Методология создания, моделирования и адаптации корпоративных функционально-ориентированных сетей тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.12.13, доктор технических наук Сафонова, Ирина Евгеньевна

• Сафонова, Ирина Евгеньевна
• доктор технических наук
• 2010

Оглавление диссертации доктор технических наук Сафонова, Ирина Евгеньевна

ОГЛАВЛЕНИЕ.

ВВЕДЕНИЕ.

Глава 1. ПРОБЛЕМА МОДЕЛИРОВАНИЯ, СОЗДАНИЯ И АДАПТАЦИИ КОРПОРАТИВНЫХ ФУНКЦИОНАЛЬНО-ОРИЕНТИРОВАННЫХ СЕТЕЙ.

1.1. Назначение корпоративных функционально-ориентированных сетей.

1.1.1. Телекоммуникационная инфраструктура корпораций.

1.1.2. Конвергенция телекоммуникационных и компьютерных сетей.

1.1.3. Телекоммуникационные сети следующего поколения.

1.1.4. Определение корпоративной функционально-ориентированной сети.

1.2. Характеристики и критерии оценки качества современных корпоративных функционально-ориентированных сетей.

1.3. Общие подходы к решению проблемы моделирования, создания и адаптации сетей.

1.3.1. Проблемы моделирования корпоративных функционально-ориентированных сетей.

1.3.2. Стратегические проблемы и задачи создания.

1.3.3. Анализ стратегий и задач адаптации.

1.4. Современные системы моделирования и разработки сетей.

1.5. Формирование и принятие концептуальных решений при создании и адаптации корпоративных функционально-ориентированных сетей.

1.5.1. Модульность и стандартизация.

1.5.2. Протоколы и стандартные стеки коммуникационных протоколов.

1.5.3. Служба

1.6. Формальное описание проблемы создания, моделирования и адаптации корпоративных функционально-ориентированных сетей.

1.7. Этапы решения проблемы.

1.8. Моделирующий комплекс - как базовое средство решения проблемы.

1.8.1. Задачи и принципы реализации моделирующего комплекса.

1.8.2. Многовариантный синтез сетевых решений на основе моделирующего комплекса.

ВЫВОДЫ К ГЛАВЕ 1.

Глава 2. ИЕРАРХИЧЕСКИЙ МОДЕЛИРУЮЩИЙ КОМПЛЕКС МНОГОУРОВНЕВОГО ПРЕДСТАВЛЕНИЯ КОРПОРАТИВНЫХ ФУНКЦИОНАЛЬНО-ОРИЕНТИРОВАННЫХ СЕТЕЙ.

2.1. Многоуровневое представление корпоративной функционально-ориентированной сети.

2.1.1. Корпоративная сеть - как иерархическая система взаимодействующих уровней.

2.1.2. Отображение задач создания и адаптации на многоуровневую архитектуру сети.

2.1.3. Соответствие уровней иерархии корпоративной сети уровням эталонной модели OSI и сети NGN.

2.2. Структура иерархического моделирующего комплекса многоуровневого представления корпоративных функционально-ориентированных сетей.

2.2.1. Назначение и организация работы моделирующего комплекса.

2.2.2 Соответствие уровней комплекса и уровней корпоративной функционально-ориентированной сети.

2.2.3. Взаимозависимость критериев оценки качества сетей в иерархическом моделирующем комплексе.

2.3. Основополагающие характеристики моделирующего комплекса.

2.4. Состав иерархического моделирующего комплекса многоуровневого представления корпоративных функционально-ориентированных сетей.

2.4.1. Модели сетей и их элементов.

2.4.1.1. Требования, предъявляемые к моделям в составе комплекса

2.4.1.2. Форма представления моделей.

2.4.1.3. Входные и выходные параметры моделей комплекса.

2.4.2. Иерархическая система математических моделей.

2.4.3. Взаимодействие моделей комплекса.

ВЫВОДЫ К ГЛАВЕ 2.

ГЛАВА 3. КОНЦЕПЦИЯ ОРГАНИЗАЦИИ ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ МОДЕЛЕЙ ЭЛЕМЕНТОВ КОРПОРАТИВНЫХ ФУНКЦИОНАЛЬНО-ОРИЕНТИРОВАННЫХ СЕТЕЙ.

3.1. Структура взаимодействия моделей элементов корпоративных сетей при многовариантном синтезе сетевых решений.

3.2. Процессы организации взаимодействия моделей сетевых элементов на основе разработанного иерархического моделирующего комплекса.

3.3. Калибровка моделей иерархического моделирующего комплекса многоуровневого представления корпоративных функционально-ориентированных сетей.

3.3.1. Выбор калибровочных моделей для решения проблем создания и адаптации сетей.

3.3.2. Оценка показателей калибровки.

3.3.3. Подготовка и анализ модельных данных сетей.

3.3.4. Выбор метода калибровки для организации взаимодействия моделей иерархического комплекса.

3.4. Согласование взаимодействия моделей элементов сетей с помощью модифицированного метода регрессии на главные компоненты — PCR.

3.5. Алгоритм сопряжения параметров моделей.

3.6. Графовая модель корпоративной функционально-ориентированной сети.

3.6.1. Разработка модели.

3.6.2. Анализ графовой модели сети в процессе организации взаимодействия моделей элементов при создании и адаптации сетей.

ВЫВОДЫ К ГЛАВЕ 3.

Глава 4. МЕТОДЫ И МОДЕЛИ РЕШЕНИЯ ЧАСТНЫХ ЗАДАЧ СОЗДАНИЯ И АДАПТАЦИИ КОРПОРАТИВНЫХ

ФУНКЦИОНАЛЬНО-ОРИЕНТИРОВАННЫХ СЕТЕЙ.

4.1. Модели решения частных задач создания и адаптации сетей в составе иерархического моделирующего комплекса.

4.2. Расчет аппаратной надежности сети - как сложной иерархической системы.

4.3. Синтез корпоративной функционально-ориентированной сети заданного диаметра.

4.4. Расчет параметров производительности спутникового канала связи.

4.5. Оценка времени реакции операционной системы при решении корпоративных задач конкретной предметной области.

4.6. Оптимизация размещения файлов и обработки запросов к СУБД.

4.7. Задача оптимизации системных сервисов в соответствии с сетевыми ресурсами.

4.8. Распределение прикладных корпоративных задач между клиентами сети по критерию средневзвешенной длины маршрута в процессе адаптации сети.

ВЫВОДЫ К ГЛАВЕ 4.

Глава 5. ВЫБОР КОНЦЕПТУАЛЬНОГО РЕШЕНИЯ КОРПОРАТИВНОЙ

ФУНКЦИОНАЛЬНО-ОРИЕНТИРОВАННОЙ СЕТИ.

5.1. Задачи выбора базового варианта сети в процессе многовариантного синтеза альтернативных решений на основе иерархического моделирующего комплекса.

5.2. Условия оптимизации и принятия решений при создании и адаптации корпоративных функционально-ориентированных сетей.

5.3. Принятие концептуального решения корпоративной сети в условиях определенности исходной информации.

5.3.1. Анализ существующих подходов.

5.3.2. Разработка метода принятия концептуального решения сети для условий определенности.

5.4. Принятие сетевых решений в условиях неопределенности исходной информации.

5.4.1. Основные этапы решения задачи.

5.4.2. Метод выбора базового варианта корпоративной функционально-ориентированной сети.

ВЫВОДЫ К ГЛАВЕ 5.

Глава 6. РАЗРАБОТКА ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ СИСТЕМЫ СИНТЕЗА И АДАПТАЦИИ КОРПОРАТИВНЫХ ФУНКЦИОНАЛЬНО-ОРИЕНТИРОВАННЫХ СЕТЕЙ.

6.1. Требования, предъявляемые к программному обеспечению системы синтеза и адаптации корпоративных функционально-ориентированных сетей -SAFOEWN.

6.2. Состав и технические характеристики системы SAFOEWN.

6.3. Исходные данные и способы представления результатов.

6.4. Этапы функционирования системы.

6.5. Результаты экспериментального исследования разработанного программного обеспечения системы.

6.5.1. Исследование зависимости временных характеристик системы от сложности реализуемой сети.

6.5.2. Оценка временных показателей системы при создании и адаптации корпоративных функционально-ориентированных сетей.

6.6. Использование разработанной методологии создания, моделирования и адаптации сетей в системах автоматизированного проектирования.

