Имитационное моделированиекомпьютерных сетей.

Понятие и цели моделирования

Эффективностьпостроения и использования корпоративных информационных систем сталачрезвычайно актуальной задачей, особенно в условиях недостаточногофинансирования информационных технологий на предприятиях.

Критериямиоценки эффективности могут служить снижение стоимости реализации информационнойсистемы, соответствие текущим требованиям и требованиям ближайшего времени, возможность и стоимость дальнейшего развития и перехода к новым технологиям.

Основуинформационной системы составляет вычислительная система, включающая такиекомпоненты, как кабельная сеть и активное сетевое оборудование, компьютерное ипериферийное оборудование, оборудование хранения данных (библиотеки), системноепрограммное обеспечение (операционные системы, системы управления базамиданных), специальное ПО (системы мониторинга и управления сетями) и в некоторыхслучаях прикладное ПО.

Наиболеераспространенным подходом к проектированию информационных систем в настоящеевремя является использование экспертных оценок. В соответствии с этим подходомспециалисты в области вычислительных средств, активного сетевого оборудования икабельных сетей на основании имеющегося у них опыта и экспертных оценокосуществляют проектирование вычислительной системы, обеспечивающей решениеконкретной задачи или класса задач. Этот подход позволяет минимизироватьзатраты на этапе проектирования, быстро оценить стоимость реализацииинформационной системы. Однако решения, полученные с использованием экспертныхоценок, носят субъективный характер, требования к оборудованию и программномуобеспечению также грешат субъективностью, как и оценка гарантийработоспособности и развиваемости предлагаемого проекта системы.

Вкачестве альтернативного может быть использован подход, предполагающийразработку модели и моделирование (имитацию работы — simulation) поведениявычислительной системы.

Бездефектноепроектирование вычислительных систем

Можно говорить о"бездефектном" проектирования информационных систем. Оно достигаетсякомплексным применением высокоуровневого моделирования (моделирования функцийили бизнес-процессов) предприятия и низкоуровневого моделированиявычислительной системы. Общая условная схема бездефектного проектированияинформационной системы приведена на рис. 1.

Использованиевысокоуровневого моделирования позволяет гарантировать полноту и правильностьвыполнения информационной системой функций, определенных заказчиком. То естьпостроенная модель безупречна по функциональности (система должна выполнять то, что задумано). Однако гарантировать, что конкретная реализация вычислительнойсистемы на предприятии будет выполнять эти функции, высокоуровневоемоделирование не может.

Ксистемам высокоуровневого моделирования относятся такие системы, как ARIS, Rational Rose. С их помощью реализуются принципы структурного анализа, когдапредприятие представляется в виде сложной системы, состоящей из разныхкомпонентов, имеющих различного рода взаимосвязи друг с другом. Эти средствапозволяют определить и отразить в моделях основные компоненты предприятия, протекающих процессов, используемой информации, а также представить взаимосвязимежду этими компонентами.

Создаваемые модели представляют собойдокументированную совокупность знаний об ИС предприятия — о его организационнойструктуре взаимодействиях между предприятием и прочими субъектами рынка, составе и структуре документов, последовательностях шагов процессов, должностных инструкциях отделов и их сотрудников.

Моделирование функций вычислительной системынапрямую сегодня не представляется возможным. Данная задача в полном объеме неразрешима. Однако возможно моделирование работы системы в динамике (динамическое моделирование), при этом его результаты позволяют по косвеннымпоказателям судить о функционировании всей системы.

Так, мы не можем проверить правильность функционирования сервера базы данных ипрограммного обеспечения, однако по выявляемым задержкам на сервере, необслуженным запросам и т. д. мы можем сделать вывод о его работе.

Такимобразом, рассматриваемые системы предназначены не для функциональногомоделирования вычислительных систем (это, к сожалению, невозможно), а для динамическогоих моделирования.

Моделированиевычислительной системы позволяет произвести более точный, по сравнению сэкспертными оценками, расчет необходимой производительности отдельныхкомпонентов и всей системы в целом, в том числе системного и прикладногопрограммного обеспечения. При этом появляется возможность использовать немаксимальные значения характеристик используемого вычислительного оборудования, а характеристики, учитывающие, специфику использования этого оборудования вконкретном учреждении.

