CC BY
2
Бидов Тембот Хасанбиевич, канд. техн. наун, доцент, Директор Научно-образовательного центра «Конструкции, технологии и организация строительства», [email protected]. Россия, Москва, Национальный исследовательский Московский государственный строительный университет,
Хубаев Алан Олегович, канд. техн. наун, доцент, младший научный сотрудник Научно-образовательного центра «Конструкции, технологии и организация строительства», KhubaevAO@mgsu. ru, Россия, Москва, Национальный исследовательский Московский государственный строительный университет
STUDY OF ORGANIZATIONAL AND TECHNICAL SOLUTIONS WHEN CARRYING OUT MAJOR REPAIRS OF MULTIAPARTMENT RESIDENTIAL BUILDINGS.
A.A. Lapidus, T.H. Bidov, A.O. Khubaev
The key financial and technological problems of capital repair organization in the Russian Federation are considered. The results of studying and analyzing the experience of capital repair of apartment buildings in different regions of the Russian Federation are presented. The research in this article is aimed at studying and optimizing organizational and technical solutions in the capital repair of apartment buildings. The purpose of the study is to improve the organization of the processes of capital repair of apartment buildings at all stages of the life cycle. The scientific hypothesis consists in the assumption of the possibility of increasing the efficiency of capital repair of apartment buildings. The research methodology is formed and described, and the data collection program is compiled. The results of the conducted research are presented. Further stages and ways of the research are determined.
Key words: capital repair, apartment buildings, optimization, organizational and technological solutions, typifi-cation, field research.
Lapidus Azariy Abramovich, Honored Builder of the Russian Federation. Laureate of the RF Government Prize in the field of science and technology, Honorary Builder of Russia, Honorary Builder of Moscow, Honorary Worker of Higher Professional Education of the Russian Federation, doctor of technical sciences, professor, head of the department, Lapi-dusAA@mgsu. ru, Russia, Moscow, National Research Moscow State University of Civil Engineering,
Bidov Tembot Khasanbievich, candidate of technical sciences, docent, Director of the Scientific and Educational Center "Designs, Technologies and Organization of Construction ", BidovTH@mgsu. ru, Russia, Moscow, National Research Moscow State University of Civil Engineering,
Khubaev Alan Olegovich, candidate of technical sciences, docent, junior researcher of the Scientific and Educational Center "Designs, Technologies and Organization of Construction", KhubaevAO@mgsu. r, Russia, Moscow, National Research Moscow State University of Civil Engineering
УДК 004
DOI: 10.24412/2071 -6168-2024-2-176-177
МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЙ ПОДХОД К ФОРМИРОВАНИЮ АРХИТЕКТУРЫ СИСТЕМЫ МОНИТОРИНГА
ТЕХНИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ ТЕХНИКИ СВЯЗИ
А.В. Боговик, Д.М. Сафиулов
В статье предлагается методологический подход к формированию вариантов архитектуры системы мониторинга технического состояния техники связи инфокоммуникационных сетей специального назначения, основанных на принципах построения NGN-сетей и концепции Глобальной информационной инфраструктуры (GII). Рассматривается технология и особенности разработки многоуровневой структуры и алгоритмов функционирования системы мониторинга.
Ключевые слова: NGN-сети, глобальная информационная инфраструктура, инфокоммуникационное ядро, система мониторинга, поддержка процесса мониторинга.
Постановку задачи формирования определенной архитектуры системы мониторинга технического состояния техники связи (СМ) и ее компонент: автоматизированных рабочих мест (АРМ) должностных лиц (ДЛ) органов управления связью (ОУС), комплекса средств автоматизации (КСА), сети передачи данных мониторинга автоматизированной системы управления связью (АСУС), подсистемы поддержки процессов мониторинга (ППМ), можно сформулировать следующим образом:
{БТ х ТА+}^{Серв х ФПМ}^{ДЛ ОУС х Зад}^{Ур х Сет}, (1)
{БТ} - множество базовых технологий; {ТА} - множество технологий адаптации; {Серв} - множество сервисов для поддержки процесса мониторинга; {ФПМ} - множество функций процесса мониторинга; {ДЛ ОУС} - множество должностных лиц органов управления связью; {Зад} - множество задач мониторинга; {Ур} - множество уровней архитектуры системы мониторинга; {Сет} - множество сетей, реализующих услуги по уровням архитектуры.
