Метод и имитационная модель прогнозирования характеристик региональных информационно-коммуникационных систем тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.18, кандидат технических наук Датьев, Игорь Олегович

• Датьев, Игорь Олегович
• кандидат технических наук
• 2011

Оглавление диссертации кандидат технических наук Датьев, Игорь Олегович

СОДЕРЖАНИЕ

ВВЕДЕНИЕ

1. МЕТОДЫ И СРЕДСТВА МОДЕЛИРОВАНИЯ ИНФОРМАЦИОННО-КОММУНИКАЦИОННЫХ СИСТЕМ

1.1 Моделирование веб-трафика

1.2 Модели систем массового обслуживания

1.2.1 Модели восстановления

1.2.2 Модели Маркова

1.3 Модели уровня ТСР-соединения

1.4 Модели уровня приложения

1.5 Метод расчета нагрузки на основе коэффициентов удельной информативности

1.6 Анализ веб-трафика

1.7 Классификация пользователей сети Интернет

1.8 Анализ клиентских сред

1.9 Методы прогнозирования

1.9.1 Метод среднесрочного прогнозирования (регрессионный анализ)

1.9.2 Макросистемный подход

1.9.3 Метод системной динамики

1.10 Специализированные средства имитационного моделирования информационно-коммуникационных систем

1.11 Сравнительный анализ существующих методов и средств моделирования информационно-коммуникационных систем

1.12 Требования к разработке

2. ТЕХНОЛОГИЯ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ ПОСТАНОВКИ ЗАДАЧ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ХАРАКТЕРИСТИК РЕГИОНАЛЬНЫХ ИКС С УЧЕТОМ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ ПАРАМЕТРОВ

2.1 Декларативное представление компонентов региональных ИКС

2.2 Атрибуты декларативного представления компонентов региональных ИКС

2.2.1 Атрибуты пользователей

2.2.2 Атрибуты поставщиков информационно-коммуникационных услуг

2.2.3 Атрибуты классов информационных ресурсов

2.2.4 Атрибуты отношений

2.2.5 Механизм задания сценариев

2.3 Расчетные формулы характеристик трафика

2.4 Видоизменения отношения «трафик» и расчетных формул

2.5 Примеры постановок задач в терминах декларативного представления

2.6 Алгоритмы постановки задач

2.6 Оценка текущего состояния компонентов ИКС

2.7 Файл спецификации задачи

2.8 Модуль конфигурирования задачи

2.9 Выводы

3. ШАБЛОНЫ СИСТЕМНО-ДИНАМИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ ТИПОВЫХ КОМПОНЕНТОВ РЕГИОНАЛЬНЫХ ИНФОРМАЦИОННО-КОММУНИКАЦИОННЫХ СИСТЕМ

3.1 Понятие шаблона

3.2 Этапы разработки шаблона

3.3 Шаблон «Демографический сектор»

3.4 Шаблон «Социально-экономическая группа»

3.5 Шаблон «Тип пользователя»

3.6 Шаблон «Класс ресурсов»

3.7 Шаблон «Провайдер»

3.8 Блок расчета «Характеристики трафика»

3.9 Исследование информационных ресурсов различных классов

3.9.1 Пользователи ИКС как потребители информационно-коммуникационных ресурсов

3.9.2 Гипотеза о зависимости трафика, генерируемого в процессе использования информационного ресурса от класса ресурса

3.9.3 Исходные данные

3.9.4 Характеристики ресурсов различных классов

3.9.5 Размеры файлов различных форматов

3.10 Выводы

4. ТЕХНОЛОГИЯ СИНТЕЗА СИСТЕМНО-ДИНАМИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ РЕГИОНАЛЬНЫХ ИНФОРМАЦИОННО-КОММУНИКАЦИОННЫХ СИСТЕМ

4.1 Региональные особенности, влияющие на информационно-коммуникационные системы

4.2 Системно-динамическая модель региональных информационно-коммуникационных систем

4.2.1 Общая структура формируемой системно-динамической модели

4.2.2 Схема имитационной модели

4.2.3 Формирование структуры начального и первого уровней имитационной модели

4.2.4 Создание переменных для обмена информацией между подмоделями различных уровней

4.2.5 Формирование связей между объектами имитационной модели

4.2.6 Инициализация имитационной модели

4.2.7 Преобразование сценариев в элементы СД-модели

4.3 Инструментальная среда имитационного моделирования региональных информационно-коммуникационных систем

4.4 Исследование сформированных имитационных моделей

4.4.1 Региональная система компании-поставщика информационно-коммуникационных услуг

4.4.2 Региональная информационно-коммуникационная система КНЦ РАН

4.5 Варианты практического использования моделей региональных информационно-коммуникационных систем

4.6 Выводы

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ИСТОЧНИКОВ

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Метод и имитационная модель прогнозирования характеристик региональных информационно-коммуникационных систем»

Введение

Актуальность работы связана с возрастанием требований к качеству прогнозирования и обоснования решений в области развития региональных информационно-коммуникационных систем.

Под информационно-коммуникационной системой (ИКС) в работе понимается система взаимодействия поставщиков информационно-коммуникационных услуг, пользователей, информационных ресурсов. К особенностям региональных ИКС относится зависимость от социальной и экономической структуры пользовательской среды региона.

