Библиотечный каталог авторефератов Украины

Запропоновано правила розрахунку граничних значень характеристик для кожного з класів мережних структур, які дозволяють в аналітичному вигляді обчислювати максимальну пропускну здатність Λ, мінімальний і максимальний час транзакції для кожного з класів з врахуванням їхньої  параметричної неоднорідності.

Для класу ЛМ робочих груп максимальна пропускна здатність ΛЛМ  визначається виразом

де     E –  місткість каналу передачі інформації між абонентами ЛМ,

v –  ефективна швидкість передачі моноканалу,

SКМ –  структура комунікаційної мережі,

N –  кількість серверів ЛМ,

  – пропускна здатність серверної групи, зв’язаної із сервером  Нi.

Мінімальний час транзакції i-го абонента ЛМ для відповідного підкласу структур розраховується у вигляді

де        –  довжина переданого кадру i-го абонента,

– пропускна здатність моноканалу ЛМ,

КВМ – відношення пропускної здатності порту і внутрішньої магістралі комутатора,

КШП – відношення пропускної здатності порту і швидкісного порту комутатора.

Для розрахунку максимального часу транзакції i-го абонента ЛС отримані наступні аналітичні залежності

де        ui –  завантаження  i-го порту комутатора,

  U –  завантаження внутрішньої шини комутатора,

UН –  завантаження порту серверної групи,

–  середня довжина кадрів по всіх абонентах РГ,

–  середній розмір кадрів абонентів серверної групи,

–  середній розмір кадрів абонентів, підключених до концентратора,

–  завантаження i-го концентратора РГ,

–  сумарний трафік через i-й концентратор,

–  сумарний трафік серверної групи.

Отримано аналітичні залежності розрахунку граничних характеристик МБ (, , ) і  МП (, , ).

Введені відносини строгого порядку (11) на множині мережних структур використовуються в методах синтезу ККМ, що реалізуються як задачі спрямованого перебору на множині допустимих структур. Для підвищення результативності синтезу на початкових етапах проектування використовується розрахунок граничних характеристик функціонування мережі (12) – (14) для локалізації підкласу структур, у якому знаходиться оптимальна структура.

В четвертому розділі наведені результати розробки концептуальних і математичних моделей розрахунку середніх значень імовірносно-часових характеристик (ІЧХ) функціонування мереж різного рівня ієрархії ККМ АСУ.

У якості загальної методологічної основи розрахунку ІЧХ використовується метод об’єктної декомпозиції, відповідно до якого для кожного i-го рівня ієрархії ККМ, який містить множину мереж відповідного класу  Вi = {bi1, bi2, …, biN}, аналіз виконується на рівні окремої підмережі (об’єкта) bijBi () з урахуванням взаємодії з іншими компонентами ККМ.

Розроблено узагальнену структурну модель, яка відображає функціонування мереж за схемою “клієнт-сервіс” для класу МЛМ і схемою “клієнт-сервер” для мереж інших рівнів ієрархії ККМ (рис. 2).

Рис.2. Узагальнена структурна модель функціонування мереж за схемою “клієнт-сервіс”  і “клієнт-сервер”

Функціонування МЛМ за схемою “клієнт-сервіс” відображається 4-х вузловою (Q0 чQ3) моделлю. Вузол Q0 відповідає об’єкту управління ОУ і є джерелом і стоком для заявок, що циркулюють у мережі. Вузол Q1 відповідає множині локальних ЛА і віддалених ВА абонентів МЛМ. Вузол Q2 містить множину комунікаційних пристроїв (КП) і відображає роботу комунікаційної системи, що для мереж даного класу може бути з централізованим методом доступу  (ЦМД) і децентралізованим пріоритетним доступом (ДПД) абонентів до моноканалу. Вузол Q3 відповідає локальним СЛ і віддаленим СВ сервісам, при цьому під сервісом розуміється деякий ресурс, що здійснює управління системою. Дуги L01, L10 вказують напрямок управляючого трафіку, дуги L12, L10,  L23  і  L32 – інформаційного трафіку мережі.

Мережам, які працюють за схемою “клієнт-сервер”, відповідає 3-х вузлова  (Q1 ч Q3) структурна модель. Вузли Q1 і Q2 ідентичні відповідним вузлам моделі мережі, яка працює за схемою “клієнт-сервіс”. Вузол Q3 моделює роботу локальних СЛ і віддалених СВ серверів мережі.

Для розрахунку ІЧХ функціонування ККМ використовуються моделі масового обслуговування, побудовані відповідно до даної структурної моделі.

Для класу МЛМ розроблена модель у вигляді 3-рівневої розімкнутої мережі масового обслуговування (РММО), на кожнім рівні якої знаходяться системи масового обслуговування (СМО), які відображують особливості пристроїв, що моделюються.

Перший рівень складається з множини СМО з дисципліною обслуговування FCFS (“First Come – First Served” – “Першим прийшов – першим обслуговується”), що відповідає однозадачному режиму роботи абонентів МЛМ Другий рівень відповідає комунікаційній мережі і відображується СМО з циклічною дисципліною обслуговування для мереж із ЦМД і дисципліною з відносними пріоритетами для МЛМ із ДПД. Третій рівень відповідає мережним сервісам і відображується СМО з дисципліною обслуговування IS (“Immediately Served” – “Обслуговування без затримок”) для МЛМ із ЦМД, і дисципліною з відносними пріоритетами для МЛМ із ДПД. Заявки на обслуговування надходять у мережу від ОУ і повертаються в нього назад, після завершення їхньої обробки.