Результативность работы ДЛ ОУС, реализующих автоматизированное решение комплекса задач при планировании, боевом применении и восстановлении телекоммуникационных сетей, определяющим образом связана с наличием в структуре АСУС соответствующих подсистем информационной и вычислительной поддержки [1].
Подсистема ППМ должна представлять собой интерактивную человеко-машинную систему, призванную реализовать информационную и вычислительную поддержку работы ДЛ ОУС на всех этапах мониторинга сетей связи специального назначения. Она должна позволить усилить способности ДЛ по сбору, восприятию и анализу всех данных, необходимых для реализации задач мониторинга состояния техники связи, решению информационных и расчетных задач, отображению решений по организации системы связи, их документированию и доведению. В состав подсистемы ППМ должны входить серверы, предоставляющие соответствующие услуги (сервисы) ДЛ, АРМ ДЛ и другие технические средства, информационная и вычислительная база (в виде информационных массивов, моделей системы связи, модели принятия решений и др.), соответствующие программные средства и обслуживающий персонал.
В архитектурном плане основой подсистемы ППМ является ее инфокоммуникационное ядро, которое должно строиться не только в соответствии с принципами NGN-сетей, но в большей степени на основе концепции Глобальной информационной инфраструктуры (Global Information Infrastructure, GII), которая позволяет ДЛ ОУС пользоваться всеми доступными услугами инфокоммуникаций [2].
ДЛ ОУС могут воспользоваться услугами инфокоммуникаций ПМ напрямую или с помощью пользовательских приложений. При этом все компоненты пользовательских приложений должны поддерживаться в подсистеме ППМ, которые, как и услуги (сервисы), должны объединяться в пакеты, чтобы создать для конкретного ДЛ требуемую сложную услугу или предоставить доступ к требуемому приложению, рисунок 1.
Решение многочисленных задач мониторинга возможно только при наличии их достаточно корректного вербального, содержательного и, если удастся, формализованного описания с использованием определенных математических конструкций, отражающих основные параметры и законы функционирования, существенные для достижения целей мониторинга.
^ Услуге (серпнсыкпрсдостав.тясчис ДЛ органов v в р i н.кщш гRтыл ]| ыф-1 JI маннон HN е. ч рт н|> Уровень 1 1ГПМ иитши^ЭП, ФО. вкс и ар.
ддв
ДЛ ар гян ив inpflo.il'HHH с-вщыа
Рис. 1. Многоуровневая архитектура ППМ
Так как в качестве основной цели создания ППМ выступает представление ДЛ органов управления разнообразных расчетных, информационных, телекоммуникационных, офисных и др. услуг требуемого качества, то в качестве базовой логической архитектурной модели может быть взята трехуровневая архитектура, каждый уровень которой задается определенной сетью услуг, предоставляющей фиксированные услуги конкретного уровня ППМ, рисунок 2.
Такой подход, аналогичный модели взаимодействия открытых систем, позволяет рассматривать каждый уровень (или каждую уровневую сеть) независимо от остальных, поэтому независимо рассматривать процессы предоставления ими соответствующего сервиса.
Каждая уровневая сеть услуг ППМ описывается графом 0(Ул,Яь), 0(1л,Еь) и О(Клфь), представляющим собой модель соответствующей сети услуг каждого из уровней ППМ.