ВЫВОДЫ К ГЛАВЕ 6.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Методология создания, моделирования и адаптации корпоративных функционально-ориентированных сетей»

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

Для России, как и для многих стран, характерно корпоративное разделение сетей [1 - 3, 14, 23, 26, 27, 87]. Корпоративная сеть - это коммуникационная система, принадлежащая и/или управляемая единой организацией (корпорацией). В состав такой сети входят различные типы компьютеров, несколько типов операционных систем, множество приложений, а также различное коммуникационное и технологическое оборудование (измерительные приборы, роботы, сборочные линии и т.п.). К передаче информации в корпоративных сетях имеют прямое отношение телефонные сети, спутниковые системы связи, системы сотовой радиосвязи. Абонент корпоративной сети может быть не только пользователем, но и оператором процесса обмена. На основе достижений в области цифровых технологий идет процесс конвергенции и интеграции компьютерных и телекоммуникационных сетей в единую информационно-телекоммуникационную систему. Сетевая конвергенция позволяет более эффективно организовать работу корпоративных сетей, снизить расходы на их поддержку, упростить взаимодействие между абонентами [1, 2, 12 - 16, 23,25].

Корпоративные сети тесно связаны с реальным бизнесом предприятий, что накладывает отпечаток на их построение, а учитывая определенную направленность в работе корпораций и их функциональную организацию можно говорить о корпоративных функционально-ориентированных сетях, которые предназначены для решения определенных корпоративных задач. Такими сетями являются банковские сети, сети энергетических компаний и другие. В каждом конкретной случае сеть не является универсальной, а ориентирована на решение определенных функциональных и прикладных задач. Сеть должна удовлетворять характеристикам этих корпоративных задач, а создание универсальных сетей в настоящее время становится экономически и технически не оправданным [2, 25 - 27, 88].

Перечень услуг, предъявляемых к сетям, и требования к качеству этих услуг постоянно возрастают, содержание корпоративной информации, интенсивность ее потоков и способы обработки постоянно меняются, появляются технические, технологические и организационные новинки (например, технологии NGN, MPLS, и т.д.), которые необходимо использовать в сети для поддержания ее в состоянии, соответствующем требованиям времени [1, 2, 23, 25, 109]. Это означает, что необходима адаптация сетей к изменяющимся условиям.

Существующие методы и подходы к решению традиционных задач моделирования и создания сетей меньших масштабов для современных корпоративных функционально-ориентированных сетей оказываются непригодными потому, что такие сети являются гетерогенными системами и применяются не только для передачи данных, в них используется весь комплекс технологий передачи информации, различные комбинации каналов связи, коммуникационное, а также технологическое оборудование, характерное для работы корпорации, при этом часто возникает необходимость в совмещении телекоммуникационных, измерительных, управляющих и других систем корпорации [3, 14, 25, 27, 33, 38, 45 - 46, 48, 81, 88]. На сегодняшний день нет готовой, отлаженной, универсальной, единой методологии, следуя которой, можно провести весь комплекс мероприятий по моделированию, созданию и адаптации таких сетей. Отсутствие методологии приводит к возникновению самых разнообразных подходов к их реализации, базирующихся на интуиции и опыте i i р I разработчиков, при этом используется множество технологий построения, стандартов, различных методик и моделей, что ведет к построению «избыточных» сетей, к росту их стоимости и увеличению сроков реализации. Для решения этой проблемы необходимо разработчику предоставить возможность в рамках единой методологии проводить весь комплекс мер по созданию, моделированию и адаптации сетей на базе уже имеющихся известных наработок в этой области. Следовательно, разработка научных основ создания, моделирования и адаптации корпоративных функционально-ориентированных сетей обусловлена технико-экономической целесообразностью.

Создание и адаптация сетей должны сопровождаться опережающим развитием фундаментальной теории в этой области знаний [1- 3, 12 - 16, 18 - 20, 23 - 28, 33 - 35, 41, 45, 46, 48, 51]. Автором были изучены различные направления и учтено все лучшее из мирового и отечественного опыта по соответствующим вопросам. На основании этого был сделан вывод о том, что к настоящему времени имеется множество эффективных методов и моделей для решения проблем, возникающих при разработке сетей, но эти модели и методы разрознены и с их помощью можно решать лишь ограниченное число задач. Современные средства моделирования сетей, использующие некоторые существующие модели и методы, требуют много вычислительных ресурсов и не позволяют полно и адекватно решать поставленные перед разработчиками сетей проблемы. Разрозненные, разнотипные модели в недостаточной степени отражают реальные характеристики современных сетей, и на сегодняшний момент имеется потребность в создании адекватной модели корпоративной функционально-ориентированной телекоммуникационной сети, базирующейся на системе моделей. Высокое качество технических характеристик сети может быть достигнуто только в том случае, когда отдельные методы и модели объединены на основе системного подхода в единый моделирующий и комплекс, охватывающий большую часть задач, возникающих при создании и адаптации. Нужен подход, позволяющий объединять отдельные модели сетей в едином комплексе, а это значит, что существует необходимость в разработке методологической базы для организации взаимодействия моделей. Следовательно, необходима разработка новых, более эффективных методов моделирования для корпоративных функционально-ориентированных сетей.

Создание и адаптация связаны с оптимизацией и принятием решений, как на уровне отдельных частных задач, так и для всей сети в целом. Основное внимание здесь следует сосредоточить на выборе альтернативных сетевых решений, средств их реализации и определении наиболее эффективного или базового варианта сети. Эта проблема является не только наиболее сложной, но и узловой, поскольку ошибка в исходных позициях при разработке сети зачастую не всегда может быть исправлена без существенных материальных затрат [4 - 8, 11, 20, 16]. Следовательно, нужны методы, которые позволяли бы уже на самых ранних этапах создания и адаптации сетей достаточно правильно выбрать их параметры и структуру, а также оценивать различные характеристики качества, с тем, чтобы получить сетевое решение, не требующее серьезных изменений в будущем.

Учитывая вышесказанное, необходима новая методология, которая в отличие от уже существующих походов, позволяет:

1) адекватно и с наименьшими затратами комплексно решать проблемы создания и адаптации сетей, моделировать сети, а также их элементы (включая устройства), проводя многовариантные расчеты и анализ альтернативных сетевых решений с целью выбора оптимального варианта;

2) решать как отдельные задачи создания и адаптации (например: расчет производительности канала связи, времени задержки распространения сигнала по кабелю, выбор корпоративной СУБД и другие), так и моделировать, проводить расчеты и анализ всей сети;

3) обеспечивать многоуровневое моделирование при адекватном отображении заданных свойств сети, используя существующие эффективные методы и модели для решения задач создания и адаптации, а также вводить и применять, наряду с уже имеющимися, новые модели;

4) осуществлять организацию взаимодействия моделей и их согласование по параметрам и характеристикам сети, времени счета, точности и единицам измерения, интегрируя модели в зависимости от конкретной ситуации для поэтапного совершенствования модели всей сети;

5) проводить разработки для широкого спектра сетей, обрабатывать данные больших размерностей (тысячи факторов и состояний сети), обеспечивая эффективную вычислимость на основе имеющихся данных и получение достоверных результатов.

В соответствии с этим диссертация направлена на решение крупной научной проблемы, которая заключается в совершенствовании теоретической базы создания, моделирования и адаптации корпоративных функционально-ориентированных телекоммуникационных сетей, и имеет важное хозяйственное значение, так как именно сети телекоммуникаций, во многом определяют развитие страны.

При решении данной проблемы автор в своих исследованиях опирается на труды российских и зарубежных ученых, которые внесли большой вклад в развитие телекоммуникационных сетей — Л.Клейнрок, А.Гарсиа-Диас, В.М.Вишневский, А.И.Герасимов, А.И.Русаков,

A.Н.Назаров, Ю.В.Семенов, А.С.Мендкович, Б.В.Гнеденко, Б.П.Филин,

B.А.Богатырев, В.А.Ершов, В.М.Терентьев, В.С.Заборовский, В.С.Лагутин, В.Столлингс, Г.ГЛновский, Г.П.Башарин, Г.П.Захаров, Г.Хелд, А.Н.Тихонов, Д.В.Куракин, Д.Г.Михалев, Д.Филлипс, И.А.Мизин, К.Н.Максимов, М.Н.Петров, М.Спортак, М.Шварц, Н.А.Кузнецов,

Н.А.Соколов, О.И.Бронштейн, С.Н.Степанов, С.Фейт, Э.А.Даниэлян, Эд.Уилсон и другие ученые.

Проводимые исследования актуальны как в настоящее время, так и на обозримую перспективу развития сетей телекоммуникаций.

