Организационно-техническое обеспечение центров обработки данных железнодорожного транспорта тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат наук Зотова, Марина Александровна

• Зотова, Марина Александровна
• кандидат наук
• 2014

Оглавление диссертации кандидат наук Зотова, Марина Александровна

СОДЕРЖАНИЕ

Введение

1. Постановка задачи исследования

2. Аналитические модели корпоративной вычислительной сети (КВС)

2.1 Вычислительная сеть с многими потоками запросов как открытая сеть системы массового обслуживания (СМО)

---2г2 Исследование работы- цент-ра-обработки-данных-(ЦОД) в неустановившемся

режиме работы

2.3 Регрессионные модели стоимости мэйнфреймов

3. Имитационные модели корпоративной сети

3.1 Закон распределения вероятностей случайной величины - времени реакции ЦОД

3.2 Имитационное моделирование корпоративной сети

3.3. Входные потоки в корпоративной сети

3.4. О количестве реализаций статистической модели

4. Проектирование расположения ЦОД на железнодорожном участке

4.1 Выбор расположения ЦОД методом полного перебора

4.2 Поиск способов размещения ЦОД в корпоративной сети методом случайного поиска

Заключение

Литература

Приложение А

Приложение Б

Основные используемые термины и определения

АИС Автоматизированная информационная система

АСУ Автоматизированная система управления

ГВЦ Главный вычислительный центр - филиал ОАО «РЖД»

ЕСР Код единой сетевой разметки станции

ИВЦ Информационно - вычислительный центр

ИТ Информационные технологии

квс Корпоративная вычислительная сеть

ътттт

КПД канал передачи данных

ОАО «РЖД» Открытое акционерное общество «Российские железные дороги»

ОФК Отраслевой фонд систем классификации и кодирования

ПКТБ ЦКИ ОАО «РЖД» Проектно-конструкторско-технологическое бюро по системам информатизации ОАО «РЖД»

смо Система массового обслуживания

ТМО Теория массового обслуживания

ЦОД Центр обработки данных

ЭВМ Электронно-вычислительная машина

DB2 Тип базы данных

Delphi ХЕ2 Объектно-ориентированная система программирования

GPSS World Общецелевая система моделирования дискретных сложных систем

ITIL (IT Infrastructure Library - ITIL) библиотека передового опыта организации ИТ, разработанная агентством CCTA/OGC (Central Computer and Telecommunications Agency - CCTA, Office of Government Commerce - OGC)

MF (мэйнфрейм) Тип электронно-вычислительной машины, на которых организации размещают базы коммерческой информации, серверы транзакций и приложения, которым необходим больший уровень готовности и защиты, чем существующий на обычных ЭВМ меньшей производительности

MIPs Производительность мэйнфреймов (Million Instructions Per Second, быстродействие в миллион операций в секунду)

SLA Service Level Agreement - соглашение о качестве обслуживания

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Организационно-техническое обеспечение центров обработки данных железнодорожного транспорта»

Введение

Актуальность темы исследования. В настоящее время наблюдается интенсивное развитие сети Интернет, при этом многие бизнес-процессы компаний реализуются средствами WEB-технологий. При описании деятельности той или иной компании, использующей IT-технологии, часто используется термин «облачные вычисления». Согласно принципам организации облачных вычислений—ресурсы-(мощности мэйнфреймов, -емкости у:стройств_накопления хранения данных, различные сервисы) предоставляются конечному пользователю по его запросу с использованием сетевых соединений. Четкого и однозначного определения того, что же такое облачные вычисления, нет - определения, даваемые различными авторами, весьма близки, и, в принципе, есть не что иное, как описание общих принципов работы в Интернете [1].

В Российской Федерации функции управления железнодорожным транспортом принадлежат ОАО «Российские железные дороги» (ОАО «РЖД»). В корпоративной вычислительной сети ОАО «РЖД» принципы построения современных интернет-вычислений нашли своё отражение в организации центров обработки данных (ЦОД), что можно рассматривать как реализацию облачных вычислений в корпоративной вычислительной сети (КВС). Назначение ЦОД — предоставление ресурсов для безотказной работы бизнес-процессов, хранение данных и обеспечение доступа к ним, выдача информации по разнообразным запросам пользователей. Качество обслуживания конечных пользователей в КВС определяется соглашением о качестве обслуживания SLA (Service Level Agreement), согласно которому система должна обеспечивать заданное среднее время ответа на запрос пользователя и ряд других показателей качества функционирования всей системы. SLA формируются в соответствии с рекомендациями ITIL [2].

Потоки запросов от пользователей в КВС являются случайными, причем число потоков в сети ОАО «РЖД» совпадает с числом

информационно-вычислительных центров (ИВЦ). В процессе обработки запросы проходят обслуживание в различных устройствах сети. Организация обработки запросов такова, что всегда возможно возникновение очередей, и, следовательно, всегда есть вероятность нарушения SLA. Определить среднее время ответа, вероятность того, что будет превышено максимально допустимое время ответа для какой-то части пользователей можно только при применении методов исследования сложных систем. А корпоративная сеть ОАО «РЖД» именно и является такой системой.