Отримано аналітичні залежності, які дозволяють розраховувати ІЧХ для класу МЛМ із різними методами доступу до моноканалу. Завантаження i-го пристрою МЛМ Ui визначається у вигляді Ui = лi/мi, де λi і μi середні значення інтенсивності надходження і обслуговування заявок у i-му пристрої. Середній час виконання транзакції в МЛМ із ЦМД визначається виразом

,

де     М – кількість абонентів МЛМ,

– час обробки  i-ой задачі,

L – довжина черги запитів на обслуговування від ОУ,

Н – розмір кадрів,  які передаються у мережі,

PN – імовірність передачі запиту абонентом з номером N,

V – швидкість передачі інформації в моноканалі.         

У МЛМ, які використовують ДПД, реалізовано пріоритетний механізм доступу абонентів до моноканалу. Середній час виконання i-й транзакції дорівнює

+ + ,

де     K, G – пріоритети обслуговування заявок у моноканалі МЛМ,

RK, RG – сумарне завантаження моноканалу заявками, пріоритет яких не перевищує відповідно K і G, розраховується по формулі   RJ = , де  J – пріоритет заявки, яка обслуговується.

Верифікація аналітичних моделей проводилася методами машинних експериментів з використанням імітаційних моделей у широкому діапазоні зміни величини завантаження МЛМ (від 0,1 до 0,8). Максимальна похибка розрахунку завантаження пристроїв Ui і часу транзакції абонентів мережі не перевищує 8% для МЛМ із ДПД і 10% для МЛМ із ЦМД, що свідчить про їхній високий ступінь адекватності об’єктам, які моделюються.

Для класів мереж, що працюють у режимі “клієнт-сервер” розроблена модель, яка реалізована у вигляді 3-рівневої замкнутої мережі масового обслуговування (ЗММО). Перший і третій рівні відповідають вузлу абонентів Q1 і серверів Q3 структурної моделі. СМО вузла Q1 реалізують дисципліну обслуговування IS. СМО вузла Q3 – дисципліну PS (“Processor Sharing” – “Розподіл процесорного часу”).

Другий рівень моделі Q2 відповідає комунікаційній мережі і враховує множину можливих структур для мереж даних класів. У якості КП, які використовуються для побудови комунікаційної мережі, застосовуються концентратори, комутатори і маршрутизатори різної структури з напівдуплексними і дуплексними каналами зв'язку. Для формалізації процедури синтезу комунікаційної мережі розроблена узагальнена модель КП (рис. 3). Блок переносу інформації моделі БПІ відображає механізм передачі інформації між вхідними і вихідними портами КП і може бути реалізований у реальних пристроях у вигляді модуля загальної пам’яті, комутаційної матриці або загальної шини.

Модель конкретного комунікаційного пристрою отримують за рахунок відповідної параметризації вектора конфігурації КП VK =(N, B, M), де N – кількість вхідних портів, М – кількість вихідних портів, В – булева змінна, визначаюча наявність чи відсутність в пристрої БПІ. Кожна СМО моделі реалізує дисципліну обслуговування FCFS. Модель масового обслуговування КМ одержують формальним шляхом з урахуванням відповідного з’єднання моделей КПi на підставі даних про зв’язки між ними, отриманих у результаті синтезу структури  комунікаційної мережі SKM  (рис.3).

          Рис. 3.  Модель масового обслуговування комунікаційної мережі:

      ММО  КПi –  модель масового обслуговування i-го комунікаційного пристрою

У загальному випадку ККМ представляється у вигляді неоднорідної ЗММО з М вузлами (СМО) з дисциплінами обслуговування  FCFS, IS, PS, у якій циркулює G заявок К класів, обумовлених вектором .

З використанням методу аналізу середніх значень ІЧХ ЗММО MVA (Mean Value Analysis) отримані аналітичні залежності для обчислення величини завантаження m-го вузла Um і часу транзакції заявки класу  k  через вузол  m у вигляді

,

де  – час обробки заявки k в вузлі m, без врахування часу очікування початку обслуговування,

         –  кількість класів заявок, оброблених вузлом m,

– маршрут обробки заявки  в мережі,

) – черга заявок у вузлі m, з якої вилучена одна заявка k-го типу.

Загальний час транзакції для заявки k-го типу  по маршруту μ від абонента до сервера визначається  виразом

,

де     для дисциплін FCFS, PS,

для дисципліни IS.

Комбінаторна залежність ) від M і К не дозволяє використовувати точні методи розрахунку ІЧХ ККМ. Проведено аналіз обчислювальних можливостей наближених методів розрахунку математичної моделі ККМ за критерієм “точність/час моделювання”. Кращі показники має метод розрахунку з автокорекцією SCAT (Self-Correction Approximation Technique). Для мереж реальної складності метод забезпечує похибку обчислення ІЧХ стосовно точного розв’язання задачі 5% і час моделювання близько 6 хвилин.

Для розрахунку мереж із пріоритетними механізмами обслуговування мережного трафіка, а також для підвищення точності розрахунків ІЧХ, розроблена імітаційна модель ККМ. Модель враховує пріоритети переданих повідомлень і часові затримки, зв’язані з колізіями в моноканалі і механізмом їхнього вирішення, обумовленим стандартом IEEE 802.3. На відміну від аналітичної моделі, імітаційна – дозволяє визначати не тільки середні значення ІЧХ, але і показники якості обслуговування трафіку ККМ (QоS – Quality of Service). Найважливішими характеристиками QоS є мінімальний і максимальний час транзакцій, а також процентиль перевищення середнього часу транзакції для кожного типу повідомлень.

Проведено атестацію розроблених аналітичних і імітаційних моделей. Верифікація проводилася методом натурного моделювання на ККМ, що використовують різне комунікаційне обладнання. Похибки ΔTP і ДU вимірювались для розрахованих з використанням аналітичних моделей АМ (), імітаційних моделей ІМ () і отриманих експериментально Е () значень часу транзакції і завантаження  для  i-х абонентів  ККМ () і  j-х  комунікаційних пристроїв (), де  – В кількість абонентів мережі, D – кількість комунікаційних пристроїв

Аналогічно (15) обчислюється значення ΔU.