Уровень 1 ППМ
Сеть услуг уроння 1 ППМ
Уровень 2 ППМ Сеть услуг уровня 2 ППМ
Уровень 3 ППМ Сеть услуг уровня 3 ППМ
Рис. 2. Трехуровневая сетевая архитектурная модель ППМ
Выделенные в ППМ уровневые инфраструктурный, промежуточный и базовый компоненты (ИК, ПК и БК), соответствующие соответственно уровням 1, 2, и 3, определяют функционирование каждой уровневой сети в условиях различных случайных и преднамеренных воздействий, характеризуя такое важное ее свойство как устойчивость. При этом в качестве моделей устойчивости ППМ, в плоскости уровневого ее представления, могут быть
получены соответствующие выражения для вероятностей качественного функционирования уровневых компонент в условиях воздействия противника, соответственно для инфраструктурного, промежуточного и базового компонент ППМ Р1Ь, РРг1, РВ1.
При этом ППМ будем считать устойчивой, если выполняются неравенства:
Рц>Рц; Ррп>Р21. Рвь>Рз1- (2)
Типовая структура каждого уровня ППМ обычно представляется графом 0(У, В) с множеством вершин У = {У1 ..., Уг, ..., У], ..., Уы] и множеством дуг В= [Ьц]. При этом каждому элементу Уг е У ставится в соответствие определенный узел предоставления услуг сети уровня (сервер соответствующей службы), а элементу Ьц е В - определенная виртуальная ветвь уровневой сети (виртуальный канал передачи информации для определенного сервиса).
В силу конечной надежности и живучести комплексов и оборудования каждой уровневой сети ППМ ее структура не остается неизменной и будет постоянно меняться в процессе функционирования системы мониторинга.
Процессы, протекающие на каждом из трех функциональных уровней ППМ, должны быть заданы математически единообразно в виде соответствующих моделей обслуживания. Иными словами, каждый элемент инфраструктурного, промежуточного или базового компонента ППМ должен представляться моделью обслуживания, описываемой выражениями для соответствующих вероятностей состояния модуля обслуживания:
В соответствии с этим динамические модели каждого г'-го элемента базового компонента, к-го элемента промежуточного компонента и г-го элемента инфраструктурного компонента ППМ могут быть представлены как модули обслуживания, описываемые соответствующими системами уравнений.
В моделях компонент ППМ задающими входными процессами являются потоки требований на получение услуг с интенсивностями Л1С, ЛРгС, Хвс, а выходными - потоки сервисных сообщений обслуживания, интенсивности которых определяются вероятностями соответствующих состояний?,^, Р„г с, Р„с.
При этом каждый уровневый поток требований будет являться суммой потоков требований на обслуживание для каждого сервиса данного уровня, т.е.
= Ее ¿¡с ($егр1С) (3)
ЛргС = ^¿РгС (5егрРгС) (4)
ЛВгс = Ег^вс ($егрвс) (5)
А соответствующие вероятности РпС, РпгС, РпС будут определяться как величиной интенсивностей запросов на сервис и интенсивностью их обслуживания, так и показателями многоканальности соответствующих серверов служб:
Рщс = [Рщс (5егр!С)} = {[¡с [Х1С (Бегр1С), ^¡с ($егу1С), п1С (Бегр1С)]} (6) Р%гс = '{Р%гСс (5егрРгс)} = иРгС [Лргс (5егрРгс), ИРГС (5егрргс), пРгС ($егрРгС )]} (7) РпвСс = {рпвс (5егрвс )} = {!.ВС [Лвс (¡егУвс ), ц.вс (Бегрвс ), пвс (Бегрвс )]} (8)
Показатели качества функционирования ППМ определяются сущностью процессов мониторинга и управления с использованием этой подсистемы, которая заключается в реализации автоматизированных операций перехода от общих представлений о системе связи специального назначения к детальной разработке ее составных частей, компонент и элементов, последовательной детализации элементов системы связи, а затем объединения их в единое целое - модель системы связи специального назначения, и определяют степень полезности ППМ для ДЛ ОУС при осуществлении ими задач мониторинга технического состояния техники связи [3].
Для реализации схем автоматизированного мониторинга с точки зрения системного подхода, ППМ должна представлять собой сложный распределенный программно-аппаратный комплекс, основу которого составляет методологический комплект методических компонентов, определяющих принципы, методы и способы и включающий разнообразные (имитационные, аналитические, логико-лингвистические и др.) модели системы связи и отдельных процессов планирования связи, ее элементов и компонентов и т.п. и предоставлять целый ряд сервисов, к которым можно обратиться и получить соответствующие расчетные, информационные, справочные, офисные или иные требуемые услуги.
