авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ БИБЛИОТЕКА РОССИИ

КОНФЕРЕНЦИИ, КНИГИ, ПОСОБИЯ, НАУЧНЫЕ ИЗДАНИЯ

<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ



Pages:   || 2 | 3 | 4 | 5 |   ...   | 7 |
-- [ Страница 1 ] --

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ

РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

ГОСУДАРСТВЕННЫЙ НАУЧНО-ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ

ИНСТИТУТ

ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ И

ТЕЛЕКОММУНИКАЦИЙ

МЕЖДУНАРОДНАЯ АКАДЕМИЯ ИНФОРМАТИЗАЦИИ

АКАДЕМИЯ ИНФОРМАТИЗАЦИИ ОБРАЗОВАНИЯ

ПЕНЗЕНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ

НОВЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ

ТЕХНОЛОГИИ И СИСТЕМЫ

ТРУДЫ

VIII Международной научно-технической

конференции Часть 1 Proceedings of the Eighth International Conference of Science and Technology NEW INFORMATION TECHNOLOGIES AND SYSTEMS Penza, Russia, November 25-26, 2008 ПЕНЗА, 2008 УДК 681.3 Новые информационные технологии и системы: Труды VIII Международной научно-технической конференции. — Пенза, ПГУ, 2008 г.

В сборнике представлены материалы докладов, сделанных на VIII Между народной научно-технической конференции «Новые информационные тех нологии и системы» («НИТиС-2008»), проводимой Международной акаде мией информатизации, Академией информатизации образования и Пензен ским государственным университетом. Доклады охватывают широкий спектр проблем в области новых информационных технологий в производ стве, управлении, образовании, рассматривают вопросы построения высоко производительных вычислительных комплексов, систем и сетей. В докладах представлены современные технологии хранения и обработки данных, соз дания аппаратно-программных комплексов и информационно вычислительных систем, интеллектуальных систем и систем управления.

Рассматриваются вопросы моделирования информационно-вычислительных систем и применения математических методов в информатике.

Редакционная коллегия:

В.И. Волчихин, Н.П. Вашкевич, В.Ю. Егоров, М.М. Бутаев, П.П. Макарычев, В.П. Кулагин Компьютерная верстка:

В.Ю. Егоров «НИТиС-2008»

СЕТИ ЭВМ И ТЕЛЕКОММУНИКАЦИИ ВЫСОКОПРОИЗВОДИТЕЛЬНЫЕ ВЫЧИСЛЕНИЯ И ПАРАЛЛЕЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ И РАСПОЗНАВАНИЕ ОБРАЗОВ К.П. Винтураль, Д.Ю. Пономарёв Россия, Красноярск, Сибирский Федеральный Университет ТЕНЗОРНЫЙ АНАЛИЗ СЕТИ ПО ДОСТАВКЕ КОНТЕНТА Тензорный метод анализа позволяет не только быст ро и надёжно проводить анализ необходимых харак теристик сетей связи, вне зависимости от структуры сети и её сложности, но также приспособиться к лю бым изменениям в сети, повышая эффективность её работы. Для примера была рассмотрена сеть по дос тавке контента, как наиболее перспективное направ ление сетей нового поколения, позволяющее более быстро и эффективно доставлять информацию ко нечным пользователям. Было показано, что с помо щью тензорного метода можно менять вероятность перехода требований из одной ветви в другую, тем самым эффективно управляя распределением нагруз ки во всей сети. Это позволяет оптимизировать такие важные параметры сети, как задержка доставки па кетов и загруженность сети.

Увеличение объемов Интернет-трафика в сочетании с ростом спроса на соединения с гарантированным уровнем качества сер виса (QoS) для доставки мультимедиа-данных — таких, как VoIP («Голос поверх IP») и потоковая передача мультимедиа в реаль ном масштабе времени, — подтолкнули развитие коммутации седьмого уровня. Эта технология, известная также под названием коммутации на основании информационного наполнения, разли чает потоки данных по URL-адресам, типам приложений и инди VIII Международная научно-техническая конференция видуальным протоколам. Например, коммутатор уровня 7 может исследовать заголовок пакета, определить тип приложения и на править запрос далее, исходя из подробной информации, которую коммутаторы, работающие на четвертом уровне, интерпретиро вать не способны.

Эффективная реализация коммутации на седьмом уровне обес печивает интеллектуальное перенаправление трафика в нужную сторону с близкими к максимальным для технологии Ethernet ско ростями. Прикладные данные такие, как данные HTTP-запроса находятся глубоко в недрах пакета сетевого протокола. Чтобы проанализировать их, коммутатор должен полностью разобрать весь стек.

Коммутаторы седьмого уровня образуют сеть доставки контен та (CDN - Content Delivery Network). CDN можно рассматривать как сеть, построенную поверх инфраструктуры Internet с целью высокоскоростной доставки мультимедиа или динамического кон тента конечным пользователям.

В настоящее время в связи с бурным развитием телекоммуни кации возникла большая потребность в эффективных методах анализа и проектирования систем и сетей связи. Однако среди существующих и признанных методов, таких как имитационное моделирование на ЭВМ, приложения теории графов, теория мас сового обслуживания, алгебраические и теоретико-множественные методы и т.д., - нет таких, которые бы позволили решать реальные сетевые задачи, характеризующихся огромным количеством взаи модействующих узлов и разнообразием методов коммутации и сигнализации.

Для решения вышеперечисленных проблем можно использо вать тензорную методологию. Применив тензорный метод для сложной сети массового обслуживания, состоящей из узлов и вет вей, используя понятия исходной и примитивной сети, можно по лучить выражения для определения характеристик в исходной сети, задавая параметры для примитивной сети.

«НИТиС-2008»

Основными характеристиками сетей связи являются: произво дительность сети, надёжность сети/сетевых элементов, задержка, вероятности потерь сообщений и пакетов, вариации задержки, интенсивность нагрузки. Определение данных параметров являет ся традиционно важной задачей в исследовании сетей связи и об мена данными.

Для определения данных параметров в качестве примера мо жем рассмотреть узловой метод расчёта тензорной методологии, как наиболее эффективный метод, хорошо отражающий преиму щества тензорного метода анализа. Для расчёта рассмотрим из вестное выражение определения загрузки устройств (), дающее связь между интенсивностью поступления вызовов () и средним временем обслуживания (tобсл). Задавая среднее время обслужива ния, интенсивность поступления вызовов для примитивной сети, можно определить интенсивность поступления вызовов и загрузку в исходной сети. Для узлового метода данное выражение примет следующий вид: t обсл.

Рисунок 1 – Пример сети по доставке контента в тензорном виде для узлового метода.

VIII Международная научно-техническая конференция Таблица 1 – Параметры для примитивной сети Параметр Значение, 1…i tобсл 1,…i 0.90 0.90 0.90 0.90 0.90 0.90 0.90 0.90 0.90 0.90 0.90 0.90 0. 1,…i 0.23 1.73 0.95 0.73 0.78 0.36 0.54 0.86 1.80 1.54 0.60 0.90 0. 1,…i 0.80 0.90 0.95 0.70 0.90 0.80 0.95 0.85 0.80 0.70 0.75 0.85 0. Результатом расчётов являются интенсивность поступления вызовов () и загрузка устройств () для исходной сети.

Таблица 2. – Параметры для исходной сети.

Параметр Значение, 1…i 1,…i 1.83 0.27 1.56 0.780.040.730.360.361.780.040.730.780. 1,…i 0.20 0.03 0.17 0.080.010.080.040.040.800.010.080.040. Полученные результаты позволяют сделать вывод о возможно сти использования тензорного метода к анализу различных харак теристик сетей нового поколения. Тензорный метод анализа по зволяет существенно упростить расчёты основных характеристик сетей связи и решать задачи для сложных топологий сетей, где другие методы требовали больших вычислительных ресурсов или совсем не могли получить решения из-за сложности задачи. Дан ный метод позволяет легко производить действия с такими систе мами, как расчёт характеристик, проектирование, управление, предвидеть последствия тех или иных изменений в сети, оптими зировать работу систем и т.д. Решения тензорным методом могут быть получены для любой структуры сети, что невозможно было сделать ранее используемыми методами теории массового обслу живания, теории графов и т.д.

Тензорный метод анализа позволяет быстро и надёжно прово дить анализ необходимых характеристик сетей по доставке кон тента, тем самым эффективно управляя распределением нагрузки во всей сети. Изменение в узле связи вероятности перехода требо вания из одной ветви в другую приведёт к перераспределению нагрузки между отдельными ветвями сети, что, в свою очередь, изменит метрики и протоколы маршрутизации, на основе которых выбирается наиболее оптимальный маршрут.

«НИТиС-2008»

Например, рассмотрим рисунок один. Пусть большая часть требований идёт из источника нагрузки «Р», далее через ветви 1, 2, 3, 9 до ветви 10. Маршрутизация осуществляется на основе протоколов RIP/OSPF, которые выбирают наиболее кратчайший путь. В качестве метрики используется длина маршрута. Умень шение вероятности перехода требований Р9,3 приведёт к увеличе нию вероятности Р4,3 и перераспределению потоков, например, на маршрут 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7. В результате уменьшится загрузка и время отклика устройств исходного маршрута, следовательно, уменьшится вероятность потерь и задержка доставки пакетов в сети. В данном случае маршрутизация потоков может осуществ ляться на основе протокола IGRP, в котором используется комби нация метрик, таких как задержка сети, полоса пропускания, на дежность и загруженность сети.

