WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!


 

На правах рукописи

САФОНОВА Ирина Евгеньевна

МЕТОДОЛОГИЯ СОЗДАНИЯ, МОДЕЛИРОВАНИЯ И АДАПТАЦИИ КОРПОРАТИВНЫХ ФУНКЦИОНАЛЬНО-ОРИЕНТИРОВАННЫХ СЕТЕЙ

Специальность

05.12.13 – Системы, сети и устройства телекоммуникаций

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени

доктора технических наук

Москва – 2010

Работа выполнена в Государственном образовательном учреждение высшего профессионального образования «Московский государственный институт электроники и математики (технический университет)»

Научный консультант:

доктор технических наук, профессор Вишнеков Андрей Владленович

Официальные оппоненты:

доктор технических наук, профессор Свиридов Александр Петрович

доктор технических наук, профессор Дегтярев Сергей Викторович

доктор технических наук, профессор Царегородцев Анатолий Валерьевич

Ведущая организация:

Государственное учреждение высшего профессионального образования Рязанский государственный радиотехнический университет (РГРТУ)

Защита состоится «_____» _____________ 2010 года в _____ часов на заседании диссертационного совета Д 212.133.06 Московского государственного института электроники и математики (технического университета) по адресу: 109028, Москва, Б.Трехсвятительский пер., дом 3, МИЭМ.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Московского государственного института электроники и математике (технического университета).

Автореферат разослан «_____» _____________ 2010 года.

Ученый секретарь

диссертационного совета Д 212.133.06

кандидат технических наук, профессор                                  Н.Н.Грачев

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ



Актуальность проблемы. В настоящее время высокими темпами происходит развитие сетей телекоммуникаций, являясь частью инфраструктуры экономики, они играют чрезвычайно важную роль в развитии общества.

Для России характерно корпоративное разделение сетей. Корпоративная сеть – это коммуникационная система, принадлежащая и/или управляемая единой организацией (корпорацией). В состав такой сети входят различные типы компьютеров, несколько типов операционных систем, множество приложений, а также различное коммуникационное и технологическое оборудование (измерительные приборы, роботы, сборочные линии и т.п.). К передаче информации в корпоративных сетях имеют прямое отношение телефонные сети, спутниковые системы связи, системы сотовой радиосвязи, абонент корпоративной сети может быть не только пользователем, но и оператором процесса обмена. Сегодня, на основе достижений в области цифро­вых технологий идет процесс конвергенции и интеграции компьютерных и телекоммуникационных сетей в единую информационно-телекоммуникационную систему. Сетевая конвергенция позволяет более эффективно организовать эксплуатацию корпоративных сетей, снизить расходы на их поддержку, упростить взаимодействие между абонентами.

Корпоративные сети тесно связаны с реальным бизнесом предприятий, это накладывает отпечаток на их построение, а учитывая определенную направленность в работе корпораций и их функциональную организацию можно говорить о корпоративных функционально-ориентированных сетях, которые предназначены для решения определенных корпоративных задач. Такими сетями являются банковские сети, сети энергетических компаний и т.д. В каждом конкретной случае сеть не является универсальной, а ориентирована на решение определенных функциональных и прикладных задач. Сеть должна удовлетворять характеристикам этих корпоративных задач, а создавать универсальные сети в настоящее время становится экономически и технически не оправданным.

Перечень услуг, предъявляемых к сетям, и требования к качеству этих услуг постоянно возрастают, содержание корпоративной информации, интенсивность ее потоков и способы обработки постоянно меняются, появляются технические, технологические и организационные новинки (например, технологии NGN, MPLS, и т.д.), которые необходимо использовать в сети для поддержания ее в состоянии, соответствующем требованиям времени. Это означает, то, что нужна адаптация сетей к изменяющимся условиям.

Существующие методы и подходы к решению традиционных задач построения и моделирования сетей меньших масштабов для современных корпоративных функционально-ориентированных сетей оказываются непригодны­ми потому, что такие сети являются гетерогенными системами и применяются не только для передачи данных, в них используется весь комплекс существующих технологий передачи информации и различные комбинации каналов связи, а также коммуникационное и технологическое оборудование, характерное для работы корпорации. На сегодняшний день нет готовой, отлаженной, универсальной, единой методологии, следуя ко­торой, можно провести весь комплекс мероприятий по моделированию, созданию и адаптации таких сетей. Отсутствие методологии приводит к возникновению самых разнообразных подходов к  их реализации, базирующихся на интуиции и опыте разработчиков, при этом используется множество технологий построения, стандартов, различных методик и моделей, что приводит к росту стоимости сетей. Для решения этой проблемы необходимо разработчику предоставить возможность в рамках единой методологии проводить весь комплекс мер по созданию, моделированию и адаптации сетей на базе уже имеющихся известных наработок в этой области. Следовательно, разработка научных основ создания, моделирования и адаптации корпоративных функционально-ориентированных сетей обусловлено технико-экономической целесообразно­стью.

Создание и адаптация сетей должны сопровождаться опережающим развитием фундаментальной теории в этой области знаний. Автором были изучены различные направления и учтено все лучшее из мирового и отечественного опыта по соответствующим вопросам. На основании этого был сделан вывод о том, что к настоящему времени имеется множество эффективных методов и моделей для решения проблем, возникающих при разработки сетей, но эти модели и методы разрознены и с их помощью можно решать лишь ограниченное число задач. Современные средства моделирования сетей, использующие некоторые существующие модели и методы, требуют много вычислительных ресурсов и не позволяют полно и адекватно решать поставленные перед разработчиками сетей проблемы. Разрозненные, разнотипные модели в недостаточной степени отражают реальные характеристики современных сетей, и на сегодняшний момент имеется потребность в создании адекватной модели корпоративной функционально-ориентированной телекоммуникационной сети, базирующейся на системе моделей. Высокое качество технических характеристик сети может быть достигнуто только в том случае, когда отдельные методы и модели объединены на основе системного подхода в единый моделирующий комплекс, охватывающий все или большую часть задач, возникающих при создании и адаптации. Нужен подход, позволяющий объединять отдельные модели сетей в едином комплексе, а это значит, что существует необходимость в разработке методологической базы для организации взаимодействия моделей. Следовательно, актуальной проблемой является разработка новых более эффективных методов моделирования для корпоративных функционально-ориентированных сетей.

Создание и адаптация связаны с оптимизацией и принятием решений, как на уровне отдельных частных задач, так и для всей сети в целом. Основное внимание здесь следует сосредоточить на выборе альтернативных сетевых решений, средств их реализации и определении наиболее эффективного или базового варианта сети. Эта проблема является не только наиболее сложной, но и узловой, поскольку ошибка в исходных позициях при разработке сети зачастую не всегда может быть исправлена без существенных материальных затрат. Следовательно, нужны методы, которые позволяли бы уже на самых ранних этапах создания и адаптации сетей достаточно правильно выбрать их параметры и структуру, а также оценивать различные характеристики качества, с тем, что бы получить сетевое решение, не требующее серьезных изменений в будущем.

Учитывая вышесказанное, необходима новая методологическая база, предназначенная для исследования, создания, моделирования и адаптации корпоративных функционально-ориентированных сетей, которая в отличие от уже существующих походов, позволяет:

  1. более адекватно и с наименьшими затратами комплексно решать проблемы создания и адаптации сетей, моделировать сети, а также их элементы (включая устройства), проводя многовариантные расчеты и анализ альтернативных сетевых решений с целью выбора оптимального варианта;
  2. решать как отдельные задачи создания и адаптации (например: расчет производительности канала связи, времени задержки распространения сигнала по кабелю, выбор коммуникационного оборудования и корпоративной СУБД, расчет времени, необходимого для обработки данных в корпоративной прикладной системе и др.), так и моделировать, проводить расчеты и анализ всей сети;
  3. обеспечивать многоуровневое моделирование при адекватном отображении заданных свойств сети, используя существующие эффективные методы и модели для решения задач создания и адаптации, а также вводить и применять, наряду с уже имеющимися, новые модели;
  4. осуществлять организацию взаимодействия моделей и их согласования по параметрам и характеристикам сети, времени счета, точности и единицам измерения, интегрируя модели в зависимости от конкретной ситуации для поэтапного совершенствования модели всей сети;
  5. проводить разработки для широкого спектра сетей, обрабатывать данные больших размерностей (тысячи факторов и состояний сети), обеспечивая эффективную вычислимость на основе имеющихся данных и получение достоверных ре­зультатов.

При решении данной проблемы автор в своих исследованиях опирается на труды российских и зарубежных ученых, внесших большой вклад в развитие телекоммуникационных сетей. Проводимые исследования актуальны как в настоящее время, так и на обозримую перспективу развития сетей телекоммуникаций.

       Цель и задачи исследований        

Целью диссертационной работы является разработка единой методологической базы для исследования, создания, моделирования и адаптации корпоративных функционально-ориентированных сетей, позволяющей сократить сроки и затраты на их реализацию, и повысить эффективность функционирования.

Для достижения поставленной цели потребовалось решить следующие задачи:

1) проанализировать тенденции развития телекоммуникационных сетей (в том числе на основе концепции NGN), исследовать процессы конвергенции и интеграции телекоммуникационных и компьютерных сетей,

2) провести анализ стратегических проблем создания, моделирования и адаптации корпоративных функционально-ориентированных сетей, проанализировать предъявляемые к ним требования и определить основные критерии оценки их качества;

3) определить основополагающие характеристики и требования, предъявляемые к моделям сетей;

4) разработать методологические принципы создания и анализа функционально-ориентированных сетевых архитектур на основе моделирования их элементов;

5) разработать методы организации взаимодействия и согласования моделей;

6) разработать метод многовариантного синтеза сетевых решений;

7) для решения частных задач создания и адаптации разработать эффективные с точки зрения затрат машинного времени, легко адаптируемые к изменению функциональных зависимостей и дающие близкие к оптимальным, теоретико-расчетные методы и модели оценки основных характеристик сетей;

8) разработать методы, позволяющие оценивать эффективность альтернативных сетевых решений и методы выбора базового варианта сети в различных информационных ситуациях;

9) разработать программное обеспечение системы синтеза и адаптации корпоративных функционально-ориентированных сетей.

Методы исследования        

Методы исследования базируются на теории проектирования объектов связи, теории систем и сетей массового обслуживания, теории графов, теории потоков в сетях, теории принятия решений и оптимизации, теории исследования операций, теории вероятности и математической статистики. В работе также использовались экспериментальные методы, применяемые в современных телекоммуникационных сетях – пассивные и активные измерения.

Основные научные положения, выносимые на защиту

1) методологические принципы создания и адаптации корпоративных функционально-ориентированных сетей;

2) метод многовариантного синтеза сетевых решений;

3) новый подход к моделированию корпоративных функционально-ориентированных сетевых архитектур, основанный на построении комплекса моделей элементов сетей;

4) новая научная концепция организации взаимодействия моделей сетевых элементов;

5) многоуровневая графовая модель сети;

6) новые теоретико-расчетные методы и модели оценки основных характеристик сетей, необходимые для решения частных задач создания и адаптации;

7) методы принятия сетевых решений и выбора концептуального (базового) варианта сети для различных информационных ситуаций.