Розрахована за результатами експериментів погрішність імітаційного моделювання не перевищує 6% для завантаження вузлів мережі і 10% – для часу транзакцій. Для аналітичної моделі похибка знаходиться в межах, відповідно, 8%  і 14%.

Достатня для інженерних розрахунків точність обчислень з використанням аналітичних моделей дозволяє використовувати їх як основний засіб аналізу середніх значень характеристик у задачах синтезу мережних структур різного рівня ієрархії ККМ. Більш точні імітаційні моделі використовуються для верифікації отриманих структур на заключному етапі синтезу.

В п’ятому розділі наведені послідовні методи побудови мереж різних рівнів ієрархії ККМ, які дозволяють одержувати субоптимальні, а в ряді випадків оптимальні рішення проектованих структур.

Як загальний методологічний підхід, що істотно підвищує результативність синтезу і зменшує його трудомісткість, використовується метод граничних оцінок. Відповідно до даного методу на початкових етапах синтезу мереж кожного з рівнів ієрархії ККМ для оцінки проектних рішень використовуються граничні значення характеристик мережних структур і тільки на заключному етапі обчислюються їхні середні значення, що вимагає виконання трудомістких процедур моделювання.

Синтез мережі кожного з рівнів ієрархії ККМ виконується з використанням двоетапної процедури. На першому етапі використовується метод  “гілок і границь”, що дозволяє вибрати мережну технологію, у рамках якої знаходиться оптимальне проектне рішення. На другому етапі виконується безпосереднє проектування оптимальної структури з урахуванням особливостей класів синтезованих структур.

Множина можливих проектних рішень при синтезі мережі відповідного класу відображується у вигляді графа. У графі виділяється остовне дерево і периферійні дерева, наведені на рис.4. Остовне дерево відображає процедуру вибору мережної технології Тi, у складі якої знаходиться оптимальне рішення. Периферійні дерева відображають процедуру визначення оптимальної, відповідно до критерію (1), структури мережі у рамках обраної технології . Мережна технологія задається своїм індексом i, який визначає базову швидкість передачі інформації даної технології і її вартість.

Для аналізу кожної технології використовується  зондуюча булева функція τTi двох змінних

фTi = ,

де        – одномісний предикат, який використовує як аргумент максимальне значення пропускної здатності технології Тi,

        – М-місцевий предикат, визначений на множині мінімальних значень часів транзакцій для всіх М абонентів мережі при використанні технології Тi.

                                     Рис. 4.  Граф дерева рішень методу “гілок і границь”

Значення предикатів обчислюються за наступними правилами

де    – сумарний трафік абонентів мережі.

Процедура зондування зводиться до обчислення значень зондуючої функції τTi для досліджуваних мережних технологій у порядку збільшення індексів (вартості).  Технологія Тi  з мінімальним індексом (i = min),  для якої  τTi =1, є оптимальною

min {i, i= } .

Для аналізу множини структур у рамках обраної технології використовуються булеві зондуючі функції τSi, що містять три компоненти

фSi = (z1Si, z2Si, z3Si ),

де   z1Si – функція зондування необхідної умови виконання обмежень (1) для структури  Si,

z2Si – функція зондування достатньої умови для граничних характеристик структури Si,

z3Si – функція зондування достатньої умови для середніх значень характеристик структури Si.

Функції  z1Si, z2Si,  z3Si визначені як

z1Si = ,    z2Si =,  z3Si =,          (18)

де    –  предикати, задані у вигляді:

, ,

, ,   ,  ,

М – кількість абонентів мережі, L – кількість КП,

– мінімальні, максимальні і середні значення часу транзакції i-го  абонента мережі зі структурою Si,

– максимальні і середні значення завантажень комунікаційних пристроїв мережі зі структурою Si.

Значення предикатів обчислюється відповідно до виразів (16) – (17).

Зондування зводиться до перевірки необхідних і достатніх умов виконання обмежень (1) для  відповідних компонентів векторів користувальницьких і системних характеристик. Структура технології Тi є оптимальною (), якщо її зондуюча функція фSi приймає одиничне значення (фSi =1)

     (19)

Кількість структур, аналізованих у рамках кожної мережної технології, комбінаторно залежить від числа комунікаційних пристроїв і моноканалів, що визначає високу трудомісткість реалізації даного етапу. У роботі запропоновано ряд евристичних методів, які дозволяють замінити процедуру спрямованого перебору істотно менш трудомісткою процедурою послідовного синтезу оптимальної структури з урахуванням особливостей  мереж проектованого класу.

Для класів МЛМ і ЛМ доведені леми, які дозволяють звести процес синтезу оптимальної структури мережі до формального методу послідовного знаходження розбивки Р(А) = {А1, А2, …, АР} множини абонентів мережі А = {a1, a2, …, aN} мінімальної потужності (|Р(А)|→ min), для кожного блока якої виконуються умови зондування (19). Для мереж з однорідним навантаженням () метод забезпечує одержання точного розв’язку. Для неоднорідних мереж () метод дозволяє за кількість кроків не більш, ніж М одержати субоптимальне вирішення задачі, з похибкою, яка не перевищує 6%. Похибка оцінюється як відношення додаткових одиниць комунікаційного обладнання до його кількості, отриманій у результаті точного розв’язку задачі синтезу методом  повного перебору.