Цель и задачи исследований

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

Для достижения поставленной цели потребовалось решить следующие научные задачи:

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

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

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

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

5) разработать методы организации взаимодействия и согласования моделей;

6) разработать метод многовариантного синтеза сетевых решений;

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

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

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

Методы исследования

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

Основные научные положения, выносимые на защиту

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

2) метод многовариантного синтеза сетевых решений;

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

4) концепция организации взаимодействия моделей сетевых элементов;

5) многоуровневая графовая модель сети;

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

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

Научная новизна исследований

Заключается в разработке новых эффективных методов создания, моделирования и адаптации телекоммуникационных сетей.

В результате проведенных исследований получены новые научные результаты:

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

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

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

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

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

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

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

Практическая значимость работы состоит:

- в создании методических материалов по моделированию телекоммуникационных сетей;

- в разработке методики по классификации моделей телекоммуникационных сетей на основе многоуровневого их представления, оценки критериев качества и анализа решаемых задач;

- в применении, разработанных методов для создания новых и адаптации имеющихся сетей в учреждениях и организациях страны;

- в разработке инструментальных средств для исследования и выбора эффективных сетевых решений;

- в создании, на основе предложенной методологии, системы синтеза и адаптации корпоративных функционально-ориентированных сетей;

- в разработке технических рекомендаций по созданию автоматизированных систем проектирования телекоммуникационных сетей;

- результаты диссертационной работы могут быть полезны сетевым администраторам, так как позволяют проводить исследования и анализ сетей, оценивать необходимые сетевые параметры и характеристики.

Достоверность научных результатов подтверждается:

- данными об успешном практическом применении результатов диссертации при разработке сетей;

- корректностью вывода математических зависимостей для расчета сетевых параметров;

- использованием результатов анализа состава и возможностей современных и перспективных средств и методов моделирования телекоммуникационных сетей при проведении теоретических исследований и построении адекватных математических моделей, что позволяет учесть специфику их применения;

- полученные научные результаты обеспечены математическими доказательствами или экспериментальной проверкой и согласованы с имеющимися результатами других авторов, опубликованными в отечественной и зарубежной литературе.

Приоритет практических решений

Приоритет практических решений подтвержден авторскими свидетельствами и патентами.

Основание для выполнения работы

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

Реализация результатов работы

Теоретические и практические результаты исследований внедрены и использовались:

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

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

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

- в ЗАО Научно-производственной фирмы «Информационные и сетевые технологии» в рамках работы по проектированию и созданию широкополосных беспроводных сетей, а также при проведении НИР:

Разработка новых беспроводных телекоммуникационных средств передачи мультимедийной информации на основе лазерной и радио технологий» и «Разработка проекта широкополосного беспроводного доступа к информационным ресурсам ГПНТБ России»; - в учебном процессе Федерального государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Московский государственный институт электроники и математики» (технический университет) при чтении дисциплин «Сети ЭВМ и средства телекоммуникаций», «Коммуникационное оборудование сетей», «Локальные вычислительные сети», «Проектирование систем и сетей», «Основы построения объединенных сетей», «Технические средства сетей ЭВМ» для студентов специальности 230101 «Вычислительные машины, комплексы, системы и сети».

Практическое использование результатов диссертационной работы подтверждено соответствующими актами.

Структура и объем работы

Диссертация состоит из введения, шести глав, заключение, списка литературы, включающего 233 наименований и 6 приложений. Работа изложена на 437 страницах (325 страниц основного текста), содержит 61 рисунок, и 21 таблицу.

Заключение диссертации по теме «Системы, сети и устройства телекоммуникаций», Сафонова, Ирина Евгеньевна

Основные результаты теоретических и экспериментальных исследований, проведенных в диссертационной работе в соответствии с поставленной научной проблемой, могут быть сформулированы следующим образом:

1. Выполнены исследование и анализ состояния, перспектив и тенденций развития телекоммуникационных сетей. Проведенный анализ и исследование показали, что большинству современных корпораций требуется развитая телекоммуникационная инфраструктура. Исследован процесс конвергенции и интеграции телекоммуникационных и компьютерных сетей, являющийся закономерным этапом в их развитии, а сетевая конвергенция позволяет создать единую корпоративную телекоммуникационную среду, более эффективно организовать эксплуатацию сетей, снизить расходы на поддержку, обеспечить надежность и стабильность их функционирования, повысить качество и эффективность использования телекоммуникационных сервисов. Проанализированы тенденции развития Next Generation Networks и корпоративных сетей нового поколения - Broadband convergence Network. Показано, что весь комплекс проблем по эффективной эволюции от традиционных сетей к NGN, весьма актуален на сегодня для корпоративных сетей и должен отражать концепцию «неразрушающего перехода», т.е. постепенный перевод отдельных сетевых элементов на новые технологии без кардинальной смены всей инфраструктуры телекоммуникаций.

В современных корпоративных сетях используется весь комплекс существующих технологий передачи информации и различные комбинации каналов связи, предусматривается их интеграция с другими коммуникационными системами и технологическим оборудованием, характерным для работы корпорации. В каждом конкретной случае сеть не является универсальной, а ориентирована на решение определенных функциональных и прикладных задач, в связи с этим было сформулировано определение корпоративной функционально-ориентированной сети, указаны требования, предъявляемые к таким сетям и критерии оценки их качества (критерии оптимизации).

Исследованы и проанализированы характерные стратегические проблемы и задачи, возникающие при создании и адаптации корпоративных функционально-ориентированных сетей (адаптация -внесение необходимых изменений в существующую сеть с учетом меняющихся технических, технологических и организационных условий функционирования сети и работы корпорации). На основании проведенного исследования был сделан вывод о том, что существующие подходы к решению традиционных задач создания и адаптации сетей для современных корпоративных функционально-ориентированных оказываются менее пригодными, и разработка новых методов создания и адаптации для таких сетей с целью улучшения их технических характеристик обусловлена технико-экономической целесообразностью. Проанализирован опыт моделирования телекоммуникационных сетей в нашей стране и за рубежом, который свидетельствует о том, что существующие модели являются разрозненными, а имеющиеся средства моделирования используют лишь отдельные модели и методы, не позволяющие достаточно полно и адекватно решать, поставленные перед разработчиками сетей задачи. Определены характеристики и требования, предъявляемые к моделям корпоративных функционально-ориентированных сетей.

2. Предложен, научно обоснован и практически реализован наиболее прогрессивный подход к моделированию корпоративных функционально-ориентированных сетей, связанный с построением иерархического моделирующего комплекса. Реализация моделирующего комплекса основана на многоуровневом представлении корпоративной сети, которое отражает процессы создания и адаптации в целом, и включает модели оценки частных задач. Корпоративная сеть рассматривается как иерархическая система нескольких взаимодействующих уровней, соответствующих определенному классу практических задач создания и адаптации с учетом критериев оценки качества. Представлена классификация этих задач, показано соответствие уровней иерархии корпоративной функционально-ориентированной сети уровням эталонной модели OSI и уровням базовой эталонной модели сети NGN. Разработана классификация моделей на основе многоуровневого представления корпоративных функционально-ориентированных сетей, критериев оценки их качества и анализа решаемых задач.

Иерархический моделирующий комплекс многоуровневого представления корпоративных функционально-ориентированных сетей является базовым средством решения поставленной общей научной проблемы, в котором модели каждого последующего уровня учитывают большее количество характерных черт создаваемой или адаптируемой сети при фиксации параметров и характеристик, определенных на предыдущих уровнях. Комплекс функционирует с учетом пополнения, совершенствования и обновления моделей, и применим для разработки широкого спектра сетей. Разработанный моделирующий комплекс, в отличие от уже существующих моделей сетей и средств их моделирования позволяет: более экономично решать стратегические проблемы и задачи создания и адаптации; эффективно моделировать сети и сетевые элементы (включая устройства), требуя значительно меньше вычислительных ресурсов; интегрировать модели в зависимости от конкретной ситуации создания или адаптации; осуществлять организацию взаимодействия моделей и согласование параметров; проводить калибровку моделей. Согласно многоуровневому представлению корпоративных функционально-ориентированных сетей, моделирующий комплекс имеет 6 уровней иерархии, состоит из 44 основных моделей (с учетом критериев оценки качества для каждого уровня) и множества элементарных моделей, входящих в основные модели. Определены основополагающие характеристики и требования, предъявляемые к комплексу, форма представления моделей, их входные и выходные параметры, единицы измерения параметров сетей и предложен состав моделей. Разработаны его структура и схема функционирования. Выявлены зависимости критериев оптимизации, параметров и характеристик сети для каждого уровня иерархии.