Научная новизна работы

Заключается в разработке новых эффективных методов создания, моделирования и адаптации телекоммуникационных сетей на базе исследования общих свойств, принципов функционирования, взаимодействия и распределения ресурсов. Методология создания, моделирования и адаптации корпоративных функционально-ориентированных сетей, направлена на совершенствование общей теоретической базы в области организации телекоммуникационных сетей и разработки новых принципов информационного обмена в таких сетях. На основании выполненных исследований были получены теоретические положения, совокупность которых можно квалифицировать как решение крупной научной проблемы.

В результате проведенных исследований получены следующие новые научные результаты:

1)  сформулировано определение корпоративной функционально-ориентированной сети, выявлены характерные проблемы и задачи, возникающие при создании, моделировании и адаптации таких сетей;

2) предложен и обоснован научный подход к моделированию корпоративных функционально-ориентированных сетей, связанный с построением иерархического моделирующего комплекса, где отдельные  модели сетевых элементов объединены на основе системного подхода в единый комплекс, охватывающий все или большую часть задач, возникающих при создании и адаптации, что позволяет более экономично решать поставленные перед разработчиками сетей проблемы, эффективно моделировать сети и сетевые элементы, требуя значительно меньше вычислительных ресурсов;

3) выдвинута новая научная концепция организации взаимодействия моделей сетей и их элементов, с помощью, которой осуществляется взаимодействие и согласование разрозненных, разнотипных моделей и параметров сетей, а также проводится калибровка необходимых данных;

4) для реализации этой концепции предложены: эффективная методика оценка точности математических моделей, методика подготовки и анализа модельных данных, модифицированный метод регрессии на главные компоненты, алгоритм сопряжения параметров моделей и многоуровневая графовая модель сети, позволяющая определять взаимосвязь и взаимовлияния частных задач создания и адаптации, параметров и характеристик сетей;

5) предложен метод многовариантного синтеза сетевых решений, позволяющий проводить многовариантные расчеты в режиме диалога и использовать творческие возможности разработчика сети;

6) обоснованы и разработаны новые эффективные теоретико-расчетные методы и модели оценки основных характеристик сетей для решения частных задач создания и адаптации, которые в отличие от уже существующих, дают возможность обоснованно планировать и прогнозировать стратегию развития сетей;

7) предложены методы оптимизации и принятия сетевых решений для условий определенности и неопределенности исходной информации, предназначенные для выбора оптимального варианта сети из множества альтернативных.

Практическая значимость работы состоит:

  • в создании методических материалов по моделированию телекоммуникационных сетей; 
  • в разработке методики по классификации моделей телекоммуникационных сетей на основе многоуровневого их представления, оценки критериев качества и анализа решаемых задач;
  • в применении, разработанных методов для создания новых и адаптации имеющихся сетей в учреждениях и организациях страны;
  • в разработке инструментальных средств для исследования и выбора эффективных сетевых решений;
  • в создании, на основе предложенной методологии, системы синтеза и адаптации корпоративных функционально-ориентированных сетей;
  • в разработке технических рекомендаций по созданию автоматизированных систем проектирования телекоммуникационных сетей;
  • в использовании результатов исследований в учебном процессе для разработки учебных планов, рабочих программ и методического обеспечения по специальности 230101 «Вычислительные машины, комплексы, системы и сети».

Приоритет практических решений

Приоритет практических решений подтвержден авторскими свидетельствами и патентами.

Достоверность научных результатов подтверждается:

  • данными об успешном практическом применении результатов диссертации при разработке сетей;
  • корректностью вывода математических зависимостей для расчета сетевых параметров;
  • использованием результатов анализа состава и возможностей современных и перспективных средств и методов моделирования телекоммуникационных сетей при проведении теоретических исследований и построении адекватных математических моделей, что позволяет учесть специфику их применения;
  • полученные научные результаты обеспечены математическими доказательствами или экспериментальной проверкой и согласованы с имеющимися результатами других авторов, опубликованными в отечественной и зарубежной литературе.

Реализация результатов работы

Результаты диссертационной работы использованы в следующих госбюджетных НИР: «Разработка элементов теории и методов принятия технических решений в САПР сетей ЭВМ» № гос.регистрации РК 01200204915; «Разработка элементов теории многоцелевой оптимизации в задачах проектирования сетей ЭВМ»  № гос.регистрации РК 01200302727; «Разработка математических моделей объектов проектирования для систем поддержки принятия технических решений корпоративных сетей» № гос.регистрации РК 01200406224; «Разработка методов комплексирования моделей представления функционально-ориентированных сетей для автоматизированной системы обеспечения надежности и качества электронной аппаратуры» № гос.регистрации РК 01200502551; «Создание методологии автоматизированного формирования и принятия концептуальных предпроектных решений при разработке корпоративных функционально-ориентированных сетей и проектировании электронной аппаратуры» № гос.регистрации РК 01200602336.

Теоретические и практические результаты исследований были так же внедрены и использовались:

- в в/ч 32382 при проведении НИР «Каскад»;

- в Автономной некоммерческой организации «Региональный учебный информационный центр», что позволило адаптировать локальную сеть Центра, определить оптимальную структуру узла связи, оценить пропускную способность канала связи, выбрать оптимальные способы подключения к первичным Internet-провайдерам;

- на Федеральном государственном унитарном предприятии «Научно-исследовательский институт «Аргон», что позволило повысить эффективность функционирования сети предприятия, обеспечить необходимую производительность, надежность, поддержку различных видов трафика, совместимость и управляемость.

- в ЗАО Научно-производственной фирмы «Информационные и сетевые технологии» в рамках работы по проектированию и созданию широкополосных беспроводных сетей, а также при проведении НИР: «Разработка новых беспроводных телекоммуникационных средств передачи мультимедийной информации на основе лазерной и радио технологий» и «Разработка проекта широкополосного беспроводного доступа к информационным ресурсам ГПНТБ России»;

- в учебном процессе Федерального государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Московский государственный институт электроники и математики» (технический университет). 

Практическое использование результатов диссертационной работы подтверждено соответствующими актами.

Апробация работы

Основные положения диссертационного исследования регулярно докладывались и обсуждались на научных конференциях, семинарах и совещаниях, в том числе на: Международной научно-технической конференции «Системные проблемы качества, математического моделирования и информационных технологий», Москва–Сочи, 1999; 2-й Всероссийской научно-методической конференции «Образование ХХ1 века: инновационные технологии, диагностика и управление в условиях информатизации», Красноярск, 2000; Международной научно-технической конференции, посвященной 80-летию гражданской авиации России «Гражданская авиация на современном этапе развития науки, техники и общества», Москва, 2003; Международной конференции «Information and Telecommunication Technologies in Intelligent Systems», Barcelona (Spain), 2003; I Всероссийской конференции «Инновации, качество, образование», Москва, 2003; Международной конференции “Information and Telecommunication Technologies in Intelligent Systems”, Theoretical Footings Of Information Systems Barcelona, (Spain), 2004; Международной научно-технической конференции, посвященной 35-летию со дня основания МГТУГА «Гражданская авиация на современном этапе развития науки, техники и общества», Москва, 2006; IХ научной конференции МГТУ «СТАНКИН» и «Учебно-научного центра математического моделирования МГТУ «СТАНКИН» – ИММ РАН» по математическому моделированию и информатике, Москва, 2006.

Публикации

Основные положения диссертационной работы непосредственно отражены в 86 публикациях, в том числе в монографии Сафонова И.Е. Методы и модели оценки основных характеристик корпоративных функционально-ориентированных сетей в САПР. М.: МИЭМ, ЦОП, 2007. – 344с.: ил. ISBN 978-5-94506-184-2, УДК 681.324(03), ББК32.973.202, С 22, в 14 статьях, опубликованных в журналах, входящих в перечень ВАК России, в 45 статьях в других рецензируемых журналах, 9 трудах конференций, в 12 учебно-методические работах, зарегистрировано 5 объектов интеллектуальной собственности.

Структура и объем работы

Диссертация состоит из введения, шести глав, заключение, списка литературы и приложений.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

       Во введении обоснована актуальность работы, определена ее цель и задачи исследования, научная новизна, основные положения, выносимые на защиту, практическая значимость полученных результатов, изложено краткое содержание глав.

В первой главе проведены обзор, исследование состояния и перспектив развития российских и зарубежных телекоммуникационных сетей. Исследования показали, что большинству современных корпораций требуется развитая телекоммуникационная инфраструктура, объединяющая кабельные, беспроводные сети центральных офисов с региональными филиалами в единое информационное пространство для передачи различной информации.

Проанализированы тенденции развития телекоммуникационных сетей следующего поколения – Next Generation Networks (NGN), показано, что весь комплекс проблем по эффективной эволюции от традиционных сетей телекоммуникаций к NGN, весьма актуален на сегодня для корпоративных сетей и должен отражать концепцию «неразрушающего перехода к NGN», т.е. постепенный перевод отдельных сетевых элементов на новые технологии без кардинальной смены всей инфраструктуры телекоммуникаций. Исследованы процессы конвергенции и интеграции компьютерных и телекоммуникационных сетей, являющиеся закономерным этапном в их развитии. Показано, что сетевая конвергенция позволяет создать единую корпоративную телекоммуникационную среду; более эффективно организовать эксплуатацию сетей, снизив расходы на поддержку и, обеспечив надежность и стабильность их функционирования, повысить качество и эффективность использования телекоммуникационных сервисов.

Представлена классификация сетей. Сформулировано определение корпоративной функционально-ориентированной сети. Исследованы характеристики сетей, определены, предъявляемые к ним требования и основные критерии оценки качества (критерии оптимизации) : K1 – производительность, K2 – надежность и безопасность, K3 – расширяемость, K4 – масштабируемость, K5 – прозрачность, K6 – поддержка разных видов трафика, K7 –  управляемость, K8 – совместимость. Выявлены и проанализированы характерные стратегические проблемы и частные задачи, возникающие при создании и адаптации таких сетей.





Дана формальная постановка научной проблемы и определены основные этапы ее решения. Введено определение концептуального (базового) сетевого решения Х kpr:

Хkpr  = {Хpr, ХDpr,  ХNpr},                                        (1)

где Хpr - совокупность «наименований» параметров и характеристик, определяющих сеть;  конкретные числовые значения дискретных - ХDpr и непрерывных параметров - ХNpr (возможно наличие логических переменных).

Общую проблему, связанную с созданием и адаптацией корпоративных функционально-ориентированных сетей, целесообразно решать с помощью процедуры декомпозиции, где общая проблема представляется как решение последовательности частных задач, и на основании критериев оценки качества сетей и анализа статистических данных, необходимо выявить и классифицировать эти частные задачи, а также определить  методы и модели их решения.

