CC BY
54
спецпроцессора, входящего в систему визуализации и построенного таким образом, что одна итерация алгоритма будет просчитываться за 0,0001 с.
Турбулентная струя реактивного двигателя. При моделировании использовалась цилиндрическая система координат, размеры ячеек в которой задаются как в линейных, так и в угловых величинах. Все размеры были сведены к линейным. В расчет принят наименьший средний линейный размер ячейки 0,015 м по угловой координате.
С учетом неравенства (1) было получено, что порог устойчивости алгоритма лежит в пределе кванта времени одной итерации, равного 0,000037 с. Однако математическое моделирование показало, что при этом значении кванта времени алгоритм расходится. Если же использовать соотношение (2), мы получаем порог устойчивости счета, равный 0,000015 с, что и подтвердилось в процессе математического моделирования.
4. Выводы
1. Выбран критерий устойчивости алгоритма моделирования газодинамической среды.
2. В результате моделирования получены графические зависимости, позволяющие выбрать максимально возможный квант времени итерации при заданном размере ячейки либо максимально возможные линейные размеры ячеек при фиксированном кванте времени при сохранении устойчивости алгоритма.
3. В процессе моделирования определены требования к производительности спецпроцессора (а именно, время просчета одной итерации), позволяющего выполнять моделирование газодинамических объектов в реальном масштабе времени.
Новизна предложенного подхода заключается в согласованном задании параметров расчетной сетки и кванта времени итерации на основе критерия устойчивости процесса моделирования в задачах синтеза изображений газодинамических объектов.
Практическая значимость - уменьшение требований к производительности графических процессоров при проектировании систем визуализации тренажеров транспортных средств.
Литература: 1. Годунов С.К., Забродин А.В., ИвановМ.Я., Численное решение многомерных задач газовой динамики. М.: Наука, 1976. 401 с. 2. Белоцерковский О. М, Давыдов Ю. М. Метод крупных частиц в газовой динамике. М.: Наука, 1982. 500 с. 3. Белоцерковский О. М., Давыдов Ю. М., Метод «крупных частиц» для задач газовой динамики. Инф. бюл. СО АН СССР “Численные методы механики сплошной среды “, 1970. Т.1. С. 27. 4. Выгодский М.Я. Справочник по высшей математике. М.: Наука, 1966. 870 с. 5. Физика аэродисперсных систем. Киев-Одесса: Головное издательство издательского объединения «Вища школа», 1989. Вып. 32. С. 15-20. 6. Берже П., Помо И., Видаль К. Порядок в хаосе. О детерминистском подходе к турбулентности: Пер. с франц. М.: Мир, 1991. 368 с.
Поступила в редколлегию 21.10.2005
Рецензент: д-р техн. наук, проф. Руденко О. Г.
Гусятин Владимир Михайлович, канд.техн. наук, доцент кафедры электронных вычислительных машин ХНУРЭ. Научные интересы: теория и практика построения спецпроцессоров растровых графических систем реального времени. Адрес: Украина, 61166, Харьков, пр. Ленина, 14, тел. 702-13-54.
Сидоров Владимир Николаевич, аспирант кафедры электронных вычислительных машин ХНУРЭ. Адрес: Украина, 61166, Харьков, пр. Ленина, 14, тел. 702-13-54.
УДК681.324
ВЫБОР ПАРАМЕТРОВ ЛВС СИСТЕМЫ РЕАЛЬНОГО ВРЕМЕНИ
ЕЛИСЕЕВ В.В._____________________________
Рассматриваются вопросы выбора параметров локальной вычислительной сети (ЛВС) комплекса связи с объектом. На основе статистических моделей получены характеристики качества ЛВС при различных параметрах системы с учетом взаимосвязи вычислительных процессов. Приводится методика выбора номинальной пропускной способности ЛВС системы реального времени.
1. Введение
Информационно-вычислительная система (ИВС) и система внутриреакторного контроля (СВРК) энергоблока являются основными компонентами АСУ ТП энергоблока АЭС [1]. ИВС обеспечивает реализацию основных функций по представлению информации персоналу в оперативном контуре управления блочно-
го щита управления, регистрации, документированию параметров и характеристик технологического процесса во всех режимах работы энергоблока. СВРК выполняет контроль технологических процессов в реакторной установке (РУ), информационную поддержку оператора для оптимизации протекания технологических процессов РУ, архивацию работы активной зоны РУ и состояния теплоносителя первого контура.
