Анализ моделей оценки эффективности унификации программного обеспечения компьютерных сетей Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

3. Зверев В. Комплексная виртуализация СХД в мультипротоколь-ном кластере непрерывной защиты данных масштаба предприятия // Проектирование ИТ инфраструктуры. - М: Группа компаний TRINITY, 2012. -Режим доступа: http://www.trinitygroup.ru/articles/virtualization, свободный. - Загл. с экрана.

D.E. Dyachenko

UNIFICATION OF SYSTEM SOFTWARE IN TERMS OF VIRTUALIZATION TECHNOLOGY

One of the approaches to unification of system software in terms of virtualization technology is considered. Classification of virtualization methods is adduced.

Key words: system software, unification, virtualization technology.

Получено 17.05.12

УДК 004.413.5; 004.942

В.Н. Изотов, д-р техн. наук, проф., зав. кафедрой, (910) 942-71-01, izotown-tula@mail.ru (Россия, Тула, Тульский филиал РАНХиГС), Д.Г. Дьяченко, соискатель, (926) 273-03-34, dyachenko .еуает@ gmail.com (Россия, Тула, ТулГУ)

АНАЛИЗ МОДЕЛЕЙ ОЦЕНКИ ЭФФЕКТИВНОСТИ УНИФИКАЦИИ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ КОМПЬЮТЕРНЫХ СЕТЕЙ

Рассмотрены принципы и подходы к стандартизации и унификации при создании программного обеспечения компьютерных сетей. Проведён сравнительный анализ методов моделирования для оценки эффективности унификации программного обеспечения. Предложена структура имитационной модели процесса функционирования информационной системы предприятия.

Ключевые слова: компьютерные сети, программное обеспечение, принципы унификации, имитационное моделирование.

Создание программного обеспечения (ПО) компьютерных сетей (КС) в последнее время превратилось в важную и мощную сферу промышленности. При разработке ПО основной задачей фирм-разработчиков является обеспечение их успеха на рынке. Для этого необходимо, чтобы программы обладали следующими качествами:

- функциональностью, т.е. полнотой удовлетворения потребностей пользователя;

- наглядностью, удобным, интуитивно понятным и привычным пользователю интерфейсом;

- простотой освоения начинающими пользователями, для чего используются информативные подсказки, встроенные справочники и подробная документация;

- надежностью, т.е. устойчивостью к ошибкам пользователя, отказам оборудования, разумностью поведения программы в этих ситуациях;

- стандартизацией и унификацией.

Принципы создания КС и их ПО формируются в соответствие с принципами создания автоматизированной информационной системы (АИС), в состав которой они входят. С точки зрения обеспечения указанных выше качеств ПО КС, целесообразно выделить те принципы, которые способствуют повышению эффективности функционирования компьютерной сети в конкретных технологиях её применения в составе конкретных АИС при решении конкретных функциональных задач. К таким принципам можно отнести:

Принцип развития: ПО КС создается с учетом возможности постоянного пополнения и обновления функций КС.

Принцип совместимости: предусматривает обеспечение способности взаимодействия ПО компьютерных сетей различных видов, уровней в процессе их совместного функционирования.

Принцип стандартизации и унификации заключается в необходимости применения в КС типовых, унифицированных и стандартизированных составных частей (в том числе, и унифицированных программных и информационных модулей). Внедрение в практику создания и развития КС этого принципа позволяет сократить временные, трудовые и стоимостные затраты на создание КС при максимально возможном использовании накопленного опыта в формировании проектных решений и внедрении автоматизации проектировочных работ.

Очевидно, что эффект от унификации ПО КС во многом зависит от степени унификации технических средств компьютерных сетей.

В национальной практике России используемый термин «унификация» понимается как распространённый и эффективный метод устранения излишнего многообразия посредством сокращения перечня допустимых элементов и решений, способ приведения их к однотипности. Унификация является разновидностью систематизации, которая преследует цель распределения объектов в определённом порядке и последовательности, образующей чёткую систему, удобную для пользования.

Применительно к программному обеспечению унификация позволяет сократить количество разнотипных программных и информационных модулей, программных интерфейсов, используемых в различных программных системах, а также уменьшить многообразие языковых средств и технологий разработки ПО. Это позволит снизить сроки и стоимость разработки программных систем, повысить удобство работы пользователя.