При создании крупных территориально-распределенных корпоративных функционально-ориентированных сетей процесс их разработки  и ввода в действие охватывает большой интервал времени. Возникают проблемы создания и адаптации сети как развивающейся системы. Для этого необходимо учитывать рост потребностей абонентов в переработке информации с течением времени, изменение технико-экономических характеристик средств сети и т.п., отсутствуют достоверные исходные данные, например интенсивность потоков сообщений пользователей и распределение длин сообщений. Погрешность оценки этих величин может достигать более 100%, что порождает проблемы создания и адаптации сети в условиях неопределенности. Для разрешения этих и многих других проблем, необходимо проводить многовариантные расчеты. Та­кие многовариантные расчеты должны проводиться в режиме диалога, а при определении необходимых характеристик сети нужно располагать соответствующими моделями их расчета. Следовательно, необходима разработка метода многовариантного синтеза сетевых решений.

Создание и адаптацию корпоративных функционально-ориентированных сетей целесообразно проводить с использованием теории построения сложных систем. В соответствии с положением этой теории можно выделить три основных этапа: 1 этап - определение критериев оптимизации;

2 этап - математическое моделирование сети;

3 этап - принятие концептуального сетевого решения (оптимального с точки 

зрения разработчика).

Базовым средством решения поставленной общей научной проблемы является создание комплекса моделей - МСЕТИ. Решение общей научной проблемы создания и адаптации корпоративных функционально-ориентированных сетей на основе моделирующего комплекса представлено на рисунке 1.

Реализация моделирующего  комплекса базируется на следующих общих принципах: принцип декомпозиции, принцип иерархии и многоуровневого моделирования сетей, принцип организации взаимодействия моделей сетевых элементов.

Проблемы создания и адаптации сетей во  многом  схожи, поэтому адаптацию  существующих  сетей  рационально  проводить  на  основе многовариантного синтеза сетевых решений с учетом уже имеющейся сети и изменившихся  условий, согласно  принципам  модульности,  стандартизации,

Рис. 1 - Решение  общей научной проблемы

открытых систем и QoS. В связи с этим в данной главе предложен метод многовариантного синтеза сетевых решений на основе моделирующего комплекса. На рисунке 2 представлен процесс многовариантного синтеза концептуального сетевого решения.

Рис. 2 - Синтез концептуального сетевого решения

Во второй главе проанализированы и определены характеристики и требования, предъявляемые к моделям корпоративных функционально-ориентированных сетей. Представлено обоснование разработки моделирующего комплекса, сформулированы основные требования и основополагающие характеристики комплекса, определено его функциональное назначение.

Реализация моделирующего комплекса предложена на основе многоуровневого представления сети – иерархической системы нескольких взаимодействующих уровней, соответствующих определенному классу практических задач создания и адаптации с учетом критериев оценки качества. Представлено отображение этих задач на многоуровневую архитектуру  сети и предложена их классификация. Принцип определения соответствия задач создания и адаптации основан на анализе теоретических и экспериментальных исследований и заключается в выявлении характерных для каждого уровня иерархии критериев оценки качества. Показано соответствие уровней иерархии корпоративной функционально-ориентированной сети уровням эталонной модели OSI и уровням базовой эталонной модели телекоммуникационной сети следующего поколения NGN.

Основополагающими свойствами моделирующего комплекса являются:

  1. свойство интеграции, то есть комплекс должен интегрировать частные модели в зависимости от конкретной ситуации создания или адаптации;
  2. свойство эволюционности, заключающееся в том, что моделирующий комплекс, по сути, должен являться рабочим пространством для поэтапного совершенствования модели сети;
  3. свойство дуальности, отражающее возможность представления комплекса, с одной стороны как модели исследуемого объекта, а, с другой стороны как модели, отражающей сами процессы создания и адаптации;
  4. универсальность или применимость для разработки широкого спектра сетей;
  5. свойство развития, состоящее в том, что комплекс создается и функционирует с учетом пополнения, совершенствования и обновления моделей;
  6. свойство полноты, то есть полнота охвата замысла сетевого решения.

Основные требования, предъявляемые к моделирующему комплексу.

1. Адекватность - правильность отображения заданных свойств сети.

2. Модульность - соответствие структурным составляющим сети.

3. Важным требованием к комплексу, является возможности его уточнения в процессе создания или адаптации сети.

4. Возможность многоуровневого моделирования.                

5. Содержательная интерпретируемость.

6. Сопоставимость результатов моделирования в пространстве и времени.

7. Комплекс должен обеспечивать возможность введения метрики (параметры сетей должны количественно измеряться в единых единицах измерения), а для не метрических функций измерения должны проводиться на базе выбранной количественной меры.

8. Корректность работы.

9.  Обработка данных больших размерностей.

10. Математическая и алгоритмическая ясность и простота.

11. Комплекс должен обеспечивать эффективную вычислимость на основе имеющихся данных.

12. Эффективная и экономичная программная реализация комплекса характеризующаяся затратами вычислительных ресурсов на его реализацию.

13. Надежность - получение достоверных ре­зультатов.

14. Точность оценивается степенью совпадения значений выходных параметров реальной сети и значений тех же параметров, рассчитанных с помощью комплекса моделей.

15. Наглядность, т.е. удобное визуальное восприятие.

Разработаны структура и схема функционирования иерархического моделирующего комплекса, представлена организация его работы.

В состав комплекса включены следующие компоненты:

1. Интерфейс пользователя.

2. Базы данных: база моделей и БД параметров сети; БД сетевых стандартов и нормативно-справочной информации; база данных разработчика сети.

3. Таблицы: статистической информации о сети; классов и подклассов задач создания и адаптации; признаков параметров и признаков моделей; расчетная таблица разработчика сети, предназначенная для занесения исходных данных и полученных вычислений. 

4. Модули: анализа входных данных для  задач создания и адаптации; модуль организации взаимодействия моделей элементов сети; анализа взаимосвязей параметров и моделей; расчетный модуль; оценки точности моделей; калибровки моделей; модуль анализа результатов.

       Схема функционирования иерархического моделирующего комплекса многоуровневого представления корпоративных функционально-ориентированных сетей представлена на рисунке 3. 

Интерфейс пользователя позволяет осуществить проблемно-ориентированную коммуникацию между разработчиком сети и системой реализующей работу комплекса.

В БД представлены модели и параметры сетей по каждому уровню иерархии, а также необходимая справочная информация по создаваемым или адаптируемым сетям. База данных разработчика сети содержит сетевые решения и имеющиеся наработки в данной области.

       Функциональное назначение модуля модуль анализ входных данных для  задач создания и адаптации – сформировать структуру данных. Ввод данных и выбор конкретной задачи осуществляется по запросу пользователя, при этом, производится считывание информации из соответствующих таблиц и БД. Состав используемых входных данных может варьироваться от задачи к задаче.

Наиболее важным является модуль организации взаимодействия моделей элементов сети, его функциональное назначение - организация работы модуля анализа взаимосвязей параметров и моделей, расчетного модуля, оценки точности, калибровки моделей и модуля анализа результатов. Здесь реализуются процессы организации взаимодействия моделей сетевых элементов. На основе существующих таблиц и баз данных происходит статистическая обработка информации об объектах - редукция размерности пространства признаков, т.е. выделение такой подсистемы признаков, которая была бы по объему меньше априорного пространства признаков, и обеспечивала приемлемое сетевое решение. Проводится анализ характеристик моделей, анализ и сопряжение (согласование) единиц измерения входных и выходных параметров моделей комплекса в процессе решения каждой конкретной задачи при разработки сетей. Анализ всей сети на основе иерархического комплекса осуществляется с помощью графовой модели.

Функциональное назначение модуль анализа взаимосвязей параметров и моделей – определение необходимых параметров сети при решении частных  задач создания и адаптации и построение зависимости критериев оценки качества для каждого уровня сетевой иерархии.

Расчетный модуль – служит для получения  на основе теоретико-расчетных методов значений сетевых параметров и характеристик, которые могут являться исходными данными для последующих расчетов сети в целом и каждого сетевого элемента в отдельности.

Рис. 3 - Схема функционирования моделирующего комплекса

Модуль оценки точности моделей. Его функциональное назначение – оценка точности каждой, рассматриваемой модели при решении конкретной задачи создания (адаптации) и общая оценка всей совокупности, выбранных  моделей, причем модели должны правильно отражать существо реальной сети (моделируемые процессы) и составляться не только с учетом практической осуществимости проведения количественных расчетов, но и учитывать имеющуюся в распоряжении разработчика сети информационную базу.

Калибровочный  модуль  реализует: процесс управления калибровкой;

подготовку и анализ модельных данных, которые формируются с помощью таблиц (классов и подклассов задач создания и адаптации, статистической информации о сети, признаков параметров и признаков моделей); соответствующий метод калибровки; проверку и оценку показателей калибровки.

Модуль анализа результатов - здесь по результатам анализа, полученных в ходе функционирования моделирующего комплекса, выводится сообщение, содержащее оценку полученных результатов и, в случае необходимости, рекомендации по их корректировке либо по корректировке исходной задачи создания (адаптации).

Были определены требования, предъявляемые к моделям комплекса и указан их состав.

Иерархический моделирующий комплекс многоуровневого представления корпоративных функционально-ориентированных сетей состоит из множества моделей с определенной или необходимой степенью детализации:

       MСЕТИ  : (МК, МТС , МОС, МСУБД, МСС, МП),                 (2)

       где МК – модель 1-го уровня – компьютеров (оборудования или аппаратный), МТС  - модель 2-го уровня - транспортной системы,  МОС  - модель 3-о уровня ОС,  МСУБД  - модель 4-го уровня - СУБД, МСС  - модель 5-го уровня - системных сервисов, МП – модель 6-го уровня - приложений конкретной предметной области.

МК, МТС , МОС, МСУБД, МСС, МП – это модели, определяющие классы задач создания и адаптации при многоуровневом представлении корпоративных функционально-ориентированных сетей. Каждая из этих моделей содержит основные модели комплекса Mi для решения подклассов задач 1-го типа, а любая из основных моделей Mi может быть представлена множеством более простых моделей - mij (mij  - элементарные модели для решения подклассов задач создания и адаптации 2-го типа). Согласно многоуровневому представлению сетей, моделирующий комплекс имеет 6 уровней иерархии, и состоит из 44 основных моделей - Mi, с учетом критериев оценки качества для каждого уровня - Kug, где u – уровень сети, а g – номер критерия, и элементарных моделей - mij. При необходимости в  основную модель  (или несколько моделей, в зависимости от задач создания или адаптации) могут быть добавлены дополнительные элементарные модели. Для этого в каждой из 44 основных моделей предусмотрено множество X*pr. Это необходимые дополнительные параметры сети X*pr Xpr, где Xpr – все параметры сети, т.е. в соответствующую Mi могут быть внесены X*pr, при этом, число основных моделей Mi остается неизменным.

С целью преодоления существующей на сегодняшний день разрозненности представления моделей сетей и их элементов для иерархического комплекса определены форма представления моделей, их входные и выходные параметры, единицы измерения параметров сетей. Модели (аналитические и имитационные) комплекса представлены в виде следующих зависимостей:

1) для основных моделей:

  Mi : {Xprвх} ⇒ Kug,                                         (3)

где Mi – основная модель, i - номер модели, Xprвх - входные параметры,  Kug – критерий, u –  уровень сети,  g – номер критерия.

