Тестирование клиента и сервера для выбора объекта проведения экспериментов в инструментальном программном средстве имитационного моделирование на основе технологии "облачных" вычислений Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

УДК 004.738.5:519.682:519.872

Тестирование клиента и сервера для выбора объекта проведения экспериментов в инструментальном программном средстве имитационного моделирования на основе технологии «облачных» вычислений

© А.Ю. Быков, Н.В. Медведев, Ф.А. Панфилов МГТУ им. Н.Э. Баумана, Москва, 105005, Россия

Рассмотрено средство имитационного моделирования, выполненное в виде Web-приложения на основе технологии «облачных» вычислений. Web-приложение разработано с использованием технологии Java-сервлетов и специальной библиотеки классов языка Java для имитационного моделирования. Приложение позволяет выбирать объект для проведения имитационных экспериментов - клиент или сервер. Рассмотрены тесты для выбора объекта, на котором необходимо проводить эксперименты, с целью уменьшения длительности цикла моделирования. Представлены результаты тестов в различных условиях.

Ключевые слова: имитационное моделирование, «облачные» вычисления, распределение заданий, клиент, сервер, балансировка нагрузки.

Введение. В технологии распределенных вычислений одной из решаемых задач является задача распределения заданий между элементами распределенной вычислительной системы. Эту задачу также называют задачей балансировки нагрузки. При использовании технологии «облачных» вычислений также может решаться задача распределения заданий между элементами системы, например, между клиентом и сервером, если вычислительные и программные возможности клиента позволяют решать некоторые задания.

В «облачных» вычислениях считается, что вычислительное средство клиента работает, используя из прикладного программного обеспечения только Web-браузер (программа для просмотра Web-страниц) со стандартными функциями. Большинство Web-браузеров, за исключением браузеров для мобильных устройств, позволяет выполнять на стороне клиента некоторые специальные Web-приложения: Java-апплеты, элементы управления ActiveX.

Ниже будет рассмотрено Web-приложение, основанное на технологии «облачных» вычислений, в котором можно осуществлять выбор различных технологий моделирования, отличающихся местами (клиент или сервер) выполнения заданий одного цикла моделирования. В качестве основного показателя выбора используется оценка времени выполнения всего комплекса заданий. В Web-приложении используется библиотека классов языка Java [1], разработанная для имитационного моделирования систем массового обслуживания

(СМО), библиотека классов является развитием основных подходов представленных в [2, 3].

Рассмотрим задачи (при выполнении задачи на ЭВМ будем использовать термин «задание»), решаемые при имитационном моделировании (ИМ), если использовать библиотеку классов языка Java [1]. При этом могут решаться последовательно следующие основные задачи, составляющие один цикл моделирования и решаются последовательно:

1. ввод исходного кода реализации имитационной модели на языке Java;

2. компиляция исходного кода с исправлением ошибок;

3. проведение имитационных экспериментов;

4. вывод и представление результатов имитационного моделирования.

Проведем анализ того, где могут решаться (на стороне клиента или сервера) перечисленные задачи.

Исходя из особенностей функционирования «облачных» средств на стороне клиента через Web-браузер обязательно должны решаться задачи с номерами: 1, 4, т. е. это задачи обеспечения интерфейса пользователя: ввод пользователем данных и просмотр результатов.

На стороне Web-сервера обязательно должна решаться задача 2 (компиляция), так как на стороне клиента из программного обеспечения установлен Web-браузер со стандартными функциями.

Задача 3 может выполняться как на стороне сервера, так и на стороне клиента (если возможности клиента позволяют). На стороне сервера, как правило, существуют достаточно мощные вычислительные ресурсы, а на стороне клиента возможно выполнение через Web-браузер специальных приложений (ActiveX, Java-апплеты), позволяющих решать подобные вычислительные задачи с некоторыми ограничениями. Таким образом, появляется возможность гибко распределять вычислительные ресурсы между решаемыми заданиями в зависимости от текущих условий: загрузки сервера, быстродействия клиента, скорости передачи данных по сети и т. д.