Структура мережі рівня будинку SМБ визначається двома компонентами: структурою комунікаційних пристроїв SКП і топологічною структурою SТ, яка залежить від розташування центрального комутатора будинку (ЦКБ). Для синтезу SКП розроблено метод маршрутної оптимізації, що дозволяє визначати маршрути мережі, для яких не виконуються умови зондування (19). Доведено лему, яка задає процедуру модифікації вихідної структури до оптимальної . Для синтезу оптимальної топологічної структури SТ запропоновано двоетапний метод. На першому етапі використовується алгоритм пошуку центра графа. На другому етапі – процедура знаходження “центра мас” зваженого графа SТ. ЦКБ переміщується послідовно з центра графа в  напрямку “центра мас”, при цьому обчислюється функція F

F = ,

де    , КМ –  номери вершин розташування попереднього і поточного “центра мас”,

–  відстані від вершин до “центра мас”,

N – кількість вершин графа топології.

Значення F=0  чи F< 0 відповідає досягненню “центра мас” і побудові оптимальної топологічної структури зваженого графа .

Для класу мереж рівня підприємства запропонована 3-етапна процедура синтезу. На першому етапі виконується побудова графа топологічної структури з мінімальною  довжиною ліній зв'язку . На відміну від відомих алгоритмів даного класу, розроблений послідовний алгоритм синтезу враховує обмеження на ступінь вершин графа , що зв’язано з наявністю лише двох магістральних портів у комутаторах  ( = 2). На другому етапі  з використанням  методу пошуку оптимальної розбивки граф розрізається на мінімальну кількість підграфів , які дають розбивку , для кожного блоку якої виконуються обмеження (19). На третьому етапі з використанням методу маршрутної оптимізації виконується процедура зменшення пропускної здатності і вартості найменш завантажених каналів мережі підприємства. Отримана в результаті даної процедури синтезу структура мережі підприємства є оптимальної відносно критерію (1).

В шостому розділі розглянута структура системи моделювання (СМ) ККМ, структура системи активного моніторингу мережі і методика використання інформаційної технології побудови ККМ АСУ разом з інструментальними засобами моделювання і моніторингу на всіх етапах життєвого циклу мережі.

СМ ККМ призначена для автоматизації всього комплексу робіт по проектуванню і модернізації мережі від введення технічних вимог на розробку системи до видачі специфікації проекту, готового до впровадження. Відповідно до модульного принципу система реалізована у вигляді множини функціонально закінчених блоків (рис.5).

Блок графічного інтерфейсу користувача виконує наступні функції:

• введення вхідних даних для синтезу проекту ККМ;
• відображення результатів моделювання і корекція проекту;
• заповнення бази даних мережних пристроїв і кабельних систем.

Система управління базою даних (СУБД) забезпечує введення, збереження і використання різними блоками системи даних про наявні типи мережних пристроїв (робочі станції, сервери, комунікаційне обладнання, кабельні системи).

Блок логічного синтезу виконує в автоматичному режимі проектування логічної структури мереж різних рівнів ієрархії ККМ. Логічна структура мережі є основою для побудови фізичної структури проектованої ККМ.

Блок синтезу математичних моделей виконує автоматичну генерацію моделей масового обслуговування для блоків аналітичного і імітаційного моделювання.

Блок моделювання дозволяє обчислювати ІЧХ функціонування ККМ із використанням аналітичних і імітаційних методів розрахунку.

Блок зміни параметрів дозволяє розраховувати ІЧХ функціонування мережі при зміні її параметрів, що надає можливість досліджувати поведінку мережі для різних варіантів реалізації її структури.

                         Рис. 5. Структура системи моделювання ККМ

Блок синтезу оптимального плану дозволяє в автоматичному режимі вибирати фрагмент мережі для впровадження, який має максимальний показник “продуктивність/вартість”.

Ядро СМ ККМ реалізоване в програмному середовищі С++. Для реалізації графічного інтерфейсу користувача використане середовище візуального проектування С++ Builder і Delphi фірми Inprise/Borland. СМ використовує як апаратну платформу  ПЕОМ із x86-архітектурою і орієнтована на роботу в середовищі операційних системах Windows-95/98/NT/2000/XP.

Система активного моніторингу ККМ призначена для підвищення ефективності всього комплексу робіт по впровадженню проекту мережі і містить набір генераторів мережного навантаження, що працюють зі стеками протоколів SPX/IPX і TCP/IP та систему SNMP-моніторингу. Система має розподілену структуру, працює за схемою “агент-менеджер” і дозволяє вирішувати весь комплекс задач по впровадженню і модернізації ККМ АСУ.

Розроблено методику використання інформаційної технології побудови ККМ, яка забезпечує синтез оптимальних проектних рішень на всіх етапах життєвого циклу  мережі із використанням розроблених інструментальних засобів синтезу і моніторингу. Методика охоплює всі три фази життєвого циклу ККМ.  Перша фаза – проектування мережі містить етапи аналізу, синтезу оптимальної структури мережі, вибору пілотного проекту і його впровадження.

На етапі аналізу на підставі даних технічного завдання для кожного i-го рівня ієрархії ККМ () визначаються вектора: абонентів , навантаження , обмежень на системні і  користувальницькі  характеристики.

Кожен компонент вектора навантаження задається у вигляді сумарного трафіка , де – локальний трафік j-го абонента, – зовнішній трафік   j-го абонента.

Етап синтезу ККМ здійснюється  від нижнього рівня  ієрархії  до  верхнього. Для кожного i-го рівня з використанням послідовних методів проектування, розглянутих у розділі 4, виконується синтез мережних структур , оптимальних за критерієм “продуктивність/вартість”.

На етапі вибору пілотного проекту визначається такий фрагмент мережі, що містить усі типи структур для кожного з рівнів ієрархії ККМ і має максимальне значення критерію “продуктивність/вартість”.