А.В. Грачев, А.А. Кручинин Россия, Пенза, ОАО «НПП «Рубин»

РАЗЛИЧНЫЕ АСПЕКТЫ И ПРОБЛЕМЫ РЕАЛИЗАЦИИ ШЛЮЗА В СЕТИ VOIP В данном докладе рассматривается вариант построе ния VoIP сети с использованием шлюзов, а также ос новные аспекты и проблемы, возникающие при реа лизации шлюза IP-телефония – это быстро развивающаяся технология переда чи речевой и видеоинформации в сети Internet и по другим сетям, построенным на основе протокола IP. Особенно хорошо заметны темпы развития этой технологии в последнее время, когда все больше пользователей сети Internet понимают преимущества этой технологии и начинают ее активно использовать. Однако сущест вующие реализации VoIP(Voice over IP) имеют определенные не достатки. Во-первых, для приемлемого качества обмена речевой информацией требуется наличие каналов связи со скоростью пе редачи данных более 33,6 кбит/с. Во-вторых, существующие при ложения IP-телефонии требуют наличия уже установленного IP подключения, в то время как сама процедура установки этого VIII Международная научно-техническая конференция подключения перекладывается на конечного пользователя. К при меру, использование низкоскоростных каналов, основанных на коммутируемых каналах связи, предполагает дополнительные действия пользователя, связанные с набором номера удаленного абонента, отслеживание сигнала «Занято» и т.д. В-третьих, боль шинство приложений IP-телефонии используют графический ин терфейс, что накладывает определенные требования на исполь зуемое оборудование, в то время как базовые функции телефонии можно выполнять с использованием командной строки. В четвертых, существующие коммерческие реализации распростра няются в виде исполняемых бинарных файлов, что исключает возможность изменения их функциональности с целью адаптации под существующие требования.

Для устранения перечисленных недостатков технологии VoIP предполагается разработка собственного программного комплекса обмена речевой информацией на основе АРМ «И-300М». Это по зволит использовать в качестве каналов связи как высокоскорост ные (оптоволоконные, Ethernet, беспроводные), так и низкоскоро стные (коммутируемые, выделенные) каналы связи с использова нием разработанного стека протоколов i300m_vst. Данный стек протоколов включает в себя канальный, сетевой и транспортный уровни модели OSI. За счет оптимизации структуры заголовков пакетов он дает существенные преимущества в скорости передачи данных по низкоскоростным каналам в сравнении с традицион ным стеком протоколов TCP(UDP)/IP. Особенно это заметно при малом размере передаваемых пакетов данных, характерных для IP-телефонии.

Программный комплекс должен состоять из трех частей:

служебный модуль, выполняющийся в виде демона или сервиса, отвечающий за всю базовую функциональность комплекса;

графический или иной интерфейс, соединяющийся со слу жебным модулем при помощи средств межпроцессорного «НИТиС-2008»

взаимодействия и позволяющий пользователю управлять работой комплекса;

шлюз в сеть i300m_vst, позволяющий работать не только в сети с традиционным стеком протоколов, но и со стеком, разработанным для АРМ «И-300М».

Рассмотрим алгоритм работы типичного приложения, рабо тающего по протоколу H.323. После запуска приложения откры вается порт, который ожидает входящие соединения. Обычно это порт 1720, хотя может быть использован и любой другой. Порт остается открытым до тех пор, пока не поступит входящий вызов, либо пока приложение не будет завершено.

Далее пользователь может отдать команду сделать исходящий вызов. Для этого ему необходимо знать IP-адрес и порт удаленной стороны, вызов ко торой предполагается произвести. IP-адрес может быть введен вручную либо взят из адресной книги, где он поставлен в соответ ствие определенному абоненту. Альтернативой этому варианту может служить использование т.н. «привратника». Привратник – выделенный сервер либо любой пользовательский компьютер, на котором установлено специальное программное обеспечение. Ка ждый H.323-терминал в начале своей работы может зарегистри роваться у привратника. В результате чего привратник будет хра нить у себя список логических имен абонентов с соответствую щими им IP-адресами. Таким образом, терминал H.323, зарегист рировавшийся у привратника, может сделать исходящий вызов по логическому имени абонента, не зная при этом его IP-адреса.

Итак, вызывающая сторона пытается установить соединение. В случае, если указанный компьютер не отвечает либо на нем не запущен H.323-терминал, то пользователю возвращается сообще ние об ошибке. Если же соединение установлено, то начинается обмен сообщениями между сторонами по протоколу Q.931 – ста дия H.225/Q.931 Call Setup. Эти сообщения служат для того, что бы оповестить удаленную сторону о том, что происходит вызов по протоколу H.323, а также для того, чтобы удаленная сторона мог VIII Международная научно-техническая конференция ла оповестить вызывающую сторону о том, что она принимает вызов либо отклоняет его.

В случае, если вызов принят, начинается обмен сообщениями по протоколу H.245 - H.245 Negotiation and Voice Path Setup. В хо де этого обмена каждая сторона посылает удаленной стороне спи сок поддерживаемых терминалом возможностей для того, чтобы стороны могли «договориться» о том, какой информацией и в ка ком формате они будут обмениваться. Эта стадия очень важна, поскольку благодаря ей появляется возможность организации об мена информацией между различным реализациям H.323 терминалов, обладающих различными возможностями и набора ми кодеков. Важным моментом при этом является то, что каждая сторона передает список кодеков, поддерживаемых ею. Причем, для каждого кодека указывается два IP-адреса и два порта. Одна пара IP-адрес-порт – для передачи медиа-информации, а вторая – для передачи контрольных сообщений. Таким образом, каждый из H.323-терминалов, получив список поддерживаемых возможно стей удаленной стороны и сравнив его со своим, принимает реше ние о том, какой использовать кодек, с какими параметрами, а также, куда посылать медиа-данные.

Далее, когда у каждой из сторон достаточно информации для полноценного обмена медиа-информацией, каждый терминал от крывает два соединения по протоколу RTP(Real Time Protocol).

Один канал используется для передачи медиа-информации, а вто рой - для обмена контрольными сообщениями. При этом TCP соединение остается открытым и по нему продолжается обмен информацией, необходимой для контроля над состоянием соеди нения. Протокол RTP основан на транспортном протоколе UDP и добавляет некоторые возможности, обуславливаемые спецификой обмена медиа-данными по сети. Например, в каждом пакете по сылается временная метка, необходимая для определения запо здавших пакетов.

По окончании разговора одна из сторон отдает команду на раз рыв соединения, что приводит к обмену сообщениями по прото «НИТиС-2008»

колу Q.931, назначение которых - сообщить удаленной стороне о разрыве соединения и о причине этого разрыва.

Итак, мы кратко рассмотрели алгоритм работы H.323 приложения. Предполагаемый шлюз, а точнее, пара шлюзов должны находиться между H.323-терминалами в соответствии со схемой, представленной на рисунке 1.

Рисунок 1. – Схема организации сети H.323-терминалов с использо ванием шлюзов.

Из рисунка видно, что каждый шлюз одновременно находится в сети И-300М и в своей локальной подсети. Причем, шлюз может использовать как отдельный компьютер, так и компьютер H.323 терминала (как в случае со шлюзами Г и В). При этом обмен ме диа-информацией в подсетях будет осуществляться, минуя шлюз.

Желательно, чтобы для пользователя было безразлично, каким образом происходит установление соединения: с использованием шлюза или без. Таким образом, благодаря шлюзам появляется возможность связать несколько открытых сетей (или отдельных компьютеров) по закрытым каналам связи, используя протокол И 300М в одну большую сеть для передачи медиа-информации.

VIII Международная научно-техническая конференция Далее рассмотрим некоторые аспекты и проблемы реализации шлюза.

Шлюз должен обеспечивать обмен данными между одним (или несколькими) H.323-терминалом и одним (или несколькими) точ но таким же шлюзом. При этом шлюз должен быть «прозрачным»

для H.323-терминала, т.е. терминал не должен «знать», с чем он соединяется, - со шлюзом или с аналогичным терминалом. Это необходимо для того, чтобы была возможность использования в качестве терминала любого приложения, поддерживающего про токол H.323 без дополнительной модификации.

Одна из проблем реализации шлюза заключается в том, что в соответствии с протоколом H.323 при установлении соединения явно передается IP-адрес и порт, на который должны посылаться медиа-данные. В случае же использования шлюза терминалы мо гут находиться в различных подсетях, и, следовательно, передан ная адресная информация окажется неактуальной в другой подсе ти. Рассмотрим пример, представленный на рисунке 2.

