Автоматизированное проектирование вычислительных сетей крупных проектных организаций

Актуальность проблемы

За последнее десятилетие отмечается интенсивное развитие вычислительных сетей (ВС) различной конфигурации, в том числе на базе Internet-технологий с последующей интеграцией в глобальную информационную сеть. Практический потенциал в этой области накоплен очень большой, однако на практике очень часто сети проектируются и устанавливаются без привлечения соответствующих научных результатов, что приводит в итоге к частым выходам сетей из строя и их большим перегрузкам. Для малых сетей это не является критичным, в то время как для ВС крупных предприятий ошибки проектировщиков непосредственно сказываются на эффективности таких сетей.

ВС предприятия представляет собой эволюционирующий объект, который за время эксплуатации переживает несколько модификаций. Условия модификации существенно отличаются от условий проектирования тем, что ВС в текущем состоянии доступна для измерений. Результаты измерения параметров трафика и эксплуатационных параметров ВС могут быть использованы для прогнозирования параметров ВС в новом послепроектном состоянии. При проектировании с нуля гипотетические параметры могут быть получены в результате вычислительного эксперимента в ходе имитации или в результате экстраполяции результатов какого-то «типового» варианта на рассматриваемый вариант сети.

Автоматизированное проектирование (АП) ВС предполагает в качестве обязательной компоненты подсистему моделирования сети.

Модель ВС представляет собой топологию узлов, каналов и коммуникационного оборудования. Коммуникационное оборудование включает в себя: концентраторы, коммутаторы и маршрутизаторы. Концентраторы и коммутаторы задаются функционально, модели маршрутизаторов зависят от выбранного протокола и метрик каналов. Каналы обеспечивают передачу сигналов — пакетов. Природа трафика ВС — нечеткая случайная величина. Топология задается графом, в развитом виде — нечетким гиперграфом.

Узлы на транспортном уровне представляют собой генераторы и потребители трафика и могут быть заданы матрицей интенсивности. На прикладном уровне узлы делятся следующим образом: серверы данных, файловые серверы, ргоху-серверы, «толстые» и «тонкие» клиенты.

Взаимодействие узлов на прикладном уровне описывается на уровне производственных процессов модифицированными диаграммами потоков данных (дополнение — расписанием работы ВС). Особенность ВС проектной организации составляет наличие особого процесса — функционирования проектного репозитория — архива проектно-конструкторской документации.

Цель диссертационной работы

Целью диссертации является разработка нового теоретического подхода к автоматизированному проектированию вычислительных сетей на основе интеграции процессов принятия проектных решений, моделирования и оптимизации в условиях нечетко заданного трафика и нечетких метрик маршрутизации, разработка на основе данного подхода нового структурно-функционального решения САПР вычислительных сетей, позволяющего повысить качество автоматизированного проектирования в условиях неопределенности.

Задачи исследования

В соответствии с целью работы актуальными будем считать следующие задачи исследования:

• необходимо провести сравнительный анализ известных интеллектуальных методов оптимизации, существующих систем автоматизированного проектирования и моделирования ВС, в том числе языков имитационного моделирования;

• необходимо построить математическую модель АП ВС, позволяющую использовать современные методы поиска проектных решений, в том числе генетическую оптимизациюадаптировать генетические алгоритмы (ГА) к задаче оптимизации ресурсов в ВС;

• необходимо разработать интеллектуальную систему АП ВС на основе моделирования рассуждений проектировщика ВС, исследовать применимость схемы рассуждений на основе распространенного метода байесовских сетей доверия (БСД);

• необходимо разработать формализованную модель трафика ВС, позволяющую использовать как качественные оценки, так и результаты статистических измерений;

• необходимо выработать ряд дополнений к известным языкам имитационного моделирования с целью их адаптации к задаче АП ВС, построить методику слияния двух видов описаний сети: прикладного описания и описания транспортной структуры сети;

• необходимо разработать средства представления структуры ВС, позволяющие описывать структуру ВС с разной степенью требуемой точности, например, на основе, нечетких гиперграфовпостроить методику учета нечетких метриксформировать алгоритм маршрутизации с использованием нечетких гиперграфов и нечетких метрик;

• необходимо разработать функциональные модели узлов на прикладном уровне: имитационные модели серверов и клиентов;

• необходимо разработать алгоритм для решения задачи генерации транспортной схемы ВС, позволяющий успешно решить прикладные задачи в условиях неопределенности;

• необходимо разработать и реализовать средства оптимизации ВС как программную систему и исследовать ее результативность на примере ВС конкретных проектных организаций.

Методы исследования

Современная теория неопределенности, неточности и нечеткоститеория нечетких системтеория графов, теория имитационного моделирования, методы генетической и байесовской оптимизации

Результаты, выносимые на защиту

Основные положения, выносимые на защиту

1. Теоретический подход к построению САПР ВС, сочетающий проектные процедуры с моделированием трафика и оптимизацией проектируемой ВС.

2. Методы оптимизации проектных решений на основе генетических алгоритмов (ГА) и байесовских сетей доверия (БСД), позволяющие определить состав коммуникационного оборудования и пропускную способность каналов.