Основумоделирования составляют модели оборудования и процессов (технологий, программного обеспечения), используемых при работе интересующего объекта. Примоделировании на компьютере воспроизводятся реальные процессы в обследуемомобъекте, исследуются особые случаи, воспроизводятся реальные и гипотетическиекритические ситуации. Основным достоинством моделирования является возможностьпроведения разнообразных экспериментов с исследуемым объектом, не прибегая кфизической реализации, что позволяет предсказать и предотвратить большое числонеожиданных ситуаций в процессе эксплуатации, которые могли бы привести кнеоправданным затратам, а может, и к порче оборудования.

Вслучае моделирования вычислительных систем таким объектом являетсяинформационная система, определяющая способы получения, хранения, обработки ииспользования различной корпоративной и внешней информации.

Впроцессе моделирования возможно следующее:

= 623; определение минимально необходимого, но обеспечивающего потребности передачи, обработки и хранения информации оборудования (даже не имеющего реальныханалогов) в настоящее время;

= 623; оценка необходимого запаса производительности оборудования, обеспечивающеговозможное увеличение производственных потребностей в ближайшее время (один-двагода);

= 623; выбор нескольких вариантов оборудования с учетом текущих потребностей, перспективы развития на основании критерия стоимости оборудования;

= 623; проведение проверки работы вычислительнойсистемы, составленной из рекомендованного оборудования.

Использование моделирования дляоптимизации производительности сети

Анализаторы протоколовнезаменимы для исследования реальных сетей, но они не позволяют получатьколичественные оценки характеристик для еще не существующих сетей, находящихсяв стадии проектирования. В этих случаях проектировщики могут использоватьсредства моделирования, с помощью которых разрабатываются модели, воссоздающиеинформационные процессы, протекающие в сетях.

Методы аналитического, имитационного инатурного моделирования

Моделированиепредставляет собой мощный метод научного познания, при использовании которогоисследуемый объект заменяется более простым объектом, называемым моделью. Основными разновидностями процесса моделирования можно считать два его вида -математическое и физическое моделирование. При физическом (натурном)моделировании исследуемая система заменяется соответствующей ей другойматериальной системой, которая воспроизводит свойства изучаемой системы ссохранением их физической природы. Примером этого вида моделирования можетслужить пилотная сеть, с помощью которой изучается принципиальная возможностьпостроения сети на основе тех или иных компьютеров, коммуникационных устройств, операционных систем и приложений.

Возможности физическогомоделирования довольно ограничены. Оно позволяет решать отдельные задачи призадании небольшого количества сочетаний исследуемых параметров системы. Действительно, при натурном моделировании вычислительной сети практическиневозможно проверить ее работу для вариантов с использованием различных типовкоммуникационных устройств — маршрутизаторов, коммутаторов и т. п. Проверка напрактике около десятка разных типов маршрутизаторов связана не только сбольшими усилиями и временными затратами, но и с немалыми материальнымизатратами.

Но даже и в тех случаях, когда при оптимизации сети изменяются не типы устройств и операционных систем, а только их параметры, проведение экспериментов в реальном масштабе времени дляогромного количества всевозможных сочетаний этих параметров практическиневозможно за обозримое время. Даже простое изменение максимального размерапакета в каком-либо протоколе требует переконфигурирования операционной системыв сотнях компьютеров сети, что требует от администратора сети проведения оченьбольшой работы.

Поэтому, при оптимизациисетей во многих случаях предпочтительным оказывается использованиематематического моделирования. Математическая модель представляет собойсовокупность соотношений (формул, уравнений, неравенств, логических условий), определяющих процесс изменения состояния системы в зависимости от еепараметров, входных сигналов, начальных условий и времени.

Особым классомматематических моделей являются имитационные модели. Такие моделипредставляют собой компьютерную программу, которая шаг за шагом воспроизводитсобытия, происходящие в реальной системе. Применительно к вычислительнымсетям их имитационные модели воспроизводят процессы генерации сообщенийприложениями, разбиение сообщений на пакеты и кадры определенных протоколов, задержки, связанные с обработкой сообщений, пакетов и кадров внутриоперационной системы, процесс получения доступа компьютером к разделяемойсетевой среде, процесс обработки поступающих пакетов маршрутизатором и т. д. Приимитационном моделировании сети не требуется приобретать дорогостоящееоборудование — его работы имитируется программами, достаточно точновоспроизводящими все основные особенности и параметры такого оборудования.

Преимуществомимитационных моделей является возможность подмены процесса смены событий висследуемой системе в реальном масштабе времени на ускоренный процесс сменысобытий в темпе работы программы. В результате за несколько минут можновоспроизвести работу сети в течение нескольких дней, что дает возможностьоценить работу сети в широком диапазоне варьируемых параметров.