83

С другой стороны, унификация ведет к увеличению функциональной избыточности программных модулей и интерфейсов, а также к увеличению размеров информационных модулей. Это может привести к ухудшению временных и надёжностных характеристик отдельного модуля, но, в то же время, к улучшению характеристик и эффективности применения всей программной системы в целом за счёт взаимозаменяемости модулей и использования функциональной избыточности. Поэтому выбор оптимальной степени унификации ПО должен осуществляться на основе сравнения разных вариантов технических решений и соответствующего им соотношения затрат и выгод.

Исходя из выше сказанного, можно отметить, что в последнее время в развитии программного обеспечения наблюдается следующая тенденция - стремление разработчиков к объединению противоречивых свойств ПО, таких, как универсализация и специализация. Установление рационального сочетания противоречивых свойств программного обеспечения и является целью унификации ПО. Такой подход позволяет разработчикам удовлетворить потребности большого количества потребителей.

Существуют следующие направления создания унифицированного

ПО:

Метод базового модуля (типизация). Разнообразие модулей основывается на наличии у них общей (базовой части) и дополнительных частей, создающих это разнообразие;

Модифицирование - это приспособление уже созданных модулей к новым условиям без изменения в них наиболее сложных (с точки зрения разработки) и ответственных частей;

Агрегатирование (принцип модульности). Новая программная система создается на основе комбинации уже имеющихся унифицированных модулей (агрегатов), которые в своей группе модулей одинакового функционального назначения (функциональных модулей) обладают полной взаимозаменяемостью (совместимостью), но отличаются величиной функциональной избыточности. Модуль с большей избыточностью за счёт дополнительных функций обеспечивает повышение надёжностных и временных характеристик всей программной системы, но увеличивает затраты на её проектирование, разработку и сопровождение.

На этапе обоснования оптимальной степени унификации ПО КС необходимо соблюдать ещё один принцип его создания - принцип эффективности, который направлен на достижение рационального соотношения между затратами на проектирование, разработку и сопровождение унифицированного ПО и целевым эффектом от унификации, получаемым в процессе функционировании компьютерной сети.

Для оценки эффекта от унификации можно применять различные методы измерения характеристик компьютерной сети.

В настоящее время имеется широкая гамма отдельных методов, каждая из которых позволяет определить свой, достаточно узкий набор функциональных характеристик КС [1].

Для проектирования и управления компьютерными сетями, как правило, оценивают следующие характеристики: время реакции; время передачи; коэффициент загрузки ресурсов сети; вероятность надёжного предоставления информации.

Измерение указанных характеристик непосредственно на компьютерной сети возможно, когда КС введена в эксплуатацию. Однако, проведение таких измерений трудоемко и дорого, не все параметры поддаются непосредственному измерению. Поэтому для получения требуемых временных и надёжностных параметров широко используются методы моделирования [1]. На рис. 1 представлены методы измерения сетевых характеристик.

Сравнительный анализ рассмотренных методов измерения характеристик КС достаточно подробно изложен в [1].

Могут применяться аналитические или имитационные модели.

Рис.1. Методы измерения сетевых характеристик

По специфике математического аппарата различают детерминированные и вероятностные модели. К категории детерминированных относятся модели, использующие теоретические концепции машины Тьюринга, сетей Петри, автоматы, графические модели программ. Несмотря на то, что некоторые из этих моделей могут оказать существенную помощь в понимании вычислительных систем и их компонент, в получении строгого описания функционирования, а также в создании их имитационных моде-

лей, пока их приложения в качестве аналитических моделей для оценки производительности систем ограничены.

Одним из главных препятствий для использования детерминированных моделей в исследованиях оценки производительности является их относительная неспособность отображать изменчивость рабочей нагрузки, наблюдаемую в любой вычислительной сети. Детерминированная модель рабочей нагрузки применима в том случае, если делается предположение, что рабочая нагрузка состоит из нескольких заданий, которые возникают периодически. В этом случае поведение этих заданий может быть охарактеризовано с большей детальностью, чем в случае непериодической рабочей нагрузки. Частным случаем, для которого детерминированная модель обычно легко применима, является периодическая рабочая нагрузка, состоящая из одинаковых заданий. Такая модель рабочей нагрузки не слишком далека от действительности для многих специализированных вычислительных устройств.