Моделирование нагрузки на различные элементы информационно-коммуникационной системы служит основным средством при разработке рекомендаций по техническим мероприятиям, направленным на улучшение функционирования этой системы. Знания об изменениях нагрузки, генерируемой пользователями, необходимы для эффективного развития информационно-коммуникационных услуг. В этом контексте особенно важным является получение перспективных оценок, способствующих формированию наилучших стратегий развития компаний, предоставляющих информационно-коммуникационные услуги. Кроме того, в современных условиях такие оценки необходимы и для эффективного решения задач прогнозирования и выработки стратегий информационно-коммуникационного развития регионов в целом, анализа существующего состояния информационно-коммуникационных услуг, разработки и внедрения новых услуг и информационно-коммуникационных технологий.

Меры, направленные на развитие информационно-коммуникационной системы, могут носить как оперативный характер (быстрая модификация для решения существующих проблем), так и стратегический (некоторые превентивные меры для сведения к минимуму затрат на модификацию системы в будущем). При принятии решений по выбору и обоснованию технических мероприятий, носящих стратегический характер, необходимо прогнозировать

поведение различных показателей, влияющих на принятие решений и зависящих от этих решений.

В случае, когда накоплено достаточное количество статистических данных за некоторый промежуток времени, для прогнозирования могут использоваться методы математической статистики. Главной проблемой при этом является необходимость оперирования большими объемами статистических данных за длительный период времени (рекомендуемый в методиках экономического анализа период - не менее 10 лет). Зачастую в регионах таких объемов статистических данных не существует.

Однако даже наличие необходимого объема статистических данных не является решением проблемы прогнозирования нагрузки на компоненты систем. Это связано с периодическим обновлением технологий передачи и обработки данных, существенно влияющих на производительность систем и на статистические характеристики информационно-коммуникационного трафика. Таким образом, с внедрением новых технологий накопленные статистические данные становятся неактуальными для прогнозирования нагрузки на ИКС. Как правило, длительность периодов до очередной смены технологий передачи данных в информационно-коммуникационных системах не превышает 5-7 лет.

Поэтому представляется целесообразным использовать другие виды моделирования с целью среднесрочного (5-7 лет) прогнозирования развития региональных информационно-коммуникационных систем.

Нагрузка на информационно-коммуникационные системы зависит от показателей пользовательской среды. Основным показателем пользовательской среды в системах моделирования на сегодняшний день является количество пользователей. Однако каждый пользователь генерирует некоторую нагрузку на систему в зависимости от различных факторов. Одним из этих факторов является социально-экономическое положение пользователя: разный уровень дохода, различные цели использования системы и, соответственно, различные информационные ресурсы порождают различный сетевой трафик. Поэтому для решения задач прогнозирования нагрузки необходимо также прогнозировать

число пользователей систем различных социально-экономических групп, то есть прогнозировать значения параметров социально-экономической среды региона в целом. Проблемы проектирования информационно-вычислительных систем с учетом влияния социально-экономических параметров, рассматривались в работах Братухина П.И., Жимерина Д.Г., Максименко В.И., Квасницкого В.Н., Лисицына В.Г., Балыбердина В.А. Базисом представленных в диссертации исследований также являются работы следующих отечественных и зарубежных авторов: Вишневский В.М., Лексин В. А., Воронцов К. В, F. D. Smith, F. H. Campos, В. Mah, J. Cao, W. S. Cleveland, S. Floyd, V. Paxson, K. Lan, J. Heidemann, P. Barford and M. Crovella.

Одним из эффективных методов изучения сложных динамических систем в настоящее время, успешно развивающимся во многих странах, является предложенный в 1960-х годах Джеем Форрестером специализированный метод имитационного моделирования - метод системной динамики. Системная динамика не требует построения математической модели исследуемого объекта в традиционной форме, а дает исследователю инструментарий для моделирования в виде реализованных на компьютере аналитических описаний системных элементов и связей между ними.

Таким образом, в условиях ограниченной доступности достоверных статистических данных о региональных информационно-коммуникационных системах, необходимости учета разнородных факторов, а также высоких требований к оперативности получения результатов, наиболее приемлемым способом прогнозирования параметров нагрузки на подобные системы представляется построение системно-динамической модели региональной информационно-коммуникационной системы, основанной на легкодоступных (в смысле времени получения и стоимости) данных.

Приведенная выше аргументация обосновывает следующую формулировку цели выполненных в диссертационной работе исследований и разработок.

Цель работы состоит в повышении эффективности информационного обеспечения прогнозирования развития региональных информационно-коммуникационных систем.

Для достижения поставленной цели решались следующие основные задачи:

1. Разработка технологии автоматизированной постановки задач прогнозирования характеристик региональных ИКС с учетом влияния социально-экономических параметров.

2. Разработка технологии синтеза системно-динамических моделей региональных информационно-коммуникационных систем на основе модельных фрагментов (шаблонов).

3. Разработка шаблонов системно-динамических моделей компонентов региональных информационно-коммуникационных систем.

4. Разработка инструментальной среды постановки задач и реализации имитационного моделирования, обеспечивающей комплексное исследование динамики развития региональных информационно-коммуникационных систем с учетом социально-экономических параметров.

Используемые методы. Для решения поставленных в работе задач используются элементы системного анализа, теории вероятностей, математической статистики и теории множеств, метод системной динамики.