Результатом работыимитационной модели являются собранные в ходе наблюдения за протекающимисобытиями статистические данные о наиболее важных характеристиках сети: временахреакции, коэффициентах использования каналов и узлов, вероятности потерьпакетов и т. п.

Существуют специальныеязыки имитационного моделирования, которые облегчают процесс созданияпрограммной модели по сравнению с использованием универсальных языковпрограммирования. Примерами языков имитационного моделирования могут служитьтакие языки, как SIMULA, GPSS, SIMDIS.

Существуют также системыимитационного моделирования, которые ориентируются на узкий класс изучаемыхсистем и позволяют строить модели без программирования. Подобные системы длявычислительных сетей рассматриваются ниже.

Моделитеории массового обслуживания

Используемые в настоящеевремя в локальных сетях протоколы канального уровня используют методы доступа ксреде, основанные на ее совместном использовании несколькими узлами за счетразделения во времени. В этом случае, как и во всех случаях разделения ресурсовсо случайным потоком запросов, могут возникать очереди. Для описания этогопроцесса обычно используются модели теории массового обслуживания.

Механизм разделениясреды протокола Ethernet упрощенно описывается простейшей моделью типа M/M/1 -одноканальной моделью с пуассоновским потоком заявок и показательным закономраспределения времени обслуживания. Она хорошо описывает процесс обработкислучайно поступающих заявок на обслуживание системами с одним обслуживающимприбором со случайным временем обслуживания и буфером для хранения поступающихзаявок на время, пока обслуживающий прибор занят выполнением другой заявки (рисунок 4.1). Передающая среда Ethernet представлена в этой моделиобслуживающим прибором, а пакеты соответствуют заявкам.

Введем обозначения: l -интенсивность поступления заявок, в данном случае это среднее число пакетов, претендующих на передачу в среде в единицу времени, b — среднее времяобслуживания заявки (без учета времени ожидания обслуживания), то есть среднеевремя передачи пакета в среде с учетом паузы между пакетами в 9.6 мкс, r -коэффициент загрузки обслуживающего прибора, в данном случае это коэффициентиспользования среды, r = lb.

В теории массовогообслуживания для данной модели получены следующие результаты: среднее времяожидания заявки в очереди (время ожидания пакетом доступа к среде) W равно:

Рис. 4.1.Применение модели теории массового обслуживания M/M/1 для анализа трафика всети Ethernet

Специализированные системыимитационного моделирования вычислительных сетей

Существуют специальные, ориентированные на моделирование вычислительных сетей программные системы, вкоторых процесс создания модели упрощен. Такие программные системы самигенерируют модель сети на основе исходных данных о ее топологии и используемыхпротоколах, об интенсивностях потоков запросов между компьютерами сети, протяженности линий связи, о типах используемого оборудования и приложений. Программные системы моделирования могут быть узко специализированными идостаточно универсальными, позволяющие имитировать сети самых различных типов. Качество результатов моделирования в значительной степени зависит от точностиисходных данных о сети, переданных в систему имитационного моделирования.

Программные системымоделирования сетей — инструмент, который может пригодиться любомуадминистратору корпоративной сети, особенно при проектировании новой сети иливнесении кардинальных изменений в уже существующую. Продукты данной категориипозволяют проверить последствия внедрения тех или иных решений еще до оплатыприобретаемого оборудования. Конечно, большинство из этих программных пакетовстоят достаточно дорого, но и возможная экономия может быть тоже весьмаощутимой.

Программы имитационногомоделирования сети используют в своей работе информацию о пространственномрасположении сети, числе узлов, конфигурации связей, скоростях передачи данных, используемых протоколах и типе оборудования, а также о выполняемых в сетиприложениях.

Обычно имитационнаямодель строится не с нуля. Существуют готовые имитационные модели основныхэлементов сетей: наиболее распространенных типов маршрутизаторов, каналовсвязи, методов доступа, протоколов и т. п. Эти модели отдельных элементов сетисоздаются на основании различных данных: результатов тестовых испытаний реальныхустройств, анализа принципов их работы, аналитических соотношений. В результатесоздается библиотека типовых элементов сети, которые можно настраивать спомощью заранее предусмотренных в моделях параметров.

Системы имитационногомоделирования обычно включают также набор средств для подготовки исходныхданных об исследуемой сети — предварительной обработки данных о топологии сетии измеренном трафике. Эти средства могут быть полезны, если моделируемая сетьпредставляет собой вариант существующей сети и имеется возможность провести вней измерения трафика и других параметров, нужных для моделирования. Крометого, система снабжается средствами для статистической обработки полученныхрезультатов моделирования.