На рис. 1 перечисленная последовательность задач представлена в виде графа, на котором обозначено символами: K - задача должна выполняться только на клиентском компьютере; S - задача должна выполняться только на сервере; X - задача может выполняться и на клиентском компьютере, и на сервере. Задачи последнего класса могут распределяться между клиентом и сервером, т. е. возникает задача выбора объекта для проведения имитационных экспериментов.

При этом будем учитывать, что задача 1 - ввод исходного кода модели выполняется на стороне клиента, и время ее выполнения определяется человеком, т. е. его квалификацией, скоростью работы

и т. п.; при вычислении длительности выполнения всего цикла задач моделирования это время учитывать не будем.

Описание Web-приложения. Для поддержки ИМ через Интернет реализовано Web-приложение, разработанное в среде Eclipse, серверная часть которого основана на Java-сервлетах. В Web-приложении используется библиотека классов языка Java для поддержки ИМ [1]. Для разворачивания приложения на Web-сервере необходимо вначале установить специальную программу - сервер приложений Tomcat (контейнер сервлетов), разработанную корпорацией Apache Software Foundation. Web-приложение реализует следующие основные функции:

1. Проведение имитационных экспериментов на стороне сервера:

- ввод исходного кода модели на языке, похожем на GPSS [4], в текстовую область формы HTML-страницы, передача кода модели на сервер, запуск на сервере интерпретатора, представленного специальным классом Java, интерпретатор проводит эксперименты, результаты экспериментов передаются клиенту в виде HTML-страницы;

- ввод исходного кода модели на языке Java в текстовую область формы HTML-страницы, передача кода модели на сервер, компиляция кода модели на сервере компилятором Java, при наличии ошибок выдача сообщений о них клиенту в виде HTML-страницы, при отсутствии ошибок запуск на сервере интерпретатора Java, который проводит эксперименты, результаты экспериментов передаются клиенту в виде HTML-страницы.

2. Проведение имитационных экспериментов на стороне клиента:

- загрузка Web-страницы с апплетом и интерпретатором языка, похожего на GPSS, представленным специальным классом Java, ввод исходного кода модели на языке, похожем на GPSS, в текстовую область апплета, запуск интерпретатора, который проводит эксперименты, результаты экспериментов отображаются клиенту в отдельном окне;

- ввод исходных кодов модели и апплета как контейнера для вывода результатов на языке Java в текстовую область формы HTML-страницы, передача кодов на сервер, компиляция кодов на сервере

компилятором Java, при наличии ошибок выдача сообщений о них клиенту в виде HTML-страницы, при отсутствии ошибок загрузка клиенту апплета с исполняемым кодом модели, проведение экспериментов на стороне клиента, результаты экспериментов отображаются в отдельном окне клиента.

3. Тестирование сервера и клиента с целью выбора объекта, на котором будет проводиться моделирование.

Рассмотрим процесс тестирования клиента и сервера для выбора объекта моделирования более подробно, при этом модели будем разрабатывать на языке Java с использованием библиотеки классов. При тестировании будем оценивать суммарное время выполнения комплекса заданий цикла моделирования с учетом времени выполнения заданий и времени передачи данных и исполняемых модулей по сети. Оцениваться будет среднее время по нескольким тестам.

При выполнении экспериментов на сервере общее время решения заданий цикла моделирования определяется суммой следующих элементов:

- время загрузки исходного кода модели на сервер (определяется объемом кода и скоростью передачи данных по сети);

- время компиляции исходного кода (определяется быстродействием сервера и объемом исходного кода);

- время выполнения экспериментов с моделью (определяется быстродействием сервера и объемом экспериментов, в модели объем экспериментов определяется числом обрабатываемых заявок);

- время передачи результатов клиенту (определяется объемом передаваемых данных и скоростью передачи).