2) для элементарных моделей:

       mij : {Xprвх} ⇒ Xprвых ,                                 (4)

где mij – элементарная модель, i – номер основной модели, j – номер элементарной модели, Xprвх - входные параметры,  Xprвых - выходные параметры.

Каждая модель имеет свой вектор признаков:

M =        или  m =,                                        (5)

где  компоненты xMi и xmj, векторов M и m характеризуют наличие i-го (j-го) признака.                

В вектор признаков моделей входят: номера уровней моделей OSI, NGN и номер самой модели, принадлежность соответствующим уровням и определенному классу (подклассу) задач; время расчета, входные и выходные параметры.

  Аналогично параметры характеризуются вектором признаков параметров

Xpr =,                                               (6)

где  каждая компонента xpri, вектора Xpr характеризует наличие i-го признака.

Фрагмент иерархической системы моделей (состав моделей комплекса) показан на рисунке 4, где , МT,  SPэлем, …,  X*pr, K1ПРОГРАММЫ – параметры сети.

Рис. 4 - Фрагмент иерархического моделирующего комплекса

На сегодняшний день для решения конкретных задач создания и адаптации сетей разработано множество моделей некоторые из них включены в иерархический моделирующий комплекс, т.е. в состав комплекса входят как уже существующие модели, так и модели, специально для этого разработанные. Все модели, составляющие иерархический моделирующий комплекс наилучшим образом пригодны для оценки параметров корпоративных функционально-ориентированных сетей и отвечают всем необходимым требованиям.

В третьей главе диссертации представлена разработанная новая научная концепция для организации взаимодействия моделей элементов корпоративных функционально-ориентированных сетей в составе иерархического комплекса, которая позволяет: осуществлять организацию взаимодействия разрозненных моделей и их согласования по параметрам и характеристикам сети, по времени счета, точности и единицам измерения; оперировать  с уже существующими моделями, а также включать в состав комплекса вновь создаваемые модели, обеспечивая возможность пополнения, совершенствования и обновления моделей; интегрировать модели комплекса в зависимости от конкретной ситуации создания и адаптации; моделировать сети и их элементы; проводить многовариантные расчеты и многоуровневое моделирование; эффективно оценивать сетевые параметры и характеристики. Были определены процессы организации взаимодействия моделей сетевых элементов на основе моделирующего комплекса и разработана структура взаимодействия моделей (рисунок 5).

Рис. 5 - Структура взаимодействия моделей элементов сетей

Организация взаимодействия моделей элементов сетей при многовариантном синтезе сетевых решений включает следующие этапы:

1 этап. Определение параметров и характеристик разрабатываемой сети.

2 этап. Анализ взаимосвязи параметров и моделей элементов сетей на основе разработанной структуры иерархического моделирующего комплекса.

3 этап. Калибровка моделей. Сопряжение входных и выходных параметров моделей сетей и их элементов, т.е. выбор соответствующих задач создания и адаптации (определение классов и подклассов задач), выявление принадлежности каждого параметра сети к конкретным моделям Mi и mij.

4 этап. Построение и анализ графовой модели корпоративной функционально-ориентированной сети.

При этом выполняются следующие процессы иерархического комплекса:

1 - анализ моделей расчета параметров и характеристик сетей mij и Mi;

2 - построение и анализ графовой модели сети;

3 - преодоление количественной дисбалансировке имеющихся входных данных для моделей mij и Mi: запрос данных у пользователя, переход к их определению через другие модели комплекса, согласование моделей путем введения расчетных констант;

4 - анализ входящих в модель параметров с помощью таблиц: апостериорной информации о сети, таблицы классов и подклассов задач создания (адаптации), таблиц признаков параметров и признаков моделей;

5 - анализ имеющихся на данный момент параметров для расчета (по задачам создания и адаптации);

6 - формирование временной расчетной таблицы для занесения исходных данных и полученных вычислений;

7 - анализ вычислительных действий над параметрами, которые предусмотрены в этой модели;

8 - ввод расчетных констант сonst1=0 и const2=1, замена этими константами недостающих в модели входных параметров в соответствии с анализом вычислительных действий и последующая корректировка данных.

При организации взаимодействия моделей элементов сетей, расчета параметров и характеристик осуществляется проверка полноты исходной информации, устанавливаются и согласовываются входные и выходные параметры моделей, единицы измерения параметров для Mi и mij, входящих в комплекс, анализируются характеристики моделей с учетом векторов их признаков, определяется время расчета, т.е. учитывается допустимая размерность задачи, поскольку при машинном счете сразу же возникают вопросы ограниченной памяти и реального времени счета, определяется необходимая точность моделей, так как математические модели должны быть согласованы с точки зрения их точности (для этого предложена методика оценка точности моделей комплекса, обеспечивающая получение достоверных результатов).

Проанализированы проблемы калибровки моделей иерархического моделирующего комплекса для решения проблем создания и адаптации сетей. Определены оценки показателей калибровки. Разработана методика подготовки и анализ модельных данных телекоммуникационных сетей, позволяющая эффективно проводить калибровку необходимых моделей.

Показано, что процесс управления калибровкой включает:

1) обращение к базе моделей и выбор необходимой модели;

2) обращение к базе параметров и выбор параметров;

3) анализ вектора признаков модели;

4) анализ вектора признаков параметров;

5) построение калибровочной зависимости и установление значения показателей xprвх1, xprвх2, …, при нахождении xprвыхk для очередной модели mij (или Mi) в процессе их согласования: 

  Xprвх  = F(хprвых),                               (7)

       где Xprвх – множество входных параметров сети для модели  mij (или Mi), хprвых – необходимый для расчета характеристик сети параметр, получаемой на выходе этой модели, F – калибровочная модель.

Для согласования взаимодействия моделей элементов сетей предложен модифицированный метод регрессии на главные компоненты (PCR), который в наибольшей степени соответствует специфике решаемой научной проблемы. Графическая интерпретация калибровки моделей иерархического моделирующего комплекса многоуровневого представления корпоративных функционально-ориентированных сетей с помощью модифицированного метода PCR показана на рисунке 6.

Рис. 6 - Согласование взаимодействия моделей элементов сетей с помощью модифицированного метода PCR

В данной главе представлен, разработанный алгоритм сопряжения параметров моделей сетей, который позволяет учитывать входные и выходные параметры, а также единицы их измерения.

Для определения взаимосвязи и взаимовлияния частных задач создания и адаптации, сетевых параметров и характеристик, а также анализа всей сети в целом разработана многоуровневая графовая модель корпоративной функционально-ориентированной сети. Сеть представляется в виде ориентированного графа G=(М,L)  (рис.7),  М – множество  вершин  которого

 

Рис. 7 - Граф G=(M, L)

соответствует моделям MСЕТИ (Mu=), где u - количество вершин в графе G (число уровней сети); вершины графа – это модели Mu, Mi, mij, а вершины МК, МТС, МОС, МСУБД, МСС и МП представляют собой совокупности моделей. Множество дуг содержит: Xpr – множество параметров сети, U - множество управляющих и I - информационных связей: 

.               (8)

Управляющие дуги указывают необходимое направление от одной вершины к другой.

Матрица информационных связей при решении за­дач создания и адаптации сетей: I = || ilj ||nxn,       (9)

элемент ilj, которой характеризует меру информационных связей за­дач l и j, фиксирует искомый подграф структуры сети. При этом, для каждого варианта решения состоящего из n задач, относящихся к g классам (подклассам) задач может быть поставлена в однозначное соответствие булева расстановочная матрица:

R = || rjl ||nxf,                                                (10)

Для этого имеет смысл ввести величину а, именуемую порогом значимости информацион­ной связи (взаимодействия) между задачами. Если ijl<а, то связью между задачами j и l можно пренебречь, а если ijl>а, то информационная связь признается существенной.

Тогда составной критерий оценки качества сети можно представить следующим образом:

,                                (11)

где K={Ku1, Ku2, Ku3, Ku4, Ku5, Ku6, Ku7, Ku8}.                        (12)

В процессе организации взаимодействия моделей элементов при создании и адаптации сетей в зависимости от конкретных задач и в целях экономии временных и вычислительных ресурсов осуществляется декомпозиция структуры иерархической многоуровневой графовой модели сети с учетом числа разрываемых связей и анализируются отдельные подграфы, далее устанавливаются требуемые математические зависимости между подграфами и, после этого, анализируется сеть в целом. С помощью многоуровневой графовой модели сети создание и адаптацию можно начать с любой задачи (модели), которой соответствует вершина графа (одна или несколько).

В четвертой главе представлены разработанные для решения поставленной общей научной проблемы на основе моделирующего комплекса новые теоретико-расчетные методы и модели оценки основных характеристик корпоративных сетей в процессе их создания и адаптации по каждому уровню иерархии:  компьютеры, транспортная система ОС, СУБД, системные сервисы и корпоративные приложения конкретной предметной области. С помощью процедуры декомпозиции определены частные задачи создания и адаптации для каждого уровня, представлено обоснование актуальности разработки методов и моделей решения этих задач. Разработанные модели включены в состав иерархического моделирующего комплекса и удовлетворяют всем предъявляемым к ним требованиям.

В настоящее время вопросам аппаратной (физической) надежности не уделяется должного внимания, хотя такие расчеты приносят большую пользу на ранних этапах разработки, когда возникает вопрос о сравнении различных возможных вариантов построения сети. Остаются недостаточно изу­ченными методы обеспечения и оценки аппаратной надежно­сти систем, критичных к задержке результатов вы­числений, которая может проявляться в недопустимости ожидания запросов в очереди и невозможности возобновле­ния вычислительного процесса после возникновения отказов. Следовательно, необходимо методы и модели решения таких задач. В данной главе определены показатели аппаратной надежности сетей и условия отказа элементов; предложена математическая модель расчета аппаратной  надежности сети, представленная в виде ориентированного графа, где вершины графа – это параметры надежности а дуги – связи между соответствующими показателями; получены формулы для оценки состояний работоспособности и вероятности безотказной работы сетей и их элементов, показана высокая точность предлагаемой оценки. Для иерархического комплекса (уровня компьютеров) разработаны элементарные модели: m21  – m22 расчета аппаратной надежности, которые входят в основную модель М2 – оценки надежности и безопасности 1-го уровня (для оценки критерия К2КОМПЬЮТЕРЫ)(13).

Модели расчета аппаратной (физической)  надежности сети

m21:{H(t),P(t0),NDt∞}⇒NDto                                                  (13)

m22:{О, Рri, Рoi, Тнар, tвост, МО, …, PT(X) }⇒ NDt∞ 

m23:{, , t, , , Т, МO,, pn, s}⇒ (t)

где H(t) -  чисто отказов в интервале (0,T); P(t0) - вероятность безотказной работы за время ; О – интенсивность отказов элементов; Рri - вероятность того, что элемент, исполь­зуемый на уровне i, находится в рабочем состоянии;  Рoi - вероятность того, что элемент - в состоянии от­каза; Тнар - наработка на отказ; tвост - среднее время восстановления, с; PT(X) – вероятность безотказной работы; МО – математическое ожидание; - состояние сети характеризующиеся  матрицей, элемент которой – это элемент оборудования l-системы; - число работоспособных состояний;  pп – вероят­ность ошибки в пакете; P0(t) – вероятность выхода из строя сервера; Т – заданный календарный период работы; - загрузка сервера в %, t – временной квант функционирования; – состояние аппаратной неисправности сервера; s – неизвестное текущее состояние сервера.