подсеть подсеть IP:192.168.1.1 IP:192.168.1.2 IP:1.1.1.2 IP:1.1.1. сеть И300-М Port:5000 Port:5000 Port:5000 Port: Терминал А Шлюз А Шлюз Б Терминал Б 192.168.1.1:5000 192.168.1.1:5000 192.168.1.1: IP:192.168.1. Port: Такой абонент отстутствует Рисунок 2. – Пример неактуальности адресной информации одной сети в другой.

Пусть терминал А хочет установить соединение с терминалом Б. Для этого он организует TCP соединение со шлюзом А. Далее в ходе стадии H.245 Negotiation and Voice Path Setup терминал А сообщает, что он ожидает входящий голосовой поток на компью «НИТиС-2008»

тере с IP-адресом 192.168.1.1. Эти данные, пройдя через шлюзы, попадают на терминал Б. Однако терминал Б не сможет организо вать исходящий голосовой поток, поскольку в его подсети вообще нет компьютера с IP-адресом 192.168.1.1. В качестве решения этой проблемы можно предложить динамическую подмену адресной информации, основная идея которого заключается в том, что шлюз Б должен просматривать все данные, проходящие через него по протоколу TCP, находить в них IP-адреса терминала А и заме нять их на свои собственные. Эта задача осложняется тем, что формат данных, передаваемых по сети в соответствии с протоко лом H.323 практически недокументирован, поэтому судить о смы словом содержании этих данных возможно только на основании результатов реинжиниринга.

В ходе этого исследования был проведен ряд экспериментов, заключающихся в организации вызовов между терминалами, с последовательным изменением параметров, таких как: IP-адрес, порты, диапазон портов RTP, с одновременным перехватом IP пакетов. В результате анализа данных был приблизительно опре делен формат данных, в котором передается адресная информа ция.

Рисунок 3. – Пример одного из пакетов данных передаваемых при установлении соединения по протоколу H.323.

Как видно из рисунка 3, IP-адреса и порты передаются в неза шифрованном виде, в сетевом порядке байтов (c0 a8 90 03 – IP адрес 192.168.144.3, 13 89 – порт 5001). Таким образом, не соста вит труда найти все вхождения IP-адреса шлюза А и заменить их на IP-адреса шлюза Б.

Следующая проблема заключается в том, что шлюз должен пе редавать абсолютно всю информацию, поступающую от термина ла другому шлюзу. Для этого шлюз должен «прослушивать» все VIII Международная научно-техническая конференция порты, по которым возможен обмен данными. Но терминалы мо гут обмениваться данными на любых портах, о которых они «до говорятся». Поскольку эта информация отсутствует на шлюзе, то он не сможет открыть необходимые порты и передавать медиа данные удаленному шлюзу. Однако информация об используемых портах может быть получена из потока сообщений между терми налами. Как видно из рисунка 3, номер порта следует сразу за IP адресом.

Еще одна проблема, связанная с адресной информацией, за ключается в том, что в случае если шлюз и терминал H.323 рабо тают на одном компьютере, то они не смогут одновременно от крыть один и тот же порт для ожидания входящего соединения.

Следовательно, шлюз должен открывать какой-то определенный порт, отличный от порта терминала, но известный ему. Поэтому в адресной книге другие терминалы будут иметь один порт, напри мер 1720, а шлюзы – другой. Кроме того, возникает проблема от крытия портов RTP в случае, если оба терминала предложат уда ленной стороне один и тот же порт. Например, если терминал А и терминал Б сообщат друг другу о том, что они готовы принимать голосовой поток на порт 5000, то шлюзу А придется открыть этот же порт для прослушивания, однако он не сможет этого сделать, поскольку этот порт уже открыт другим терминалом. Эта пробле ма аналогична проблеме с заменой IP-адреса и решается одновре менно с ней заменой и IP-адреса и номера порта на необходимый.

Таким образом, для успешной реализации шлюза в VoIP сети были решены следующие основные проблемы:

1. Подмена IP-адреса и порта.

2. Определение IP-адреса и порта, по которым предпола гается передача голосового потока.

3. Использование для ожидания входящих соединений порта, отличного от порта, используемого в терминале, а также соответствующая корректировка таблицы абонентов.

«НИТиС-2008»

Предложенный вариант построения VoIP сети с использовани ем шлюзов позволит устранить перечисленные недостатки и пре доставит возможность использования технологии VoIP на базе АРМ «И-300М».

М.М Бутаев Россия, Пенза, Пензенский государственный университет МЕЖУНИВЕРСИТЕТСКАЯ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ СЕТЬ Предложения по созданию объединенной вычисли тельной сети университетов.

Глобализация многих сторон жизни современного общества отражается и на парадигмах информационных технологий. В по следние годы стремительно развиваются технологии консолида ции вычислительных ресурсов на основе технологии grid computing и технологии объединения ресурсов хранения данных – data grid. Для пользователей создаются более простые условия ис пользования вычислительных ресурсов за счет абстрагирования от эксплуатации технических и программных средств, за счет раз личных механизмов виртуализации. В настоящее время наиболее общей парадигмой виртуализации является ориентированный на сервис cloud computing.

Многое в этом мире повторяется даже за время жизни одного поколения людей. Во времена майнфреймов, когда интерфейс с пользователем был только алфавитно-цифровой. Пользователи имели доступ к ЭВМ через низкоскоростную терминальную сеть.

Приложения функционировали в одной небольшой физической памяти. Но на ЕС ЭВМ второго поколения использовалась опера ционная система виртуальных машин, и она была основной и единственной.

На смену майнфремам пришла более дешевые персональные компьютеры, которые скоро стали объединять в сети. Более тесная интеграция бизнеса и информационных технология привела к резкому ужесточению требований на надежность, устойчивость и производительность вычислительного оборудования. В последние VIII Международная научно-техническая конференция годы вновь пришли к сосредоточенным вычислительным установ кам, к Data center, к их виртуализации. Интерфейс с пользовате лем и обрабатываемая информация стали мультимедийными, су щественно улучшились технические и эксплуатационные характе ристики систем.

Современные тенденции позволяют задуматься о необходимо сти консолидации вычислительных ресурсов университетов не скольких регионов или страны, о создании единых вычислитель ных, информационных и учебных ресурсов.

Межуниверситетская сеть позволит объединить усилия универ ситетов в совершенствовании подготовки специалистов высшей квалификации, а также будет содействовать развитию научно исследовательской деятельности в университетах.

Например, с помощью сети технически просто будет внедрить компьютеризированный лабораторный практикум среди родст венных направлений подготовки специалистов. Унификация ком пьютеризированной лабораторной базы будет содействовать по вышению качества обучения на новых кафедрах, облегчит созда ние циклов лабораторных работ, а также повысит общий уровень лабораторного практикума.

Межуниверситетская сеть облегчит внедрение новых форм учебного процесса, например, более активно использовать дис танционные методы обучения.

Межуниверситетская сеть может способствовать разработке и внедрению автоматизации системы менеджмента качества обра зовательных учреждений. Современная "бумажная" система ме неджмента качества чрезвычайно трудоемка и ее реальное испол нение мало перспективно.

В научных исследованиях межуниверситетская сеть позволит широко использовать современные методы вычислительного экс перимента и принять участие, например, в исследованиях новых методов распределенных вычислений и хранения данных.

«НИТиС-2008»

Объединенная вычислительная сеть должна создаваться с ис пользованием современной сервис ориентированной архитектуры распределенной сети вычислений и хранения данных. Для реали зации узла университетской сети необходимо приобретение сер верного и телекоммуникационного оборудования, программного обеспечения и услуг провайдера связи. В качестве программного обеспечения может использоваться система IBM Tivoli либо SUN N1 grid Engine 6 на операционной системе Linux. Для минимиза ции материальных ресурсов целесообразно включиться в между народную программу развития университетского образования, наладить взаимоотношения с ведущими университетами страны.

Межвузовская вычислительная сеть должна поддерживать ра боту узлов, построенных на различных аппаратных платформах открытых систем (Intel, PowerPC, UltraSPARC, MIPS), в различ ных операционных средах, например, Linux, Solaris, Windows.

Среда хранения данных должна работать с известными типами внешних запоминающих устройств и обмениваться с одинаковой эффективностью по протоколам iSCSI, FC, NFS/CIFS. К данным должен быть обеспечен блоковый и файловый доступ.

Количество узлов может быть переменным, средства автомати ческого мониторинга изменения состава и параметров узлов должны быть предусмотрены в составе программного обеспечения системы. В программном обеспечении должны быть компоненты балансировки вычислительной нагрузки узлов и трафика теле коммуникационных средств.

В составе системы должен быть узел администрирования рабо ты сети, с помощью которого в автоматизированном режиме воз можно управление, мониторинг, поиск неисправностей и других операций, необходимых для эксплуатации сети.

Межвузовская вычислительная сеть позволит вывести отечест венные научные исследования в области высокопроизводитель ных вычислений на современный уровень и привлечь к решению научных проблем в этой области большее количество специали стов из различных регионов России.

