56.Модель распределенной обработки информации.

Распределенная обработка данных - методика выполнения прикладных программ группой систем. При этом пользователь получает возможность работать с сетевыми службами и прикладными процессами, расположенными в нескольких взаимосвязанных абонентских системах.

В современном бизнесе очень часто возникает необходимость предоставить доступ к одним и тем же данным группам пользователей, территориально удаленным друг от друга. В качестве примера можно привести банк, имеющий несколько отделений. Эти отделения могут находиться в разных городах, странах или даже на разных континентах, тем не менее необходимо организовать обработку финансовых транзакций (перемещение денег по счетам) между отделениями. Результаты финансовых операций должны быть видны одновременно во всех отделениях.

Существуют два подхода к организации обработки распределенных данных.

1. технология распределенной базы данных. Такая база включает фрагменты данных, расположенные на различных узлах сети. С точки зрения пользователей она выглядит так, как будто все данные хранятся в одном месте. Естественно, такая схема предъявляет жесткие требования к производительности и надежности каналов связи.

2. технология тиражирования. В этом случае в каждом узле сети дублируются данные всех компьютеров. При этом:

передаются только операции изменения данных, а не сами данные

передача может быть асинхронной (неодновременной для разных узлов)

данные располагаются там, где обрабатываются

Это позволяет снизить требования к пропускной способности каналов связи, более того при выходе из строя линии связи какого-либо компьютера, пользователи других узлов могут продолжать работу. Однако при этом допускается неодинаковое состояние базы данных для различных пользователей в один и тот же момент времени. Следовательно, невозможно исключить конфликты между двумя копиями одной и той же записи.

Достоинствами распределенной обработки информации является:

• большое число взаимодействующих между собой пользователей;

• устранение пиковых нагрузок с централизованной базы данных за счет распределения обработки и хранения локальных баз данных на разных ЭВМ;

• возможность доступа пользователя к вычислительным ресурсам сети ЭВМ;

• обеспечение обмена данными между удаленными пользователями.

При распределенной обработке производится работа с базой, т.е. представление данных, их обработка, работа с базой на логическом уровне осуществляется на компьютере клиента, а поддержание базы в актуальном состоянии - на сервере. При наличии распределенной базы данных база размещается на нескольких серверах. В настоящее время созданы базы данных по всем направлениям человеческой деятельности: экономической, финансовой, кредитной, статистической, научно-технической, маркетинга, патентной информации, электронной документации и т.д.

57. Методы оценки эффективности информационных сетей

При опытной и рабочей эксплуатации ЛВС основным методом оценки следует считать экспериментальное исследование.

С помощью методов моделирования можно оценить эффект от модернизации ЛВС, не изменяя рабочей конфигурации и организации работы системы.Моделирование - один из наиболее распространенных методов исследования. Модель ЛВС - это такое ее представление, которое состоит из определенного количества организованной информации о ней и построено с целью ее изучения. При исследовании ЛВС, используются абстрактные модели, представляющие собой описания ЛВС на некотором языке. Абстрактная модель, представленная на языке математических отношений, называется математической моделью. Математическая модель М имеет форму функциональной зависимости W=W 4м 0(Х, F) , где W={W 41 0, W 42 0,..., W 4n 0} - показатели эффективностисистемы; Х={x 41 0, x 42 0,..., х 4n 0} и F= {f 41 0, f 42 0,..., f 4Q 0} соответственно параметры и функции, выполняемые системой. Поскольку при исследовании ЛВС возникает много различных вопросов, для решения тех или иных задач может быть разработан ряд моделей M={M 41 0, М 42 0,..., М 4o 0}. Эти модели представляют одну и ту же систему, но разрабатываются в различных целях, представляют ВС с различных точек зрения, а потому имеют различную степень детализации. Это означает, что в некоторой модели M 4i 0 C M могут отсутствовать определенные математические зависимости, а следовательно, модель М может быть неадекватной реальной ВС. Поэтому в совокупность моделей М должны входить такие частные модели, которые адекватно отражают отдельные стороны функционирования ЛВС в соответствии с целью исследования и имеют такую степень детализации, которая достаточна для решения конкретной задачи с требуемой точностью.

АНАЛИТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ

Использование аналитических методов связано с необходимостью построения математических моделей ЛВС в строгих математических терминах. Аналитические модели ЛВС носят вероятностный характер и строятся на основе понятий аппарата теорий массового обслуживания, вероятностей и марковских процессов. Могут также применяться дифференциальные и алгебраические уравнения.