Пусть S0 – структура сети в момент времени, когда все компоненты находятся в рабочем состоянии, S – структура в любой другой момент времени, тогда F(S) характеризует потерю функциональных свойств сети S: 

  , (14)

       где fj(S) –  характеризует функциональные свойства j компонента при структуре S, а fj(S0) – множество компонентов сети при структуре S0.

Аппаратная надежность NDto, которую сеть может достигнуть за время tо, и средняя аппаратная надежность NDt∞, достигаемая в установившемся режиме:

                               (15)

,                                (16)

P(S|tо) - вероятность того, что сеть по истечении времени tо будет иметь структуру S; P(S|t∞) - вероятность, что сеть в установив­шемся режиме имеет структуру .

Разработанные модели расчета аппаратной надежности сетей проверены на большом числе практических примеров и показали свою эффективность.

Задачам синтеза топологической структуры посвящено много работ и некоторые существующие модели их решения были включены в состав иерархического комплекса. В данной главе дана постановка одной из задач топологического синтеза, которая решается на начальной стадии разработки сети в условиях отсутствия подробной информации о сетевых протоколах, матрице интенсивности входных потоков и других параметрах. Для этого разработана модель m637 (17), входящая в состав основной модели М6, которая необходима для оценки производительность 2-го уровня транспортной системы – критерия К2ТРАНСПРТНАЯ-СИСТЕМА и модифицированный алгоритм решения этой задачи, позволяющий синтезировать сеть заданного диаметра, определять маршруты передачи данных и потоки по выделенным каналам связи и магистральным трактам, причем устанавливаются все каналы связи, которые должны быть арендованы и их требуемая пропускная способность, если считать, что минимальная пропускная способность арендуемого канала не может быть меньше пропускной способности элементарного канала.

Синтез топологической структуры сети

m637 : {PSC, SC, l(mr), (mr), …,  Hi, d, sp0} ⇒  Fd топология (17)

где Hi - маршрут, по которому передается поток между i-й парой узлов сети; sp0 - пропускная способность элементарного канала, бит/с.

Функционал Fdтопология в (17) дает возможность минимизировать сумму произведений потока (mr) и длину l(mr) каналов для установления требуемого диаметра d:  Fd топология ,  (18) 

где MR’ – множество введенных ребер, каждое из которых представляет собой выделенный канал связи, проходящий по магистральным трактам; (mr) – поток по ребру mr∈MR’, бит/с; l(mr) – длина выделенного кана­ла связи (ребра), м.

(mr) =, где  0=1, если mrr∈HMR, и 0=0, если  mr∉HMR,  (19)

где HMR - маршрут, по которому передается поток.

При этом вероятность того, что сеть остается связной равна:

, (20)

где SC – множество комбинаций из не вышедших из строя эле­ментов, для которых сеть останется связной; sck означает k-ю комбинацию; pk – вероятность ее возникновения.

Если в корпоративной сети необходимо использовать спутниковую связь, то для уровня транспортной системы следует провести расчет параметров производительности спутникового канала связи. В моделирующем комплексе представлены соответствующие модели m666 и m667 расчета некоторых характеристик производительности спутникового канала связи, входящие в М6 и учитывающие: число станций, скорость порождения новых пакетов, полный входящий и средний трафик в канале, а также  длину пакета, вероятность и интенсивность его передачи (21). Получены формулы для оценки скорости передачи спутникового канала связи - выходной скорости канала и средней скорости передачи  для необходимого числа пользователей сети. Приведены зависимости меж­ду средней задержкой пакета и скоростью передачи, показано, что максимальная скорость передачи при определенных условиях приводит к бесконечной задержке, и трафик нужно ограничить так, чтобы скорость порождения новых пакетов не превышала скорости передачи. Разработанные в данной главе модели позволяют выбрать оптимальную скорость передачи спутникового канала связи для конкретной корпоративной функционально-ориентированной сети. Такие расчеты следует проводить как при создании, так и при адаптации сетей. 
Спутниковая система связи

m667 : {Vспутн., Niспутн., λспутн., …, ,  tL} ⇒ vкан.спутн.  (21)

где λспутн. – интенсивность сообщений в спутниковом канале связи, сообщений/с; tL  - время передачи, с; tX  - время передачи пакета в случае, когда ис­пользуется вся полоса пропускания, с; спутниковый ретранслятор общей емкостью Vспутн стандартных каналов; i имеет Niспутн однородных абонентов.
Для (21) полный  средний трафик в канале:  ,  (22)

где М - наземные станции, осуществляющих связь с помощью спутникового ретранслятора.

Средняя скорость  передачи: vср.кан.спутн.= . (23)

Доля  трафика  m-гo пользователя: , m=1,...,M.  (24)

Допустимые наборы скоростей:  vm=v/M ; m=/M,  и  vкан.спутн= (25)

Разработаны модели для оценки времени реакции ОС при решении корпоративных задач конкретной предметной области, которые позволят устанавливать связь между временем реакции ОС с параметрами решаемых задач и техническими характеристиками оборудования сети (26). Разработаны элементарные модели: m133  - модель оценки времени реакции ОС при решении корпоративных задач, m134 – модель определения коэффициента относительных потерь производитель­ности ОС для многопроцессорной системы, m135 – модель оценки среднего времени ответа сервера, m136 – модель для определения среднего времени обработки запроса корпоративной ОС, m137 – времени обработки запроса ОС процессором сервера, включая время ожидания в очереди, m138 – среднего времени, затраченного на обращение к внешней памяти, m139  - модель оценки среднего времени, необходимого для передачи запроса ОС, m1310 – времени обращения к оперативной памяти, m1311 _- времени реакция процессора для анализа, принятого запроса ОС, m1312 – модель оценки интенсивность поступления запросов сетевой ОС к устройствам внешней памяти. Эти элементарные модели входят в М13, предназначенную для определения производительности 3-го уровня, уровня операционных систем для критерия К2ОС.

Время реакции ОС при решении корпоративных задач области

m133 : {ОС, ТС, ТОБ, ТПД, ТЦП, lЦП,, …, λЦП, λМД, lK } ⇒ ТОС

Интенсивность поступления запросов ОС к устройствам внешней памяти (26)

m1312 : {λП, … , РRП , П, НСП } ⇒ λМД

       где ТС – среднее время ответа сервера, с; ТОБ – среднее время обработки запроса ОС на сервере, с; ТПД – сред­нее время, требуемое для передачи запроса ОС, с; ТЦП – среднее время обработки запроса процессором, с; ТВП – среднее время, затраченное на обращение к внешней памяти, включая время ожидания в очереди к каналу, с; - фактор нагрузки процессора задачами конкретной предметной области, %; lЦП – длина очереди к процессору, заявок; λЦП – интенсивность поступления запросов к процессору, заявок; lВП – средняя длина очереди при обращении к памяти, заявок; λП  - интенсивность поступления запросов к каналам связи, заявок/с; РRП – эффективная производительность процессоров сервера, операций/с; П – коэффициент удельных потерь процессора на выполнение задач ОС, %; НСП – среднее число операций активной фазы задач ОС.

Для многопроцессорной системы коэффициент относительных потерь производительности ОС:  oc =  1  -  B’П / BП ,       (27)

Здесь B’П – быстродействие процессора с учетом простоя в очереди на обслуживание к секции памяти, операций/с; BП – эффективное быстродействие.

Среднее время передачи запроса ОС: ТПД = (ТОП  +ТРП)(1+lk /),       (28)

где TОП  - время обращения к оперативной памяти, с; ТРП – время реакции процессора для анализа, принятого запроса, с; lК –средняя длина очереди к каналу связи, заявок; К – коэффициент загрузки канала связи, %.

Над  ОС работают системы управления базами данных (СУБД). Точный выбор подходящей СУБД и ее версии для используемых на предприятии прикладных задач, технологий хранения и обработки данных требует знания основных свойств каждой СУБД и представления о том, какие новые свойства, необходимые для сети, ожидаются от выбранной СУБД в будущем. Для выбранной СУБД необходимо определить размеще­ние файлов по рабочим станциям (РС) сети и последовательность обработки на каж­дой РС операций распределенных запросов к базе данных корпорации, кото­рые минимизируют среднее время их выполнения с учетом влияние очередей к сетевым ресурсам и конфликтов, возникающих при одновременном доступе к одноименным эле­ментам данных. Для решения этих частных задач разработаны элементарные модели m212 – m2111, вошедшие в основную модель М21, предназначенную для оценки К1СУБД – производительности 4-го уровня сети (29).

Оптимизация размещения файлов и обработки запросов к СУБД

m212 :{C, PRРС, I, …, Кz,  ТД, IM, tncp, PRT}⇒ZP

…  (29)

m2111 : {Кz, …, ZP, рr, Tд, Viд, VВП j, fj  } ⇒ tncp

где С - распределения файлов по РС сети; I – число рабочих станций сети; PRРС  - производительность РС; IM - номера операций; PRT -  приоритетные классы запросов; ТД={tДk,pr|k=,pr=} - максимально допустимое вре­мя ожидания ответа на запросы различных типов и приоритетов; ZP – запросы; Viд - доступный для распределения объем памяти внешней памяти на РС, байт; VВП j - объем памяти, требуемой для размещения файла fj, байт.

Среднее время tncp выполнения СУБД запросов к РБД на n-м  интервале функционирования сети:                (30)

где tnкcp - среднее время обработки запросов k-го типа на n-м типовом интер­вале функционирования СУБД, с; Кz -количество возможных типов запросов.

               Над СУБД работают системные сервисы - служба WorldWideWeb, система электронной почты, системы коллективной работы, поддержка сервиса удаленного управления и многие другие. Как показывает практика нередки случаи, когда корпоративная сеть строится для обслуживания клиентов непосредственно не связанных с работой фирмы и, следовательно, актуальна частная задача - оптималь­ного распределение системных сервисов в соответствии с сетевыми ресурсами. В данной главе представлена, разработанная аналитическая модель для решения этой задачи (модель m296, входящая в М29  при оценке К1С-СЕРВИСЫ) (31).

Оптималь­ное распределение для системных сервисов

m296 : {А, N, tПЗ, tОЗ, , tОЖ , tC, , V(a), pr0, t,  …, sp, р} ⇒   (31)

где sp - пропускная способность пути p (характеристическое число) и sp=а(р).

