Разработка методов анализа функционирования компьютерных сетей: На примере научно-образовательной сети RUNNet тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.13, кандидат технических наук Гугель, Юрий Викторович

• Гугель, Юрий Викторович
• кандидат технических наук
• 2005

Оглавление диссертации кандидат технических наук Гугель, Юрий Викторович

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. ОБЗОР МЕТОДОВ АНАЛИЗА ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ СЕТЕЙ.

1.1. Проблемы исследования сетевого трафика сети RUNNet.

1.2. Технологии сбора статистических данных в глобальных компьютерных сетях.

1.2.1. Технология Cisco NetFlow.

1.2.2. Технология Cisco NetFlow Switching.

1.2.3. SNMP-статистика.

1.3. Марковские процессы.

1.4. GERT-сети.

1.5. Постановка задачи.

ГЛАВА 2. АНАЛИТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ

ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ IP-СЕТЕЙ.

2.1. Исследуемые сетевые аномалии.

2.1.1. Операционные аномалии.

2.1.2. Перегрузки сети в рабочем режиме.

2.1.3. Запрещенные воздействия на сеть.

2.2. Марковская модель информационной сети.

2.3. Диагностика каналов IP-сети RUNNet.

2.4. Основные результаты.

ГЛАВА 3. МЕТОДЫ И МОДЕЛИ АНАЛИЗА СЕТИ RUNNET.

3.1. Общие подходы к моделированию сети RUNNet.

3.2. Обобщенные модели непрерывного времени.

3.2.1. Основные определения.

3.2.2. Численный метод нахождения распределения времени прохождения GERT-сети.

3.3. Многопродуктовые GERT-сети.

3.4. Основные результаты.

ГЛАВА 4. МОДЕЛИРОВАНИЕ ПОДСИСТЕМ СЕТИ RUNNET.

4.1. Эксперимент на сети RUNNet.

4.2. Аналитико-имитационное моделирование режимов обеспечения качества работы сети RUNNet.

4.2.1. Показатели качества работы сети.

4.2.2. Моделирование алгоритма «дырявого ведра».

4.2.3. Моделирование алгоритма «ведро токенов».

4.2.4. Моделирование алгоритмов управления очередями в маршрутизаторах и коммутаторах.

4.2.5. Использование обобщенных моделей с непрерывным временем в имитационных моделях телекоммуникаций.

4.2.6. Оценка характеристик канала в асинхронном режиме.

4.2.7. Основные результаты.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка методов анализа функционирования компьютерных сетей: На примере научно-образовательной сети RUNNet»

Актуальность проблемы. Развитие Internet-технологий и российских телекоммуникационных сетей позволило обеспечить доступ к современным инфокоммуникационным услугам широкому кругу пользователей. Это привело к широкому внедрению научно-образовательных глобальных и региональных сетей, что открыло новые возможности для использования современных информационных технологий для нужд образования.

Существующая межведомственная опорная сетевая структура обеспечивает техническую интеграцию образовательных сетей (RUNNet, RBNet, FREEnet, MSUnet и др.) вне зависимости от их ведомственной принадлежности в единую национальную сеть компьютерных телекоммуникаций для организаций науки и высшей школы. Основной частью научно-образовательной телекоммуникационной инфраструктуры является сеть RUNNet (Russian UNiversity Network, http://www.runnet.ru) -отраслевая телекоммуникационная сеть сферы образования. К 2004 г. эта инфраструктура имеет точки присутствия в 52 субъектах Российской Федерации и интегрирована в глобальную сеть Internet системой международных каналов емкостью 2,5 Гбит/с. Суммарная емкость ее магистральных каналов должна достичь к 2006 г. не менее 10 Гбит/с. К сети RUNNet подключено более 500 учреждений и организаций Министерства образования и науки Российской Федерации. По экспертным оценкам число конечных пользователей сети RUNNet превышает один миллион человек.

Для организации эффективного функционирования любой сети необходимо проводить анализ передачи информационных потоков с целью определения режимов нормальной работы сети, т.е. профиля сети или отдельных ее каналов. Существующие исследования в области анализа сетевого трафика показывают, что сетевые технологии сильно опережают в своем развитии теоретическое и аналитическое понимание сетевых взаимодействий.

Целью диссертационной работы является повышение эффективности функционирования компьютерной сети (на примере научно-образовательной сети RUNNet) путем организации управления маршрутизацией информационных потоков в сети на основе результатов анализа информационных потоков.