VIII Международная научно-техническая конференция С.А. Зинкин Россия, Пенза, Пензенский государственный университет МЕТОДЫ РАЗРАБОТКИ СИСТЕМ И СЕТЕЙ ХРАНЕНИЯ И ОБРАБОТКИ ДАННЫХ НА ОСНОВЕ ИЕРАРХИИ КОНЦЕПТУАЛЬНЫХ ПОВЕДЕНЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ Проектирование систем и сетей хранения и обработки данных на функционально-структурном уровне часто называют макро проектированием, так как здесь осуществляется выбор и органи зация функций и структуры системы в целом, с учетом целей, ко торым должна служить система. Кроме того, на данном этапе оп ределяется взаимодействие системы с внешней средой. Для иссле дования различных свойств системы строится математическое описание процесса ее функционирования. При решении задач макропроектирования нашел широкое применение метод имита ционного моделирования. При использовании этого метода разра батывается алгоритм, имитирующий работу и взаимодействие отдельных элементов системы. Имитационное моделирование, сочетающееся с методом статистических испытаний, называют также статистическим моделированием. Результаты моделирова ния используются для исследования различных вариантов орга низации структуры системы, предварительной проверки правиль ности ее функционирования, предсказания ее будущих характери стик.

При построении алгоритма моделирования для описания собы тий и динамики процесса функционирования часто используются высказывательные функции и предикатные выражения. Послед ние могут содержать унарные и n-арные предикаты и функции (в том числе бинарные предикаты сравнения) и отражают структуру системы, организацию управления функционированием системы, влияние внешней среды на функционирование системы. Для опи сания свойств событий в ряде случаев удобно использовать эле менты логик высших порядков. В традиционных имитационных программах используется широкий набор процедур-функций или объектов, вычисляющих значения переменных, управляющих «НИТиС-2008»

системными часами и собирающих статистические данные о функционировании моделируемой системы.

Для построения имитационных, или поведенческих моделей систем хранения и обработки данных нами выбран формальных аппарат сетей абстрактных машин, представляющих собой класс абстрактных систем, описываемых алгебраическими системами.

Понятие модуля абстрактной машины является удобной матема тической схемой, пригодной для описания широкого класса дис кретно-событийных систем. Использование языка абстрактных машин позволяет унифицировать математическое описание объ ектов и позволит реализовать единый методологический подход к исследованию и созданию систем. Описываемые таким образом сети абстрактных машин относятся к классу логико алгебраических моделей и пригодны для создания на их основе дискретно-событийных поведенческих моделей. В ряде случаев мы будем отдавать предпочтение термину “поведенческая модель” перед терминами “имитационная” или “статистическая” модель, обозначая этим тот факт, что модель в нашем понимании строит ся не только и не столько для отображения функционирования системы, но и для определения ее поведения – то есть для того, чтобы после создания и исследования модели положенные в ее основу спецификации послужили основой для составления систе мы алгоритмических модулей, определяющих ее функциональ ность. При этом существенно сокращаются трудозатраты и сроки разработки системы в целом. Для выбранной нами предметной области – многофункциональные системы и сети внешнего хране ния данных, специализированные операционные системы, про цессоры баз данных и знаний, сетевая инфраструктура хранения и обработки данных, характеризующиеся хранением и использова нием структурированных данных, представляет интерес создание таких поведенческих моделей, построение которых было бы осно вано на манипуляциях со структурированными данными. Боль шинство из используемых систем имитационного дискретно событийного моделирования такими свойствами не обладают.

VIII Международная научно-техническая конференция Кроме того, при создании имитационных систем часто обеспечи вается свойство “прозрачности” – такое свойство модели, при ко тором детали реализации скрыты от пользователя, что противоре чит поставленной нами задаче максимального использования “конструкций” модели в качестве непосредственно интерпрети руемых спецификаций для аппаратного, микропрограммного или программного обеспечения конкретной системы хранения и обра ботки данных.

Логико-алгебраические модели, положенные в основу опреде ления сетей абстрактных машин, позволяют учитывать все виды отношений между объектами системы, что позволяет при необхо димости провести ее глубокое исследование. Так, например, при структурном анализе сначала выявляются связи между элемента ми системы, а затем определяются направления передачи инфор мации и характеристики передаваемых данных. К конкретным задачам структурного анализа или синтеза относятся также распо знавание или организация структуры подсистем, выявление или реализация требуемого уровня параллелизма, выбор и оценка ва риантов использования ресурсов, оценка времени реакции на воздействия окружающей среды.

Особую роль в имитационном моделировании играет органи зация иерархии подмоделей. Уровни иерархии могут быть связа ны произвольными отношениями: “подчинен”, “управляет”, “предшествует”, “следует”, “выполняется одновременно”, “вы полняется неодновременно” и др. Элементы системы могут быть связаны как непосредственно, так и через структурные интерфей сы;

при этом могут быть использованы методы структурного ана лиза неориентированных и ориентированных графов.

В поведенческой модели реализуется некоторая совокупность алгоритмов, интервалы выполнения которых перекрываются в модельном времени. В реальности при машинной реализации ал горитмы в данной совокупности взаимно прерываются (под управлением специальной программы – симулятора) и образуют иерархию квазипараллельных подсистем. Инструментальные «НИТиС-2008»

средства, основанные на формальном аппарате сетей абстрактных машин различных видов, позволяют строить как поведенческие модели системы, функционирующие в условном модельном вре мени, так и создавать приложения, сосредоточенные и распреде ленные, сетевые, работающие в реальном времени. В последнем случае осуществляется переход от квазипараллельного режима функционирования модели к функционированию в реальном вре мени сети алгоритмических модулей. Для реализации этого под хода, например, модуль задержки в имитационной программе за меняется реальной исполняющей программой, причинно связан ной с предшествующим и последующим модулями. Таким обра зом, замене подлежит только один модуль, а другие модули оста ются такими же, какими они были представлены в имитационной модели. Для организации новых связей вносятся незначительные корректировки в старые модули. Таким образом, при работе над проектом создаются практически одновременно одними и теми же исполнителями приложения двух классов – поведенческое (пове денческая модель) и функциональное (совокупность рабочих про грамм для реально функционирующей системы). При необходи мости рабочие программы могут быть далее “конвертированы” в рабочие микропрограммы.

При моделировании часто необходимо выбирать такое пред ставление поведенческой модели, которое позволяет описывать систему на различных уровнях детализации. Например, на каком либо подуровне иерархической модели моделируемая система описывается семантической сетью с событиями, а потом данное описание сети заменяется логико-алгебраическими специфика циями сети абстрактных машин.

При разработке методов управления сложными системами многие вопросы проектирования приходится решать, основываясь на интуиции, здравом смысле и аналогиях поскольку определение уровней управления, выбор управляющих воздействий на каждом уровне относятся к наименее разработанным в теории управления.

Формализация моделируемого процесса обычно проводится в VIII Международная научно-техническая конференция рамках некоторой концептуальной схемы. Как правило, концепту альные представления используются на верхнем уровне иерархи ческого проектирования, однако методы, используемые на этапе концептуального моделирования (в том числе определяемые здесь свойства объектов и отношения между ними) могут быть с успе хом использованы и на нижележащих уровнях. На этапах описа ния функций концептуальной схемы и имитационных моделей в ряде случаев, если это не приводит к значительным затруднениям, целесообразно использовать один и тот же математический аппа рат исполняемых формальных спецификаций (например, аппарат алгебраических систем). При этом при переходе к нижним уров ням возможно сохранить в неизменном виде и в тех же обозначе ниях отношения и причинно-следственные связи, определенные на верхних уровнях иерархии. Визуальное проектирование моде ли позволит избежать некоторых сложностей, присущих данному подходу. Таким образом, мы стремимся к тому, чтобы на всех уровнях иерархического проектирования использовался ограни ченный набор математических схем. В этом плане хорошо согла суются описания предметной области системами продукций, фреймами, семантическими сетями, сценариями, используемыми нами в качестве средств начального уровня при описании абст рактных машин.

Таким образом, нами определена цель – создание методологии иерархического концептуального дискретно-событийного модели рования с целью сокращения трудозатрат и повышению качества проектирования систем хранения и обработки данных на основе подхода, который в зарубежной литературе получил название “метод разработки на основе моделей” – Model Driven Devel opment. Как было отмечено выше, при реализации данного метода для выбранной нами предметной области не все формализмы одинаково эффективны. Выбранный же нами подход к построе нию поведенческих моделей опирается на ту же самую концепту альную схему построения проектируемой системы, что и модели формирования структуры сети абстрактных машин, то есть на «НИТиС-2008»

формализм иерархических алгебраических систем с изменяющей ся интерпретацией сигнатуры. При наличии инструментальных средств поддержки процесса проектирования поведенческих мо делей, такой подход, исходя из нашего опыта, способствует разви тию интуитивных представлений проектировщика о функциони ровании системы и ее функционально-структурной организации.

Во многом это обусловлено тем фактом, что при иерархическом проектировании модели и системы в целом подмодели нижних уровней интерпретируются в терминах подмоделей верхних уров ней.

Важнейшим требованием, предъявляемым к системам и сетям хранения и обработки данных, является возможность их развития и модернизации. Рассматриваемые нами системы и сети внешнего хранения и обработки данных обладают модульно-иерархической структурой, связанной совокупностью устойчивых связей и со храняющей основные свойства при развитии и модернизации.