Пусть в сеть поступает пуассоновский поток запросов пользователей интенсивностью , время их обслуживания – объединение детерминированного и экспоненциально распре­деления, а преобразование Лапласа-Стильтьеса равно:

, (32)

Здесь А – множество необходимых системных сервисов; в сети циркулирует m заявок от клиентов, x заявок исполняются; N - запросы, находящиеся в очереди на исполнение; величина t складывается из: tПЗ, tОЗ - средних времен передачи по сети запроса и соответствующего ответного со­общения, - среднего время подготовки запроса tОЖ - среднего время ожидания запросов на исполнение и длительности обработки запроса сервером - tC, с; длительность обслуживания имеет экспоненциальное распределение с параметром (весом) (x), зависящим от числа заявок и равным (x) при , и (x) при .  В результате имеется система уравнений:        (33)

единственный действительный корень: , (34)

Требуемая производительность pr0 оборудования сети равна  pr = pr0  t V(a), где - требуемый для конкретного сервиса объем ресурса (в байтах). Распределение системных сервисов по заявкам - ; – вес вектора системных сервисов: , следовательно, есть величина потребностей в ресурсе для сервиса а, а необходимая после­довательность распределений: ,       (35)

где – распределение, полученное в результате работы предложенного алгоритма над i-м сервисом.

Свойства корпоративных приложений конкретной предметной области определяют требования, предъявляемые к остальным уровням сети. Аналитический учет этих свойств в процессе многовариантного синтеза сетевых решений позволяет более рационально планировать развитие остальных уровней сети. При адаптации имеется потребность в экономичном решении, предоставляющем сегментам и подсетям ту пропускную способность, которая им требуется и, следовательно, актуальна задача распределения прикладных приложений между клиентами сети по критерию средневзвешенной длины маршрута. Для решения этой задачи разработана модель m373, необходимая при расчете производительности 6-го уровня, входящая в М37 для оценки критерия К1ПРОГРАММЫ, которая эффективна и применима на современных ПК для решения задач с числом переменных более 800. Как показали эксперименты, практически после получения наилучшего допустимого решения достаточно выполнить не более четырех итераций, чтобы гарантировать с вы­сокой степенью вероятности, что полученное распределение оптимально.

Распределение прикладных задач между клиентами (36)

m373 : { A, п, vi, lrij, RL, zi, λi,  , , λR(R), hij, …, сij} ⇒  R(L)

где lrij - кратчайший маршру­т по каналам передачи данных; zi - требуемый ресурс для выполнения задачи ai, возможно неоднократного, в течение суток; λi - интенсивность обмена (бит/с) задачи ai с клиентским компьютером; -коэффициент загрузки каналов; lrij – расстояние; сij - штраф за назначение ai, , на клиентский компьютер bj∈B.

Множества: A - состоящее из т независимых друг от друга прикладных задач, характерных для корпорации, и B - состоящее из п клиентских компьютеров, представлены корте­жами:

<B, v, LR> и <A, Z, >.                                (37)

v - вектор доступных ресурсов клиентских ПК; LR - матрица расстояний; Z - вектор требуемых ресурсов задач; - матрица интенсивности обмена задач с конкретным ПК. Требуется найти такое отображение , чтобы средневзве­шенная длина маршрута между задачами и абонентами при­нимала минимальное значение: , где (38)

hij={0,1} определяет, закреплена ли задача ai за ПК bj,  hij=1, если R(ai)=aj , и hij=0, в противном случае; функция R представляется характеристической матрицей Н: H=||hij||i=1,…m,j=1,…,n. Суммарный поток между клиентскими компьютерами: , тогда функционал равен:  .  (39)

Проведенные эксперименты показали, что точность разработанных методов и моделей  изменяется по отдельным параметрам сети в пределах 85%97%.

В пятой главе представлены методы  выбора концептуального решения корпоративной сети для различных информационных ситуаций. Создание и адаптация сетей связаны с оптимизацией и принятием решений, как на уровне частных задач, так и для всей сети в целом, при этом процессы оптимизации и принятия сетевых решений можно разделить на два этапа:

1 этап. Оптимизация и принятие решений на уровне частных задач разработки сетей, например: оптимальное распределение ресурсов сети, определяющее требуемую производительность оборудования; выбор сетевой технологии и другие задачи. Это модели решения частных задач создания и адаптации: m16-m19, m61-m63, m69 - m622, m131, m211, m291, m371, m381-m383, ... комплекса.

2 этап. Принятия концептуального сетевого решения. Это задачи оценки критериев, т.е. основные модели M1, M2 , …, M44 моделирующего комплекса. Второй этап включает: формирование множества альтернативных вариантов сетевых решений в процессе многовариантного синтеза на основе, моделирующего комплекса; выбор концептуального (базового) варианта всей сети.

Выбор концептуального решения сети требует анализа большого объема разнородной информации, а исходная информация о сети не всегда является точно заданной, и для этого необходимы соответствующие методы принятия решений в различных информационных ситуациях. В данной главе были определены, в формальном отношении, условия принятия решений при создании и адаптации.

Для условий определенности исходной информации предложена новая методика построения набора критериев оптимизации корпоративных функционально-ориентированных сетей, которая позволяет оценивать эффективность альтернативных сетевых решений. Представлен интерактивный метод принятия концептуального сетевого решения, который является не только корректным с точки зрения выполняемых разработчиком сети операций, но и учитывает характерные особенности проблемы создания и адаптации сетей. Метод построен на сочетании принципов, лежащих в основе лексикографических методов и адаптивных процедуры выбора (метода Нелдера-Мида) и позволяет построить эффективную процедуру поиска оптимального сетевого решения.

При решении задач создания и адаптации сетей в условиях неопределенности из всех ситуаций, рассматриваются лишь такие, где неопределенность затрагивает только исходную информацию, так как общим свойством недетерминированных задач является необходимость варьирования значениями исходных данных. Анализ существующих подходов к решению задачи выбора базового варианта сети в условиях неопределенности исходной информации показал целесообразность двухэтапного процесса принятия решения. На первом этапе, на основе формальных методов определяется множество рациональных сетевых  решений, на втором – на базе экспертных процедур принимается базовое концептуальное решение сети. При этом более эффективными являются методы анализа платежных матриц с выделением главного критерия и метод анализа иерархий, соответственно. Применение метода анализа иерархий целесообразно для выбора концептуального варианта корпоративной сети, так как наиболее полно соответствует стратегии многовариантного синтеза сетевых альтернативных решений на основе иерархического моделирующего комплекса.

Предложенные методы принятия решений требуют небольшого объема программной реализации подсистемы, производящей выбор сетевых альтернатив, и дают возможность решать проблемы создания и адаптации сетей для различных информационных ситуаций и оптимизировать выбор базового варианта сети.

В шестой главе приведены экспериментальные результаты реализации научных методов и моделей, предложенных в предыдущих главах диссертационной работы. Представлена,  разработанная на основе предложенной методологии, система синтеза и адаптации корпоративных функционально-ориентированных сетей. Сформулированы требования, предъявляемые к программному обеспечению системы, указаны состав и технические характеристики, разработанной системы. Дано описание исходных данных и способы представления результатов. Продемонстрированы основные этапы функционирования системы. Система в отличие от уже существующих, позволяет: наиболее полно учитывать параметры и характеристики сетей; проводить расчеты и обработку данных больших размерностей; эффективно моделировать сети и их элементы; осуществлять организацию  взаимодействия моделей; выбирать из множества рациональных вариантов базовый вариант сети на основе многовариантного синтеза сетевых решений; получать достоверные результаты и применима для разработки широкого спектра сетей.

Представлены результаты исследования времени поиска удовлетворительного варианта сети от числа критериев оптимизации и от количества параметров сети. Показано существенное сокращение сроков создания и адаптации сетей при использовании разработанной системы по сравнению с традиционными способами разработки (таблица 1).

Таблица 1

Название этапа работ

Сокращение времени (в %)

Создание сети

Адаптация сети

Анализ (оценка) информации

60

70

Моделирование сети.

Расчет параметров и характеристик сети.

90

95

Генерация альтернативных сетевых решений.

65

70

Принятие базового варианта сети.

90

95

Обосновано практическое применение, предложенной методологии в системах автоматизированного проектирования.

В заключении сформулированы основные научные и практические результаты работы; приведены сведения об апробации результатов; указаны предприятия (организации), в которых уже внедрены результаты диссертационной работы, и даны рекомендации, где еще они могут быть использованы в будущем.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

1. Выполнены исследование и анализ состояния, перспектив и тенденций развития телекоммуникационных сетей. Исследован процесс конвергенции и интеграции телекоммуникационных и компьютерных сетей, который является закономерным этапом в их развитии. Сформулировано определение корпоративной функционально-ориентированной сети. Определены требования, предъявляемые к современным корпоративным функционально-ориентированным сетям и критерии оценки их качества.

2.  Предложен наиболее прогрессивный подход к моделированию корпоративных функционально-ориентированных сетей, связанный с построением иерархического моделирующего комплекса. Реализация моделирующего комплекса основана на многоуровневом представлении корпоративной сети, которое отражает процессы создания и адаптации сети в целом, и включает модели оценки частных задач. Иерархический моделирующий комплекс, является базовым средством решения поставленной научной проблемы, где модели каждого последующего уровня учитывают большее количество характерных черт создаваемой или адаптируемой сети при фиксации параметров и характеристик, определенных на предыдущих уровнях.

3. Выдвинута новая научная концепция с помощью, которой осуществляется организация взаимодействия и согласование моделей элементов и параметров сетей, которая дает возможность объединить отдельные модели в единый комплекс и использовать необходимые из них при разработке, адаптации, исследовании функционирования и анализе сетей. Концепция позволяет осуществлять организацию взаимодействия разрозненных, разнотипных моделей и их согласования по параметрам и характеристикам сетей, времени счета, точности и единицам измерения, оперировать  с уже существующими моделями, а также включать в состав иерархического моделирующего комплекса вновь создаваемые модели, обеспечивая возможность пополнения, совершенствования и обновления моделей. Для реализации концепции:

- определены процессы организации взаимодействия моделей сетевых элементов на основе иерархического моделирующего комплекса и разработана структура их взаимодействия, которая позволяет интегрировать модели в зависимости от конкретной ситуации создания и адаптации, моделировать сети, проводить многовариантные расчеты и многоуровневое моделирование;

- разработана методика подготовки и анализ модельных данных сетей, позволяющая эффективно проводить калибровку моделей;

- для согласования взаимодействия моделей элементов сетей предложен модифицированный метод регрессии на главные компоненты, который в наибольшей степени соответствует специфике решаемой научной проблемы;

- предложена эффективная методика оценка точности математических моделей иерархического комплекса, обеспечивающая получение достоверных результатов;

- разработан алгоритм сопряжения параметров моделей сетей и их элементов, который позволяет учитывать входные и выходные параметры, а также единицы их измерения.

4. Разработана многоуровневая графовая модель корпоративной функционально-ориентированной сети, необходимая для определения взаимосвязи и взаимовлияния частных задач создания и адаптации, критериев оценки качества, сетевых параметров и характеристик, а также для анализа сети в целом, с учетом того, что  разработчикам более удобно представлять сеть в виде графа, который позволяет наглядно увидеть связи параметров, а методы теории графов – проводить оптимизацию.

5. Предложен интерактивный метод многовариантного синтеза сетевых решений, позволяющий проводить многовариантные расчеты на основе иерархического моделирующего комплекса и использовать при этом творческие возможности разработчика сети.

