ОЦіНЮВАННЯ ЕФЕКТИВНОСТі КОМП’ЮТЕРНИХ МЕРЕЖ У СИСТЕМі ЕЛЕКТРОННОГО НАВЧАННЯ Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

УДК 378.14

DOI: 10.15587/2313-8416.2016.80772

ОЦ1НЮВАННЯ ЕФЕКТИВНОСТ1 КОМП'ЮТЕРНИХ МЕРЕЖ У СИСТЕМ1 ЕЛЕКТРОННОГО НАВЧАННЯ

© В. G. Климнюк, I. В. Литовченко

В cmammi проведено анал1з можливостей оцтювання найбшьш значимих показнишв ефективностi комп 'ютерних мереж в реж-UMi онлайн стандартним засобами операцшно'1 системи i офiсними програ-мами. Проаналiзовано вплив характеристик мережi на яюсть тформаци, яка передаеться мережею. Здтснено реалiзацiю запропонованих методiв оцтювання показнишв ефективностi комп 'ютерних мереж, яю можуть бути використанi у навчальному процеd як при традицтному навчаннi, так i у систе-мi електронного навчання

Ключовi слова: дистанцшне навчання, комп 'ютерт мережi, статистичш характеристики, джттер, гктограма, щшьнкть вiрогiдностi

The possibilities of evaluation of the most significant performance of computer networks online by the standard tools of the operating system and office applications are analyzed in the article. Influence of network characteristics on the quality of the information transmitted by the network is shown. Implementation of the proposed methods are done for performance evaluation of computer networks, which can be used in the educational process as in traditional learning and in e-learning system

Keywords: distance learning, computer networks, statistical characteristics, jitter, histogram, probability density

1. Вступ

Сучасний етап розвитку освгга характеризу-еться переходом на електронне навчання (e-learning) з широким використанням шформацшно-комп'ютер-них технологш, зокрема мережевих. Такий шдхвд часто передбачае дистанцшне стлкування студенпв мiж собою i викладачем та передавання мультимедшно! тформаци у реальному масш^ часу. Для досягнен-ня яюсного рiвня освгга необхвдно визначити характеристики мереж1, яка слугуе для штерактивного стлкування суб'еклв навчання у режим online.

Мережеве штерактивне стлкування ввдр!зня-еться вiд звичайних сервiсiв по передачi файлiв i Web-сервiсу тим, що воно вщбуваеться в реальному масштабi часу, вона вельми чутлива до затримок, i до не! неможливо застосувати так вiдомi способи коре-кцп, як повторна передача спотворених i втрачених пакетiв.

У роботi розглядаеться методика оцтювання основних показнишв ефективностi комп'ютерних мереж з метою можливосп !! застосування для дис-танцiйного навчання.

2. Аналiз лiтературних даних та постановка проблеми

В роботах [1-3] розкриваються особливосп електронного або дистанцшного навчання. Розгля-даються рiзнi форми електронного навчання, зага-льним для яких е штерактивне вщео i аудiо спшку-вання студентiв i викладачiв у реальному масштабi часу через комп'ютерш мереж1. Така технология передбачае як1сну роботу комп'ютерних мереж. В роботах [4, 5] аналiзуеться основш чинники, якi впливають на яшсть передачi мережею вiдео i аудiо шформацп, i в залежносп вiд значень параметрiв мереж! розподшяються на три класи. Математичнi

тдходи щодо оцiнювання основних характеристик комп'ютерних мереж запропоноваш у роботах [6, 7]. Основою для ощнювання основних характеристик випадкових величин таких, як затримка па-кепв у мереж1, е статистичне оброблення велико! кiлькостi вiдправлених та прийнятих пакетiв у мереж! [8, 9]. Аналiз лiтератури показуе, що для комп'ютерних мереж, яш стали невщ'емною части-ною дистанцiйного навчання, зокрема штерактивного стлкування, пред'являються шдвищеш вимого щодо затримки прийнятих пакепв. Теоретичнi засади ощнювання характеристик мереж добре розгля-нуп для мереж широкого призначення, але майже вщсутт методики практичного втшення цих засад для мереж штерактивного стлкування. Таким чином, вщсуттсть методолопчних засад оцiнювання характеристик мереж у системi електронного навчання, обумовлюе необхiднiсть проведення досль джень в цьому напрямку.

Запропонованi у данш роботi методи ощню-вання характеристик комп'ютерних мереж реатзова-т у методичних рекомендацiях для студенпв [10].

3. Мета i задачi досл1дження

Мета досл1дження - розробка методики ощнювання основних характеристик мереж.

