Использование имитационного моделирования для анализа загруженности сетевого оборудования Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

УДК 681.3

В. Г. ШАХОВ КИМЕН НАМ

Омский государственный университет путей сообщения

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ

ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ДЛЯ АНАЛИЗА ЗАГРУЖЕННОСТИ СЕТЕВОГО ОБОРУДОВАНИЯ_

Рассмотрены вопросы исследования загруженности сервера при его работе в локальной сети. В качестве инструмента анализа предложено имитационное моделирование на основе пакета вРЯ-РС. Результаты моделирования проверены на практике и позволяют использовать имитационные модели для достаточно большого класса приложений.

Вопросы проектирования компьютерных сетей в настоящее время имеют большое значение. При проектировании и инсталляции сетей появляется комплекс задач, относящихся к системному анализу и включающих трассировку, планирование трафиков, доменную политику, назначение и проверку прав и полномочий пользователей, оптимизацию информационных потоков, политику безопасности и т.д.

Одна из подзадач — планирование и оценка загруженности сетевого сервера. От его эффективности зависит работа всей сети. Возможна установка специального сервера, но это дорого и в ряде приложений неэффективно. На практике в качестве сервера чаще используют обычные компьютеры, но по возможности с увеличенными объемами памяти и развитыми внешними устройствами. При этом обязательно решаются задачи эффективной загрузки сервера по критериям минимизации времени ожидания (длины очередей), потерь пакетов или размеров буферной памяти.

Один из возможных вариантов решения поставленной задачи - использование имитационного моделирования. Наиболее разработанный пакет моделирования — пакет GPSS. Общецелевая система моделирования GPSS (GENERAL PURPOSE SIMULATING SYSTEM) предназначена для построения статистических (имитационных, на основе метода Монте-Карло) моделей дискретных сложных систем различной физической природы [ 1 ]. Общим для систем, исследование которых может быть проведено с помощью GPSS, является наличие различных случайных факторов, существенным образом влияющих на смену состояний в системе. При этом предполагается, что множество состояний исследуемой системы является дискретным (конечным или счетным); смена состояний происходит в некоторые моменты времени. Интервалы между моментами смены состояний могут быть как случайными, так и детерминированными величинами.

Существенной особенностью GPSS является ориентация на построение моделей таких систем, в которых возможно возникновение очередей различного рода. К таким системам относятся всевозможные системы массового обслуживания (СМО), вычислительные системы (ВС), транспортные - в том числе и железнодорожные - системы и т.д.

С помощью средств СР55 экспериментатор имеет возможность описать как алгоритм функционирования исследуемой системы, так и воздействие случайных факторов на систему. Таким образом, СР5Б может рассматриваться и как некоторый язык описания сложных систем.

Естественно, что аналогичные выборки, в принципе, могли бы быть получены в процессе наблюдения за функционированием реальной сложной системы. Однако метод статистического моделирования в подавляющем числе случаев является более предпочтительным. Это объясняется следующими факторами:

а) стоимость натуральных экспериментов почти всегда больше стоимости машинных экспериментов с моделью;

б) измерение ряда показателей качества функционирования на реальных системах принципиально невозможно и может быть проведено только при изменении самой системы (например, для измерения времени реакции ВС на внешние сигналы, запросы необходимо определенным образом изменять и надстраивать операционную систему ВС);

в) при выработке рекомендаций по модернизации системы невозможно провести эксперимент с еще не существующей структурой;

г) условия работы, при которых нужно провести эксперимент, могут быть недопустимыми для реальной системы;

д) натуральный эксперимент часто невозможен из-за чрезвычайно больших интервалов времени между моментами смены состояний системы (например, при исследовании показателей надежности устройств, редко выходящих из строя);

е) машинный эксперимент возможен и с моделями еще не созданных систем. На основании оценок качества функционирования системы, полученных в результате эксперимента с моделью, может быть проведен поиск как наилучших условий работы, так и наилучшей структуры исследуемой системы.

В работе рассмотрена простейшая модель СРЗЭ, которая отражает работы компьютерной сети с обработкой поступающих на сервер заданий.

Рассмотрим работу сервера в компьютерной сети. С рабочих станций на сервер поступают в различные моменты заявки, которые требуют обработки на сер-

вере. Интервалы между поступлениями заявок имеют равномерное распределение от 10 мс до 200 мс. Для упрощения описания модели положим, что время выполнения заявок постоянно.