3. Выдвинута новая научная концепция с помощью, которой осуществляется организация взаимодействия и согласование моделей элементов и параметров сетей, которая дает возможность объединить отдельные модели в единый комплекс и использовать необходимые из них при разработке, адаптации, исследовании функционирования и анализе сетей. Концепция позволяет: осуществлять организацию взаимодействия разрозненных, разнотипных моделей и их согласования по параметрам и характеристикам сетей, времени счета, точности и единицам измерения; оперировать с уже существующими моделями, а также включать в состав иерархического моделирующего комплекса вновь создаваемые модели, обеспечивая возможность пополнения, совершенствования и обновления моделей. Для реализации концепции: а) определены процессы организации взаимодействия моделей сетевых элементов на основе иерархического моделирующего комплекса и разработана структура их взаимодействия, которая позволяет интегрировать модели в зависимости от конкретной ситуации создания и адаптации, моделировать сети, проводить многовариантные расчеты и многоуровневое моделирование, эффективно оценивать сетевые параметры и характеристики; б) проанализированы проблемы калибровки моделей, указаны оценки показателей калибровки, и разработана методика подготовки и анализ модельных данных сетей, позволяющая эффективно проводить калибровку моделей иерархического моделирующего комплекса многоуровневого представления корпоративных функционально-ориентированных сетей; в) для согласования взаимодействия моделей элементов сетей предложен модифицированный метод регрессии на главные компоненты (PCR), который в наибольшей степени соответствует специфике решаемой научной проблемы; г) предложена эффективная методика оценка точности математических моделей иерархического моделирующего комплекса многоуровневого представления корпоративных функционально-ориентированных сетей, обеспечивающая получение достоверных результатов; д) разработан алгоритм сопряжения параметров моделей сетей и их элементов, который позволяет учитывать входные и выходные параметры, а также единицы их измерения.

4. Разработана многоуровневая графовая модель корпоративной функционально-ориентированной сети, необходимая для определения взаимосвязи и взаимовлияния частных задач создания и адаптации, критериев оценки качества, сетевых параметров и характеристик, а также сети в целом, с учетом того, что разработчикам более удобно представлять сеть в виде графа, который позволяет наглядно увидеть связи параметров, а методы теории графов — проводить оптимизацию. Сеть представляется в виде ориентированного графа, множество вершин которого соответствует задачам создания и адаптации, а множество дуг содержит - множество параметров сети, множество управляющих и информационных связей. Задачи создания и адаптации определяются математическими моделями иерархического комплекса, количество и характер которых, в свою очередь, определяются набором критериев оценки качества. С помощью этой модели создание и адаптацию сети можно начать с любой задачи (модели), которой соответствует вершина графа (одна или несколько) и, на основании требований к разработке сети, осуществляется декомпозиция структуры графовой модели с учетом числа разрываемых связей, и анализируются отдельные подграфы для установления необходимых математических зависимостей.

5. Предложен интерактивный метод многовариантного синтеза корпоративных функционально-ориентированных сетей, позволяющий проводить многовариантные расчеты на основе иерархического моделирующего комплекса и использовать творческие возможности разработчика сети, при этом время моделирования сетей сокращается на 90% и более.

6. Разработаны новые теоретико-расчетные методы и модели решения частных задач создания и адаптации корпоративных функционально-ориентированных сетей для каждого уровня иерархии, которые в отличие от уже существующих, дают возможность обоснованно планировать и прогнозировать стратегию развития сетей: а) предложены методы и модели расчета аппаратурной надежности сети, которые приносят большую пользу на ранних этапах ее создания, когда возникает вопрос о сравнении различных возможных технических принципов построения; б) дана постановка задачи топологического синтеза, которая решается на начальной стадии разработки сети в условиях отсутствия подробной информации о сетевых протоколах, матрице интенсивности входных потоков и других параметрах; разработаны модели с помощью, которых можно синтезировать корпоративную функционально-ориентированную сеть заданного диаметра, определять потоки по выделенным каналам связи и магистральным трактам, причем устанавливаются все каналы связи, которые должны быть арендованы и их требуемая пропускная способность; в) разработаны модели расчета параметров производительности спутникового канала связи (для случая, если в корпоративной функционально-ориентированной сети необходимо использовать спутниковую связь), которые позволяют выбрать оптимальную скорость передачи спутникового канала связи для конкретной сети, такие расчеты следует проводить как при создании, так и при адаптации сетей; г) разработаны модели для оценки времени реакции операционной системы при решении корпоративных задач конкретной предметной области, которые позволят устанавливать связь между временем реакции ОС с параметрами решаемых задач и техническими характеристиками оборудования сети; д) предложены модели оптимизации размещения файлов и обработки запросов к СУБД, позволяющие определить размещение файлов по рабочим станциям сети и последовательность обработки на каждой РС операций распределенных запросов к БД корпорации, при этом минимизируется среднее время их выполнения и учитываются влияния очередей к сетевым ресурсам и конфликты, возникающие при одновременном доступе к одноименным элементам данных; е) разработана модель для решения задачи оптимального распределения системных сервисов, в соответствии с ресурсами корпоративной функционально-ориентированной сети (эта задача актуальна в том случае, если сеть создается или адаптируется для обслуживания клиентов не связанных с фирмой); ж) предложены метод и модель оценки распределения корпоративных прикладных задач между клиентами сети по критерию средневзвешенной длины маршрута (в процессе адаптации сети), которые эффективны и применимы для расчетов на современных ПК при решении задач с числом переменных больше 800.

Разработанные модели решения частных задач создания и адаптации включены в состав иерархического моделирующего комплекса, являются эффективными с точки зрения затрат машинного времени, легко автоматизируются и дают близкие к оптимальным решения; алгоритмы оказались одними из самых надежных и безотказных, позволяющих за небольшое число шагов получать удовлетворительные результаты. Проведенные экспериментальные исследования показали, что точность методов и моделей решения частных задач создания и адаптации изменяется по отдельным параметрам сети в пределах 85%<е<97%.

7. Предложены методы, позволяющие из множества, получаемых альтернатив в процессе многовариантного синтеза сетевых решений на основе, иерархического моделирующего комплекса многоуровневого представления корпоративных функционально-ориентированных сетей, выбирать оптимальный или базовый вариант сети. Предложен интерактивный метод принятия сетевых решений для условий определенности исходной информации, который является корректным с точки зрения выполняемых разработчиком сети операций, и учитывает характерные особенности проблемы создания и адаптации. Метод построен на сочетании принципов, лежащих в основе лексикографических методов и адаптивных процедуры выбора (метода Нелдера-Мида) и позволяет построить эффективную процедуру поиска оптимального варианта сети. Анализ существующих подходов к решению задачи выбора базового варианта сети в условиях неопределенности показал целесообразность двухэтапного процесса принятия решения. На первом этапе, на основе формальных методов определяется множество рациональных сетевых решений, на втором — на базе экспертных процедур принимается базовое (концептуальное) решение сети, при этом наиболее эффективным являются — метод анализа платежных матриц с выделением главного критерия и метод анализа иерархий, соответственно. Практическое использование этих методов позволяет сократить время генерации альтернативных сетевых решений на 65%, а время выбора базового варианта сети на 90%.

8. Разработана на основе предложенной методологии система синтеза и адаптации корпоративных функционально-ориентированных сетей (Synthesis and Adaptation of Functional-Oriented Enterprise-Wide Networks), являющаяся доказательством практического решения поставленной научной проблемы, и предоставляющая возможность адекватно и с наименьшими затратами решать проблемы и частные задачи, возникающие при разработке сетей. Исследование времени поиска удовлетворительного варианта сети от числа критериев оптимизации и, соответственно, от числа сетевых параметров показало, что временные характеристики системы определяются сложностью создаваемой (или адаптируемой) сети и количеством критериев оптимизации.

Результаты проводимых экспериментов показали, что практическое использование предложенных в диссертационной работе методов моделирования, создания и адаптации корпоративных функционально-ориентированных телекоммуникационных сетей позволяет повысить эффективность их функционирования более чем на 35% (в зависимости от решаемых задач) за счет выбора оптимальных значений сетевых параметров, а время разработки сетей сокращается в 2 (и более) раз.

Предложенные в диссертации решения строго аргументированы и критически оценены по сравнению с другими известными результатами.

Работа явилась обобщение результатов исследования автора в период с 2000 года по настоящее время и выполнена в Федеральном государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Московском государственном институте электроники и математики» (техническом университете) на кафедре «Вычислительных систем и сетей». Основные положения диссертационного исследования регулярно докладывались и обсуждались на научных конференциях, семинарах и совещаниях.

Результаты диссертационной работы также могут быть использованы:

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

- для создания современных систем автоматизированного проектирования сетей.

