Математическое и программное обеспечение процессов сегментирования структур программно-конфигурируемых сетей тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.11, кандидат наук Цыганов Илья Юрьевич

• Цыганов Илья Юрьевич
• кандидат наук
• 2021

Оглавление диссертации кандидат наук Цыганов Илья Юрьевич

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1 АНАЛИЗ РАЗВИТИЯ СОВРЕМЕННЫХ КОМПЬЮТЕРНЫХ СЕТЕЙ НА ОСНОВЕ ТЕХНОЛОГИИ ПРОГРАММНО-КОНФИГУРИРУЕМЫХ СЕТЕЙ И КОНЦЕПЦИИ ВИРТУАЛИЗАЦИИ СЕТЕВЫХ ФУНКЦИЙ

1.1 Современные проблемы компьютерных сетей

1.2 Программно-конфигурируемые сети (ПКС)

1.3 Виртуализация сетевых функций (ВСФ)

1.4 Анализ и исследование алгоритмов сегментирования ПКС

1.4.1 Алгоритм рекурсивного деления сети пополам

1.4.2 Алгоритм Гирвана-Ньюмана

Основные результаты и выводы

ГЛАВА 2 МОДЕЛИ И АЛГОРИТМЫ СЕГМЕНТИРОВАНИЯ СТРУКТУР ПРОГРАММНО-КОНФИГУРИРУЕМЫХ СЕТЕЙ

2.1 Модель и алгоритм построения структур ПКС на основе данных о базовой сети и метриках каналов связи

2.1.1 Постановка задачи и математическая модель

2.1.2 Реализация алгоритма

2.1.3 Оценка вычислительной сложности алгоритма

2.1.4 Пример работы алгоритма

2.2 Модель и алгоритм формирования сетевых слайсов ПКС с учетом параметров QoS-метрик

2.2.1 Постановка задачи и математическая модель

2.2.2 Реализация алгоритма и оценка вычислительной сложности

2.2.3 Пример работы алгоритма

Основные результаты и выводы

ГЛАВА 3 СТРУКТУРА ПРОГРАММНОЙ СИСТЕМЫ РАСПРЕДЕЛЕННОЙ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ И АРХИТЕКТУРА БИБЛИОТЕКИ ПРОГРАММНЫХ КОМПОНЕНТОВ СЕГМЕНТИРОВАНИЯ СТРУКТУР ПКС

3.1 Веб-сервис сегментирования ПКС

3.1.1 Структура веб-сервиса сегментирования ПКС

3.1.2 Архитектура библиотеки программных компонентов сегментирования структур ПКС

3.2 Веб-интерфейс панели управления ПКС

3.2.1 Интерфейс пользователя

Основные результаты и выводы

ГЛАВА 4 ИССЛЕДОВАНИЕ АЛГОРИТМОВ СЕГМЕНТИРОВАНИЯ СТРУКТУР ПКС С ПОМОЩЬЮ РАЗРАБОТАННЫХ ПРОГРАММНЫХ КОМПОНЕНТОВ

4.1 Исследование алгоритма построения структур ПКС на основе данных о базовой сети и метриках каналов связи

4.2 Исследование алгоритма формирования сетевых слайсов ПКС с учетом

параметров QoS-метрик

Основные результаты и выводы

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

ПРИЛОЖЕНИЕ 1 Копии актов о внедрении

ПРИЛОЖЕНИЕ 2 Копии свидетельств о регистрации программ для ЭВМ в РОСПАТЕНТ

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Математическое и программное обеспечение процессов сегментирования структур программно-конфигурируемых сетей»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы. Программно-конфигурируемые сети (ПКС) -парадигма организации современных компьютерных сетей, предоставляющая принципиально новые возможности для управления сетевым трафиком. Архитектура ПКС включает три архитектурных слоя: инфраструктурных слой, слой управления сетью и слой прикладных приложений. Инфраструктурный слой состоит из физических устройств, по которым проходит сетевой трафик. Слой управления состоит из ПКС контроллеров. Слой прикладных приложений включает приложения и сервисы, выполняющие прикладные задачи. Основное достоинства ПКС - это централизованное управление и программируемость сети. Благодаря этому ПКС предоставляет возможности для использования новых алгоритмов обработки сетевого трафика и управления сетью.

Для оптимизации функционирования мультисервисных ПКС широко используется технология гарантированного качества сетевого обслуживания (QoS, Quality of Service), которая решает следующие задачи: разделение трафика, снижение сетевых нагрузок, распределение трафика как можно более равномерно. Одной из ключевых концепций в области управления ПКС является концепция сетевого слайсинга. Данная концепция позволяет разделить сеть на логические подсети - слайсы. Сетевой слайс - это некоторое подмножество сетевых функций и инфраструктурных ресурсов, предназначенных для реализации комплексного сервиса. В результате сеть представляет собой множество виртуальных подсетей (сетевых слайсов), реализованных на одной физической инфраструктуре.

Разнообразные задачи по оптимизации работы ПКС решаются с помощью сегментирования (разбиения) сети. Сегментирование используется при решении задачи оптимального размещения ПКС контроллера в сети. В данной задаче особую важность приобретает структура сегмента. Именно от структуры сегмента зависит нагрузка на ПКС контроллер, который будет конфигурировать этот сегмент. Сегментирование применяется для оптимизации таблиц потоков в узлах ПКС при решении задачи масштабирования, маршрутизации и балансировки нагрузки в глобальных сетях, таких как Интернет. Сегментная маршрутизация

предназначена для ускорения работы алгоритмов маршрутизации за счет хранимой маршрутной информации отдельных сегментов.

Методы проектирования компьютерных сетей подробно рассмотрены в работах В.М. Вишневского [8], А.П. Кулешова [27, 37, 38], О.Я. Кравца [25, 43, 70], В.Г. Олифер, Н.А. Олифер [47-49] и др. Вопросам ПКС и протокола OpenFlow посвящены работы Н. Маккеона, Т. Андерсона, Г. Балакришнана [106], Р.Л. Смелянского [60-65], Ю.Л. Леохина [31-34], В.Н. Тарасова [72] и др. Алгоритмы сегментирования структур компьютерных сетей рассматриваются в работах М. Гирвана, М. Ньюмана [99], Х. Саймона [120], С. Фортунато [98], Д. Вагнера [121] и др.

Однако большинство разработанных алгоритмов сегментирования ПКС либо имеют высокую вычислительную сложность, либо не учитывают структуру сети и метрики каналов связи.

Таким образом, в настоящее время актуальной является задача разработки математического и программного обеспечения процессов сегментирования программно-конфигурируемых сетей, позволяющих сократить использование сетевых и вычислительных ресурсов, необходимых для передачи и обработки сетевого трафика, а также учитывающих структуру сети, метрики каналов связи и требования к качеству сетевых сервисов.

Работа выполнена в ФГБОУ ВО «Рязанский государственных радиотехнический университет имени В.Ф. Уткина» в рамках научного направления «Автоматизация проектирования и программное обеспечение высокопроизводительных систем и компьютерных сетей».