+удается быстро получить аналитические модели для решения достаточно широкого круга задач исследования ЛВС. недостатки: - значительные упрощения,

- громоздкость вычислений для сложных моделей,

- сложность аналитического описания вычислительных процессов

- недостаточная развитость аналитического аппарата.

Указанные особенности позволяют заключить, что аналитические методы имеют самостоятельное значение лишь при исследовании процессов функционирования ЛВС в первом приближении.

ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ

Оно снимает большинство ограничений, связанных с возможностью отражения в моделях реального процесса функционирования исследуемой ЛВС, динамической взаимной обусловленности текущих и последующих событий, комплексной взаимосвязи между параметрами и показателями эффективности системы и т.п.

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.

Описания компонентов реальной ЛВС в имитационной модели носят определенный логико-математический характер и представляют собой совокупность алгоритмов, имитирующих функционирование исследуемой ЛВС. Моделирующая программа, построенная на основе этих алгоритмов, позволяет свести имитационное моделирование к проведению экспериментов на ЭВМ путем их "прогона" на некотором множестве входных данных, имитирующих первичные события, которые происходят в системе. Информация, фиксируемая в процессе исследования имитационной модели, позволяет определить требуемые показатели, характеризующие качество исследуемой ВС.

недостаток сложность, высокая трудоемкость и стоимость разработки моделей.

ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ МЕТОДЫ

Использование моделей ЛВС предполагает наличие информации о реальных характеристиках вычислительного процесса. Такая информация может быть получена эмпирическими методами.

Информация собирается с помощью специальных средств, которые обеспечивают измерение параметров, характеризующих динамику функционирования ЛВС в режимах опытной и нормальной эксплуатации.

Экспериментальные методы позволяют создать основу количественной оценки эффективности ЛВС для достижения следующих практических целей: анализа имеющихся ЛВС, выбора наилучшей и синтеза новой ЛВС. Оценка характеристик аппаратно-программных средств связана с проведением экспериментов и измерений, которые с практической точки зрения могут рассматриваться как процесс получения полезной информации.

На завершающем этапе экспериментальных исследований проводится анализ результатов измерений, который состоит в получении содержательных выводов об исследуемой ЛВС. Важным условием для формирования таких выводов является удачное представление результатов измерений.

Эффективность экспериментальных методов в значительной степени зависит от качества планирования экспериментов и правильности выбора типа нагрузки. Эксперимент состоит из набора тестов, выполняемых в процессе исследований, а тест, в свою очередь, состоит из ряда сеансов или "прогонов".

58. Основные понятия теории моделирования и классификация видов моделирования

Моделированием называется замещение одного объекта другим с целью получения информации о важнейших свойствах объекта – оригинала с помощью объекта – модели.

Всем моделям присуще наличие некоторой структуры (статической или динамической, материальной или идеальной), которая подобна структуре объекта – оригинала. В процессе работы модель выступает в роли относительно самостоятельного квазиобъекта, позволяющего получить при исследовании некоторые знания о самом объекте. Если результаты такого исследования (моделирования) подтверждаются и могут служить основой для прогнозирования в исследуемых объектах, то говорят, что модель адекватна объекту. При этом адекватность модели зависит от цели моделирования и принятых критериев.

Процесс моделирования предполагает наличие:

объекта исследования;исследователя, имеющего конкретную задачу;

модели, создаваемой для получения информации об объекте, необходимой для решения задачи.По отношению к модели исследователь является экспериментатором. Одним из наиболее важных аспектов моделирования систем является проблема цели. Любую модель строят в зависимости от цели, которую ставит перед ней исследователь, поэтому одна из основных проблем при моделировании – это проблема целевого назначения. Подобие процесса, протекающего в модели, реальному процессу является не самоцелью, а условием правильного функционирования модели. Если цели моделирования ясны, то возникает следующая проблема, - проблема построения модели. Это построение оказывается возможным, если имеется информация или выдвинуты гипотезы относительно структуры, алгоритмов и параметров исследуемого объекта.

Когда модель построена, то следующей проблемой является проблема работы с ней, реализация модели. Здесь основные задачи – минимизация времени получения конечных результатов и обеспечение их достоверности. Для правильно построенной модели характерным является то, что она выявляет лишь те закономерности, которые нужны исследователю, и не рассматривает свойства системы – оригинала, несущественные в данный момент.

Классификация видов моделирования.