Для досягнення поставлено! мети були вирь шет наступнi задача

- провести анал!з основних чиннишв, як! впливають на яшсть iнформацi!, що передаеться в мережах;

- запропоновати метод накопичення статисти-чних даних для ощнювання показнишв комп'ютер-них мереж;

- здобути результата ощнювання характеристик комп'ютерно! мереж! у рiзних умовах наванта-ження.

4. Оцшювання характеристик комп'ютер-но'1 мережi

Основними чинниками, яш впливають на яшсть штерактивно! шформаци, що передаеться в мережах, е: час затримки, дж1ттер 1 втрати пакепв.

Час затримки надае помггний вплив на дуплек-сну телефонну розмову. Повна затримка стае пом1т-ною, коли вона перевищуе 250 мс. При перевищенш цього порогу пвдтримувати дуплексну розмову важ-ко - голоси абоненпв накладаються один на одного. Двостороння затримка б1льше 500 мс робить штерак-тивне стлкування практично неможливими. Затримка мае фжсоваиу 1 змшну складов1. Наприклад, ф1к-сована затримка визначаеться вщстанню, тод1 як змшна залежить в1д змшних мережевих умов.

Дж1ттером в мережевих технолопях називають ввдхиления в1д середньо! затримки проходження па-кет1в, що е стандартним ввдхилениям випадково! ве-личини. Затримка може бути р1зною для кожного пакету, внаслщок чого, ввдправлеш через р1вний ш-тервал, вони прибувають нер1вном1рно, а то 1 не в початковш посл1довност1. Щоб виключити ютотне спотворення звуку або сшания ввдео на приймально-му вузл1 необхщний буфер компенсаци джитера. Вш затримуе пакети, як1 поступають, щоб передавати !х пристрою декомпреси 1з заданим ф1ксованим штер-валом 1 також виявляе будь-як1 помилки. Проте буфер компенсаци вносить вельми значущу затримку -до 80 мс.

Втрата пакепв не повинна перевищувати величину 5 %, в цьому випадку програми корекци за-безпечують прийнятну як1сть звуку.

Ва розглянуп параметри в мережах з комута-щею пакепв залежать ввд безл1ч1 чинник1в 1 носять випадковий характер 1 для !х оцшки необхщно засто-совувати статистичш методи. Статистичш характеристики виявляють законом1рност1 у поведшщ мережа, як1 виявляються т1льки на тривалих перюдах часу. Тому для отримання стшких результапв потр1бно спостер1гати поведшку мереж!, принаймш, протягом хвилин, а краще - декшькох годин. Бшьш того, зава-нтажешсть мереж може сильно зм1нюватися протягом доби, тому для б1льшо! точносп дощльно прово-дити оцшку в р1зш перюди.

Для того, щоб отримати статистичш характеристики мереж1 необхвдно зм1ряти затримку доставки кожного пакету, зберегти отримаш результати 1 провести !х обробку.

Середне значення затримки ф) обчислюеться як сума вс1х затримок di, що дшиться на шльшсть вах вим1рюванш N:

D = У ^.

i N

Джiттер (J) е середшм вщхиленням кожно1 окремо! затримки ввд середнього значення затримки:

J =

Z (d - D)2

N-1

Коефщент eapia^ï - це безрозм1рна величина, яка р1вна ввдношенню дж1ттера до середнього значення затримки:

CV=J/D.

1деальний р1вном1рний потж даних завжди во-лодггиме нульовим значениям коефщента вар1ац11. Коефщент вар1ацп, р1вний 1, означае дуже важкий для мереж1 пульсуючий трафш (затримки розподшеш по пуассошвському закону).

Як характеристика надшносп передач1 пакепв використовуеться частка втрачених naKemie (L) р1в-на ввдношенню кшькосп втрачених пакепв (NL) до загально1 шлькосп переданих пакепв (N):

L=NL/N.

Для отримання вказаних характеристик можна розробити або застосувати спещальне програмне за-безпечення. У робот запропонована методика оцшки характеристик мереж, заснована на застосуванш комплексу доступних програм, кожна з яких реал1зуе частину загального завдання.

Ввдомо, що найповшшою характеристикою випадково1 величини е щшьтсть розпод1лу ц1е1 випадково! величини.

Як первинна оцшка щшьносп розпод1лу випадково! величини може служити пстограма чаав затримки пакепв, що вщправляються i приймаються. Чим довше перiод спостереження (накопичення даних для побудови пстограми), тим точшше буде отримана оцiнка щшьносп розподiлу випадково1 ве-личини.