Выбор и обоснование качественных показателей функционирования ППМ является достаточно сложной задачей, сложность которой во многом определяется сложностью самого мониторинга и требований со стороны ДЛ ОУС к этой подсистеме. Естественно, что показатели качества функционирования ППМ, характеризующие ее полезность, должны быть связаны с характеристиками процессов предоставления ДЛ требуемых сервисов.
Таким образом, для оценивания функционирования, выбора вариантов организации ППМ целесообразно ввести комплексный показатель качества ее функционирования - некоторую функцию полезности, и критерий качества функционирования, которые могут иметь следующий вид:
@ппм = Q№ппм, Ппо1пиг, ^е™, Кай1п^; (9)
Qппм > Qkp, (10)
где Qkp — минимально допустимый уровень качества обслуживания ДЛ ОУС; Птппм - показатели, характеризующие своевременность предоставления услуг для каждого конкретного г'-го сервиса соответствующего уровня ППМ; Пп°ы - показатели полноты предоставляемых услуг, характеризующие долю предоставляемых услуг от необходимого числа; Кзегу - коэффициент комплексной готовности, характеризующий устойчивость ППМ; К1п^ - коэффициент информационной готовности, характеризующий уровень безопасности ППМ; Пай - показатель адекватности (обоснованности) ППМ.
Функция полезности @ППМ должна зависеть от показателей Птппм, характеризующих своевременность предоставления услуг для каждого конкретного '-го сервиса соответствующего уровня ППМ, определяемых временем ожидания сервиса Тож(1) и временем его исполнения (собственно временем обслуживания) Тиз(Г), являющимися случайными величинами, зависимыми от интенсивностей потока требований на предоставление сервиса данного типа (г'-го сервиса ) Лс(1), от производительности соответствующего сервера, обеспечивающего сервис - величины
В8егу (£), характеризующего как число одновременно обслуживаемых запросов ДЛ по получению сервиса ППМ, так и время обслуживания Ги5(£), задаваемое интенсивностью обслуживания ^и5(().
В качестве показателя своевременности, т.е. вида функции Тсв, требуется использовать функции текущего усреднения, дающего оценку математического ожидания, т.е. для оценки показателя своевременности целесообразно использовать среднее время предоставление ДЛ ОУС сервиса ППМ, соотнесенное к допустимому значению времени предоставления сервиса.
В отдельных случаях в качестве показателя своевременности требуется использовать вероятность своевременного предоставления сервиса, т.е. Рс(().
Функция полезности @ППМ должна также зависеть от показателей полноты предоставляемых услуг Пп<ип , характеризующих число пи2 предоставляемых ДЛ органа управления связью сервисов ППМ и их долю по отношению к общему необходимому числу сервисов ЫТри2. В качестве такого показателя целесообразно взять величину относительного числа предоставляемых услуг, показывающую степень охвата комплекса задач мониторинга контуром ППМ. В некоторых случаях потребуется учесть важность тех или иных предоставляемых @ППМ услуг (сервисов).
Функция полезности @ППМ должна также зависеть от показателей устойчивости, т.к. ППМ как система характеризуется конечной надежностью, живучестью, помехоустойчивостью, определяемые ее свойство - устойчивость. В качестве показателя устойчивости целесообразно использовать коэффициент комплексной готовности К5егР, определяемый средним временем исправной работы, учитывающим выход из строя, выведение из строя противником элементов ППМ, воздействие различных помех, и средним временем восстановления, также учитывающим восстановление ППМ после всех воздействий.
Функция полезности @ППМ должна также зависеть от показателей безопасности, задаваемых коэффициентом информационной готовности К1п^, имеющий тот же смысл, что и коэффициент комплексной готовности, но при информационных воздействиях.