--Анализ—работы—современной —корпоративной_вычислительной сети

ОАО «РЖД» показывает, что потоки запросов, обрабатываемых мэйнфреймами ИВЦ, постоянно растут [3], что требует либо повышения производительности ЭВМ, установленных на ИВЦ, либо перехода на облачные технологии, когда целесообразна организация ЦОД, каждый из которых ведет обработку запросов, поступающих с нескольких железных дорог. Выбор расположения ЦОД в сети ОАО «РЖД» — задача нетривиальная, так как протяженность каналов передачи данных (КПД), связующих ИВЦ между собой, составляет многие тысячи километров, что обуславливает постановку задачи выбора какого-либо ИВЦ как ЦОДа как многокритериальной задачи. Проблема обработки запросов пользователей может быть решена путем распределения запросов всей сети между мэйнфреймами ИВЦ, когда некоторые из них становятся ЦОД. Задачи подобного типа ставились в ряде работ [4], [5], [6], [7], однако специфика передачи запросов в корпоративной сети ОАО «РЖД» такова, что методы выбора [8] вычислительных ресурсов в сети не подходят для решения задач, возникающих в КВС. В силу этого тема диссертационной работы является актуальной.

Степень разработанности проблемы. Различные способы обработки запросов в вычислительных сетях рассматривались в работах таких ученых как Янбых Г. Ф., Эттингер Б. Я., Советов Б. Я., Яковлев С. А., Криницкий Н. А. и др. В этих работах задача оптимального проектирования КВС ставилась как задача оптимизации некоторого обобщенного критерия, при этом использовались

методы исследования и оптимизации сложных систем, а именно такой сложной системой и является КВС ОАО «РЖД». Задачи по оптимизации сложных систем ставились в трудах Бусленко Н.П., Березина Е.А., и для их решения предлагались различные критерии при минимизации которых обеспечивается наибольшая эффективность работы сложной системы.

Современное состояние методов исследования и оптимизации таково, что, несмотря на наличие таких основополагающих монографий, как работа Вишневского В.М. «Теоретические основы проектирования компьютерных сетей», нельзя говорить-о том, ^то -существует-единая м етодика.. решения, задач,_ возникающих при проектировании КВС. Сеть ОАО «РЖД», несомненно, является сетью с потоками запросов, отличающимися от мультимедийных потоков запросов в общедоступных сетях, и нуждается в разработке методов оценки эффективности функционирования КВС.

Объект исследования - объектом исследований диссертационной работы являются корпоративная вычислительная сеть ОАО «РЖД» и способы размещения ЦОД сети в различных городах России.

Предметом исследования в диссертационной работе являются методы решения многокритериальной задачи размещения ЦОД в корпоративной сети ОАО «РЖД».

Цель работы и задачи исследования. Целью диссертационной работы является разработка методики размещения ЦОД на сети железных дорог России и перераспределения потоков запросов, возникающих в географически удаленных друг от друга районах, между ЦОД на основе разработанных аналитических и имитационных моделей КВС.

Для решения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

1. Исследовать случайные процессы поступления запросов в сети, выявить законы распределения таких случайных величин, как интервалы между моментами поступления запросов с рабочих мест сети.

2. Разработать методы моделирования работы ИВЦ и связывающих их каналов передачи данных, ориентированные на использование

результатов математических моделей в алгоритмах решения задач проектирования КВС.

3. Разработать обобщенный критерий эффективности работы КВС как единого производственного процесса.

4. Разработать алгоритмы сравнения аналитических моделей КВС и статистических моделей, и обосновать эффективность полученных результатов проектирования мест расположения ЦОД.

Научная новизна диссертационной работы заключается в следующем:

----—разработаны—и—исследованы—аналитические—и_имитационные_модели.

вычислительных сетей ЭВМ для многих потоков запросов и детерминированных маршрутов прохождения запросами устройств сети;

- разработаны регрессионные модели стоимости мэйнфреймов ИВЦ;

- впервые разработаны аналитические и имитационные модели сети ИВЦ ОАО «РЖД» как сети с несколькими потоками запросов пользователей;

- полученные модели сетей для оценки их адекватности, исследованы средствами GPSS World, программной имитационного моделирования на основе Delphi ХЕ2;

- впервые решена задача размещения ЦОД в корпоративной сети ОАО «РЖД» при нескольких потоках запросов пользователей в сети;

- показано, что полученные результаты размещения ЦОД соответствуют настоящему состоянию корпоративной сети ОАО «РЖД».

Теоретическая значимость исследования выражается в дополнении существующих методов исследования при решении задач эффективного управления и обработки информации в корпоративных вычислительных сетях. Выработаны рекомендации для выбора наилучших способов построения корпоративной сети ОАО «РЖД» при заданной топологии сети и известных потоках запросов на обработку в ИВЦ и ЦОД на основе показателей эффективности, вычисленных с помощью аналитических и имитационных моделей сети ОАО «РЖД».