Запропоноваиа методика оцшки характеристик мереж1 по передачi iнтерактивнiй iнформацiï склада-еться з наступних етапiв:

1. Формування контрольних пакетiв.

2. Накопичення даних.

3. Передавання даних для отримання необхщ-них характеристик в програму обробки.

4. Отримання необх1дних характеристик.

5. Оцшка можливостi дано1 мереж1 для штера-ктивного спiлкуваиия.

Особливiстю дано1 методики е те, що для ïï ре-алiзацiï не вимагаеться додаткових дорогих програм-них продуклв, використовуються засоби операцiйноï системи Windows i пакет Microsoft Office.

Для формування контрольних пакепв пропо-нуеться використовувати системну команду ping, яка запускаеться з командного рядка Windows i забезпе-чуе формування i посилання за заданою IP-адресою будь-яко1 кiлькостi пакепв довiльноï тривалостi, роз-рахунок середньо1', максимально!' i мiнiмальноï затримки пакепв, а також вiдсотка втрачених пакепв. На жаль, за допомогою цiе!' команди неможливо оцi-нити величину джггтера i коефiцiента варiацiï, оскi-льки при запуску з командного рядка Windows ре-зультати затримки кожного пакету не збер^аються.

Крiм того, шформащя про велику кiлькiсть контрольних пакепв просто не вмiщуеться у вiкнi командного рядка.

Тому перед проведениям дослщжень необхщ-но налагодити в1кно командного рядка Windows так, щоб в шм вмютилося набагато бшьше початково! шформацп. У данш робот для спрощення Bcix оцшок проводилося по 500 вишрюваннь, хоча вимiрювань можна отримае набагато бiльше - до 5000 заметь 250 за умовчанням.

Для того, щоб набудувати вiкно командного рядка для збереження 500 рядков цього необхвдно:

1. Вiдкрити вiкио командного рядка Пуск-Выполниь-cmd.

2. Клацнути по жонщ в лiвiй частинi заголовка вшна i вибрати пункт меню Свойства.

3. На вкладщ Общие в секцп Редактировать встановити прапорець Выделение мышью.

4. На вкладщ Размещение встановити розмiр буфера обм^ >500, наприклад 600.

Наступним кроком е запуск 500 контрольних пакепв на один з сайтiв, наприклад:

ping 62.149.27.22 -n 500.

Наступним етапом тсля накопичення у вгкт необхадно! кiлькостi рядк1в з окремими затримками пакетiв е передача даних в програму обробки. Такою програмою пропонуеться обрати програму Excel, що входить до складу пакету Microsoft Office.

Для передачi накопичених у вiкнi командного рядка даних потрiбно видiлити мишкою усi 500 рядив стовпця Час затримки, скотювати 1х натиснен-ням на клавiшу Enter, а потiм вставити у виглядi стовпця в програму Excel.

При шдготовщ даних для обробки в Excel до-цшьно зафiксувати результати роботи команда ping (min, max i середне значення затримок, а також ввд-соток втрат пакетiв) - цi даш можна перенести в осе-редки Excel.

Як правило, пiсля вставки стовпця з даними про часи затримок пакепв необхвдно ввдредагувати набу-тих значень, зокрема видалити порожиi рядки там, де були вiдбраковаиi даиi iз-за перевищення часу очшу-вання, i визначити шльшсть даних, що залишилися. У даному дослiдженнi було ввдправлено 500 пакетiв, а повернулося 490, 10 пакепв було втрачено.

Для отримання необхвдних характеристик ме-режi (4 етап методики) в програм Excel пропонуеться використовувати статистичну функцiю СТАНДО-ТКЛОН(), за допомогою яко! можна розрахувати джiттер, i функщю ЧАСТОТА(), за допомогою яко! можна отримати данi для побудови пстограми.

Результати обробки вимiрювань засобами Excel представлеш на рис. 1.

Рис. 1. Проведення розрахуншв у програмi Excel

Для точшшо! побудови пстограми необхвдно вибрати шльшсть смуг - штервалв, на яких будуеть-ся пстограма.

За допомогою функци ЧАСТОТА() можна по-будувати пстограми з будь-якою шльшстю смуг. У робоп розглядаеться побудова 10-смугово! пстогра-ми. Для цього на в1льному шсщ листа Excel необхвдно пвдготувати д1апазон (стовпець) з 10 початкових значень для пстограми в межах ввд min до мах значення часу затримки пакепв.

Побудова пстограми засобами Excel мае сво! особливосп, яш можна д1знатися з доввдки функци ЧАСТОТА().

