16.2.1.3. Механизм, обеспечивающий организационный процесс

Рассмотрим механизм, обеспечивающий организационный процесс. Пусть имеется некоторая система с направленным на нее внешним воздействием — вход системы. Вместе с вещественно-энергетическим потоком в нее попадает информация, представляющая собой собственную упорядоченность этого потока. Эта информация оценивается в особом блоке — механизме управления. Здесь же вырабатывается программа ответного действия. В результате система реагирует на воздействие извне. В выходном вещественно-энергетическом потоке также имеется информационная составляющая. Часть ее по каналу обратной связи поступает на вход системы и снова попадает в механизм оценки и переработки информации. В результате система получает сведения об эффективности ее ответной реакции и изменяет направление и интенсивность действия, если это нужно для самостабилизации. Таким путем многократного самоконтроля системы, получившие название «самоорганизующиеся», настраиваются на внешние факторы, достигают равновесия с условиями среды существования и тем самым сохраняют себя.

11 Вопрос декомпозиция системы

Третьим этапом построения концептуальной модели является - декомпозиция системы, которая производится исходя из выбранного уровня детализации модели, определяемый тремя факторами: - целями моделирования; - объемом априорной информации о системе; - требованиями к точности и достоверности результатов моделирования. Уровни детализации иногда называют стратами, а процесс выделения уровней — стратификацией. Детализация системы должна производиться до такого уровня, чтобы для каждого элемента были известны или могли быть получены зависимости его выходных ха­рактеристик от входных воздействий, существенные с точки зрения выбранного показателя эффективности. Повышение уровня детализации описания системы позволяет получить более точ­ную ее модель, но усложняет процесс моделирования и ведет к росту затрат времени на его проведение. Например, если моделируется дискретная система, то увеличение детальности ее описания означает увеличение числа различных состояний системы, учитываемых в модели, и, как следствие — неизбежный рост объема вычислений. При выборе уровня описания системы целесообразно руководствоваться следующим правилом: в модель должны войти все параметры, которые обеспечива­ют определение интересующих исследователя характеристик системы на заданном временном интервале ее функционирования; остальные параметры по возможности следует исключить из модели. При имитационном моделировании для оценки выбранного уровня детализации можно использовать специальные критерии. Первый критерий - отношение реального времени функционирования системы к времени моделирования (т.е. к затратам машинного времени, необходимого на проведение модельного эксперимента). Например, если при одних и тех же подходах к программной реализации модели моделирование одного часа работы системы требует в одном случае 3 минуты машинного времени, а в другом - 10 минут, то во втором случае степень детализации описания выше (соотношение 3:10). Второй критерий - разрешающая способность модели, в том числе: - разрешающая способность по времени — может быть определена как кратчайший интервал модельного времени между соседними событиями; - разрешающая способность по информации — наименьшая идентифицируемая порция информации, представимая в модели (для вычислительных систем, например, такими порциями могут быть слово, страница, программа, задание). Третий критерий — число различных моделируемых состояний системы (или ти­пов событий). Для тех компонентов, относительно которых известно или предполагается, что они в большей степени влияют на точность результатов, степень детальности может быть выше других. Также, с увеличением детальности возрастает устойчивость модели, но возрастают и затраты машинного времени на проведение модельного эксперимента.

Задачи моделирования. Виды моделей информационных сетей.

Ни один проект крупной сети со сложной топологией в настоящее время не обходится без исчерпывающего моделирования будущей сети. Программы, выполняющие эту задачу, достаточно сложны и дороги, но отказ от моделирования может обойтись еще дороже. Целью моделирования является определение оптимальной топологии, адекватный выбор сетевого оборудования, определение рабочих характеристик сети и возможных этапов будущего развития. Ведь сеть, слишком точно оптимизированная для решений задач текущего момента, может потребовать серьезных переделок в будущем. На модели можно опробовать влияние всплесков широковещательных запросов или реализовать чрезвычайные режимы работы (выход из строя ряда важных серверов, отказ сетей и каналов, составляющих магистраль, режим коллапса в Ethernet и т.д.), что вряд ли кто-то может себе позволить в работающей сети. В процессе моделирования, как правило, выясняются следующие параметры: •Предельные пропускные способности различных фрагментов сети и зависимости потерь пакетов от загрузки отдельных станций и внешних каналов. •Время отклика основных серверов в самых разных режимах, в том числе таких, которые в реальной сети крайне нежелательны.  •Влияние установки новых серверов на перераспределение информационных потоков (Proxy, Firewall и т.д.).  •Решение оптимизации топологии при возникновении узких мест в сети (размещение серверов, DNS, внешних шлюзов, организация опорных каналов и пр.). •Выбор того или иного типа сетевого оборудования (например, 10BaseTX или 100BaseFX) или режима его работы (например, cut-through, store-and-forward для мостов и переключателей и т.д.).  •Выбор внутреннего протокола маршрутизации и его параметров (например, метрики).  •Определение предельно допустимого числа пользователей того или иного сервера.  •Оценка необходимой полосы пропускания внешнего канала для обеспечения требуемого уровня QoS. •Оценка влияния мультимедийного трафика на работу локальной сети, например, при подготовке видеоконференций. Перечисленные задачи предъявляют различные требования к программам. В одних случаях достаточно провести моделирование на физическом или MAC уровне, в других нужен уже уровень транспортных протоколов (например, UDP и TCP), а для наиболее сложных задач нужно воспроизвести поведение прикладных программ. Все это должно учитываться при выборе или разработке моделирующей программы. Следует учесть, что ваша машина должна в той или иной мере воспроизвести действия всех машин в моделируемой сети. Таким образом, машина эта должна быть достаточно быстродействующей и, несмотря на это, моделирование одной секунды работы сети может занять при определенных условиях не один час. Результаты моделирования должны иметь точность 10-20%, так как этого достаточно для большинства целей и не требует слишком много машинного времени. Для моделирования поведения реальной сети, надо знать все ее рабочие параметры: длины кабеля от концентратора до конкретной ЭВМ, задержки используемых кабелей, задержки концентраторов (этот параметр часто отсутствует в документации и его придется брать из документации на сетевой протокол, например из IEEE 802.3). Параметры могут быть определены и прямым измерением. Чем точнее вы воспроизводите поведение сети, тем больше машинного времени это потребует. Кроме того, вам предстоит сделать некоторые предположения относительно распределения загрузки для конкретных ЭВМ и других сетевых элементов, задержек в переключателях, мостах, времени обработки запросов в серверах. Решение этих проблем возможно путем аналитического или имитационного (статистического) моделирования. ^

Аналитические модели. Системы массового обслуживания.

Аналитическая модель сети представляет собой совокупность математических соотношений, связывающих между собой входные и выходные характеристики сети. При выводе таких соотношений приходится пренебрегать какими-то малосущественными деталями или обстоятельствами.

Имитационные модели. Интерпретация результатов имитационного моделирования.

Этот тип моделирования используется для анализа текущих, а также для предсказания будущих характеристик системы.