Имитационное моделирование компьютерных сетей

Министерство образования и науки Российской Федерации

Брянский государственный технический университет

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Кафедра «Компьютерные системы и технологии»

Контрольная работа

по дисциплине:

«Системы имитационного моделирования»

на тему:

«Имитационное моделирование компьютерных сетей»

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

      Выполнил студент  гр. З-11 ИСТ

     Гутников С. В.

     Проверил

     Казаков Ю.М.

 

 

 

 

 

 

Брянск  2014 г.

 

  Понятие  и цели моделирования

Эффективность построения и использования корпоративных информационных систем стала чрезвычайно актуальной задачей, особенно в условиях недостаточного финансирования информационных технологий на предприятиях.

Критериями оценки эффективности могут служить снижение стоимости реализации информационной системы, соответствие текущим требованиям и требованиям ближайшего времени, возможность и стоимость дальнейшего развития и перехода к новым технологиям.

Основу информационной системы составляет вычислительная система, включающая такие компоненты, как кабельная сеть и активное сетевое оборудование, компьютерное и периферийное оборудование, оборудование хранения данных (библиотеки), системное программное обеспечение (операционные системы, системы управления базами данных), специальное ПО (системы мониторинга и управления сетями) и в некоторых случаях прикладное ПО.

Наиболее распространенным подходом к проектированию информационных систем в настоящее время является использование экспертных оценок. В соответствии с этим подходом специалисты в области вычислительных средств, активного сетевого оборудования и кабельных сетей на основании имеющегося у них опыта и экспертных оценок осуществляют проектирование вычислительной системы, обеспечивающей решение конкретной задачи или класса задач. Этот подход позволяет минимизировать затраты на этапе проектирования, быстро оценить стоимость реализации информационной системы. Однако решения, полученные с использованием экспертных оценок, носят субъективный характер, требования к оборудованию и программному обеспечению также грешат субъективностью, как и оценка гарантий работоспособности и развиваемости предлагаемого проекта системы.

В качестве альтернативного может быть использован подход, предполагающий разработку модели и моделирование (имитацию работы - simulation) поведения вычислительной системы.

Бездефектное проектирование вычислительных систем

Можно говорить о "бездефектном" проектирования информационных систем. Оно достигается комплексным применением  высокоуровневого моделирования (моделирования функций или бизнес-процессов) предприятия и низкоуровневого моделирования вычислительной системы. Общая условная схема бездефектного проектирования информационной системы приведена на рис. 1.

Использование высокоуровневого моделирования позволяет гарантировать полноту и правильность выполнения информационной системой функций, определенных заказчиком. То есть построенная модель безупречна по функциональности (система должна выполнять то, что задумано). Однако гарантировать, что конкретная реализация вычислительной системы на предприятии будет выполнять эти функции, высокоуровневое моделирование не может.

К системам высокоуровневого моделирования относятся такие системы, как ARIS, Rational Rose. С их помощью реализуются принципы структурного анализа, когда предприятие представляется в виде сложной системы, состоящей из разных компонентов, имеющих различного рода взаимосвязи друг с другом. Эти средства позволяют определить и отразить в моделях основные компоненты предприятия, протекающих процессов, используемой информации, а также представить взаимосвязи между этими компонентами.

Создаваемые модели представляют собой документированную совокупность знаний об ИС предприятия - о его организационной структуре взаимодействиях между предприятием и прочими субъектами рынка, составе и структуре документов, последовательностях шагов процессов, должностных инструкциях отделов и их сотрудников.

Моделирование функций вычислительной системы напрямую сегодня не представляется возможным. Данная задача в полном объеме не разрешима. Однако возможно моделирование работы системы в динамике (динамическое моделирование), при этом его результаты позволяют по косвенным показателям судить о функционировании всей системы.     

Так, мы не можем проверить правильность функционирования сервера базы данных и программного обеспечения, однако по выявляемым задержкам на сервере, не обслуженным запросам и т. д. мы можем сделать вывод о его работе.

Таким образом, рассматриваемые системы предназначены не для функционального моделирования вычислительных систем (это, к сожалению, невозможно), а для динамического их моделирования.

 

Рис. 1. Процесс бездефектного проектирования вычислительной системы

Моделирование вычислительной системы позволяет произвести более точный, по сравнению с экспертными оценками, расчет необходимой производительности отдельных компонентов и всей системы в целом, в том числе системного и прикладного программного обеспечения.. При этом появляется возможность использовать не максимальные значения характеристик используемого вычислительного оборудования, а характеристики, учитывающие, специфику использования этого оборудования в конкретном учреждении.

Основу моделирования составляют модели оборудования и процессов (технологий, программного обеспечения), используемых при работе интересующего объекта. При моделировании на компьютере воспроизводятся реальные процессы в обследуемом объекте, исследуются особые случаи, воспроизводятся реальные и гипотетические критические ситуации. Основным достоинством моделирования является возможность проведения разнообразных экспериментов с исследуемым объектом, не прибегая к физической реализации, что позволяет предсказать и предотвратить большое число неожиданных ситуаций в процессе эксплуатации, которые могли бы привести к неоправданным затратам, а может, и к порче оборудования.

В случае моделирования вычислительных систем таким объектом является информационная система, определяющая способы получения, хранения, обработки и использования различной корпоративной и внешней информации.

В процессе моделирования возможно следующее:

·  определение минимально необходимого, но обеспечивающего потребности передачи, обработки и хранения информации оборудования (даже не имеющего реальных аналогов) в настоящее время;

·  оценка необходимого запаса производительности оборудования, обеспечивающего возможное увеличение производственных потребностей в ближайшее время (один-два года);

·  выбор нескольких вариантов оборудования с учетом текущих потребностей, перспективы развития на основании критерия стоимости оборудования;

·  проведение проверки работы вычислительной системы, составленной из рекомендованного оборудования.