6. Разработаны новые теоретико-расчетные методы и модели решения частных задач создания и адаптации корпоративных функционально-ориентированных сетей, которые включены в состав моделирующего комплекса, и в отличие от уже существующих, позволяют обоснованно планировать стратегию развития сетей, являются достаточно эффективными с точки зрения затрат машинного времени, легко автоматизируются и дают достаточно близкие к оптимальным решения.

7. Предложены методы, позволяющие из множества, получаемых альтернатив в процессе многовариантного синтеза сетевых решений выбирать оптимальный или базовый вариант сети в различных условиях исходной информации.

8. Разработана на основе предложенной методологии, система синтеза и адаптации корпоративных функционально-ориентированных сетей, которая дает возможность более адекватно и с наименьшими затратами решать характерные стратегические проблемы и частные задачи, возникающие при разработке сетей, и следовательно, позволяет существенно сократить сроки реализации сетей.

Результаты диссертационной работы также  могут быть использованы: 

- разработчиками сетей для создания новых или проведении адаптации (модернизации, реконструкции) уже существующих сетей;

- сетевыми администраторами для исследования и анализа сетей, оценки сетевых параметров и характеристик;

- для создания современных систем автоматизированного проектирования сетей.

Таким образом, в диссертационной работе была решена актуальная крупная научная проблема, заключающаяся в совершенствовании теоретической базы создания, моделирования и адаптации телекоммуникационных сетей, имеющая важное практическое значение, так как именно сети телекоммуникаций, во многом определяют развитие страны.

ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

Публикации в изданиях, входящих в перечень ВАК

  1. Сафонова И.Е., Вишнеков А.В., Гуляев Д.В. Расчет аппаратной надежности корпоративных локальных вычислительных сетей ЭВМ // Автоматизация и современные технологии. - 2003. - № 4. - С. 3-7.
  2. Сафонова И.Е., Вишнеков А.В., Шапкин Ю.А. К вопросу о формализации процесса автоматизированного проектирования корпоративных локальных вычислительных сетей // Научный вестник МГТУ ГА. Серия - Информатика. Прикладная математика. – 2003. - № 65. - С. 24 - 32.
  3. Сафонова И.Е., Королев П.Е. Методика оценки надежной работы серверов корпоративной сети // Научный вестник МГТУ ГА. Серия – Прикладная математика. Информатика. - 2006. - № 105. - С. 42 - 50.
  4. Сафонова И.Е., Шапкин Ю.А. Целевая функция для оптимизации вероятности безотказного функционирования и критерий гарантированного запаса работоспособности устройств корпоративной сети // Научный вестник МГТУ ГА. Серия - Прикладная математика. Информатика. - 2006. -№ 105. - С.140-143.
  5. Сафонова И.Е. Автоматизированная система обучения проектированию и поддержке принятия проектных решений в САПР корпоративных сетей // Качество. Инновации. Образование. - 2006.  - № 3. - С. 44-50.
  6. Сафонова И.Е. Разработка комплекса моделей иерархического многоуровневого представления корпоративных функционально-ориенти-рованных сетей // Качество. Инновации. Образование. - 2006. - № 6. - С. 47-53.
  7. Сафонова И.Е. Методика формирования концептуальных проектных стратегий в системах автоматизированного проектирования корпоративных компьютер-ных сетей // Автоматизация и современные технологии. - 2007. - № 4. - С. 3-6.
  8. Сафонова И.Е. Разработка метода принятия проектных решений в САПР корпоративных компьютерных сетей в условиях определенности  исходной информации // Открытое образование. - 2008. - № 2. - С. 57-62.
  9. Сафонова И.Е. Методы формирования и принятия проектных решений в системах автоматизированного проектирования корпоративных сетей // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки. - 2008. - № 4. - С. 41-49.
  10. Сафонова И.Е. Требования, предъявляемые к моделям корпоративных сетей // Качество. Инновации. Образование. - 2009. - № 4. - С. 46-48.
  11. Сафонова И.Е. Об одном подходе к моделированию корпоративных функционально-ориентированных компьютерных сетей // Телекоммуникации. - 2009. - № 11. - С. 2 – 10.
  12. Сафонова И.Е. Расчет параметров производительности спутникового канала связи // Качество. Инновации. Образование. - 2010. - № 1. - С. 49-52.
  13. Сафонова И.Е. Метод многовариантного синтеза сетевых решений //Качество. Инновации. Образование. - 2010. - № 2. - С. 57 - 63.
  14. Сафонова И.Е. Моделирование беспроводных сетей, каналов и линий связи //Качество. Инновации. Образование. - 2010. - № 3. - С. 64 - 69.

Монография

  1. Сафонова И.Е. Методы и модели оценки основных характеристик корпоративных функционально-ориентированных сетей в САПР: научная монография. М.: МИЭМ, 2007. 344 с. (ISBN 978-5-94506-184-2, УДК 681.324(03), ББК32.973.202, С. 22.).

Авторские свидетельства и патенты

  1. Сафонова И.Е. Система синтеза и адаптации корпоративных функционально-ориентированных сетей // Свидетельство об официальной регистрации программ для ЭВМ № 2010611980 от 16.03.2010. – Москва. – Федеральная служба по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам.
  2. Сафонова И.Е. Формирование и принятие концептуальных проектных решений при создании корпоративных функционально-ориентированных сетей // Программа для ЭВМ № 2010612307 от 29.03.2010. – Москва. – Федеральная служба по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам.
  3. Сафонова И.Е. Комплексирование параметров моделей сетевых элементов // Свидетельство об официальной регистрации программа для ЭВМ № 2010612490 Российская Федерация.  от 09.04.2010. – Москва. – Федеральная служба по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам.
  4. Сафонова И.Е. База данных моделей иерархического моделирующего комплекса многоуровневого представления корпоративных функционально-ориентированных сетей  // Свидетельство об официальной регистрации Базы данных № 2010620242 от  20.04.2010. – Москва. – Федеральная служба по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам.
  5. Сафонова И.Е. Устройство моделирования связей сетевых элементов на основе иерархического комплекса многоуровневого представления корпоративных функционально-ориентированных сетей. // Патент на полезную модель; заявка № 2010115917/08(022563); заявл. 22.04.2010. – Москва. – Федеральная служба по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам.

Статьи и доклады

  1. Сафонова И.Е., Вишнеков А.В., Шапкин Ю.А. Вопросы разработки системы автоматизированного проектирования для создания вычислительных сетей ЭВМ // Информационные, сетевые и телекоммуникационные технологии: сб.  науч. трудов, посвященный 40-летию МИЭМ.  / Моск. институт электроники и математики – техн. ун-т. - М.: МИЭМ, - 2001. - С. 70-73.
  2. Сафонова И.Е., Вишнеков А.В., Шапкин Ю.А. Свойства и особенности математических моделей объектов проектирования в обучающих системах // Образование ХХl века: инновационные технологии, диагностика и управление в условиях информатизации: сб.трудов ll Всероссийской научно-методической конференции / Красноярск, 2000. – С.74 - 75.
  3. Сафонова И.Е. Моделирование беспроводных сетей, каналов и линий связи // Компьютеры в учебном процессе. - 2010. - № 7. - С. 8-22.
  4. Сафонова И.Е., Вишнеков А.В. К вопросу повышения эффективности обучающих систем в САПР/САИТ // Системные проблемы качества, математического моделирования и информационных технологий: сб.трудов междунар. научно-техническая конференции и Российской научной школы молодых ученых и специалистов /  Москва-Сочи, 1999. – С. 55 - 57.
  5. Сафонова И.Е. Человеко-машинные процедуры принятия решений // Компьютеры в учебном процессе. - 2001. - № 7. - С. 79 - 93.
  6. Сафонова И.Е. Методы представления знаний в экспертных системах // Компьютеры в учебном процессе. - 2001. - № 3. - С. 103 - 107.
  7. Сафонова И.Е. Методы математического программирования в решении сетевых задач // Информационные, сетевые и телекоммуникационные технологии: сб. науч. трудов, посвященный 40-летию МИЭМ.  / Моск. институт электроники и математики – техн. ун-т. - М.: МИЭМ, - 2001. - С. 73 - 75.
  8. Сафонова И.Е. Автоматизированная обучающая система принятия решений в условиях нечеткой исходной информации // Компьютеры в учебном процессе. -2002. - № 3. - С. 117 - 130.
  9. Сафонова И.Е., Вишнеков А.В., Гуляев Д.В. Обеспечение надежности при автоматизированном проектировании корпоративных локальных вычислитель-ных сетей //Компьютеры в учебном процессе. - 2002. - № 10. - С.47 - 54.
  10. Сафонова И.Е. Многоцелевые решения в условиях неопределенности // Компьютеры в учебном процессе. - 2002. - № 11. - С. 85 - 92.
  11. Сафонова И.Е. Алгоритмы выбора проектных решений при неопределенности внешних условий // Компьютеры в учебном процессе. - 2002. - № 12. - С. 39- 56.
  12. Сафонова И.Е. Экспертные процедуры принятия проектных решений

// Компьютеры в учебном процессе. - 2002. - № 12. - С. 57 - 66.