Системдинамического моделирования вычислительной системы достаточно много, ониразрабатываются в разных странах. Удалось обнаружить такие системы, произведенные в Румынии и других странах, не являющихся лидерамикомпьютерно-информационной индустрии. Кроме того, зачастую развитые системыдиагностирования установленной вычислительной системы (интеллектуальныекабельные тестеры, сканеры, анализаторы протоколов) также причисляют к системаммоделирования, что не соответствует действительности. Классифицируем системы подвум связанным критериям: цена и функциональные возможности. Как и следовалоожидать, функциональные возможности систем моделирования жестко связаны с ихценой. Анализ предлагаемых на рынке систем показывает, что динамическоемоделирование вычислительных систем — дело весьма дорогостоящее. Хотитеполучить реальную картину в вычислительной системе — платите деньги. Всесистемы динамического моделирования могут быть разбиты на две ценовыекатегории:

= 623; Дешевые (сотни и тысячи долларов).

= 623; High-end (десятки тысяч долларов, в полном варианте — сто и более тысячдолларов).

Ксожалению, найти системы среднего ценового диапазона не удалось, однако многиеиз них представляют собой набор пакетов и разброс в цене одной и той же системыопределяется комплектом поставки, т. е. объемом выполняемых функций. Дешевыесистемы отличаются от дорогих тем, насколько подробно удается в них описатьхарактеристики отдельных частей моделируемой системы. Они позволяет получитьлишь «прикидочные «результаты, не дают статистических характеристики не предоставляют возможности проведения подробного анализа системы. Системыкласса high-end позволяют собирать исчерпывающую статистику по каждому изкомпонентов сети при передаче данных по каналам связи и проводитьстатистическую оценку полученных результатов. По функциональности системымоделирования, используемые при исследовании вычислительных систем, могут бытьразбиты на два основных класса:

= 623; Системы, моделирующие отдельные элементы (компоненты) системы.

= 623; Системы, моделирующие вычислительную систему целиком.

В следующей таблицеприведены характеристики нескольких популярных систем имитационногомоделирования различного класса — от простых программ, предназначенных дляустановки на персональном компьютере, до мощных систем, включающих библиотекибольшинства имеющихся на рынке коммуникационных устройств и позволяющих взначительной степени автоматизировать исследование изучаемой сети.

Наиболее популярные системы моделирования

BONeS (фирма Systems and Networks) — графическая системамоделирования общего назначения для анализа архитектуры систем, сетей ипротоколов. Описывает модели на транспортном уровне и на уровне приложений. Дает возможность анализа воздействия приложений типа клиент — сервер и новыхтехнологий на работу сети.

Netmaker (фирма OPNET Technologies) — проектирование топологии, средства планирования и анализа сетей широкого класса. Состоит из различныхмодулей для расчета, анализа, проектирования, визуализации, планирования ианализа результатов.

Optimal Perfomance (фирма Compuware; Optimal Networks) — имеетвозможности быстрого оценочного и точного моделирования, помогаетоптимизировать распределенное программное обеспечение.

Prophesy (компания Abstraction Software) — простая система длямоделирования локальных и глобальных сетей. Позволяет оценить время реакциикомпьютера на запрос, количество «хитов» на WWW-сервере, количестворабочих станций для обслуживания активного оборудования, запаспроизводительности сети при поломке определенного оборудования.

Семейство CANE (компания ImageNet) -- проектирование иреинжиниринг вычислительной системы, оценка различных вариантов, сценарии"что, если". Моделирование на различных уровнях модели OSI. Развитаябиблиотека устройств, которая включает физические, электрические, температурныеи другие характеристики объектов. Возможно создание своих библиотек.

Семейство COMNET (фирма Compuware; CACI Products Company) --объектно-ориентированная система моделирования локальных и глобальных сетей. Позволяет моделировать уровни: приложений, транспортный, сетевой, канальный. Использует все известные на сегодня технологии и протоколы, а также системыклиент -- сервер. Легко настраивается на модель оборудования и технологий. Возможность импорта и экспорта данных о топологии и сетевом трафике. Моделирование иерархических сетей, многопротокольных локальных и глобальныхсетей; учет алгоритмов маршрутизации.

