CC BY
58
УДК 658.012.011.56
А. В. Сироткин, Т. А. Брачун, Н. И. Бархатов
ПРИОРИТЕТНОЕ УПРАВЛЕНИЕ ИНФОРМАЦИОННЫМИ ПРОЦЕССАМИ В ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ СИСТЕМАХ1
Аннотация. Актуальность и цели. Современные архитектурные решения источников данных для автоматизированных систем основаны на использовании вычислительных систем, построенных на вытесняющих алгоритмах управления задачами. Такие решения без должного управления способствуют возникновению задержек информационного обслуживания, имеющих стохастический характер. Это создает проблему для систем, критичных к времени получения информации и, соответственно, требует создания средств для ее разрешения. Малобюджетные решения на основе выделенных персональных ЭВМ не имеют подобных средств, поэтому исследования в этом направлении имеют высокую актуальность. Материалы и методы. Для управления планированием задач используются управляющие планы, в основе которых лежат сведения
о субъекте информационного взаимодействия и используемых информационных объектах. Исследуется операционная система UnixFreeBSD, анализируется зависимость задержки обслуживания от количества конкурирующих процессов в вычислительной системе, их базовых приоритетов. На основе проведенных экспериментов с использованием методов корреляционно-регрессионного анализа получены аналитические зависимости скорости обслуживания от используемого управляющего вектора приоритетов. Результаты и выводы. Подтверждена возможность управления процессами информационного обеспечения в вычислительных системах на основе пользовательских приоритетов, получены численные результаты и аналитические зависимости скорости обслуживания от управляющих параметров. Результаты могут быть использованы при построении управляемых приоритетных систем для информационного обслуживания.
Ключевые слова: информационная система, информационное взаимодействие, информационный процесс.
A. V. Sirotkin, T. A. Brachun, N. I. Barkhatov
PRIORITY OF INFORMATION MANAGEMENT PROCESSES IN COMPUTER SYSTEMS
Abstract. Background. Modern architectural solutions of data sources for the automated systems are based on the use of computing systems founded on the preemptive task management algorithms. Without proper management such decisions cause stochastic delays in the information service. It creates a problem for systems depending on the efficiency of information and accordingly requires sources for its solution. Low budget desicions based on selected personal computers don’t have such sources and therefore researches in this field are of high relevane. Materials and methods. Management plans which are based on information about the subject of communication and information objects are used for task management planning.
1 Работа выполнена за счет средств федерального бюджета Министерства образования и науки РФ в рамках государственного задания на выполнение научно-исследовательской работы «Оптимизация информационного взаимодействия в АСУП», регистрационный номер 710442011.
The Unix FreeBSD operating system is investigated, dependence of delay in service on competing processes in a computer system and their basic priorities are analysed.
On the basis of the experiments conducted through the methods of correlation and regression analysis, the analytical dependence of service on major management priorities is obtained. Results and conclusions. The possibility of information management processes in computing systems based on a user-search priorities is confirmed, numerical and analytical results, dependence of the speed of service on management decisions is obtained. The results may be used in formation of operated priority systems for information services.
Key words: information system, information interaction, information process.
В современных автоматизированных информационных системах (АИС), имеющих централизованную архитектуру хранения информации, существуют известные проблемы обслуживания, связанные с разделением сетевых и вычислительных ресурсов источника между клиентами. Одной из основных проблем является возникновение задержек обслуживания, негативно влияющих на время информационных процессов в системе и вследствие этого снижающих эффективность ее эксплуатации. Поиск решения этой проблемы находит широкое отражение в работах современных исследователей, например [1-3].
Анализ этой проблемы показал, что первопричиной задержек, имеющих стохастический характер, являются последствия конкуренции процессов вычислительной системы (ВС) источника информации, используемой как централизованное хранилище данных в АИС. Это обусловлено поддерживаемой большинством современных операционных систем (ОС) концепцией вытесняющей многозадачности, реализующей в том числе многопользовательский доступ. Естественным и необходимым способом обеспечения информационного взаимодействия в таких системах является фрагментация информационных потоков (ИП) и их последующее микширование в соответствии с условиями формирования и передачи по общим каналам связи. Один из примеров фрагмента композитного потока, полученного на выходе сетевого интерфейса ВС источника, приведен на рис. 1.