Цель и задачи исследования. Цель работы состоит в сокращении сетевых и вычислительных ресурсов, необходимых для передачи и обработки сетевого трафика за счет разработки математического и программного обеспечения процессов сегментирования программно -конфигурируемых сетей.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие основные задачи:

- провести исследование современных сетевых технологий и архитектурных подходов, выполнить анализ существующих алгоритмов сегментирования сети;

- разработать модель и алгоритм сегментирования программно -конфигурируемых сетей, учитывающие данные о структуре базовой сети и метриках каналов связи;

- разработать модель и алгоритм формирования слайсов программно -конфигурируемой сети с учетом параметров метрик каналов связи, позволяющие получить сетевые слайсы, предназначенные для передачи определенного типа трафика на основе требований к качеству сетевых сервисов;

- разработать архитектуру библиотеки программных компонентов сегментирования структур программно-конфигурируемых сетей, обеспечивающую формирование сегментов и сетевых слайсов с учетом заданных требований качества сервиса;

- разработать структуру программной системы, обеспечивающую развертывание и поддержку функционирования глобально распределенных комплексных сетевых сервисов и приложений.

Объект исследования: процессы сегментирования структур программно-конфигурируемых сетей.

Предмет исследования: средства математического и программного обеспечения сегментирования структур программно-конфигурируемых сетей с обеспечением качества сетевого сервиса.

Методы исследования. Разработка и исследование проводились на основе теории алгоритмов, теории графов, теории множеств, теории программных систем, методов компьютерного моделирования и объектно-ориентированного программирования. Для проверки корректности функционирования разработанных моделей и алгоритмов использовалась разработанная программная система SDN Cluster Constructor.

Тематика работы соответствует следующим пунктам паспорта специальности 05.13.11 «Математическое и программное обеспечение вычислительных машин, комплексов и компьютерных сетей»: п.3 «Модели,

методы, алгоритмы, языки и программные инструменты для организации взаимодействия программ и программных систем»; п.9 «Модели, методы, алгоритмы и программная инфраструктура для организации глобально распределенной обработки данных».

Научная новизна. В работе получены следующие результаты, отличающиеся научной новизной:

- модель и алгоритм построения структур программно-конфигурируемых сетей, отличающиеся учетом структуры базовой сети и метрик каналов связи, позволяющие получать сетевые сегменты с минимальной заданной величиной связности каналов передачи данных и минимальным остовом базовой сети;

- модель и алгоритм формирования слайсов программно -конфигурируемой сети, отличающиеся возможностью применять различные функции качества сетевых сервисов для вычисления метрик каналов связи, позволяющие получать сетевые слайсы, предназначенные для передачи определенного типа трафика с учетом заданных требований качества сервиса;

- архитектура библиотеки программных компонентов сегментирования структур программно-конфигурируемых сетей, отличающаяся наличием программных интерфейсов для взаимодействия с сетевыми приложениями, обеспечивающая формирование сегментов и сетевых слайсов с учетом заданных требований качества сервиса;

- структура программной системы, отличающаяся возможностью интеграции с различными контроллерами программно-конфигурируемых сетей и применимостью в микросервисной программной среде, обеспечивающую развертывание и поддержку функционирования глобально распределенных комплексных сетевых сервисов и приложений.

Положения, выносимые на защиту:

1 Модель и алгоритм построения структур программно -конфигурируемых сетей на основе данных о базовой сети и метриках каналов связи позволяют получать сетевые сегменты с минимальной заданной величиной связности каналов передачи данных и минимальным остовом базовой сети.

2 Модель и алгоритм формирования сетевых слайсов программно -конфигурируемой сети с учетом параметров метрик каналов связи позволяют получать сетевые слайсы, предназначенные для передачи определенного типа трафика на основе требований к качеству сетевых сервисов.

3 Архитектура библиотеки программных компонентов сегментирования структур программно-конфигурируемых сетей обеспечивает формирование сетевых сегментов и слайсов с учетом заданных требований качества сервиса.

4 Структура программной системы для организации распределенной обработки данных в программно-конфигурируемой сети обеспечивает развертывание и поддержку функционирования комплексных сетевых сервисов и приложений.

Степень достоверности. Обоснованность полученных результатов определяется корректным использованием теории алгоритмов, теории графов, теории множеств, методов компьютерного моделирования и объектно -ориентированного программирования.

Практическая значимость. Предложенные алгоритмы сегментирования и формирования сетевых слайсов программно-конфигурируемых сетей обеспечивают дальнейшее развитие средств сегментирования программно -конфигурируемых сетей. Алгоритмы реализованы в библиотеке программных компонентов, которая использована в разработанной программной системе с программными интерфейсами для взаимодействия с сетевыми приложениями. Разработанная система может быть использована программами-оркестраторами для управления жизненным циклом сетевых сервисов услуг, в том числе для развертывания сетевых слайсов. На элементы разработанных программных средств получены свидетельства о государственной регистрации в реестре Федеральной службы по интеллектуальной собственности.

Реализация и внедрение результатов работы. Разработанные в диссертационной работе модели, алгоритмы и программная система сегментирования структур ПКС используются в учебном процессе Рязанского государственного радиотехнического университета имени В.Ф. Уткина (РГРТУ)

при чтении лекций, проведении лабораторных и практических занятий по курсам «Основы сетевых технологий» и «Распределенные информационные системы» по направлению 09.03.01 - «Информатика и вычислительная техника» а также в инженерной практике компании АО «ЭР-Телеком Холдинг» (Дом.ру) при построении отказоустойчивых сегментов сетевой инфраструктуры в ходе реализации проекта Цифровая страна.

Концепция построения и методики сегментирования структур ПКС внедрены и использованы в рамках проведения НИР 7-16Г «Разработка и развитие моделей, методов и алгоритмов многопутевой адаптивной маршрутизации и балансировки потоков данных программно-конфигурируемых компьютерных сетей с обеспечением качества обслуживания сетевых сервисов», НИР 2 -19Г «Разработка и развитие методов, алгоритмов и инструментальных средств построения программно-конфигурируемых цифровых облачных платформ интеллектуальной обработки больших массивов данных», а также в рамках научного проекта «Разработка и развитие методов, алгоритмов и программных инструментов сегментирования структур программно-конфигурируемых сетей», поддержанного грантом РФФИ «Аспиранты».

Апробация результатов диссертации. Основные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих всероссийских и международных конференциях: Международная научно-техническая и научно-методическая конференция «Современные технологии в науке и образовании - СТНО» (г. Рязань, 2018), Всероссийская научно-техническая конференция студентов, молодых ученых и специалистов «Новые информационные технологии в научных исследованиях - НИТ» (г. Рязань, 2018), Всероссийская научно-техническая конференция «Интеллектуальные и информационные системы - ИНТЕЛЛЕКТ» (г. Тула, 2019), 5th, 6th, 9th Mediterranean Conference on Embedded Computing «MECO» (Bar, Montenegro, 2016, 2017, 2020), 28th International Conference Radioelektronika «RADIOELEKTRONIKA» (Prague, Czech Republic, 2018), International Scientific and Technical Conference Modern Computer Network Technologies «MoNeTeC»

(Moscow, 2018), International Conference on Software, Telecommunications and Computer Networks «SoftCOM» (Split, Croatia, 2019), 16th International Symposium «Problems of Redundancy in Information and Control Systems» (REDUNDANCY) (Moscow, 2019), 13th International Conference Elektro 2020 (Taormina, Italy, 2020).