Задачи исследований. Поставленная цель достигается решением следующих задач:

• разработки моделей функционирования IP-сетей;

• разработки методик анализа режимов работы телекоммуникационных каналов, позволяющих обеспечить показатели качества сети QoS;

• создания методов анализа показателей качества компьютерной сети, с учетом влияния процессов диагностики и тестирования компонент сети, а также процессов восстановления после отказов на характеристики надежности, быстродействия и производительности каналов.

Методы исследования базируются на теории имитационного моделирования, теории марковских цепей, GERT-сетей, методах статистического анализа, общей теории сетей.

Научная новизна результатов, полученных автором, заключается в следующем:

• Разработана марковская модель функционирования IP-сети и обоснованы методы ее обучения.

• Разработана методика анализа информационных потоков в сетях с применением агрегирующих и разностных операторов.

• Разработан метод анализа показателей качества сети RUNNet с использованием многопродуктовых GERT-сетей.

• Разработана методика повышения производительности компьютерной сети на примере сети RUNNet в режиме DiffServ с использованием многопродуктовых GERT-сетей.

Достоверность научных результатов подтверждена экспериментальными исследованиями и практикой функционирования федеральной университетской компьютерной сети RUNNet.

Практическая значимость работы. Предложенные методы, модели и методики позволяют проводить достоверный анализ эффективности функционирования IP-сетей, повышать быстродействие телекоммуникационных трактов в режиме DiffServ и производительность сетей в целом, давать комплексные оценки быстродействия и качества работы сети с учетом старения информации, процессов диагностики, тестирования и восстановления. Полученные результаты могут найти применение при разработке и создании базовых опорных магистралей для крупных территориальных сетей, локальных сетей организаций, цифровых промышленных сетей и т.д.

Реализация и внедрение результатов работы. Результаты диссертационной работы используются на практике при эксплуатации федеральной университетской компьютерной сети RUNNet Федеральным государственным учреждением «Государственный научно-исследовательский институт информационных технологий и телекоммуникаций». Результаты исследований внедрены в рамках межведомственной программы "Создание Национальной сети компьютерных телекоммуникаций для науки и высшей школы" (НСКТ-НВШ), ФЦП "Интеграция науки и высшего образования России", межвузовской научно-технической программы "Информационные сети высшей школы", ФЦП «Развитие единой образовательной информационной среды (2001 -2005)» и ФЦНТП «Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития науки и техники (2002 - 2006 годы)».

Апробация работы. Результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на семи всероссийских и международных конференциях и семинарах, в том числе Международной научно-методической конференции «Телематика'2000/2003/2004/2005» (Санкт

Петербург), конференции представителей региональных научно-образовательных сетей RELARN.

Публикации. По теме диссертационной работы опубликовано 12 печатных работ, в том числе пять статей в научных журналах и сборниках и семь статей в трудах научных конференций.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения и списка литературы, включающего 83 наименования. Основная часть работы изложена на 132 страницах. Работа содержит 39 рисунков и 6 таблиц.

Заключение диссертации по теме «Телекоммуникационные системы и компьютерные сети», Гугель, Юрий Викторович

4.2.7. Основные результаты

В данной главе получены следующие новые научные результаты: разработана методика анализа режимов работы телекоммуникационных каналов, позволяющая обеспечить показатели качества QOS на основе протоколов DiffServ, которая в отличие от известных

8 Имеется небольшая вероятность того, что в интервал времени с приблизительными границами 15 и 25 попадут случайные события, соответствующие передаче кадра с первой попытки из-за затянутого хвоста экспоненты, характеризующей операцию (3,4).

9 Соответствует вероятности сбоя на бит 0,000001. прототипов обладает большей эффективностью за счет использования обобщенных моделей непрерывного времени (ОМНВ) большой размерности, иерархических ОМНВ, комбинированных моделей на основе имитации и ОМНВ, а также принципов стохастического управления процессом моделирования с использованием многопродуктовых GERT-сетей; предложен метод анализа характеристик производительности каналов связи с учетом процессов отказов и восстановления их работоспособности на основе многопродуктовых GERT-сетей. Метод позволяет анализировать степень влияния разных групп операций на характеристики надежности и быстродействия каналов.

Основное содержание главы изложено в работах [18, 19].

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертационной работе обоснованы и разработаны математические модели, позволяющие определять состояние реально функционирующей сети. В работе получены следующие результаты:

1. Обоснован вывод о целенаправленном использовании математического аппарата теории случайных процессов и, в частности, марковских процессов. Использование теории марковских процессов дало возможность довольно просто и эффективно реализовать модель системы и получить нормальный профиль функционирования сети.