3. Язык дополненных потоковых диаграмм взаимодействия прикладных задач, позволяющий выполнить имитационное моделирование трафика ВС.

4. Математическая модель трафика корпоративной сети на основе нечеткой случайной величины, позволяющая оперировать прогнозными данными о трафике и вычислительной загрузке сети, использовать нечеткие метрики при маршрутизации.

5. Формализованные функциональные модели прикладных процессов: имитационные модели серверов и клиентов на основе сетей Петри.

6. Гибридный метод, объединяющий нечеткое моделирование и распознавание нечетких тенденций для временного ряда трафика ВС и позволяющий строить результативные модели серверов приложений и клиентов.

Научная значимость работы

Автор защищает: разработанные модели автоматизации проектирования ВСрезультаты теоретических, экспериментальных и практических разработок, внедрение в промышленную и опытно-промышленную эксплуатацию САПР ВС, в целом составляющие комплексный теоретический подход к построению САПР ВС.

Научная новизна. Впервые:

1. Адаптированы методы генетической оптимизации для всех основных этапов автоматизированного проектирования ВС.

2. Построена мера трафика как нечеткая случайная величина и разработана формализованная модель сети на основе теории нечетких гиперграфов, позволяющая на основе вероятностных нечетких величин оперировать прогнозными данными о трафике и вычислительной загрузке сети.

3. Разработаны методы поиска проектных решений на основе байесовской оптимизации.

4. Предложен язык модифицированных DFD-диаграмм {Data Flow Diagram), дополненных расписанием, для автоматизированного проектирования ВС.

5. Предложен метод моделирования протоколов маршрутизации с использованием нечетких метрик.

6. Разработаны формализованные функциональные модели узлов, как элементов прикладных процессов: имитационные модели серверов и клиентов на основе сетей Петри.

7. Разработан новый гибридный метод, объединяющий нечеткое моделирование и распознавание нечетких тенденций трафика и позволяющий строить имитационные модели сервера приложений и клиентов как системы нечетких правил.

8. Разработан алгоритм для решения задачи генерации транспортной схемы ВС, обеспечивающей успешное выполнение прикладных задач.

Практическая ценность и внедрение результатов

Созданная система автоматизированного проектирования вычислительных сетей используется на производстве и позволяет достичь улучшенных технико-экономических показателей объектов проектирования. Предлагаемый теоретический подход, методы и средства автоматизированного проектирования были успешно применены в проектных работах, выполняемых предприятием ФНПЦ ОАО «НПО «МАРС» в интересах АСУ ВМФ РФ (Море-99, Мелодия, Запевала и др.). Созданная САПР ВС активно используется в производстве и позволяет эффективно перераспределять высокопроизводительный трафик путем применения предлагаемого подхода и автоматической оптимизации, а так же сокращать время, затрачиваемое на проектирование вычислительных сетей.

Практическая ценность состоит в том, что разработанные модели и алгоритмы реализованы в форме программной системы и внедрены в деятельность ФГУП НПО «Марс» (г. Ульяновск). Практическое использование результатов диссертационной работы подтверждено соответствующими документами о внедрении.

5.8. Выводы по основным этапам проектирования ВС

Разработанная САПР ВС демонстрирует необходимое сочетание процессов АП ВС и моделирования будущего поведения ВС. Взаимодействие этих двух процессов позволяет выделить следующие основные этапы проектирования ВС:

1. Описание задач проектируемой ВС. На этом этапе составляется модель потоков данных проектируемой сети без привязки к физической структуре сети. Этот этап является важнейшим в предлагаемом методе проектирования ВС, так как правильно составленная диаграмма процессов, происходящих в сети, является основой для дальнейшей разработки.

2. Описание физической структуры сети. На этом этапе проектировщик описывает саму локальную сеть на уровне узлов сети и каналов связи. Здесь устанавливаются взаимосвязи узлов сети через коммутирующие модули, или маршрутизаторы, расставляются серверы. Для каждого узла сети задается таблица маршрутизации. Фактически моделируется процесс составления и настройки реальной локальной сети. Указанные этапы производятся в системе параллельно. Проектировщик в любой момент может переключаться между составлением диаграммы прикладных процессов и созданием физической модели сети. Такая возможность позволяет уже на начальных этапах проектирования улучшить качество получаемой модели ВС за счет того, что проектировщик постоянно держит взаимосвязь между этими моделями.

3. Расчет обобщенной модели. На этом этапе производится слияние модели прикладных процессов и физической модели сети в обобщенную модель и ее автоматизированный расчет. Фактически система самостоятельно расставляет блоки диаграммы прикладных процессов, учитывая суммарный трафик сети, а также вычислительную загрузку отдельных узлов. При помощи ГА система находит оптимальный вариант наложения составленной схемы прикладных процессов на спроектированную физическую сеть.

4. Модификация. Заключается во внесении изменений в одну или обе модели, а также перестроение взаимосвязей проектировщиком.

Этапы модификации и оптимизации могут повторяться несколько раз, до тех пор, пока полученная система не будет удовлетворять всем требованиям проектировщика.