Таким образом, в диссертации была решена крупная научная проблема, которая является актуальной и имеет важное практическое значение.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

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

Список литературы диссертационного исследования доктор технических наук Сафонова, Ирина Евгеньевна, 2010 год

1. Агранович Ю.А., Юрасов П.В. Математическая модель информационного пространства в проблеме проектирования оптимальных информационных сетей // Информационные технологии. 1998. № 5. С.13-15.

2. Агранович A.B., Скуратов А.К., Хади P.A. Концепция динамической защиты информационных вычислительных сетей RUNNet // Образовательная среда сегодня и завтра: сб. трудов II Всероссийской научно-практической конференции/. Москва, 2005. - С. 222-223.

3. Андронов A.B., Королев П.Е. Проектирование беспроводных сетей Wi-Fi по критерию качества обслуживания // Качество и ИЛИ (CALS) -технологии. 2006. № 3 (11). С. 6-10.

4. Айзерман М.А., Алескеров Ф.Т. Выбор вариантов. Основы теории. М.: Наука, 1990. 278 с.

5. Акимов С. В. Мультиагентная модель автоматизации структурно-параметрического синтеза // Системы управления и информационные технологии. 2005. № 3 (20). С. 11-20.

6. Акимов C.B. Методология создания имитационных моделей класса объектов: портал GPSS.RU. URL: http://www.gpss.ru/immod05/sl/akimov/ (дата обращения: 25.11.2008).

7. Алексеев A.B. Методы принятия решений в условиях неопределенности. Рига: РПИ, 1980, 173 с.

8. Алексеев A.B., Борисов А.Н., Вилюмс Э.Р., Слядзь H.H., Фомин С.А. Интеллектуальные системы принятия проектных решений. Рига: Зинатне, 1997.512 с.

9. Андерсон К., Минаси М. Локальные сети. Полное руководство пер. с англ. под ред. Д.Н. Шевель. СПб.: Корона, 1999. 567 с.

10. Андреев В.А. Система видеозахвата и анализа движения — инициализация, настройка и калибровка камер // Новые информационные технологии: сб. труд. X Междунар. конф. / Судак, 2004. - С. 140-144.

11. Андрейчикова О.Н. Оценка последствий в компьютерных системах принятия решений // Информационные технологии. 1998. № 3. С. 21-29.

12. Артемьев А.Б., Латышев A.B., Саксонов Е.А. Анализ статического алгоритма управления нагрузкой серверов в распределенных системах: межвуз. сб. науч. тр. /Московский гос. ин-т электроники и математики; М.: МИЭМ. 2005. С. 49-57.

13. Афанасьев В.В., Волков Н.В., Максименко В.Н. Защита информации в сетях сотовой подвижной связи под ред. О.Б.Макаревич. М.: РиС, 2007. 360 с.

14. Афанасьев В.Н., Постников А.И. Информационные технологии в управлении предприятием. М.: МИЭМ, 2003. 143 с.

15. Баканов A.C., Вишневский В.М., Ляхов А.И. Методы оценки показателей производительности беспроводных сетей с централизованным управлением // Автоматика и телемеханика. 2000. № 4. С. 97-105.

16. Берлин А. Н. Коммутация в системах и сетях связи. М.: Эко-Трендз, 2006. 344 с.

17. Батищев Д.И. Генетические алгоритмы решения экстремальных задач. Воронеж: издательство Нижегородского гос. ун-та, 1995. 69 с.

18. Башарин Г.П., Бочаров П.П., Коган Я.А. Анализ очередей в вычислительных сетях. М.: Наука, 1989. 539с.

19. Бигелоу Дж. Сети. Поиск неисправностей, поддержка и восстановление. Санкт-Петербург: BHV, 2005. 1200 с.

20. Богуславский Л.Б., Дрожжинов В.И. Основы построения вычислительных сетей для автоматизированных систем. М.: Энергоатомиздат, 1990. 456 с.

21. Борисов А.Н., Алексеев A.B., Меркурьева Г.В., Слядзь H.H.,

22. Глушков В.И. Обработка нечеткой информации в системах принятия решений. М.: Радио и связь, 1989. 314 с.

23. Борисов Ю., Кашкаров В., Сорокин С. Нейросетевые методы обработки информации и средств их программно-аппаратной поддержки // Открытые системы. 1997. № 4. С. 25-37.

24. Бакланов И. Г. NGN: принципы построения и организации. М.: Эко-Трендз, 2008. 400 с.

25. Бочаров П.П. Сеть массового обслуживания с сигналами со случайной задержкой // Автоматика и телемеханики. 2002. № 9. С. 90-101.

26. Бройдо В.Л. Вычислительные системы, сети и телекоммуникации. СПб.: Питер, 2002. 688с.

27. Васильев М., Хомков И., Кравченко С., Шаповаленко С. Моделирование и анализ корпоративных информационных систем.ЦКЕ: www.pcweek.ru (дата обращения: 05.07.2008).

28. Вегешна Ш. Качество обслуживания в сетях IP. М.: Вильяме, 2003. 68 с.

29. Вентцель Е.С. Исследование операций. Задачи, принципы, методология. М: Наука, 1980. 208 с.

30. Вентцель Е.С. Теория вероятностей. М.: Высшая школа, 1999. 749 с.

31. Верети Б. Кабельные системы: проектирование, монтаж и обслуживание. М.: Кудац-Образ, 2004. 400 с.

32. Верхаген К., Дейн Р., Грун Ф. и др. Распознавание образов: состояние и перспективы. М.: Радио и связь, 1985. 104 с.

33. Вишневский В.М. Теоретические основы проектирования компьютерных сетей. М.: Техносфера, 2003. 396 с.

34. Вишневский В.М., Левнер Е.В., Федотов Е.В. Математические модели исследования алгоритмов маршрутизации в сетях передачи данных // Информационные процессы. 2001. № 2. С. 103-126.

35. Вишневский В.М., Пороцкий С.М. Динамическая маршрутизация в ATM сетях- проблемы и решения//Автоматика и телемеханика. 2003. №6. С23-28.

36. Вишнеков A.B., Сафонова И.Е., Шапкин Ю.А. К вопросу о формализации процесса автоматизированного проектирования корпоративных локальных вычислительных сетей // Научный вестник МГТУ ГА: серия -Информатика, прикладная математика. 2003. № 65. С. 24-32.

37. Вишнеков A.B., Гуляев Д.В., Сафонова И.Е. Расчет аппаратной надежности корпоративных локальных вычислительных сетей ЭВМ // Автоматизация и современные технологии. 2003. № 4. С. 3-7.

38. Воронин Ю. А. Теория классифицирования и ее приложения. Новосибирск: Наука, 1985. 213 с.

39. Гельман Р.Н., Дунц A.J1. Лабораторная калибровка цифровых камер с большой дисторсией // Геодезия и картография. 2002. № 7. С. 23-31.

40. Гильдебранд Р., Кеттер П. Postficx. Подробное руководство: современный транспорт для сообщений. М.: Символ, 2008. 512 с.

41. Головина Е. Ю. Метод вероятностных абдуктивных рассуждений в сложноструктурированных проблемных областях // Информационные технологии. 2002. № 3. С. 23-25.

42. Гончаров В.А. Методы оптимизации. М.: Высшее образование, 2008.191 с.

43. Горбатов В. А. Фундаментальные основы дискретной математики. М.: Наука, 1999. 780 с.45. 25 лет инфокоммуникационной революции: серия — Инфокоммуника-ции XXI века под ред. Л.Е. Варакина. М.: MAC, 2006. Т.5. 264 с.

44. Грунина Г.С., Деменков Н.П. Пакет программ, реализующий метод анализа иерархий // Приборы и системы управления. 1996. № 10.С.10-11.

45. Гулевич Д.С. Сети связи следующего поколения. Интернет-университет информационных технологий, 2008. 183 с.

46. Дейтел Х.М., Дейтел П.Дж., Чофнес ДР. Операционные системы. Основы и принципы. М.: Бином, 2008. 1024 с.

47. Дейтел Х.М., Дейтел П.Дж., Чофнес Д.Р. Операционные системы: распределенные системы, сети, безопасность. М.: Бином. 2008. 704 с.

48. Демченко Ю.В. Архитектура безопасности INTERNET и компьютерных сетей на основе протоколов TCP/IP. URL: http://cad.ntu-kpi.kiev/ua/~demch/ (дата обращения: 28.08.2009).

49. Димов Ю.В. Метрология, стандартизация и сертификация. СПб.: Питер, 2006.340 с.

50. Довженок Т.С. Инвариантность стационарного распределения сетей с обходами и «отрицательными» заявками // Автоматика и телемеханика.2002. №9. С. 13-15.

51. Дубова Т.А. Статистические методы прогнозирования. М.: ЮНИТИ,2003. 206 с.