Публикации. По результатам диссертационного исследования опубликовано 22 печатные работы: 5 статей в изданиях из Перечня ведущих рецензируемых научных журналов и изданий ВАК; 9 статей в изданиях, входящих в международные базы научного цитирования Web of Science и Scopus; 3 доклада на всероссийских научных конференциях; 5 авторских свидетельства о регистрации программы для ЭВМ в ФГБУ «Федеральный институт промышленной собственности» Федеральной службы по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам (ФГБУ «ФИПС», РОСПАТЕНТ). В работах, опубликованных в соавторстве, лично автором получены следующие результаты: [55, 114] - модель и алгоритм построения структур ПКС на основе данных о базовой сети и метриках каналов связи; [111, 115] - модель и алгоритм формирования сетевых слайсов ПКС с учетом параметров QoS-метрик; [54] -архитектура библиотеки программных компонентов сегментирования структур ПКС с обеспечением качества сетевого сервиса ; [113] - программная система SDN Cluster Constructor для организации распределенной обработки данных в ПКС.

Структура и объем диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, 4 глав, заключения, списка литературы, 2 приложений, изложенных на 157 страницах (включая 91 рисунок и 20 таблиц). Список литературы содержит 123 наименования.

ГЛАВА 1

АНАЛИЗ РАЗВИТИЯ СОВРЕМЕННЫХ КОМПЬЮТЕРНЫХ СЕТЕЙ НА ОСНОВЕ ТЕХНОЛОГИИ ПРОГРАММНО-КОНФИГУРИРУЕМЫХ СЕТЕЙ И КОНЦЕПЦИИ ВИРТУАЛИЗАЦИИ СЕТЕВЫХ ФУНКЦИЙ

1.1 СОВРЕМЕННЫЕ ПРОБЛЕМЫ КОМПЬЮТЕРНЫХ СЕТЕЙ

В традиционных компьютерных сетях физическое устройство передачи данных (как правило, коммутатор или маршрутизатор) выполняет комплекс функций, реализуемых, в основном, аппаратным способом. Последние годы показали, что традиционные сетевые решения уже не могут эффективно справляться с бурным ростом спроса на новые сетевые услуги и полосу пропускания трафика. На рисунке 1.1 приведен глобальный прогноз роста мирового сетевого трафика в период между 2017 и 2022 годами [94].

2017 2018 2019 2020 2021 2022 Рисунок 1.1 - Глобальный прогноз роста сетевого трафика в период между

Модификация традиционных компьютерных сетей в связи с ростом спроса на сетевые услуги в такой обстановке затруднена и ограничена. Выделяют

Exabytes per Month

2017 г. и 2022 г.

следующие проблемы на пути развития традиционных компьютерных сетей [4, 91, 95, 119, 122]:

• Превалирование аппаратной реализации сетевых функций над программной. Данное ограничение затрудняет внедрение новых сетевых функций в существующее оборудование. Для внедрения новой функциональности в сеть требуется закупка дорогостоящего оборудования с поддержкой необходимых возможностей.

• Сетевое оборудование требует физического места в пространстве, потребляет электроэнергию и требует обслуживания. В условиях роста спроса на новые функциональные возможности требуется постоянно вводить в эксплуатацию новые единицы оборудования.

• Большие временные затраты на внедрение новых функций в оборудовании. Обновление программного обеспечения используемого оборудования включает в себя разработку процесса перехода на новое программное решение, тестирование и испытания. Это требует много времени и финансовых затрат.

• Проблема обслуживания. В ходе эксплуатации сетевое оборудование модернизируется и обновляется. Для этого требуется привлечение обслуживающего персонала, перенастройка существующего оборудования, доставку и развертывание нового оборудования. Такие сложности способствуют замедлению предоставления новых сетевых услуг пользователям.

• Недозагрузка оборудования. Установка новых устройств производится с запасом на загрузку сети в ближайшей перспективе. Однако объем сетевого трафика трудно спрогнозировать, и часто бывает, что оборудование оказывается недозагруженным. Существует и обратный эффект: после обнаружения перегрузок сети из-за возросшего сетевого трафика проходит длительный период времени до момента установки и ввода в эксплуатацию дополнительных мощностей.

• Проблема тестирования оборудования в реальных сетях. Не всегда внедрение нового оборудования проходит без инцидентов. Часто случается, что

устройства, успешно прошедшие испытания в лабораториях разработчика, оказавшись в реальной действующей сети, начинают функционировать некорректно. Для устранения дефектов требуется время на доработку. Это замедляет процесс поставки новых сетевых сервисов клиенту.

• Несовместимость оборудования разных поставщиков. В силу различных обстоятельств в каждом сетевом устройстве определенного поставщика оборудования имеются проприетарные параметры. Для создания сети с набором различных функциональных возможностей нередко приходится обращаться сразу к нескольким вендорам. В результате появляется множество проблем при совместном подключении. Решением таких проблем может быть закупка оборудования по завышенной цене только ради обеспечения совместимости с уже имеющимся.

В связи с этим, для того чтобы справиться с вызовами времени все больше крупных сетевых игроков начинают использовать программно-конфигурируемых сетей (ПКС) и виртуальных сетевых функций ВСФ или NFV (Network Function Virtualization) - новую перспективную технологию в мире компьютерных сетей.

1.2 ПРОГРАММНО-КОНФИГУРИРУЕМЫЕ СЕТИ (ПКС)

Программно-конфигурируемые сети - это новый архитектурный подход, отделяющий управление сетью от низкоуровневых функций передачи данных [95, 101]. Данный подход позволил сделать управление сетью полностью программируемым, а прикладные приложения и сетевые службы абстрагировать от инфраструктуры сети. ПКС имеют ряд преимуществ по сравнению с традиционными сетями: гибко управляемы, динамичны, адаптивны, позволяют эффективно использовать физическое оборудование. Таким образом, ПКС хорошо подходят для организации работы современных приложений. Важным компонентом ПКС-решений является протокол OpenFlow [106, 107].

Протокол OpenFlow - это протокол сетевого уровня, который позволяет передавать информацию между OpenFlow коммутаторами и контроллерами. Данный протокол определяет формат сообщений, которые отправляются

контроллером в коммутаторы, и формат сообщений, которые отправляются коммутаторами в контроллер. Сообщения позволяют контроллеру программировать коммутаторы.

На рисунке 1.2 приведена концептуальная структура ПКС.

Open Flow

Уровень передачи данных

Open Flow \_/ Open Flow Л

коммутатор 2/ \коммутатор 3/

Рисунок 1.2 - Концептуальная структура ПКС Уровень передачи данных, представленный OpenFlow коммутаторами, выполняет задачи по обработке и передаче трафика в соответствии с набором правил, который передается каждому коммутатору из уровня управления с помощью протокола OpenFlow. Уровень управления, представленный ПКС-контроллерами, занимается анализом сетевого трафика, проходящего через коммутаторы, и принятием решений по установки правил. Контроллеры, как правило, являются обычными программами, функционирующими на промышленных серверах. Контроллер содержит глобальное представление некоторой части или всей сети. Именно контроллер предоставляет прикладным приложениям сетевую структуру как программную сущность, что и позволяет централизировать управление ПКС и сделать сеть программируемой. Программирование поведения сети освобождает владельцев сетей от закупки различного проприетарного оборудования с уникальными функциональными

возможностями. Благодаря ПКС контроллеру новые функции можно реализовать путем написания соответствующих программ.

