Программные продукты и системы

В последнее десятилетие отмечается интенсивное развитие вычислительных сетей (ВС) различной конфигурации, в том числе на базе Интернет-технологий, с последующей интеграцией в глобальную информационную сеть. Практический потенциал в этой области накоплен очень большой, однако на практике довольно 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. Топология задается графом, в развитом виде – нечетким гиперграфом (Ярушкина Н.Г., Макеев А.С., Стецко А.А., Тронин В.Г. Автоматизированное проектирование корпоративных сетей на основе нечетких гиперграфов. // Тр. Междунар. конф. «Интеллектуальные системы» AIS’07. М., 2007). Природа трафика ВС – нечеткая случайная величина (Заде Л.А. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. М., 1976). 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, прокси-серверы, толстые и тонкие клиенты.

Взаимодействие узлов на прикладном уровне описывается на уровне производственных процессов модифицированными диаграммами потоков данных (Data Flow Diagram – DFD), которые необходимо дополнить расписанием работы ВС. Особенность ВС крупной проектной организации составляет наличие процесса функционирования проектного репозитория – архива проектно-кон­структорской документации, который моделируется на прикладном уровне как взаимодействие сервера данных (Ярушкина Н.Г., Вельмисов А.П., Стецко А.А. Средства Data Mining для нечетких реляционных серверов данных. // Информационные технологии, 2007, № 6) и файл-сервера.

Для решения задач АП ВС важными являются:

· задачи оптимизации (выбор коммуникационного оборудования, пропускной способности каналов, выбор топологии сети);

· процессы принятия проектных решений (моделирование рассуждений проектировщика);

· моделирование узлов ВС на прикладном уровне (имитационное моделирование серверов и клиентов);

· задача генерации транспортной схемы ВС, достаточной для организации работы прикладного уровня.

Задача генерации транспортной схемы ВС по описаниям производственных процессов. Для генерации транспортной схемы ВС необходима информация об интенсивностях взаимодействия компьютеров ВС между собой. Эта информация извлекается из дополненных DFD-диаграмм, описывающих автоматизируемые производственные процессы. В стандартные DFD-диаграммы необходимо добавить новые элементы для отражения параметров, влияющих на ход проектирования, а именно расписание выполняемых задач.

Методика согласования основных параметров транспортной схемы ВС и производственных процессов. Настоящая методика разбивается на четыре этапа.

1. Описание производственных процессов проектируемой сети при помощи адаптированного языка DF D: проектировщик строит описание структуры прикладных процессов, происходящих в сети, кроме того, задается расписание рабо-
ты процессов и выставляются прогнозные оценки генерируемого трафика и вычислительной загрузки.

2. Описание физической структуры сети: проектировщик создает описание физической структуры сети на уровне ее элементов – узлов, коммутаторов, шлюзов.

3. Расчет согласованной интегрированной обобщенной модели, ее оптимизация: осуществляется поиск оптимального размещения описанных сервисов по физической структуре сети. Оптимизация производится по трем критериям качества – максимальное снижение пиковых нагрузок трафика, максимальное снижение пиковых нагрузок вычислительной загрузки и максимальная группировка прикладных процессов по группам, указанным проектировщиком на первом этапе.

4. Корректировка проектных данных: проектировщик анализирует проектное решение, полученное в процессе оптимизации, и вносит необходимые изменения в структуру прикладных процессов либо в транспортную или физическую структуру сети.

Метод распределения прикладных сервисов по транспортной схеме ВС на основе генетического алгоритма (ГА). Взаимосвязь прикладной и транспортной схем проектируемой сети является завершающим этапом процесса проектирования, и здесь важно, чтобы окончательный результат был близок к оптимальному. Фактически взаимосвязь моделей заключается в распределении блоков диаграммы прикладных процессов по физической структуре модели с учетом расписания и генерируемого трафика. Для оптимизации этого процесса предлагается использовать стандартный ГА (СГА).

Хромосомой для СГА является один набор расположения блоков относительно физической структуры. Популяция таких наборов генерируется на начальном этапе работы СГА. Такая кодировка хромосомы состоит из двух частей – изменяемой, и неизменяемой. Неизменяемой частью является последовательность IP-адресов, а изменяемой – последовательность блоков диаграммы DFD (рис. 1).

Целевая функция СГА является аддитивной и состоит из трех слагаемых: Первая часть целевой функции отвечает за распределение трафика:, где
i – номер текущей хромосомы СГА; j – номер сетевого канала; Tr – суммарный трафик на одном канале.