При выполнении экспериментов на стороне клиента общее время решения заданий цикла моделирования определяется суммой следующих элементов:

- время загрузки исходного кода модели и апплета на сервер;

- время компиляции исходного кода на сервере (определяется быстродействием компьютера сервера, объемом исходного кода);

- время загрузки HTML-страницы с апплетом и библиотекой классов для ИМ на клиентский компьютер (определяется объемом кода страницы, апплета, библиотеки классов для ИМ и скоростью передачи данных по сети);

- время запуска апплета в браузере и время проведения экспериментов с моделью (определяется быстродействием компьютера клиента и объемом экспериментов, в модели объем экспериментов определяется числом обрабатываемых заявок).

При тестировании сервера реализуется следующий алгоритм:

1. Пользователь открывает HTML-страницу с формой, в текстовой области которой находится исходный код модели на языке Java (имитация, как будто пользователь его ввел сам), пользователь должен нажать кнопку на форме «Начать тестирование».

2. Код модели передается на сервер, объем переданных данных запоминается.

3. На сервере проводится компиляция исходного кода (в коде тестовой модели ошибки отсутствуют), время компиляции запоминается.

4. После компиляции на сервере запускается интерпретатор Java, и выполняются эксперименты, время проведения экспериментов запоминается.

5. Сервер формирует HTML-страницу с результатами экспериментов, она загружается клиенту, объем переданных данных клиенту запоминается, на эту страницу также выводятся результаты полученных тестов.

При тестировании клиента реализуется следующий алгоритм:

1. Пользователь открывает HTML-страницу с формой, в текстовой области которой находится исходный код тестовой модели на языке Java, оформленный в виде апплета, пользователь должен нажать кнопку на форме «Начать тестирование».

2. Код модели передается на сервер.

3. На сервере проводится компиляция исходного кода апплета (в коде тестовой модели ошибки отсутствуют), время компиляции запоминается. Формируется HTML-страница с апплетом, которая отправляется клиенту.

4. После загрузки HTML-страницы на клиентский компьютер апплет сразу стартует в браузере и выполняются эксперименты с моделью.

5. После завершения экспериментов на сервер отправляется время выполнения экспериментов.

6. Получив сигнал от апплета о завершении экспериментов, сервер отправляет апплету тестовый массив данных для тестирования скорости приема данных от сервера, объем переданных данных запоминается.

7. Получив тестовый массив данных, апплет определяет время приема данных (по времени, прошедшему после отправки предыдущих данных серверу), отправляет серверу это время вместе с тестовым массивом данных для расчета скорости отдачи данных для клиента.

8. Сервер, получив данные, рассчитывает скорость приема данных для клиента и посылает сигнал клиенту (в качестве сигнала отправляется 1 байт данных).

9. Получив сигнал от сервера, апплет определяет время отдачи данных (по времени, прошедшему после отправки предыдущих данных серверу), отправляет серверу это время, после этого апплет завершает работу.

10. Сервер рассчитывает скорость отдачи данных для клиента.

11. Сервер на HTML-страницу с апплетом дополнительно выводит результаты тестирования.

Тестировать клиента и сервер можно в любом порядке, но следует отметить, что скорость каналов передачи данных по сети тестируется при тестировании клиента.

Описание тестовой задачи. Будем проводить эксперименты с типовой СМО - одноканальной СМО с неограниченной очередью, моделируется прохождение через систему 10 000 000 заявок (число выбрано экспериментально с учетом быстродействия вычислительных средств, чтобы продолжительность экспериментов с моделью измерялась в секундах).

Параметры СМО: пуассоновский входящий поток заявок, среднее время между заявками 10 секунд (X = 0,1 заявки с); время обслуживания заявки распределено по показательному закону, среднее время обслуживания 8 секунд (ц = 1/8 заявки с); если заявка приходит в момент времени, когда канал занят, то она становится в очередь, длина очереди неограниченна. Провести имитационное моделирование СМО, определить параметры СМО: параметры очереди задач (среднюю длину очереди и среднее время ожидания заявки в очереди), загрузку канала обслуживания.

Для контроля полученных результатов задача имеет аналитическое решение [5]. Основные соотношения имеют следующий вид:

p0 = 1 - р - вероятность того, что в системе нет заявок,

_ 2

0очер 1--средняя длина очереди,

_ 2

Точер —1--среднее время ожидания в очереди,

Кзагр =1 - p0 = р - коэффициент загрузки канала обслуживания.

