Автореферат выпускной работы магистра.

Тема: Разработка и исследование методов проектирования IP-сетей.

Автор: Паничев А. Ю.

Научный руководитель: старший преподаватель каф. АТ Бойко В. В.

Актуальность работы.

Современные методики проектирования информационных сетей основываются на аналитическом расчете, позволяющем оценить прогнозируемый трафик и ввести запас прочности. Спроектированная таким образом сеть при проверке с помощью САПР не дает сбоев, что свидетельствует в пользу данного метода. Но всегда ли это экономически выгодно? Существуют ситуации, при которых коэффициент утилизации канала связи в ЧНН не превышает 50% (при предельном значении 70%). В таких случаях требуется точное прогнозирование трафика во избежание неиспользования оплаченной пропускной способности канала связи.

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.

Обзор существующих решений.

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.

Рис. 1. Процесс бездефектного проектирования вычислительной системы

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, необслуженным 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.

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.

Классификация систем.

Систем динамического моделирования вычислительной системы достаточно много, они разрабатываются в разных странах. Удалось обнаружить такие системы, произведенные в Румынии и других странах, не являющихся лидерами компьютерно-информационной индустрии. Кроме того, зачастую развитые системы диагностирования установленной вычислительной системы (интеллектуальные кабельные тестеры, сканеры, анализаторы протоколов) также причисляют к системам моделирования, что не соответствует действительности.

Классифицируем системы по двум связанным критериям: цена и функциональные возможности. Как и следовало ожидать, функциональные возможности систем моделирования жестко связаны с их ценой.

Анализ предлагаемых на рынке систем показывает, что динамическое моделирование вычислительных систем - дело весьма дорогостоящее. Хотите получить реальную картину в вычислительной системе - платите деньги.

Все системы динамического моделирования могут быть разбиты на две ценовые категории:

• Дешевые (сотни и тысячи долларов).
• High-end (десятки тысяч долларов, в полном варианте - сто и более тысяч долларов).

К сожалению, найти системы среднего ценового диапазона не удалось, однако многие из них представляют собой набор пакетов и разброс в цене одной и той же системы определяется комплектом поставки, т. е. объемом выполняемых функций.

Дешевые системы отличаются от дорогих тем, насколько подробно удается в них описать характеристики отдельных частей моделируемой системы. Они позволяет получить лишь "прикидочные " результаты, не дают статистических характеристик и не предоставляют возможности проведения подробного анализа системы.

Системы класса high-end позволяют собирать исчерпывающую статистику по каждому из компонентов сети при передаче данных по каналам связи и проводить статистическую оценку полученных результатов.

По функциональности системы моделирования, используемые при исследовании вычислительных систем, могут быть разбиты на два основных класса:

• Системы, моделирующие отдельные элементы (компоненты) системы.
• Системы, моделирующие вычислительную систему целиком.

Таблица 1. Системы моделирования

Более подробные сведения об этих системах и их характеристиках приведены далее.

BONeS (фирма Systems and Networks) - графическая система моделирования общего назначения для анализа архитектуры систем, сетей и протоколов. Описывает модели на транспортном уровне и на уровне приложений. Дает возможность анализа воздействия приложений типа клиент - сервер и новых технологий на работу сети.

Netmaker (фирма OPNET Technologies) - проектирование топологии, средства планирования и анализа сетей широкого класса. Состоит из различных модулей для расчета, анализа, проектирования, визуализации, планирования и анализа результатов.

Optimal Perfomance (фирма Compuware; Optimal Networks) - имеет возможности быстрого оценочного и точного моделирования, помогает оптимизировать распределенное программное обеспечение.

Prophesy (компания Abstraction Software) - простая система для моделирования локальных и глобальных сетей. Позволяет оценить время реакции компьютера на запрос, количество "хитов" на WWW-сервере, количество рабочих станций для обслуживания активного оборудования, запас производительности сети при поломке определенного оборудования.

Семейство CANE (компания ImageNet) -- проектирование и реинжиниринг вычислительной системы, оценка различных вариантов, сценарии "что, если". Моделирование на различных уровнях модели OSI. Развитая библиотека устройств, которая включает физические, электрические, температурные и другие характеристики объектов. Возможно создание своих библиотек.

