Наверх
Українська   English
ДонНТУ   Портал магистров

Реферат по теме выпускной работы

Содержание

Введение

В последнее время наблюдается резкое увеличение объема передаваемого трафика по инфокоммуникационным сетям связи. Это обусловлено бурным развитием технологий передачи информации в данной отрасли. Что приводит, в свою очередь, к повышению требований к надежности и безотказной работы средств коммуникации. Надежность напрямую зависит от нагрузки, поступающей на сеть, если она превышает ее избыточность, то появляются отказы и потери данных. Термин безотказной работы характеризует возможность системы сохранять свою работоспособность не только в режиме штатной нагрузки, но и в случае пиковой.

Вовлечение операторов телекоммуникационных сетей в рыночные отношения выдвигает на первый план требование повышения качества предоставляемых услуг. В указанном документе сформулированы технические нормы на показатели функционирования сетей связи: телефонных, телеграфных и передачи данных, а также технические нормы на показатели надёжности этих сетей. Достижение нормативных значений перечисленных выше показателей в процессе эксплуатации невозможно, если эти показатели не заложены на стадии проектирования сетей электросвязи. Для сетей связи, являющихся сложными многофункциональными системами, которые состоят из большого числа разнородных по своим свойствам устройств, по показателям надёжности, по назначению, по дате изготовления, по сроку ввода в эксплуатацию, по условиям функционирования и т. п., можно выделить два аспекта надёжности: аппаратурный и структурный. Под аппаратурным аспектом понимается проблема обеспечения надёжности аппаратуры, отдельных устройств и их элементов, образующих сеть связи.

Структурный аспект надёжности отражает функционирование сети в целом в зависимости от состояния узлов и линий связи. Структурная надёжность сети связана, прежде всего, с возможностью существования путей доставки информации между корреспондирующими узлами или пунктами связи сети.

1. Актуальность темы

Актуальность работы состоит в том, в настоящее время происходит бурное развитие средств инфокоммуникации, что приводит к увеличению объема передаваемой информации. В связи с этим к устройствам сети предъявляются повышенные требования надежности и безотказной работы.

2. Цель и задачи исследования

Целью работы является повышение определения структурной надежности сети за счет использования коэффициентов готовности различного типа узлов связи.

Задачи:

  1. Проанализировать существующие методы определения структурной надежности инфокоммуникационных сетей.
  2. Разработать алгоритм расчета показателей структурной надежности.
  3. Провести моделирование для анализа проведенных расчетов.

3. Приближенный метод определения структурной надежности

Применение подхода состоит в том, что Vi – это отношение количества команд i–го типа к усредненной численности команд I, которые выполняются при однократном выполнении вычислительный процессов в сетевом устройстве, где i=1,М, а М – это количество видов команд, примененных при вычислениях, реализующихся в компоненте сети. В этом случае вероятность безотказной работы и выполнения задачи (Рз) вычисляется по формуле:


Pз=Pк[tз/tк]

где Pк=∑ViPi – вероятность выполнения средней команды, i равно от 1 до M;

Pi – вероятность выполнения i–й команды;

Vi – находится с использованием метода Гибсона.

Расчет вероятности безотказного выполнения команд в течение времени t вычислительного процесса Рвп (t) основан на результатах расчета или оценки показателя безотказной работы Pз и на конкретной математической модели, описывающей поток запросов для задачи. В большинстве практических случаев поток запросов может быть принят Пуассоном. Это связано с большим количеством неприоритетных факторов, вызывающих приложения. Отсюда нет последействия и обычного, и стационарного потока, то есть тех свойств, которые присущи простейшему потоку.Тогда вероятность того, что в течении времени t поступит i–е количество заявок, определяется формулой:


P(i,t)=((μt)i/(i!))·t-μt

Из этого следует:


∞
PВП=∑((μt)i/(i))·e-μt·Pзi=e-μt·ez
i=0

где z=μtPз


В результате получаем:


РВП=е-μtez=e-μ(1-Pз)t=exp[-μ(1-Pз)t]

Средняя работа до отказа зависит от вычислительного процесса и определяется выражением:


TВП=1/(μ(1-Pз))

Таким образом, средняя наработка до функционального отказа относительно вычислительных процессов обратно пропорциональна вероятности потока заявок на выполнение задач.

Выше описанный метод, а для повышения существуют различные методы. Прежде всего, это аппаратная избыточность и временная избыточность. Что касается функциональной надежности, то эффективность структурной избыточности проблематична. Это связано с тем, что ошибки в вычислительном процессе нельзя устранить переключением на резерв, если эти ошибки вызваны случайными сбоями, программными ошибками или ошибками во входной информации. В информационном процессе ошибки устраняются с помощью информационной избыточности. Временное резервирование может иметь ощутимый эффект в повышении функциональной надежности, однако применение традиционных методов двойного–тройного подсчета применимо там, где нет слишком жестких временных ограничений для выполнения задач.