Обмен данными между контроллерами и коммутаторами происходит по защищенному каналу с использованием стека протоколов TCP/IP. На рисунке 1.3 приведена логическая структура OpenFlow коммутатора и канал взаимодействия с контроллером.

Open Flow канал Open Flow канал

Канал управления

Таблица метрик

Порт Таблица потоков 1 Щ- Таблица потоков 2 Таблица потоков N Порт

Порт Порт

Рисунок 1.3 - Логическая структура OpenFlow коммутатора Для коммуникации с контроллерами у коммутатора предусмотрены особые порты в совокупности образующие канал управления. С помощью канала управления в коммутатор поступают правила обработки трафика. Правила хранятся в таблицах потоков. С помощью таблицы групп и таблиц потоков OpenFlow коммутатор проводит сопоставление принятых через стандартные порты пакетов и применяет к ним соответствующие действия, предусмотренные установленными правилами. Данная процедура протекает без участи контроллера, за исключением тех случаев, когда в соответствии с правилами, информация о пакете должна быть отправлена в контроллер для дальнейшего анализа. Коммутатор собирает статистику транзитного сетевого трафика. Статистические данные помещаются в таблицу статистики, откуда могут быть считаны контроллерами. Таким способом контроллеры занимаются мониторингом сетевого трафика.

В настоящее время ПКС органично вписались в многообразие современных трендовых технологий, таких как облачные вычисления (Cloud Computing), граничные вычисления (Edge Computing), Интернет вещей (Internet of Things, IoT), Туманные вычисления (Fog Computing) [36]. При соответствующих данным технологиям конфигурациях ПКС способны привести к выигрышам в каждой из них. Для сред ПКС типичной ситуацией является то, что пользователи сети могут видеть все сетевые узлы и информационные потоки на панелях управления в браузерах. Средства удаленного конфигурирования позволяют пользователям делить компьютерную сеть на сетевые слайсы (Network Slicing) [91, 117], таким образом, отделяя, например, сетевой трафик от трафика, создаваемого устройствами сети интернета вещей. Некоторые контроллеры позволяют анализировать состояние сети: определять, что сеть перегружена; показывать детализированные данные о состояние физических параметров инфраструктурных элементов сети. Также контроллеры способны оптимизировать передачу данных за счет балансировки, быстрой перемаршрутизации трафика и сегментирования сети. Вынесение управления в контроллеры также существенно упрощает разработку сетевых приложений, поскольку программные интерфейсы приложений (Application Programming Interface, API) могут быть задействованы в процессах тестирования и интеграции.

ПКС имеют ряд преимуществ и в области сетевой безопасности. Одним из них является сетевой слайсинг, позволяющий логически отделить соединения разных типов друг от друга и использовать для каждого собственные настройки безопасности. Также, благодаря слайсингу, появляется возможность сконфигурировать политики безопасности для каждого типа трафика в сети. С помощью слайсинга и сегментирования одна часть физической сети может быть сконфигурирована как публичный сегмент без серьезных мер по обеспечению безопасности, а другая - использовать файервол и политики криптографического шифрования данных. К тому же, по сравнению с традиционными сетями в ПКС политики безопасности применяются ко всей сети на 30-60% быстрее [95].

Технология ПКС упрощают процесс сегментирования сети. С появлением ПКС в центрах обработки данных (ЦОД) возможна реализация метода микросегментации [95]. Данный метод позволяет создавать в ЦОД защищенные зоны сети, позволяющие изолировать рабочие нагрузки друг от друга и сохранить индивидуальность сегментов сети. Технология сегментации сети не нова. В традиционных сетях для обеспечения безопасности сети и обеспечения ограниченного доступа используются такие технологии как файервол, VLAN и списки управления доступом ACL (Access Control List). С применением микросегментации политики безопасности применяются отдельно к каждому определенному участку сети (сегменту) для достижения большей стойкости к атакам злоумышленников. Касательно размера сегментов технология VLAN используется для создания довольно больших подсетей, а микросегментация, напротив, позволяет создавать мелкозернистые сетевые структуры. В ПКС развертывание сегментов упрощается за счет программируемого слоя управления сетью. Вычисление сегментов и применение политик сегментации происходит централизовано. На рисунке 1.4 (а) приведена структура физической сети, где виртуальные машины ВМ 1 и ВМ 2 располагаются в одном сегменте, но находятся на двух разных физических серверах. На рисунке 1. 4 (б) приведена логическая структура той же самой топологии. Благодаря механизмам виртуализации физическое расположение виртуальных машин не имеет значения, что упрощает применение политик безопасности и реализацию алгоритмов сегментирования.

а)

б)

Рисунок 1.4 - Физическая (а) и логическая (б) структура сегментированной сети

Традиционные инструменты предотвращения вторжений и системы обеспечения безопасности сети спроектированы так, чтобы отслеживать пакеты, поступающие в ЦОД от пользователей и обратно. Данный вид трафика называют вертикальным или трафик типа «север-юг». Микросегментация дает возможность контролировать трафик, который проходит между серверами. Данный тип трафика называют горизонтальными или трафиком типа «запад-восток». В настоящее время горизонтальный трафик наращивает свои объемы по причинам необходимости обмена данными между виртуальными машинами или передачей данных в хранилища. Если происходит вторжение в сеть извне, политики микросегментации ограничивают возможности злоумышленников по исследованию сети ЦОД за счет защиты горизонтального трафика.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Цыганов Илья Юрьевич, 2021 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Ахо Альфред В., Хопкрофт Джон Э., Ульман Джеффри Д. Структуры данных и алгоритмы. - М.: Вильямс. - 2018. - С. 400.

2. Бабенко М.А., Левин М.В. Введение в теорию алгоритмов и структур данных. - М.: МЦНМО. - 2016. - С. 146.

3. Берж К. Теория графов и ее применения. - М.: ЁЁ Медиа. - 2012. - C. 318.

4. Бос Х., Таненбаум Э. Современные операционные системы. - СПб: Питер. - 2018. - C. 1120.

5. Букатов А.А., Гуда С.А. Компьютерные сети. Расширенный начальный курс. - СПб.: Питер. - 2019. - C. 496.

6. Бёрд. Р. Жемчужины проектирования алгоритмов: функциональный подход. - М.: ДМК Пресс. - 2015. - С. 330.

7. Вирт. Н. Алгоритмы и структуры данных. - М.: ДМК Пресс. - 2010. - С. 272.

8. Вишневский В.М. Теоретические основы проектирования компьютерных сетей. - М.: Техносфера. - 2003. - 512 с.

9. Волкова Н.В. Инструментальные средства для реализации корпоративных информационных систем на основе веб-сервисов // Вестник МГТУ Станкин. - 2011. - № 4 (17). - С. 106-109.

10.Гвоздева, Т. В. Проектирование информационных систем: учебное пособие для вузов / Т. В. Гвоздева, Б. А. Баллод. - Ростов н/Д: Феникс. -2009. - С. 512.