Подсистема нижнего уровня ИВС и СВРК реализована в виде комплексов связи с объектом (КСО). КСО представляет собой группу МСКУ, объединенных промышленной ЛВС с шинной структурой типа МАПС [2]. МАПС относится к классу сетей с централизованным управлением доступом [3]. МСКУ - промышленный контроллер с многозадачной операционной системой реального времени. КСО, являющийся системой реального времени, выполняет обработку сигналов от датчиков и ведение общесистемной оперативной базы данных, распределенной по МСКУ. Связь КСО с подсистемой верхнего уровня реализована через шлюзо-
7 1
BE, 2005, 1 4
вые концентраторы на базе рабочих станций ПС5120, имеющих связь как с МАПС, так и с локальной сетью энергоблока на базе сетевых коммутаторов.
В работе [4] были рассмотрены вопросы оценки влияния параметров КСО на реальную пропускную способность ЛВС. Для оценки характеристик ЛВС с шинной структурой использовалась относительно простая модель на базе двухфазной системы массового обслуживания с однонаправленным потоком заявок и бесприоритетной дисциплиной обслуживания абонентов, что позволило применить для исследования аналитические методы и в некоторых случаях получить формульные выр аже ния характеристик качества ЛВС.
Для выбора конкретных параметров ЛВС (дисциплины обслуживания абонентов, номинальной пропускной способности) необходимо получить сравнительную оценку влияния различных дисциплин на характеристики качеств а, определить методику расчета номинальной пропускной способности ЛВС. Поэтому далее рассматривается ряд различных моделей функционирования ЛВС КСО.
2. Содержательная постановка задачи
Как и в [4], в данной работе рассматриваются модели функционирования ЛВС КСО, которые расширены за счет:
- различных дисциплин обслуживания;
- условия блокировки приема сообщений в устройства третьей фазы при заполнении приемного буфера;
- наличия сообщений, требующих ответных сообщений.
В общем случае рассматриваемая система состоит из N (N > 2) однородных абонентов. В центральном процессоре каждого абонента выполняется несколько программ (задач), которые в совокупности состоят из S независимых вычислительных процессов. В абоненте с номером i (1 < i < N) в каждый момент времени есть Si активных процессов (0 < Si < S).
В каждом абоненте случайным образом формируются запросы на передачу сообщений (служебных, информационных, запросов на получение необходимых данных) другим абонентам. Любой абонент может быть как источником, так и приемником сообщений. Сообщение может быть адресовано любым процессом i-ro абонента для одного из процессов j-ro абонента (i#j;1 < i,j < N).
После формирования буфера с сообщением задача вызывает соответствующее программное прерывание. Операционная система передает управление и параметры запроса (управляющее слово, адрес буфера сообщения и пр.) сетевому драйверу. Драйвер, получив управление, анализирует тип запроса (заявки).
Если это обычное сообщение (не требующее ответа), то, при наличии свободного места в буфере контроллера связи (КСВ), оно из буфера задачи переписыва-
7 2
ется в выходной буфер КСВ. Если же в нем нет свободного места, драйвер помещает заявку в свою локальную очередь, сообщая об этом задаче соответствующим кодом завершения, и возвращает управление операционной системе. При возникновении свободного места в выходном буфере КСВ драйвер через аппаратное прерывание получает управление и обслуживает первую в своей локальной очереди заявку, помещая в буфер КСВ сообщение из буфера задачи.
Если же поступившая в драйвер заявка представляет собой сообщение, требующее ответа от задачи (процесса) другого абонента, то сообщение передается в выходной буфер КСВ, а идентификатор этой заявки помещается в специальную очередь идентификаторов заявок, ожидающих ответа; в этом случае возможна передача последующих сообщений в КСВ независимо от момента времени получения ответов на ранее переданные.
Процесс, сформировавший обычный запрос, находится в состоянии ожидания до того момента, когда драйвер поместит его сообщение в буфер КСВ или в свою очередь. Процесс, сформировавший запрос, который требует ответа, переводится в состояние ожидания до момента получения ответа (блокируется), число активных процессов в данном абоненте уменьшается на единицу. Незаблокированный процесс является активным.
Центральный процессор абонента простаивает (находится в состоянии динамического останова) в том случае, когда все процессы данного абонента находятся в состоянии ожидания либо ответных сообщений, либо свободного места в очереди заявок драйвера.
Арбитр сети анализирует готовность КСВ абонентов на передачу сообщений. Выбор очередного абонента для анализа готовности производится в соответствии с некоторой дисциплиной обслуживания абонентов. При обнаружении готовности КСВ-источника (наличие хотя бы одной заявки в выходном буфере КСВ) анализируется готовность КСВ-приемника, номер которого указан в заголовке пакета. Готовность КСВ-приемника заключается в наличии свободного места во входном буфере данного КСВ. Если готовность есть, то организуется передача пакета с сообщением из выходного буфера КСВ-источника во входной буфер КСВ-приемника, в противном случае арбитр переходит к анализу готовности КСВ следующего абонента (в соответствии с дисциплиной обслуживания).