Научная новизна работы заключается в том, что для повышения эффективности информационного обеспечения прогнозирования развития региональных информационно-коммуникационных систем разработан метод комплексного исследования динамики развития региональных информационно-коммуникационных систем с учетом параметров социально-экономической среды. Метод обеспечивает среднесрочное (5-7 лет) прогнозирование нагрузки на компоненты региональных ИКС. Отличительными особенностями разработанного метода являются: учет информационных потребностей

пользователей различных групп; возможность учета динамики параметров социально-экономической среды и технических параметров информационно-коммуникационных систем; автоматизированное формирование проблемно-ориентированных имитационных моделей. Основные аспекты научной новизны метода следующие:

1. Разработана технология автоматизированной постановки задач прогнозирования характеристик региональных информационно-коммуникационных систем с учетом социально-экономических параметров. Технология основана на использовании предложенного декларативного представления компонентов региональных ИКС в виде теоретико-множественных отношений. Хлгоритмы, реализующие технологию обеспечивают интерактивное формирование формализованного описания задач и анализ его целостности.

2. Создана технология синтеза системно-динамических моделей региональных информационно-коммуникационных систем. Технология обеспечивает снижение трудоемкости формирования проблемно-ориентированных имитационных моделей за счет повторного использования типовых модельных компонентов и автоматизации процесса синтеза модели на основе декларативных описаний задач предметной области.

3. Разработаны модельные шаблоны компонентов ИКС, представляющие собой фрагменты системно-динамических моделей, определяющие структуру внутренних причинно-следственных взаимосвязей социально-экономических и технических компонентов. Шаблоны служат основой синтезируемых проблемно-ориентированных имитационных моделей региональных информационно-коммуникационных систем.

Положения, выносимые на защиту:

• Технология автоматизированной постановки задач прогнозирования характеристик региональных ИКС с учетом влияния социально-

экономических параметров.

• Технология синтеза системно-динамических моделей региональных информационно-коммуникационных систем.

• Шаблоны системно-динамических моделей компонентов региональных информационно-коммуникационных систем.

Практическая значимость

Предложенный метод комплексного исследования динамики развития региональных информационно-коммуникационных систем является основой для создания инструментальных сред имитационного моделирования, обеспечивающих эффективное применение современных средств математического моделирования и вычислительного эксперимента для решения прикладных проблем прогнозирования и планирования развития региональных информационно-коммуникационных систем.

Учет в процессе моделирования влияния социально-экономических факторов обеспечивает повышение эффективности решения задач планирования развития региональных информационно-коммуникационных систем за счет возможности реализации перспективных программно-технических решений в наибольшей мере адекватных ожидаемому состоянию социально-экономической среды, в которой функционирует региональная информационно-коммуникационная система.

На базе результатов диссертации построены имитационные модели региональных информационно-коммуникационных систем с целью оценки и анализа перспективных стратегий их развития.

В основу диссертационной работы положены результаты, полученные автором в ходе исследований, проводимых по планам научно-исследовательских работ Института информатики и математического моделирования технологических процессов Кольского научного центра РАН в период с 2005 по 2010 годы.

Актуальность и научная новизна работы подтверждены включением

результатов работы в перечень важнейших результатов Российской Академии Наук за 2005 год в области естественных, технических, гуманитарных и общественных наук.

Реализация и внедрение результатов

Исследования проводились в Институте информатики и математического моделирования технологических процессов Кольского научного центра РАН в рамках госбюджетной темы 2320 «Информационные технологии региональных макросистем», № государственной регистрации: 01.20.05.0661, 2005-2007гг.

Материалы диссертации использованы при выполнении работ по следующим проектам:

• грант РФФИ № 05-07-90050, тема «Инструментальная система формирования распределенной вычислительной среды междисциплинарных исследований»;

• программа фундаментальных исследований Отделения информационных технологий и вычислительных систем РАН, проект №2.6 «Разработка теоретических основ проектирования региональных информационных сетей», 2005-2007г.;

• научная школа НШ-8249.2006.9 «Разработка и развитие информационных технологий поддержки управления региональным развитием», 2006-2007гг.

• программа фундаментальных исследований ОНИТ РАН, Проект №2.4 «Модели и методы управления развитием информационно-коммуникационной инфраструктуры проблемно-ориентированных региональных информационных систем», 2009-2010 гг.

Полученные в диссертации результаты использованы при планировании развития информационно-коммуникационных систем Кольского НЦ РАН и Интернет-провайдера компании «Релант». Кроме того, полученные результаты внедрены в учебный процесс в рамках дисциплины «Сетевые технологии». Соответствующие документы прилагаются.

Публикации и апробация работы

Основные положения работы докладывались и обсуждались на следующих международных и всероссийских конференциях:

1. 1-я международная конференция «Системный анализ и информационные технологии» (САИТ-2005). Переславль-Залесский, 2005г.

2. XVI-й международный симпозиум DAAAM «Intelligent manufacturing&automation: focus on young researches and scientists», 2005, Опатия, Хорватия.

3. VI-я Всероссийская школа-семинар «Прикладные проблемы управления макросистемами». Апатиты, 2006г.

4. П-я Всероссийская конференция «Проблемы информатизации регионального управления», Нальчик, 2006г.

5. П-я Всероссийская научная конференция «Теория и практика системной динамики». Апатиты, 2007г.

6. 1-я Всероссийская научно-практическая интернет-конференция «Информационные системы и технологии в социально-экономических и правовых процессах», Ставрополь, 2007г.

7. VII-я Всероссийская школа-семинар с международным участием «Прикладные проблемы управления макросистемами», Апатиты, 2008г.

8. Ш-я Всероссийская молодежная конференция по проблемам управления (ВМКПУ' 2008), Москва, 2008г.

9. V-я Всероссийская школа-семинар молодых ученых «Управление большими системами», Липецк, 2008г.

10.Ш-я Всероссийская научная конференция «Теория и практика системной динамики». Апатиты, 2009г.

