующих этапах создания КМС": После завершения процедуры выбора оптимальной информационной структуры КМС формируются конечные параметры структуры для последующей обработки. 7 этап: " Передача данных на следующие этапы разработки КМС": На данном этапе все необходимые параметры выбранной информационной структуры транслируются на следующие стадии разработки КМС.
На основании алгоритма, предложенного в предыдущей главе, формируем методику применения подхода по выбору оптимального проекта информационной структуры КМС.
1 шаг: Получить исходные данные верхних слоев разработки. В процедуре выбора оптимальной информационной структуры исходными данными для работы являются параметры бизнес-модели.
2 шаг: Ввести ключевые параметров оценки оптимальности проекта (например: производительность системы, количество каналов, надежность, стоимость и т.п.).
3 шаг: Сформировать, с помощью баз данных структур и моделей, несколько вариантов информационных структур для заданных условий. При формировании каждого из вариантов будут учитываться выбранные на 2 шаге параметры.
4 шаг: На основе комплекса математических моделей (см. Раздел 2.1.2.) произвести расчет параметров информационных структур в соответствии с выбранным критерием. Итоговые данные формируется в виде таблиц.
5 шаг: Полученные на предыдущем этапе данные обработать с использованием адаптированного метода принятия решений — метода анализа иерархий. На основе имеющихся параметров оценки оптимальности проекта произвести расчет и выбор наиболее соответствующей заданным требованиям альтернативы (см. Раздел 3.5.).
6 шаг: Применив метод принятия решения на выходе получить конечный вариант информационной структуры, которую можно использовать в качестве основы для дальнейшего анализа.
В качестве примера выбора информационной структуры возьмем существующий проект создания КМС ФГУП «Государственный Рязанский приборный завод». Требования к модернизируемой КМС заключались в следующем: — Увеличение производительности работы системы. Снижение времени решения задач и увеличение объёма обрабатываемых данных. — Снижение общей стоимости модернизации, за счет снижения избыточности функционала оборудования. Увеличение пропускной способности ЛВС и серверной фермы в рамках КМС предприятия, при одновременном снижении загрузки узлов.
Приведем три примера формирования структур сегмента данной КМС и расчета ее основных параметров. Для простоты расчета и наглядности ограничим количество пользователей и приложений.
Ниже показан пример расчета для нескольких вариантов проектов бедующей информационной структуры сегмента КМС. В качестве расчетного критерия возьмем время решения каждой из задач.
Пример информационной структуры сегмента КМС для варианта №1. Считаем, что число пользователей системы N = 6, число узлов М= 10, число приложений D = 1, число баз данных R = 3. При этом одна база номер 3 используется двумя задачами. Пользователи 3 и 6 задачи не запускают. (рис.21.)
Расчет параметров потоков данных для варианта №1 информационной структуры сети. Для приведенного в предыдущем разделе примера информационной структуры проведем расчеты параметров потоков данных. Пусть матрица интенсивностей запросов пользователей на запуск задач имеет вид:
Таким образом, на основе значений матрицы В можно получаем суммарные значения интенсивностеи запросов для каждой из задач на каждом из информационных узлов (наглядно показано на рис. 22). В случае если на базе информационного узла находится несколько приложений или баз данных, значения интенсивностеи запросов суммируются.
Далее, для каждой из задач, в соответствии с формулой (4.4) рассчитаем общее время решения. Время решения задач, в нашем случае производительность каждого информационного узла одинаковая, напрямую зависит от размещения приложений и баз данных по информационным узлам. Чем больше приложений находится на одном информационном узле, тем больше общее время решения задачи.