Возможны несколько дисциплин обслуживания абонентов, реализуемых арбитром сети. Рассмотрим некоторые из них, присущие ЛВС с шинной структурой и наиболее простые в практической реализации.
Дисциплина А. При данной дисциплине анализ готовностей абонентов производится по очереди (по кольцу), начиная от абонента с номером 1. После проверки готовности (или обслуживания) очередного абонента-источника номер следующего анализируемого абонента получается из номера текущего увеличением на 1 (по модулю N). Данная дисциплина является бесприоритетной [5 ].
BE, 2005, 1 4
Дисциплина В. При данной дисциплине анализ готовностей абонентов-передатчиков всегда начинается с абонента с номером 1. При отсутствии готовности первого абонента анализируется готовность второго и т. д. Приоритетом в обслуживании при данной дисциплине обладает абонент с меньшим номером («жесткий» приоритет).
Дисциплина С. При данной дисциплине приоритетом в обслуживании обладает абонент, имеющий большее количество заявок в выходном буфере. Если несколько абонентов удовлетворяют этому условию, выбор равновероятен.
Дисциплина D. Равновероятным образом выбирается абонент из числа имеющих на выходе буфера заявку, требующую ответа, или ответ. Если таких абонентов нет, то выбор производится по очереди.
Дисциплины С и D можно отнести к классу дисциплин с динамическим приоритетом.
Анализ применения различных дисциплин обслуживания обусловлен тем, что, как правило, переход от одной дисциплины обслуживания к другой не требует дополнительных аппаратурных затрат (или весьма незначительных - сотые доли процента от общего оборудования ПТК), но в ряде случаев может увеличить эффективную производительность системы на несколько процентов. Дисциплины обслуживания реализуются микропрограммно или программно.
Выбор конкретной дисциплины обслуживания может быть обусловлен необходимостью обеспечить приоритет в обслуживании одних типов заявок по отношению к другим. В этом случае среднее время ожидания обслуживания одних типов заявок уменьшается из-за увеличения времени ожидания обслуживания других типов заявок [5, 6].
В сетях массового обслуживания с блокировками и обратными связями (к которым принадлежат р ассмат-риваемые далее модели ЛВС) применение той или иной дисциплины может привести к изменению эффективной производительности всей системы. Такими обратными связями являются транзакции, порождаемые вычислительными процессами, формирующими заявки, которые требуют ответов от других абонентов. Особенностью данной транзакции является то, что процесс, сформировавший такой запрос, находится в заблокированном состоянии до того момента, пока не придет ответ.
Реальными аналогами заявок, требующих ответа, являются запросы, сформированные в результате алгоритмической зависимости вычислительного процесса в одном абоненте от данных (результатов вычислений), находящихся в другом абоненте. Аналогами заявок, требующих ответа, являются запросы, формируемые диагностическими процессами и процессами взаимоконтроля. Ответами в данном случае являются сообщения, содержащие данные о состоянии технических средств абонентов. Отметим, что задачи диагностирования в управляющих ПТК являются задачами одного
BE, 2005, 1 4
ранга с собственно задачами контроля и управления, так как являются одной из важных составных частей ПТК, обеспечивающих достоверность процессов управления и отказоустойчивость ПТК. Задачи диагностирования используют ресурсы ПТК на 10-20%.
Важной задачей проектирования является определение характеристики пропускной способности ЛВС, при которой любая заявка на передачу обслуживалась бы за время, не большее заданного директивного времени Тдир , с заданной вероятностью D.
Целью данного исследования является обоснование выбора дисциплины обслуживания абонентов в ЛВС системы реального времени и определение методики выбора номинальной пропускной способности ЛВС при известных параметрах потоков заявок, количествах абонентов и задач с учетом взаимосвязи вычислительных процессов.
Для этого необходимо исследовать влияние параметров КСО на реальную пропускную способность ЛВС с шинной структурой при различных дисциплинах обслуживания абонентов.
3. Формальная модель
Функционирование рассматриваемой ЛВС можно представить в виде трехфазной сети массового обслуживания (СеМО) с N каналами в первой фазе, обслуживающим прибором во второй фазе, N каналами обслуживания в третьей фазе. Структурная схема СеМО представлена на рис. 1.
Рис. 1
7 3
Первая фаза. Состоит из N однородных каналов с выходным буфером в каждом. Каждый из каналов состоит из S (по числу процессов) независимых между собой и однотипных подканалов. В каждый момент времени в любом канале может работать только один подканал (так как вычислительным ресурсом для процессов является один процессор).