Функция полезности @ППМ должна также зависеть от показателей адекватности (обоснованности), учитывающих как степень адекватности применяемых в ППМ способов и моделей реальным процессам функционирования системы связи, так и степень обоснованности их применения для решения тех или иных задач мониторинга.
В целом, в качестве @ППМ требуется взять некоторую безразмерную относительную величину 0 < дППМ < 1, связанную с временем решения задач мониторинга, т.е. с временными показателями, вероятностными показателями, вероятностно-временными показателями или показателями производительности, которые для ППМ вообще связаны друг с другом, т.к. в значительной степени характеризуют своевременность предоставления услуг. Поэтому требуется выбрать в качестве базового показателя показатель своевременности и соотнести значения других показателей с базовым, применяя механизмы корректировки базового показателя в соответствии со значением других показателей, влияющих на @ППМ, т.е. с показателями ЛГППМ, Ппоы , К5егР, К1п^ и Пай. При этом для получения интегрального показателя полезности ППМ необходимо использовать методы экспертного оценивания.
Базовые показатели могут быть определены при рассмотрении ППМ в виде многопродуктовой (с разнородным потоком требований на обслуживание) системы массового обслуживания (СМО) (или совокупности СМО) определенного класса: СМО с ожиданием с ограниченным в соответствии с регламентом работы органов управления временем ожидания, на которую поступает поток разнородных требований, обслуживание которых осуществляется с разными интенсивностями, зависимыми от вида сервиса.
При этом должны быть оценены: ее пропускная способность ЛППМ, вероятность своевременного обслуживания (предоставления сервиса) Р5еггппМ, среднее время обслуживания (предоставления сервиса) ТзеггППМ, среднее число обслуживаемых запросов ДЛ МгППМ, среднее значение числа ожидающих требований на получение сервиса ^2ппм. ^^
При этом каждая уровневая сеть обслуживания ППМ представляется множеством систем массового обслуживания, мощность которого соответствует числу предоставляемых уровнем сервисов. Полученные оценочные значения величин ЛППМ(£), РХеггППМ(0, ^ег^пп^О, ^гППМ(() и МгППМ(£) для каждого г'-го сервиса каждого уровня услуг ППМ позволяют произвести анализ каждой уровневой СМО, а также получить на основе этих данных интегральную оценку полезности всей ППМ.
Вместе с тем аналитические выражения для соответствующих величин ^ППМ(0, ^5еггППМ(0, ^5ег^ППМ(0, ^гППМ(() позволяют на основе применения соответствующих итерационных процедур произвести синтез уровневых компонент ППМ и задать при проектировании научно обоснованные значения характеристик комплексов обслуживания.
В целом при выполнении требования представления ППМ моделью обслуживания могут быть разработаны соответствующие модели:
процедур предоставления соответствующих сервисов;
поступающих потоков требований на обслуживание;
процессов (потоков) обслуживания требований;
процессов функционирования ППМ как многоуровневой многопродуктовой СМО;
информационной сети АСУС, обеспечивающей комплекс средств мониторинга обменом управляющей информацией, в т.ч. получение информации от подсистем технологического и оперативно-технического управления АСУС.
Потоки требований, характерных для сети каждого уровня ППМ определяются с одной стороны потребностями ОУС и информационных систем ПУ АСУС, а с другой - процессами функционирования самой ППМ. Важны основные свойства потоков требований.
Стационарность или нестационарность - это одно из основных свойств потоков требований, характеризующих зависимость их вероятностных характеристик от времени.
Другим свойством информационных потоков является отсутствие, частичное присутствие или присутствие последействия, которое характеризует вероятностное развитие процесса поступления требований в зависимости от предыстории.
И, наконец, третьим свойством потоков требований является ординарность или отсутствие ординарности, характеризующее возможность поступления одновременно нескольких требований.
Немаловажной характеристикой потоков, циркулирующих в уровневой сети ППМ, является функция распределения временного интервала между двумя соседними поступающими требованиями и зависимость или независимость случайных величин временных интервалов между двумя поступающими требованиями.