Подставив заданные значения, получаем результаты:

Оочер = 3,2, Точер =32 с, Кзагр = 0,8.

Исходный код реализации этой системы на языке Java для выполнения на сервере в виде приложения представлен в листинге 1.

Листинг 1

Исходный код реализации модели

import SimJava.*; import java.io.*; import java.awt.*;

public class TestModel extends Syst implements Runnable { Facility lF; // Ссылка на канал обслуживания Queue lQ; // Ссылка на очередь

public TestModel(int tg1) // Конструктор класса {

super(tg1, // Значение счетчика завершения

null, // Ссылка на файл с результатами null); // Ссылка на контейнер для вывода данных th=new Thread(this); // Создание потока запуска модели // Создаем поток вывода для HTML страницы out=new PrintWriter(System.out, true); // Создание модельной среды

lQ=new Queue(this, "Очередь"); // Создаем очередь lF=new Facility(this, "Администратор"); // Создаем прибор

}

public void run() {

initGenerate(1, 0); // Транзакт заявка направляется к первому событию

while(tg1!=0) // Конец моделирования, когда TG1

// (счетчик завершения равен 0)

{

plan(); // Протяжка модельного времени

switch(sysEvent) {

case 1:

generate(v1.randExp(0.1, false)); break;

// Генерация заявок

case 2:

lQ.queue(l); break; // Занимаем очередь case 3:

lF.seize(); break; // Занимаем канал обслуживания case 4:

lQ.depart(l); break; // Освобождаем очередь case 5:

advance(v12.randExp(1./8, false)); break;

// Задержка - время обслуживания

case 6:

lF.release(); break; // Освобождаем канал обслуживания case 7:

terminate(l);

// Транзакт уничтожается, счетчик завершения

уменьшается на 1 }

}

printAllHTML(); // Вывод результатов моделирования в HTML

страницу }

public static void main(String args []) {

TestModel model=new TestModel(10000000); model.th.start();

try { model.th.join(); } catch(Exception e) {}

}

}

Тестирование проводилось в локальной сети на основе технологии Wi-Fi, сервер и клиент являлись компьютерами с разными техническими характеристиками, в разных тестах клиент и сервер менялись местами.

HTML-страница с результатами тестирования сервера в случае, когда технические возможности компьютера-сервера превосходят возможности компьютера-клиента (сервер-процессор Intel ® Core ™ i5-2410, тактовая частота 2,3 ГГц; клиент-процессор Inter ® Celeron ® CPU 1.80 ГГц), каналы сети находились в нагруженном состоянии (на счет передачи файлов большого размера по сети в это же время), представлены на рис. 2. На этом рисунке в представленной таблице с результатами тестов отсутствуют данные по времени передачи по сети, так как сеть тестируется при выполнении экспериментов на стороне клиента.

HTML-страница с результатами тестирования клиента и итоговыми результатами представлена на рис. 3, на этой же странице представлены окончательные данные тестов сервера, включая время передачи данных по сети. При этом общее время выполнения заданий цикла моделирования составило: при выполнении экспериментов на сервере ~10 с, при выполнении экспериментов на клиентском компьютере ~ 71 с.

HTML-страница с итоговыми результатами тестирования клиента и сервера в случае, когда технические возможности компьютера-клиента превосходят возможности компьютера-сервера (сервер-Inter ® Celeron ® CPU 1.80 ГГц; клиент-процессор Intel ® Core ™ i5-2410, тактовая частота 2,3 ГГц), каналы сети находятся в относительно свободном состоянии, представлены на рис. 4. При этом общее время выполнения заданий цикла моделирования составило: при выполнении экспериментов на сервере ~52 с, при выполнении экспериментов на клиентском компьютере ~17 с.

Как видно из представленных материалов, результаты моделирования СМО соответствуют результатам, полученным из аналитических расчетов, с небольшой погрешностью.

Результаты тестов приведены в таблицах, в которых представлены времена выполнения операций, объемы выполняемых операций (объемы данных, число обрабатываемых заявок в модели) и скорости проведения операций.