ГЛАВА 6. АНАЛИЗ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ ЭКСПЕРИМЕНТОВ МОДЕЛИРОВАНИЯ ВС И РЕЗУЛЬТАТОВ ЭКСПЛУАТАЦИИ РАЗРАБОТАННЫХ СИСТЕМ ПРОЕКТИРОВАНИЯ

6.1. Анализ результатов оценки адекватности моделей ВС транспортного уровня

Для вычислительного эксперимента была выбрана ВС «НПО МАРС» на одном из этапов ее развития. Она состоит из сегмента конструкторов, сегмента

Источник трафика Получатель трафика Расписание и объём

АРМ конструктора Сервер конструкторов 4 раза в день по 10−100 Мб

АРМ тех-нормоконтроля Сервер конструкторов 8 раза в день по 10−100 Мб

Центральный сервер Сервер конструкторов 200 раз в день по 1 Мб

АРМ архива Сервер конструкторов 1 раз в день по 2000 Мб технологического и нормоконтроля, сегмента технологов и сегмента архива.

Расписание сетевых задач представлено в табл. 6.1.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В результате исследования был создан новый теоретический подход к АП ВС на основе научного направления мягких вычислений, разработан комплекс моделей и алгоритмов для элементов ВС, позволяющих генерировать транспортную схему ВС по формализованному описанию прикладного уровня. Выполнен научный анализ современных работ по стохастической оптимизации, ГА, оптимизации ВС, обоснована целесообразность использования ГА как средств стохастической оптимизации ВС в связи с нарастающей сложностью корпоративных сетей.

Главным итогом диссертационной работы является создание нового теоретического подхода к автоматизированному проектированию ВС на основе научного направления мягких вычисленийразработка комплекса моделей и алгоритмов для элементов ВС, позволяющих генерировать транспортную схему ВС по формализованному описанию прикладного уровня.

1. Выполнен научный анализ современных работ по стохастической, генетической и байесовской оптимизации, обоснована целесообразность нового теоретического подхода к автоматизированному проектированию ВС на основе научного направления мягких вычислений в связи с нарастающей сложностью вычислительных сетей. На основе анализа возможностей и ограничений существующих САПР вычислительных сетей определено место нечетких систем в САПР ВС. Обоснована необходимость использования нечетких данных на этапе проектирования и перепроектирования вычислительных сетей. Выполнен сравнительный анализ существующих систем автоматизированного проектирования и моделирования ВС, а так же анализ существующих языков имитационного моделирования .

2. Адаптированы методы генетической оптимизации для АП ВС. Адаптация включает формализацию функции оптимальности ГА за счет моделирования трафика. Для построения функции оптимальности построена достаточная для применения ГА модель топологии вычислительной сети на основе упрощенных функциональных моделей коммутационного оборудования вычислительных сетей: концентраторов и коммутаторов. Исследованы различные виды генетических алгоритмов применительно к задаче оптимизации топологии ВС, в частности алгоритм «только мутация», эволюционные стратегии, мобильный генетический алгоритм.

3. Построена модель вычислительной сети на основе меры трафика, представленной нечеткой случайной величиной. Разработаны алгоритм выбора коммуникационного оборудования и определения оптимального варианта сегментации ВС в условиях нечетко заданных исходных данных.

4. Разработаны модифицированные DFD-диаграммы (дополненные расписанием) для проектирования ВС. Разработана модель рабочей нагрузки на основе потоковых диаграммразработана методика и алгоритм слияния двух видов описаний сети: прикладного описания на уровне прикладных процессов и физической структуры сети.

5. Построена модель распределенной корпоративной сети на основе нечетких гиперграфовразработана модель маршрутизации в условиях неопределенностиразработан алгоритм поиска кратчайшего пути по нечеткому гиперграфу с использованием нечетких метрик.

6. Разработана система моделирования маршрутизации в распределенных вычислительных сетях с использованием четких и нечетких параметров в условиях автоматизированного проектирования.

7. Разработаны модели функционирования сервера приложений на основе гибридного метода нечетких тенденций и нечеткого моделирования временных рядов.

8. Разработаны имитационные модели различных серверов: данных, proxy, файл-серверов и модели различных клиентов на основе сетей Петри.

9. Проведены вычислительные эксперименты по исследованию эффективности разработанной САПР ВС.

10. Предлагаемый теоретический подход, методы и средства автоматизированного проектирования были успешно применены в проектных работах, выполняемых предприятием ФНПЦ ОАО «НПО «МАРС» в интересах АСУ ВМФ РФ (Море-99, Мелодия, Запевала и др.) .

Таким образом, в диссертации решена крупная научная проблема, имеющая важное хозяйственное значение для развития вычислительных сетей крупных проектных организаций, а именно: разработан новый теоретический подход к автоматизированному проектированию вычислительных сетей на основе интеграции процессов принятия проектных решений, моделирования и оптимизации в условиях нечетко заданного трафика и нечетких метрик маршрутизации, разработано на основе данного подхода новое структурно-функциональное решение САПР вычислительных сетей, позволяющее повысить качество автоматизированного проектирования в условиях неопределенности.