Системный подход к интеграции компонентов моделирующей среды

ДТН Тихомиров В.А., Тимофеев С.Г., Васильченко Е.А., Фролов С.Ю.

Современная методология исследования сложных систем основана на развитии и широком применении методов моделирования. Моделирование в общенаучном смысле - это мощное средство научного познания природы и взаимодействия на природу. В конкретно-научном смысле моделирование - это замещение некоторого объекта А другим объектом В. Замещаемый объект называется оригиналом, а замещающий - моделью. Слово “модель” происходит от латинского modus (копия, очертание). Под моделями в широком смысле этого слова понимают сооружения, установки, устройства, различные комбинации элементов сооружения или сумму логических представлений, воспроизводящих явления или группу явлений, подобных изучаемым. Цель замещения одного объекта другим заключается в получении информации о важнейших свойствах объекта-оригинала с помощью объекта-модели. Следует отметить, что в рамках концепции моделирование, начиная со второй половине 50-х годов, развивается такое направление, как имитационный анализ сложных процессов – инструмент исследования сложных систем и процессов, не поддающихся формальному описанию в обычном понимании этого термина. Возникновение и развитие имитационного моделирования как научной дисциплины тесно связано с развитием и ростом мощности вычислительной техники. Если попытаться определить для имитационного моделирования свойственный ему круг проблем, то в их числе окажутся проблемы, связанные в широком смысле с изучением и предсказанием поведения модели сложной системы, когда эксперимент над этой системой невозможен или нежелателен в реальных условиях ее существования. В целом ряде случаев имитационная модель является единственной альтернативой получения информации о поведении объекта и его характеристиках.

Дальнейшим развитием концепции основанной на понятии «имитационная модель» является понятие «имитационная система моделирования». Термин корректный, и с точки зрения здравого смысла, и оказался удобным для обозначения того объекта, который возникает, если, во-первых, отобразить математическую модель на совокупность программ, обеспечивающих «должную» степень удобства при общении с машиной в процессе проведения экспериментов. Элементы, образующих моделирующую среду, технологически тесно взаимоувязанные, на основе единого системного использования математических методов и технических средств. Реализация решение функциональных задач управления, совокупность которых составляет так называемую, функциональную часть деятельности объекта как системы. Состав, порядок и принципы взаимодействия функциональных подсистем, задач и их комплексов устанавливаются исходя и с учетом достижения стоящей перед исследователем цели. Основными принципами декомпозиции - выделения самостоятельных функциональных подсистем комплексов задач — являются: относительная самостоятельность каждой из них, т.е. наличие конкретного объекта управления; наличие соответствующего набора функций и функциональных задач с четко выраженной локальной целью функционирования; минимизация состава включенных в подсистему элементов; наличие одного или нескольких локальных критериев, способствующих оптимизации режима работы подсистемы и согласующихся с глобальным критерием оптимизации функционирования системы в целом.

Моделирующая среда (в рамках которой реализуется информационная модель), формализующая процессы обработки данных в рамках компьютерных технологий, замыкает через себя прямые и обратные информационные связи между объектом исследования и аппаратом управления, а также вводят в систему и выводят из нее внешние информационные потоки. Функционально структура моделирующей среды обеспечивает: сбор и регистрацию данных; подготовку информационных массивов; обработку, накопление и хранение данных; построение имитационной модели; формирование результатной информации; передачу данных от источников возникновения к месту обработки, а результатов (расчетов) — к потребителям информации для принятия управленческих решений.

Компоненты моделирующей среды представлены: подсистемой обеспечения и подсистемой технологического процесса. Технологическое обеспечение состоит из подсистем, автоматизирующих информационное обслуживание пользователей, решение задач с применением ЭВМ и других технических средств управления в установленных режимах работы. Элементы подсистемы технологического процесса по составу должно быть однородно. Однородность позволяет реализовать принцип совместимости систем в процессе их функционирования. Подсистема обеспечения, как правило, в свой состав включает следующие виды обеспечения: информационное, лингвистическое, техническое, программное, математическое, правовое, организационное и эргономическое. Поэтому рассматривая технологию как элемент системы, предназначенный для проведения вычислительного эксперимента, необходимо отметить, что главная отличительная особенность технологии заключается в том, что в состав как реализуемый, так и реализующей подсистемы входит моделирующая среда, отображенная на информационное пространство. Новый подход к формированию моделирующей среды, основан на программно-аппаратном принципе построения системы моделирования, позволяет решать задачи построения, исследования и сопровождения проектов глобальных и локальных сетей. Комплекс позволяет осуществлять имитационное моделирование, например, локальных вычислительных сетей различной топологии, работающих по различным сетевым стандартам и протоколам. При этом в отличие от аналитического имитационное моделирование снимает большинство ограничений, связанных как с возможностью отражения в моделях реального процесса функционирования исследуемой ЛВС, так и динамической взаимной обусловленности текущих и последующих событий. При этом реализуется комплексная взаимосвязь между параметрами и показателями эффективности системы. Предлагаемый подход основан на реализации основных компонентов модели аппаратно и вынесением интерфейсной части в качестве программной. Основные достоинства данного подхода заключаются в том, что он позволяет достичь практически неограниченного параллелизма за счет наращивания аппаратуры, что позволяет моделировать сеть в режиме реального времени.

