Автор: Евгений Хвалев. Рубрики: Сети и телекоммуникации. Опубликовано: Июль 10th, 2009
Введение

В процессе внедрения в практики современного управления сервисных методологий (ITIL, MOF, SaaS), позволяющих организовать работу подразделений компании, ее партнеров, поставщиков и клиентов по принципу предоставления и потребления услуг, появляются задачи, как прикладного, так и обслуживающего характера, требующие и высокого быстродействия, и незамедлительной скорости реакции, и передачи больших объемов информации. Позволяя перейти к сервисно-ориентированной архитектуре (SOA), поставщик услуг и заказчик заключают соглашение об уровне сервиса (SLA), описывающее параметры уровня надежности, безопасности и качества обслуживания предоставляемой услуги/сервиса.

В настоящее время сетевая инфраструктура каждой компании и организации является основополагающим элементом в обеспечении и предоставлении требуемого уровня функционирования как критических бизнес-приложений, так и прикладного программного обеспечения. Вместе с тем, достаточно высокие затраты на реализацию сетевых проектов, повышенные требования к надежности будущей сетевой инфраструктуры и параметрам соглашения об уровне сетевых сервисов делают недопустимым создание предварительного физического прототипа для исследования параметров функционирования сети. Выходом из ситуации является предварительное имитационное моделирование. Результаты моделирования позволяют исследовать свойства сетей, находить узкие места и оптимизировать решения построения или развития сетевой инфраструктуры как на стадиях проектирования, модернизации, так и в процессе эксплуатации.

Качество обслуживания вычислительной сети

Качество обслуживания корпоративной информационно-вычислительной сети (КИВС) определяется совокупностью многих факторов. Это физическая и логическая топологии сети, наличие резервной аппаратуры, коэффициенты резервирования, тип используемых линий передачи, коммутационного и серверного оборудования сети. Дополнительно, совокупность используемых в сети протоколов обмена информацией и интерфейсов взаимодействия сетевых программ разных уровней одного или различных узлов сети позволяет обеспечить функционирование сети без сбоев в «моменты пик». Такие «моменты» (секунды, минуты, десятки минут) могут возникать при отказе части действующего оборудования и переходе на резервные варианты работы.

Кроме того, интенсивность трафика сети представляет собой случайный процесс, испытывающий флуктуации во времени. Пик-фактор процесса (отношение максимальной интенсивности к средней интенсивности) обычно растет (хотя и медленно) с увеличением длительности временного интервала. При проектировании большинства технических устройств запас динамического диапазона для случайного процесса выбирается с учетом пик-фактора не более пяти. Это обеспечивает весьма малую долю необработанных данных. Однако, если во многих случаях это является допустимым, в КИВС повторная передача «неудавшаяся» с первого раза может быть недопустимой. И такие протоколы, как TCP, гарантирующие надежную передачу последовательности пакетов, могут не обеспечить качество обслуживания в «моменты» пиковой нагрузки сети. Фактически определить, какой же коэффициент запаса имеет вычислительная сеть в моменты пиковой нагрузки и как изменяются параметры качества обслуживания, можно как экспериментально, так и путем использования моделирующей программы.

Коэффициент запаса вычислительной сети

КИВС проектируется и создается с достаточно большим запасом производительности. При этом производительность сети обеспечивается пропускной способностью линий связи, коммутаторов, серверов и шлюзов. Опыт построения современных КИВС показывает, что наиболее часто при проектировании используется топология «звезда» со скорость передачи 100 Мбит/с или 1 Гбит/c, что на порядок превосходит скорость в устаревших коаксиальных Ethernet линиях 10 Мбит/с, до сих пор используемых в производственных автоматизированных системах управления. Кроме того, подключение узлов сети по топологии «звезда» через коммутаторы с большой емкостью очередей сообщений создает для каждого узла собственную линию связи, практически не чувствительную к загрузке сети трафиком других узлов. Значительный запас производительности обеспечивает при этом надежную работу сети без входа в критические режимы. Однако, важна верная оценка достаточного коэффициента запаса. Так, в технике, коэффициент запаса прочности тросов лифта для подъема людей выбирают не менее 12, и, в то же время, коэффициент запаса прочности крыльев пассажирского самолета может быть равным 1,4 (на порядок меньше).