11.VIII-я Всероссийская школа-семинар с международным участием «Прикладные проблемы управления макросистемами», Апатиты, 2010г.

Доклады по работе заслушивались на научных семинарах Института информатики и математического моделирования технологических процессов

Кольского НЦ РАН, Института системного анализа РАН.

По теме опубликовано 19 печатных работ, в том числе 6 - из списка, рекомендованного ВАК РФ.

Структура и объем работы

Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы (116 наименований), имеет общий объем 190 машинописных страниц, содержит 32 рисунка и 11 таблиц.

Содержание работы

Во введении обоснована актуальность темы диссертации, сформулированы цели и методы исследования. Приводится краткое изложение содержания и основных результатов работы, а также положений, выносимых на защиту.

Первая глава посвящена проблеме моделирования и анализа трафика, как основной характеристики информационного взаимодействия компонентов информационных систем.

Во второй главе представлена технология автоматизированной постановки задач прогнозирования региональных ИКС на основе разработанного декларативного представления, примеры постановок задач прогнозирования характеристик региональных ИКС, алгоритмы и средства конфигурирования этих задач.

Третья глава посвящена разработке системно-динамических шаблонов типовых компонентов региональных информационно-коммуникационных систем.

В четвертой главе представлена технология синтеза системно-динамических моделей, основанная на целостном описании задачи прогнозирования характеристик ИКС и шаблонах типовых компонентов региональных информационно-коммуникационных систем. Кроме того,

рассматривается разработанная инструментальная среда имитационного моделирования на базе предложенного метода комплексного исследования динамики развития региональных ИКС, и приводятся примеры построения системно-динамических моделей региональных информационно-коммуникационных систем.

Заключение диссертации по теме «Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ», Датьев, Игорь Олегович

Заключение

В диссертационной работе сформулирована и решена научно-техническая проблема повышения эффективности информационного обеспечения прогнозирования развития региональных информационно-коммуникационных систем. Предоставление необходимой информации при планировании развития региональных ИКС способствует внедрению программно-технических и экономических решений, в наибольшей степени соответствующих предполагаемой социально-экономической ситуации. Для этого разработан метод комплексного исследования развития региональных информационно-коммуникационных систем на базе имитационного моделирования с учетом широкого спектра факторов: динамика развития социально-экономической среды для прогнозирования численности групп пользователей; динамика экономических и технических характеристик предоставляемых провайдерами информационных услуг; контент информационных ресурсов, влияющий на трафик, генерируемый при использовании этих ресурсов; различная интенсивность влияния разных типов пользователей на формирование трафика ИКС. Разработанный метод комплексного исследования региональных ИКС обеспечивает среднесрочное прогнозирование (5-7 лет) характеристик региональных ИКС и возможных сценариев развития событий.

В рамках решения проблемы получены следующие результаты:

1. Разработана технология автоматизированной постановки задач прогнозирования характеристик региональных информационно-коммуникационных систем с учетом социально-экономических параметров, основанная на использовании декларативного представления объектов информационного взаимодействия и включающая в себя алгоритмы формирования целостного описания частных задач прогнозирования характеристик региональных ИКС.

2. Созданы шаблоны системно-динамических моделей компонентов

региональных информационно-коммуникационных систем.

3. Разработана технология синтеза системно-динамических моделей региональных информационно-коммуникационных систем на основе модельных фрагментов (шаблонов) и целостного описания задачи.

4. Разработана инструментальная среда постановки задач и реализации имитационного моделирования, обеспечивающая комплексное исследование динамики развития региональных информационно-коммуникационных систем с учетом социально-экономических параметров.

5. С помощью инструментальной среды имитационного моделирования построены системно-динамические модели региональных информационно-коммуникационных систем провайдера г. Апатиты Мурманской области и Кольского НЦ РАН. Результаты прогнозирования объемов трафика, ассоциированных с различными группами пользователей, соответствуют накопленным в этих системах данным за период 2006-2009гг. и использованы при формировании стратегий развития систем.

Дальнейшие исследования по данной тематике возможны как в направлении повышения степени автоматизации процесса построения моделей и непосредственно имитационного моделирования, так и в направлении улучшения характеристик моделей и расширение областей их применимости. К первому направлению следует отнести автоматизированный анализ результатов, полученных при моделировании, разработку программных систем сбора исходных данных, повышение детализации проработки моделей компонентов ИКС, вовлечение новых параметров. Кроме того, результаты диссертационной работы могут найти применение при выработке единых принципов и стратегий развития информационно-коммуникационных систем на уровне регионов и населенных пунктов в целом (Администрации городов и населенных пунктов), а не только отдельных компаний, предоставляющих информационно-коммуникационные услуги.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Датьев, Игорь Олегович, 2011 год

Список источников

1. Wikipedia, the free encyclopedia. Режим доступа: http://en.wikipedia.org/wiki/Traffic_analysis

2. Mike McClure, V.P. Marketwave. Web Traffic Analysis Software. An Industry White Paper. Режим доступа: www.marketwave.com

3. Web Mining: Information and Pattern Discovery on the World Wide Web. Written by: Robert Cooley, Bamshad Mobasher, Jaideep Srivastava. Режим доступа:

http://www.users.cs.umn.edu/~mobasher/webminer/survey/node 1 .html

4. F. D. Smith, F. H. Campos, K. Jeffay, and D. Ott. What TCP/IP Procotol Headers Can Tell Us About the Web. In Proceedings of ACM SIGMETRICS, pages 245-256, 2001.

