СОДЕРЖАНИЕ ВСТУПЛЕНИЕ МЕТОДЫ ОЦЕНКИ ЭФФЕКТИВНОСТИ ЛВС И ИХ КОМПОНЕНТОВ МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ АНАЛИТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ МЕТОДЫ СБОР ДАННЫХ ДЛЯ МОДЕЛИРОВАНИЯ ИНДЕКСЫ ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ АНАЛИТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ НА ОСНОВЕ ТЕОРИИ СИСТЕМ МАССОВОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ ОБЩИЕ ПОЛОЖЕНИЯ ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫЕ СРЕДСТВА МОДЕЛИРОВАНИЯ ПРИМЕРЫ АНАЛИТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ ЛВС ПРИЛОЖЕНИЯ ЛИТЕРАТУРА
ВСТУПЛЕНИЕ В настоящее время в использовании ЛВС можно отметить две тенденции: создание мощных корпоративных сетей и переход на технологию клиент-сервер. Корпоративные ЛВС характеризуются многосегментной структурой, большим числом рабочих станций (РС) , наличием нескольких серверов (файловых, баз данных, печати, модемов) , маршрутизаторов, мостов и т.п. Эффективное использование технологии клиент-сервер в таких сетях ставит ряд сложных задач перед администраторами и пользователями ЛВС. Важнейший комплекс задач обеспечение требуемой производительности, пропускной способности сети и планирование ее мощности. Сейчас, когда ЛВС стали определяющим компонентом в информационной стратегии большинства организаций, недостаточное внимание к оценке мощности ЛВС и ее планированию привело к тому, что сегодня для поддержки современных приложений в технологии клиент-сервер многие сети необходимо заново проектировать во многих случаях и заменять. Производительность и пропускная способность ЛВС определяется рядом факторов: выбором серверов и рабочих станций, сетевого оборудования, операционных систем рабочих станций, серверов и их конфигураций, распределением файлов базы данных по серверам сети, организацией распределенного вычислительного процесса, защиты, поддержания и восстановления работоспособности в ситуациях сбоев и отказов и т.п. Максимальные возможности корпоративной ЛВС для конкретных приложений (банковская, офисная, проектно-конструкторская, управленческая деятельность и др.) могут быть достигнуты только на основе комплексного подхода к оптимизации ЛВС на всех этапах жизненного цикла (от технико-экономического обоснования и технического задания на разработку до эксплуатации и модернизации) . Для решения задач оптимизации производительности и пропускной способности ЛВС используются методы и средства измерения (анализа) и моделирования. Особенности трафика ЛВС делают моделирование сетей более трудным, чем моделирование систем с главной машиной. В ЛВС трафик может сильно варьироваться, что определяется природой распределенной обработки. Так как такая обработка выполняется и клиентом, и сервером, есть много способов распределения обработки информации между ними, но в первую очередь необходимо знать о производительности самих приложений и влиянии приложений на общую производительность и пропускную способность сети. Как правило, средства моделирования позволяют определить производительность и пропускную способность ЛВС на основе показателей ее фактического оцениваемого трафика, указываемых администратором сети. Многие пакеты моделирования могут воспринимать данные и от инструментальных средств анализа сети (сетевых анализаторов) , таких, например, как анализатор протокола Sniffer фирмы Network General. Для крупномасштабных моделей такая возможность имеет важное значение, поскольку в этом случае отпадает необходимость во вводе в моделирующую программу множеств данных. Установив в сети программные измерительные средства и уяснив картину полного сетевого трафика, можно использовать и данные с помощью продуктов административного управления сетью, таких, как Sun Net Manager фирмы Sun Microsystem и Open View фирмы Hewlett Packard. Другим подходом к моделированию является создание вариантов "сценариев" работы ЛВС, что позволяет программировать уровень трафика на основе действий сетевых приложений. Средства моделирования обычно включают модули, эмулирующие все сетевые устройства. Например, пакет PlanNet фирмы Comdisco позволяет моделировать все оборудование ЛВС Token Ring и Ethernet вплоть до средств передачи речевых данных и телекоммуникаций. После того как модель сети разработана и отлажена, появляется возможность проведения экспериментов, например, можно добавить в сеть пользователей сегменты, мосты, коммутаторы, концентраторы, изменить тип передающей среды или сервера и т.