11.Горшков С. Г., Никитин Е.В., Саксонов Е.А. Задача формирования структуры базовой сети // Вестник Тихоокеанского государственного университета. - 2010. - № 2. - С. 59-66.

12.Евстигнеев В. А., Касьянов В.Н. Графы в программировании: обработка, визуализация и применение. - СПб: БХВ-Петербург - 2003. - C. 1104.

13.Евстигнеев В. А., Касьянов В.Н. Сводимые графы и граф-модели в программировании. - Новосибирск: ИДМИ - 1999. - C. 288.

14.Евстигнеев В. А., Касьянов В.Н. Теория графов: алгоритмы обработки деревьев. - Новосибирск: Наука - 1994. - С. 360.

15. Захаров Г.П. Методы исследования сетей передачи данных. - М.: Радио и связь. - 1982. - С. 208.

16.Захаров Г.П., Симонов М.В., Яновский Г.Г. Службы и архитектура широкополосных цифровых сетей интегрального обслуживания. - М.: Эко-Трендз. - 1993. - С. 102

17. Захаров, Г.П. Сети передачи данных: учеб. пособие для студентов спец. 0702 - Л. : ЛЭИС, 1978 - Ч. 2. - Л. : ЛЭИС, 1978. - С. 47.

18.Зыков А. А. Основы теории графов. - М.: ЁЁ Медиа. - 2012. - С. 382.

19.Ижванов Ю.Л., Корячко В.П., Шибанов А.П. и др. Оптимизация сетей с дозированной балансировкой нагрузки и пиринговыми каналами // Вестник РГРТУ. - 2013. - № 1 (43). С. 67-74.

20.Кнут Д.Э. Искусство программирования, том 1. Основные алгоритмы, - 3-е изд.: Пер. с англ. М.: Издательский дом «Вильямс». - 2001. - С. 720.

21.Кнут Д.Э. Искусство программирования, том 3. Сортировка и поиск / Пер. с англ. под общ. ред. Казаченко Ю.В. - 2-е изд., испр. и доп. М.: Издательский дом «Вильямс». - 2000. - С. 822.

22.Кормен Т., Лейзерсон Ч., Ривест Р. Алгоритмы: построение и анализ, 2 -е изд. - М.: Издательский дом «Вильямс», - 2005.

23.Корячко В. П., Перепелкин Д. А. Программно-конфигурируемые сети. Учебник для вузов. - М.: Горячая Линия - Телеком. - 2020. - С. 288.

24.Корячко В.П., Перепелкин Д.А., Иванчикова М.А., Бышов В.С., Цыганов И. Ю. Программная инфраструктура и визуальная среда распределенной обработки потоков данных в программно-конфигурируемых сетях // Вестник Рязанского государственного радиотехнического университета. 2018. № 65. - С. 44-54.

25. Кравец О. Я. Моделирование телекоммуникационной сети как сети систем массового обслуживания // Информационные технологии моделирования и управления. - 2014. - № 4. - С. 318-327.

26. Кристофидес Н. Теория графов. Алгоритмический подход. - М.: Мир.

- 1978. - C. 432.

27. Кулешов А.П. Информационная модель как основа проектирования корпоративных автоматизированных информационных систем // Приложение к журналу "Информационные технологии". 2006, № 3,

- C. 26-30.

28. Куроуз Д., Росс К. Компьютерные сети. Многоуровневая архитектура Интернета: пер с англ. 2-е изд. - М.: СПб.: Питер. - 2004. - C. 765.

29. Лавров С. Программирование. Математические основы, средства, теория.

- СПб: БХВ-Петербург. - 2001. - С. 320.

30. Лазарев В.Г. Динамическое управление потоками информации в сетях связи - М.: Радио и связь, 1983. - C. 216.

31. Леохин Ю.Л. Корпоративные сети: архитектура, технологии, управление.

- М.: Фонд «Европейский центр по качеству», 2008. - C. 148.

32. Леохин Ю.Л., Бекасов В.Ю. Корпоративные сети: состояние, перспективы и тенденции. - М.: Фонд «Европейский центр по качеству», 2008. - C. 148.

33. Леохин Ю.Л., Дворецкий И.Н. Тенденции развития науки и техники в области производства серверного оборудования для дата-центров // Известия высших учебных заведений. Приборостроение. - 2013. - Т. 26. -№ 12. - С. 20-24.

34. Леохин Ю.Л., Дворецкий И.Н., Мягков А.С. Отечественная операционная система Cloud/IX для серверов на процессорах архитектуры ARM // Качество. Инновации. Образование. - 2014. - Т. 113. - № 10. - С. 52-59.

35. Максан М. Полная и комплексная виртуализация сетевых функций // Вестник связи. - 2016. - № 1. - С. 4-7.

36. Маркелов А. А. OpenStack. Практическое знакомство с облачной операционной системой. - М.: ДМК Пресс. - 2018. - C. 306.

37. Мизин И.А., Аничкин С.А., Белов С.А., Бернштейн А.В., Кулешов А.П. Протоколы информационно-вычислительных сетей. Справочник. - М.: Радио и связь, 1990. - C. 504.

38. Мизин И.А., Богатырев В.А., Кулешов А.П. Сети коммутации пакетов.

- М.: Радио и связь, 1986. - C. 408.

39. Мирютов, А.А. Проектирование программных систем: учебное пособие / А. А. Мирютов. - Томск: ТУСУР - 2008. - C. 233.

40. Михеев М. Администрирование VMware vSphere 5. - М.: ДМК Пресс. -2016. - C. 504.

41. Михеев П.А., Антоненко В.А. Разработка системы контейнерной виртуализации для построения моделей компьютерных сетей // Вестник компьютерных и информационных технологий. - 2017. - № 2 (152). - С. 26-30.

42. Мухизи С., Киричек Р.В. Обзор и анализ моделей и методов сетевого слайсинга // Информационные технологии и телекоммуникации. - 2018. -Т. 6. - № 3. - С. 79-97.

43. Налетов П.А., Кравец О.Я. Алгоритмизации и программная реализация системы моделирования связи степени и возможности соединения в топологии безмасштабной сети Internet // Информационные технологии моделирования и управления. - 2017. - Т. 108. - С.445-450.

44. Немет Эви, Снайдер Гарт, Хейн Трент, Уэйли Бэн. Unix и Linux. Руководство системного администратора. - М.: Вильямс. - 2014. - C. 1312.

45. Никитин Е.В., Саксонов Е.А. Управление потоками данных в многосерверных системах обработки информации // Информатика и системы управления. - 2010. - № 3. - С. 3-9.

46. Норенков И.П., Трудоношин В.А.. Телекоммуникационные технологии и сети / Московский государственный технический университет. - Москва.

- 1998. - C. 232.

47. Олифер В.Г., Олифер Н.А. Новые технологии и оборудование 1Р-сетей. -СПб.: БХВ-Санкт-Петербург. - 2001. - а 512.

48. Олифер В.Г., Олифер Н.А. Основы компьютерных сетей. - СПб.: Питер, -2009. - С. 352.

49. Олифер Н. А., Олифер В. Г. Принципы, технологии, протоколы. Учебник.

- СПб: Питер. - 2017. - С. 992.