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

6. В. Mah. An Empirical Model of HTTP Network Traffic. In Proceedings INFOCOMM, 1997.

7. Stochastic Models for Generating Synthetic HTTP Source Traffic. Jin Cao, William S. Cleveland, Yuan Gao, Kevin Jeffay, F. Donelson Smith, Michele Weigle. Proceedings of IEEE INFOCOM Hong Kong, March 2004

8. Tracking The Evolution Of Web Traffic. H. Fernandos-Campos, K. Jeffay, F. Donelson Smith. In Proceedings IEEE/ACM MASCOTS 2003, pages 16-25.

9. Visual Adjacency Multigraphs - a Novel Approach for a Web Page Classification. Milos Kovacevic, Michelangelo Diligenti, Marco Gori, Veljko Milutinovic. In Proceedings SAWN 2004, pages 38-49

10. Web Surfing Recommendations in a Real Application. Yang Liu, Aijun An, Xiangji Huang. In Proceedings SAWN 2004, pages 2-13

11. Multimedia Analysis and Retrieval Engine. An automated desktop indexing and search system for digital images. Режим доступа: http://www.alphaworks.ibm.com/tech/marvel

12. Web Mining For Web Personalization. M. Eirinaki, M. Vazirgiannis. ACM Transactions on Internet Technology, Vol.3, No. 1, February 2003, pages 1-27.

13. S. Floyd and V. Paxson. Difficulties in Simulating the Internet. IEEE/ACM Transactions on Networking, 9(4):392-403, August 2001.

14. Traffic Generators for Internet Traffic. Режим доступа: http://www.icir.org/models/trafficgenerators.html (26.04.2007)

15. D-ITG, Distributed Internet Traffic Generator. Other Internet Traffic Generators. Режим доступа: http://www.grid.unina.it/software/ITG/link.php

16. Kun-chan Lan and John Heidemann. On the feasibility of utilizing correlations between user populations for traffic inference. In Proceedings of the 30th IEEE International Conference on local Computer Networks, pp. 132-139. Sydney, Australia, IEEE. November, 2005.

17. Виктор и Наталья Олифер. Стратегическое планирование корпоративных сетей. Режим доступа: http://www.citforum.ru/nets/articles/art_2.shtml

18. Вадим Богомольский, Яна Малькевич. Изменение инфраструктуры оператора связи: планирование сети. LAN, №10/2006 Режим доступа: http://old.osp.ru/lan/2006/10/054.htm

19. P. Barford and М. Crovella. Generating representative workloads for network and server performance evaluation. In Proceedings of ACM SIGMETRICS '98, pages 151-160, Madison, WI, June 1998.

20. The Standard Performance Evaluation Corporation. SPECWeb96. -http://www.specbench.org/org/web96/.

21. G. Trent and M. Sake. WebSTONE: The first generation in HTTP server benchmarking, February 1995. Silicon Graphics White Paper.

22. NLANR Active Measurement Program - AMP. Режим доступа: http ://moat.nlanr.net/AMP.

23. H. Hlavacs, Gabriele Kotsis, Christine Steinkellner. Traffic Source Modelling.Technical Report No. TR-99101. Institute of Applied Computer Science and Information Systems. University of Vienna.

24. V. Paxson and S. Floyd. Wide-Area Traffic: The Failure of Poisson Modeling. IEEE/ACM Transactions on Networking, 3:226-244, 1995.

25. J. Cao, W. S. Cleveland, and D.X. Sun. The S-Net System for Internet Packet Streams: Strategies for Stream Analysis and System Architecture. Technical report, Bell Labs, stat.bellabs.com, 2003.

26. W.E. Leland, M.S. Taqqu, W. Willinger, and D.V. Wilson, "On the self-similar nature of Ethernet traffic", IEEE/ACM Transactions on Networking, vol.2, no. 1, pp.1-15, 1994.

27. J.Cao, W.S. Cleveland, and D.X. Sun. Fractional Sum-Difference Models for Open-Loop Generation of Internet Packet Traffic. Technical report, Bell Labs, stat.bell-labs.com, 2003.

28.0лифер, В.Г. Компьютерные сети: учебное пособие / В.Г. Олифер, Н.А. Олифер; пер. с англ. - СПб.: Питер, 2002. - 672 с.

29.Столингс, В. Современные компьютерные сети: учебное пособие; пер. с англ. - СПб.: Питер, 2003. -783 с.

30. Коваленко, В.Н. Структуры и проблемы развития ПО среды

распределенных вычислений Грид: учебное пособие / В.Н. Коваленко, Е.И. Коваленко, Д.А. Корягин; пер. с англ. - М.: Russian Academy of Science, 2002.

31 .Интернет-портал по Грид - технологиям. Режим доступа: http://www.gridclub.ru

32.Материалы сайта «Глобус». Режим доступа: http://www.globus.org

33. С.Шляхтина. Как защитить детей от... компьютера?// КомпьютерПресс №11'2002. Режим доступа: http://www.compress.ru/Article.asp?id=3909

34. Internet Safety Software. Protecting an Online Generation. Режим доступа: http://www.cyberpatrol.com/

35. Protect kids against hate literature, pornography, pedophiles, and other inappropriate information or persons on the Internet with Net Nanny® 5.1 Режим доступа: http://www.netnanny.com/

36. iProtectYou Pro Web Filter. Режим доступа: http ://www. softforyou. com/index.html

37. Symantec Premium AntiSpam - новый уровень корпоративной защиты. Режим доступа: http://itware.com.ua/pr/5010/r220130/cp6/

38. Роджер Граймз. 15.05.2004. Комплексы защиты электронной почты. Режим доступа: http://www.morepc.ru/security/sec080720041.html

39. Глубокая антивирусная защита. SecurityLab/Аналитика от 19.06.2003. Режим доступа: http://www.security.strongdisk.ru/i/122&all=l/

40. Олейник А.Г., Шишаев М.Г. Пути повышения эффективности использования региональных информационных ресурсов// Информационные ресурсы России. №1, 2004. - С. 2-5.