В зависимости от характера изучаемых процессов в системе все виды моделированиямогут быть разделены на детерминированные и стохастические, статические и динамические, дискретные, непрерывные и дискретно – непрерывные. Детерминированное моделирование отображает детерминированные процессы, т.е. процессы, в которых предполага-

ется отсутствие всяких случайных воздействий; стохастическое моделирование отображает вероятностные процессы и события. В этом случае анализируется ряд реализаций случайного процесса и оцениваются средние характеристики, т.е. набор однородных реализаций. Статическое моделирование служит для описания поведения объекта в какой либо момент времени, а динамическое моделирование отражает поведение объекта во

времени. Дискретное моделирование служит для описания процессов, которые предполагаются дискретными, соответственно непрерывное моделирование позволяет отразить непрерывные процессы в системах, а дискретно

непрерывное моделирование используетсядля случаев, когда хотят выделить наличие как дискретных, так и непрерывных процессов.

При наглядном моделировании на базе представлений человека о реальных объектах создаются различные наглядные модели, отображающие явления и процессы, протекающие в объекте. В основу гипотетического моделирования исследователем закладывается некоторая гипотеза о закономерностях протекания процесса в реальном объекте, которая отражает уровень знаний исследователя об объекте и базируется на причинно-следственных связях между входом и выходом изучаемого объекта. Гипотетическое мо-

делирование используется, когда знаний об объекте недостаточно для построения формальных моделей. Аналоговое моделирование основывается на применении аналогий различных уровней.Наивысшим уровнем является полная аналогия, имеющая место только для достаточно простых объектов. С усложнением объекта используют аналогии последующих уровней,когда аналоговая модель отображает несколько либо только одну сторону функционирования объекта. Символическое моделирование представляет собой искусственный процесс созданиялогического объекта, который замещает реальный и выражает основные свойства его отношений с помощью определенной системы знаков или символов. Математическое моделирование. Для исследования характеристик процесса функционирования любой системы математическими методами, включая и машинные, должна быть проведена формализация этого процесса, т.е. построена математическая модель.

Под математическим моделированием будем понимать процесс установления соответствия данному объекту некоторого математического объекта, называемого математической моделью, и исследование этой модели, позволяющее получать характеристики рассматриваемого реального объекта. Вид математической модели зависит как от природы реально-

го объекта, так и задач исследования объекта и требуемой достоверности и точности решения этой задачи. Любая математическая модель, как и всякая другая, описывает реальный объект лишь с некоторой степенью приближения к действительности. Математическое моделирование для исследования характеристик процесса функционирования систем можно разделить на аналитическое, имитационное и комбинированное. Для аналитического моделирования характерно то, что процессы функционирования

элементов системы записываются в виде некоторых функциональных соотношений (алгебраических, интегродифференциальных, конечно-разностных и т.п.) или логических условий. Аналитическая модель может быть исследована следующими методами: а) аналитическим, когда стремятся получить в общем виде явные зависимости для искомых ха-

рактеристик; б) численным, когда, не умея решать уравнений в общем виде стремятся получить числовые результаты при конкретных начальных данных; в) качественным, когда,не имея решения в явном виде, можно найти некоторые свойства решения (например,оценить устойчивость решения).

При имитационном моделировании реализующий модель алгоритм воспроизводит процесс функционирования системы во времени, причем имитируются элементарные явления, составляющие процесс, с сохранением их логической структуры и последовательности протекания во времени, что позволяет по исходным данным получить сведения о состояниях процесса в определенные моменты времени, дающие возможность оценить характеристики системы. Основным преимуществом имитационного моделирования, по сравнению с аналитическим, является возможность решения более сложных задач. Имитационные модели позволяют достаточно просто учитывать такие факторы, как наличие дискретных и непрерывных элементов, нелинейные характеристики элементов системы, многочисленные случайные воздействия и др., которые часто создают трудности при аналитических исследовани-

ях. В настоящее время имитационное моделирование – наиболее эффективный метод исследования простых систем, а часто и единственный практически доступный метод получения информации о поведении системы, особенно на этапе ее проектирования.Натурным моделированием называют проведение исследований на реальном объекте с последующей обработкой результатов эксперимента на основе теории подобия. При функционировании объекта в соответствии с поставленной целью удается выявить закономерности протекания реального процесса. Надо отметить, что такие разновидности натурного эксперимента, как производственный эксперимент и комплексные испытания, обладают высокой степенью достоверности. В процессе физического моделирования задаются некоторые характеристики внешней среды и исследуется поведение либо реального объекта, либо его модели при заданных или создаваемых искусственно воздействиях внешней среды. Физическое моделирование может протекать в реальном и нереальном (псевдореальном) масштабах времени, а так же может рассматриваться без учета времени. В последнем случае изучению подлежат так называемые «замороженные» процессы, которые фиксируются в некоторый момент времени. Наибольшие сложность и интерес с точки

зрения верности получаемых результатов представляет физическое моделирование в реальном масштабе времени.