Элементы, составляющие систему, находятся в различных отно шениях друг с другом;

данные отношения учитываются при ее проектировании на инфологическом уровне. Информационная компонента при этом становится ядром системы, поэтому от эф фективности ее проектирования и реализации зависит успех раз работки в целом. Поэтому разработка концептуальной модели информационной компоненты и методов ее использования в каче стве средства, непосредственно способствующего разработке ка чественного аппаратного и программного обеспечения, является актуальной задачей.

Недостатком известных концептуальных моделей различных предметных областей на инфологическом уровне является то, что они практически не отражают или отражают в малой степени по веденческий аспект системы как работоспособного комплекса, выполняющего действия, заданные функциональной архитекту рой. Для устранения этого недостатка необходимо организовать концептуальную поведенческую модель предметной области на инфологическом уровне, повысить уровень формализации, струк VIII Международная научно-техническая конференция туризации и унификации описания согласованных взаимодейст вий объектов системы. В качестве начальных концептуальных моделей, обладающих требуемыми свойствами, мы выбираем се мантические и сценарные сети. Понятийно-смысловую основу предметной области в подобных сетях зададим объектными, роле выми и темпоральными отношениями, изменяющимися в процес се функционирования и развития системы хранения и обработки данных.

Семантическая сеть является концептуальной моделью некото рой предметной области, представляющей взаимоотношения меж ду составляющими ее объектами, в то время как сценарную сеть (или семантическую сеть с событиями и темпоральными отноше ниями между ними) по аналогии будем считать концептуальной поведенческой моделью предметной области. Уточним данные понятия с помощью концепции ассоциативного кортежа и дооп ределим способы представления правил эволюции концептуаль ной поведенческой модели.

Рассмотрим некоторые предварительные вопросы построения и реализации сценариев и сетей абстрактных машин, и, в частности, представление сценарных сетей ассоциативными кортежами.

В нашем представлении алгебра, на которой основано построе ние сценариев, доопределена двумя операциями – условного вы бора одного из двух событий (подсценариев) и циклического по вторения событий. Для представления данных операций нами вы бирается нотация, эквивалентная принятой в системах алгорит мических алгебр Глушкова, хотя с таким же успехом могла бы быть выбрана и другая алгоритмическая система, но системы ал горитмических алгебр представляют значительный интерес с точ ки зрения развития структурной схематологии – теории схем структурированных алгоритмов и программ;

расширяя сигнатуру алгебр символами темпоральных операций, можно распростра нить эти идеи и на сценарные модели, используемые в искусст венном интеллекте. Так, операция условного выбора ( дизъюнкция) нами записывается в префиксной форме f(b, s1, s2), «НИТиС-2008»

где b – булевский терм, а s1, s2 – термы со значениями в множест ве сценариев (событий). Операция цикла записывается в виде f{}(b, s), где, как и ранее, b – булевский терм, а s – терм со значе ниями в множестве сценариев (событий). Описанные операции в алгебре сценариев дополняют бинарные темпоральные операции вида f(s1, s2). Для конкретизации отношений между условиями и подсценариями нами далее вводятся предикаты вида p(b, s1, s2), p{}(b, s) и p(s1, s2). Предлагаются две формы записи сценарных выражений – функциональная, с использованием выражений вида f(b, s1, s2), f{}(b, s), f(s1, s2) и логическая, с использованием ато марных выражений вида p(b, s1, s2), p{}(b, s) и p(s1, s2). Допуска ется обычная инфиксная (операторная) форма записи сценарных выражений как частный случай функционального представления.

Считаем, что система образующих введенных нами алгебр сценариев и абстрактных машин, или совокупность элементов основ, удовлетворяет свойству полноты. Алгебра сценариев явля ется двухосновной (как и алгебра алгоритмов), а алгебра абст рактных машин, положенная в основу построения сетей СеАМ – многоосновной, сигнатура которой определена на некоторой сово купности множеств. В основу поведенческой составляющей общей концептуальной модели положено понятие эволюции данных ал гебр.

Выполнение сценария, представленного логическими выраже ниями, основано на использовании механизмов логического вы вода. Данные механизмы реализуются некоторой абстрактной машиной верхнего уровня. На нижнем уровне сценарий реализу ется сетью машин абстрактных состояний, где также реализуется процесс логического вывода. В процессе вывода предикаты и функции, задающие сценарий или сеть абстрактных машин, мо дифицируются;

в процессе модификаций изменяются отношения между объектами. Для модификации предикатов и функций опре делены специальные правила обновления текущей интерпретации сигнатуры.

VIII Международная научно-техническая конференция Каждую сценарную сеть в целях последующего хранения в структурированном виде мы представляем упорядоченной сово купностью кортежей, выбираемых из областей истинности преди катов. Каждую такую совокупность назовем ассоциативным кор тежем. Главным отличием ассоциативного кортежа, определенно го нами для сценария, является то, что он содержит, помимо кор тежей объектных и ролевых унарных и бинарных отношений, кортежи бинарных и тернарных отношений, представляющих процедурные знания о функционировании некоторого сложного объекта. В множество таких кортежей включаются кортежи би нарных темпоральных отношений и кортежи, соответствующие конструкциям альтернативного и циклического повторения под сценариев.

Ассоциативный кортеж иерархического сценария, аналогично ассоциативному кортежу иерархической семантической сети, мо жет содержать и другие ассоциативные кортежи. Помимо исполь зования введенной структуризации при хранении сценариев в структурированной памяти, такое представление удобно при опи сании сценариев в текстовом виде. Особенно удобно хранение структурированных таким образом сценариев в ассоциативной памяти. В случае, когда техническая система не обеспечена ассо циативной памятью достаточного объема, можно использовать некоторый ее аналог на базе обычной аппаратуры (с модулями обычной памяти с адресуемыми ячейками) при использовании известной специальной организации файлов, называемой “про граммной ассоциативной памятью”. Существуют и другие методы достижения ассоциативности на традиционной аппаратуре. На пример, понятие частично ассоциативной памяти нередко исполь зуется при построении машин баз данных.

По образному выражению Э. Дейкстры, “введение подходящих абстракций – это для нашей мысли единственный способ органи зовать сложное и управлять им”. Рассмотрим ряд абстракций, по зволяющих формализовать и организовать иерархию управления в системах и сетях хранения и обработки данных. Ассоциативные «НИТиС-2008»

кортежи являются абстракциями данных, хранимыми в виртуаль ной памяти. Ассоциативными кортежами манипулируют абст рактные машины, возможно, объединенные в сеть. Они функцио нируют согласованно, разделяя пространство ассоциативных кор тежей (структурированную память сети абстрактных машин). Ие рархические ассоциативные кортежи при этом используются ие рархическими абстрактными машинами.

Сценарий можно рассматривать и как абстрактную программу, выполняемую на абстрактной машине и хранимую в ее структу рированной памяти в виде ассоциативного кортежа. Семантику сценарных моделей (СМ), равно как и семантику определенных в настоящем разделе сетей абстрактных машин СеАМ, мы относим к интерпретаторному, или операционному (динамическому) виду, где семантический домен представляет собой множество вычисле ний (реализаций правил обновления интерпретации текущей сиг натуры, или правил эволюции концептуальной поведенческой модели), то есть последовательностей состояний абстрактной ма шины, порождаемых абстрактными программами. Абстрактные программы включают операторы конкретизации и прекращения отношений между объектами, операторы управления, представ ленные виде отношений, а также подсценарии – собственно опе раторы абстрактной машины.

Каждая сеть абстрактных машин состоит из модулей (узлов), согласующих свои действия и взаимосвязи через разделяемое про странство функций и предикатов. Иерархическая декомпозиция сети абстрактных машин, как абстрактной машины данного уровня иерархии, реализуется естественно, как последователь ность шагов при построении сети модулей с согласованными взаимодействиями. Внешние интерфейсы модулей осуществляют ся через разделяемое пространство функций и предикатов;

реали зация модулей проста и сводится к обычному рутинному про граммированию, не требующему высокой квалификации про граммиста. Модули допускают простую аппаратную или микро VIII Международная научно-техническая конференция программную реализацию. Формальная верификация сети осуще ствляется с применением методов логического вывода.

При реализации сетей абстрактных машин необходимо учиты вать известное в теоретическом и практическом программирова нии отношение конкурентной зависимости между операторами:

операторы, использующие общие ячейки в общей же памяти, мо гут влиять друг на друга и результат вычислений будет зависеть от порядка их выполнения. В сценарных моделях такое отношение возможной конкурентной зависимости мы обозначили символом c “| ”.

Механизм логического вывода на сценарной сети позволяет получать новые заключения с помощью вывода на знаниях об ее свойствах, например, о возможном параллельном выполнении отдельных фрагментов сценария, о родовидовых отношениях и другие. В ряде случаев возможен вывод на сценарной сети с уче том связи объектов и фактов в пространстве и во времени. При выводе полезно учитывать и причинно-следственные отношения между событиями, а сама реализация вывода производится при условии полноты знаний и данных.

