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 |
-- [ Страница 1 ] --

Федеральное агентство связи

Федеральное государственное образовательное бюджетное учреждение

высшего профессионального образования

ПОВОЛЖСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ

УНИВЕРСИТЕТ

ТЕЛЕКОММУНИКАЦИЙ И ИНФОРМАТИКИ

ЭЛЕКТРОННАЯ

БИБЛИОТЕЧНАЯ СИСТЕМА

Самара

ГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ

ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ

«ПОВОЛЖСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ТЕЛЕКОММУ-

НИКАЦИЙ И ИНФОРМАТИКИ»

ПРИ ФИНАНСОВОЙ ПОДДЕРЖКЕ ЕВРОПЕЙСКОЙ КОМИССИИ European Commission TEMPUS ТЕХНИКО-ЭКОНОМИЧЕСКИЕ ПРОБЛЕМЫ ИНЖИНИРИНГА В РОС СИИ, УЗБЕКИСТАНЕ, УКРАИНЕ Материалы международной научной конференции 30 ноября – 4 декабря 2010г.

Самара ТЕХНИЧЕСКАЯ СЕКЦИЯ ХАОТИЧНЫЕ ОТОБРАЖЕНИЯ – ТЕОРИЯ САМОПОДОБНОЙ НАГРУЗКИ Архипов П.А.

Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики г. Самара.

Уже достаточно долгое время ученые в области телекоммуникаций занима ются исследованием самоподобных свойств трафика в пакетных сетях. Основ ным параметром самоподобия считается показатель Хрста. Но возникают трудности моделирования и расчета систем обслуживания, на которые посту пают потоки вида фрактального броуновского движения. Это побудило к поис кам альтернативных методов моделирования самоподобных процессов. Один из таких методов – метод хаотичных отображений. Хаос - это явление, которое описывается детерминированным процессом, причем такое описание возникает при анализе даже достаточно простых нелинейных динамических систем. При описании системы задаются ее начальное состояние и динамические законы, описывающие ее работу, т. е. процесс изменения состояний системы во време ни. Хаос (стохастическое по внешнему виду поведение) возникает вследствие чувствительной зависимости траектории изменений состояний системы от на чальных условий. Если a(k ) - хаотическое отображение и существуют две тра ектории с почти одинаковыми начальными условиями b0 и b0, то чувстви тельная зависимость от начальных условий может быть определена в виде a N (b0 ) a N (b0 ) eN (b0 ) где N - номер состояния системы.

Иначе говоря, траектории, начинающиеся от произвольно близких началь ных условий, тем не менее, могут расходиться с экспоненциальной интенсив ностью. Параметр b0 описывающий экспоненциальную расходимость, назы вается показателем Ляпунова, причем для того, чтобы отображение было хао тическим, он должен быть положительным "почти для всех" b0. Основная пред посылка классического анализа динамических систем состоит в том, что, если известны начальные условия, дальнейшее поведение системы может быть вы числено для всех моментов времени. На практике же начальные условия могут быть заданы лишь с некоторой конечной точностью. Такого рода неопределен ность в начальных условиях растет по экспоненциальному закону, что и делает непредсказуемыми долгосрочные характеристики подобных систем.

В [2] рассматривается моделирование нагрузки систем цифровой передачи с помощью кусочно-линейного и прерывистого отображения и показана эффек тивность таких подходов. Даже если пакетная нагрузка является очень нерегу лярной и пачечной, предоставляется возможность построения простых нели нейных моделей динамических систем первого или второго порядка, которые позволяют преодолеть многие трудности. Среди перспективных направлений исследований хаотических видов отображений - исследования различных ото бражений, различных интерпретаций источников нагрузки, исследования муль типлексирования и демультиплексирования потоков (в которых каждый источ ник нагрузки моделируется хаотическим отображением), исследования приме нений хаотических отображений как источников нагрузки в измерительных системах (генераторы искусственной нагрузки).