Для того, щоб за даними пстограми отримати оцшку щшьносп розподшу випадково! величини -часу затримки пакету, необхвдно роздшити даш пстограми на максимальну шльшсть вим1рювань, тобто отримати ввдносну пстограму (стовпець Вiрогiднiсmь на рис. 1).

Для в1зуал1зацИ отриманих даних доцшьно по-будувати графж оцшки щшьносп розподшу часу затримки пакету (тип точковий).

У програш Excel е ще одна корисна функщя ВЕРОЯНОСТЬ(), за допомогою яко! можна оцшить в1рог1дн1сть того, що затримка не перевищуватиме деякого значення, наприклад не б1льше 250 мс або лежати в заданих межах i тим самим зробити висно-вок про можливiсть застосування дано! мережi для iнтерактивного спiлкування користувачiв.

5. Результати дослiдження та ix обговорення

За допомогою розроблено! методики були проведеш оцiнювання реально! комп'ютерно! мережi з можливостi !! застосування для штерактивного сш-лкування. Для порiвняння характеристик мереж! в рiзний час доби методика була використана вранщ -невелике завантаження мереж1 (рис. 2), i увечерi -сильне завантаження мереж! (рис. 3).

дала до 0,024, тобто ставала абсолютно непридатна для передачi штерактивного спшкування.

Рис. 2. Характеристика затримок у ненавантаженiй мереж1

Аналiз показуе, що в р!зний час доби одна i та ж мережа може з р!зною ефективнiстю передавати шформащю в iнтерактивному режимi. Так, в!ропд-шсть того, що затримка пакету не перевищить 250 мс вранщ складала 0,996 (вiдмiнна яшсть), а увечерi па-

Рис. 3. Характеристика затримок у навантаженш мереж1

6. Висновки

У роботi проаналiзованi вимоги до комп'ютер-них мереж, призначених для обм^ iнтерактивноi шформаци великого об'ему у реальному масштабi часу. Запропонована методика оцiнки характеристик комп'ютерних мереж, заснована на методi натурного випробування.

Отриманi характеристики конкретноi' комп'ю-терноi мереж1 та !х вплив на як1сть iнформацii, що передаеться мережею.

Особливiстю розглянyтоi методики е те, що ощнка здшснюеться з використанням стандартних програм i не вимагае фiнансових витрат на придбан-ня дорогих програмних продукпв. У методичному планi методика може стати основою для проведения лабораторних робгт по курсу «Комп'ютерш мережЪ>.

Лiтература

1. Blended Learning: переход к смешанному обучению за 5 шагов [Электронный ресурс]. - Zillion. - Режим доступа: http://zillion.net/ru/blog/375/blended-leaming-pieriekhod-k-smie-shannomu-obuchieniiu-za-5-shaghov

2. Пушкар, О. I. Проблеми впровадження 1нтернет-методологш у освгтнш простiр [Текст] / О. I. Пушкар, В. £. Климнюк // Системи обробки шформаци. - 2016. -№ 5. - С. 213-218.

3. Инновационные методы удалённого онлайн-обу-чения [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http:// www. strf.ru/material.aspx?CatalogId=221 &d_no=77018#.U3td rnbW5qE17

4. Типичные проблемы в VoIP-сетях [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://teleincom.ru/

5. Таденбаум, Э. Компьютерные сети [Текст] / Э. Таденбаум, Д. Уэзеролл. - 5-е изд. - Спб.: Питер, 2012. - 960 с.

6. Полторак, В. П. Оценка качества передачи речи в IP-телефонии [Текст] / В. П. Полторак, О. М. Моргаль, Ю. А. Заика // Молодой ученый. - 2014. - № 4. - С. 121-123.

7. Олифер, В. Г. Компьютерные сети. Принципы, технологии, протоколы [Текст]: учебник / В. Г. Олифер, Н. Г. Олифер. - 3-е изд. - СПб., 2006. - 958 с.

8. Джиттер [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://ru.wikipedia. org/wiki/Джиттер

9. Вероятностные методы в вычислительной технике [Текст]: учеб. / под ред. А. Н. Лебедева. - М.: Высшая школа, 1986. - 312 с.

10. Климнюк, В. G. Комп'ютерш мережi та захист iнформацiï [Текст]: методичш рекомендацiï / В. G. Климнюк. - Х.: Вид. ХНЕУ, 2016. - 64 с.

References

1. Blended Learning: transition to blended learning in 5 steps. Zillion. Available at: http://zillion.net/ru/blog/375/ blended-learning-pieriekhod-k-smieshannomu-obuchieniiu-za-5-shaghov

2. Pushkar, O., Klymniuk, V. (2016). Problemi vprova-dzhennya Internet-metodologly u osvitniy prostir [Problems of implementation methodologies in online education space]. Sis-temi obrobki Informatsiyi, 5, 213-218.