Поток заявок на передачу сообщений в другие абоненты - простейший, с интенсивностью Pi .
Сгенерированная заявка помещается в выходной буфер абонента величиной на K заявок. Если буфер заполнен, то работа данного канала блокируется до появления хотя бы одного места в буфере.
Если сгенерированная подканалом заявка является заявкой, требующей ответа, то данный подканал переходит в состояние ожидания ответа, его работа блокируется до момента прихода ответа, счетчик активных подканалов уменьшается на единицу
(S; = Si -1,0 < Si < S). Канал простаивает (находится в состоянии динамического останова), если выходной буфер заполнен или все подканалы блокированы (т.е. выполняется условие (Ki = K) v (Si = 0), где Ki - текущее количество заявок в выходном буфере i-го абонента).
Исключением является случай, когда во входной буфер от другого абонента принята заявка, требующая формирования ответа. В этом случае, если есть свободное место в выходном буфере, разблокируется соответствующий подканал на время формирования ответа.
Таким образом, активизирующими событиями для начала работы канала могут быть:
- появление хотя бы одного места в выходном буфере;
- поступление ответа в один из подканалов на ранее выданный запрос (при наличии свободного места в выходном буфере);
- поступление заявки, требующей ответа - в этом случае разблокируется (при наличии свободного места в выходном буфере) один из подканалов на время формирования ответа.
Вторая фаза. Состоит из одного обслуживающего прибора. Прибор второй фазы в соответствии с некоторой дисциплиной организует передачу сообщений различной длины из выходных буферов каналов первой фазы во входные буферы каналов третьей фазы. Длительность передачи сообщений распределена по экспоненциальному закону с математическим ожиданием, равным 1/p2, интенсивность обслуживания -
P2 . Если передаваемое сообщение не является ответом, то адрес (номер) приемника в модели формируется случайным образом с одинаковой вероятностью для каждого адреса, равной 1/(N -1). Если сообщение является ответом, то оно передается в канал
7 4
третьей фазы, из которого ранее был получен исходный запрос (номера канала и процесса-приемника содержатся в исходной квитанции).
Передача сообщения организуется при одновременном выполнении следующих условий:
- в очередном анализируемом выходном буфере канала-источника есть хотя бы одна заявка;
- во входном буфере канала-приемника есть хотя бы одно свободное место.
После передачи сообщения выбор очередного або-нента-передатчика для обслуживания производится в соответствии с одной из дисциплин обслуживания, рассмотренных ранее.
Третья фаза. В этой фазе обслуживающим прибором каждого абонента с интенсивностью рз производится выборка и обработка заявок (поток простейший) из входного буфера емкостью на K3 мест. Если очередная заявка является обычным сообщением (не требующим ответа и не ответом), то, после обслуживания, она покидает систему.
Если заявка является ответом, то в первой фазе данного абонента разблокируется подканал, номер которого указан в квитанции поступившего сообщения, счетчик числа активных подканалов увеличивается на единицу Si = Si +1 и заявка после обслуживания покидает систему.
Если заявка является запросом на получение ответа, то она выбирается из входного буфера и помещается в специальную очередь заявок, требующих ответа. Данная очередь является вспомогательной в модели, она служит для связи работы первой и третьей фаз абонента, а также для предотвращения клинчей в моделируемой СеМО.
Введем параметр R = Np1 /р2, равный соотношению
производительностей первой и второй фаз. R характеризует сбалансированность производительностей первой и второй фаз. При R > 1 вторая фаза будет перегружена, при R < 1 - недозагружена.
4. Выбор критерия качества модели ПТК функционируют в реальном масштабе времени. Это означает, что время отклика ПТК Тоткл в целом (время от момента поступления внешнего сигнала до момента выработки управляющего воздействия или предоставления информации оператору) не должно превышать некоторого предельного интервала времени Тпр , определяемого спецификой управляемого объекта. Если Тоткл > Тпр , то в этом случае ухудшается качество упр авления, что может приве сти к нарушению работы управляемого объекта.
Время отклика ПТК в общем случае является суммарным временем нескольких составляющих: времени преобразования аналогового сигнала в цифровой код,
BE, 2005, 1 4
времени первичной обработки, времени вычислительных процедур соответствующей задачи, времени передачи результатов обработки в модули управления исполнительными механизмами, в рабочие станции для визуализации, архивирования и пр. Следовательно, и для каждой временной составляющей существует предельное ограничение.
Для коммуникационной подсистемы ПТК это означает, что заявка по передаче сообщения от задачи абонента ЛВС к задаче другого абонента должна обслуживаться за какое-то ограниченное время.