Тогда определим загруженности сервера в зависимости от времени выполнения заявок и количества заявок. Одновременно рассмотрим статистические характеристики очередей на сервере. При построении модели примем, что одна единица модельного времени имитирует одну миллисекунду реального времени. Изменяем время выполнения заявок по 5, 10, 20,50, ЮОмс, а количество заявок - по 1000,5000, 10000.

На рис. 1 приведена структурная схема программы моделирования.

Моделирующий сегмент включает следующие блоки:

на схеме SERVER означает одноканальное устройство, a BUF — очередь;

- GENERATE: генерация заявок на обслуживание (в данном случае обращения пользователей к серверу)!

- QUEUE: формирование очереди на обслуживание (что эквивалентно объему буферной памяти) ;

- SEIZE, DEPARTE: операторы формирования и оперирования с очередью;

- ADVANCE : обслуживание заявки;

- RELEASE : освобождение сервера;

- TERMINATE: завершение моделирования.

GPSS - модель может быть построена в виде следующей программы:.

INN FUNCTION RN1.C2

0,10/1,200

GENERATE

QUEUE

SEIZE

DEPART

ADVANCE

RELEASE TERMINATE

; интервалы

поступления

заявок имеют

;равномерное

распределение

FN$INN

BUF

SERVER

BUF

5;

изменяется 10, 20, 50, ЮОмс SERVER 1

Рис. 1. Структурная схема программы моделирования.

1[

0.8 !-----------

н-1000 заявок -

- 5000 заявок - х -10000 заявок !

Рис. 2. Загруженность сервера.

Загруженность файлового сервера по количеству заявок и значения очереди на сервере представлены в табл. 1, а графическое изображение результатов приведено на рис. 2 и 3.

Из результатов моделирования видно, что загруженность сервера во многом зависит от времени выполнения заявок и количественно не изменяется при интенсивности до 10000 заявок. Следовательно, при выше допущенных условиях необходимо сократить время выполнения каждой заявки до 50 мс. Тогда нужен буфер в объеме трехкратного размера заявки.

Результаты моделирования проверены на практике в компьютерной сети, что подтвердило адекватность модели. Предложенный способ может быть использован для большого количества реализаций сетей произвольной топологии.

Приведем более сложный пример. Рассмотрим сеть, структура которой представлена на рис. 4.

Будем считать, что информация от абонентов передается пакетами с равномерным распределением длины. Пакеты поступают от низкоскоростных абонентов (на чертеже слева) с интервалом в 1 мин I (60с)+-б с, а от высокоскоростных абонентов - с ин-

i 30 -

i 1 25 •

: & 20 •

[ 1

о 15 i

s

I 10 ;

л S

10 20

время обработки

-я— 1000 заявок - -о - 5000 заявок -

100

-10000 заявок

Рис.3. Графическое изображение очередей на сервере.

тервалом в 1мс (10'3 с)+-0.1мс Низкоскоростной уровень переключается дополнительно коммутаторами (SWITH), а оба типа клиентов обслуживаются маршрутизатором пакетов (ROUTER).

Структурная схема программы моделирования приведена на рис. 5. Она включает четыре сегмента, включающих по две группы абонентов, низко- и высокоскоростных.

В табл. 2 приведены результаты моделирования при интенсивности потока сообщений от высокоскоростных абонентов 5 миллисекунд при увеличении количества транзакций.

Кол. вок 5 шс 10 шс 20 шс 50шс 100 шс

1000 0.047 0.094 0.189 0.472 (2) 0.944 (9)

5000 0.048 0.096 0.191 0.478 (3) 0.956 (13)

10000 0.048 0.096 0.192 0.479 (3) 0.958 (24)

" число в круглых скобках — максимальная длина очередей.

SWITCH

Выходные линии

Высокоскоростные Г "pan 1

Рис. 4. Структура информационной системы.

!егмент!

13000,1500

егмент2

СегментЗ

QUEUE HCI

^^ QUEUE НС2 ^^

SEIZE л

KOMHCI / \

SEIZE КОМНС2

QUEUE ВС 1

SEIZE LBCI

DEPART НС 1 С) DEPART НС2 DEPART BC1 Q

ADVANCE 1046, 1036 ADVANCE 1046, 1036 ADVANCE 49,48

V

RELEASE KOMHCI RELEASE KOMHC2 V RELEASE LBCI V

ENTER MARSH

П

DEPART OMARSH

ADVANCE 10.9

LEAVE

MARSH

гмент4

QUEUE BC2

О

DEPART BC2

D

ADVANCE 49, <18

Рис. 5. Структурная схема программы моделирования (вариант 2).

