И. В. Потуремский, Д. А. Бородавкин, ОАО "Информационные спутниковые системы" им ак. М. Ф
| Вид материала | Документы |
- Положение о проведении Научно-технической конференции молодых специалистов, 99.67kb.
- Направление 230400 «Информационные системы и технологии», 20.25kb.
- Программа дисциплины «информационные сети» Индекс дисциплины по учебному плану: опд., 123.28kb.
- Многоуровневая учебная программа дисциплины электротехника и электроника для подготовки, 409.29kb.
- Программа дисциплины «вычислительная математика» Индекс дисциплины по учебному плану:, 550.42kb.
- Программа государственного экзамена по специальности: 230201. 65 «Информационные системы, 450.31kb.
- В. П. Информационные системы в технике и технологиях. Ч. Диплом, 1332.77kb.
- Оао «Навигационно-информационные системы» (нис глонасс) федеральный сетевой оператор, 196.99kb.
- Информационные технологии управления лекция 6 Информационные системы планирования (бюджетирования), 41.66kb.
- Конспект лекций по дисциплине «Информационные системы в экономике», 1286.5kb.
УДК 004.724
МОДЕЛИРОВАНИЕ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ СЕТИ ETHERNET С ЦЕЛЬЮ ОПТИМИЗАЦИИ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ НАГРУЗОК
И. В. Потуремский, Д. А. Бородавкин,
ОАО “Информационные спутниковые системы” им. ак. М. Ф. Решетнева
Постоянное увеличение количества подключаемых к вычислительной сети [1] узлов приводит к резкому увеличению трафика, передаваемого по магистральным сегментам, и возрастанию нагрузки на системы передачи данных. В подобной ситуации сети, построенные 3-5 лет назад, уже не справляются с возросшей нагрузкой. Для предотвращения подобной ситуации необходимо организовывать дополнительные каналы передачи данных сети и использовать их для балансировки нагрузки потоков данных.
Предложенные в работе модель информационных потоков и алгоритмы позволяют получить оптимизированное решение поставленной задачи.
В ходе работы алгоритма анализируются потоки трафика, проходящие через каналы передачи данных, помеченные на этапе сбора и анализа данных, как требующие внимания. По результатам анализа выдается ранжированный, согласно приоритетам, заданным на входе алгоритма, список модификаций исходной сети, каждая из которых позволяет снизить нагрузки на тот или иной участок сети. На каждом шаге алгоритма моделируется распределение загрузок с учетом предложенных на предыдущих шагах модификаций, что позволяет учитывать взаимосвязи транзитных потоков трафика, проходящих через различные узлы. С коммутационных узлов необходимые для расчетов данные могут быть получены с помощью протокола SNMP [2].
Исходная вычислительная сеть представляется в виде графа G, где вершинами являются коммутационные узлы, дугами – каналы передачи данных [3]()лементами которой являются значения загрузки каналотрицей смежности. являются коммутационные узлы, дугами каналы переда. В программной реализации это удобно интерпретируется матрицей смежности, элементами которой являются значения загрузки каналов. Аналогичные структуры данных используются для представления интенсивности потоков данных на каждом из коммутационных узлов.
В практическом плане при контроле загрузки каналов, нас интересует множество M, сформулированное в отношении устойчивых высоких нагрузок. Для этого определим порог высоких нагрузок – Е, который используем для выявления наиболее загруженных каналов.
,где Fij – интенсивность потока трафика от i-го канала к j-му.
Множество М ранжируется на основании экспертных оценок в зависимости, как от уровня нагрузок, так и от их продолжительности. По аналогии формируются множества для потоков данных на каждом из коммутационных узлов.
В ходе работы алгоритма модификации сети каналы передачи данных множества М разделяются на группы, у которых общая загрузка превышает порог E в одни и те же промежутки времени. Для каждого элемента множества М выбирается наиболее интенсивный поток, который выделяется в отдельный виртуальный канал, представляющий собой дугу графа G. Если существует поток данных, который может быть использован для разгрузки рассматриваемого канала и проходит через канал передачи данных в текущей временной группе, для которого в ходе работы алгоритма уже выделен виртуальный канал и выполняется условие:
, где L – загрузка рассматриваемого канала,
Lвирт – загрузка виртуального канала;
то перестраиваем виртуальный канал следующим образом: изменяем узел-получатель виртуального канала на узел, являющийся получателем для рассматриваемого канала. Что равносильно, переносу значения загрузки для рассматриваемого виртуального канала в элемент матрицы смежности графа G с индексами (x, i), где i – номер канала разгружаемого на текущем шаге алгоритма, х – узел источник для виртуального канала. Таким образом, мы учитываем влияние потока данных на несколько смежных каналов в пределах одной временной группы.
В конце работы алгоритма имеем список виртуальных каналов, реализовав которые получаем оптимизированную с точки зрения загруженности структуру сети, где для каждого i-го канала связи не превышается порог загрузки E: Li < E. При этом список составлен в порядке приоритетов согласно экспертным оценкам.
Библиографический список
1. Куин Л. Fast Ethernet / Л. Куин, Р. Рассел. – К.: Издательская группа BHV, 1998. – 448 с.
2. Потуремский И.В. Система анализа и мониторинга загрузки сегментов локальной вычислительной сети / Вестник НИИ СУВПТ - Вып. 26. Красноярск: НИИ СУВПТ, 2008, с. 98-105.
3. Харари Ф. Теория графов 2-е изд. / Ф. Харари. – М.: Едиториал УРСС, 2003. – 296 с.