В качестве критерия эффективности функционирования ЛВС могут быть использованы различные критерии, например:
- среднее время ожидания обслуживания заявки;
- пропускная способность ЛВС, рассчитанная как среднее число заявок, которое может быть обслужено в единицу времени;
- относительная пропускная способность - усредненное отношение числа обслуженных заявок к числу поступивших в единицу времени;
- коэффициент использования ЛВС (отношение среднего времени работы ЛВС к общему времени функционирования системы).
Пропускная способность ЛВС характеризует ее «потенциальную» возможность, т .е. максимально возможную физическую скорость передачи данных. Реальная или эффективная пропускная способность зависит от множества факторов, как заложенных при проектировании ЛВС (соотношение характеристик быстродействия ее абонентов, дисциплина их обслуживания и др.), так и являющихся характеристиками операционных систем абонентов и прикладных программных процессов конкретных систем контроля и управления (характеристики потоков данных, степень «накладных расходов» при работе подсистемы ввода-вывода операционной системы и др.).
Значение каждого из перечисленных критериев в той или иной мере характеризует эффективность функционирования ЛВС, т. е. степень соответствия ее назначению - максимально быстро удовлетворять требования по передаче сообщений в ПТК, причем между этими критериями существует взаимосвязь.
Возможен и другой подход, когда эффективность какой-либо подсистемы оценивается через степень влияния ее характеристик на показатели эффективности всей системы, в которую входит данная подсисте -ма. Такой подход оправдан тем, что, в конечном итоге, для системы важны показатели ее подсистемы, рассматриваемой как «черный ящик». Например, для системы управления технологическим объектом важными являются интегральные характеристики всего ПТК в целом, т.е. его внешние характеристики, а множество внутренних характеристик его подсистем и компонентов является малозначимым.
Известно также [5], что в многофазных системах (и сетях) массового обслуживания без потерь заявок реальная пропускная способность системы равна пропускной способности самой медленной фазы.
Т аким образом, целесообразно в качестве объективной меры качества ЛВС использовать показатель эффективной производительности абонентов, под которой будет пониматься величина, равная коэффициенту (вероятности) загрузки абонентов ЛВС. Под вероятностью загрузки имеется в виду отношение полезного времени работы устройства к общему времени функционирования системы с учетом простоев. Коэффициентзагрузки при фиксированных параметрах быстродействия характеризует реальную пропускную способность системы, т.е. ее фактический коэффициент полезного действия. Увеличение коэффициента загрузки системыувеличи-вает пропускную способность системы, следовательно, уменьшается время отклика ПТК как управляющего органа. Для нахождения коэффициентов загрузки в статистических имитационных моделях необходимо получить статистику состояний сети массового обслуживания в стационарном режиме работы.
В качестве характеристики эффективной производительности будет использоваться математическое ожидание числа работающих каналов первой фазы (отношение среднего числа работающих каналов первой фазы к их общему числу) - E. Чем ближе E к единице, тем выше качество ЛВС по обслуживанию заявок. Другой весьма важной характеристикой качества работы сети в системах реального времени является готовность сети Q . По аналогии с [4] под этим термином будет пониматься величина, равная относительному времени работы системы, когда в системе нет заявок, ожидающих обслуживания.
5. Исследование моделей ЛВС
Для исследования были разработаны статистические трехфазные модели СеМО с различными дисциплинами обслуживания абонентов. В моделях варьировались следующие параметры: N - число каналов; S - число подканалов (процессов, функционирующих в каждом абоненте); W - вероятность того, что сгенерированная заявка требует ответа (частота появления таких заявок).
В моделях принято, что производительность третьей фазы на порядок превышает производительность первой фазы и величины буферов K = K3 = 16 . Корректность этих предположений обусловлена простым алгоритмом обслуживания входного буфера, применением в нём специализированных быстродействующих процессоров с архитектурой RISC и тем, что при K1,K3 > 16 характеристики системы близки к насыщению. Для понижения дисперсии выходных данных во всех моделях использовался метод общих случайных чисел [7].
Часть результатов моделирования для сбалансированной системы (R = 1) приведена в табл. 1 для N = 4;8 и S = 4;8 в виде зависимостей коэффициентов загрузки первой фазы от W .
7 5
BE, 2005, 1 4
В табл. 1 обозначено: EA, EB, Ec, ED - коэффициенты загрузки при использовании дисциплин А, В, С и D соответственно. На рис. 2 приведены графики зависимостей Ea, Eb, Ec,Ed от W при N = 4 и S = 4. Из табл. 1 и рис. 2 следует, что дисциплина С обеспечивает самый высокий коэффициент загрузки при W = 0;1. В диапазоне 0,2 < W < 1 самый высокий коэффицие нт загрузки соответствует дисциплине D.
