CC BY
58
СТРУКТУРА СЕТЕВЫХ РЕСУРСОВ И МОДЕЛЬ НАБЛЮДЕНИЯ ЗА ИХ ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ
Корпоративные компьютерные сети (ККС) выполняют функции передачи и обработки информации, необходимой для информационного обеспечения сотрудников корпорации. Развитие корпорации, расширение спектра информационных услуг, предоставляемых ресурсами ККС, часто приводит к необходимости модернизации функционирующей сети. Основой модернизации ККС является согласование требований к качеству информационного обслуживания, которые предъявляют пользователи, с техническими характеристиками устройств, входящих в состав ККС и выполняющих обработку данных. Поток обрабатываемых данных, называемый трафиком, характеризует структуру сетевых ресурсов.
Ключевые слова: Мьянманский информационно-коммуникационный Парк (МИКП).
1. Структура сетевых ресурсов
Структурой сетевых ресурсов называется их совокупное расположение в сети. Для составной сети ресурсы можно разделить на две группы: локальные и общедоступные. Локальный ресурс доступен только в рамках одного сегмента и используется как ресурс отдела или рабочей группы. Сетевой трафик, образуемый при взаимодействии такого ресурса с его потребителями локализован в этом сегменте и не влияет на изменение межсетевого трафика.
Расположение общедоступного ресурса в сети значительно влияет на межсетевой трафик и является важным фактором функционирования сети. Из этого следует, что ресурсы должны быть расположены в сети таким образом, чтобы совокупный трафик между ресурсами и клиентами был как можно меньше.
Структуру ресурсов в сети можно условно изобразить в виде графа (рис 1).
Более содержательним является представлении структуры сети в виде графа или в виде системы двух матриц:
1. Матрица топологии сети:
(как сегменты связаны друг другом)
А
В
С
Б
А
\
В
1
\
С
1
1
\
Б
На пересечениях указаны скорости связей (если каналы связи дуплексные, как в данном случае, то матрица симметрична относительно главной диагонали)
\
2. Матрица принадлежности серверов и других компьютеров сег-
1 — находится в этом сегменте 0 — не находится в этом сегменте (каждый сервер/компьютер может принадлежать только одному сегменту)
ментам: А В С Б
51 1 0 0 0
5 2 0 0 1 0
5 3 0 1 0 0
5 4 0 0 0 1
К1 1 0 0 0
К 2 0 1 0 0
1
Список распределяемых ресурсов можно представить в виде табл. 1:
________________________________________________________Таблица 1
Наименование Тип Мощность
Я1 SQL — сервер 30
Я2 WEB — сервер 14
Я3 WEB — сервер 10
Маршрутная таблица представляет из себя список маршрутов для каждой пары сегментов:
____________________________________________________________Таблица 2
А В С Б
А A AB AC ABD
В AB B BC BD
С AC BC C CBD
Б DBA BD DBC D
На пересечении — точки сети, через которые проходит маршрут.
Динамические параметры:
Матрица трафиков между ресурсами и сегментами (конечными компьютерами):
Я1 Я2 Я3 А 0,1 0,3 0,2 В 0,3 0 0,1
С 0,1 0,4 0
Б 0,3 0,3 0,2
Получается при объединении данных о потоках между ресурсами и компьютерами с данными о расположении компьютеров в сегментах. Эта матрица вычисляется для каждого анализируемого интервала времени. Элементы матрицы — значения интенсивности трафика между ресурсами и сегментами.
2. Ограничения на расположение ресурсов Помимо естественных ограничений системы, таких как пропускная способность каналов и т.д., существуют ограничения на распределение ресурсов, диктуемые структурой сети и мощностью оборудования. К ним относятся ограничения по расположению ресурсов на серверах:
Максимальное количество ресурсов, одновременно поддерживаемых сервером и типы ресурсов, которые может поддерживать конкретный сервер:
Таблица 3
Кол-во R1 R2 R3
S1 1 + - -
S2 3 + + +
S3 3 + + -
S4 3 + + +
Меняя расположение ресурсов в сети, можно изменять нагрузку на каналы связи. Решением задачи оптимального расположения сетевых ресурсов является такое расположение ресурсов, которое приводило бы к минимизации критерия оптимальности.
Наблюдение за использованием ресурсов осуществляется с помощью платформы сетевого наблюдения.
Платформа сетевого наблюдения собирает данные о нагрузке на каналы связи в сети и об использовании ресурсов. Программа — Агент, измеряющая какой-либо параметр сети передает управляющей станции усредненное значение этой величины через равные промежутки времени, называемые периодом опроса (polling period). Опрос может производиться с периодом от 10с. до 30 мин. (1800 с.) На период опроса влияют количество измеряемых параметров, производительность сети и производительность управляющей станции, что заставляет администратора сети балансировать между точностью измерений и величиной побочной нагрузки на сеть, образуемой трафиком между агентами и управляющей станцией.
Система собирает данные о трафике между различными компьютерами в распределенной сети. Агент анализирует каждый проходящий через него сетевой пакет данных, накапливая такие параметры, как адрес и порт отправителя, сетевой протокол, используемый для передачи, адрес и порт получателя (табл. 4).
По адресам отправителя и получателя можно выяснить, в каком сегменте находится каждый из них, а по номеру порта можно выяснить, какое приложение является отправителем или получателем данных. Каждый период опроса агент формирует и передает управляющей станции обобщенную информацию о переданных данных в своем сегменте (табл. 5).