При реализации на вычислительной сети сценарий в конечном итоге представляется сетью алгоритмических модулей, которые могут выполняться по мере освобождения вычислительных узлов, в том числе и параллельно. В случае, когда проектирование сце нарной модели осуществляется с учетом семантики и закономер ностей предметной области, возможно учесть естественный па раллелизм в работе распределенного приложения. При этом па раллельные процессы могут быть эффективно реализованы с ис пользованием мультиагентной технологии (при “обходе” графа сценария) и технологии классной доски (для хранения ассоциа тивных кортежей). Доклад является продолжением цикла работ [1–8].

«НИТиС-2008»

Список литературы 1. Зинкин С.А. Алгебра сценариев для спецификации операци онной семантики активных сетей хранения и обработки дан ных// Известия высших учебных заведений. Поволжский ре гион. Технические науки. – Пенза, Пенз. гос. ун-т, 2004, №2.


– С. 96 – 107.

2. Зинкин С.А. Самомодифицируемые сценарные модели функ ционирования систем и сетей хранения и обработки данных (базовый формализм и темпоральные операции) // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Техниче ские науки. – 2007. – № 1. – С. 3 – 12.

3. Зинкин С.А. Самомодифицируемые сценарные модели функ ционирования систем и сетей хранения и обработки данных (реализация и свойства сценарных моделей) // Известия выс ших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки. – 2007. – № 2. – С. 13 – 21.

4. Зинкин С.А. Сети абстрактных машин высших порядков в проектировании систем и сетей хранения и обработки данных (базовый формализм и его расширения) / С.А. Зинкин // Из вестия высших учебных заведений. Поволжский регион. Тех нические науки. – 2007. – № 3. – С. 13 – 22.

5. Зинкин С.А. Сети абстрактных машин высших порядков в проектировании систем и сетей хранения и обработки данных (механизмы интерпретации и варианты использования) // Из вестия высших учебных заведений. Поволжский регион. Тех нические науки. – 2007. – № 4. – С. 37 – 50.

6. Зинкин С.А. Функционально-структурная реализация интел лектуальных систем управления внешней памятью ЭВМ и се тей // Известия высших учебных заведений. Поволжский ре гион. Технические науки. – 2008. – № 1. – С. 14 – 21.

7. Зинкин С.А. Разработка интеллектуальных систем управле ния внешней памятью ЭВМ и сетей с расширенными функ циональными возможностями // Известия высших учебных VIII Международная научно-техническая конференция заведений. Поволжский регион. Технические науки. – 2008. – № 2. – С. 3 – 15.

8. Зинкин С.А. Сетевая FS-архитектура баз данных и исполняе мые формальные спецификации // Вестник Пермского уни верситета. Научный журнал. Серия Математика. Механика.

Информатика. – 2008. – Вып. 4(20). – С. 169 – 181.

С.А. Зинкин Россия, Пенза, Пензенский государственный университет ВНЕШНЯЯ И ВНУТРЕННЯЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛИЗАЦИЯ СИСТЕМ И СЕТЕЙ ХРАНЕНИЯ И ОБРАБОТКИ ДАННЫХ Синтез сложных систем основан на сочетании содержательных и формальных методов. Под содержательными методами подра зумеваются эвристические и интуитивные методы (концептуаль ные методы мы будем условно относить к обоим классам, хотя на начальных этапах работы над проектом они могут существовать только в голове разработчика). Анализ вводимой нами совокупно сти приемов и операций, используемых при практическом и тео ретическом исследовании структурно-функциональной организа ции и проектировании многофункциональных систем и сетей внешнего хранения и обработки данных, позволяет сделать вывод о том, что они совместно с предложенными принципами и спосо бами должны определить новую методологию проектирования, основанную на построении и исследовании иерархии подходящих абстракций для организации и управления в сложных системах.

Алгебра сценариев может быть положена в основу структурной схематологии в теории и проектировании систем и сетей хранения и обработки данных. Сценарии хранятся в структурированной памяти в виде совокупности ассоциативных кортежей, что повы шает степень регулярности структур управления и хранения дан ных. При определении иерархии сетей абстрактных машин в вво дится новый формализм – иерархия специально определенных многоосновных алгебраических систем с изменяющимися (эво люционирующими) интерпретациями сигнатур. В связи с неин терпретированностью определенных нами сетевых моделей они «НИТиС-2008»

хорошо интегрируются с современными сетевыми технологиями.

Во многом это обусловлено использованием при реализации со временной парадигмы объектно-ориентированных технологий.

Технологии сценариев и абстрактных машин позволяют создавать инструментальные средства, обеспечивающие поддержку естест венной модульности и иерархической структуризации.

Структуры управления, используемые в сценариях, унифици рованы, что поддерживает концепцию структурированности и многоуровневую стратегию разработки сценарных моделей. В процессе нисходящего (детализации) или восходящего (укрупне ния) проектирования производится уточнение семантики много уровневой сценарной модели, базирующееся на первоначальном задании схемы сценария. Под схемой сценария мы понимаем его формальное представление, в котором абстрагируемся от содер жательного смысла подсценариев смежного (нижнего) уровня, рассматривая их как элементарные символы, и логических усло вий, рассматривая их как независимые логические переменные.

Определенные таким образом сценарные модели предназначены для использования при многоуровневом концептуальном пове денческом моделировании систем и сетей хранения и обработки данных, причем на каждом уровне сценарной модели поддержи вается функциональный стиль проектирования на уровне абст ракций выбранной предметной области. В основу языка проекти рования схем сценариев положен алгебраический аппарат, обла дающий средствами описания темпоральных операций и структур управления. Абстракциям каждого уровня, получаемым при про ектировании сценария, соответствуют сети абстрактных машин и их реализации в виде виртуальных машин. Проектировщик при этом свободен в выборе произвольных абстракций и, используя заданный набор алгебраических операций, может конструировать производные абстракции.

Две тенденции во многом определяют развитие современной вычислительной техники – достижение высокой производитель ности с одной стороны и логической гибкости с другой. Данные VIII Международная научно-техническая конференция тенденции во многом противоречат друг другу – в ряде случаев приходится жертвовать скоростью выполнения рабочих операций для того, чтобы воспользоваться повышенной функционально стью. С другой стороны, сохраняются стимулы к разработке и ис пользованию перспективных высокопроизводительных устройств, например, ассоциативной памяти, систолических матриц, твердо тельных “дисковых” устройств, “интеллектуальных” дисков и других устройств, построенных на основе технологий сверхболь ших БИС.

Многими исследователями в области новых компьютерных технологий были предложены методы по преодолению семантиче ского разрыва между инфраструктурой “классического” (иногда условно называемого фон-неймановским) процессора и исполь зуемыми алгоритмическими структурами. Однако в современных сетевых архитектурах возникают новые проблемы, связанные с использованием средств синхронизации процессов, составлением параллельных программ, разработка которых качественно и коли чественно отличается от разработки последовательных программ, коллективным использованием распределенных ресурсов. Требо вание специализации ЭВМ, связанное с необходимостью разра ботки и последующего использования аппаратных средств для реализации механизмов логического вывода, поиска в базе зна ний, реализации других алгоритмов искусственного интеллекта зачастую вступает в противоречие с необходимостью использова ния в сетях по различным причинам преимущественно “классиче ских” ЭВМ. По этой причине распространены методы реализации различных новых логических архитектур на доступной физиче ской инфраструктуре вычислительной сети.

Некоторые известные принципы, принятые ранее в процессе развития вычислительной техники и организации вычислений, можно перенести и на сетевые структуры: например, принцип из меняемой хранимой программы, которая может быть модифици рована другими программам;

принцип полиморфизма, заклю чающийся в возможности изменения архитектуры вычислитель «НИТиС-2008»

ной системы таким образом, чтобы она соответствовала назначе нию системы;

применение многопортового механизма взаимо действия с блоками памяти;

применение блокировки данных вме сто блокировки критических участков программы для сокращения временных затрат на синхронизацию в многопроцессорных сис темах;

ресурсный принцип, при реализации которого для каждого процесса устанавливается размер того или иного ресурса, который этот процесс может удерживать в состоянии ожидания в точке синхронизации и другие. В сетевой среде с применением перечис ленных принципов можно создать некоторое виртуальное про странство структурированной памяти, разделяемое несколькими процессами. Данные процессы могут осуществлять согласованные взаимодействия по выполнению какого-либо приложения при ра боте системы как единого целого.

В применении современных систем обработки данных центр тяжести переместился на использование новых функциональных возможностей, связанных с накоплением и быстрой выборкой не обходимых данных. К числу новых функциональных возможно стей относятся также наличие интеллектуального интерфейса с пользователем и способность поддерживать большие базы знаний.

Архитектура систем обработки знаний должна способствовать выполнению операций манипулирования концептуальными и по нятийными знаниями, выраженными на языке в терминах некото рой предметной области. В число этих операций входят решение задач и логический вывод, управление базой знаний, обеспечение интеллектуального интерфейса. При “внешней” интеллектуализа ции система хранения и обработки данных обеспечивается сред ствами, которые позволяют решить задачу пользователя путем поддержки сложных и многообразных структур знаний, обеспе чения способов включения знаний в экспертную систему. Среди моделей представления знаний следует выделить логическую мо дель, фреймовые и продукционные системы, семантические сети, а также модели, полученные путем интеграции перечисленных VIII Международная научно-техническая конференция моделей. Внешняя интеллектуализация системы реализуется сред ствами интеллектуального интерфейса с конечным пользователем.