2. На основе аппарата агрегирующих и разностных операторов разработана методика анализа информационных потоков в сетях, позволяющая поддерживать принятия решений сетевым администратором о модернизации сети или об изменении ее конфигурации при появлении типовых загрузок каналов.

3. Предложена методика моделирования сети RUNNet на различных уровнях сложности с использованием обобщенных моделей непрерывного времени и большой размерности. Приведены результаты исследований многопродуктовых GERT-сетей и многопродуктовых обобщенных моделей с непрерывным временем (ОМНВ), анализ которых выполняется с выделением групп операций, классифицируемых по функциональным, топологическим или качественным признакам. На основе этого предложен метод анализа показателей качества сети RUNNet, позволяющий анализировать степень влияния процессов диагностики и тестирования компонент сети, а также процессов восстановления после отказов на характеристики надежности, быстродействия и производительности каналов.

4. Разработана методика анализа режимов работы телекоммуникационных каналов, позволяющая обеспечить показатели качества QOS на основе протоколов DiffServ, которая в отличие от известных прототипов обладает большими функциональными возможностями за счет использования обобщенных моделей непрерывного времени (ОМНВ) большой размерности с использованием многопродуктовых GERT-сетей.

5. Разработаны специализированные программы для реализации всех предложенных математических моделей. Программы используются для статистического анализа на основе долговременной статистики.

6. Проведен длительный натурный эксперимент (начиная с 1997 г.) на реально функционирующей образовательной сети RUNNet, позволяющий судить о достоверности полученных в работе результатов.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Гугель, Юрий Викторович, 2005 год

1. Олифер В.Г., Олифер Н.А. Новые технологии и оборудование IP-сетей. СПб.: БХВ-Петербург, 2001.

2. Хлудова М.В., Стручков И.В. Разработка программного обеспечения для передачи мультимедийной информации и организации системной поддержки для резервирования ресурсов сети. С-Петербургский ГТУ. 2000.

3. Лычев М.Д. Системная поддержка передачи мультимедиа информации реального времени в сетях с переключением пакетов. С-Петербургский ГТУ. 2000.

4. Шибанов А.П., Шибанов В.А. Система имитационного моделирования телекоммуникаций / Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ в РОСПАТЕНТ, № 2003611086 от 7.05.2003.

5. Шибанов А.П., Шибанов В.А. Система моделирования стохастического поведения алгоритмов и программ / Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ в РОСПАТЕНТ, №2003611087 от 7.05.2003.

6. Шибанов А.П., Шибанов В.А. Редактор графов / Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ в РОСПАТЕНТ, №2003611088 от 7.05.2003.

7. Шибанов А.П. Разработка программного обеспечения для моделирования локальных сетей Ethernet // Программирование, 2002. №6. С. 62-71.

8. Шибанов А.П. Обобщенные GERT-сети для моделирования протоколов, алгоритмов и программ телекоммуникационных систем: Докт. диссертация. Рязань: ГОУВПО РГРТА. 2004.

9. Бочаров П.П., Вишневский В.М. G-сети: развитие теории мультипликативных сетей // Автоматика и телемеханика, 2003. № 5. С. 46-74.

10. Ю.Клейнрок JI. Вычислительные системы с очередями. М.: Мир, 1979.

11. П.Филипс Д., Гарсиа-Диас А. Методы анализа сетей. М.: Мир, 1984.

12. Интернет, http://www.stearns.com.

13. П.Евстигнеев В.А. Применение теории графов в программировании / Под ред. А.П. Ершова. М.: Наука, 1985.

14. И.Шибанов А.П. Нахождение плотности распределения времени исполнения GERT-сети на основе эквивалентных упрощающих преобразований // Автоматика и телемеханика, № 2. 2003. С. 117 126.

15. Шибанов А.П. Нахождение закона распределения выходной величины GERT-сети большой размерности, статья // Информационные технологии, 2002. № 1. С. 42 45.

16. Шибанов А.П. Разработка программного обеспечения для моделирования локальных сетей Ethernet // Программирование, 2002. №6. С. 62-71.

17. Корячко В.П., Шибанов А.П., Шибанов В.А. Численный метод нахождения закона распределения выходных величин GERT-сети // Информационные технологии, № 7. 2001. С. 16-21.

18. Гугель Ю.В., Шибанов А.П. Влияние времени жизни пакета на производительность сети // Информационные технологии в проектировании: Межвуз. сб. науч. тр. Рязань: РГРТА, 2004. С. 16 19.

19. Гугель Ю.В., Шибанов А.П. Методы моделирования сети на основе графовых моделей непрерывного времени // Матер. XI Всероссийской науч.-метод. конф. "Телематика'2004". С-Петербург. 2004. С. 155 156.