Практическая значимость диссертационного исследования определяется тем, что разработанные на примере корпоративной вычислительной сети ОАО «РЖД» алгоритмы и программы концептуального формирования и проектирования КВС, включающей в себя ИВЦ и ЦОД и осуществляющей прием сообщений от десятков тысяч операторов, обработку и передачу ответных сообщений, а также программное обеспечение для разработки полиномиальных моделей, могут быть использованы в целях повышения эффективности функционирования ЦОД и проектирования их расположения в корпоративных вычислительных-еет-ях-предприя-тий-различных отраслей____

Применительно к ОАО «РЖД», разработанные в диссертации методы и алгоритмы решения уже внедрены и используются в ГВЦ ОАО «РЖД» в управляющем комплексе обработки консолидированной информации уровня ЦОД в целях повышения качества работы всей железнодорожной сети ОАО «РЖД».

Методы исследования. Работа выполнена на основе методов анализа и синтеза сложных систем и базируется на использовании методов теории вероятностей, методов статистической обработки результатов натурных наблюдений (анализ входных потоков), методов теории массового обслуживания (построение аналитических моделей неустановившегося и установившегося режимов работы), методов построения аналитических и имитационных моделей сложных систем (а корпоративная сеть ОАО «РЖД», несомненно, является таковой), методов решения оптимизационных задач как задач целочисленного программирования. В качестве системы программирования использовалась лицензионная версия Delphi ХЕ2.

Область исследования соответствует направлению «Разработка методов и алгоритмов решения задач системного анализа, оптимизации, управления, принятия решений и обработки информации» согласно паспорту специальности 05.13.01 - «Системный анализ, управление и обработка информации (транспорт)».

Положения выносимые на защиту:

- аналитические и имитационные модели корпоративной сети ОАО «РЖД»;

- методы решения размещения ЦОД в сети;

- методика формирования матрицы маршрутов в корпоративной сети;

результаты исследования сети ЭВМ, полученные с помощью разработанных моделей сети.

Достоверность результатов проведенного исследования диссертационной работы подтверждается соответствием результатов расчета по аналитическим моделям с результатами имитационного моделирования.

Апробация результатов исследования. Материалы диссертации докладывались и -обсуждались .-на_заседаниях_ кафедры «Вычислительна техника» «Российской открытой академии транспорта Московского государственного университета путей сообщения» (РОАТ МГУПС) в 2010 - 2014 г.г., а также на всероссийской научно-технической интернет-конференция с международным участием (14, 15 ноября 2013 г.) «Надежность функционирования и информационная безопасность телекоммуникационных систем

железнодорожного транспорта» Омский государственный университет путей сообщения.

Реализация результатов работы. Разработанные в диссертационной работе теоретические и практические решения по анализу эффективности обработки запросов сети использовались при разработке комплекса «Программные средства организации системной среды сетевой консолидированной базы данных АСОУП-2 для АС ЦУТР», введенного в эксплуатацию в ГВЦ ОАО «РЖД» в октябре 2013 г. Результаты внедрения подтверждены соответствующим актом.

Также по материалам диссертационной работы зарегистрировано программное обеспечение (две программы для ЭВМ) в Отраслевом фонде алгоритмов и программ ПКТБ ЦКИ ОАО «РЖД», что подтверждается соответствующим актом.

Публикации. По результатам проведенных исследований опубликовано 6 работ, из них 4 в изданиях, рекомендованных Высшей аттестационной комиссией Министерства образования и науки Российской Федерации, 1 статья в

межвузовском сборнике научных трудов, 1 доклад на научной конференции с международным участием. Программы для ЭВМ:

- MIGRA «Программа регрессионного анализа» / Зотова М.А. - Зарегистр. под № 797 в отраслевом фонде алгоритмов и программ ПКТБ ЦКИ ОАО «РЖД» 05.09.2013г.

- Gen_Rand «Программа генерирования случайных величин» / Зотова М.А. -Зарегистр. под № 798 в отраслевом фонде алгоритмов и программ ПКТБ ЦКИ ОАО «РЖД» 05.09.2013г.

--Структурам объем-работы.-Диссертационная_работа состоит из.введения,

четырех глав, заключения, списка литературы из 70 наименований сгруппированных систематически (в порядке первого упоминания в тексте), 2-х приложений на 7 страницах, 27 рисунков, 32 таблиц. Таблицы и рисунки имеют сквозную нумерацию в пределах главы. Общий объем рукописи - 114 страниц, в том числе 107 страницы основного текста.

В первой главе проводится анализ существующих методов исследования и оптимизации корпоративных вычислительных сетей.

Приведен обзор методов исследования сетей ЭВМ как сложных систем. Показано, что естественно применение аппарата теории массового обслуживания при построении аналитических моделей КВС в силу того, что из-за ограниченных ресурсов возможно возникновение очередей. Отмечено, что ранее разработанные модели, в которых процесс облуживания запросов от пользователей сети описывается с помощью матрицы переходных вероятностей, должны быть развиты для случая, когда имеется несколько потоков запросов, причем для каждого потока задаётся маршрут прохождения устройств сети.