Однако такой способ формирования композитного сетевого потока, предполагающий последующую его декомпозицию на уровне L2-OSI участвующими субъектами АИС, обладает тем недостатком, что не позволяет прогнозировать время информационного обслуживания, возникают задержки получения информации, зачастую имеющие критический для системы характер. Причина этого заключается в первую очередь в случайном характере формирования информационного потока, а точнее композитного потока, содержащего фрагменты информационных потоков, исходящего из сетевого интерфейса источника (см. рис. 1, по материалам [4]). Здесь можно установить два фактора, определяющих порядок следования и размеры фрагментов ИП, а именно конкуренцию процессов ОС, реализующих задачи формирования информации, и состояние выходных сетевых устройств вычислительной системы, обслуживающей многопользовательский доступ.
Для устранения или снижения влияния проблемы стохастических задержек в АИС на ее эффективность необходимо решить ряд задач, одной из которых является анализ возможностей и разработка механизмов управления информационным обслуживанием на базе тиражируемых ВС путем управле-
ния процессом формирования композитного потока. Для решения этой задачи была сформулирована гипотеза, устанавливающая, что размер и порядок следования фрагментов ИП в композитном потоке находятся в зависимости и доступны для управления в соответствии с планом выполнения процессов ОС ВС источника.
Л о о
Т 202 404 604 804 1006 1208 1421 1622 1822 2022 2222 2742
Переданные кадры, шт.
Условные обозначения: поз. 1 - поток № 1; поз. 2 - поток № 2; поз. 3 - поток № 3.
Рис. 1. Фрагмент композитного информационного потока (анализ на уровне L2-OSI)
Доказательство гипотезы и разработка механизма управления планом формирования композитного потока осуществлялись на основе двух серий экспериментов:
1) моделирование формирования ИП на уровнях L2-OSI;
2) то же для уровней выше L4-OSI.
В качестве источника для обеих серий была использована ВС на базе ОС Unix FreeBSD. Целью эксперимента являлось подтверждение возможности управления формированием информационных потоков путем приоритетного управления формирующими процессами ОС. Выбор ОС был обусловлен широким диапазоном изменения пользовательских приоритетов, доступных для FreeBSD (от -20 до +19).
Для реализации первой серии (управление на уровне L2-OSI) была разработана программа ISPF1 (Information Streams Priority Former) [5], осуществляющая циклическое формирование кадров Ethernet фиксированного размера (дейтаграмма 1476 байт, для формирования использовалась библиотека LibNet/FreeBSD) и их передачу на сетевой интерфейс вычислительной системы. Эксперимент проводился на аппаратно-программной модели ин-
1 Здесь и далее названия разработанных программ принадлежат авторам.
формационной инфраструктуры АИС (рис. 2), в которой был выделен один процесс ВС источника, формирующий направленный информационный поток, определенный как базовый, и прочие, определенные как конкурентные. Была поставлена задача: изменяя параметры базового и параметры и количество конкурентных процессов, добиться их очевидного влияния на параметры композитного потока. С этой целью были введены следующие параметры: p -приоритет обслуживающего процесса, p' - вектор приоритетов конкурентных процессов, k - количество конкурентных процессов, п - количество вычислительных итераций формирования. Параметр задержки связан с прочими функцией т = f (p, p/, п, k). Характер композитного потока описывается планом П = f (т, i, у,), где m - порядок следования фрагмента ИП в композитном
потоке, ; - индекс потока, у, - длительность фрагмента ;-го потока. Оценка приоритетного управления процессами формирования производилась путем измерения скорости передачи данных клиенту (на компьютерах клиентов -рис. 1, поз. 1-3 соответственно).
Рис. 2. Фрагмент инфраструктуры для проведения эксперимента
В ходе эксперимента были запущены три процесса, формирующие три различных потока для соответствующих клиентов. Управление формированием информационных потоков производилось за счет изменения приоритета исследуемого процесса при фиксированных приоритетах конкурирующих процессов. На рабочих станциях-клиентах измерялось время получения потоков фиксированного объема (58 500 кадров). Ожидалось очевидное влияние приоритета формирующего процесса на время передачи данных.
Результаты экспериментов приведены на рис. 3 и 4.