Представленные результаты тестов показали, что основным параметром, от которого зависит общее время проведения цикла моделирования, является время проведения экспериментов, если размер передаваемых данных по сети не является большим и скорость передачи достаточно высока. В этом случае основным фактором, влияющим на выбор объекта моделирования, является реальное, с учетом

^Г Opera J p.

О

Результаты моделиров,,,

| © Веб | aleksandr-pc:8Q8Ciy5inn Java Web/Pro vServ

Внимание! Пожалуйста подождите, идет моделирование на сервере!!

Общие системные параметры после прогона модели:

[Системный параметр модели Значение

СИСТЕМНОЕ БРЕМЯ: ЗувТше^ 1 00024639376S652E3

СИСТЕМНОЕ СОБЫТИЕ: ЗУгЕЧБЯТ» 7

|ТВЛНЗ= null

|ЕСЕГО ВЫПОЛНЕНО СОБЫТИЙ : ЕУЕИТАЫ> 7.S001345E7

[ЗАТРАЧЕНО ВРЕМЯ ' КЕА1ПМЕ= 873200011253357 СЕК

СКОРОСТЬ ИСПОШЕНИЯ: Е\/ЕЗРЕЕЮ= S932315.391062574 СОЕ/СЕК

СРЕДНЕЕ ВРЕМЯ ИСПОЛНЕНИЯ СОББ1ТИЯ . МЕАШ1МЕ= 1.1194673902695292Е-7 СЕЕ/СОБ

Параметры возникновения событий модели:

[Событие № [Всего Событие № Всего [Событие № Всего ¡Событие № |Всего Событие № [Всего

1 10000000 3 10000000 5 10000000 7 10000000 пи11 пи11

2 10000000 4 10000000 6 10000000 ш11 null пи11 пи11

Параметры очередей модели:

|Очередь^|Число входов [Число вх.с 0 врем.ож. ¡Макс.длина Цсред.длина [Текущая длина [Сред.вр.ож. [сред.вр.ож.без уч.О вх |% вх.в пуст.очер.

|Очередь |[~10000000 ¡|l998655 Цб9 ||з1Го99916760315303 ||Ö~ Hl32-10782305060317 Hl40128032287825576 |l9.98655~

Параметры одноканальных устройств модели:

Прибор число входов Сред вр.обработки Загрузка Число захватов Состояние

Администратор 10000000 В.0029952504309В1 0.3001023303016731 0 FREE

Результаты тестирования сервера

Параметры Загрузка исходного кода модели на сервер Компиляция исходного кода модели Выполнение .экспериментов с моделью Выдана результатов клиенту Общее время, затраченное на цикл мод ел ир ов ан ия

| Время выполнения, сек. _ 0.576 9.426 _ 10.002

| Размер данных, байт 5470 1724 10000000 5590

Скорость обработки [Байт/сек или заявок^сек) 2993 0555555555557 1060895.3957139826

Параметров по передаче данных по сети нет, так как сеть тестируется при работе клиента, проведите тестирование клиента! Продолжить тестирование клиента

Вернуться на страницу тестирования сервера и клиента для выбора объекта, на котором проводить моделирование Вернуться на главную страницу

Рис. 2. Результаты тестирования сервера при производительности сервера, превышающей производительность клиента

^Operaj 171 Результаты иоделиров... х |

О о- | фвеб aleksandr-pc; 8080/5imJa va Web/Pro vClient

Системный параметр модели Значение

СИСТЕМНОЕ ВРЕМЯ : БузТ1те= 1.00Q24639S768652E8

СИСТЕМНОЕ СОБЫТИЕ : 8У8ЕУЕГ>1Т= 7

null

ВСЕГО ВЫПОЛНЕНО СОБЫТИИ : ЕУЕ1ЧТА1_1_= 7.8001345Е7

3АТРАЧ Е Н О В Р Е М Я : ЯЕА1_Т1МЕ= 56.10899906757507 СЕК

СКОРОСТЬ ИСПОЛНЕНИЯ : ЕУЕБРЕЕО= 1390175.2846259305 СОБ/СЕК

СРЕДНЕЕ ВРЕМЯ ИСПОЛНЕНИЯ СОБЫТИЯ : МЕАЫТ1М. 7.193337495343839Е-7 СЕК/СОБ

Параметры возникновения событий модели:

событие Ма Всего событием всего событие № всего событием» всего событие № всего

юоооооо э

10000000 7

Параметры очередей модели:

Очередь Число вход... Число вх.с ... Макс.дпина Сред, длина Текущая дл.. Сред.вр.ож. Сред.вр.ож.. % ВХ.В пуст....

Очередь ЮОООООО 1998655 69 3.2099916... 0 32.107823... 40.128032... 19.98655

Параметры одноканальных устройств модели:

Прибор число входов Сред.вр.обработки Загрузка Число захватов Состояние

Администратор ЮОООООО S.0029952504309... 0.8001023808016... 0 FREE -е-

АпплетзагруженШ! Подождите идет процесс экспериментов с моделью!!

Результаты тестирования клиента

Параметры Рагрузка исходного кода модели на сервер Компиляция исходного кода модели Загрузка страницы с апплетом на клиентский компьютер Открытие страницы и старт апплета в браузере Бремя выполнения кода апплета Общее время, затраченное на цикл мо д ел ир ов ан ия

Время выполнения, сек 0.5452988540870894 0.373 1.6282658517952635 11.401734148204739 57.453 71.40129885408709

Размер данных, байт 12701 5738 85256 85256 ЮОООООО -

Скорость обработки (Байт/ сек или заявок/сек) 23291.814946619215 15383.378016035791 52360.0 7477.459033144006 174055.31477903677 -

Результаты тестирования сервера

Параметры Загрузка исходного кода Компиляция исходного Выполнение экспериментов В ыд ач а р езультатов Общее время, затраченное на

модели на сервер кода модели с моделью клиенту цикл моделирования

| Время выполнения, сек. 0.2348464476699771 0.576 9.426 0.10676088617265088 10.343607333842629

| Размер данных, байт 5470 1724 ЮОООООО 5590 _ 1

Скорость обработки (Байт/ 23291.814946619215 2993.0555555555557 1060895.3957139826 52360.0

Скорость передачи данных на сервер: 22.745913033807827 кБ/сек. Скорость передачи данный клиенту: 51.1328125 кБ/сек. ___1

Рис. 3. Результаты тестирования клиента при производительности сервера, превышающей производительность клиента

^ |2] Результаты м од ел ирова

-> С D Ьа и: S OSO/Sin Java Web/ProvCI ient

Ül

Очередь 10000000 1998655 69 32099916... 0 32.107823... 40.128032... 19.98655

]±

г-

Параметры одно канальных устройств модели:

Прибор число входов Средвр.обработки Загрузка Число захватов Состояние

.Администратор 10000000 8.0029952504309... 0.8001023808016... 0 FREE "И

Апплет загружен!!!! Подождите идет процесс экспериментов с моделью!!!

Результаты тестирования клиента

Параметры Рагрузка исходного кода модели на сервер Компиляция исходного кода модели Загрузка страницы с апплетом на клиентский компьютер Открытие страницы и старт апплетав браузере Время выполнения кода апплет а Общее время, затраченное на цикл моделирования

Время выполнения; сек. 0.042692436974789916 1.015 0.36473155080213904 6.056268449197859 9.72 17.198692436974788

Размер данных, байт 12701 5738 85256 85256 10000000

Скорость обработки (Байт/ сек или заявок'сек) 297500.0 5653.201970443351 233750.0 14077.31521730877 1028806.5843621398 -

Результаты тестирования сервера

Параметры Загрузка исходного кода модели на сервер Компиляция исходного кода модели Выполнение экспериментов с моделью Выдача результатов клиенту Общее время, затраченное на цикл м од елиров ания

Время выполнения, сек 0.01838655462184874 2.156 49.406 0.023922994652406417 51.604309549274255