  1. Сафонова И.Е. Формальные методы представления автоматизированного проектирования компьютерных сетей // Компьютеры в учебном процессе. - 2003. - № 9. - С. 3-10.
  2. Сафонова И.Е. Математическая модель расчета пропускной способности корпоративных локальных вычислительных сетей // Компьютеры в учебном процессе. - 2003. - № 9. - С. 11-25.
  3. Сафонова И.Е. Аппаратные средства диагностики кабельных систем //Компьютеры в учебном процессе. - 2003. - № 8. - С. 113-119.
  4. Сафонова И.Е. Особенности формирования проектных стратегий в САПР корпоративных локальных вычислительных сетей // Компьютеры в учебном процессе. - 2003. - № 12. - С. 3-14.
  5. Сафонова И.Е. Принятие проектных решений в системах автоматизированного проектирования корпоративных локальных вычислительных сетей //Компьютеры в учебном процессе. - 2003. - № 12. - С. 15-20.
  6. Сафонова И.Е. Алгоритмы анализа характеристик корпоративных сетей //Компьютеры в учебном процессе. - 2003. - № 12. - С. 20-37.
  7. Сафонова И.Е., Вишнеков А.В., Штейнберг В.И., Филипповский Ю.А. To a question on acceptance of decisions in systems of automated integrated manufacture of computer products and equipment // Information and Telecommunication Technologies in Intelligent Systems: сб. трудов международн. Конференции / Barcelona (Spain), 2003. – С. 49- 51.
  8. Сафонова И.Е., Вишнеков А.В., Шапкин Ю.А. О постановке задачи принятия решений в САПР корпоративных сетей // Гражданская авиация на современном этапе развития науки, техники и общества: сб. трудов международн. научно-технической конференции, посвященная 80-летию гражданской авиации России / Москва, 2003. -  С. 179 - 180.
  9. Сафонова И.Е., Вишнеков А.В., Плеханов С.П., Шапкин Ю.А. Формирование рациональных вариантов проектного сетевого решения с использованием автоматизированной обучающей системы // Гражданская авиация на современном этапе развития науки, техники и общества:  сб.трудов международн. научно-технической конференции, посвященной 80-летию гражданской авиации России / Москва,  2003. - С. 184 - 185.
  10. Сафонова И.Е., Вишнеков А.В, Штейнберг В.И., Филипповский Ю.А. CAD/CAM/CAE FOR ENTERPRISE-WIDE NETWORKS – REALITI AND PERSPECTIVE //Information and Telecommunication Technologies in Intelligent Systems: сб. трудов международн. конференц. /Barcelona (Spain), 2003.–С.46-49.
  11. Сафонова И.Е., Вишнеков А.В., Иванова Е.М. To a question on acceptance of design and administrative decisions in complex systems of support of decision-making of scale of the enterprise // Information and Telecommunication Technologies in Intelligent Systems: сб. трудов международн. конференции /Barcelona (Spain), 2004. – С. 115 - 117.
  12. Сафонова И.Е. Шапкин Ю.А.  Оптимальное распределение системных сервисов в соответствии с ресурсами корпоративной сети // Компьютеры в учебном процессе. - 2005. - № 5. - С. 7-12.
  13. Сафонова И.Е., Вишнеков А.В., Шапкин Ю.А. Основы методологии автоматизированного формирования и принятия концептуальных проектных решений при создании корпоративных функционально-ориентированных сетей  // Гражданская авиация на современном этапе развития науки, техники и общества: сб. трудов международной научно-технической конференции, посвященной 35-летию со дня основания МГТУГА / Москва, 2006. -  С.206-207.
  14. Сафонова И.Е., Бадулин В.И. Комплекс моделей иерархического многоуровневого представления корпоративных функционально-ориентированных сетей в САПР // Компьютеры в учебном процессе. - 2006. - № 11. - С. 65-74.
  15. Сафонова И.Е., Бадулин В.И., Восков Л.С., Декопов К.А., Букина Н.Н. Автоматизированная система обучения проектированию и принятию оптимальных сетевых решений в САПР // Компьютеры в учебном процессе. - 2006. - № 11. - С. 75-85.
  16. Сафонова И.Е., Бадулин В.И. Принятие проектных решений для систем автоматизированного проектирования корпоративных компьютерных сетей в условиях определенности исходной информации // Компьютеры в учебном процессе. - 2006. - № 11. - С. 87-93.
  17. Сафонова И.Е. Методика качественной оценки надежной работы сервера корпоративной сети и отображение состояний его работоспособности // Качество и ИПИ (CALS)-технологии. - 2006. - № 1. - С. 2-10.
  18. Сафонова И.Е., Вишнеков А.В., Иванова Е.М. Методы принятия решений в распределенных CAD/CAM/CAE-системах. // Качество и ИПИ (CALS)-технологии. – 2006. - № 3. - С. 35 - 39.
  19. Сафонова И.Е., Шапкин Ю.А. Одна из задач оптимального распределения системных сервисов в соответствии с ресурсами корпоративной сети // Математическое моделирование и информатика: сб.трудов 9-й научной конференции МГТУ «СТАНКИН» и «Учебно-научного центра математического моделирования МГТУ «СТАНКИН» – ИММ РАН» /  Москва, 2006. – С. 149 - 151.
  20. Сафонова И.Е. Методы и модели планирования частот для радиосетей // Компьютеры в учебном процессе. - 2007. - № 1. - С. 24-31.
  21. Сафонова И.Е.  Выбор пропускных способностей каналов связи //Компьютеры в учебном процессе. - 2007. - № 4. - С. 7-18.
  22. Сафонова И.Е. Оптимизация и принятие концептуального проектного решения для систем автоматизированного проектирования корпоративных  сетей в условиях определенности исходной информации // Качество. Инновации. Образование. - 2008. - № 3. - С. 62-67.
  23. Сафонова И.Е. Принятие базового концептуального проектного решения для систем автоматизированного проектирования корпоративных компьютерных сетей в условиях неопределенности исходной информации // Качество. Инновации. Образование. - 2008. - № 4. - С.56-62.
  24. Сафонова И.Е. Метод распределения прикладных задач между клиентами корпоративной функционально-ориентированной сети по критерию средневзвешенной длины маршрута // Компьютеры в учебном процессе. - 2008. - № 10. - С. 49 - 54.
  25. Сафонова И.Е. Проблемы модернизации и развития корпоративных сетей //Компьютеры в учебном процессе. - 2008. - № 10. - С. 55 - 64.
  26. Сафонова И.Е. Характеристики корпоративных приложений и требования, предъявляемые к корпоративным сетям // Компьютеры в учебном процессе. - 2008. - № 10. - С. 41 - 48.
  27. Сафонова И.Е. Планирование развития корпоративной функционально-ориен-тированной сети // Качество. Инновации. Образование. - 2008. - № 8. - С. 50–55.
  28. Сафонова И.Е. Основные требования, предъявляемые к современным корпоративным функционально-ориентированным сетям // Качество. Инновации. Образование. - 2009. - № 1. - С. 39 - 44.
  29. Сафонова И.Е. Оценка объема вычислительных работ пользователей корпоративной функционально-ориентированной сети и выбор состава технических средств // Компьютеры в учебном процессе. - 2009. - № 2. - С.3-19.
  30. Сафонова И.Е. Методы прогностической оценки основных характеристик корпоративных функционально-ориентированных сетей // Качество. Инновации. Образование. - 2009. - № 3. - С. 68 - 73.
  31. Сафонова И.Е. Синтез топологической структуры корпоративной сети  заданного диаметра // Компьютеры в учебном процессе. - 2009. - № 2. - С.35-40.
  32. Сафонова И.Е. Критерии оценки качества корпоративных функционально-ориентированных сетей // Информационные, сетевые и телекоммуникационные технологии: сб.  науч. трудов / Моск. институт электроники и математики – техн. ун-т. - М.: МИЭМ, - 2009. – С. 136 - 144.
  33. Сафонова И.Е. Основные этапы создания компьютерных сетей корпораций //Компьютеры в учебном процессе. - 2009. - № 5. - С. 59 - 66.
  34. Сафонова Е.И. Методика комплексирования моделей многоуровневого представления корпоративных функционально-ориентированных сетей  //Информационные, сетевые и телекоммуникационные технологии: сб.  науч. трудов. / Моск. институт электроники и математики – техн. ун-т. - М.: МИЭМ, - 2009. - С. 145 - 148.
  35. Сафонова И.Е. Назначение корпоративных функционально-ориентированных сетей  // Компьютеры в учебном процессе. - 2009. - № 5.  - С. 67 - 72.
  36. Сафонова И.Е. Общие стратегии создания и адаптации сетей корпораций //Компьютеры в учебном процессе. - 2009.  - № 5. - С. 59 - 66.
  37.   Сафонова И.Е. Формализация постановки проблемы адаптации и синтеза корпоративных функционально-ориентированных сетей // Компьютеры в учебном процессе. - 2009. - № 6. - С. 7 - 14.
  38. Сафонова И.Е. Проблемы адаптации корпоративных функционально-ориентированных сетей  // Качество. Инновации. Образование. - 2009. - № 6. - С. 53 - 58.
  39. Сафонова И.Е. Организация взаимодействия моделей элементов корпоративных функционально-ориентированных сетей // Качество. Инновации. Образование. - 2009. - № 7. - С. 49 - 57.
  40. Сафонова И.Е. Разработка и анализ графовой модели корпоративной функционально-ориентированной сети // Качество. Инновации. Образование. - 2009. - № 8. - С. 32 - 38.
  41. Сафонова И.Е. Использование метода многовариантного синтеза сетевых решений при создании и адаптации корпоративных функционально-ориенти-рованных сетей  // Компьютеры в учебном процессе. - 2009. - № 11. - С. 3-12.
  42. Сафонова И.Е. Разработка автоматизированной системы создания и адаптации корпоративных сетей //Компьютеры в учебном процессе. -2009. - № 12. -С.3-14.

Учебно-методические разработки

  1. Сафонова И.Е., Вишнеков А.В., Штейнберг В.И. Многоцелевые задачи принятия проектных решений: учебное пособие для вузов.  М.: МИЭМ, 2002.  101 с. (ISBN 5-94506-008-9, УДК 519.8, ББК 22.18, М73).
  2. Сафонова И.Е., Вишнеков А.В,  Бадулин В.И. Методы экспертных оценок: учебно-методическая разработка). М.: МИЭМ, 2001. 24с. (ISBN 5-230-16314-3).
  3. Сафонова И.Е., Вишенков А.В., Киселев А.В. Принятие решений  в условиях неопределенности на основе аппарата нечетких множеств: учебно-методи-ческая разработка. М.: МИЭМ, 2001. 33 с. (ISBN 5-230-16314-3).
  4. Сафонова И.Е., Лукин Е.В. Изучение характеристик и диагностика коммуникационного оборудования корпоративных сетей: учебно-методическая разработка. М.: МИЭМ, 2006. 23 с. (ISBN 5-94506-133-6).
  5. Сафонова И.Е., Бадулин В.И., Лукин Е.В. Объединение локальных сетей. Настройка соединений маршрутизаторов фирмы NSG: учебно-методическая разработка. М.: МИЭМ, 2006. 21 с. (ISBN 5-94506-133-6).
  6. Сафонова И.Е., Восков Л.С., Декопов К.А., Букина Н.Н. Принятие концептуальных проектных решений в процессе автоматизированного проектирования корпоративных функционально-ориентированных сетей: учебно-методическая разработка. М.: МИЭМ, 2006. 23 с.  (ISBN 5-94506-133-6).
  7. Сафонова И.Е., Лукин Е.В. Настройка Ethernet с IP-интерфейсом на маршру-тизаторах фирмы при проектировании корпоративных сетей: учебно-методи-ческая разработка. М.: МИЭМ, 2006. 14 с. (ISBN 5-94506-133-6).
  8. Сафонова И.Е., Дробышев А.В., Мишин К.Ю., Цыганов С.В. Методы принятия решений. Метод ранжирования альтернатив и метод анализа платежной матрицы: учебно-методическая разработка. М.: МИЭМ, 2007. 23 с.( ISBN 978-5-94506-161-3).
  9. Сафонова И.Е., Дробышев А.В., Мишин К.Ю., Цыганов С.В. Методы принятия решений. Метод Дельфи и метод Электра: учебно-методическая разработка. М.: МИЭМ, 2007. 26 с. (ISBN 978-5-94506-161-3).
  10. Сафонова И.Е., Дробышев А.В., Мишин К.Ю., Цыганов С.В. Методы принятия решений. Модификация метода Дельфи и метод анализа иерархий: учебно-методическая разработка. М.: МИЭМ, 2007. 19 с. (ISBN 978-5-94506-161-3).
  11. Сафонова И.Е., Дробышев А.В., Мишин К.Ю., Цыганов С.В. Методы принятия решений. Метод минимального расстояния  и методы МаксиМин и МаксиМакс: учебно-методическая разработка. М.: МИЭМ, 2007. 18 с. (ISBN 978-5-94506-161-3).
  12. Сафонова И.Е. Проектирование корпоративных сетей: учебно-методическая разработка. М.: МИЭМ, 2008. 30 с. (ISBN 978-5-945506-191-0).





© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.