Отмечено, что задача размещения ЦОД в сети с несколькими потоками запросов и заданными маршрутами прохождения сети запросов из различных источников ранее не ставилась и не решалась.

Во второй главе рассматриваются аналитические модели корпоративной сети ЭВМ.

В третьей главе описываются имитационные модели отдельных ЦОД на основе общецелевой системы моделирования дискретных сложных систем GPSS World. Излагаются принципы построения имитационных моделей сетей ЭВМ с произвольной топологией на основе объектно-ориентированной системы программирования Delphi ХЕ2, а также результаты исследования сетей с ЦОД на имитационной модели.

В четвертой главе рассматриваются методы выбора эффективного размещения центров обработки данных в корпоративной вычислительной сети ОАО-«ЕЖД»,~а-именно^-метод-полного_перебора всех_вариантов размещения, ЦОД, и метод случайного поиска. Приводятся результаты решения для заданных параметров мэйнфреймов, установленных в ИВЦ дорог, параметров входных потоков с каждой из дорог.

В приложениях содержатся акты о внедрении результатов диссертации и о регистрации программного обеспечения (двух программ для ЭВМ) в Отраслевом фонде алгоритмов и программ ПКТБ ЦКИ ОАО «РЖД».

1. Постановка задачи исследования

Проблемы, связанные с разработкой структуры технического обеспечения автоматизированной системы управления (АСУ) отраслью, схожие с проблемами, возникающими при размещении ЦОД в корпоративной сети ОАО «РЖД», были описаны в работе [7]. В ней рассматриваются методики определения числа вычислительных центров (ВЦ), комплектации оборудования, алгоритмы

оптимального—синтеза структуры -сети—передачи „данных__Однако_ в .далеком

1974-ом году сеть Интернет не существовала, и методы построения АСУ отраслью были совершенно иными, нежели принципы организации современных облачных систем.

Так, ещё в работе [9] формулируются общие принципы построения критерия оптимальности системы. Однако в начале 70-х годов прошлого века основное внимание уделялось сроку окупаемости, приведенным затратам и полным затратам. Рекомендовалось в качестве одной из составляющих критерия оптимальности использовать функцию стоимости надежности комплекса. В монографии [10] предлагается в качестве критерия оптимизации использовать приведенные затраты на создание и эксплуатацию сети. При этом ставится задача оптимального размещения взаимосвязанных вычислительных комплексов в информационно-вычислительной сети как задача нелинейного программирования. Для решения задачи используется метод ветвей и границ [11].

В последующее десятилетие рекомендуется, чтобы критерий эффективности работы вычислительного комплекса учитывал, прежде всего, среднее время ответа системы на запрос, поступивший от пользователя из внешней среды. В работе [12], в которой рассматривались вопросы оптимального проектирования автоматизированных информационных систем (АИС), отмечалось, что нужно минимизировать время реакции АИС при минимизации затрат на технические средства АИС. Таким образом, задача ставилась как задача

многокритериальной оптимизации. Ряд методов решения задач оптимального синтеза систем рассматривался в работе [13].

В работе [14] даётся формулировка производительности вычислительного комплекса, системы (ВС) и вычислительной сети как основного показателя качества функционирования ВС, отображающего «свойства рабочей нагрузки -задач, решаемых вычислительной системой. С производительностью тесно связана такая характеристика качества обслуживания пользователей, как время ответа, т. е. время пребывания задач в системе» [14]. Этот факт отмечается и в диссертационной работе [15], посвященной вопросам повышения эффективности центров обработки данных (ЦОД).

В настоящее время количество работ, посвященных вопросам построения аналитических и имитационных моделей вычислительных систем, сетей и комплексов, весьма велико. В силу того, что вычислительные сети являются типичными системами массового обслуживания, в которых возникают разнообразные очереди, естественным является привлечение теории массового обслуживания (ТМО) для построения моделей вычислительных сетей.

Практически все аналитические модели опираются на фундаментальную статью Джексона [16], опубликованную в 1957 году. В ней показывается, что результаты, полученные для систем массового обслуживания (СМО) типа М/М/т/со, можно применить при расчете стационарного (установившегося) режима работы разомкнутой (открытой) сети СМО, в которой на входе имеется

О

простейший поток с интенсивностью 0 , случайным образом распределяемый

между СМО с вероятностями Ро.у , и где после окончания обслуживания в /-той

СМО запрос случайным образом направляется в СМО с номером у с вероятностью

Р,.}, причём Р,, =0, /=0,1,2,3,...,«, у'=0,1,2,3,...,/*, п - число СМО, образующих

сеть. Индекс 0 приписан внешней среде, из которой поступают запросы на обслуживание, и которая поглощает запросы, уходящие из сети с вероятностями

Рио • Каждая СМО, входящая в сеть, при этом рассматривается как независимая

СМО типа М/М/т/сс с пуассоиовским потоком на входе с интенсивностью, определяемой системой уравнений:

п

Х^у/ = =1,2,3,..., П (1.1)

7=0

Я

где 7 - интенсивность потока запросов на входе СМО с номером

у-1,2,3,...,« . Вероятности переходов задают, по определению Вишневского В.М. [17], маршрутную матрицу, согласно которой в сети двигаются запросы. Другими словами, производится декомпозиция сети на п СМО, каждая из которых обрабатывает потоков запросов с интенсивностью, определяемой системой уравнений (1.1).