Таблица 1 Значения Е при R=1
N S E W
0 0,2 0,4 0,6 0,8 1,0
Ea 0,9794 0,9500 0,9145 0,8844 0,8544 0,8255
4 4 EB 0,9585 0,9323 0,9063 0,8807 0,8522 0,8232
Ec 0,9822 0,9505 0,9173 0,8865 0,8573 0,8255
ED 0,9794 0,9553 0,9246 0,8932 0,8600 0,8255
Ea 0,9853 0,9820 0,9760 0,9676 0,9588 0,9515
8 8 Eb 0,9725 0,9698 ,9649 0,9598 0,9524 0,9444
Ec 0,9885 0,9848 0,9778 0,9696 0,9602 0,9528
Ed 0,9853 0,9825 0,9782 0,9704 0,9602 0,9515
Отметим, что (как было показано в [4]) при значениях R , близких к единице, готовность сети Q составляет небольшую величину в несколько процентов, для повышения Q необходимо уменьшить R .
A—-■--B —Л—С —N—D
В табл. 2-5 приведены результаты моделирования функционирования СеМО для граничных значений W (W = 0;1) при различных значениях R,S,N. Значения Е и Q для различных дисциплин при R > 0,5 практически совпадают.
Таблица 2 Значения Е и Q при S=4 и N=4
E/Q R=0,5 R=0,25 R=0,125 R=0,0625
W=0 W=1 W=0 W=1 W=0 W=1 W=0 W=1
Ea 1,000 0,928 1,000 0,940 1,000 0,946 1,000 0,949
Qa 0,757 0,791 0,939 0,948 0,986 0,987 0,996 0,997
Eb 1.000 0,928 1,000 0,940 1,000 0,946 1,000 0,949
QB 0.757 0.791 0,939 0,948 0,986 0,987 0,996 0,997
Ec 1.000 0.929 1,000 0,941 1,000 0,946 1,000 0,949
Qc 0.756 0.791 0,939 0,948 0,986 0,987 0,996 0,997
Таблица 3
Значения Е и Q при S = 8 и N = 4
E/Q R=0,5 R=0,25 R=0,125 R=0,0625
W=0 W=1 W=0 W=1 W=0 W=1 W=0 W=1
EA 1,000 0,993 1,000 0,996 1,000 0,996 1,000 0,997
QA 0,757 0,759 0,939 0,941 0,986 0,986 0,996 0,996
Eb 1.000 0.993 1,000 0,996 1,000 0,996 1,000 0,997
qb 0,757 0.758 0.939 0,941 0,986 0,986 0,996 0,996
Ec 1,000 0.994 1,000 0,996 1,000 0,996 1,000 0,997
Qc 0.756 0.759 0.939 0,941 0,986 0,986 0,996 0,996
Таблица 4 Значения Е и Q при S=4 и N=8
E/Q R=0,5 R=0,25 R=0,125 R=0,0625
W=0 W=1 W=0 W=1 W=0 W=1 W=0 W=1
EA 1.000 0.949 1.000 0.958 1.000 0,962 1,000 0,962
QA 0,754 0,776 0,939 0.943 0.984 0,986 0,996 0,997
EB 1.000 0,949 1,000 0,958 1.000 0,962 1,000 0,962
QB 0,754 0,776 0,939 0.943 0.985 0,986 0,996 0,997
Ec 1.000 0,950 1,000 0,958 1.000 0,962 1,000 0,962
Qc 0,753 0,775 0,939 0.943 0.985 0,986 0,996 0,997
Таблица 5
Значения Е и Q при S = 8 и N = 8
E/Q R=0,5 R=0,25 R=0,125 R=0,0625
W=0 W=1 W=0 W=1 W=0 W=1 W=0 W=1
EA 1,000 0,993 1,000 0,996 1,000 0,996 1,000 0,997
QA 0,757 0,758 0,939 0,941 0,986 0,986 0,996 0,996
EB 1,000 0,993 1,000 0,996 1,000 0,996 1,000 0,997
QB 0,757 0,758 0,939 0,941 0,986 0,986 0,996 0,996
Ec 1,000 0,994 1,000 0,996 1,000 0,996 1,000 0,997
Qc 0,756 0,759 0,939 0,940 0,986 0,986 0,996 0,996
На рис. 3 и 4 приведены зависимости Е и Q (соответственно) от R при W=1, S=4 и N=4.
Рис. 4
7 6
BE, 2005, 1 4
6. Определение номинальной пропускной способности ЛВС
Необходимо найти номинальную пропускную способность ЛВС - Р2, при которой любая заявка на передачу обслуживалась бы за время, не большее заданного директивного времени Тдир, с вероятностью D.