Использование в моделях метода декомпозиции, предусматривает разбиение сети на подсети, которые исследуются раздельно, а затем заменяются приближенной моделью подсети. Таким образом, окончательный анализ сети использует вместо подсетей упрощенные компоненты.

Аналитические методы требуют для вывода расчетных соотношений, составляющих математические модели, введения ограничений и допущений, которые в значительной степени сужают область их использования. Так, в математических моделях, разработанных Л. Клейнроком и М. Шварцем [2-4], рассматривается сеть связи с коммутацией сообщений, имеющая М каналов и N узлов коммутации. При построении математической модели принимаются следующие допущения:

- все каналы и все узлы коммутации являются бесшумными и абсолютно надежными;

- время обработки в узлах коммутации равно нулю;

- на передающей стороне канала могут организовываться очереди из сообщений, размещаемых в памяти неограниченной емкости;

- трафик, поступающий в сеть передачи из внешних источников (например, из хостмашин) образует пуассоновский процесс;

- во многих аналитических соотношениях для каждой пары источник-получатель известен единственный путь, а в некоторых задачах вводится вероятность P(j,k) перехода из ^го узла в ^й;

- длины сообщений независимы и распределены по показательному

закону.

Введенные ограничения и допущения позволяют:

- определять время пребывания сообщений в сети передачи данных;

- определять коэффициенты загрузки каналов связи;

- определять длины очередей;

- решать задачи оценки эффективности проектных решений.

Достаточно широко распространенным классом моделей являются имитационные модели. Важным преимуществом имитационных моделей перед аналитическими, является потенциальная возможность приблизить ее с помощью дополнительных усложнений к моделируемому объекту. Но при этом следует учитывать, что сложные имитационные модели требуют для своей реализации больших вычислительных ресурсов. Кроме того, следует подчеркнуть, что имитационное моделирование, не проконтролированное измерениями на реальном объекте, не может быть достаточной гарантией точности полученных результатов.

Поскольку унификация программного обеспечения осуществляется для реально существующих компьютерных сетей, то для оценки эффективности проектных решений по унификации ПО целесообразно применять имитационные модели, которые могут быть проверены по результатам реальных измерений. При этом трудоёмкость разработки таких моделей существенно снижается за счёт применения специального языка GPSS [5], предназначенного для имитационного моделирования систем массового обслуживания.

Рассмотрим вариант построения имитационной модели для оценки сетевых характеристик компьютерной сети.

Основной задачей моделирования в данном примере является получение показателей качества функционирования КС, которые необходимы для оценки проектных решения по унификации ПО КС. К этим показателям относятся: время передачи данных по каналам связи; надежность представления информации; время задержки сообщения в сети.

Моделируются следующие процессы:

- поток случайных событий возникновения запросов на решение функциональных задач (ФЗ) в соответствующих узлах компьютерной сети (для решения ФЗ используются соответствующие программные модули, если они входят в состав программного обеспечения данного узла, иначе запрос пересылается в другой узел);

- передача информации по каналам связи в соответствии со схемой функционирования АИС;

- обработка информации в узлах сети;

- отказы технических и программных средств,

- устранение отказов технических средств;

- восстановление или замена программных средств.

В модели приняты следующие допущения:

♦ моделируется КС с заранее заданной топологией и техническими характеристиками;

♦ в узлах сети возникают запросы на информационное обслуживание, связанные с выполнением функциональных задач. Перечень узлов сети, возникающих запросов, их параметры, параметры закона распределения времени между появлением запросов, совокупность имеющихся в

каждом узле программных и информационных модулей и их параметры полагаем известными;

♦ схема обработки запросов в узлах сети соответствует модели массового обслуживания, приведенной на рис. 2. В соответствие со схемой в некоторых узлах компьютерной сети могут располагаться центры хранения и обработки информации (ЦХИ), содержащие программные модулей различного назначения;

♦ параметры потоков отказов технических и программных средств можно задавать на основании статистических данных работы реальной КС.