41. Олейник А., Шишаев М. Нетехнологические аспекты региональной информатизации// Информационные технологии в региональном развитии: концептуальные аспекты и модели. - Апатиты, 2002. -С.25-30.

42. Баканов М.И., Мельник М.В., Шеремет А.Д. Теория экономического анализа. - М.: Финансы и статистика, 2006. -536 е.: ил.

43. Горбунова З.В., Карлина Ю.О. Модель расчета доходов от услуг широкополосного доступа // Информационные ресурсы России. - 2005. -№5. - С.36-37.

44. Аналитические технологии для прогнозирования и анализа данных. Учебные материалы компании «НейроПроект». Режим доступа: http://www.neuroproject.ru/tutorial.php.

45. Города и районы Мурманской области// Федеральная служба государственной статистики, территориальный орган Федеральной службы государственной статистики по Мурманской области. -Мурманск, 2005. -150с.

46. Братухин П.И. Основы построения больших информационно-вычислительных сетей. Под общей ред. Д.Г. Жимерина и В.И.Максименко. - М.: Статистика, 1976, - 296 е., ил.

47. Шишаев М.Г., Фомин Д.В. Опыт построения СД-модели Интернет-трафика региона // Информационные технологии в региональном развитии. - Апатиты, 2004. - Вып. IV. - С. 31-38.

48. Шишаев М.Г., Олейник А.Г. СД-модели для оперативного анализа организации распределенных вычислений // Информационные технологии в региональном развитии. - Апатиты, 2004. - Вып. IV. - С. 39-42.

49. Статистика Рунета за Апрель 2005. Режим доступа: http://itpromotion.ru/articles/promo/article4.html#five.

50. Internet Access Monitor. Режим доступа: http://www.internetaccessmonitor.com/rus/products/articles/System-Center-Capacity-Planner-2006-Overview-Part-1/System-Center-Capacity-Planner-2006-0verview-part-1 .php.

51. Википедия - свободная энциклопедия - Интернет-зависимость. Режим доступа: http://ru.wikipedia.org/

52. Арестова О.Н., Бабанин Л.Н., Войскунский А.Е. Мотивация пользователей интернета. Режим доступа: http://www.follow.ru/article/113

53. Е.Ю.Журавлева. Основные категории пользователей среды Интернет. Интернет-конференция «Социология и Интернет: перспективные направления исследования» (с 15.11.04 по 18.02.05). Режим доступа: http://www.ecsocman.edu.ru/db/msg/183975.html.

54. Опубликовано исследование, посвященное классификации Интернет-пользователей(26.02.2007) Режим доступа: http://re-port.ru/news/7597/

55. Дим П. Методы измерения аудитории Интернет и других сетевых средств коммуникации. // Методологические проблемы и практика изучения Интернета: Сб. научн. статей / Под ред. к.п.н. A.B. Шарикова. -М.: ВГТРК, 1999. С.31-44.

56. Биккулов A.C. Обзор подходов и методик исследования Интернета // Технологии информационного общества - Интернет и современное общество: труды V Всероссийской объединенной конференции. СПб., 25

- 29 ноября 2002 г. СПб.: Изд-во С.-Петерб. ун-та, 2002. С. 12-14.

57. Ortega Egea, J.M., Recio Menéndez, M. and Román González, M.V. (2007). "Diffusion and usage patterns of Internet services in the European Union". Information Research, 12(2) paper 302. Режим доступа: http://InformationR.net/ir/12-2/paper302.html

58. V. Paxson, "Growth trends in wide-area TCP connections," IEEE Network, vol. 8, no. 4, pp. 8-17, July 1994.

59. P. Jackson and C. Stubbs, "A study of multi-access computer communications," Proc. of the Spring 1969 AFIPS Conference, vol. 34, 1969.

60. L. Kleinrock, Queueing Systems, Volume II: Computer Applications, John Wiley & Sons, 1976.

61.Лексин В. А., Воронцов К. В. Анализ клиентских сред: выявление скрытых профилей и оценивание сходства клиентов и ресурсов // Математические методы распознавания образов-13. — М.: МАКС Пресс, 2007. —С. 488-491.

62.Воронцов К. В., Рудаков К. В., Лексин В. А., Ефимов А. Н. Выявление и визуализация метрических структур на множествах пользователей и ресурсов Интернет // Искусственный Интеллект. — 2006. — С. 285288.

63. Быстрое В.В., Кодема В.А. Инструментальная система автоматического синтеза имитационных моделей сложных систем. // Труды Института системного анализа Российской академии наук (ИСА РАН), Прикладные проблемы управления макросистемами: Т. 28. - М.: КомКнига, 2006. -С. 213-225.

64. Быстров В.В., Кодема В.А. Разработка информационной системы автоматизации синтеза структуры динамических моделей сложных систем. // Информационные технологии в региональном развитии: Сборник научных трудов ИИММ КНЦ РАН, вып. VI. - Апатиты: Изд-во КНЦ РАН, 2006. - С. 93-96.