52. Дуглас Э. Камер Сети ТСРЯР. Принципы, протоколы и структура пер.с англ.. Изд. 4-е. Т. 1, М.: Вильяме, 2003, 880 с.

53. Дудин А.Н., Клименок В.И. Системы массового обслуживания с коррелированными потоками. Мн.: Изд-во Белорус. Ун-та, 2000. 120 с.

54. Жуковин В.Е. Многокритериальные модели принятия решений с неопределенностью. Тбилиси: Мецниереба, 1981. 110 с.

55. Завриев С. К. Стохастические градиентные методы решения минимаксных задач. М.: МГУ, 1984. 120 с.

56. Заде JI.A. Размытые множества и их применения в распознавании образов и кластер-анализе. Классификация и кластер. М.:МирД980. 412с.

57. Закер К. Компьютерные сети. Модернизация и поиск неисправностей пер.с англ.. СПб.: БХВ-Петербург, 2001. 1008 с.

58. Запечников C.B. Основы построения виртуальных частных сетей. М.: Горячая линия-Телеком, 2006. 249 с.

59. Змитрович А.И. Интеллектуальные информационные системы. М.: ТретраСистемс, 1997. 356 с.

60. Иглхарт Д.Л., Шедлер Д.С. Регенеративное моделирование сетей массового обслуживания. М.: Радио и связь, 1984. 135 с.

61. Илюшечкин В.М. Основы использования и проектирования баз данных. М.: Высшее образование, 2008. 213 с.

62. Иоффин А.И. Системы поддержки принятия решений // Мир ПК. 1993. № 5. С. 48-57.

63. Ирвин Д., Харль Д. Передача данных в сетях: инженерный подход. СПб.: BHV, 2003. 448 с.

64. Искусственный интеллект. В 3-х кн. Кн.2 Модели и методы: справочник под ред. Д.А. Поспелова. М.: Наука, 1990. 321 с.

65. Калянов Г. К. CASE структурный системный анализ. М.: Лори, 1996.217 с.

66. Кейн В. М. Оптимизация систем управления по минимаксному критерию. М.: Наука, 1985. 254 с.

67. Кини Р.Л., Райфа X. Принятие решений при многих критериях. Информационные технологии. М.: Радио и связь, 1981. 257 с.

68. Клейнрок Л. Вычислительные системы с очередями. М.: Мир, 1979.432с.

69. Климин В., Климов В., Пирогова М. Интегрированные технологии Cv // Открытые системы. 1997. № 2. С. 14-27.

70. Кльтон Б., Jloy А. Имитационное моделирование. СПб.: Питер, 2004.847с.

71. Кнутов E.H., Кутузов О.И. Построение концептуальной модели LAN EMULATION сетей: портал GPSS.RU. URL: http://www.gpss.ru/immod05/s2/knutov/ (дата обращения: 27.05.2009).

72. Коваленко И.Н., Филиппова A.A. Теория вероятностей и математическая статистика. М.: Высшая школа, 1982. 256 с.

73. Колесниченко О., Шишигин И. Аппаратные средства PC. БХВ: Петербург, 2000. 521 с.

74. Комарцева Л. Г., Бобков А. В. Нейросетевая экспертная система для выбора параметров локальной вычислительной сети / Нейрокомпьютеры и их применение: сб. трудов V Всероссийской конференции/. -Москва, 1999. С. 248-251.

75. Комарцева Л.Г. Поисковое проектирование распределенных вычислительных систем с использованием генетического алгоритма // Информационные технологии. 2000. № 5. С. 23-27.

76. Комашинский В.И. Нейронные сети и их применение в системах управления и связи. М.: Горячая линия-Телеком, 2002. 194 с.

77. Корнеев И.Н., Фень С.Г. Сетевые структуры телекоммуникационной индустрии. М.: Горячая линия-Телеком, 2005. 136 с.

78. Королев П.Е., Сафонова И.Е. Методика оценки надежной работы серверов корпоративной сети // Научный вестник МГТУ ГА: серия -Прикладная математика, информатика. 2006. № 105. С. 42-50.

79. Костин М.В., Костина A.B. Имитационное моделирование системы передачи конфиденциальной информации в широковещательных каналах связи: портал GPSS.RU. URL: http://www.gpss.ru/immod05/s2/kostin/ (дата обращения: 28.03.2008).

80. Кузин Е.С. Концепции информационной технологии функционально-ориентированного проектирования прикладных программных систем // Информационные технологии. 2000. № 1. С. 28-33.

81. Коноплев В.В., Назиров P.P. Модель представления данных сетевого трафика. М.: Радио и связь, 2002. 122 с.

82. Кузнецов H.A., Вишневский В.М., Гоев А.И., Дмитриев В.П. Беспроводные оптоэлектронные системы передачи информации // ВКСС connect. 2001. № 5. С. 10-23.

83. Кульгин М. Практика построения компьютерных сетей. СПб.:Питер, 2001.265 с.

84. Кульгин М. Технология корпоративных сетей. СПб.: Питер, 2000. 420 с.

85. Ларичев О.И. Теория и методы принятия решений. М.: Логос, 2000. 296с.

86. Липшуц Р.П. Netsuite знает толк в сетях // PC Mag. 1996. № 20. С. 46-70.

87. Лорьер Ж. Системы искусственного интеллекта. М.: Мир, 1991. 568 с.

88. Лоскутов AJO., Михайлов АС. Введение в синергетику. М.: Наука, 1990.272 с.

89. Майника Г. Алгоритмы оптимизации на сетях и графах пер. с англ. под ред. Е.К.Масловского. М.: Мир, 1981. 354 с.

90. Макарова Н.В. Статистика в Excel. М.: Финансы и статистика, 2002. 398с.

91. Макин Дж.К., Маклин Й., Томас О., Поличелли Дж. Администрирование корпоративных сетей на основе Windows Server 2008. СПб: BHN, 2008. 528 с.

92. Максимей И.В. Имитационное проектирование на ЭВМ // Открытые системы. 1997. № 2. С. 22-35.

93. Максимов К.Н. Методы анализа сетевой активности пользователейiинформационных систем // Информационные технологии. 2002. № 1.С.16-22.

94. Мак-Федрис П. Развертывание безопасных сетей в Windows Vista. М.: Вильяме, 2008. 528 с.

95. Мартин Д., Чапмен К., Либен Д. ATM. Архитектура и реализация. М.: Дори, 2000.213 с.

96. Мельников Д.А. Информационные процессы в компьютерных сетях. М.: Кудиц-образ, 1999, 156 с.

97. Моисеев H.H. Математические задачи системного анализа. М.: Наука, 1981.318 с.

98. Мухачева Э.А., Мухачева A.C., Белов Н.Г. Методы последовательного уточнения оценок: алгоритм и численный эксперимент для задачиодномерного раскроя // Информационные технологии. 2000.№ 2. С. 11-16.

99. Мушик Э., Мюллер П. Методы принятия технических решений. М.: Мир, 1990. 197 с.

100. Назаров А.Н. Модели и методы расчета структурно-сетевых параметров сетей ATM. М.: Горячая линия-Телеком, 2002. 256 с.

101. Норенков И. П. Генетический алгоритм структурного синтеза I проектных решений // Информационные технологии. 1998. № 1. С. 9-13.

102. Норенков И.П. Генетические алгоритмы синтеза расписании и планов // í Техника, экономика, серия Автоматизация проектирования. М.: ВНИИмежотраслевой информации. Вып. 1-2. 1995. С. 9-11.

103. Норенков И.П. и др. Компонентно-ориентированные технологии в САПР // Информационные технологии. 2000. № 3. С. 19-21.

104. Олифер В., Олифер Н. Компьютерные сети. Принципы, технологии,протоколы. СПб.: Питер, издание 4, 2009. 958 с.

105. Олифер В.Г., Олифер H.A. Новые технологии и оборудование IP-сетей. СПб.: Питер, 2000.512 с.

106. Олифер В.Г., Олифер H.A. Сетевые операционные системы. СПб.: Питер, 2002. 432 с.

107. Олифер H.A. Качество обслуживания // Журнал Сетевых решений LAN. 2001 №11. С. 18-21.

108. Остерлох X. Маршрутизация в IP-сетях. СПб.: ДиаСофтЮП, 2002. 512 с.

109. Острейковский В. А. Теория систем. М.: Высшая школа, 1997. 378 с.

110. Павловский Ю.Н., Белотелов Н.В., Бродский Ю.И. Имитационное моделирование. М.: Академия, 2008. 131 с.

111. Паркер Т., Сиян К. ТСРЯР. Для профессионалов. СПб.: Питер, 2004. 859 с.