Множину структур i-го рівня ієрархії розбито на L класів еквівалентності таких, що в кожнім містяться структури j-го типу. Вибір оптимальної структури пілотного проекту  i-го рівня зводиться до  формальної процедури формування множини представників класів еквівалентності таких, що кожна структура має максимальний трафік на множині структур свого класу . Оптимальна структура  пілотного проекту ККМ визначається : .

Етап впровадження пілотного проекту реалізується з використанням розроблених засобів активного моніторингу і методик їхнього застосування.

Фаза впровадження виконується ітераційно і повинна за Q етапів забезпечити введення в експлуатацію повного проекту мережі  АСУ з урахуванням динаміці зміни вимог до її функціонування. Ключовим елементом даної фази є розрахунок оптимального плану впровадження, який забезпечує максимальне значення критерію “продуктивність/вартість” для кожного впроваджуваного фрагмента мережі на q-му () етапі її побудови. Структура ККМ на q-му етапі впровадження визначається виразом  = (Sq1, Sq2, …, SqМ), де Sqi – структура i-й мережі деякого рівня ієрархії ККМ, , К – кількість рівнів ієрархії ККМ, – кількість мереж на i-му рівні ієрархії. Кожна з структур може бути обрана з деякої множини реалізацій Si = {S1i, S2i, …, SLi}, де L – число можливих реалізацій структури Si. Кожній структурі поставлена  у відповідність її вартість Сi і інтенсивність трафіку  Ψi.

Задача синтезу оптимального плану розвитку  зводиться до вибору на кожнім q-му етапі впровадження фрагмента мережі, що забезпечує максимальне збільшення трафіку  ΔЕq

ДЕq = max ,                                               (20)

при обмеженнях

,

де   – збільшення трафіку i-й мережі при переході  від структури  до структури ,

–  обсяг виділених інвестицій для реалізації даного етапу.

Для вирішення задачі оптимізації використовується метод динамічного програмування, який дозволяє за М кроків знаходити оптимальний план впровадження на q-му етапі , що забезпечує максимальне значення критерію (20).

Фаза модернізації містить етапи аналізу, синтезу, впровадження фрагмента мережі і виконується при необхідності внесення змін у структуру ККМ протягом усього її життєвого циклу.

Інформаційна технологія проектування разом з інструментальними засобами синтезу і аналізу була застосована при розробці і модернізації ряду ККМ АСУ різного функціонального призначення, які обробляють інформаційний, мультимедійний, а також трафік реального часу. Застосування інформаційної технології забезпечує істотне скорочення часових (на 30–50%) і вартісних (на 40–60%) витрат на виконання проектних робіт. Зменшення часових витрат забезпечується автоматизацією найбільш трудомістких етапів синтезу ККМ, пов’язаних з проектуванням її логічної структури і побудовою  математичних моделей, а також використанням менш трудомістких аналітичних методів розрахунку ІЧХ функціонування мережі. Зменшення вартості проектування пов’язано з скороченням термінів проектних робіт і використанням більш дешевих інструментальних засобів синтезу і аналізу ККМ.

У висновках сформульовані основні наукові і практичні результати дисертаційної роботи.

У додатках наведено документи про впровадження результатів роботи.

ВИСНОВКИ

У дисертаційній роботі розроблена і науково обґрунтована нова інформаційна технологія побудови ККМ АСУ з урахуванням динаміки життєвого циклу, яка дозволяє одержувати оптимальні за критерієм “продуктивність/вартість” проектні рішення на всіх етапах побудови та модернізації мережі. Інформаційна технологія разом з розробленими інструментальними засобами дозволяє вирішити найважливіші стратегічні задачі побудови і розвитку мережі АСУ, пов’язані з програмуванням життєвого циклу, а також  істотним скороченням часових і вартісних витрат на створення та модернізацію мережі АСУ протягом усього строку експлуатації.