В соответствии с приведенными свойствами и характеристиками потоков требований, циркулирующих в уровневых сетях инфокоммуникационных систем специального назначения, наиболее применяемыми при моделировании процессов в ней, являются:
примитивный (или пуассоновский стационарный) поток;
поток Бернулли;
самоподобный (или фракталообразный) поток.
Примитивный информационный поток обладает всеми тремя свойствами, т.е. он является ординарным, стационарным и без последействия. Для этого потока вероятность того, что на участке времени т поступит ровно к требований (сообщений, пакетов, кадров, ячеек), определяется следующим выражением:
Р{Ы(р, т) = к}= ^ , (11)
где а = Хт, а X —интенсивность потока.
Естественно модель примитивного информационного потока, хотя достаточно часто используется исследователями и проектировщиками сетей в силу ее простоты и достаточной точности воспроизведения реальных межузловых потоков при рассмотрении их в расчетных задачах для так называемых периодов наибольшей нагрузки, не всегда адекватно отражает реальные процессы поступления требований в динамике функционирования ППМ, в которой, как показывают наблюдения, нагрузка постоянно меняется, а в отдельных сетях довольно часто проявляются эффекты группирования требований и последействия (т.е. поток теряет свойство ординарности и отсутствия последействия).
Чаще всего поступающие на узлы услуг (серверы служб), входящих в состав ППМ, реальные потоки требований, можно задать моделью потока Бернулли. Такой поток получается, например, при сборе информации с подчиненных звеньев и при сборе подтверждений о выполнении команд. Потоком Бернулли является такой информационный поток, в котором требования поступают независимо друг от друга, но в отличие от примитивного потока, при котором источник требований (сообщений, пакетов, справок, мультимедиа данных) считается бесконечным, в потоке Бернулли их число во временном интеграле фиксировано, а каждое обязательно произойдет в этом интервале (интервал сбора информации с подчиненных звеньев управления ведомствами или корпорациями) с вероятностью, равной 1.
Для ППМ характерен наиболее простой вид потока Бернулли, когда
т_
_ ¡(At)-1 при 0 <t < At
№
(12)
При этом вероятность поступления ровно r требований на получение сервиса в интервале [0, Дт] составит:
^ ей* -тГ- (13)
В последние годы, исследование нагрузки для некоторых сетей, входящих в состав сетей связи специального назначения, таких как сети Ethernet, подсети ISDN при пакетной передаче данных по каналам D абонентских сопряжений, сети общеканальной сигнализации ОКС №7, сети АТМ при видеопередаче с переменной скоростью и в ряде других случаев, позволили обнаружить явление структурного сходства статистических характеристик пакетной нагрузки при ее измерении в разных масштабах времени (самоподобие или фрактальные свойства). Так как основное свойство самоподобного потока - сохранение структуры автокорреляционной функции вне зависимости от параметра агрегирования потока т, то очевидно, что свойства самоподобия чаще возникают в процессе преобразования битового потока в поток ячеек. Поэтому для ППМ такой поток не характерен.
Рассматривая ППМ как многоуровневую многопродуктовую СМО, декомпозируем ее на подсистемы СМО, в соответствии с ее многоуровневой архитектурой по видам предоставляемого сервиса, рисунок 3.
ДЛ органов управления связью
Уровень ППМ
Сеть услуг уровня ППМ СМО fc-го типа
СМО /-го типа
Сервер службы i
СМО л-го типа
Сервер службы л
Рис. 3. Представление ППМ в виде многопродуктовой СМО (на примере одного уровня)
180
Тогда для отдельно взятой i-й подсистемы СМО (СМО г'-го типа, соответствующей сервису г'-го типа) могут быть получены выражения ее характеризующие.
Так вероятность того, что в соответствующей уровневой службе (предоставляющей сервис г'-го вида) в сервере будут заняты n(i) портов, составит:
PnW(i) _ WQWP t-WQ)7 (14)
^k=i fc!