На диаграммах, представленных на рис. 3 и 4, видно влияние динамики приоритета формирующего процесса на скорость получения ИП клиентом. Однако это фиксированные приоритеты 1-го и 2-го конкурирующих процессов соответственно. Основным параметром, характеризующим состояние ИП в композитном потоке, была определена концентрация [4], поэтому была поставлена задача получения аналитической зависимости концентрации ИП ё от приоритета исследуемого формирующего процесса как ёс = ^(рс ^)). С этой целью была проведена серия экспериментов по формированию компо-
зитного потока в сегменте, содержащем сервер и единственного клиента, выполняющего роль получателя всех ИП.
I
0
1
1
о.
И)
Приоритеты исследуемого процесса
■Клиент Н*1 (исследуемый) — Клиент N"2 ^—Клиент МгЗ
Рис. 3. Поведение потоков при фиксированных приоритетах конкурирующих процессов 2 и 3 равных 0
Приоритеты исспедуемого процесса
-Клиент Н!1 (исследуемый) — Клиент И?2 ^—Клиент N«3
Рис. 4. Поведение потоков при приоритетах конкурирующих процессов 2 и 3 равных 0 и -5 соответственно
На клиенте производился захват и анализ трафика путем измерения концентрации информационного потока с помощью программы ПоРаШег [6]:
; (г) т()
, Wj (t) .. „
d (m) = -^r; wt (t)= У w„ гК ’ Wz(t) ]
w,
(1)
j=1
где ё - концентрация /-го потока, Ж - объем переданных данных /-го потока, Ж - общий объем переданных данных, т - количество зарегистрированных за время t кадров Ethernet, Wj - объему-го кадра Ethernet [4]. Результаты измерений для разных серий экспериментов приведены на рис. 5.
0><Dh-C0lf)4j-C0CN|4-O0>00h-t0ir>’g-C0CN4-O4-CNIC0^J-in<0 9 Гооч— CNcO'^inCOh-GOOiO
т-т-т-т-т-т-т-т-т-т-0000000000000000 ^ lO’c— ’S— ’С— ’С— ’t— ’С— ’С— ’Г— ’ї— ’С— см + ++ + ++ + ++ + + + + + ++ + + +-----!_!__!_!_!__!__!__!_!_!__!_!_!_!__!_!_
поз. 1 - р1, р2 = 6; поз. 2 - р1, р2 = 0; поз. 3 - р1, р2 =—6; поз. 4 - р, р2 =-13; поз. 5 - р, р2 =-19
Рис. 5. Результаты измерений концентрации ИП для случаев с двумя конкурирующими процессами
На диаграмме (рис. 5) изображены ряды измерений концентрации исследуемого потока при различных комбинациях фиксированных приоритетов конкурирующих процессов ВС источника.
Уравнение регрессии, полученное по данным результатов эксперимента (см. рис. 5), выглядит как экспонентная функция:
~ -1,0350+0,0703* (2)
Уx = ^ . (2)
Оценка параметров качества регрессии показала индекс корреляции, равный 0,5. Данное значение является допустимым, поскольку значение х является условным символьным обозначением приоритетов процессов. Фактическое значение ^-критерия Фишера определилось как ^ф,акт = 7,66 (табличное значение ^табл = 4,24), что свидетельствует о статистической значимости уравнения регрессии.
Статистическая значимость параметров регрессии оценивалась с помощью ^критерия Стьюдента; ^абл = 2,7874. Случайные ошибки равны та = 0,2561, ть = 0,0172 и тг = 0,2561. Фактические значения t соответ-
ственно равны ta =-4,0407, ^ = 4,0820, tr = 2,7668. Предельная ошибка
для каждого показателя равна Да = -8,3219, АЬ = 8,4069 .
Доверительные интервалы были определены по следующим формулам:
Уа.шт = а -ДЬ; Уа.тах = а + Да; ТЬ.тт = Ь -ДЬ; Уь.тах = Ь + ДЬ ,
где у - границы доверительных интервалов.
Численные значения доверительных интервалов приведены в табл. 1.