 

Использование моделирования для оптимизации производительности сети

Анализаторы протоколов незаменимы для исследования реальных сетей, но они не позволяют получать количественные оценки характеристик для еще не существующих сетей, находящихся в стадии проектирования. В этих случаях проектировщики могут использовать средства моделирования, с помощью которых разрабатываются модели, воссоздающие информационные процессы, протекающие в сетях.

     Методы аналитического, имитационного и натурного моделирования

Моделирование представляет собой мощный метод научного познания, при использовании которого исследуемый объект заменяется более простым объектом, называемым моделью. Основными разновидностями процесса моделирования можно считать два его вида - математическое и физическое моделирование. При физическом (натурном) моделировании исследуемая система заменяется соответствующей ей другой материальной системой, которая воспроизводит свойства изучаемой системы с сохранением их физической природы. Примером этого вида моделирования может служить пилотная сеть, с помощью которой изучается принципиальная возможность построения сети на основе тех или иных компьютеров, коммуникационных устройств, операционных систем и приложений.

Возможности физического моделирования довольно ограничены. Оно позволяет решать отдельные задачи при задании небольшого количества сочетаний исследуемых параметров системы. Действительно, при натурном моделировании вычислительной сети практически невозможно проверить ее работу для вариантов с использованием различных типов коммуникационных устройств - маршрутизаторов, коммутаторов и т.п. Проверка на практике около десятка разных типов маршрутизаторов связана не только с большими усилиями и временными затратами, но и с немалыми материальными затратами.

Но даже и в тех случаях, когда при оптимизации сети изменяются не типы устройств и операционных систем, а только их параметры, проведение экспериментов в реальном масштабе времени для огромного количества всевозможных сочетаний этих параметров практически невозможно за обозримое время. Даже простое изменение максимального размера пакета в каком-либо протоколе требует переконфигурирования операционной системы в сотнях компьютеров сети, что требует от администратора сети проведения очень большой работы.

Поэтому, при оптимизации сетей во многих случаях предпочтительным оказывается использование математического моделирования. Математическая модель представляет собой совокупность соотношений (формул, уравнений, неравенств, логических условий), определяющих процесс изменения состояния системы в зависимости от ее параметров, входных сигналов, начальных условий и времени.

Особым классом математических моделей являются имитационные модели. Такие модели представляют собой компьютерную программу, которая шаг за шагом воспроизводит события, происходящие в реальной системе. Применительно к вычислительным сетям их имитационные модели воспроизводят процессы генерации сообщений приложениями, разбиение сообщений на пакеты и кадры определенных протоколов, задержки, связанные с обработкой сообщений, пакетов и кадров внутри операционной системы, процесс получения доступа компьютером к разделяемой сетевой среде, процесс обработки поступающих пакетов маршрутизатором и т.д. При имитационном моделировании сети не требуется приобретать дорогостоящее оборудование - его работы имитируется программами, достаточно точно воспроизводящими все основные особенности и параметры такого оборудования.

Преимуществом имитационных моделей является возможность подмены процесса смены событий в исследуемой системе в реальном масштабе времени на ускоренный процесс смены событий в темпе работы программы. В результате за несколько минут можно воспроизвести работу сети в течение нескольких дней, что дает возможность оценить работу сети в широком диапазоне варьируемых параметров.

Результатом работы имитационной модели являются собранные в ходе наблюдения за протекающими событиями статистические данные о наиболее важных характеристиках сети: временах реакции, коэффициентах использования каналов и узлов, вероятности потерь пакетов и т.п.

Существуют специальные языки имитационного моделирования, которые облегчают процесс создания программной модели по сравнению с использованием универсальных языков программирования. Примерами языков имитационного моделирования могут служить такие языки, как SIMULA, GPSS, SIMDIS.

Существуют также системы имитационного моделирования, которые ориентируются на узкий класс изучаемых систем и позволяют строить модели без программирования. Подобные системы для вычислительных сетей рассматриваются ниже.

Модели теории массового обслуживания

Используемые в настоящее время в локальных сетях протоколы канального уровня используют методы доступа к среде, основанные на ее совместном использовании несколькими узлами за счет разделения во времени. В этом случае, как и во всех случаях разделения ресурсов со случайным потоком запросов, могут возникать очереди. Для описания этого процесса обычно используются модели теории массового обслуживания.

Механизм разделения среды протокола Ethernet упрощенно описывается простейшей моделью типа M/M/1 - одноканальной моделью с пуассоновским потоком заявок и показательным законом распределения времени обслуживания. Она хорошо описывает процесс обработки случайно поступающих заявок на обслуживание системами с одним обслуживающим прибором со случайным временем обслуживания и буфером для хранения поступающих заявок на время, пока обслуживающий прибор занят выполнением другой заявки (рисунок 4.1). Передающая среда Ethernet представлена в этой модели обслуживающим прибором, а пакеты соответствуют заявкам.

Введем обозначения: l - интенсивность поступления заявок, в данном случае это среднее число пакетов, претендующих на передачу в среде в единицу времени, b - среднее время обслуживания заявки (без учета времени ожидания обслуживания), то есть среднее время передачи пакета в среде с учетом паузы между пакетами в 9.6 мкс, r - коэффициент загрузки обслуживающего прибора, в данном случае это коэффициент использования среды, r = lb.

В теории массового обслуживания для данной модели получены следующие результаты: среднее время ожидания заявки в очереди (время ожидания пакетом доступа к среде) W равно:

Рис. 4.1. Применение модели теории массового обслуживания M/M/1 для анализа трафика в сети Ethernet