Эти соображения предполагают необходимость комплексного применения гибких стратегий для обеспечения функциональной отказоустойчивости МСС. Эти стратегии, наряду с вышеупомянутыми, включают введение контрольных точек при реализации вычислительных и информационных процессов. Подход хорошо известен, однако, если временные интервалы между контрольными точками выбраны таким образом, что во них между приложениями для обеспечения обнаружения и устранения функциональных частичных сбоев содержание и эффективность такой стратегии радикально изменятся. Другой эффективной стратегией повышения функциональной надежности является использование естественной, временной, функциональной и структурной избыточности в МСС.

Для парирования функциональных сбоев целесообразно ввести специальные механизмы рационального использования избыточности. Эти механизмы вместе с избыточными средствами образуют средства обеспечения функциональной отработки отказа (ССО).

Назначение средств обеспечения функциональной отработки отказа:

  • обнаружение факта ошибки в программе или в работе технических средств;
  • локализация неисправностей;
  • классификации неисправности;
  • принятия решения о характере неисправности и прерывание выполнения задачи процесса;
  • обнаружения места повреждения;
  • реорганизации МСС и маскировки неисправности;
  • восстановление выполнения задач процесса.

Таким образом, COO предназначены для обеспечения адаптации МСС к функциональным сбоям. Очевидно, что основное слово по определению состава и структуры СОО стоит за разработчиками МСС.

Показатель, который показывает эффективность СОО, является вероятность успешного согласования МСС и ССО к функциональным отказам:


β=P{Ω≤Ωg}

где Ω – это структурный, временной ресурс, использующийся без ухудшения других показателей защищенности;

Ωg – допустимый ресурс расхода.

Если ресурсом является время, а допустимый расход – это допустимое время перебоев в работе МСС tg, то:


tg
β=P{V≤tg}∫fv(t)dt
0

где V – это интервал от начала появления неисправности до момента исправления ее и восстановления рабочего процесса;

fv(t) – функция плотности распределения случайного времени V.

Допустимое время перебоев в работе системы является случайным и распределяется по экспоненциальному закону, и параметром ρg, и по полной формуле вероятности видим:


∞
β=∫P{V≤Vg}ρg·eρgtdt=[fv·(S)]s=ρg
0

где fv·(S) – является преобразованием Лапласа.

Оценим вероятность того, что в процессе выполнения задачи либо не возникнут функциональные сбои, либо возникшие частичные функциональные сбои будут успешно нейтрализованы посредством обеспечения отказоустойчивости на основе допустимых затрат избыточных ресурсов. Обозначим вероятность безотказного выполнения задачи как Рз и вероятность того, что при выполнении задачи не возникло функциональных сбоев как Р1. Тогда вероятность безотказного выполнения задания под видом средстра обеспечения функциональной отработки отказа будет равна:


Рз1=РзР1+(1-Рз)Р1β1=1-gз-g1+gзg1+β1(gз-gзg1),

где β – вероятность успешного принятия первого уровня защиты; g1=1-P1;gз=1-Pз.

Если g1≤1 и gз≤1, то с погрешностью не большей второго порядка определяем:


Рз1=1-g1-gз(1-β1).

Между вероятностью успешного приспособления МСС к отказам с вероятностью g1 и gpз. β1=1-exp[–σξ], где ξ =5…10 – это нормировочный коэффициент, а ξ=g1/(gз+g1).

Данный метод можно применить к крупным, разветвленным сетям, например, пенсионного фонда или налоговой службы, которые требуют высокой надежности и бесперебойной работы.

4. Метод с использованием коэффициента готовности линии связи

Для оценки структурной надёжности сети используют показатели, которые в той или иной степени характеризуют устойчивость функционирования сети к отказам её элементов – узлов или линий связи. Выбор показателя (группы показателей) структурной надёжности определяется, прежде всего, используемой математической моделью адекватной сети связи. В качестве такой модели в данной работе использован вероятностный граф, вершины которого поставлены в соответствие узлам, а рёбра – линиям связи сети. Веса элементов графа представляют надёжностные показатели узлов и линий связи сети – коэффициенты готовности узлов или линий связи сети. При этом значения показателей могут быть определены на основании статистических данных или различных гипотез. В представленной работе для исследования структурной надёжности различных вариантов построения транспортной сети коэфициенты готовности линий связи рассчитываются по формуле:


Kгij=exp(-Lij/L0)Ln(1/Kг0)

где Кгij – коэффициент готовности линии связи между узлами i и j транспортной сети;

Lij – длина линии связи между узлами i и j; L0 – единичная длина линии связи (100 км);

Кг0 – коэффициент готовности линии связи единичной длины.

Коэффициенты готовности узла связи – КУ, в соответствии с техническими требованиями, составляет величину КУ ≥ 0,99999 и существенно превышают надёжность линий связи. Поэтому в приведённых исследованиях надёжность узлов не учитывается.