50. Пасечников И.И. Методология анализа и синтеза предельно нагруженных информационных сетей. - М.: «Издательство Машиностроение-1», 2004.

- С 216.

51. Перепелкин Д.А., Цыганов И.Ю. Алгоритм парных переходов в компьютерных сетях на основе метода маршрутизации по подсетям // Вестник Рязанского государственного радиотехнического университета.

- 2016. - № 57. - С. 56-62.

52. Перепелкин Д.А., Цыганов И.Ю. Концепция и задачи сетевого слайсинга в программно-конфигурируемых сетях // Вестник Рязанского государственного радиотехнического университета. - 2020. - № 72. - С. 13-24.

53. Перепелкин Д.А., Цыганов И.Ю. Программная инфраструктура и визуальная среда распределенной обработки потоков данных в программно-конфигурируемых сетях // Вестник Рязанского государственного радиотехнического университета. - 2018. - № 65. - С. 44-54.

54. Перепелкин Д.А., Цыганов И.Ю. Разработка программного инструментария сегментирования структур программно -конфигурируемых сетей // Вестник Рязанского государственного радиотехнического университета. - 2019. - № 69. - С. 60-73.

55. Перепелкин Д.А., Цыганов И.Ю. Усовершенствованный алгоритм сегментации структур корпоративных сетей по критерию минимальной стоимости // Вестник Рязанского государственного радиотехнического университета. - 2015. - № 53. - С. 48-57.

56. Пятибратов А.П. и др. Вычислительные системы, сети и телекоммуникации: учебник. (2-е изд.). - М.: Финансы и статистика.

- 2001. - C. 512.

57. Решетникова, Г. Н. Моделирование систем: Учебное пособие / Г. Н. Решетникова. - 2-е изд., перераб. и доп. - Томск: ТУСУР, 2007. - C. 440.

58. Саксонов Е.А. Задача формирования сети распределённых информационных сервисов // Проблемы передачи и обработки информации в сетях и системах телекоммуникаций. - 2015. - С. 166-168.

59. Саксонов Е.А. Модели и алгоритмы управления потоками данных в многосерверных информационных системах // Системы управления и информационные технологии. - 2011. -№ 43(1). - С. 167-171.

60. Смелянский Р., Шалимов А. В., Антоненко В. А. Четыре доминанты SDN в проектах и решениях // CONNECT! Мир связи: Наука. Бизнес. Управление. - 2016. - № 4. - С. 78-84.

61. Смелянский Р.Л. Концепция программно-конфигурированных сетей: от идеи до стандартизации // CONNECT! Мир связи: Наука. Бизнес. Управление. - 2016. - № 4. - C. 62-67.

62. Смелянский Р.Л. Настоящее и будущее SDN&NFV // Первая миля, издательство АО "Рекламно-издательский центр «Техносфера» (Москва).

- 2016. - № 3. - C. 78-85.

63. Смелянский Р.Л. Программно-конфигурируемые сети // Открытые системы. - 2012. - № 9. - C. 15-26.

64. Смелянский Р.Л., Васин В.В., Беззубцев С.О. Разработка отечественного коммутатора для программно-конфинурируемых сетей // Электронная техника. Серия 3: Микроэлектроника, издательство Акционерное общество "Научно-исследовательский институт молекулярной электроники" (Москва). - 2016. - Т 1. - № 161. - С. 9-17.

65. Смелянский Р.Л., Петров И.С. Минимизация группового трафика и обеспечение его отказоустойчивости в программно-конфигурируемых

сетях // Известия Российской академии наук. Теория и системы управления. - 2018. - Т. 3. - С. 64-75.

66. Советов Б.Я., Яковлев С.А. Моделирование систем: Учеб. для вузов - 3-е изд., перераб. и доп. - М.: Высш. шк., 2001. - С. 343.

67. Стандарты КБУ. Доступно по ссылке: https://www.etsi.org/deliver/etsi_gs/NFV-ЕУЕ/001_099/005/01.01.01_60^_КЕУ-БУЕ005у010101р^

68. Столлингс В. Современные компьютерные сети. - 2-е изд.

- СПб.: Питер. - 2003. - С. 783.

69. Столлингс У. Структурная организация и архитектура компьютерных систем: проектирование и производительность. 5-е изд. СПб.: Питер

- 2002. - С. 896.

70. Сукачев А.И., Кравец О.Я., Золоторев Д.Н. Особенности менеджмента мультиагентных систем обслуживания территориально распределенных сетей // Экономика и менеджмент систем управления. - 2014. - Т. 12. - № 2-3. - С. 413-419.

71. Таненбаум Э., Уэзеролл Д. Компьютерные сети. - СПб: Питер. - 2019. -С. 960.

72. Тарасов В.Н., Полежаев П.Н. и др. Математические модели облачного вычислительного центра обработки данных с использованием OpenFlow // ВЕСТНИК ОГУ. - 2012. - №9 (145). - С. 150-155.

73. Тарьян Р.Э. Сложность комбинаторных алгоритмов // Кибернетический сборник. Новая серия. - 1980. - № 17. - С. 60-113.

74. Тель. Ж. Введение в распределенные алгоритмы. - М.: МЦНМО. - 2009. -С. 616.

75. Топорков В.В. Модели распределенных вычислений М.: ФИЗМАТЛИТ. - 2004. - С. 320.

76. Топорков В.В. Структурно-динамические модели вычислений на метаоператорных сетях // Вестник МЭИ. - 1994. - № 2. - С. 68-73.

77. Ушаков Ю.А., Коннов А.Л., Полежаев П.Н. Моделирование корпоративной сети, построенной на основе принципов программно-конфигурируемой инфраструктуры и виртуализации сетевых функций // Интеллект. Инновации. Инвестиции. - 2017. - № 12. - С. 90-96.

78. Федотова К.В., Хоук А. Обзор вариантов использования REST в современной архитектуре web-приложений // Безопасность городской среды. Материалы V Международной научно-практической конференции. Под ред. Е.Ю. Тюменцевой. - 2018. - С. 410-412.

79. Филипс Д., Гарсиа-Диас А. Методы анализа сетей: пер. с англ.

- М.: Мир. - 1984. - C. 496.

80. Хопкрофт Дж., Мотвани Р., Ульман Дж. Введение в теорию автоматов, языков и вычислений. 2-е изд. - М.: Вильямс - 2016. - С. 528.

81. Чеглаков А.Л. Композиция web-сервисов на основе архитектуры REST // Инновационная наука. - 2016. - № 12-2. - С. 118-120.

82. Шварц М. Сети ЭВМ. Анализ и проектирование - М.: Радио и связь.

- 1981. - C. 336.

83. Шварц М. Сети связи: протоколы, моделирование и анализ. М.: Наука, - 1992. - C. 336.

84. Шевчук М.А., Яремко И.Н. Исследование методов сегментирования сети // Шорник статей IX Международной научно-практической конференции: в 2 ч. - 2019. - С. 45-48.

85. Шелухин, О. И. Моделирование информационных систем: учебное пособие для вузов / О. И. Шелухин, А. М. Тенякшев, А. В. Осин; ред. О. И. Шелухин. - М.: САЙНСПРЕСС. - 2005. - C. 367.