Литература 1. Нейман В.И. Самоподобные процессы и их применение в теории телетра фика., Электросвязь. – 1999.-№1,с.11- 2. Erramilli A., Singh R.P., Pruthi P. Chaotic maps as models of packet traffic., 14th International Teletraffic Congress. - Antib, 1994.-P. 329-338.

3. Samuel L.C., Pitts J.M., Mondragon R.J. Towards the control of communication networks by chaotic maps: source aggregation., 15th International Teletraffic Con gress. - Washington, 1997. -P. 1369-1378.

АНАЛИЗ ПОКАЗАТЕЛЕЙ КАЧЕСТВА ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ СЕТЕЙ СВЯЗИ ОБЩЕГО ПОЛЬЗОВАНИЯ Архипова О.Н.

Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики г. Самара.

Сети связи общего пользования (ССОП) относятся к классу больших и сложных систем, для которых стопроцентный контроль качества обслуживания невозможен. В принципе, он и не нужен, так как существуют статистические методы контроля, позволяющие решать необходимые задачи. Данное обстоя тельство стимулирует совершенствование методик измерения показателей ка чества обслуживания ССОП и соответствующих контрольно- измерительных средств. Очевидно, что и принимаемые методики и сами контрольно- измери тельные средства должны обеспечивать измерения показателей качества об служивания в соответствии с системой базовых понятий.

Важным обстоятельством, стимулирующим разработку современных средств контроля показателей качества обслуживания и совершенствование ме тодик анализа полученных результатов, является тенденция развития ССОП в направлении сетей следующего поколения, что характеризуется изменением технологий передачи и коммутации. Распространение пакетных технологий пе редачи и коммутации радикально меняет подход к оценке качества функциони рования сетей связи.

При контроле качества функционирования сетей связи с коммутацией кана лов единицей наблюдения являлся вызов. На основе наблюдения за вызовами определялись самые существенные показатели: доступность сети для осущест вления вызова, правильность установления соединения от абонента к абоненту, задержки, возникающие в процессе обслуживания вызова, потери, качество тракта обмена информацией.

В сетях связи с коммутацией пакетов единицей наблюдения становится не вызов, а пакет передаваемой информации. На основе наблюдения за транзак циями пакетов будут оцениваться такие показатели, как задержки передачи па кетов, джиттер, искажения пакетов и их потери. По-видимому, наиболее слож ными для контроля будут сети связи, представляющие комбинацию систем с коммутацией каналов и коммутацией пакетов. В связи с этим возникают особые требования к контрольно-измерительным средствам. Особое внимание уделяет ся методам обработки результатов контроля. Кроме того, возрастают требова ния к точности измерения ряда показателей.

Литература 1. Гольдштейн Б.С, Маршак М.А., Мишин Е.Д., Соколов Н.А., Тум А.В.

Контроль показателей качества обслуживания с учетом перехода к сети связи следующего поколения. // Техника Связи. – 2009.

2. Арцишевский В.В., Гольдштейн Б.С, Зайдман Р.А., Маршак М.А. О мето дике проведения испытаний на качество функционирования АТС. // Телеком муникационные технологии. – 1996. – № 2.

СИСТЕМА КОНТРОЛЯ, УПРАВЛЕНИЯ И СИГНАЛИЗАЦИИ «УМНЫЙ ДОМ»

Гаврилин Д.А., Полукаров Д.Ю.

Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики г. Самара.

Современные системы построены на шине RS-485, так как этот интерфейс используется практически во всех промышленных и бытовых устройствах управления, контроля и сигнализации, а так же позволяет совмещать все эти устройства под управлением ими с ПК [3]. В данной технологии допускает со единение узлов по произвольной топологии, общая длина шины может дохо дить до одного километра, а при использовании репитера длинна, физически не ограничена. Скорость передачи данных обычно составляет 9600 бод, что более чем достаточно не только для домашней автоматизации [8].

Архитектуру системы можно разделить на несколько уровней:

Уровень №1 ПК + сервисное ПО системы «Умный дом».

Предназначение: Внесение настроек в центральный микропроцессорный блок (регистрация устройства, составление сценариев, установка правил).