65. Быстров В.В., Кодема В.А. Методика экспериментальной оценки точности модели, построенной на основе концептуальных шаблонов. // Труды Института системного анализа Российской академии наук (ИСА РАН), Прикладные проблемы управления макросистемами: Т. 28. - М.: КомКнига, 2006. - С. 207-213.

66. Быстров В.В., Кодема В.А. Формальный синтез структуры модели системной динамики на основе концептуальных шаблонов. // Информационные технологии в региональном развитии: Сборник научных трудов ИИММ КНЦ РАН, вып. VI. - Апатиты: Изд-во КНЦ РАН, 2006. - С. 88-92.

67. В.А. Балыбердин. Оценка и оптимизация характеристик систем обработки данных. - М.: Радио и связь, 1987. - 176 с.

68. Селезнев M.JI. Информационно-вычислительные системы и их эффективность. - Москва: Радио и связь, 1986. - 104 с.

69. Иванова М. В. Проблемы и развитие малых городов Мурманской области. - //Наука и бизнес на Мурмане, октябрь, 1997, Мурманск. - с. 8992

70. Андрейчиков A.B., Андрейчикова О.Н. Анализ, синтез, планирование решений в экономике.- М.: Финансы и статистика, 2000.- 368с.

71. Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ: В 2-х кн./Пер. с англ. - М.: Финансы и статистика, 1987.

72. Льюис К.Д. Методы прогнозирования экономических показателей./Пер с англ. -М.:Финансы и статистика, 1986. 133с.

73. Семенов H.A. Программы регрессионного анализа и прогноза временных рядов.- М.: Финансы и статистика, 1990. - 110 с.

74. Попков Ю.С. Моделирование равновесных и неравновесных состояний макросистем. — В кн.: Проблемы системного анализа и управления: Сборник трудов Института системного анализа РАН /Под ред. C.B. Емельянова. - М.: Эдиториал УРСС, 2001. - с.92-114.

75. Попков Ю.С. Теория макросистем (равновесные модели). - М.: Эдиториал УРСС, 1999. - 320 с.

76. Попков Ю.С. Теория макросистем и ее применение. - М.: Эдиториал УРСС, 1999.

77. Попков Ю.С, Посохин М.В., Гутнов А.Э., Шмульян Б.Л, М. Системный анализ и проблемы развития городов, Наука, 1983

78. Ресин В.И., Попков Ю.С. Развитие больших городов в условиях переходной экономики (системный подход).- М.: Эдиториал УРСС, 2000. - 328 с.

79. Форрестер Дж. Динамика развития города - М.: Прогресс, 1974, - 285 с.

80. Shannon R., Biles W., The Utility of Certain Curriculum Topics to Operation Research Practitioners, Operation Research, v. 18, N 4, Jul. - Aug. 1970.

81. Weston F. OR Techniques Relevant to Corporate Planning Function Practices, An Investigative Look, presented at 39th National Meeting, Operations Research Society of America, Operations Research Bulletin, v. 19, Suppl. 2, Spring, 1971.

82. Лычкина H.H. «Системы принятия решений в задачах социально-экономического развития регионов», Компьюлог, №2(32), М., 1999г.

83. Н.Р. Маслова. Формирование территориальных информационных ресурсов, ориентированное на потребителей. Режим доступа: http://emag.iis.ru/arc/infosoc/emag.nsf/BPA/d281Ь568е 1719831 c3256d3c003 a86ad

84. Г.Л. Багиев, Е.Л. Богданова. Маркетинг-статистика - 2.6. Сегментация рынка и диагностика конкурентной среды в системе маркетинга. Режим доступа: http://www.marketing.spb.ru/read/m9/15.htm

85. Шишаев М.Г., Датьев И.О., Шемякин А.С. Методика оценки уровня информационных потребностей региональных пользователей. //

Информационные ресурсы России, №6(94), 2006, c.29-32.-ISSN 02043653

86. G. Zipf. Human Behavior and the Principle of Least-Effort. Addison-Wesley, Cambridge, MA, 1949.

87. Датьев И.О., Федоров A.M. Применение метода системной динамики в задачах моделирования Интернет-трафика. П-ая Всероссийская научная конференция «Теория и практика системной динамики»(Апатиты, 3-6 апреля 2007 г.). Труды конференции. - Апатиты, КНЦ РАН, 2007. 225с., с.150-154

88. Kun-chan Lan and John Heidemann. On the correlation of Internet flow characteristics. Technical Report ISI-TR-574, USC/Information Sciences Institute, July, 2003.

89. Anja Feldmann Anna C. Gilbert Polly Huang Walter Willinger. Dynamics of IP traffic: A study of the role of variability and the impact of control. Proceedings of the ACMSIGCOMM'99, August 29 - September 1, 1999, Cambridge, MA.

90. A.B. Максименков, M.Jl. Селезнев. Основы проектирования информационно-вычислительных систем и сетей ЭВМ. М.: Радио и связь, 1991. - 320 е.: ил. - ISBN 5-256-00434-4.

91. С. Золотев. Протоколы Internet - СПб.: BHV - Санкт-Петербург, 1998. -304 е., ил. - ISBN 5-7791-0076-4

92. Путилов В.А., Горохов А.В. Системная динамика регионального развития. Монография. Мурманск: НИЦ «Пазори», 2002. 306 е.; ил. ISBN 5-86975-062-8

93. Jose Borges and Mark Levene. Data mining of user navigation patterns. In Proceedings of the Workshop on Web Usage Analysis and User Profiling (WEBKDD'99), pages 31-36, San Diego, CA, August 1999.