3. Innovative methods of remote online training. Available at: http://www.strf.ru/material.aspx? CatalogId=221& d_no=77018# .U3tdrnbW5qE 17

4. Typical problems in the VoIP-networks. Available at: http://teleincom.ru/

5. Tadenbaum, E., Uezeroll, D. (2012). Kompyuternyie seti [Computer networks]. Saint Petersburg: Piter, 960.

6. Poltorak, V. P., Morgal, V. P., Zaika, O. M. (2014). Otsenka kachestva peredachi rechi v IP-telefonii [Evaluation voice quality in IP-telephony]. Molodoy uchenyiy, 4, 121-123.

7. Olifer, V. G., Olifer, N. G. (2006). Kompyuternyie seti. Printsipyi, tehnologii, protokolyi: uchebnik dlya vuzov [Computer networks. Principles, technologies, protocols]. Saint Petersburg: Piter, 958.

8. Jitter. Available at: https://ru.wikipedia.org/wiki/ Джиттер

9. Lebedev, A. N. (Ed.) (1986). Veroyatnostnyie meto-dyi v vyichislitelnoy tehnike [Probabilistic Methods in Computer Science]. Moscow: Vyisshaya shkola, 312.

10. Klymniuk, V. (2016). Komp'yuternI merezhI ta zahist Informatsiyi [Computer networks and security]. Kharkov: Vid. HNEU, 64.

Рекомендовано до публкацИ д-р техн. наук Новков Ф. В.

Дата надходження рукопису 15.09.2016.

Климнюк BiKTop Свгенович, кандидат техтчних наук, професор, кафедра комп'ютерних систем i тех-нологш, Харшвський нацюнальний економiчний унiверситет iменi Семена Кузнеця, пр. Науки, 9-а, м. Харшв, Украта, 61166 E-mail: Viktor.Klymniuk@hneu.net

Литовченко 1рина Boлoдимиpiвна, кандидат економiчних наук, кафедра управлшня персоналом та економ^ працi, Харкiвський нацiональний економiчний ушверситет iменi Семена Кузнеця, пр. Науки, 9-а, м. Харшв, Украша, 61166 E-mail: irina_litovhenko@rambler.ru

УДК 778.528.7

DOI: 10.15587/2313-8416.2016.80791

ПОБУДОВА КОЛ1РНОГО АТЛАСУ ЦИФРОВРГО ЗОБРАЖЕНИЯ ДЕФЕКТУ ТИПУ "ТР1ЩИНА"

© О. В. Горда

Актуальтсть проведених дослгджень визначаеться перелком завдань дгагностики технгчного стану об'ектгв будгвництва. Розглянутг цифровi зображеннях дефекту типу "тргщина" (ДТТ) зурахуванням як геометричних параметрiв, так i колiрних характеристик. Для детал1зацИ анал1зу зображення з метою локалiзацil ДТТ, проведено до^дження розподшу кольору на основi введеного поняття атласу зображення ДТТ. Показана процедура побудови атласу i його властивостi. Визначет завдання, ят вирiшу-ються на основi його застосування в рамках неруйтвного контролю.

Ключовi слова: дефект, трщина, розп1знавання, зображення, колiр, тон, палтра, атлас, пул, топологiя

The relevance of the conducted research is determined by the list of diagnostics tasks of technical condition of building objects. Digital images of a "crack" defect (CD) are considered taking into account both the geometric parameters and color characteristics. For detail image analysis for the purpose of CD localization, the research of color division based on the introduced concept« СВ atlas image» is conducted. The process of construction of the Atlas and its properties are shown. The problems are identified for their solving on the basis of its use as part of non-destructive control

Keywords: defect, crack, recognition, image, color, tone, palette, atlas, pool, topology

1. Вступ

Сьогодт особлива увага придметься методам неруйтвного контролю, суттсть яких - анатз результата мониторингу техтчного стану об'екпв бу-дiвництва, його прогнозування, виявлення i класифь ка^ дефекпв без активного впливу на сам об'ект. Особливе мюце серед зазначених методiв выводиться оптичному методу, а саме на основi аналiзу циф-

рових зображень. Можливють виявлення дефекту типу трщина на основi його зображення значною мiрою залежить ввд техтчних засобiв та наявних ш-струментальних методiв та методик розтзнання об-разiв та моделей дефекту. Тшьки в особливих випад-ках зображення можна розглядати як сукуптсть областей постшно1 яскравосп та кольору, тому що об-ласп з постшною вщбивною здатнiстю на практищ