Исходные параметры модели разделены на несколько групп. К первой группе относятся параметры, связанные со структурными характеристиками конкретной автоматизируемой системы управления: количество узлов сети, соответствующее количеству объектов управления, наличие физических каналов, связи между ними и их протяженность, перечень ФЗ, периодичность их решения.

Рис. 2. Схема обслуживания запросов в компьютерной сети при решении 1-й функциональной задачи: АРМ ДЛ - автоматизированное рабочее место должностного

лица;

Fl - входные данные для решения 1-й ФЗ; Rl - выходные данные после решения 1-й ФЗ

Следующая группа параметров включает характеристики технических средств (ТС) передачи и обработки данных: пропускная способность каналов связи, среднее время пребывания ТС в работоспособном состоя-

88

нии, среднее время восстановления. Данные параметры связанны с техническими характеристиками конкретных образцов, модель позволяет учитывать как реально существующие образцы, так и перспективные.

Последняя группа параметров содержит характеристики ФЗ, решаемых в данной АИС: объем и адресаты информационных сообщений, циркулирующих по сети при решении каждой ФЗ; маршруты их продвижения по сети; перечень и параметры программных модулей, используемых в процессе решения ФЗ.

В модели принята дисциплина обслуживания «первым пришел — первым обслужен», с учетом приоритетов информационных запросов, предусмотрено возникновение очередей на передачу и обслуживание запросов и сообщений, учтена необходимость повторной передачи запросов и сообщений, вследствие отказов технических средств.

В имитируемых процессах обрабатываются следующие события:

- момент времени начала решения функциональной задачи;

- момент времени начала передачи запроса на выполнение задачи в

ЦХИ;

- момент времени начала формирования запросов на выдачу исходной информации в узлы КС;

- момент времени начала передачи запросов на выдачу исходной информации в узлы КС;

- момент времени начала формирования сообщений, содержащих входную информацию для решения ФЗ;

- момент времени начала передачи сообщений, содержащих входную информацию, из узлов сети в ЦХИ;

- момент времени начала решения задачи в ЦХИ;

- момент времени начала передачи сообщений, содержащих результаты решения задачи из ЦХИ в узлы КС;

- момент времени получения результатов решения ФЗ в соответствующих узлах сети (окончания решения задачи);

- момент времени начала отказа ТС;

- момент времени начала восстановления отказавших ТС;

- момент времени начала нормального функционирования отказавших ТС.

Для получения статистических оценок учитываются временные интервалы, которые используются для вычисления соответствующих показателей качества информационно-вычислительного процесса:

- время для формирования запроса на выполнение задачи в ЦХИ;

- время на передачу запроса на выполнение задачи в ЦХИ время для формирование запросов на выдачу исходной информации в узлы КС;

- время для передачи запросов на выдачу исходной информации в узлы КС;

- время на формирование сообщений, содержащих входную информацию для решения ФЗ;

- время на передачу сообщений, содержащих входную информацию, из узлов сети в ЦХИ; время на решение задачи в ЦХИ;

- время на доведение результатов решения задачи из ЦХИ в узлы

КС;

- время нахождения ТСА в состоянии скрытого отказа; время на восстановление отказавших ТСА;

- время на допередачу (повторную передачу) информации, вызванную отказом ТС.

При разработке имитационной модели АСУ для реализации ее на ПЭВМ выбран специальный язык имитационного моделирования GPSS/PC, позволяющий наиболее гибко учитывать структуру моделируемой системы и обеспечивающий сбор исчерпывающей статистической информации о моделируемых процессах [5].

Обобщенная структура имитационной модели в виде совокупности взаимосвязанных типовых сегментов представлена на рис. 3.

С егмент исходных данных

С егмент сбора сгатистиче с ких д анных

Сегмент генерации функциональных задач С егмент о пред ел ения параметров ТС и программных модулей

1

Сегменг определения м арш рутов пер ед ач и информации по сети

3

Сегмент имитации формирования запросов и сообщений в уздах сеги

I

Сегм енг имитации отказов ТС иПО

Сегмент имитации передачи информации по каналам связи

С егм ент

имитации

устране-

ния

отказов

S.