86. Шибанов А.П., Корячко В.П., Ижванов Ю.Л. Моделирование агрегированного телекоммуникационного канала с технологией открытых потоков // Радиотехника. - 2012. - № 3. - С. 109-112.

87. Andersen R., Lang. K. J. An Algorithm for Improving Graph Partitions. In 19th ACM-SIAM Symposium on Discrete Algorithms, 2008, pp. 651-660.

88. Andreev K., Racke. H. Balanced Graph Partitioning. Theory of Computing Systems, 39(6):929-939, 2006.

89. Armbruster M., Fugenschuh M., Helmberg C., Martin A. A Comparative Study of Linear and Semidefinite Branch-and-Cut Methods for Solving the Minimum Graph Bisection Problem. In 13th International Conference on Integer Programming and Combinatorial Optimization (IPCO), volume 5035 of LNCS, Springer, 2008, pp. 112-124.

90. Battaglino C., Pienta P., Vuduc. R. Grasp: distributed streaming graph partitioning. In 1st High Performance Graph Mining workshop, Sydney, 10 August 2015, 2015.

91. Blokdyk G. Network Functions Virtualization NFV Complete Self-Assessment Guide. CreateSpace Independent Publishing Platform, 2017, 122 p.

92. Bugnion E., Nieh J., Tsafrir D. Hardware and Software Support for Virtualization (Synthesis Lectures on Computer Architecture). Morgan & Claypool Publishers, 2017, 208 p.

93. Bui T., Chaudhuri S., Leighton F., Sipser M. Graph Bisection Algorithms with Good Average Case Behavior. Combinatorica, 7:171-191, 1987.

94. Cisco VNI global ip traffic forecast 2017-2022. Доступно по ссылке: https://cyrekdigital.com/pl/blog/content-marketing-trendy-na-rok-2019/white-paper-c11-741490.pdf.

95. Coker O., Azodolmolky S. Software-Defined Networking with OpenFlow -Second Edition: Deliver innovative business solutions. Packt Publishing, 2017, 246 p.

96. Duncan J. Watts and Steven H. Strogatz, Collective dynamics of small-world networks, Nature, 393, pp. 440-442, 1998.

97.Edelman J., Lowe S. S., Oswalt M. Network Programmability and Automation: Skills for the Next-Generation Network Engineer. O'Reilly Media, 2018, 584 p.

98. Fortunato S., Community Detection in Graphs, Physics Reports Volume 486, Issues 3-5, February 2010, pp. 75-174.

99. Girvan M., Newman M. E. J. Community structure in social and biological networks // Proc. Natl. Acad. Sci. USA, 2002, T. 99.

100. Goransson P., Black C., Culver T. Software Defined Networks. A Comprehensive Approach. Morgan Kaufmann, 2016, 436 p.

101. Gray K, Nadeau D. T. Network Function Virtualization. Morgan Kaufmann, 2016, 270 p.

102. Guerrieri A., Montresor A. Dfep: Distributed funding-based edge partitioning. In European Conference on Parallel Processing. Springer, 2015, pp. 346-358.

103. Kernighan B. W. and Lin. S. An efficient heuristic procedure for partitioning graphs. The Bell system technical journal, vol. 49, no. 2, 1970, pp. 291-307.

104. Koryachko V.P., Perepelkin D.A., Ivanchikova M.A., Byshov V.S., Tsyganov I.Y. "Analysis of QoS metrics in software defined networks", 2017 6th Mediterranean Conference on Embedded Computing (MECO), Bar, 2017, pp. 1-5, DOI: 10.1109/MECO.2017.7977240.

105. Koryachko V.P., Perepelkin D.A., Ivanchikova M.A., Byshov V.S., Tsyganov I.Y. "Visual Web-Oriented Environment for Dynamic Control of Data Flow in Campus SDN", 2018 International Scientific and Technical Conference Modern Computer Network Technologies (MoNeTeC), Moscow, 2018, pp. 1-6, DOI: 10.1109/MoNeTeC.2018.8572166.

106. McKeown, Nick & Anderson, Tom & Balakrishnan, Hari & Parulkar, Guru & Peterson, Larry & Rexford, Jennifer & Shenker, Scott & Turner, Jonathan. (2008). OpenFlow: Enabling innovation in campus networks. Computer Communication Review. 38. 69-74. 10.1145/1355734.1355746.

107. Marschke D., Doyle J., Moyer P. Software Defined Networking (SDN): Anatomy of OpenFlow Volume I. Lulu Publishing Services, 2015, 1780 p.

108. Morreale A. P., Anderson M. J. Software Defined Networking. Design and Deployment. CRC Press, 2014, 186 p.

109. Nadeau D. Thomas., Gray Ken. Sdn: Software Defined Networks. O'Reilly Media, 2013, 384 p.

110. NetworkX Reference. Доступно по ссылке: https://networkx.org/.

111. Perepelkin D.A., Ivanchikova M.A., Byshov V.S., Tsyganov I.Y. "Algorithm and software of virtual slices formation in software defined networks", 2018 28th International Conference Radioelektronika (RADIOELEKTRONIKA), Prague, 2018, pp. 1-4, DOI: 10.1109/RADI0ELEK.2018.8376402.

112. Perepelkin D.A., Ivanchikova M.A., Byshov V.S., Tsyganov I.Y. "Development of architecture of visual program system for distributed data processing in software defined networks", 2018 28th International Conference Radioelektronika (RADIOELEKTRONIKA), Prague, 2018, pp. 1-4, DOI: 10.1109/RADIOELEK.2018.8376405.

113. Perepelkin D.A., Tsyganov I.Y., Ivanchikova M.A. "Architecture of Segmentation Service of Software Defined Networks", 2020 9th Mediterranean Conference on Embedded Computing (MECO), Budva, Montenegro, 2020, pp. 1-5, DOI: 10.1109/MECO49872.2020.9134185.

114. Perepelkin D.A., Tsyganov I.Y. "Development and Implementation of Enhanced Segmentation Algorithm in Software Defined Networks", 2019 International Conference on Software, Telecommunications and Computer Networks (SoftCOM), Split, Croatia, 2019, pp. 1-6, DOI: 10.23919/SOFTCOM.2019.8903910.

115. Perepelkin D.A., Tsyganov I.Y. "Network Slicing Algorithm with Quality of Services in Software Defined Networks," 2020 ELEKTRO, Taormina, Italy, 2020, pp. 1-4, DOI: 10.1109/ELEKTRO49696.2020.9130345.

116. Perepelkin D.A., Tsyganov I.Y. "SDN Cluster Constructor: Software Toolkit for Structures Segmentation of Software Defined Networks", 2019 XVI International Symposium "Problems of Redundancy in Information and Control Systems" (REDUNDANCY), Moscow, Russia, 2019, pp. 195-198, DOI: 10.1109/REDUNDANCY48165.2019.9003334.

117. Portnoy M. Virtualization Essentials. Sybex, 2016, 336 p.

118. Rahimian F., Payberah A. H., Girdzijauskas S., Haridi S. Distributed vertex-cut partitioning. In IFIP International Conference on Distributed Applications and Interoperable Systems. Springer, 2014, pp. 186-200.

119. Ross K. W., Kurose J. F. Computer Networking: A Top-Down Approach, 6Th Edn. Pearson India, 2017, 888 p.

120. Simon H. D., Teng. S. H. How Good is Recursive Bisection? SIAM Journal on Scientific Computing, 18(5):1436-1445, 1997.