Вероятность того, что соответствующая служба (сервис) будет перегружена обслуживанием и больше не способна принимать требования от ДЛ органов управления по предоставлению соответствующего сервиса, т.е. требование не будет обслужено, составит:
р П) _ р (/) (Я(0 t-Uor°(f> (15) ^n0(;)W _ ---(15)
Вероятность того, что соответствующая служба (сервис) вовремя обслужит соответствующее ДЛ органов управления и предоставит соответствующий сервис составит:
ъГО(о_1 -П(о(ят S);))"°(0 (16)
При этом среднее число занятых портов службы составит:
т_ z£(j)(A(°( gf^nco (17)
Абсолютная пропускная способность соответствующей г'-й службы ППМ, предоставляющей сервис г'-го типа будет равна:
жо_ «о [i -п(о(ят^Г°а] (18)
На основе проведенного комплексного анализа системы мониторинга технического состояния техники связи и математического моделирования ключевых процессов, была разработана и детально исследована трехуровневая архитектура подсистемы ППМ. В результате применения аналитических методов были выведены важные вероятностные характеристики функционирования системы, такие как вероятности обслуживания, перегрузки и своевременного предоставления сервисов, что позволило оценить надежность и устойчивость работы ППМ в различных условиях.
Выражения (14) - (18) представляют собой математическое выражение динамической модели работы подсистемы ППМ, учитывая потоки обслуживания и запросов на сервисы различного типа. Они позволяют определить критические показатели эффективности системы и стать основой для оптимизации ее параметров. Абсолютная пропускная способность '-й службы ППМ, предоставляющей сервис '-го типа, является ключевым показателем, который определяет способность системы адекватно реагировать на запросы пользователей и поддерживать требуемый уровень обслуживания даже при высоких нагрузках.
Таким образом, предложенный подход к формированию архитектуры СМ, в том числе созданию и построению математической модели ППМ, может обеспечить достаточно высокую степень надежности и устойчивости функционирования сетей связи специального назначения и ее элементов.
Список литературы
1. Боговик А. В., Сафиулов Д. М. Анализ существующих систем мониторинга технического состояния телекоммуникационного оборудования сетей связи // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2023. Вып. 5. С. 112-117.
2. Боговик А. В., Сафиулов Д. М. Системный анализ реализации работы автоматизированной системы мониторинга технического состояния техники связи узлов связи пунктов управления оперативного объединения // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2023. Вып. 2. С. 248-251.
3. Боговик А. В., Сафиулов Д. М. Модель оценки качества системы мониторинга технического состояния техники связи и автоматизированных систем управления телекоммуникационных сетей специального назначения // Техника средств связи. 2022. № 4 (160). - С. 59-65.
Боговик Александр Владимирович, канд. воен. наук, профессор, bogovikav@mail. ru, Россия, Санкт-Петербург, Военная академия связи им. Маршала Советского Союза С.М. Буденного,
Сафиулов Давлет Муратович, адъюнкт, [email protected], Россия, Санкт-Петербург, Военная академия связи им. Маршала Советского Союза С.М. Буденного
METHODOLOGICAL APPROACH TO THE FORMATION OF THE ARCHITECTURE OF THE SYSTEM FOR MONITORING THE TECHNICAL CONDITION OF COMMUNICATION EQUIPMENT
A.V. Bogovik, D.M. Safiulov
The article proposes a methodological approach to the formation of architecture options for monitoring the technical condition of communication technology of special-purpose infocommunication networks based on the principles of building NGN networks and the concept of Global Information Infrastructure (GII). The technology and features of the development of a multi-level structure and algorithms for the functioning of the monitoring system are considered.
Key words: NGN networks, global information infrastructure, infocommunication core, monitoring system, monitoring process support.