Рис. 3. Обобщенная структура имитационной модели

АИС предприятия

Сегмент генерации функциональных задач имитирует процесс возникновения потребности в решении той или иной ФЗ в каждом узле сети в соответствии с общим комплексом задач управления, решаемых в исследуемой АИС. Закон распределения случайных промежутков времени между отдельными транзактами, имитирующими поток ФЗ, принят равномер-

90

ным, но может быть произвольным и несложно изменяется в зависимости от задач исследования.

Далее транзакты поступают в сегмент генерации маршрутов передачи информации по сети, где происходит определение маршрута его продвижения по сети в зависимости от выбранной топологии. В следующем сегменте происходит имитация процесса формирования либо запроса, либо информационного сообщения, а далее имитация его передачи по каналам связи в соответствии с выбранным маршрутом. При этом в узлах сети могут образовываться очереди на обслуживание или на передачу информации. В процессе обработки запросов и сообщений в узлах сети или их передачи по каналам связи ТС или модули ПО могут отказывать. Имитация отказов и восстановления имитируются соответствующими сегментами. После отказа обработка или передача запросов и сообщений прекращается, ТС или модуль ПО некоторое время могут находиться в состоянии скрытого отказа, после этого происходит их восстановление, а затем нормальное функционирование возобновляется. Функции распределения случайных промежутков времени между отказами, а также случайного времени, затрачиваемого на восстановление, выбираются в соответствии с имеющимися данным.

Для снижения трудоёмкости разработки GPSS-программы имитационной модели применён модульный принцип, при осуществлении которого каждый блок модели обеспечивает реализацию функционально законченной части модели. В результате разработан набор типовых программных сегментов на языке GPSS/PC. Каждый программный сегмент имитирует элементарный процесс соответствующего типа.

Рассмотренная модель может применяться на этапе предварительной оценки различных вариантов проектных решения по унификации программного обеспечения компьютерной сети. Более точную оценку выбранного варианта целесообразно проводить с помощью встроенных программно-аппаратных средств измерения характеристик реальной компьютерной сети.

Список литературы

1. Абросимов Л.И. Анализ и проектирование вычислительных сетей: Учеб. пособие. - М.: Изд-во МЭИ, 2000. - 52 с.

2. Клейнрок Л. Коммуникационные сети. - М: Наука, 1975. — 256 с.

3. Клейнрок Л. Вычислительные системы с очередями. - М: Мир, 1979. — 600 с.

4. Шварц М. Сети ЭВМ. Анализ и проектирование. М: Радио и связь, 1981. - 336 с.

5. Шрайбер Т.Д. Моделирование на GPSS. - М.: Машиностроение, 1980. - 592 с.

V.N. Izotov, D.E. Dyachenko

MODEL ANALYSIS FOR THE EVALUATION OF (NET) SYSTEM SOFTWARE UNIFICATION PERFORMANCE

The foundations and approaches to standardization and unification for the development of the (net) system software are considered. Comparative analysis of simulation techniques for the evaluation of system software unification performance is carried out. The simulation model structure offunctioning process for enterprise data system is described.

Key words: nets, system software, unification foundations, simulation technique.

Получено 17.05.12

УДК 004.825

И.Н. Набродова, вед. инженер, (4872) 33-24-45, irai978@tsu.tula.ru (Россия, Тула, ТулГУ)

ПАРАМЕТРИЧЕСКАЯ ОПТИМИЗАЦИЯ НЕЧЕТКОЙ МОДЕЛИ

В данной работе предлагается метод параметрической оптимизации построенной лингвистической модели по обучающей выборке данных, обеспечивающий повышение адекватности получающейся модели создаваемой для поддержки принятия решений.

Ключевые слова: лингвистическая модель, лингвистическая переменная, терм-множества.

Будем считать, что задана обучающая выборка, состоящая из множества примеров следующего вида:

{x1(k X x2(k X..., xn(k X y(k )}N= (1)

где xi(k),x2(k),...,xn(k) - значения информативных входных переменных xi, x2,..., xn ; y (k ) - значение выходной переменной y в k-м примере; N -общее число примеров в обучающей выборке.

Предполагается также, что известны минимальные и максимальные значения каждой переменной:

x1 е [x1. min , x1. max ], - , xn e [xn. min , xn. max],y e L^min ,ymax] На каждой области значений этих переменных построим терм-множества aj e Ai, i = 1,...,n; bj e B. Значениям лингвистической перемен-