Размер данных, байт 5470 1724 10000000 5592 _

Скорость обработки (Байт/сек или заявок'сек) 297500.0 799.6289424860853 202404.56624701453 233750.0 —

Скорость передачи данных на сервер: 290.52734375 кБ/сек Скорость передачи данных клиенту: 228.271484375 кБ.'сек

а

Рис. 4. Результаты тестов клиента и сервера при производительности клиента, превышающей производительность сервера

загрузки решением других фоновых задач, быстродействие компьютера объекта. Предпочтительнее проводить моделирование на объекте с большим быстродействием, но следует учитывать, что при выполнении экспериментов на клиентском компьютере некоторое время занимает открытие страницы с апплетом и старт апплета в браузере, за счет этого времени общее время, затраченное на решение задач цикла моделирования, будет немного больше. Также при низкой скорости передачи данных по сети, на общее время цикла моделирования будет влиять объем передаваемых данных, как правило, при выполнении экспериментов на стороне клиента, объем передаваемых данных, больше из-за необходимости загрузки исполняемых кодов библиотеки классов языка Java для ИМ.

Заключение. Разработанное Web-приложение позволяет проводить эксперименты с реализациями моделей систем как на стороне клиента, так и на стороне сервера. Существует возможность тестирования клиента и сервера с целью выбора объекта для проведения имитационных экспериментов с реализациями моделей с учетом реального быстродействия сервера, клиента, а также реальной скорости передачи данных по сети для снижения времени выполнения заданий цикла моделирования.

Исследование выполнено при поддержке Министерства образования и науки Российской Федерации (соглашение № 14.B37.21.0401).

ЛИТЕРАТУРА

[1] Быков А.Ю., Панфилов Ф.А., Сумарокова О.О. Имитационное моделирование с применением библиотеки классов языка Java, разработанной для «облачных» сервисов. Инженерный журнал: наука и инновации. Электронное научно-техническое издание (Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана: электронное издание), 2013, вып. 2. URL: http://www.engjournal.ru/catalog/it/hidden/535.html.

[2] Медведев Н.В., Быков А.Ю., Гришин Г.А. Имитационное моделирование систем массового обслуживания с использованием межплатформенной библиотеки функций языка Си++. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. Приборостроение, 2005, № 4, с. 85-93.

[3] Журавлев А.М., Медведев Н.В., Быков А.Ю. Использование межплатформенной библиотеки функций языка СИ++ для реализации имитационных моделей типовых систем массового обслуживания. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. сер. Приборостроение, 2008, № 4, с. 3-15.

[4] Шрайбер Т.Дж. Моделирование на GPSS. Москва, Машиностроение, 1980, 592 с.

[5] Клейнрок Л. Теория массового обслуживания. Москва, Машиностроение, 1979, 432 с.

Статья поступила в редакцию 28.06.2013

Ссылку на эту статью просим оформлять следующим образом:

Быков А.Ю., Медведев Н.В., Панфилов Ф.А. Тестирование клиента и сервера для выбора объекта проведения экспериментов в инструментальном программном средстве имитационного моделирования на основе технологии «облачных» вычислений. Инженерный журнал: наука и инновации, 2013, вып. 11. URL: http://engjournal.ru/catalog/it/network/989.html

Быков Александр Юрьевич родился в 1969 г., окончил ВИКИ им. А.Ф. Можайского в 1991 г. Канд. техн. наук, доцент кафедры «Информационная безопасность» МГТУ им. Н.Э. Баумана. Автор около 25 работ в области информационной безопасности и исследования систем обработки информации и управления. е-mail: abykov@bmstu.ru

Медведев Николай Викторович родился в 1954 г., окончил МВТУ им. Н.Э. Баумана в 1977 г. Канд. техн. наук, доцент кафедры «Информационная безопасность» МГТУ им. Н.Э. Баумана. Автор около 50 научных работ в области информационной безопасности и исследования систем обработки информации и управления.

Панфилов Филипп Александрович родился в 1989 г. Ассистент кафедры «Информационная безопасность» МГТУ им. Н.Э. Баумана.