Таблица 1
Ya Ya.max Ya.min Yb Yb.max Yb.min
-1,0350 ± (-8,3219) -9,3569 7,2869 0,0703 ± 8,4069 8,4772 -8,3366
Анализ приведенных в табл. 1 значений показателей качества уравнения регрессии позволяет сделать вывод об обоснованности выбора вида аппроксимирующей функции (2).
Проведенные эксперименты доказали возможность эффективного управления формированием композитного потока на уровне L2-OSI путем приоритетного управления планированием формирующих процессов в источниках данных на базе ВС. Однако этот результат может служить только в качестве иллюстрации, но не отражает реальной возможности подобного управления для реальных систем, использующих L4-OSI, например TCP/IP. С целью исследования такой возможности была проведена вторая серия экспериментов. Схема сегмента инфраструктуры приведена на рис. 2, были произведены измерения концентрации ИП, измерения проводились путем захвата трафика на сервере программой tcpdump с последующей обработкой программой pi,p2 InfoPainter.
В ходе эксперимента клиенты направляли серверу запросы на TCP-порт сетевой службы, использующий механизм socket для Unix FreeBSD. В ходе приоритетного планирования, основанного на статическом ранжировании запросов, изменялись приоритеты формирующих процессов. Временная диаграмма взаимодействия клиентов и моделируемой информационной службы приведена на рис. 6.
На рис. 7 приведены диаграммы концентраций ИП. Снижение максимально-достижимого значения до 60 % вызвано наличием двунаправленного трафика, поддерживающего сеанс TCP. Результаты подтвердили возможность приоритетного управления формированием ИП, уравнение регрессии выглядит как
~ -1,3205+0,0467x (3)
Ух =e . (3)
Функция (3) за счет большей разности F-критерия Фишера имеет более высокую статистическую значимость по сравнению с функцией (2) (фактическое значение F-критерия Фишера равно F,^ =275,4, табличное значение -F-габл = 4,20). Значимость регрессии подтверждается расчетными значениями других показателей, приведенными в табл. 2 и 3.
Предельная ошибка для каждого показателя Да = -46,0932,
ДЬ =27,0663.
Рис. 6. Временная диаграмма взаимодействия субъектов эксперимента
■Клиент №1 (исследуемый) — —-Клиент №2 ™ “Клиент №3
Рис. 7. Диаграмма приоритетного формирования ИП на £4-057
Таблица 2
^абл ma mb mr xy ta tb tr xy rxy
2,0484 0,0590 0,003б 0,057б -22,3808 13,1422 1б,5952 0,9797
Таблица 3
Ya ya.max ya.min Yb Yb.max Yb.min
-1,3205 ± (-4б,0932) -47,1272 44,7727 0,04б7 ± 27,0бб3 27,1130 -27,019б
Функция (2) имеет большую крутизну по сравнению с функцией (3), что говорит о более высокой управляемости формированием ИП на Ь2-0Б7 по
сравнению с L4-OSI. Поэтому для локальных инфраструктур АИС, ограниченных пределами одного коллизионного домена, может быть достигнута более высокая вариативность управления, соответственно влияющая на время доставки критической информации. Однако следует понимать, что в реальных АИС реализация информационного обслуживания на уровне L2-OSI представляется чисто гипотетической в силу отсутствия специальных служб, поддерживающих обмен данными на этом уровне. Гораздо более важным в этом плане предстает, допустим, поиск путей приоритетного управления транзакциями реляционных СУБД, составляющих ядро информационной системы. Эта задача планируется авторами как перспектива дальнейших исследований в данной области.
Тем не менее можно определить ряд специфических автоматизированных систем управления, которые в своей реализации не поднимаются выше L2 или L4 OSI, для разработки способов повышения эффективности которых данные результаты будут представлять определенный интерес. К таковым можно отнести некоторые системы промышленной автоматики и т.п. В целом же исследования подтвердили возможность приоритетного управления информационным обслуживанием в АИС путем управления формированием информационных потоков на источниках данных. Представленный метод и полученные аналитические зависимости могут быть использованы для разработки приоритетных систем диспетчеризации, входящих в состав операционных систем, сетевых служб, реляционных СУБД и др.
Список литературы
1. Цициашвили, Г. Ш. Алгебраические методы моделирования стохастических сетей / Г. Ш. Цициашвили, М. А. Осипова. - Владивосток : Дальнаука, 2007. - 132 с.