Уровень №2 Центральное микропроцессорное устройство (ЦПУ) + система реального времени (центр системы контроля, управления и сигнализации).

Сценарист, логгер, блок принятия решений, табло отображения событий, бло кировочная система [6].

Уровень №3 Периферийные объекты системы: Табло отображения событий (ТОС);

Процессор управления, нагрузочный (ПУН);

Процессор управления ос вещением (ПУО);

Процессор контроля датчиков (ПКД);

Процессор сигнализа ции (ПС) + блок контроля входной двери (БКВД).

Уровень №4 Датчик воды, пожарные датчики, охранные датчики и тд;

Водо проводные электро-клапаны, сервоприводы, пожарные и охранные извещатели и тд.

В основе системы лежит блок с микроконтроллером AVR – ATMEGA128Ошибка! Источник ссылки не найден., который является «сердцем» всей системы и позволяет согласовать работу всех устройств сети по заданному алгоритму.

Atmega128 является 8-разрядным микроконтроллером [7].

Центральный процессорное устройство включает в себя:

Дисплей для вывода информации (символьная матрица 20x4);

Часы/календарь реального времени с малым энергопотреблением;

Устройство оповещения о критичном событии (оповещатель);

Сценарист, позволяющий хранить всевозможные сценарии работы системы;

Устройство сбора и хранения данных о произошедших событиях в сети с последующим сохранением отчета в лог- файл на внешнюю карту памяти SD/MemoryCard [5];

Устройство преобразования интерфейсов для осуществления обмена дан ными с периферийными объектами сети по стандарту RS-485;

Устройство преобразования интерфейсов для осуществления обмена дан ными с персональным компьютером по стандарту RS-232 [4];

Устройство оповещения абонента в виде SMS сообщений по стандарту GSM при критическом событии (возможность использования сотового телефо на мобильной связи, поддерживающего работу с AT командами).

Питание центрального процессорного устройства производится от стандарт ного компьютерного блока питания AT(ATX) малой мощности. Для повышения надежности работы системы и непрерывного е функционирования необходимо использовать стандартный источник бесперебойного питания для персонально го компьютера [2].

Периферийное оборудование сети предназначено для работы с оконечными устройствами (датчики, реле, шаговые двигатели и т.д.). Периферийное обору дование представляет собой линейку устройств, управление которыми обеспе чивается микроконтроллером AVR – ATMEGA8.

Atmega8 является 8-разрядным микроконтроллером [7].

Линейка состоит из пяти типов устройств:

Табло отображения событий (предоставляет информацию о состоянии сети, в случае срабатывания датчиков охранной или пожарной сигнализаций подает тревожный сигнал оповещателем);

Процессор управления, нагрузочный (Устройство позволяет коммутационно производить управление внешним оборудованием с нагрузкой 220В/16А по восьми линиям);

Процессор управления, освещением (Устройство позволяет коммутационно производить управление осветительными приборами с нагрузкой 220В/16А по восьми линиям) ;

Процессор контроля датчиков (Устройство позволяет производить контроль за состоянием внешних датчиков по двенадцати линиям, четыре из которых ос нащены аналогово-цифровым преобразователем, что позволяет в свою очередь подключать датчики любого типа);

Процессор сигнализации (Устройство позволяет производить контроль за состоянием восьми охранных датчиков типа нормально-разомкнут и нормаль но-замкнут, с возможностью кратковременной блокировки срабатывания).

Блок контроля входной двери (Устройство используется как частный случай датчика для процессора сигнализации, внося задержку по времени до подачи тревожного сигнала с возможностью отключения таймера введением пароля);

Все устройства линейки оборудования объединены в набор – «Рабочего комплекта №1». В зависимости от поставленных задач перед системой состав комплекта может быть изменен. Длинна шины может достигать одного кило метра, а количество устройств ограничивается 254. В сети распределено право на передачу между устройствами вида «Мастер-клиент» [5].

В качестве датчиков и объектов управления могут выступать как устройства заводского производства, так и устройства единично-индивидуальной разработки и изготовления [2].