112. Писаренко Г.К. Алгоритмы частотного планирования в телекоммуникационных системах радиосвязи // Информационные технологии. 2000. № 6. С. 37-53.

113. Подольский В.Е. Использование критериев стохастической структурной сложности для принятия решения по реконструкции региональной образовательной компьютерной сети // Телекоммуникации и информатизация образования. 2005. № 6 (31). С. 64-81.

114. Петров М.Н., Веревкина Е.В., Захарченко М.О. Тензорная методология в информационных сетях под ред. М.Н. Петрова. Красноярск: НИИ СУВПТ, 2001. 158 с.

115. Поляк-Брагинский A.B. Локальные сети. Модернизация и поиск неисправностей. СПб.: BHV, 2008. 832 с.

116. Померанцев А.Л., Родионова O.E. Многомерный статистический контроль процессов // Стандарты и качество: электронная версия журнала 2006, № 6. URL: http:/quality.eup.ru (дата обращения: 20.10.2006).

117. Померанцев A.JI. Калибровка (градуировка): учебное пособие Электронный ресурс. URL: http://chemometrics.ru/materials/texbooks/ (дата обращения: 25.03.2008).

118. Пятибратов А.П., Гудыно Л.П., Кириченко A.A. Вычислительные системы, сети и телекоммуникации. СПб.: Питер, 2009. 734 с.

119. Прилуцкий М.Х. Оптимизация многостадийных процессов // Информатизация: сб. трудов IV Междунар. конференции./ Н.Новгород, 1995. - С. 41-45.

120. Прокопьев М.Г. Калибровка эластичности в прикладных моделях: сайт. [2007]. URL: http://www.cemi.rssi.ru (дата обращения: 01.03.2008).

121. Пролетарский A.B., Баскаков И.В. Беспроводные сети Wi-Fi. M.: Бином, 2007. 215 с.

122. Расторгуев С.П. Программные методы защиты информации в компьютерах и сетях. М.: Яхтсмен, 1993. 188 с.

123. Растригин Л.А. Адаптация сложных систем. Рига: Зинатие, 1981. 376с.

124. Рейнгольд Э., Инвергельт Ю., Део Н. Комбинаторные алгоритмы. Теория и практика. М.: Мир, 1980. 476 с.

125. Росляков A.B. Виртуальные частные сети основы построения и применения. М.: Эко-Трендз, 2006. 304 с.

126. Росляков A.B., Самсонов М.Ю., Шибаева И.В., Ваняшин C.B. Сети следующего поколения NGN. М.: Эко-Трендз, 2008. 424 с.

127. Ручкин В.Н., Фулин В.А. Архитектура компьютерных сетей. М.: Диалог-МИФИ, 2008. 240 с.

128. Рындин А. А, Сапегин С. В., Хаустович А. В. Компонентный подход к разработке архитектуры САПР сетей передачи данных // Информационные технологии. 2002. № 4. С. 18-23.

129. Рэндалл Н., Сосински Б. Беспроводные решения. М.: Техносфера, 2007. 376 с.

130. Саати Т. JI. Принятие решений. Метод анализа иерархий. М.: Радио и связь, 1993. 320 с.

131. Сафонова И.Е Разработка и анализ графовой модели корпоративной функционально-ориентированной сети // Качество. Инновации. Образование. 2009. № 8. С. 32-38.

132. Сафонова И.Е. Автоматизированная система обучения проектированию и поддержке принятия проектных решений в САПР корпоративных сетей // Качество. Инновации. Образование. 2006. № 3. С. 44-50.

133. Сафонова И.Е. Алгоритмы анализа корпоративных сетей // Компьютеры в учебном процессе. 2003. № 12. С. 20-37.

134. Сафонова И.Е. Математическая модель расчета пропускной способности корпоративных локальных вычислительных сетей // Компьютеры в учебном процессе. 2003. № 9. С. 11-24.

135. Сафонова И.Е. Метод распределения прикладных задач между клиентами корпоративной функционально-ориентированной сети по критерию средневзвешенной длины маршрута // Компьютеры в учебном процессе. 2008. № 10. С. 49-54.

136. Сафонова И.Е. Методика формирования концептуальных проектных стратегий в системах автоматизированного проектирования корпоративных сетей // Автоматизация и современные технологии. 2007. № 4. С. 3-6.

137. Сафонова И.Е. Методы и модели оценки основных характеристик корпоративных функционально-ориентированных сетей в САПР. М.: МИЭМ, 2007. 344 е.- ISBN 978-5-94506-184-2.

138. Сафонова ИЕ. Проблемы адаптации корпоративных функционально-ориентированных сетей //Качество. Инновации. Образование.2009.№6.С.53-58.

139. Сафонова И.Е. Организация взаимодействия моделей элементов корпоративных функционально-ориентированных сетей // Качество. Инновации. Образование. 2009. № 7. С. 49-57.

140. Сафонова И.Е. Методы прогностической оценки основных характеристик корпоративных функционально-ориентированных компьютер-ных сетей // Качество. Инновации. Образование. 2009. № 3. С. 68-73.

141. Сафонова И.Е. Методы формирования и принятия проектных решений в системах автоматизированного проектирования корпоративных сетей // Известия высших учебных заведений. Поволжский* регион. Технические науки. 2008. № 4, С. 41-49.

142. Сафонова И.Е. Расчет параметров производительности спутникового канала связи // Качество. Инновации. Образование. 2010. № 1. С. 49 52.

143. Сафонова И.Е. Основные требования, предъявляемые к современным корпоративным функционально-ориентированным сетям // Качество. Инновации. Образование. 2009. № 1. С. 39-44.

144. Сафонова И.Е. Планирование развития корпоративной функционально-ориентированной компьютерной сети // Качество. Инновации. Образование. 2008. № 8. С. 50-55.

145. Сафонова И.Е. Проблемы модернизации и развития корпоративных сетей // Компьютеры в учебном процессе. 2008. № 10. С. 55-64.

146. Сафонова И.Е. Разработка комплекса моделей иерархического многоуровневого представления корпоративных функционально-ориентированных сетей //Качество. Инновации. Образование. 2006. № 6. С. 47-53.

147. Сафонова И.Е. Разработка метода принятия проектных решений в САПР корпоративных компьютерных сетей в условиях определенности исходной информации // Открытое образование. 2008. № 2. С. 57-62.

148. Сафонова И.Е. Синтез топологической структуры корпоративной компьютерной сети заданного диаметра // Компьютеры в учебном процессе. 2009. № 2. С. 35-40.

149. Сафонова И.Е. Требования, предъявляемые к моделям компьютерных ' сетей корпораций //Качество. Инновации. Образование. 2009. №4. С.46-48.I

150. Сафонова И.Е. Характеристики корпоративных приложений и требования, предъявляемые к корпоративным сетям // Компьютеры в учебном процессе. 2008. № 10. С. 41-48.4

151. Сафронов В.В., Гаманюк Д.Н., Ведерников Ю.В. Метод принятия решений при большом числе критериев // Информационные технологии. 2001. №4. С. 8-12.

152. Семенов Ю.А. Алгоритмы телекоммуникационных сетей. В 3-х частях. ' Часть 2: Протоколы и алгоритмы маршрутизации в Internet. M.: Бином,2007. 829 с.

153. Семенов Ю.А. Алгоритмы телекоммуникационных сетей. В 3-х частях. Часть 3: Процедуры, диагностика, безопасность. М.: Бином. 2007. 511 с.

154. СеменовЮАПротоколы Internet. M.: Горячая линия-Телеком, 2001.1100с.

155. Сердюк В.А. Новое в защите от взлома корпоративных систем. М.: Техносфера, 2007. 360 с.

156. Склеймин Ю.Б. Метод решения задачи планирования работы в условиях работы сложной неоднородной вычислительной сети смножественными ограничениями // Информационные технологии. 2002.2. С. 30-34.

157. Скотт Хогдал Дж. Анализ и диагностика компьютерных сетей. М.: Лори, 2007. 354 с.

158. Спортак М. Компьютерные сети и сетевые технологии. СПб.: ДиаСофт ЮП, 2005. 720 с.

159. Справочник компаний «E-xecutive». URL: http//www/e-xecutive.ru/book16/ (дата обращения: 20.12.2009).

160. Стенг Д,Мун С. Секреты безопасности сетей. К: Диалектика, 1995.544 с.

161. Стивене У.P. UNIX: разработка сетевых приложений. СПб.: Питер,2003. 430 с.

162. Сухарев А. Г. Минимаксные алгоритмы в задачах численного анализа. М.: Наука, 1989. 482 с.

163. Таненбаум Э. Компьютерные сети. СПб.: Питер, 2008. 992 с.