2. Вишневский, В. М. Теоретические основы проектирования компьютерных сетей / В. М. Вишневский. - М. : Техносфера, 512 с.
3. Сироткин, А. В. Исследование информационных потоков в сети Ethernet / А. В. Сироткин // Автоматизация и современные технологии. - 2004. - № 11. -С. 25-29.
4. Сироткин, А. В. Исследование информационных потоков в инфраструктуре автоматизированных информационных систем / А. В. Сироткин. - Ростов-на-Дону : Изд-во СКНЦ ВШ АПСН, 2006. - 155 с.
5. Св-во о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2012617061 / Сироткин А. В., Бархатов Н. И. Программный комплекс ISPF для моделирования приоритетного формирования информационных потоков. - 07.08.2012.
6. Св-во о регистрации ВНТИЦ код № 0203027050344, инв. № 50200900936 / Сироткин А. В., Звонов Ф. Н., Ржанников Г. А., Сафронов Ю. В. Программа
InfoPainter для анализа и визуализации информационных потоков в среде Ethernet. -19.08.09.
References
1. Tsitsiashvili G. Sh., Osipova M. A. Algebraicheskie metody modelirovaniya sto-khasticheskikh setey [Algebraic methods of stochastic network modeling]. Vladivostok: Dal'nauka, 2007, 132 p.
2. Vishnevskiy V. M. Teoreticheskie osnovy proektirovaniya komp’yuternykh setey [Theory of computer network design]. Moscow: Tekhnosfera, 512 p.
3. Sirotkin A. V. Avtomatizatsiya i sovremennye tekhnologii [Automation and state-of-the-art technologies]. 2004, no. 11, pp. 25-29.
4. Sirotkin A. V. Issledovanie informatsionnykh potokov v infrastrukture avtomatiziro-vannykh informatsionnykh sistem [Research of data flows in the infrastructure of automated information systems]. Rostov-on-Don: Izd-vo SKNTs VSh APSN, 2006, 155 p.
5. Sirotkin A. V., Barkhatov N. I. Programmnyy kompleks ISPF dlya modelirovaniya pri-oritetnogo formirovaniya informatsionnykh potokov. Svidetel'stvo o gosudarstvennoy registratsii programmy dlya EVM№ 2012617061 [ISPF software package for modeling of data flow priority formation. Certificate of software registration № 2012617061]. 07.08.2012.
6. Sirotkin A. V., Zvonov F. N., Rzhannikov G. A., Safronov Yu. V. Programma In-foPainter dlya analiza i vizualizatsii informatsionnykh potokov v srede Ethernet. Svidetel'stvo o registratsii VNTITs kod № 0203027050344, inv. № 50200900936 [In-foPainter program for Ethernet data flow analysis and visualization. Certificate of registration at the All-Russian Scientific and Technical Information Center, code № 0203027050344, inventory № 50200900936]. 19.08.09.
Сироткин Андрей Вячеславович
кандидат технических наук, доцент, декан факультета естественных наук и математики, Cеверо-Восточный государственный университет (Россия, г. Магадан, ул. Портовая, 13)
E-mail: [email protected]
Брачун Татьяна Анатольевна
доктор философских наук, заведующая кафедрой информатики, Cеверо-Восточный государственный университет (Россия, г. Магадан, ул. Портовая, 13)
E-mail: [email protected]
Sirotkin Andrey Vyacheslavovich Candidate of engineering sciences, associate professor, dean of the faculty of natural sciences and mathematics,
Northeasten State University
(13 Portovaya street, Magadan, Russia)
Brachun Tat'yana Anatol'evna Doctor of philosophy, head of sub-department of informatics, Northeasten State University (13 Portovaya street, Magadan, Russia)
Бархатов Николай Игоревич Barkhatov Nikolay Igorevich
студент, Северо-Восточный Student, Northeasten State University
государственный университет (13 Portovaya street, Magadan, Russia)
(Россия, г. Магадан, ул. Портовая, 13)
E-mail: [email protected]
УДК 658.012.011.56 Сироткин, А. В.
Приоритетное управление информационными процессами в вычислительных системах / А. В. Сироткин, Т. А. Брачун, Н. И. Бархатов // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки. - 2013. - № 3 (27). - С. 16-25.