Семейство COMNET (фирма Compuware; CACI Products Company) -- объектно-ориентированная система моделирования локальных и глобальных сетей. Позволяет моделировать уровни: приложений, транспортный, сетевой, канальный. Использует все известные на сегодня технологии и протоколы, а также системы клиент -- сервер. Легко настраивается на модель оборудования и технологий. Возможность импорта и экспорта данных о топологии и сетевом трафике. Моделирование иерархических сетей, многопротокольных локальных и глобальных сетей; учет алгоритмов маршрутизации.

Семейство OPNET (фирма OPNET Technologies) - средство для проектирования и моделирования локальных и глобальных сетей, компьютерных систем, приложений и распределенных систем. Возможность импорта и экспорта данных о топологии и сетевом трафике. Анализ воздействия приложений типа клиент -- сервер и новых технологий на работу сети. Моделирование иерархических сетей, многопротокольных локальных и глобальных сетей; учет алгоритмов маршрутизации. Объектно-ориентированный подход. Исчерпывающая библиотека протоколов и объектов. Включает следующие продукты: Netbiz (проектирование и оптимизация вычислительной системы), Modeler (моделирование и анализ производительности сетей, компьютерных систем, приложений и распределенных систем), ITGuru (оценка производительности коммуникационных сетей и распределенных систем).

Stressmagic (фирма NetMagic Systems) -- поддержка стандартных тестов измерения производительности; имитация пиковой нагрузки на файл-сервер и сервер печати. Возможно моделирование взаимодействия различных пользователей с файл-сервером. Включает 87 тестов производительности.

NetMaker XA (фирма Make Systems) - одно из наиболее мощных на рынке, и это сыграло немаловажную роль в том, что продукт зарекомендовал себя столь хорошо. За что ни возьмись - все работает в полном соответствии с описаниями. У нас не возникло никаких проблем ни с моделированием спроектированной нами небольшой сети, ни с усовершенствованием системы, приведенной производителем в качестве примера. Кроме того, генерируемые программой отчеты содержали всю необходимую информацию.

Главные недостатки NetMaker XA - необходимость серьезного обучения пользователя и высокая стоимость. Если к цене базовой конфигурации изделия добавить стоимость дополнительных модулей, получится довольно значительная сумма.

Основу продукта составляют модули Visualizer, Planner и Designer. Каждый из них выполняет какую-то одну функцию; чтобы смоделировать работу сети, необходимы все три.

Visualizer служит для получения информации о сети и ее просмотра. В его состав входят SNMP-модули автоматического распознавания, которые опрашивают сетевые устройства и создают соответствующие им объекты. Информацию об этих объектах можно затем редактировать с помощью Visualizer.

Planner - это библиотека устройств, которая помогает проанализировать, что получится при установке в сети нового устройства (например, дополнительного маршрутизатора). Make Systems поставляет встраиваемые модули (plug-in), содержащие объекты с данными о продуктах различных производителей. В таких объектах содержится полное описание различных моделей устройств (от числа сетевых интерфейсов до типа процессора); вся информация заверяется производителем. С помощью Planner пользователь может самостоятельно строить свои собственные объекты для описания сетевых устройств и каналов связи, не включенных в библиотеку.

Designer нужен для построения схем сетей. Данное средство позволяет легко и быстро создавать модели и анализировать альтернативы. Если пользоваться им совместно с Planner, можно получать информацию о том, как будет работать сеть заданной конфигурации.

Если требуется пойти несколько дальше, придется приобрести еще три модуля: Accountant, Interpreter и Analyzer. В состав Account входит тарификационная база данных; этот модуль помогает проанализировать затраты, связанные с использованием тех или иных сетей общего доступа. Нам показался очень полезным модуль Interpreter, предназначенный для сбора данных от средств анализа трафика. Затем данные автоматически импортировались в нашу модель, что позволяло использовать их почти в режиме реального времени, а не строить гипотезы относительно работы сети. Наконец, Analyzer и предназначенный для него встраиваемый модуль "выживаемости" помогают разрабатывать планы восстановления после аварий, а также добиваться того, чтобы ни одна неисправность (после ее локализации) не могла привести к отказу сети в целом.