При “внутренней” интеллектуализации перечисленные и дру гие модели представления знаний являются непосредственной ос новой для создания аппаратного и системного программного обеспечения и обеспечения внутреннего самоуправления. Несоот ветствие внешней и внутренней интеллектуализации может стать источником нового семантического разрыва, подобным упомяну тому ранее. Оба метода интеллектуализации должны развиваться во взаимосвязи друг с другом. В основе методов внутренней, так и внешней интеллектуализации системы хранения и обработки данных должны лежать математическая формализация и логиче ская полнота. Внутренняя интеллектуализация, отражающая взгляд разработчика на внутреннюю архитектуру вычислительной системы или сети, не зависит от пользователя и воплощается в конечном итоге в виде сети алгоритмических модулей, реализуе мых программно, микропрограммно или аппаратно.

Как отмечалось многими исследователями, в процессе обра ботки интеллектуальной информации от обрабатывающей систе мы требуется чрезвычайно высокая степень гибкости системы для обеспечения возможности накопления знаний, имеющих сложную структуру и используемых в труднодоступных сочетаниях. В свя зи с появлением технологий СБИС и развития сетевой инфра структуры систем хранения и обработки данных появилась воз можность создания эффективных реализаций топологически и функционально распределенных машин баз данных и знаний с большим числом параллельно работающих узлов. В архитектуре современных систем хранения и обработки данных требуется ап паратно и программно реализованные средства поддержки для работы с базами данных и знаний. Такие средства также будем относить к средствам внутренней интеллектуализации. Решение проблем, связанных с внешней и внутренней интеллектуализаци ей ЭВМ, должно привести к тому, что они наряду с человеком «НИТиС-2008»

станут семантическими объектами – элементами определенных семантических систем.

Как известно, система базы данных в целом оперирует данны ми на трех уровнях – внутреннем, концептуальном и внешнем.

Данным, размещенным на магнитных дисках, соответствует внут ренний уровень. Представление данных на концептуальном уров не соответствует логической структуре и семантике данных базы данных в целом, а представление данных на внешнем уровне со ответствует точке зрения отдельного пользователя. При внутрен ней интеллектуализации некоторой системы все три уровня соот ветствуют “внутренней” базе данных, содержащей сведения о функционировании и структуре самой системы или сети хранения и обработки данных, ее внутреннем самоуправлении. Долговре менно хранимые данные при этом накапливаются в процессе про ектирования или настройки, а чаще сменяемые (оперативные) данные – в процессе функционирования системы. Взаимосвязи, существующие между реальными данными, учитываются при формализации их структуры и отражают системную или сетевую архитектуру и функционирование системы хранения и обработки данных.

Наиболее удобным подходом к внутренней интеллектуализа ции был бы такой подход, при котором разработчик формулирует условия получения результата обработки данных, определяет ми нимальные требования к архитектуре системы или сети, а затем данная архитектура “настраивается” на решение конкретной зада чи. Реализуются связи между программными модулями, задается режим использования ресурсов, причем последовательность опе раций, реализующих эти действия, задается определенными зара нее формальными исполняемыми спецификациями. Развивая дан ную концепцию, представим четыре уровня представления реаль ной системы. Виртуальная машина проектировщика позволяет задавать архитектуру с требуемыми свойствами, уровнями парал лельности, ресурсами. Виртуальная машина пользователя позво ляет ему вводить необходимое ему описание структуры и на VIII Международная научно-техническая конференция страивать аппаратное и программное обеспечение. Виртуальная машина системного программиста представляет инструментарий для настройки модулей операционной системы и систем управле ния базами данных и знаний, для распределения памяти. Аппа ратная виртуальная машина реализует язык низкого уровня для аппаратуры, которым пользуется системный программист. Здесь считаем, что низший уровень – микропрограммный.

Рассмотрим подход к построению формализованного описания предметной области методами концептуального поведенческого моделирования, в большей степени пригодными к внутренней ин теллектуализации систем и сетей хранения и обработки данных и интегрированными с технологиями, базирующимися на много уровневых семантических сетях и абстрактных машинах.

Под моделью обычно подразумевается представление системы, построенное с целью ее последующего изучения. В связи с боль шим числом проблем, которые нужно разрешить при проектиро вании системы, естественно строить некоторую иерархию моде лей. При многоуровневом проектировании по методике “сверху вниз” верхние уровни модели нередко рассматриваются как кон цептуальные, иногда “существующие” лишь в умах исследовате лей. Концептуальные модели играют фундаментальную роль в проектировании систем;

в них определяются основные виды от ношений между объектами: структуризации, функциональные, причинно-следственные, семантические и другие [1]. Семантика отношений может иметь декларативный или процедурный харак тер. Иерархические связи, как правило, определяются отношения ми структуризации. Реальные системы хранения и обработки данных функционируют в окружающей среде. Как и для широко го класса интеллектуальных систем, для эффективной работы сис темы должны быть разработаны основные поведенческие проце дуры, которые определили бы ее взаимодействие с окружающей средой, с пользователями, с другими системами. В этой связи ис следуются модели целесообразного, нормативного и ситуативного поведения, а также поведения, основанного на специальных мето «НИТиС-2008»

дах многоуровневого планирования и коррекции планов в дина мических ситуациях [1]. Технологии интеллектуальных систем, основанные на моделях представления знаний, часто базируются на использовании принципов управления, отличных от обычных фон-неймановских принципов. Как справедливо отмечено в рабо те [1], использование принципа “активные команды – пассивные данные” во многих приложениях нецелесообразно;

актуализацию действий, для которых собственно и предназначена система, ло гичнее осуществлять на основе знаний. Так, источником активно сти системы может быть изменение состояния информационной базы, отображающее появление в базе новых фактов, событий, в том числе установление связей между объектами.

Многими исследователями отмечалось, что в настоящее время не существует баз знаний, в которых в полной мере были бы реа лизованы внутренняя интерпретированность, структуризация, введение семантической меры и обеспечение активности знаний.

Кроме того, для представления базирующихся на знаниях концеп туальных поведенческих моделей описательных возможностей семантических сетей будет недостаточно. В настоящей работе ос новные из перечисленных свойств реализуются в предложенных нами концептуальных поведенческих моделях, базирующихся на представлении знаний о функционировании системы хранения и обработки данных сценарными сетями (или семантическими се тями с событиями и темпоральными связями между ними), а так же сетями абстрактных машин, при определении которых исполь зуется логический язык многосортного исчисления предикатов первого и высших порядков, причем структурные связи между объектами системы задаются предикатами и функциями, а логи ческие связи задаются формулами в определенной сигнатуре. Ис точниками активностей в модели тогда могут быть модификации предикатов и функций, а также изменение значений условий.

Кроме того, исчисление предикатов имеет ясную формальную се мантику и механизмы вывода, обеспечивающие операционную поддержку при реализации модели.

VIII Международная научно-техническая конференция Нами рассматриваются поведенческие, или имитационные мо дели, которые работают точно так же, как и моделируемые систе мы: поведение модели во времени воспроизводится согласно соот ветствию между состояниями и переходами в реальной системе.

Между определенной таким образом поведенческой моделью и реальной системой существует концептуальное соответствие.

Концептуальное проектирование поведенческой модели можно было бы начать с построения статической информационной моде ли системы, не зависящей от физических условий реализации.

Под физической реализацией подразумевается состав реализую щих программ, используемый язык программирования, аппарат ная платформа, вопросы производительности. Однако при выборе в качестве начального формализма многоосновных алгебраиче ских систем возможно сразу определить не только информацион ную базу, но и поведенческий аспект модели, то есть ее функцио нирование во времени, для чего задается счетное множество кон стант (или нульарных операций), принадлежащих сорту Time (время), предикаты сравнения и арифметические операции для выполнения действий с натуральными числами. На концептуаль ном уровне выбирается также абстрактные исполнители – агенты, функционирующие в некотором абстрактном пространстве. Как и в проектировании базы данных, в проектировании поведенческой модели можно выделить концептуальный, логический и физиче ский уровни. Использование формальных методов при определе нии операционной семантики поведенческой модели позволяет сделать логический и физический уровни проектирования “тон кими” в том смысле, что подготовленные на концептуальном уровне и реализуемые на нижних уровнях формальные специфи кации можно отнести к классу “непосредственно исполняемых”, то есть реализующие их виртуальные машины просты в разработ ке и применении.

Определяя иерархическую поведенческую модель, вначале рас смотрим определенную в [2] упорядоченную тройку, или конеч ную сигнатуру = P, F,, где P – множество предикатных «НИТиС-2008»

символов, F – множество функциональных символов, а – ото бражение арности, или отображение множества P U F в множест во натуральных чисел. Если X P U F, то сигнатура 1 = P I X, F I X, X называется ограничением сигнатуры на множество X и обозначается 1 = X. Рассмотрим далее пару A = A, IA, где A = {A1, A2, …, Am} – множество основных мно жеств (носителей), а IA – отображение множества P U F в множе ство предикатов и функций, определенных на основных множест вах из множества A, или интерпретация сигнатуры в A [2].