№ Время Адр.отпр. Адр.получ. Порт опр. Порт получ. Раз- мер паке- та
25054 12:30:00 194.78.0.8 194.78.184.59 70 255 64
25055 12:30:00 194.78.0.38 194.78.184.5 3478 3478 128
Таблица. 5
Отправитель Получатель Протокол Порт Кол-во данных
8егуег1 №еі23 НТТР 70 15405
иєег56 8егуег2 2550 97000
№ег23 8егуег1 НТТР 70 2504
На основе собранных за период наблюдения статистических данных можно сделать выводы о том, что распределение нагрузки по времени на нормально функционирующей сети предприятия практически не отличается день ото дня: то есть ежедневно корпоративная сеть имеет пики, спады и перераспределения нагрузки в одни и те же часы. Если наблюдаемая модель имеет примерно одинаковые распределения нагрузки изо дня в день, то можно рассчитать среднее распределение нагрузок на каналы по всем дням наблюдаемого интервала и решать задачу оптимизации расположения ресурсов для одного усредненного дня. Можно разбить каждый наблюдаемый день на часы и рассчитать среднее значение и дисперсию нагрузки для каждого часа. А поскольку использование сети вообще носит случайный характер, то достаточно достоверное распределение среднестатистического дня можно получить, рассчитав среднее значение коэффициентов загрузки по часам за некий промежуток времени (например 1 месяц). Таким образом, если в наблюдаемой системе рабочий день оборудования составляет 10 часов, а неделя — 6 дней, то модель имеет 4 недели * 6 дней * 10 часов = 240 дискретных состояний с определенными средними нагрузками и дисперсиями нагрузок каналов связи. Для каждого из таких состояний нужно решить задачу оптимального распределения ресурсов.
3. Критерий оптимальности расположения ресурсов
A B C D A 0 0,6 0 -
B \ 0 0,5 1,5
C \ \ 0 -
D \ \ \ 0,8
На основе данных о топологии сети и потоках между ресурсами и сегментами, для каждого варианта расположения ресурсов, удовлетворяющего ограничениям, можно рассчитать коэффициенты загрузки каждого канала связи. Получаем матрицу загрузки каналов при текущем расположении сетевых ресурсов:
Если почленно разделить эту матрицу на матрицу топологии сети (где указаны величины пропускных способностей каналов), то получим матрицу ЩЦ) коэффициентов загрузки каналов связи при текущей структуре сетевых ресурсов:
A B C D
A 0,01 0,6 0 -
B \ 0,01 0,5 1,5
C \ \ 0,01 -
D \ \ \ 0,008
После перебора всех вариантов расположения ресурсов, нужно выбрать тот, который будет отвечать критерию:
Минимальная величина максимального коэффициента использования канала связи min(max Kij) при постоянных (неизменных) величинах трафиков между ресурсами и сегментами {Tij = const} и при выполнении ограничений на расположение ресурсов.
Таким образом, для каждого временного интервала можно найти с помощью перебора одно или несколько расположений ресурсов на серверах сети, удовлетворяющее условию критерия оптимальности. Оптимальное расположение ресурсов в клиент-серверной сети позволяет минимизировать трафики между сегментами, генерируемые при взаимодействии ресурсов и клиентов. Это, в свою очередь, позволяет наиболее эффективно использовать возможности клиент-серверной сети, освободить часть пропускной способности межсетевых каналов связи для других приложений,
сэкономить средства при приобретении сетевого оборудования, аренде коммутируемых каналов связи. Кроме того, решение этой задачи позволяет прогнозировать состояние сети при подключении новых ресурсов, что может предупредить перегрузки сети, которые могут возникнуть при неправильном расчете распределения трафиков. Основой рассмотренного метода является перебор вариантов. К сожалению при рассмотрения сложных систем (таких как сеть МИКП). Этот метод не позволяет получать эффективные решения из-за большого количестве вариантов.
Это обстоятельство вынуждает обратиться к более мощным средством анализа на основе методов имитационного моделирования.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Емельянов В.В., Ясиновский С.И. «Введение в интеллектуальное имитационное моделирование сложных дискретных систем и процессов», Язык РДО. — М.: АНВИК, 1998. — 427 с.
2. Вишневский В.М., Ляхов А.И., Терещенко Б.Н. Моделирование беспроводных сетей с децентрализованным управлением. «Автоматика и телемеханика» 1999, №6., 34 с.
3. Жожикашвили В.А., Вишневкий В.М Сети массового обслуживания. Теория и применения к сетям ЭВМ. — М.: Радио и связь, 1998 г. — 415 с.
4. Богуславский Л.Б., Ляхов А.И. Оценка производительности распределенных информационно-вычислительных систем архитектуры «Клиент-сервер», «Автоматика и телемеханика», 1995, №9. — 150 с.
5. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика, Учебное пособие для ВУЗов. — М: Высш. шк., 1997. — 480 с.
СОДЕРЖАНИЕ
Бахвалов Л.А., Ни У Кхе
МОДЕЛИРОВАНИЕ РЕЖИМОВ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ КЛИЕНТ-СЕРВЕРНОЙ СЕТИ.......................3
Бахвалов Л. А., Ни У Кхе
СТРУКТУРА СЕТЕВЫХ РЕСУРСОВ И МОДЕЛЬ НАБЛЮДЕНИЯ ЗА ИХ ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ.............8