1. Аналіз відомих інформаційних технологій побудови ККМ АСУ показує, що використовувані в них методи і інструментальні засоби не враховують динаміку розвитку системи протягом життєвого циклу,  використовують для побудови мережі надлишкові типові структури і принципово не дозволяють одержувати оптимальних за критерієм “продуктивність/вартість” проектних рішень при створенні і модернізації мереж АСУ. Доведено доцільність розробки нової прогресивної інформаційної технології, яка враховує динаміку життєвого циклу ККМ АСУ і об'єднує на базі методології системного проектування послідовні методи синтезу і впровадження мережних структур, які забезпечують побудову оптимальних за критерієм “продуктивність/вартість” мереж АСУ.
2. З використанням методології системного проектування розроблені об’єктно-орієнтовані моделі мереж усіх рівнів ієрархії ККМ АСУ. Запропоновано метод об'єктної декомпозиції, який дозволяє представляти мережі довільної структури у вигляді множини інформаційно квазінезалежних об’єктів, що забезпечує вирішування задач побудови  мережі на рівні складових її об'єктів (підмереж) відповідних класів.
3. Методами системного аналізу проведено дослідження параметрів архітектури мережі, що істотно впливають на продуктивність ККМ АСУ, у якості яких виділені використовувана мережна технологія і спосіб поділу моноканалу між абонентами мережі. Відповідно до такого підходу множину мережних структур кожного рівня ієрархії розбито на підкласи, еквівалентні по продуктивності, які упорядковані за критерієм “продуктивність/вартість”, що дозволяє істотно скоротити число аналізованих варіантів мережних структур до рівня їхніх підкласів у задачах спрямованого перебору при синтезі мереж АСУ.
4. Розроблено методологічні основи послідовної побудови мереж різного рівня ієрархії ККМ АСУ, які реалізують у формалізованому вигляді стратегію одержання оптимальних за критерієм “продуктивність/вартість” проектних рішень. На першому етапі, з використанням методу “гілок і границь”, проводиться вибір класу мережних структур, до якого належить оптимальна структура. На другому етапі з використанням методів побудови ланцюга мінімальної довжини, знаходження мінімальної розбивки графа, пошуку “центра мас” зваженого графа виконується синтез оптимальної мережної структури.
5. Розроблено аналітичні моделі функціонування управляючих мереж з детермінованим і випадковим  методом доступу абонентів до моноканалу, які працюють за схемою “клієнт-сервіс”. Моделі описують функціонування управляючих мереж нижнього рівня АСУ, побудованих на базі відомих стандартних магістралей, і забезпечують істотне скорочення часу розрахунку їх імовірносно-часових характеристик (ІЧХ) в порівнянні з імітаційними моделями для мереж даного класу.
6. Розроблено аналітичні і імітаційні моделі функціонування мереж усіх рівнів ієрархії ККМ АСУ, які працюють за схемою “клієнт-сервер”. На відміну від відомих моделей, орієнтованих на “ідеальний” канал зв’язку, дані моделі враховують параметри фізичної структури мережі, які істотно впливають на швидкість передачі інформації: рівень помилок у фізичному каналі, розмір мережних буферів, величину тайм-ауту і дозволяють розраховувати, як середні значення, так і процентиль часу транзакції абонентів мережі. Отримано аналітичні моделі розрахунку граничних значень ІЧХ функціонування ККМ АСУ, які використовуються на початкових етапах синтезу з метою зменшення загальної трудомісткості знаходження оптимальних проектних рішень.
7. Проведено верифікацію аналітичних і імітаційних моделей функціонування мереж різних рівнів ієрархії ККМ АСУ методами натурних експериментів, яка показала, що похибка аналітичних моделей не перевищує 14%, а імітаційних – 8%. Це свідчить про адекватність розроблених моделей і дозволяє використовувати їх у задачах синтезу й аналізу ККМ АСУ.
8. Розроблено метод синтезу оптимального плану впровадження ККМ АСУ, що визначає для заданого обсягу інвестицій набір мережних засобів, які необхідно ввести в дію, щоб забезпечити оптимальне за критерієм “продуктивність/вартість” функціонування фрагмента мережі, який вводиться в експлуатацію. Метод використовує послідовну розрахункову схему динамічного програмування і дозволяє знаходити оптимальні проектні рішення з урахуванням розвитку мережі на всіх етапах життєвого циклу;
9. Розроблено структурні моделі стеків протоколів, які дозволяють формалізувати процедуру побудови мережного програмного забезпечення ККМ АСУ. Запропоновано двоетапний метод вибору оптимальних значень змінних параметрів стеків протоколів, які забезпечують максимальну продуктивність мережі. На першому етапі виконується розрахунок оптимального розміру інформаційного кадру. На другому, з урахуванням обраного розміру кадру, проводиться оптимізація величини тайм-ауту.
10. Розроблено систему активного моніторингу мережі, яка використовується як інструментальний засіб аналізу функціонування ККМ АСУ на етапах її впровадження. Система реалізує функції пасивного та активного моніторингу і дозволяє вирішувати весь комплекс задач по впровадженню і модернізації ККМ АСУ.
11. Розроблено систему  моделювання  характеристик функціонування ККМ, яка дозволяє автоматизувати всі етапи побудови мережі і призначена для використання в якості основного інструментального засобу проектування і розвитку мережі на всіх етапах життєвого циклу. Системи моделювання і активного моніторингу впроваджені як засоби адміністрування ККМ АСУ інформаційно-статистичного центру Одеської залізниці і мережі АСУ ЗАТ НВО “Харчопромавтоматика” м.Одеси.
12. Розроблено методику використання прогресивної інформаційної технології і інструментальних засобів побудови ККМ АСУ в динаміці її розвитку, яка дозволяє на кожнім етапі життєвого циклу мережі отримувати оптимальні за критерієм “продуктивність/вартість” проектні рішення. Застосування інформаційної технології забезпечує істотне скорочення часових (на 30–50%) і вартісних (на 40–60%) витрат на побудову ККМ АСУ. Технологія разом з інструментальними засобами використовувалася при створенні ряду мереж АСУ виробничих і науково-дослідних організацій, у тому числі інформаційно-статистичного центру Одеської залізниці, відділення ЗАТ НВО “Харчопромавтоматика”, ВАТ Одеський завод “Промзв’язок” ім. В.М. Комарова,  НДІ “Шторм”.

                ОСНОВНІ  ПОЛОЖЕННЯ  ОПУБЛІКОВАНІ  У  НАСТУПНИХ  РОБОТАХ:

1. Нестеренко С.А., Карпов С.Н. Малые локальные сети микроконтроллеров и  М-ЭВМ – М., ЦНИИ “Электроника”. – 1987. –  64 с.
2. Гальперин М.П., Нестеренко С.А., Резник А.Э. Два способа обмена между системой однокристальных  и одноплатных М-ЭВМ семейства  “Электроника – С5” // Радиотехника. – 1984.– №6. –  C. 14 – 19.
3. Малые локальные сети М-ЭВМ для гибких автоматических производств / Гальперин М.П., Маслеников Ю.А., Нестеренко С.А., Резник А.Э. // Автоматика и вычислительная техника. – 1984. –  №5. –  С. 42 – 45.
4. Эстафетный метод доступа для малой локальной сети / Дряпак А.Ф., Нестеренко С.А., Карпов С.Н., Резник А.Э. // Автоматика и вычислительная техника. – 1986. –  №4. –  С. 48 – 52.
5. Нестеренко С.А., Кравцов В.А. Микропроцессорная система проектирования и отладки микроконтроллеров // Микропроцессорные средства и системы. – 1990. – №4. –  С. 52 – 53.
6. Нестеренко С.А., Фомин Д.А. Разработка моделей вычислительных сетей со случайным методом доступа // Радиоэлектроника и информатика. – 1997. – №1. – С. 80 – 82.
7. Нестеренко С.А.. Фомин Д.А. Комплекс программ анализа функционирования ЛВС // Труды Одесского политехнического университета. – 1996. – Вып.2. –   С. 14 – 15.
8. Нестеренко С.А., Фомин Д.А., Шварц О.П. Система моделирования вероятностно-временных характеристик ЛВС SCAT // Труды Одесского политехнического университета. – 1997. – Вып.2. – С. 41 – 43.
9. Нестеренко С.А., Шварц О.П. Региональные сети ЛВС // Труды Одесского политехнического университета. – 1996. – Вып.2. –  С. 15 – 17.
10. Нестеренко С.А., Фомин Д.А. Анализ методов моделирования локальных вычислительных сетей // Труды Одесского политехнического университета. – 1997. – Вып.2. –  С. 44 – 48.
11. Методы повышения пропускной способности ЛВС передачи данных. С.А.Нестеренко, Д.А.Фомин, В.Ф.Шапо, О.П.Шварц // Автоматизация судовых технических средств. – 1997. – №2. – С. 116 – 120.
12. Нестеренко С.А., Проценко И.В., Шварц О.П. Расчет характеристик функционирования ЛВС подразделения управления АСУ с использованием САПР “MODLAN for Windows” // Труды Одесского политехнического университета. – 1999. – Вып.1.  –  С. 216 – 218.
13. Нестеренко С.А., Шапо В.Ф., Проценко И.В. Проблемы построения локальных вычислительных сетей для тренажерных комплексов // Труды Одесского политехнического университета. – 1999. – Вып.2. – С. 147 – 149.
14. Нестеренко С.А., Проценко И.В. Синтез математических моделей для расчета характеристик функционирования корпоративных  вычислительных сетей // Труды Одесского политехнического университета. – 2000. – Вып.2. –  С. 108 – 110.
15. Нестеренко С.А., Серегин С.Н. Распределенная система активного мониторинга // Труды Одесского политехнического университета. – 2002 – Вып.2. – С. 98 – 105.
16. Нестеренко С.А. Анализ пропускной способности стека протоколов // Труды Одесского политехнического университета. – 2002 – Вып.3. – С. 92– 94.
17. Нестеренко С.А. Модель расчета пропускной способности моноканала ЛВС // Вісник Черкаського державного технічного університету. – 2002. –  №4. – С. 5 – 6.
18. Нестеренко С.А. Об одном методе расчета сетевых транзакций // Праці УНДІРТ (Українського науково-дослідного інституту радіо і телебачення). – 2002.     № 2. – С. 81 – 83.
19. Нестеренко С.А. Аналитическая модель расчета сети с централизованным методом опроса абонентов // Вісник Черкаського державного технічного університету. – 2002. – №3. –  С. 72 – 74.
20. Нестеренко С.А., Шапо В.Ф. Оптимизация пропускной способности ЛВС // Автоматизация судовых технических средств. – 2002. – №2. – С.101 – 105.
21. Нестеренко С.А. Расчет эффективной скорости передачи информации в локальной сети  // Холодильная техника и технология.  –  2002.  –  №3.  –  С.54 – 56.
22. Нестеренко С.А. Модель расчета процентиля времени транзакции абонентов малой локальной сети // Холодильная техника и технология.  –  2002.  –  №4.  –  С. 71 – 73.
23. Нестеренко С.А. Модель расчета управляющей сети с централизованным методом доступа абонентов // Праці УНДІРТ  (Українського науково-дослідного інституту радіо і телебачення).   –  2002.  –  №4.  –  С. 78 – 80.
24. Нестеренко С.А. Аналитическая модель расчета малой локальной сети // Холодильная техника и технология.  –  2002. – №5.  –  С. 66 – 67.
25. Нестеренко С.А. Оптимизация производительности локальной вычислительной сети распределенной системы управления // Електромашинобудування та електрообладнання.  – 2002.  –  №58  –  С. 100  –  103.
26. Нестеренко С.А., Кравцов В.А., Болгаров Д.В. Расчет оптимального плана развития корпоративной вычислительной сети // Труды Одесского политехнического университета.  –  2003.  –  Вып.1.  –  С. 125 – 128.
27. Нестеренко С.А.. Синтез алгоритмической структуры вычислительной сети АСУТП предприятия // Електромашинобудування та електрообладнання.  – 2002.  –  №59  –  С. 93 – 95.
28. Нестеренко С.А., Гогунский В.Д.  Синтез магистрали корпоративной вычислительной сети АСУ предприятия // Труды Одесского политехнического университета.  –  2003.  –  Вып.1.  – С. 128 – 131.
29. Нестеренко С.А., Гогунский В.Д. Модели и методы синтеза скоростной магистрали корпоративной вычислительной сети // Вісник Кременчуцького державного політехнічного університету. –  2003.  –  Вип.2, Т.1 .  –  С. 206 – 209.