Важное преимущество программно-аппаратного способа построения имитационных моделей заключается в том, что существует возможность достижения полного совпадения модели с объектом. Имитационные модели представляют собой описание объекта исследования на некотором языке, которое имитирует элементарные явления, составляющие функционирование исследуемой системы, с сохранением их логической структуры, последовательности протекания во времени, особенностей и состава информации о состоянии процесса.

В качестве элементами моделирования выступают конкретные объекты сети (например, компьютер, кабель, коммутатор, маршрутизатор). Каждый из элементов модели имеет ряд настраиваемых параметров (входные данные для моделирования):

• Интенсивность исходящего трафика (кб/с) (среднее количество информации, передаваемое устройством в выходной канал);
• Максимальная ширина входного канала (кб/с) (максимальное количество информации, которое может быть получено из канала связи);
• Пропускная способность канала связи (кб/с) (максимальное количество информации, которое может быть передано за единицу времени);
• Длина кабеля(м);
• Величина буфера (для коммутаторов и маршрутизаторов);
• Различные алгоритмы коммутации, их влияние на работу сети в целом (например, store-and-forward);

Модель позволяет получать и анализировать статистику следующих типов:

• Среднее время обслуживания заявки (среднее время, в течение которого прибор занят обслуживанием);
• Загрузка устройства (вероятность того, что прибор занят обслуживанием);
• Число входящих/исходящих кадров/пакетов/байт;
• Длина очереди (количество заявок, находящихся на обслуживании);
• Среднее время ожидания (среднее время ожидания, пока прибор освободится);
• Среднее время задержки (среднее время задержки, связанное с распространением сигнала, промежуточной обработкой в центрах коммутации и т.д. при прохождении пакета по сети);
• Потери в каналах связи и сетевых устройствах (могут быть вызваны перегрузкой, выходом устройств из строя, неверным подбором сетевого оборудования).

С помощью предлагаемой модели могут быть проанализированы различные режимы работы сети при задании тех или иных входных данных. Среди них особое значение имеют следующие:

1. Нормальный режим работы, при котором сеть функционирует в рабочем режиме;
2. Коллапс сети, т.е. прекращение работы сети, вызванное избыточными коллизиями;
3. Выход (части) устройства из строя;
4. Режим перегрузок, анализ пиковой (предельной) производительности сети.

При этом познание сложных систем при использовании методологии моделирования в общей форме содержит два этапа. Первый связан с построением математической модели, второй – с анализом полученной модели. Процесс создания (и решения) любой математической модели является итерационным и условно включает следующие шаги:

1. постановку задачи моделирования согласно намеченному объекту моделирования, т.е. разработку технического задания;
2. выбор метода построения математической модели;
3. разработку численного алгоритма решения полученной модели;
4. написание программы, реализующей численный алгоритм, отладку программы, контрольные расчеты;
5. проведение расчетов для получения выходных параметров;
6. проверку модели на адекватность;
7. поиск новой модели при значительном расхождении расчетных и экспериментально полученных параметров и переход к шагу 3.

Эти этапы тесно связаны между собой, и поэтому их расчленение является до некоторой степени искусственным. Так, модель обычно строится с ориентацией на предполагаемый метод решения математической задачи. С другой стороны, в процессе проведения исследования или интерпретации решения может понадобиться уточнить или даже существенно изменить модель. Умение правильно выбрать модель находится на грани науки и искусства, оно требует не только необходимых математических и прикладных знаний и опыта, но также вкуса и чувства соразмерности.