Решение проблемы сводится к следующей задаче: необходимо найти T s (среднее время обслуживания заявки сетью) такое, чтобы для случайной величины Ts, имеющей функцию распределения
F(T§) = 1 -e_Ts/Ts и плотность распределения
f(Ts)
1 e - Ts/Ts
Ts
, с вероятностью D выполня-
лось бы условие Ts < ^ир .
Решение. Исходя из свойства функции распределения F(Ts) имеем:
P(Ts ^TдИр) = F(Tдир) = 1 -e-Ts/Ts = D
или
e-Tw /Ts = i/(i _ d) . (1)
Решив уравнение (1) относительно Ts , получим:
T s = _Т'дир / ln(1 _ D), (2)
Ts представляет собой сумму: Ts = TЛВС + TожИд, где T ЛВС - среднее собственное время передачи
заявки сетью; ^жид - среднее время ожидания начала обслуживания заявки. Для ненагруженной сети (R > 0,25) можно пренебречь вероятностью пребывания системы в состояниях, когда в системе ожидают начала обслуживания две и более заявки. Тогда
їожид = (1 - ОУГлвс и Ts = T ЛВС + (1 - Q)T ЛВС или T s = (2 - Q)T ЛВС . Используя соотношение (2),
находим: T ЛВС = -Tдир /(2 - Q) ln(1 - D).
При этом искомая номинальная пропускная способность ЛВС будет равна:
p2
(Q - 2) ln(1 - D) ^дир
(3)
Решения уравнения (3) относительно Р2 в явном виде не существует, так как коэффициент Q в общем случае зависит от Р2 . При известных N, S и заданных соотношениях R значения Q можно определить из табл. 2 - 5 или моделированием СеМО с соответствующими параметрами N, s, W, R.
Для практических целей в диапазоне параметров 4 < N, s < 8; 0 < W < 1; 0,0625 < R < 0,25 можно воспользоваться приближенной формулой:
Р2 =-1,061
ln(1 - D)
^Дир
(4)
Для D=0,999, например, значение Р2 ~ 7,34 /T^^ , для D=0,999999 - р2 »14,66/ ^Дир .
7. Интерпретация результатов
Из табл. 1 и рис. 2 следует, что для граничных значений взаимосвязи между процессами (случаи W=0, W=1) для сбалансированной системы (R = 1) лучшую загрузку обеспечивает дисциплина С за счет уменьшения вероятности блокировок каналов (из-за заполнения выходных буферов).
При 0,2 < W < 1 (N = 4, s = 4) и 0,4 < W < 1(N=8, s=8), когда становится существенным фактор простоя каналов первой фазы из-за блокировок процессов, ожидающих ответных сообщений, наиболее предпочтительной оказывается дисциплина D, так как она обеспечивает приоритет в обслуживании таких заявок.
При значениях R, близких к единице, готовность сети Q имеет низкие показатели, не допустимые для систем, функционирующих в режиме «жесткого» реального времени. Увеличить Q можно повышением номинальной пропускной способности ЛВС, т.е. уменьшением R (при этом растет и Е). Из-за того, что при этом уменьшается вероятность образования очередей в буферах, разница в значениях Е (и Q) для СеМО с разными дисциплинами обслуживания стремится к нулю (табл. 2 - 5, рис. 3, 4). С увеличением W (при фиксированных значениях R, s и N) уменьшается Е, при этом Q несколько увеличивается из-за уменьшения очередей заявок на передачу.
С увеличением числа процессов s (при W Ф 0) уменьшается вероятность блокировок каналов и, соответственно, увеличивается Е, что приводит к некоторому уменьшению Q.
8. Выводы
Проведен сравнительный анализ дисциплин обслуживания в ЛВС шинной структуры по предложенному критерию качества.
На основе статистических моделей получены зависимости эффективной производительности и готовности ЛВС от таких параметров КСО, как: количество абонентов, число и степень взаимосвязи вычислительных процессов, отношение интенсивности запросов на передачу к интенсивности их обслуживания сетью.
В системах реального времени с небольшой нагрузкой на сеть предпочтительными являются дисциплина обслуживания «по очереди» или «с жестким приоритетом» (дисциплины А и В) как относительно простые и имеющие показатели качества, практически не отличающиеся от аналогичных показателей, более сложных в реализации динамических дисциплин.
7 7
BE, 2005, 1 4
Приведена методика определения номинальной пропускной способности ЛВС реального времени, при которой заявки обслуживаются за время, не большее директивного времени, с заданной вероятностью.
Результаты имеют практическую ценность, так как используются при проектировании КСО ИВС и СВРК нового поколения.
Представляется перспективным применение полученных результатов при разработке вычислительных систем реального времени, подобных рассмотренной.