30. Нестеренко С.А. Модель расчета сетевых транзакций абонентов ЛВС // Електромашинобудування та електрообладнання.  – 2003.  –  №60  –  С. 69 – 71.
31. Нестеренко С.А., Гогунский В.Д., Кравцов В.А. Технология динамического синтеза корпоративных вычислительных сетей АСУ // Вісник Кременчуцького державного політехнічного університету. –  2003.  –  Вип.2, Т.1 .  –  С. 203 – 206.
32. Нестеренко С.А., Кравцов В.А., Болгаров Д.В.  Расчет транзакций абонентов локальной сети на базе коммутаторов // Труды Одесского политехнического университета.  –  2003.  –  №2.  –  С. 68 – 70.
33. Нестеренко С.А. Анализ временних характеристик малой локальной сети // Холодильная техника и технология.  –  2003.  –  №4.  –  С. 79 – 80.
34. Нестеренко С.А., Кравцов В.А. Декомпозиционный метод расчета вероятностно-временных характеристик функционирования КВС // Вестник  Херсонского государственного технического университета.– 2003.– №3.– С. 326 – 328.
35. Нестеренко С.А., Резник А.Э. Последовательный канал коллективного пользования для мультимашинной системы на базе ОК М-ЭВМ // Тезисы докладов научно-технической конференции “Большие интегральные схемы и вычислительные системы”.  – М., ЦНИИ “Электроника”.  –  1982.  –  С. 9  –  11.
36. Нестеренко С.А., Резник А.Э. Малая локальная сеть как средство предварительной обработки информации в вычислительных сетях // Тезисы докладов 1-й Всесоюзной конференции  “Локальные сети ЭВМ”. –  Рига,  1984.  – С. 120 – 121.
37. Нестеренко С.А. Локальная сеть управления микро-ЭВМ // Тезисы докладов 2-й Всесоюзной конференции  “Локальные сети ЭВМ”. –  Рига,  1996.  –  С. 124  –  125.
38. Нестеренко С.А., Карпов С.Н., Чернопольский А.Д. Архитектура малой локальной сети уровня ГПС // Тезисы докладов 3-й Всесоюзной конференции “Локальные сети ЭВМ’. –  Рига,  1998.  –  С. 198  –  201.
39. Нестеренко С.А., Кравцов В.А. Гетерогенная локальная сеть персональных ЭВМ // Тезисы докладов Всесоюзного научно-технического семинара “Локальные сети ЭВМ в системах обработки и управления”. –   Ленинград, 1990.  –  С. 72  –  73.
40. Нестеренко С.А., Кравцов В.А. Малая локальная сеть контроля и диагностики // Тезисы докладов научно-технической конференции “Проблемы автоматизации контроля электронных устройств”. –  Винница, 1990.  –  С. 49  –  51.
41. Нестеренко С.А., Кравцов В.А. Локальная сеть ПЭВМ // Тезисы докладов 1-й Международной  конференции “Локальные вычислительные сети”. – Рига, 1996.  –  С. 114  –  115.
42. Нестеренко С.А., Зеленин В.В., Карпенко В.П. Коммуникационная сеть системы сбора и обработки информации // Тезисы докладов Всесоюзной конференции  “Радиофизическая информатика”. –  Москва, 1990.  –  С. 139  –  140.
43. Нестеренко С.А., Кравцов В.А., Бугров Л.С. Неоднородная локальная сеть персональных ЭВМ // Тезисы докладов Всесоюзной конференции “Радиофизическая информатика”. –  Москва, 1990.  –  С. 141  –  142.
44. Нестеренко С.А., Кравцов В.А. Коммуникационная сеть для распределенных систем управления // Тезисы докладов Всесоюзной конференции “Микропроцессорные системы управления технологическими процессами”. –   Одесса, 1990. –  С. 3 –  5.
45. Нестеренко С.А., Данильченко А.В. Комплекс моделей методов доступа в ЛВС на основе замкнутых сетей массового обслуживания // Тезисы докладов Всесоюзной конференции “Микропроцессорные системы управления технологическими процессами”. –   Одесса, 1990. –  С.31 –  33.        
46. Нестеренко С.А., Болгаров Д.В. Проектирование локальной сети масштаба предприятия // Труды 2-й Международной конференции “Современные информационные и электронные технологии”. –  Одесса, 2001. –  С. 157 – 158.
47. Нестеренко С.А., Шварц О.П. Использование интерсети на современном промышленном предприятии // Сборник трудов “Научные труды молодых ученых’. –  Одесса, 1997. –  С. 101 –  106.
48. Нестеренко С.А., Фомин Д.А. Распределенное имитационное моделирование дискретно-событийный динамических систем // Сборник трудов “Научные труды молодых ученых”. –  Одесса, 1997. –  С. 94 –  97.
49. Нестеренко С.А., Серегин С.В. Интранет-технология для корпоративных сетей // Сборник трудов “Экономика. Моделирование технических и общественных процессов”. –  Одесса, 2000. –  С. 137 –  140.
50. Нестеренко С.А., Шапо В.Ф. Оптимизация алгоритмической структуры локальной вычислительной сети // Сборник трудов Всероссийской конференции “Прогрессивные технологии, конструкции и системы в приборо- и машиностроении”. –  Москва, 2002. –  С. 312 –  314.
51. Нестеренко С.А., Болгаров Д.В. Методология динамического проектирования корпоративных вычислительных сетей // Труды 4-й Международной конференции “Современные информационные и электронные технологии”. –  Одесса, 2003. –  С. 97.
52. Нестеренко С.А., Гогунский В.Д. Информационная технология построения корпоративных компьютерных сетей АСУ предприятия // Материалы Х семинара “Моделирование в прикладных научных исследованиях”. –  Одесса, 2003. – С. 14 – 16.
53. Нестеренко С.А., Кравцов В.А. Информационная технология динамического синтеза сетей АСУТП // Материалы Х Международной конференции по управлению “Автоматика, 2003”. –  Севастополь, 2003. –  Т.3. –  С. 84 – 85.
54. Нестеренко С.А., Кулюкин В.А., Нестеренко С.А. Малая локальная сеть одноплатных микро-ЭВМ / Депонирована в НИИЭИР. – № 3-8287. – Серия АТ   № 33. – 1988. – 4с.