Большим плюсом системы является е модульность.

Программная часть делает систему универсальной, в зависимости от требо ваний она может выполнять задачи различной сложности [3].

Литература.

1. В.Г. Борисов, А.С. Партин Практикум Радиолюбителя по цифровой техни ке. : Патриот 1991.

2. А.Н. Евсеев Электронные устройства для дома. :Радио и связь 1994.

3. О. И. Николайчук Системы малой автоматизации (Серия "Библиотека ин женера") : СОЛОН-Пресс, 2003.

4. А.Ю. Кузьминов Интерфейс RS232. Связь между компьютером и микро контроллером. :Радио и связь, 2004.

5. А.В. Болов Конструирование устройств на микроконтроллерах. : Наука и Техника, 2005.

6. В. Трамперт Измерение, управление и регулирование с помошью AVR микроконтроллеров. : "МК-Пресс", 2006.

7. А.В. Евстифеев Микроконтроллеры AVR семейства Mega. Руководство пользователя. : Издательский дом "Додэка-XXI", 2007.

8. В. Н. Гололобов "Умный дом" своими руками. :НТ Пресс, 2007.

КОНТРОЛЬ И УПРАВЛЕНИЕ КОНФИГУРАЦИЕЙ В СЕТЯХ СВЯЗИ СЛЕДУЮЩЕГО ПОКОЛЕНИЯ Гребешков А.Ю.

Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики г. Самара.

Эффективность управления сетями следующего поколения (ССП) в значи тельной степени зависит от своевременного сбора, обработки, анализа и пре доставления данных о наличии, техническом состоянии и местоположении ис пользуемых телекоммуникационных ресурсов. В совокупности эти задачи от носятся к управлению конфигурацией ССП. С учтом ГОСТ Р ИСО 10007-2007, можно определить, что конфигурация ССП – это взаимосвязанные функцио нальные и физические характеристики телекоммуникационных ресурсов, кото рые установлены требованиями к проектированию, верификации, эксплуатации этих ресурсов. Телекоммуникационные ресурсы, с учетом Рекомендации МСЭ Т М.3100, по своей природе разделяются на физические, логические и про граммные. К физическим ресурсам относится оборудование сетей, линий, средств и сооружений ССП;

к программным ресурсам относится программное обеспечение управления и приложения пользователя, которые применяются для предоставления услуг электросвязи. К логическим ресурсам можно отнести ис пользуемое адресное пространство, применяемую систему нумерации и иден тификации. Контроль и управление конфигурацией ССП есть информационные воздействия на телекоммуникационные ресурсы ССП для определения значе ний параметров конфигурации и целенаправленного изменения их значений.

Под параметром конфигурации понимается существенная характеристика теле коммуникационного ресурса, наличие и значение которой необходимо для ока зания услуг связи с требуемым качеством. Например, к параметрам конфигура ции физических ресурсов можно отнести количество узлов связи на сети, коли чество портов узла связи, топологию сети, границы зоны радиопокрытия и др.

К параметрам конфигурации логических ресурсов относится мкость системы нумерации, используемые виды и параметры маршрутизации, показатели каче ства услуг связи, QoS. К параметрам конфигурации программных ресурсов от носятся версии системного и прикладного программного обеспечения (ПО), системные требования ПО, функции и возможности ПО, возможности про граммных интерфейсов приложений, API.

Контроль конфигурации осуществляется прежде всего за изменением (уве личением, уменьшением) состава ССП и е элементов, за местом расположения элементов ССП, за изменением версии, состава, загрузки и запуска программ ного обеспечения. Целью управления конфигурацией является формирование конфигурации с такими значениями параметров, при которых пользователю предоставляются услуги электросвязи с качеством, не хуже принятого для дан ного вида услуг. Одним из важнейших свойств конфигурации является возмож ность е адаптации. Под адаптацией конфигурации ССП понимается процесс целенаправленного изменения значения параметров конфигурации телекомму никационных ресурсов ССП в их системном единстве для достижения цели управления конфигурацией. Адаптация осуществляется в соответствии с опре деленными критериями, которые определяются с учтом характера, информа ционного содержания и способа предоставления необходимой пользователю услуги.