94. Jin Cao, William S. Cleveland, Dong Lin, Don X. Sun. Internet Traffic Tends Toward Poisson and Independent as the Load Increases. Nonlinear Estimation

and Classification, eds. C. Holmes, D. Denison, M. Hansen, B. Yu, and B. Mallick, Springer, New York, 2002.

95. Lumberjack: Intelligent discovery and analysis of web user traffic composition by H. Chi, Adam Rosien, Jeffrey Heer. In Proceedings of ACMSIGKDD Workshop on Web Mining for Usage Patterns and User Profiles, 2002. Режим доступа: http://www-users.cs.umn.edu/~echi/papers/2002-07-chi-webkdd.pdf

96. Web Usage Mining: Discovery and Applications of Usage Patterns from Web Data, Jaideep Srivastava, Robert Cooleyz, Mukund Deshpande, Pang-Ning Tan. SIGKDD Explorations, Jan 2000, Volume 1, Issue 2, p 12-23.

97. Bogue D.J. Techniques for Making Population Projections: Age-Sex Projections. Chicago, 1980. P. 8. Reprinted in: Readings in Population Research Methodology. Volume 5. Population Models, Projections and Estimates. Chicago, 1993. P. 17-7- 17-10.

98. Территориальный орган Федеральной службы государственной статистики по Мурманской области. Режим доступа: http://murmanskstat.gks.ru/

99. Федеральная служба государственной статистики по Мурманской области. Режим доступа: http://gks.ru/

100. Социальная инфраструктура Мурманской области в 2 т. (том 1) /Федеральная служба государственной статистики, Территориальный орган Федеральной службы государственной статистики по Мурманской области - Мурманск, 2008 - 75 с.

101. Социально-экономическое положение Мурманской области в 2004 году: экономико-статистическое обозрение / Территориальный орган Федеральной службы государственной статистики по Мурманской области - Мурманск, 2005 - 88 с.

102. Базовые отрасли экономики Мурманской области / Федеральная служба государственной статистики / Территориальный орган Федеральной

службы государственной статистики по Мурманской области -Мурманск, 2005 - 108 с.

103. Статистический сборник "Мурманская область в цифрах", 2009: / Федеральная служба государственной статистики, Территориальный орган Федеральной службы государственной статистики по Мурманской области / Мурманскстат, 2010 - 146 с.

104. Статистический сборник "Краткосрочные экономические показатели Мурманской области", 2009: /Федеральная служба государственной статистики, Территориальный орган Федеральной службы государственной статистики по Мурманской области / Мурманскстат, 2010- 116 с.

105.Бендикс, Р. (1992) Социальная стратификация и политическая обязанность // Социальная стратификация. М. Вып. 2.

106. Сушкова-Ирина Я. И. Динамика социальной стратификации и ее представленность в картинах мира // Электронный журнал «Знание. Понимание. Умение». — 2010. — № 4 — Культурология.

107. Т.В.Попков. Многоподходное моделирование: практика использования. /Сборник докладов 4-ой Всероссийской научно-практической конференции по имитационному моделированию ИММОД 2009. Режим доступа: http://www.spiiras.nw.ru/files/conferences/IMMOD-2009/IMMOD-2009-l.pdf

108. Азаров Иван Валерьевич. Экономико-математическое методы моделирования рынка инфотелекоммуникационных услуг. Материалы докладов XIV Международной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Ломоносов» / [Электронный ресурс] — М.: Издательский центр Факультета журналистики МГУ им. М.В. Ломоносова, 2007. — 1 электрон, опт. диск (CD-ROM); 12 см. - Систем, требования: ПК с процессором 486 +; Windows 95; дисковод CD-ROM; Adobe Acrobat Reader. Режим доступа: http://www.lomonosov-msu.ru/archive/Lomonosov_2007/24/[e-mail]

109. Сидоренко, И. А. Агентное моделирование трафика телекоммуникационной компании / И.А. Сидоренко, И.В. Солдатов ; БелГУ // Научные ведомости БелГУ. Сер. История. Политология. Экономика. Информатика. - 2009. - №9, вып. 11/1.-С. 197-204

110. А. М. Семахин, "Математическая модель оптимизации корпоративной информационной системы", Труды пятой Всероссийской научной конференции с международным участием (29-31 мая 2008 г.). Часть 4, Информационные технологии в математическом моделировании, Матем. моделирование и краев, задачи, СамГТУ, Самара, 2008. -с. 120-122

Ш.Раскин Джеф. Интерфейс: новые направления в проектировании компьютерных систем. - пер. с англ. - СПб: Символ-Плюс, 2003. - 272 с.

112.Kovacevic М., Diligenti М., Gori М., Maggini М., Milutinovic V. Recognition of Common Areas in a Web Page Using Visual Information: a possible application in a page classification. / Proceedings of the 2002 IEEE International Conference on Data Mining, p. 250 - 257

113.X. Qi and B. D. Davison. Web page classication: Features and algorithms. ACM Computing Surveys, 41(2), 2009.

114. Форрестер Дж. Мировая динамика. - М.: Наука, 1978. - 165 с.

115. Форрестер Дж. Основы кибернетики предприятия (индустриальная динамика)/пер. с англ., общая редакция Д.М. Гвишиани - М: Прогресс, 1971.-340 с.

Иб.Шебеко Ю. А. Имитационное моделирование и ситуационный анализ бизнес-процессов принятия управленческих решений. Учебное и практическое пособие. М.: Диаграмма, 1999.