Примеры расчета сетей СМО приводятся в книге Кофмана и Крюона [18] по теории систем массового обслуживания. Задача управления потоками в информационно - вычислительных системах на основе приоритетов, приписываемых запросам в системе, ставится в работе [19].

Дальнейшее развитие теоремы Джексона привело к построению различных моделей сетей СМО, в которых имелось несколько классов запросов [20].

В 1967 году теорема, аналогичная теореме Джексона, была доказана и для стационарного режима работы замкнутых сетей СМО. Это работа Гордона и Ньювелла [21], а в 1973 году Бузеном был предложен весьма эффективный алгоритм вычисления характеристик замкнутой сети СМО без перебора всех возможных состояний замкнутой сети [22]. Применение алгоритма Бузена можно найти в современной работе по ЦОД [15]. Нестационарный режим работы замкнутой системы был исследован в работе [23].

Так как вычислительные системы, комплексы и сети — типичные системы с очередями, естественным было использование математического аппарата для анализа сетей СМО для построения моделей сетей ЭВМ. Так, в первом томе Клейнрока [24] дается описание основных положений теории массового обслуживания, а во втором томе [25] излагаются принципы построения

аналитических моделей ЭВМ и сетей ЭВМ для исследования нестационарных и стационарных режимов работы. Хотя с момента выхода в свет двухтомника Клейнрока прошло достаточно много времени, теоретические положения этой работы не потеряли актуальность и по сей день. Доказательством этого может служить диссертационная работа [26], развивающая модели Клейнрока для нестационарного режима работы.

Построение аналитических моделей сетей массового обслуживания с различными классами запросов для последующего анализа сетей ЭВМ при предположении, что времена обслуживания в отдельных фазах СМО имеют экспоненциальное распределение, базируются на уравнении глобального баланса, описанного в работах [27], [28].

В работе [23] отмечается, что используя аналитические модели сетей ЭВМ, возможно решение оптимизационных задач для сетей ЭВМ. В параграфе 6.2.2 работы [23] приводятся примеры оптимизации сетей с критерием эффективности - временем пребывания запроса в сети, однако указывается, что какие - либо ограничения вводить весьма сложно. Поэтому оптимальное решение, дающее минимальное время нахождения запроса в сети, находится либо с помощью нахождения частных производных для коэффициентов загрузки СМО сети, либо с помощью метода множителей Лагранжа [29].

Напротив, в работе [15] предлагается для повышения эффективности работы ЦОД использовать управление потоками запросов в системе, при этом используется генетический алгоритм с учетом вероятности потери заявок от пользователей [30].

Выводы

1. Обзор работ по выбору структуры и топологии автоматизированных информационных систем показал, что задача оптимизации АИС, содержащих значительное количество разнотипного оборудования и программного обеспечения, ставилась на этапах создания первых АИС и вычислительных сетей.

Основной критерий эффективности работы АИС и ВС - минимизация времени реакции АИС и ВС при минимизации затрат на технические средства АИС и ВС.

2. Вычислительные сети являются типичными системами массового обслуживания, в которых возникают разнообразные очереди, естественным является привлечение теории массового обслуживания для построения моделей вычислительных сетей. При построении аналитических моделей сетей массового обслуживания с различными классами запросов для последующего анализа сетей ЭВМ при предположении, что времена обслуживания в отдельных фазах СМО имеют экспоненциальное распределение, базируются на уравнении глобального баланса.

3. При вычислении основных характеристик сети используются формулы, полученные для СМО М/М/тАх>. Такой подход возможен потому, что производится декомпозиция сети на отдельные, независимо работающие СМО, связанные уравнении глобального баланса.

4. Аналитические модели сетей, построенные в предположении о пуассоновских входных потоках и экспоненциально распределенных временах обработки, дополняются имитационными моделями, позволяющими проводить исследования при законах распределения вероятностей случайных величин -интервалов входных потоков и времен обслуживания.

2. Аналитические модели корпоративной вычислительной сети (КВС)

2.1 Вычислительная сеть с многими потоками запросов как открытая сеть

системы массового обслуживания (СМО)

Рассмотрим корпоративную вычислительную сеть, описанную в работе [31], содержащую информационно-вычислительные центры, соединенные в единую сеть с произвольной топологией с помощью произвольного числа дуплексных каналов передачи данных. Общее число ИВЦ, КПД и коммутаторов равно п. В сеть извне, из внешней среды, поступают запросы на обработку из т<п независимых источников запросов. Предполагается, что источники запросов -бесконечного типа, интенсивность поступления запросов из которых не зависит от того, сколько уже имеется запросов в сети.

