Назад
Испольнил : Мохамед Али.
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.
1. 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 маршрутизатров 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 практичеки
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.
2. 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 2.1). 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. 2.1. Применение модели
теории массового обслуживания M/M/1 для анализа трафика в сети
Ethernet
Назад