Bogovik Alexander Vladimirovich, candidate of military sciences, professor, bogovikav@mail. ru, Russia, St. Petersburg, Military Academy of Communications named after Marshal of the Soviet Union S.M. Budyonny,
Safiulov Davlet Muratovich, adjunct, davletzas@mail. ru, Russia, St. Petersburg, Military Academy of Communications named after Marshal of the Soviet Union S.M. Budyonny
УДК 007.738.5
DOI: 10.24412/2071-6168-2024-2-182-183
МОДЕЛЬ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ, ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ ПО ОПРЕДЕЛЕНИЮ ОПТИМАЛЬНЫХ
ЗНАЧЕНИЙ ПАРАМЕТРОВ СЛУЖБЫ DNS
М.С. Бодякин, С.П. Соколовский
Исследованы процессы функционирования службы доменных имен в условиях сетевой разведки и определены возможности повышения защищенности информационных систем за счет снижения возможностей сетевой разведки при обеспечении заданного уровня ресурсных затрат. Разработана модель конфигурирования параметров службы доменных имен информационных систем в условиях сетевой разведки, которая формализована в виде полумарковского случайного процесса с дискретными состояниями и непрерывным временем. Модель позволяет получить вероятностно-временные характеристики исследуемых процессов, необходимых для определения оптимальных значений параметров службы доменных имен, таких как количество доменных имен и время их жизни.
Ключевые слова: параметры службы доменных имен, информационная система, случайный процесс, доступность и защищенность информационных систем.
В постоянно развивающемся цифровом мире невозможно переоценить важность обеспечения безопасности присутствия пользователя в Интернете. Один из наиболее важных аспектов этой безопасности заключается в защите самой основы интернет - коммуникации: системы доменных имен (DNS). В 3 квартале 2023 года был выявлен значительный всплеск DNS-атак в мире. По данным экспертов StormWall, 3% от числа всех зафиксированных атак в мире было направлено на DNS. DNS — это система доменных имен, которая преобразует доменные имена в IP-адреса, позволяя устройствам получать доступ к веб-сайтам. [1] DNS-атака перегружает сервер таким количеством трафика, что он становится недоступным, при этом нарушается его способность преобразовывать доменные имена в TP-адреса. Это нарушает доступ к веб-сайтам и онлайн-сервисам для пользователей. Для эффективной защиты от DNS-атак необходима комплексная стратегия, предусматривающая защиту и резервирование не только конечных ресурсов, но и DNS-инфраструктуры [2].
Текущее положение дел: применение протокола UDP (User Datagram Protocol, RFC-1035), для преобразования доменных имен в IP-адреса, не обеспечивает установления соединения, кроме того изменяющемуся IP-адресу соответствует статическое доменное имя [3].Одной из перспективных концепций защиты информационных систем, позволяющей скрывать её истинные параметры, является концепция Moving Target Defense (MTD) [4,5,6], суть которой заключается в замене статических параметров сети динамическими.
В данной статье предложена модель конфигурирования параметров службы доменных имен, основанная на MTD, позволяющая решить задачу определения оптимальных параметров службы доменных имен.
С одной стороны, процесс функционирования службы доменных имен информационных систем (ИС) (далее - случайный процесс Li), может быть представлен как случайный процесс с дискретными состояниями и непрерывным временем, где в качестве дискретных состояний выступают этапы функционирования случайного процесса Li, определенные в RFC-768, а переход между ними осуществляется за счёт поступления в случайный момент времени UDP-пакетов [7].
С другой стороны, процесс функционирования службы доменных имен в условиях сетевой разведки (далее - случайный процесс L2) может быть представлен как случайный процесс, состоящий из двух состояний: либо параметры службы доменных имен известны злоумышленнику, либо нет. Причем переход из одного состояния в другое зависит от количества предварительно заданных сетевым устройствам поддоменов и доменных имен (пара-меты n, y), а также времени их жизни (параметр х).
В статье эти процессы рассматриваются как полумарковские, обладающие свойствами простейшего потока событий. В соответствии с [8] основными вероятностными характеристиками полумарковского процесса являются: функция распределения времени ожидания перехода из состояния i в состояние j (далее - Fij(t)), а также соответствующие им вероятности перехода (далее - pj). Данные вероятностные характеристики, вследствие соблюдения свойств простейшего потока, имеют экспоненциальный закон распределения:
FiJ(t)_l -е-Ач1 (1)
Pij _ Cfij(t) - Flk(t))dt (2)