Внешняя среда - это совокупность рабочих станций, за которыми работают пользователи. Так как число станций велико, а статистически пользователи однородны (случайные время обдумывания полученного ответа, набор текста запроса имеют одни и те же законы распределения вероятностей для всех пользователей), можно аппроксимировать суммарный поток запросов от независимо работающих пользователей единым рекуррентным потоком запросов из бесконечного источника. Будем предполагать, что длительности входных интервалов между моментами поступления запросов в сеть имеют

экспоненциальные распределения с параметрами где к=\,2,...,т - номер

входного потока. Индекс 0 означает, что поток запросов поступает из внешней

среды. Величина ^ равна среднему интервалу между моментами

поступления запросов в потоке с номером к.

Представим работу ИВЦ по обработке поступающих запросов как обслуживание в одноканальной системе массового обслуживания с единим потоком входных запросов, складывающимся из запросов, поступающих из

внешней среды, и запросов всех классов, направляемых в данную СМО из других СМО. Будем считать, что запрос из отдельно взятого источника поступает в строго определенный ИВЦ, откуда после обработки направляется через КПД в какой-то иной ИВЦ в соответствии маршрутом прохождения запросов через сеть. Маршрут представляет из себя множество номеров устройств сети, через которые в процессе обработки проходит запрос потока. СМО, моделирующим работу мэйнфреймов ИВЦ, присваиваются номера от 1 до т. Если маршрут А-того потока запросов содержит только номер ИВЦ к, будем считать, что запрос после обработки в таком ИВЦ покидает систему, уходит во внешнюю среду (полностью обслуживается в ИВЦ без привлечения вычислительных мощностей других ИВЦ). Если запрос в ИВЦ с номером у поступил из другого ИВЦ с номером /, то тогда после обработки в у-том запрос передается по КПД в виде ответного сообщения в ИВЦ с номером / через устройства, номера которых определяются маршрутом следования.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Зотова, Марина Александровна, 2014 год

Литература

1. Облачные вычисления ожидания и реальность [Электронный ресурс]. -Режим доступа: http://itkeys.ru/about-cloud-computing/.

2. Любимов, Е. В. Управление аутсорсинговой компанией на основе саморегуляции / Е. В. Любимов. - М. : Синергия Пресс, 2013. - 12 с.

3. Маликова, О. Н. Методы моделирования процессов управления эксплуатационной деятельностью телекоммуникационных компаний железнодорожной отрасли : дис. ... канд. технич. наук : 05.12.13 / Маликова Ольга Николаевна. -М., 2013. - 149 с.

4. Пятаева, Е. В. Моделирование и оптимизация распределенных вычислительных систем : дис. ... канд. технич. наук : 05.13.01 / Пятаева Елена Владимировна. - Н.Новгород, 2005. - 160 с.

5. Зайцев, Д. А. Методы анализа и синтеза моделей телекоммуникационных систем на основе функциональных сетей Петри : дис. д-ра технич. наук : 05.12.02 / Зайцев Дмитрий Анатольевич. — Одесса, 2006. - 150 с.

6. Тутова, Н. В. Разработка методики оптимизации распределения ресурсов ЦОД в сети Интернет : дис. ... канд. технич. наук : 05.13.13 / Тутова Наталья Владимирона - М., 2009. - 130 с.

7. Янбых, Г. Ф. Проектирование структуры отраслевой сети вычислительных центров / Г. Ф. Янбых, Б. Я. Эттингер. - Л. : Библиотека по автоматике, выпуск 520 : Энергия, 1974. - 104 с.

8. Штойер, Р. Многокритериальная оптимизация. Теория, вычисления и приложения / Р. Штойер; пер. с англ. Е. М. Столяровой; под ред. А. В. Лотова. -М. : Радио и связь, 1992. - 504 с.

9. Шастова, Г. А. Выбор и оптимизация структуры информационных систем / Г. А. Шастова, А. И. Коёкин. - М. : Энергия, 1972. - 256 с.

10. Янбых, Г. Ф. Оптимизация информационно-вычислительных сетей / Г. Ф. Янбых, Б. А. Столяров. - М. : Радио и связь, 1987. - 232 с.

11. Сергиенко, И. В. Приближенные методы решения дискретных задач оптимизации / И. В. Сергиенко, Т. Т. Лебедева, В. А. Рощин. - Киев : Наукова думка, 1980.-276 с.

12. Криницкий, Н. А. Автоматизированные информационные системы / Н. А. Криницкий, Г. А. Мирогов, Г. Д. Фролов. - М. : Наука, 1982. - 384 с.

13. Березин, Е. А. Оптимальное распределение ресурсов и элементы синтеза систем / Е. А. Березин. - М. : Советское Радио, 1974. - 304 с.

14. Ларионов, А. М. Вычислительные комплексы, системы и сети / А. М. Ларионов, С. А. Майоров, Г. И. Новиков. - Ленинград : ЭНЕРГОАТОМИЗДАТ : Ленинградское отделение, 1987. - 181 с.

15. Воробьев, А. И. Модели и методы повышения эффективности предоставления информационных услуг в центрах обработки данных : автореф. дис. ... канд. технич. наук : 05.13.01 / Воробьев Андрей Игоревич. - СПб., 2012. -17 с.