Стоит все это богатство функций очень дорого - от 37 тыс. дол. за базовый комплект плюс доплаты за встраиваемые модули. Тому, кто захочет приобрести модули Accountant, Interpreter и Analyzer, придется раскошелиться еще на 30 тыс. дол. Установить NetMaker XA можно только на SPARCstation от Sun Microsystems.

К этому надо добавить стоимость обучения, поскольку без него у вас просто ничего не получится. В Make Systems осознают, что пользоваться их продуктом не так-то просто; во время испытаний к нам прислали специалиста, который обучил нас работе с пакетом.

Описание разработки.

В магистерской диссертации для решения поставленной задачи используется моделирование передачи IP-трафика, проходящего через некоторое количество маршрутизаторов. Основной акцент сделан на моделирование очереди как основную причину задержек или потерь информации. Исходным является список передаваемых файлов. В результате моделирования формируется список принятых файлов, анализ которого позволяет оценить характеристики каналов связи и количество потерянных единиц информации. Таким образом, модель позволяет подобрать оптимальную пропускную способность канала связи, позволяющую передавать IP-трафик без потерь.

Рисунок 2. Блок-схема алгоритма моделирования (анимирован).

Для формирования списка файлов требуется задать вероятностные характеристики их появления (матожидание и СКО длины файла, вероятность его появления в канале связи). По заданным характеристикам рассчитывается длина и время передачи файла.

Для учета повторной передачи (функций транспортного уровня) вводятся неинформативные файлы, характеристики которых рассчитываются по пропускной способности канала интенсивности потока передаваемой информации.

Рисунок 3. Функции маршрутизатора, реализуемые в модели.

Для доказательства адекватности модели будет проведен ряд экспериментов, которые заключаются в передаче по низкоскоростному каналу трафика, пришедшего из локальной сети. После анализа полученных результатов, полученных с помощью сетевого анализатора, и сравнения их с результатами моделирования для нескольких потоков IP-трафика, будет вынесено решение о достоверности реализации моделью всех механизмов передачи и возможности ее применения при проектировании IP-сетей.

Применение моделирования для решения практических задач проектирования будет рассмотрено в двух направлениях. Одним из них является коррекция пропускной способности каналов связи существующей сети. В этом случае моделируется передача части трафика сети в час наибольшей нагрузки, что позволит получить максимально точные искомые характеристики.

Вторым направлением является использование модели для проектирования новых сетей. В этом случае помимо оценки объемов трафика следует спрогнозировать его структуру и интенсивность в час наибольшей нагрузки. Такой анализ позволит минимизировать ошибку моделирования, что повысит конкурентоспособность метода.

Заключение.

Одним из результатов может стать пакет для автоматического проектирования IP-сетей, основанный на моделировании, позволяющий максимально удобно применять предложенный метод.

Разработанный метод проектирования целесообразно будет использовать для сетей крупных, рассредоточенных по большой территории корпораций, так как используемые ими каналы связи являются довольно протяженными и дорогими. Эффективное использование пропускной способности позволит сократить затраты на связь, составляющие для отдельных предприятий значительный процент расходов.

Список литературы.

1. Компьютерные сети. Принципы, технологии, протоколы: Учебник для вузов. 2-е изд. / В. Г. Олифер, Н. А. Олифер.–СПб.: Питер, 2003.–864 с.: ил.
2. Столлингс Вильям. Современные компьютерные сети. 2-е издание.–СПб.: Питер, 2003.–784 c.
3. Паничев А. Ю. "Разработка и исследование методов проектирования IP-сетей." Мир информации и телекоммуникаций – 2005. Материалы II междунаридной научно-технической конференции студенчества и молодежи, 12-13 мая 2005 г.,Киев.– 2005.– 174с.
4. "Использование моделирования для оптимизации производительности сети". Раздел: средства анализа и оптимизации локальных сетей.
   Источник: http://www.citforum.ru/nets/optimize/locnop_09.shtml
5. Сергей Шаповаленко "Динамическое моделирование и анализ корпоративных вычислительных систем". Сетевой журнал №6, 2001 год.
   Источник: http://www.setevoi.ru/cgi-bin/textprint1.pl/magazines/2001/6/40