20. Программные системы: Пер. с нем. / Под ред. Бахманна П. М.: Мир, 1988.

21. Томашевский В., Жданова Е. Имитационное моделирование в среде GPSS. М.: Бестселлер, 2003.

22. Рыжиков Ю.И. Имитационное моделирование. Теория и технологии-СПб. М.: Альтекс-А, 2004.

23. Ивченко Г.И., Медведев Ю.И. Математическая статистика. М.: Высш. шк., 1984.

24. Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика: Основы моделирования и первичная обработка данных. М.: Финансы и статистика, 1983.

25. Айвазян С.А., Бухштабер В.М., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д.

26. Классификация и снижение размерности. М.: Финансы и статистика, 1989.

27. ClaffyK. Internet Traffic Characterization / Ph.D. thesis. University of California, San Diego. 1994.

28. Barford P., Kline J., Plonka D., Ron A. A Signal Analysis of Network Traffic Anomalies / Proceedings of ACM SIGCOMM Internet Measurement Workshop. 2002.

29. Bradford P., Plonka D. Characteristics of Network Traffic Flow Anomalies / Proceedings of ACM SIGCOMM Internet Measurement Workshop. 2001.

30. Министерство информационных технологий и связи Российской Федерации. Концепция развития рынка информационных технологий в Российской Федерации. Проект. / 2005. http ://www.mins vyaz.ru/site .shtml?id=3033.

31. Lizcano P.J. et al. MEHARI: a system for analyzing the use of the Internet services // Computer Networks. 1999. Vol. 31.

32. Uhlig S., Bonaventure O. Implications of Interdomain Traffic Characterstics on Traffic Engineering / Infonet group, Unversity of Namur, Belgium. 2001.

33. Uhlig S., Bonaventure O. Analysis of Interdomain Traffic / Infonet group, Unversity of Namur, Belgium. 2001.

34. Cooperative Association for Internet Data Analysis (CAIDA). Cflowd: traffic flow analysis tool / Technical documentation. 1998.

35. Plonka D. Flowscan: A network traffic flow reporting and visualization tool / Proceedings of the USENIX Fourteenth System Administration Conference LISA XIV. 2000.

36. Keys K. et. al. The Architecture of CoralReef: An Internet traffic monitoring software suite / Cooperative Association for Internet Data Analysis (CAIDA).

37. Hussain A., Heidemann J., Papadopoulos C. A Framework for Classifying Denial of Service Attacks / ACM SIGCOMM. 2003.

38. Jagerman D.L., Melamed В., Willinger W. Stochastic modeling of traffic processes / Frontiers in Queueing: Models, Methods and Problems. 1996.

39. Jagerman D.L., Melamed B. The Transition and Autocorrelation Structure of TES Processes; Part I: General Theory // Stochastic Models. Vol. 8, No. 2. 1992.

40. Jagerman D., Melamed B. The Transition and Autocorrelations Structure of TES Processes. Part II: Special Cases // Stochastic Models, Vol. 8, No. 3. 1992.

41. Тихонов В.И., Миронов M.A. Марковские процессы / M.: Сов. Радио, 1977.

42. Тихонов В.И. Статистическая радиотехника / М.: Радио и связь, 1982.

43. Cisco Systems. NetFlow services and applications / Technical documentation. 1999.

44. Cisco systems. Cisco's Committed Access Rate (CAR) Configuration Considerations / http://www.nanog.org/mtg-9811/ppt/witt /Technical documantation. 2001.

45. Caida Org., http://www.caida.org/Tools/cflowd/

46. Кульгин M.B. Технологии корпоративных сетей. Энциклопедия / СПб.: Издательство «Питер», 1999.

47. Кульгин М.В. Коммутация и маршрутизация ГРЛРХ-трафика / М.: КомпьютерПресс, 1998.

48. Брентон К. Разработка и диагностика многопротокольных сетей / М.: Издательство «Лори», 1999.

49. Hlavac Н., Kotsis G., Steinkellner С. Traffic Source Modeling / Institute of Applied Computer Science and Information Systems, University of Vienna. 1999.

50. Kulkarni L.A., Li S.Q. Measurement-Based Traffic Modeling: Capturing important statistics // Journal of Stochastic Modeling. 1998. Vol. 14.

51. Sang A., Li S.Q. A Predictability Analysis of Network Traffic // Proceedings of IEEE INFOCOM. 2000.

52. Li S.Q., Park S., Arifler D. SMAQ: A measurement-based tool for traffic modeling and queueing analysis. Part I: Design methodologies and software architecture // IEEE Communications Magazine. 1998. Vol. 36, No. 8. P. 5665.