16. Jackson J. R. Networks of waiting lines. Oper. Research, V. 5, N 4, 1957, pp. 518-521.

17. Вишневский, B.M. Теоретические основы проектирования компьютерных сетей / В. М. Вишневский. - М. : Техносфера, 2003. - 512 с.

18. Кофман, А. Массовое обслуживание. Теория и приложения / А. Кофман, Р. Крюон. - М. : Мир, 1965.-303 с.

19. Бронштейн, О. И. Модели приоритетного обслуживания в информационно-вычислительных системах / О. И. Бронштейн, И. М. Духовный. — М. : Наука, 1976.-220 с.

20. Forest Baskett, К. Mani Chandy, Richard R. Mumtz, Fernando G. Palacios. Open, Closed, and Mixed Networks of Queues with Different Classes of Customers. Journal of the ACM, vol. 22, No. 2, April 1975, p.p. 248-260.

21. William J. Gordon; Gordon F. Newell. Closed Queuing Systems with Exponential Servers. Operations Research, Vol. 15, No. 2. (Mar. - Apr., 1967), pp. 254265.

22. Buzen J.R. Computation Algorithms for Closed Queueing Networks with Exponential Servers/ Communs ACM, v. 16, 1973, p.p. 527 - 531.

23. Harrison P.G. Transieent Behaviour of Queueing Networks. J. Appl. Probab., 1981, vol. 18, no. 2, p.p. 482-490.

24. Клейнрок, Jl. Теория массового обслуживания / Л. Клейнрок; пер. с англ. И. И. Глушко; ред. В. И. Нейман. - М. : Машиностроение, 1979. - 432 с.

25. Клейнрок, Л. Вычислительные системы с очередями / Л. Клейнрок; пер. с англ. под ред. Б. С. Цымбалова. - М. : Мир, 1979. - 600 с.

26. Киселёва, Л. Г. Анализ нестационарных и стационарных характеристик в модели Клейнрока : дис. ... канд. физ.-мат. наук : 01.01.05 / Киселёва Людмила Геннадьевна. - М., 2001. - 114 с.

27. Gelenbe Е., Mitrany I. Analysis and Synthesis of Compute Systems. London, Academic Press, 1980, 410 p.

28. Chandy K.M., Martin J. Characterization of Product form Queueing Networks. J. of The ACM, 1983, vol. 20, no. 2, p.p. 286-299.

29. Кудрявцев, Л. Д. Краткий курс математического анализа : т. 2 / Л. Д. Кудрявцев. - М. : Физматлит, 2005. - 424 с.

30. Советов, Б.Я. Применение методов оптимизации в задачах структуризации корпоративного центра обработки данных / Б.Я. Советов, А.И. Воробьев. - Известия СПбГЭТУ «ЛЭТИ». - 2012. - № 8. - С. 41 - 46.

31. Зотова, М.А. Вычислительная сеть с многими потоками запросов как открытая сеть СМО / М. А. Зотова // Научно-аналитический журнал Инновации и инвестиции. - 2014. - № 5. - С. 187-190.

32. Морозов, В. К. Основы теории информационных сетей / В. К. Морозов,

A. В. Долганов. - М., Высшая школа, 1987. - 271 с.

33. Басакер, Р. Конечные графы и сети / Р. Басакер, Т. Саати. - М. : Наука, 1973. - 368 с.

34. Олифер, В. Компьютерные сети. Принципы, технологии, протоколы /

B. Олифер, Н. Олифер. - СПб : Питер, 2011. - 944 с.

f

35. Саати, Т. Л. Элементы теории массового обслуживания и ее приложения / Т. Л. Саати. -М. : Советское радио, 1971. - 505 с.

36. Агеев, М. И. Библиотека алгоритмов 516-1006 / М. И. Агеев, В. П. Алик, Ю. И. Марков. -М. : Советское радио, 1976. - 134 с.

37. Вентцель, Е. С. Исследование операций / Е. С. Вентцель. - М. : Советское радио, 1972. - 552 с.

38. Мак-Кракен, Д. Численные методы и программирование на Фортране / Д. Мак-Кракен, У. Дорн. - М. : Мир, 1977.-584 с.

39. Налимов, В. В. Статистические методы планирования экстремальных экспериментов / В. В. Налимов, Н. А. Чернова. - М. : Наука, 1965. - 340 с.

40. Теоретические основы теории планирования эксперимента : учебное пособие / под ред. Г. К. Круга. - М. : МЭИ, 1983. - 216 с.

41. Львовский, Е. И. Статистические методы построения эмпирических формул / Е. И. Львовский. - М. : Высшая школа, 1988. - 239 с.

42. Носач, В.В. Решение задач аппроксимации с помощью персональных компьютеров / В.В. Носач. - М. : МИКАП, 1994. - 382 с.

43. Зотова, М. А. Регрессионные модели стоимости мэйнфреймов / М. А. Зотова // Наука и техника транспорта. - 2013. -№ 3. - С. 30-34.

44. Шерр, А. Анализ вычислительных систем с разделением времени / А. Шерр. - М. : Мир, 1970. - 135 с.