Качество обслуживания и сетевой трафик

Одним из параметров, характеризующий качество обслуживания, является учет объема и состава сетевого трафика. Задача анализа трафика в корпоративных сетях подразумевает анализ степени загрузки элементов сети, времен доставки сообщений и вариаций этих времен, а также вероятностно-временных характеристик и возможности управления ими путем управления работой сети. При этом, сообщениям назначаются приоритеты для обеспечения требований качества обслуживания и назначенные приоритеты могут изменяться при прохождении сообщением маршрута. Объем управляющего трафика, который должен быть передан приоритетно, относительно обычного трафика сети, может временно увеличиваться при переключении работы сети на резервную схему в случае отказа оборудования. В таком или ином случае чрезмерное увеличение доли приоритетного служебного трафика может недопустимым образом ухудшить вероятностно-временные характеристики основного трафика сети (с учетом того, что часть основного трафика также может требовать приоритетной передачи).

При работе КИВС трафик может плавно возрастать по времени. Рост трафика учитывается в качестве множителя при проектировании коэффициента запаса производительности. Мгновенные же значения интенсивности трафика могут испытывать значительные колебания относительно средней величины. В качестве параметра, характеризующего степень таких флуктуаций, обычно выбирают отношение максимального значения к среднему квадратическому значению интенсивности на выбранном временном интервале. С ростом временного интервала такое отношение возрастает. Для пуассоновских процессов, описанных в теории массового обслуживания, рост примерно пропорционален корню из логарифма длины интервала, а для самоподобных процессов рост может быть и более быстрым, например степенным, с некоторым показателем степени. Трафик реально функционирующих сетей проявляет свойства самоподобия, что приводит к «тяжелым хвостам» в распределении интенсивности мгновенного трафика. Это, в свою очередь, предполагает планирование больших коэффициентов запаса производительности сети по сравнению со случаем пуассоновских потоков. Кроме того, проектирование КИВС учитывает вероятность поломки сетевого оборудования и его ремонта, а в подсетях, решающих задачи обеспечения работоспособности в реальном режиме времени, и необходимость резервирования и автоматическое переключение на резервные варианты.

Иммитационно-аналитический анализ сетевого трафика

Если оптимальный для конкретной сети коэффициент запаса производительности зависит от многих факторов, учитывающих стоимость потерь при нарушении работы КИВС и стоимость обслуживания КИВС, то «базовый» уровень загрузки, относительно которого и вычисляется коэффициент запаса, представляет отдельный интерес. За такой базовый уровень может быть принята ситуация, когда начинает проявляться значимая дополнительная задержка пакетов в сети из-за появления очередей. В случае, когда сообщения в сети имеют разные приоритеты, увеличение загрузки сказывается вначале на передаче пакетов низших приоритетов и только потом высших. Ниже рассматривается случай двух уровней приоритета с абсолютным алгоритмом обработки.

На рис. 1 представлен результат моделирования вероятностно-временных характеристик сообщений в сети.

01_art2_ekh

Рис. 1. Зависимости (шаг 1 мс) вероятностей задержки сообщений в очереди для приоритетных и для обычных сообщений от времени. Средний коэффициент загрузки канала сети составной топологии (125 узлов) 64%, среднее время задержки приоритетных сообщений 0,24 мс, обычных – 2,4 мс. Отношение средней интенсивности собственного трафика узла к производительности канала составляет 18%.

Выводы

Зависимости, приведенные на рис. 1, позволяют сделать вывод о том, что при среднем коэффициенте загрузки каналов 64% (загрузка некоторых приближается к предельной) дополнительная задержка приоритетных сообщений в сети возрастает до 0,24 мс, что составляет 15% от среднего времени передачи в сети приоритетных сообщений. Такая величина уже может рассматриваться как значимая. Для сообщений же обычного приоритета в этом случае средняя дополнительная задержка сообщений в очередях составляет 150%, т.е. сеть «сильно загружена» и дополнительное увеличение загрузки будет приводить к сбоям и необходимости повторных передач пакетов.

  • Полная версия статьи опубликована в журнале «Системы управления и информационные технологии», 2009, №2.1(36)

Поделиться

Опубликовать в Facebook
Опубликовать в Google Buzz
Опубликовать в Google Plus
Опубликовать в LiveJournal
Опубликовать в Мой Мир
Опубликовать в Одноклассники
Опубликовать в Яндекс

Мы в социальных сетях

Читать ProITClub в TwitterЧитать ProITClub в RSSЧитать ProITClub в п&##1086;чтовой подпискеЧитать ProITClub в Живом ЖурналеЧитать ProITClub в LinkedInЧитать ProITClub в LinkedIn
Вы можете оставить комментарий, или поставить трэкбек со своего сайта.

Написать комментарий

Вы должны войти чтобы добавить сообщение.