Для оценки структурной надёжности сети используется математическое ожидание числа связей в сети М*ОТН(Х), которое рассчитывается по формуле:


M*ОТН(Х)=100М(Х)/n(n-1)

где Х – случайная величина, поставленная в соответствие числу связей в сети;

n – число корреспондирующих узлов сети;

М(Х) – математическое ожидание числа связей в сети с учётом ненадёжности узлов и линий связи.

Для определения предлагаемого показателя структурной надёжности в работе используется имитационное моделирование, алгоритм которого представлен на рис. 1.

Поскольку каждой числовой характеристике случайной величины Х соответствуете статистический аналог, математическое ожидание числа связей в сети М*ОТН(Х) в данном случае оценивается как среднее арифметическое наблюдаемых значений случайной величины Х–М*ОТН(Х).

Алгоритм расчета структурной надежности

Рисунок 1 – Алгоритм расчета структурной надежность

Гиф изображение (10 кадров, 7 циклов, 43,8 Кбайт)

1 – начало;

2 – ввод исходных данных;

3 – i=1;

4 – розыгрыш состояний элементов графа в i–ом испытании;

5 – определение числа связей в графе в i&ndashом испытании;

6 – i=i+1;

7 – i≤N;

8 – расчет М*ОТН(Х) ;

9 – вывод результатов;

0 – конец;

В качестве исходных данных для решения задачи анализа будем использовать:

а) структуры сети, представленные взвешенными графами:

  • вариант 1 – радиально–узловая;

  • вариант 2 – кольцевая;

  • вариант 3 – сетевидная сеть с коэффициентом связности узлов не менее 3;

  • вариант 4 – сетевидная сеть с коэффициентом связности узлов не менее 5;

    Структуры анализируемых сетей

    Рисунок 2 – Структуры анализируемых сетей: 1) – радиально –узловая структура; 2) – кольцевая структура; 3) – сетевидная структура; 4) – полносвязная структура.

    б) число вершин n=10 (местоположение узлов при исследовании различных вариантов сети не меняется);

    в) вес каждого ребра графа представляет соответственно длину линии связи и коэффициент готовности;

    г) коэффициент готовности линии связи единичной длины КГО при проведении расчётов изменяется в пределах от 0 до 0.999;

    д) ранг путей (число участков сети, образующих путь), используемых для связи вершин графа, изменяется в зависимости от структуры сети от 1 до n – 1;

    е) число проводимых испытаний для заданного значения КГО определяется требованием к точности получения результатов с доверительной вероятностью 0.95.

    Выводы

    Разработанные алгоритмы расчета структурной надежности инфокоммуникационных сетей, включающие как приближенный так и подробный расчет показателей надежности, позволяют решать не только задачи анализа, но и задачи синтеза, что даёт возможность достаточно эффективно производить выбор приемлемого варианта структуры транспортной сети с учётом надёжности линий связи сети, и могут быть использованы на стадии проектирования, а также коррекции структуры транспортной сети в условиях эксплуатации.


    При написании данного автореферата магистерская работа ещё не завершена. Окончательное завершение: июнь 2020 г. Полный текст работы и материалы по теме могут быть получены у автора после указанной даты.

    Список источников

    1. Теория сетей связи / под ред. В. Н. Рогинского. М.: Радио и связь, 1981.–192 с.
    2. Закиров В. И., Золотухин В. В. Исследование надёжности беспроводных сетей методом имитационного моделирования в среде AnyLogic // Имитационное моделирование для науки и бизнеса (ИММОД–2011), Санкт–Петербург, 2011. c. 365–369.
    3. Никольский И. Е. Модели и методы построения широкополосных оптических сетей доступа. Автореферат диссертации на соискание учёной степени д. т. н. ФГУП ЦНИИС–ЛОНИИС, Санкт–Петербург, 2011.–33 с.
    4. Алигулиеев Э. А. Вероятность безотказной работы сети. E–journal “Reliability” Theory & Application, №1, vol. 2, 2011. – С. 88–90.
    5. Бугров Д. А. Методы поэтапной структурной оптимизации магистральных корпоративных сетей. Автореферат на соискание учёной степени к. т. н. Нижегородский государственный технический университет. Нижний Новгород, 2007.–10 с.
    6. Рахматулин А. М. Разработка метода расчёта отказоустойчивости решётчатых оптических транспортных сетей. Автореферат на соискание учёной степени к. т. н. ФГУП ЦНИИС, М.: 2010.–19 с.
    7. Попков В. К. Математические модели связности. Новосибирск: РИЦ «Прайс–курьер», 2006.–490 с.
    8. Лившиц А. П., Мальц Э. А. Статистическое моделирование систем массового обслуживания. М.: Сов. радио, 1978.–248 с.
    9. Величко В. В., Субботин Е. А., Шувалов В. П., Ярославцев А. Ф. Телекоммуникационные системы и сети / под ред. В. П. Шувалова. Том 3. М.: Горячая линия–Телеком, 2005.–711 с.