п. Модель покажет пропускную способность сети, уровень трафика и ошибок, время реакции. Следует иметь в виду, что для решения задач оптимизации ЛВС необходимы точные исходные данные (например, получаемые от сетевого анализатора) , правильная оценка роста трафика, генерируемого новым сетевым приложением, а также понимание возможности программы (пакета) моделирования и какие из "сценариев" жизнеспособны. Инструментальные средства не могут дать конкретных рекомендаций по поиску "узких" мест и оптимизации ЛВС, а только способны показать, как изменения могут повлиять на характеристики сети. Интерпретировать данные, полученные инструментальными средствами, разрабатывать планы устранения "узких мест" в ЛВС, сценарии для их проверки, решать оптимизационные задачи должен администратор сети. МЕТОДЫ ОЦЕНКИ ЭФФЕКТИВНОСТИ ЛВСИ ИХ КОМПОНЕНТОВ МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ На различных стадиях жизненного цикла ЛВС могут использоваться различные методы оценки ее эффективности и оптимизации. В процессе проектирования ЛВС с использованием современной методологии проектирования и технологических комплексов (САПР) могут применяться экспериментальные методы исследования, аналитическое и имитационное моделирование. На стадиях опытной и рабочей эксплуатации ЛВС основным методом оценки их качества следует считать экспериментальное исследование. Оно позволяет собрать статистическую информацию о действительном ходе вычислительного, процесса, использовании оборудования, степени удовлетворения требований пользователей системы и т.п. и затем по результатам ее обработки сделать заключение о качестве проектных решений, заложенных при создании системы, а также принять решение по модернизации системы (устранению "узких" мест) . Однако не исключено и использование методов моделирования, с помощью которых можно оценить эффект от модернизации ЛВС, не изменяя рабочей конфигурации и организации работы системы. Моделирование - один из наиболее распространенных методов исследования. Модель ЛВС - это такое ее представление, которое состоит из определенного количества организованной информации о ней и построено с целью ее изучения. Другими словами, модель физическая или абстрактная система, представляющая объект исследования. При исследовании ЛВС, как правило, используются абстрактные модели, представляющие собой описания ЛВС на некотором языке. Абстрактная модель, представленная на языке математических отношений, называется 1математической моделью 0. Математическая модель М имеет форму функциональной зависимости W=W 4м 0(Х, F) , где W={W 41 0, W 42 0,..., W 4n 0} - показатели эффективностисистемы; Х={x 41 0, x 42 0,..., х 4n 0} и F= {f 41 0, f 42 0,..., f 4Q 0} соответственно параметры и функции, выполняемые системой. Поскольку при исследовании ЛВС возникает много различных вопросов, для решения тех или иных задач может быть разработан ряд моделей M={M 41 0, М 42 0,..., М 4o 0}. Эти модели представляют одну и ту же систему, но разрабатываются в различных целях, представляют ВС с различных точек зрения, а потому имеют различную степень детализации. Это означает, что в некоторой модели M 4i 0 C M могут отсутствовать определенные математические зависимости, а следовательно, модель М может быть неадекватной реальной ВС. Поэтому в совокупность моделей М должны входить такие частные модели, которые адекватно отражают отдельные стороны функционирования ЛВС в соответствии с целью исследования и имеют такую степень детализации, которая достаточна для решения конкретной задачи с требуемой точностью. АНАЛИТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ Использование аналитических методов связано с необходимостью построения математических моделей ЛВС в строгих математических терминах. Аналитические модели ВС носят обычно вероятностный характер и строятся на основе понятий аппарата теорий массового обслуживания, вероятностей и марковских процессов, а также методов диффузной аппроксимации. Могут также применяться дифференциальные и алгебраические уравнения. При использовании этого математического аппарата часто удается быстро получить аналитические модели для решения достаточно широкого круга задач исследования ЛВС. В то же время аналитические модели имеют ряд существенных недостатков, к числу которых следует отнести: - значительные упрощения, свойственные большинству аналитических моделей (представление потоков заявок как простейших, предположение об экспоненциальном распределении длительностей обслуживания заявок, невозможность обслуживания заявок одновременно несколькими приборами, например процессором и оперативной памятью, и др.) . Подобные упрощения, а зачастую искусственное приспособление аналитических моделей с целью использования хорошо разработанного математического аппарата для исследования реальн