121. Wagner D., Wagner. F. Between Min Cut and Graph Bisection. In 18th Symposium on Mathematical Foundations of Computer Science (MFCS), pp. 744-750. Springer, 1993.

122. White R., Banks E. Computer Networking Problems and Solutions: An innovative approach to building resilient, modern networks. Addison-Wesley Professional, 2018, 832 p.

123. Zhang Y. Network Function Virtualization: Concepts and Applicability in 5G Networks. Wiley-IEEE Press, 2018, 192 p.

ПРИЛОЖЕНИЕ 1 КОПИИ АКТОВ О ВНЕДРЕНИИ

УТВКРЖДАЮ • Ректор ФГБОУ ВО «РГРТУ»

' • Д-Р физ.-мат наук, проф. Чиркин М.В.

\ - _04 2020 г.

АКТ

об использовании в учебном процессе и МИР ФГБОУ ВО «Рязанский государственный радиотехнический университет им. В Ф. Уткина» результатов диссертационной работы на соискание ученой степени кандидата технических наук

Цыганом Ильи Юрьевича

Насюящим актом удостоверяется, что результаты исследований, полу ценные н кандидатской диссертации Цыганова И.Ю., внедрены в учебный процесс и НИР ФГБОУ ВО «Рязанский государственный радиотехнический университет им ВФ Уткина» (РГРТУ).

Разработанные в диссертационной работе модели, методы, алгоритмы и программная система сегментирования структур программно-конфигурируемых сстсй (ПКС) используются в учебном процессе Рязанского юсу дарственного радиотехническою университета имени В.Ф. Уткина (РГРТУ) при чтении лекций, проведении лабораторных и практических занятий по курсам "Основы сетеиых техиамний» и "Распределенные информационные системы:» по направлению 09.03.01 — «Информатика и вычислительная техника».

Концепция построения и методики сегментирования структур ПКС внелрены и использованы в рамках проведения НИР 7-16Г «Разработка и развитие моделей, методов и алгоритмов многопутеоой адаптивной маршрутизации и балансировки потоков данных программно-конфигурируемых компьютерных сетей с обеспечением качества обслуживания сетевых сервисов», НИР 2-19Г ('Разработка и развитие методов, алгоритмов и инструментальных средств построения программно-конфигурируемых цифровых облачных платформ интеллектуальной обработки больших массивов данных». НИР 4-19Г «Разработка и развитие методов, алгоритмов и программных инструментов се1метирования структур программно-конфигурируемых сетей/к

Основные положения и выводы диссертации Цыганова И.Ю. позволили качественно и по-новому освещать в учебном процессе вопросы разработки новых методов.

алгоритмов и программных средств построения и проектирования сетевых топологий ГТКС.

Использование полученных в кандидатской диссертации результатов и научных

работ Цыганова И.Ю. позволило:

- отразить в лекционном материале современный уровень развития вычислительных систем, комплексов и компьютерных сетей;

- разработать и внедрить лабораторные и практические работы с использованием новых методов и алгоритмов сегментирования структур ПКС;

- расширить тематику курсового и дипломного проектирования;

- повысить качество учебного процесса и ознакомить студешов с новыми разработками в области сетевых и облачных технологий.

Председатель

Научно-методического совета РГРТУ Заведующий кафедрой «Вычислительная и приютная математика» д.т.н., доцент

Декан факультета вычислительной техники д.т.и., доценг

Г.В. Овечкин

Д.А. Перепелкин

Заведующий кафедрой «Систем автоматизированного проектирования вычислительных средств» д.т.н., профессор

Заведующий кафедрой «Электронные вычислительные машины» д.т.н.. профессор

¿1,

В.П. Корячко

Б.В. Костров

□ дом.ги

Филиал Акционерного общества и ЭР-Телеком Холдинг» в городе Рязань (Филиал в г Рачат, АО «ЭР-Телеком Холдинг») ул Высоковольтная. д. 13 г Рязань. 390026 трл (4912) 51 50 00. факс [phone] е-гоаИ ryajtan@ckxTiru fu. www domru.m ОКПО 6723&806, ОГРН 106590202В620 ИНН 5902202276, КПП 623043001

нэ N9

№

ОТ

«УТВЕРЖДА Ю»

Технический руководитель проекта Цифрован страна филиала АО «ЭР-Телеком Холдинг» в г. Рязань

ческих наук

О.В. Лобан

2020 г.

АКТ ВНЕДРЕНИЯ

результатов кандидатской диссертации Цыганова Ильи Юрьевича

на тему: «Модели, алгоритмы и программные инструменты сегментировании структур программно-конфигурируемых сетей»

Настоящим Актом удостоверяется, что научные и практические результаты кандидатской диссертации Цыганова И.Ю. на тему: «Модели, алгоритмы и программные инструменты сегментирования структур программно-конфигурируемых сетей»

внедрены и используются в инженерной практике компании АО «ЭР-Телеком Холдинг» при построении отказоустойчивых сегментов сетевой инфраструктуры в ходе реализации проекта Цифровая страна в следующем объеме:

1. Программные модели и алгоритмы сегментирования структур программно-конфигурируемых сетей (ПКС) на основе данных о структуре базовой сети и метриках каналон связи.

2. Программная модель и алгоритм формирования сетевых слайсов ПКС с учетом параметров качества сервиса.

3. Программные инструменты сегментирования структур ПКС с обеспечением качества сетевого сервиса.

4. Программная система SDN Cluster Constructor для организации распределенной обработки данных в ПКС.

В рамках проведенных исследований Цыгановым И.Ю. были выполнены расчеты для оценки стоимости базовой структуры и оптимизации параметров многопровайдерной сети Рязанского региона при подключении социально-значимых объектов на территории области в ходе реализации проекта Цифровая страна, определены наиболее загруженные каналы и оборудование, разработаны и внедрены новые методики, алгоритмы и программные инструменты сегментирования структуры распределенной компьютерной сети компании АО «ЭР-Телеком Холдинг», обеспечивающие заданный уровень качества сервиса при обработке разнородных потоков данных.

В настоящее время в ходе эксплуатационных испытаний была подтверждена эффективность методик и подходов, предложенных Цыгановым И.Ю., которые позволили сократить среднее время формирования оптимальных маршрутов в сегментированной ПКС на 15-17%, а также снизить в среднем на 33-35% нагрузку на сетевое оборудование, сформированное на сетевые слайсы, в условиях изменения реальной пропускной способности каналов связи и коммутационного оборудования.

Использование разработанных Цыгановым И.Ю. научных подходов позволило снизить эксплуатационные затраты на функционирование сетевых сегментов, обеспечить быстродействие и надежность передачи данных, а также требуемое качество сервиса для мультимедийных и потоковых приложений.

Ведущий инженер по строительству

проекта Цифровая страна

А.А. Балашов

Ведущий инженер по строительству проекта Цифровая страна

Ю.Г. Зайцев

ПРИЛОЖЕНИЕ 2

КОПИИ СВИДЕТЕЛЬСТВ О РЕГИСТРАЦИИ ПРОГРАММДЛЯ

ЭВМ В РОСПАТЕНТ