53. Lombardo A., Morabito G., Schembra G. Statistical traffic modeling and guaranteed service disciplines: a performance evaluation paradigm // Computer Networks. 2001. Vol. 36. P. 579-595.

54. Che H., Li S.Q. Fast algorithms for measurement-based traffic modeling // IEEE Journal on Selected Areas in Communications, 1998.

55. Hwang C.L., Li S.Q. On the convergence of traffic measurement and queueing analysis: A Statistical-Match And Queuing (SMAQ) Tool // IEEE/ACM Transactions on Networking, 1997.

56. Salvador P., Nogueira A., Valadas R. Modeling local area network traffic with Markovian traffic models / Institute of Telecommunications, University of Aveiro, Portugal. 2001.

57. Jung J., Krishnamurthy В., Rabinovich M. Flash Crowds and Denial of Service Attacks: Characterization and Implications for CDNs and Web Sites // In Proceedings of the World Wide Web Conference. 2002.

58. Paxson У., Floyd S. Wide-Area Traffic: the Failure of Poisson Modeling // IEEE/ACM Transactions on Networking. 1995. P. 226-244.

59. Васильев В.Н., Гугель Ю.В., Гуров И.П., Шалаев М.П. Анализ характеристик информационного трафика в компьютерных сетях на основе моделей Марковских процессов // Известия Вузов. Приборостроение. 2003. Т. 46, №8. С. 19-24.

60. Гугель Ю.В. Интернет современная среда вещания // Тезисы докладов VIII Всероссийской научно-методической конференции "Телематика'2001". - СПб.: 2001.

61. Васильев В.Н., Гугель Ю.В., Гуров И.П. Анализ методов передачи видеоинформации в компьютерных сетях // Научно-технический вестник СПбГИТМО (ТУ). Выпуск 6. Информационные, вычислительные и управляющие системы. СПб.: СПбГИТМО(ТУ), 2002. С. 14-26.

62. Бугай А.И., Гугель Ю.В., Калинина Э.В., Ретинская И.В., Скуратов А.К. Применение агрегирующих и разностных операторов для анализа потоков информации в сетях // Вестник РГРТА. Выпуск 13. Рязань, 2003. С. 41-46.

63. Васильев B.H., Гугель Ю.В., Ижванов ЮЛ., Тихонов А.Н., Хоружников С.Э. Федеральная научно-образовательная сеть RUNNet. Состояние и перспективы развития // Тезисы докладов XI Всероссийской научно-методической конференции "Телематика'2004". СПб:, 2004.

64. Герасимов В.В., Гугель Ю.В., Курмышев Н.В., Сигалов А.В.

65. Yu. Izhvanov, Yu. Gugel, A. Tikhonov, V. Vasiliev. The

66. Telecommunication Infrastructure of Russian Education // TERENA Networking Conference 2003, Zagreb, 19-22 May 2003.

67. Yu.Izhvanov, Yu.Gugel, A.Tikhonov, V. Vasiliev. Russian University Network. Towards the widening of the user community // TERENA Networking Conference 2005, Poznan, Poland, 6-9 June 2005.

68. V.Vasilyev, Yu.Gugel, Yu.Kirchin,A.Robachevsky. RUNNet Federal University Network of Russia // Proc. of Conference INET'95, Honolulu, Hawai, June 27-30 1995.

69. Гугель Ю.В., Пахомов И.С., Хоружников С.Э. Спутниковая система связи и передачи данных RUNNet // Тезисы докладов VII Всероссийской научно-методической конференции "Телематика'2000". СПб.: 2000.

70. Гугель Ю.В., Хоружников С.Э. Анализ потоков данных и топология сети RUNNet // Тезисы докладов VI Всероссийской научно-методической конференции "Телематика'99". СПб.: 1999.

71. Гугель Ю.В., Робачевский A.M. Локальные сети нового поколения // "Компьютер-Информ", вып. 19. СПб.: 1997.

72. Бабушкин М.Ю., Гугель Ю.В., Коростелев B.C. Организация цифрового абонентского доступа. Тезисы докладов Международной конференции-выставки "Информационные технологии в непрерывном образовании". СПб.: 1995.

73. Васильев В.Н., Гугель Ю.В., Робачевский A.M. Компьютерные сети: принципы построения, подсистемы, сетевые услуги / В сб. "Компьютерные технологии в высшем образовании", ред. кол.: А.Н. Тихонов, В.А. Садовничий и др. М.: Изд-во МГУ, 1994. - с. 61-86.