Вторая часть функции отвечает за распределение вычислительной загрузки в сети:

, где i – номер текущей хромосомы СГА; j – номер узла сети; Vz – суммарная вычислительная загрузка на узле сети.

Третья часть целевой функции отвечает за качество группировки блоков диаграммы на физической структуре сети. Вычисление происходит в несколько этапов. Вначале определяется общее количество групп (i), заданных проектировщиком. Затем по каждой из групп строится массив IP-адресов. В этом массиве вычисляется максимальное количество повторяющихся элементов (N_i ). Значение вычисляется следующим образом:, где – общее число узлов сети.

Алгоритм размещения сервисов. При формировании описания прикладных процессов устанавливаются расписания работы процессов, нечеткие случайные оценки генерируемого трафика и вычислительной загрузки. Прогноз формируется для каждого блока в отдельности. При формировании физической модели сети используется возможность добавлять в модель узлы сети, коммутаторы, концентраторы, шлюзы и соединять их каналами связи. Для каждого модуля в сети можно просмотреть и изменить его настройки. Параметры модулей в основном отвечают за IP-маршрути­зацию в системе. Окончательная цель автоматизации проектирования ВС – интеграция обобщенной модели сети.

После того как модель прикладных процессов и предполагаемая модель сети составлены, необходимо построить их взаимосвязь. Это осуществляется путем распределения блоков диаграммы по физической структуре проектируемой сети. Фактически временно выстраивается обобщенная модель сети. За поиск наилучшего варианта этого распределения отвечает ГА.

Хромосомой в данном ГА является единичный вариант расстановки блоков диаграммы по физическим узлам сети. В программной реализации хромосома имеет две части – фиксированную и изменяемую (рис. 2). Фиксированная часть содержит номера блоков диаграммы прикладных процессов, а в изменяемой части находятся номера узлов сети, взятые из схемы ее физической структуры.

Целевая функция ГА состоит из двух частей. Первая часть функции стремится к уменьшению суммарного трафика в системе. Вторая – к тому, чтобы максимальная вычислительная загрузка одного узла была наименьшей:.

Расчет целевой функции, соответственно, происходит в три этапа. На первом этапе рассчитывается суммарный трафик в системе. Расчет строится на суммировании нечетких оценок, заложенных в диаграмму потоков данных. При этом производится трассировка связей диаграммы по каналам, описанным в физической модели сети.

Каждый узел и коммуникационный модуль сети представляется как генератор сетевого трафика с нечетким вероятностным значением на выходе. Если через такой генератор проходит несколько связей, то значение на выходе увеличивается. Связь трассируется по сети с учетом особенностей используемого коммуникационного оборудования. Если генератор выдает трафик в подсеть с концентратором, то трафик, генерируемый самим концентратором, увеличится пропорционально количеству его портов. Если же в подсети стоит коммутатор, то при трассировке очередной связи генерируемый им трафик увеличится на величину трафика этой связи. После трассировки все значения генераторов суммируются в единую вероятностную оценку суммарного трафика.

Вторая часть целевой функции рассчитывается подобным же образом, только система оперирует с нечеткими вероятностными оценками вычислительной загрузки. Как заложено в СГА, популяция подвергается отбору, рекомбинации и мутации. Рекомбинации подвергается изменяемая часть хромосомы (рис. 3).

Мутация в предлагаемой модификации СГА происходит следующим образом: случайно выбирается точка в хромосоме, и два соседних гена меняются местами. Пример мутации приведен на рисунке 4.

Третья часть целевой функции отвечает за качество группировки блоков диаграммы прикладных процессов по подсетям. Алгоритм ее вычисления таков: определяется количество групп, заданных пользователем. Затем для каждой из групп строится массив IP-адресов, присвоенных узлам, находящимся в этой группе. В этом массиве отыскивается максимальное количество повторяющихся элементов. Чем больше в группе повторяется IP-адресов, тем выше качество группировки.Структурная схема предлагаемой САПР ВС представлена на рисунке 5.

Программная реализация построена с использованием объектно-ориентированного программирования. Интерфейс построен на основных визуальных компонентах Windows в среде Delphi 5.0. Основной интерфейсной частью являются специализированные графические редакторы, в которых строятся бизнес-диаграмма и структурная модель ВС.

В заключение следует отметить, что, используя такой инструмент, как САПР ВС, человек может создавать наглядные проекты сетей, достаточно быстро их оценивать и динамически перестраивать, что ведет к существенному повышению качества разрабатываемых ВС.