164. Трулав Джеймс Сети. Технологии, прокладка, обслуживание. M.: HT Пресс, 2007. 560 с.

165. Ушаков И.А. Вероятностные модели надежности информационно-вычислительных систем. М.: Радио и связь, 1991. 132 с.

166. Фафурин A.B. Динамическая калибровка средств пульсирующих сигналов / Математическое моделирование и ЭВМ. URL: http://chem.kstu.ru (дата обращения: 18.04.2008).

167. Филимонов А.Б., Филимонов Н.Б. О минимаксных и максиминных задачах полиэдрального программирования // Информационные технологии. 2000. № 12. С. 20-25.

168. Филимонов А.Ю. Построение мультисервисных сетей Ethernet. СПб.: BHV, 2007. 592 с.

169. Фишман Е.Б. Анализ алгоритмов обслуживания очередей в сетях с поддержкой «качества обслуживания» (QoS) // Качество. Инновации. Образование. 2006. № 6. С. 63-71.

170. Фрузоров С.Н. Бесплатные разговоры через Интернет. СПб.: BHV, 2008. 464 с.

171. Хайкин С. Нейронные сети: полный курс. М.: Вильяме, 2008. 1104 с.

172. Хамадулин Э.Ф. Методы и средства измерений в телекоммуникационных системах . М.: Высшее образование, 2009. 365 с.

173. Чачин П. Универсальная корпоративная сеть "Пермэнерго" // Pcweek. 2002. № 42: сайт. URL: www.pcweek.ru./Year2002/№42/CP 1251 (дата обращения: 07.03.2007).

174. Черноруцкий И.Г. Методы принятия решений. СПб.: BHV, 2005. 416с.

175. Шварц М. Сети связи: протоколы, моделирование и анализ. М.: Наука, 1992. 350 с.

176. Шиндер Д. Основы компьютерных сетей. М.: Вильяме, 2002. 656 с.

177. Штойер Р. Многокритериальная оптимизация. Теория, расчет и приложения. М.: Радио и связь, 1992. 231с.

178. Щеглов А.Ю., Тарасюк М.В., Оголюк А.А. Технология оптимизации структуры ядра открытых операционных систем по требованиям информационной безопасности // Информационные технологии. 2000. №4. С. 11-16.

179. Ямпольский В. 3., Комагоров В. П., Солдатов В. Н. Моделирование сетей: портал GPSS.RU. [2005]. URL: http://www.gpss.ru//immod05/s3/ (дата обращения: 23.07.2007).

180. Ямпольский В.З., Комагоров В.П., Солдатов В.Н. Моделирование сетей передачи и обработки информации. Н.: Наука, 1986. 372 с.

181. Cable-Master: Cable Management Software: сайт angelesgroup. URL: http://www.angelesgroup.com/Cable.htm (дата обращения: 14.02.2009).

182. CablePro от Exan Software Электронный ресурс. URL: http://www.win-uk.net/~exan/exan.htm (дата обращения: 07.08. 2009).

183. Crimp for windows: сайт crimp. URL: http://www.crimp.com (дата обращения: 27.01.2009).

184. IMAP Visual Cable Management System: сайт y cinc. URL: http://www.ycinc.com/products.htm (дата обращения: 09.10.2009).

185. Infortel-CMS Электронный ресурс. URL: http://isi-info.com/ifwcms.htm (дата обращения: 12.02.2008).

186. SYSTIMAX Cabling Manager Электронный ресурс. URL:http:// connectivity. avay a. com/ sy stimax/products/software/cm.htm (дата обращения: 28.10.2008).

187. Калибровка моделей: сайт vismat. URL: http://www.vismat.ru/ (дата обращения: 22.06.2008).

188. Корпоративные сети банков // Pcweek. 2005. № 26: сайт. URL: http://www.pcweek.ru/ (дата обращения: 28.02.2008).

189. Нечеткие множества в моделях управления искусственного интеллекта под ред. Д.А. Поспелова. М.: Наука, 1986. 312 с.

190. Программа разработки калибровок CalStar: сайт vismat. URL: http://www.vismat.ru/ (дата обращения: 11.07.2008).

191. Munoz A., Key С. Word Generation from Document Databases Using A Hierarchical Clustering. ART Model, 1997. 675 p.

192. Artalejo J.R. G — networks: versatile approach for work removal in queuing networks // European Journal of Operational Research. 2000. V.125. P.233-249.

193. ATM Glossary. ATM Forum site: сайт. URL: http://www.atmforum.com (дата обращения: 22.06.2009).

194. BAAN IV Enterprise Modeler for Microsoft Windows NT Baan Development В. V., 1996. 256 p.

195. Bianchi G. Performance Analysis of IEEE 802.11 Distributed Coordinator Function // IEEE Journal on Selected Areas in Communications. 2000. V. 18. P. 535-548.

196. Brann D. H. CAS.CADE. Matra Datavision's Application Development Framework Электронный ресурс. URL: http://www.dhbraun.com (дата обращения: 11.10.2008).

197. Broker Credit Service, Company Research, «JSC Rostelecom»: сайт. URL: http://www/bcs.ru (дата обращения: 13.12.2008).

198. Cali F., Conti M., Gregory E. Dynamic Tuning of the IEEE 802.11 Protocol to Achieve a Theoretical Throughput Limit // IEEE/ACM Transactions on Networking. 2000. №. 8. P. 785-799.

199. Chakravarthy S. The batch markovian arrival process: a review and future work // Advances in probability theory and stochastic processes. 2001. № 3. P. 21-39.

200. Computer Integrated Manufacting, An executive guide, IBM World Trade Americas Group. New York. USA. 1995. 142 p.

201. Grassman W.K., Stanford D.A. Matrix analytic methods // Computational Probabiliti / Boston: Kluwer Academic. 2000. № 26 P. 153-200.

202. Pit-Electrical Engineering пакет для проектирования сетей компании PIT-CUP: сайт. URL: http:// www.pit-cup.de (дата обращения: 4.11.2008).

203. Проектирование СКС и сетей: сайт компании ecolan. URL: http:// www.ecolan.ru/ (дата обращения: 09.12.2009).

204. Системы и оборудование компания TOLLY: сайт TOLLY. URL: http://www.tolly.com (дата обращения: 12.11.2009).

205. Net Wizard ресурс в сети «Тауэр-Сети»: сайт «Тауэр-Сети». URL: http://www.tower.ru (дата обращения: 30. 01. 2008).

206. Системы имитационного моделирования: сайт comnet. URL: http://www.comnet.vrn.ru (дата обращения: 12.01.2009).

207. Visio Professional Электронный ресурс. URL: http://www.expertsoft.com.ua (дата обращения 07.08.2009).

208. Wireless LAN Medium Access Control (MAC) and Physical Layer (PHY) Specifications. ANSI /IEEE Std 802.11, 1999 Edition.

209. Infomation Integration for Concurrent Engineering CIICE) Compendium of Methods Report // KBSI. 1995: сайт. URL: http://www.kbsi.com (дата обращения: 10.02.2008).

210. James A. Freeman, David M. Shapura Neural networks: algorithms, applications and programming techniques. Addison Wesley Publishing Company, 1991.215 p.

211. Kalibrovka dannih Электронный ресурс. URL: http://www.iki.ru/ (дата обращения: 24.08.2009).

212. Lawrence J. Introduction in Neural Network Design, Theory and Applications. California Scientific Software, 1994. 423 p.

213. Mayer R. A framework and a suite of methods for business process rcenginccring. URL: http//www.idef.com (дата обращения: 13.12.2008).

214. MicroStation Modeler: сайт. URL: http://www.bently.com (дата обращения: 20.05.2009).

215. Montgomery D.C., Johnson L.A., Gardiner J.S. Forecasting and time series analysis. 2nd ed. Ney York: McGraw-Hill. 1990.

216. Orda A. Routing with End-to-End QoS Guarantees in Broadband Networks // IEEE/ACM Transactions on Networking. 1999. V.7. № 3, P. 365-374.

217. Ostermann S., Tjaden B. Detecting intrusions via a statistical analysis of network packet characteristics // Southeastern Symposium on System Theory. 2001. Proceeding of the 33rd. 2001. P. 309-314.

218. Программный комплекс — каталог разработок: сайт. URL: http://www.rubin-spb.ru (дата обращения: 20.09.2008).

219. Pugh S. Design activity models // wordwide emergence and convergence — Design Studies. 1996. P. 167-173.

220. Catalog разработки компании: сайт. URL: http://www.relecs.com/catalog/rubin/company.php3 (дата обращения: 16.02.2008).

221. Potter C.D. Analysis for Design Engineers // CGW Magazine. March. 1996.