В основу построения концептуальной поведенческой модели положим иерархическое проектирование по методике “сверху вниз”. Каждому уровню i (i = 1, 2, …, n) поведенческой модели на начальном этапе ее построения поставим в соответствие алгеб раическую систему Ai. В процессе иерархического проектирова ния при поэтапном переходе от уровня i к уровню i+1 осуществля ется “сильное” обогащение многоосновной алгебраической систе мы Ai+1 сигнатуры i+1 системой Ai сигнатуры i, то есть выпол няются следующие условия:

1) Ai Ai1 ё (A1 U A(i) U U A(i) ) ;

(1) (i) 2 mi 2) i i1 ё (Pi U Fi ) ;

(2) 3) I A i IA i1 ё (Pi U Fi ), (3) где применение операции в условии 1 к множеству основ Ai+ и к объединению A1 U A(i) U... U A(i) основных множеств на i-м (i) 2 mi уровне иерархии означает, что Ai = {A1 1) I A1,A (i 1) I A (i),..., A (i1) I A (i)i }, (4) (i (i) 2 2 mi m а остальные основные множества A (i1), A (i 1),...,A (i 1), возможно mi 1 mi 2 mi добавленные для системы Ai+1 и не определенные для системы Ai, в данной операции не участвуют. Остальные условия 2 и 3 соот ветствуют принятым в [2].

VIII Международная научно-техническая конференция Введенное нами понятие “сильного” обогащения системы оз начает, что в процессе построения модели по методике “сверху вниз” происходит поэтапное добавление новых элементов к ос новным множествам, а также расширение состава самих основ ных множеств (при mi+1 mi, i = 1, 2, …, n1), сопровождающиеся обогащением сигнатуры алгебраической системы данного уровня новыми предикатными и функциональными символами, а также их новой интерпретацией.

Зафиксируем иерархию (направленное множество) алгебраиче ских систем A = A1, A2, …, An (5) с соответствующими вектором сигнатур = 1, 2, …, n, (6) вектором множеств основ A = A1, A2, …, An (7) и вектором интерпретаций сигнатур IA I A1, I A 2,, I A n. (8) От направленного множества алгебраических систем, опреде ленного в [2], данное множество отличается тем, что здесь все системы имеют различную сигнатуру, причем мощность каждой последующей системы больше или равна предыдущей. Иерархи ческая система A функционирует, переходя от одного вектора IA (t i ) интерпретаций сигнатур к другому вектору IA (t i 1), ti+1 ti, t 0, при этом текущий вектор интерпретаций сигнатур IA (t) соот ветствует текущему абстрактному состоянию иерархии алгебраи ческих систем;

на каждом уровне элементы вектора интерпрета ции сигнатур изменяются согласованно друг с другом). Все уров ни модели при этом остаются различимыми (видимыми) для пользователя, что позволяет в дальнейшем построить иерархию сети абстрактных машин и затем перейти к ее реализации иерар хической сетью виртуальных машин. Таким образом, выражения (1)(8) определяют иерархию многоосновных алгебраических сис «НИТиС-2008»

тем с изменяющимися (эволюционирующими, развивающимися) интерпретациями сигнатур во времени и с изменяющимся числом и составом основных множеств при переходе от определения од ного уровня к другому.

Принято различать проектирование иерархической модели и собственно иерархическое проектирование. Иерархии моделей некоторой системы соответствуют различным способам деления ее на компоненты, а иерархическое проектирование связано с по шаговым уточнением модели. Однако при использовании одних и тех же формализмов – сценарных сетей или сетей абстрактных машин может оказаться полезным на этапах иерархического про ектирования “зафиксировать” построенные модели в том смысле, что они будут соответствовать некоторому “полезному” уровню абстракции и останутся различимыми для проектировщика. Поль зователь, как обычно, может иметь дело лишь с верхним уровнем абстракции.

Зафиксированную при этом сигнатуру и установленные прави ла модификации ее интерпретации удобно использовать при оп ределении операционной семантики сети абстрактных машин данного уровня. В результате формируется иерархия сетей абст рактных машин. Следовательно, формализм, основанный на ис пользовании определенной нами иерархии многоосновных алгеб раических систем, пригоден одновременно для обоих видов про ектирования. Поскольку при задании формализма учтены измене ния вектора интерпретаций сигнатур каждого уровня во времени, определенную таким образом иерархию многоосновных алгебраи ческих систем назовем “эволюционирующей”.

В нашем случае работа моделируемой системы целесообразно описать системой алгебраических выражений, по которым в даль нейшем прослеживаются ее эволюции. В данную систему выра жений, составляющих описание имитационной модели, необхо димо включать также выражения для логических условий, при которых возникают те или иные переходы в моделируемой систе ме. Применение методов имитационного моделирования в общем VIII Международная научно-техническая конференция случае далее связано с исследованием хронологической последо вательности событий: захвата и освобождения ресурсов, поступ ления запросов и окончания их обработки и других. Структура проектируемой системы “выводится” непосредственно из проект ных спецификаций, которые целесообразно построить по иерар хическому принципу. В процессе проектирования спецификации поэтапно уточняются в соответствии с определенными уровнями абстракции.

При переходе от высших абстракций к низшим степень дета лизации проекта возрастает и в идеальном случае на низшем уровне абстракции получаются спецификации, пригодные для непосредственного создания аппаратного, микропрограммного и программного обеспечения. На последних этапах приходится принимать компромиссные решения “аппаратура – программное обеспечение”. Нами предлагается методика проектирования, со гласно которой концептуальный и информационный уровни про двигаются сверху-вниз, от ядра вычислительной системы или клиентской ЭВМ к периферийным подсистемам – подсистемам внешнего хранения и обработки данных: процессорам баз данных, интеллектуальным дисковым контроллерам, сетям ВЗУ. В качест ве периферийной подсистемы может рассматриваться вся сеть, с которой работает пользователь. В этой сети возможно организо вать различные виртуальные архитектуры хранения (архитектуры сетевой памяти) и обработки (сетевые сопроцессоры, построенные с использованием интерфейса передачи сообщений, параллельных виртуальных машин, мультиагентных технологий и технологий классной доски). Это соответствует одному из перспективных на правлений развития средств вычислительной техники в соответ ствии с концепцией “тонкий клиент – глобальная сеть хранения и обработки данных”. В рамках подобной концепции возрастает роль виртуальных архитектур систем хранения и обработки дан ных. В виртуальной архитектуре обычно организуется совокуп ность одновременно существующих уровней – иерархия вирту альных машин. Если операционная семантика виртуальных ма «НИТиС-2008»

шин определена одинаковым образом – например, с помощью ло гико-алгебраических спецификаций, то проектирование иерархии виртуальных машин существенно упрощается за счет возможно сти использования одних и тех же формальных моделей на каж дом уровне.

В сетях абстрактных машин возможно использование меха низмов вывода, базирующихся на модели систем продукций. Ос новные аспекты продукционных систем – их сходство и отличие от программ на алгоритмических языках, причины, по которым их уровень приближается к неформальному мышлению человека, были ранее рассмотрены в ряде работ, из которых особо выделим работу [3], в которой детально обсуждаются понятия финитных и трансфинитных систем. Здесь системы, реализующие вычисли мость, названы финитными, что означает получение искомого ре зультата, если он вообще существует или возможен, за конечное число шагов. Показано, что концепция логического вывода экви валентна (или равнообъемна) понятию алгоритма и выдвинут те зис о том, что концепция финитной системы не достаточна для программирования неформальных процедур. Отмечается, что продукционные системы более выразительны, чем формальные системы финитного типа, например, алгоритмические системы.

Показано, что продукционные системы представляют собой трансфинитные формальные системы. Доказано, что трансфинит ная система в общем случае не может быть точно представлена с помощью финитной системы. В сетях абстрактных машин роль “интерпретаторов”, обеспечивающих преобразование “трансфи нитная формальная система – финитная формальная система” выполняют абстрактные агенты. В процессе реализации испол няемые формальные спецификации, с соответствии с которыми агенты выполняют свои действия, могут упрощаться или доопре деляться. Работа агентов, реализуемых программно на физиче ском уровне, зависит от наличия физических узлов и других ре сурсов в вычислительной сети, от работы других агентов и кон кретных данных, хранимых и обрабатываемых в сети. При физи VIII Международная научно-техническая конференция ческой реализации сети абстрактных машин в виде распределен ного сетевого приложения, как и при реализации продукционных систем, испытания и модификации, сопровождаемые корректи ровками формальных спецификаций, выполняются до тех пор, пока результат не будет “устраивать” потребителя. Для ускорения процесса проектирования можно использовать средства анализа графа достижимых состояний.



Pages:   || 2 | 3 | 4 | 5 |   ...   | 7 |
 



Похожие работы:





 
© 2013 www.libed.ru - «Бесплатная библиотека научно-практических конференций»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.