165

Результаты моделирования

Количество транзакций Загруженность устройств (%) Очередь

LBC1 LBC2 КОМНС1 КОМНС2 MARSH BC1 ВС2 НС1 НС2 OMARSH

1000 96,7 91,5 1.) 6,8 19,8 9 6 1 1 2

10000 98 96,6 4 7 20 29 26 1 1 3

15000 98 97,6 4,4 7 20 29 26 1 1 3

- зависимость для 1-й группы НС абонентов

— зависимость для 2-й группы НС абонентов

Рис. 6. Загруженность маршрутизатора.

зависимость для I -й группы НС абонентов - зависимость для 2-й группы НС абонентов

Рис. 7. Загруженность коммутаторов.

Из результатов моделирования видно, что при данной интенсивности поступления пакетов от ВС абонентов очередь в ВС каналах уменьшается, загруженность каналов также уменьшается. При увеличении ко,шчества транзакций очереди начинаютудли-няться и загруженность высокоскоростных каналов возрастает, но очереди невелики по сравнению с количеством прошедших транзактов, поэтому можно считать, что эти абоненты работают достаточно оптимально: загруженность 98-97,6%, очереди составляют

29-26 транзактов при общем количестве 15000. Загруженность коммутаторов в НС каналах (4.4 - 7%) и маршрутизатора (20%) остается невысокой, а это значит, что существует резерв.

Построим на основе результатов моделирования зависимость очередей для низкоскоростных абонентов и загруженности коммутаторов от интенсивности поступления сообщений от них.

Из графика, представленного на рис. 6, видно, что чем чаще поступают пакеты, тем очередь длиннее.

540 480

420 /

360 /

®1 300 240

m m

60 /

0 ---- -

0 800 1600 2400 3200 4000 4800 5600 6400 7200 8000

cl

Рис. 8. Длина очереди на коммутаторе.

При увеличении интенсивности от 60 до 5 секунд очередь удлиняется незначительно, а при интенсивности более 5 секунд очередь резко удлиняется. Загруженность коммутаторов при увеличении интенсивности начинает возрастать, о чем свидетельствует график, представленный на рис. 7.

Проведем моделирование при изменении средней длины пакета: уменьшим среднюю длину пакета до 10 Килобайт, а затем увеличим до 15 Килобайт.

При моделировании с изменяемой длиной пакетов получается, что с уменьшением средней длины пакета до 10 Кбайт уменьшаются очереди; загрузка устройств также уменьшается (78,2% и 78,1 % для ВС абонентов и 67% и 67,4 % для НС абонентов). В результате увеличения средней длины пакета до 15 Кбайт очереди и загрузка для низкоскоростных абонентов изменяются ненамного, но для высокоскоростных абонентов они сильно увеличиваются. На рис. 8 показана зависимость длины очереди на маршрутизаторе от количества низкоскоростных абонентов. Из графика видно, что при увеличении количества абонентов до 7000 очередь практически не увеличивается, а потом резко возрастает. Это и есть предельное увеличение числа абонентов.

Аналогичные модели могут использоваться для анализа безопасности информационных систем раз-

ного уровня и топологии. Такие модели могут использоваться на разных стадиях: эскизное проектирование, проект модернизации, анализ уяэвимостей, модернизация кабельной системы и уровней замыкания трафиков и т.д. Предложенный аппарат и средства его реализации должны быть основой работы системных аналитиков, в том числе не обязательно на железнодорожном транспорте.

Таким образом, результаты моделирования позволяют считать, что описываемый пакет может быть использован в ряде приложений при анализе информационных систем, а также при эскизном их проектировании.

Библиографический список

1. Томашевский В.Н., Жданова Е.Г. Имитационное моделирование в среде СРБЭ: Бестселлер, 2003. — 415с.

2. В.Г.Шахов. Количественный расчет информационной безопасности: Учеб. пособие. ОмГУПС, 2002. - 79с.

ШАХОВ Владимир Григорьевич, кандидат технических наук, профессор. КИМ ЕН НАМ, аспирант.

В мире книг

Минковский Г. Две статьи об основных уравнениях электродинамики.

Ожидаемый выпуск: июль 2005 г.

Стерлинг. Волоконная оптика: техническое руководство. М.: Лори, 2001.- 256 с. ISBN 5-85582-030-0

Эта книга занимает особое место в ряду книг по волоконно-оптическим технологиям. Она написана бывшим ведущим специалистом американской компании AMP, стоявшим у истоков становления и развития волоконной оптики, и рекомендуется как основное учебное пособие всеми ведущими компаниями мира. В отличие от обычных книг по технологии материал книги является самодостаточным для ознакомления с предметом и содержит большое количество практических примеров использования оптики в телекоммуникациях.