Семейство OPNET (фирма OPNET Technologies) — средство дляпроектирования и моделирования локальных и глобальных сетей, компьютерныхсистем, приложений и распределенных систем. Возможность импорта и экспортаданных о топологии и сетевом трафике. Анализ воздействия приложений типа клиент-- сервер и новых технологий на работу сети. Моделирование иерархических сетей, многопротокольных локальных и глобальных сетей; учет алгоритмов маршрутизации. Объектно-ориентированный подход. Исчерпывающая библиотека протоколов иобъектов. Включает следующие продукты: Netbiz (проектирование и оптимизациявычислительной системы), Modeler (моделирование и анализ производительностисетей, компьютерных систем, приложений и распределенных систем), ITGuru (оценкапроизводительности коммуникационных сетей и распределенных систем).

Stressmagic (фирма NetMagic Systems) -- поддержкастандартных тестов измерения производительности; имитация пиковой нагрузки нафайл-сервер и сервер печати. Возможно моделирование взаимодействия различныхпользователей с файл-сервером. Включает 87 тестов производительности.

Таблица1. Системы моделирования

Болееподробные сведения об этих системах и их характеристиках приведены в табл. 1. Кчислу наиболее мощных и интересных относятся COMNET III фирмы CACI ProductsCompany (в 2000 году система была продана фирме Compuware) и OPNET фирмы OPNETTechnologies (ранее называлась MIL3).

Система имитационного моделирования COMNETкомпании CACIProducts

Компания CACIProductsявляется одним из лидеров рынка систем имитационного моделирования сетей, разрабатывая подобные средства уже 35 лет.

Система имитационногомоделирования COMNET позволяет анализировать работу сложных сетей, работающихна основе практически всех современных сетевых технологий и включающих каклокальные, так и глобальные связи.

Система COMNET состоитиз нескольких основных частей, работающих как автономно, так и в комплексе:

• COMNETBaseliner - пакет, предназначенный для сбора исходных данных о работе сети, необходимых для проведения моделирования.
• COMNETIII вместе с пакетом AdvanceFeaturesPack — система детального моделирования сети.
• COMNETPredictor - система быстрой оценки производительности сети.

COMNETBaseliner

Главной проблемой прилюбом моделировании сети является проблема сбора данных о существующей сети. Именно эту проблему помогает решить пакет COMNETBaseliner.

Этот пакет можетработать со многими промышленными системами управления и мониторинга сетей, получая от них собранные данные и обрабатывая их для использования примоделировании сети с помощью систем COMNETIII или COMNETPredictor.

COMNETBaseline позволяетсоздавать разнообразные фильтры, с помощью которых можно извлечь нужную длямоделирования информацию из импортируемых данных. С помощью COMNETBaselineможно:

• Импортировать информацию о топологии сети, возможно, в иерархическом виде;
• Комбинировать информацию из нескольких файлов регистрации трафика, которые могут импортироваться из разных средств мониторинга в единую модель трафика;
• Предоставлять полученную модель трафика для предварительного беглого обзора;
• Просматривать графическое представление межузлового взаимодействия, в котором трафик каждой пары узлов отображается линией определенного цвета.

Пакет COMNETBaselineможет импортировать данные из следующих продуктов:

COMNETIII

Общая характеристика

Система имитационногомоделирования сетей COMNETIII позволяет точно предсказывать производительностьлокальных, глобальных и корпоративных сетей. Система COMNETIII работает в средеWindows 95, WindowsNT и Unix.

COMNETIII предлагаетиспользовать простой и интуитивно понятный способ конструирования модели сети, основанный на применении готовых базовых блоков, соответствующих хорошо знакомымсетевым устройствам, таким как компьютеры, маршрутизаторы, коммутаторы, мультиплексоры и каналы связи.

Пользователь применяеттехнику drag-and-drop для графического изображения моделируемой сети избиблиотечных элементов:

Затем система COMNETIII выполняетдетальное моделирование полученной сети, отображая результаты динамически ввиде наглядной мультипликации результирующего трафика.

Другим вариантом заданиятопологии моделируемой сети является импорт топологической информации из системуправления и мониторинга сетей.

После окончаниямоделирования пользователь получает в свое распоряжение следующиехаракетристики производительности сети:

• Прогнозируемые задержки между конечными и промежуточными узлами сети, пропускные способности каналов, коэффициенты использования сегментов, буферов и процессоров.
• Пики и спады трафика как функцию времени, а не как усредненные значения.
• Источники задержек и узких мест сети.

Рис. 4.1.Моделирование сети с помощью системы COMNETIII