45. Сакман, Г. Решение задач в системе человек-ЭВМ / Г. Сакман. - М. : 1973.-351 с.

46. Вентцель, Е. С. Теория вероятностей и ее инженерные приложения / Е. С. Вентцель, Л. А. Овчаров - М. : Высшая школа, 2000. - 480 с.

47. Вентцель, Е. С. Теория вероятностей / Е. С. Вентцель. - М. : Наука : Физматгиз, 1969. - 576 с.

48. Джейсуол, Н. Очереди с приоритетами / Н. Джейсуол. - М. : Мир, 1973. -280 с.

49. Бусленко, Н. П. Моделирование сложных систем / Н. П. Бусленко. — М. : Наука, 1968.-355 с.

50. Советов, Б. Я. Моделирование систем / Б. Я. Советов, С. А. Яковлев. -М. : Высшая школа, 1985. - 271 с.

51. Кудрявцев, Е. М. GPSS World. Основы имитационного моделирования различных систем / Е. М. Кудрявцев. - М. : ДМК Пресс, 2004. - 320 с.

52. Боев, В. Д. Моделирование систем. Инструментальные средства GPSS World / В. Д. Боев. - СПб. : БХВ - Петербург, 2004. - 368 с.

53. Зотова, М. А. К вопросу о законе распределения вероятностей случайной величины - времени реакции ЦОД : всероссийская научно-техническая интернет-конференция с международным участием (14, 15 ноября 2013г.) «Надежность функционирования и информационная безопасность телекоммуникационных систем железнодорожного транспорта» / М. А. Зотова. - Омск : ОМГУПС, 2013. -С. 128-133.

54. Горелик, В. Ю. Оптимальное проектирование расположения ЦОД на железнодорожном участке / В. Ю. Горелик, М. А. Зотова // Наука и техника транспорта. - 2013. -№ 2. - С. 29-35.

55. Грибанов, Д. В. Статистическая обработка результатов измерений временных характеристик WEB-приложений / Д. В. Грибанов. — М. : Труды ВНИИАС, 2005. - Вып. 2. - 62 с.

56. Ермаков, С. М. Статистическое моделирование / С. М. Ермаков, Г. А. Михайлов. — М. : Наука : главная редакция физ.-мат. литературы, 1982. -296 с.

57. Снапелев, Ю. М. Моделирование и управление в сложных системах / Ю. М. Снапелев, В. А. Старосельский. - М. : Советское радио, 1974. - 264 с.

58. Нейлор, Т. Машинные имитационные эксперименты с моделями экономических систем / Т. Нейлор; пер. с англ. В. Ю. Лебедева и А. В. Лотова; под ред. А. А. Петрова. - М. : Мир, 1975. - 500 с.

59. Зайдель, А. Н. Элементарные оценки ошибок измерений / А. Н. Зайдель. - 3-е изд., испр. и доп. - Л. : Наука : Ленинградское отделение, 1968. - 96 с.

60. Орлов, С. Оптимизация ЦОД в теории и практике / С. Орлов // Журнал сетевых решений. - 2009. - № 9. - С. 34.

61. Орлов, С. Виртуализация «от и до» / С. Орлов // Журнал сетевых решений.-2010.-№ 2.-С. 30.

62. Разработка схемы топологии локальной корпоративной сети, описание ее технических характеристик и решаемых задач [Электронный ресурс]. — Режим доступа: http://studyport.ru/tehnika/razrabotka-shemyi-topologii-lokalnoy-koфorativnoy-seti-opisanie-ee-tehnicheskih-harakteristik-i-reshaemyih-zadach

63. Горелик, В. Ю. Центры обработки данных на железнодорожном транспорте : межвузовский сборник научных трудов «Современные проблемы совершенствования работы железнодорожного транспорта» / В. Ю. Горелик, М. А. Зотова.-М. .РОАТМГУПС, 2013. - С. 10-13.

64. Хоменюк, В. В. Элементы теории многоцелевой оптимизации / В. В. Хоменюк. -М. : Наука, 1983. - 124 с.

65. Расчет характеристик сетей ЭВМ : методические указания к дипломному проектированию для студентов специальности АСУ и "Информационные системы и технологии" / Котляровский В. Н., Лецкий Э. К. - М. : МИИТ, 2006. - 42 с.

66. Окулов, С. М. Программирование в алгоритмах / С. М. Окулов. - М. : Бином : Лаборатория знаний, 2004. - 341 с.

67. Кузнецов, О. П. Дискретная математика для инженеров / О. П. Кузнецов. - СПб. : Лань, 2005. - 400 с.

68. Растригин, Л. А. Статистические методы поиска / Л. А. Растригин. - М. : Наука, 1968.-376 с.

69. Химмельблау, Д. Прикладное нелинейное программирование / Д. Химмельблау. - М. : Мир, 1975. - 536 с.

70. Рейзлин, В. И. Численные методы оптимизации / В. И. Рейзлин. - Томск : Изд-во Томского политехнического университета, 2001. - 105 с.