Литература: 1. Горелик А.Х., Елисеев В.В., Орловский В. А. Опыт разработки новых и поэтапной реконструкции действующих информационно-вычислительных систем энергоблоков с реактором ВВЭР-1000 // Ядерная и радиационная безопасность. 2005. №1. С. 91-96. 2. Елисеев В.В., Ларгин В.А., Пивоваров Г.Ю. Программно-технические комплексы АСУ ТП. К.: Издательско-полиграфический
UDC519.713: 681.326
DIAGNOSTIC EXPERT SYSTEMS OF COMPUTER NETWORKS
SOLOVIEV V.M., KOLDOBANOV J.V._______________
In article questions of reception of the information on a technical status of the heterogeneous computer network and its use are considered at construction of diagnostic expert systems (DES). Results of article can be used at construction of network diagnostic systems.
Technical state of the computer network
One of the major characteristics of the computer network is reliability - ability of the computer network to save working capacity during the certain period of time. Reliability of complex technical systems and computer networks in particular is determined by their non-failure operation, durability and maintainability. As a quantitative measure of reliability time of non-failure operation (average time of a time between failures), probability of refusals (failure rate) and factor of readiness (time of restoration) more often act. A source of unreliability of the distributed systems are refusals of the environment of data transmission (more often cable systems), the switching equipment, the active network equipment and the software providing actually electric, radio or optical connectivity of separate net points among themselves. In the computer network refusals gradual, sudden and withdrawing failures are distinguished. On increase of reliability of computer networks due to application the whole complex of measures of prevention of refusals and failures is directed to them of self-tested electronic components with a high degree of integration, decrease in a level of in networks, simplification of operating modes of electronic handicaps schemes and a channelizing of the equipment, maintenance of optimum thermal modes of their job, and also due to perfection of the software and methods of installation of a network.
центр «Киевский университет», 2003. 429 с.. 3. ШварцМ. Сети связи: протоколы, моделирование и анализ. Ч.2. М.: Наука, 1992. 272 с. 4. Елисеев В. В. Оценка характеристик ЛВС нижнего уровня ИВС энергоблока ВВЭР-Ю00 // Радиоэлектроника и информатика. 2004. № 4. С. 88-93. 5. Основы теории вычислительных систем / Под ред. С.А. Майорова. М.: Высш. шк., 1978. 408 с. 6. Клейнрок Л. Вычислительные системы с очередями. М.: Мир, 1979. 600 с. 7. Кельтон В., Лоу А. Имитационное моделирование. 3-е изд. Киев: Издательская группа BnV, 2004. 847с.
Поступила в редколлегию 20.10.2005
Рецензент: д-р техн. наук, проф. Хаханов В.И.
Елисеев Владимир Васильевич, канд. техн. наук, доцент Северодонецкого технологического института Восточноукраинского национального университета. Научные интересы: компьютерная инженерия, программно-технические комплексы систем контроля и управления. Адрес: Украина, 93405, г. Северодонецк Луганской обл., пл. Победы, 2, тел. (06452) 2-95-87.
The basic operational measure of increase of reliability of the computer network is its maintainability increasing. Maintainability of the computer network assumes suppression of influence of refusals and failures on the network functioning by means of monitoring of a network, control and correction of errors, diagnosing and automatic restoration of circulation of the information in a network after detection and elimination of refusals. And monitoring tools more often are focused on gradual and withdrawing refusals, and the control and diagnosing tools - on sudden refusals. Increase of maintainability assumes decrease in an idle time (restoration) of the computer network. The distributed computing systems with a high maintainability concern to failure-safe systems. The failure-safe distributed computing systems to which computer networks concern also share on three categories. Computing systems of high readiness (high availability) are the systems executed on usual information technology, using superfluous equipment rooms and software and supposing time of restoration in an interval from 2 till 20 minutes. Computing systems steady against refusals (fault tolerance) - such systems which have in a hot reserve the superfluous equipment and software for all functional blocks: processors, operative memory, power supplies, subsystems of input-output, subsystems of disk memory, and time of restoration at refusal does not exceed one second. Computing systems of continuous readiness (continuous availability) - systems which also provide time of restoration within the limits of one second, but unlike systems steady against refusals, eliminate systems of continuous readiness not only the idle times which have resulted refusals, but also the scheduled downtimes connected with upgrade or service of system. The additional requirement to systems of continuous readiness is the support of a constant level of functionalities and productivity irrespective of occurrence of refusals. There is a close relationship between parameters of productivity and reliability of a network. Unreliable job of a network very often leads to essential decrease in its productivity, one of the basic parameters of quality of the computer
7 8
BE, 2005, 1 4