В зависимости от вида ресурса и стадии жизненного цикла телекоммуника ционного ресурса ССП, параметры контроля и управления конфигурацией мо гут изменяться. Например, на стадии проектирования для выбранного типа оборудования ССП определяется количество стативов, количество модулей в стативах, количество портов на модулях. На стадии эксплуатации проводится настройка значений параметров, например гарантированной скорости передачи, приоритетов пользователей, ограничений по доступу в сеть. На стадии верифи кации проводится установление действующих значений параметров и их срав нение с проектными либо ранее заданными значениями. Особо следует отме тить установку значений параметров, характеризующих качество обслужива ния, что особенно важно в сетях с пакетной коммутацией. К таким параметрам относятся доступность сети, задержка пакетов, джиттер, потери пакетов, непре рывность сеанса связи. Указанные параметры, применительно к задачам обес печения QoS, были обозначены в [3] как параметры состояний, характеризую щие соответствие объекта, в том числе его конфигурации, паспортным данным или установленным требованиям по качеству. Многочисленные примеры на стройки параметров IP-адресов, конфигурирование IP-маршрутизации и ос новных IP-служб приведены в [1].

При формализации описания контроля и управления конфигурацией можно выделить следующие основные элементы: заявка пользователя на предоставле ние определенной услуги (далее – заявка), телекоммуникационные ресурсы (далее – ресурсы), конфигурация телекоммуникационных ресурсов, обуслов ленная набором параметров. Пусть для предоставления некоторой услуги S пользователю доступны R ресурсов: R {R1, R2,...Ri,...Rn }, где i 1, n. Каждый ресурс описывается кортежем P Re q, где P представляет собой вектор численных, Ri R Ri значений размерности k: P (P, P,...P,...P ), P 0, характеризующий значения 1 2 j k j Ri Ri Ri Ri Ri Ri параметров конфигурации ресурса R. Вектор совокупных требований пользова i теля Re qR включает значения параметров конфигурации телекоммуникационных ресурсов для предоставления данной услуги S. Вектор совокупных требований Re q может быть задан как в виде ограничений, так и в виде функций опреде R ленного вида. Задача состоит в том, чтобы определить, какая конфигурация те лекоммуникационных ресурсов (физических, логических, программных) в наи большей степени подходит для оказания услуги S в данный момент времени.

Дополнительно следует определить возможность и необходимость адаптации конфигурации телекоммуникационных ресурсов ССП для предоставления тре буемой услуги.

Актуальность проблемы контроля и управления конфигурацией ССП обу словлена тем, что современный пользователь может получать одну и ту же ус лугу связи, например передачу речевой информации, при помощи различных технологий и абонентских устройств. В частности, современные многофунк циональные абонентские устройства в виде мобильных устройств с поддерж кой программного управления различными способами модуляции сигналов, SDR (Software Design Radio) [2,4], имеют возможность работы в нескольких стандартах радиосвязи. Пользователь может выбрать определенный частотный диапазон, например 900 МГц, 1800 МГц или 2,2 ГГц, стандарт связи GSM/GPRS/EDGE, UMTS, WiFi, WiMax, LTE, программное приложение для получения доступа к услугам передачи речевой информации с соответствую щими кодеками, например МСЭ-T G.722, G.729, G.722.2, EVRC-WB. Пользо ватель осуществляет активный выбор в пользу той или иной сети с определен ной конфигурацией телекоммуникационных ресурсов, чтобы уменьшить стои мость соединения при сохранении заданных требований к качеству связи. Для адаптации конфигурации сети к требованиям пользователя и адаптации устрой ства пользователя к возможностям ССП необходимо провести анализ и иссле дование рассматриваемой ситуации с учтом таких интегральных характери стик, как задержка пакетов, потери пакетов, в совокупности оказывающие су щественное влияние на качество связи.

Также в дальнейшем предполагается проведение исследований примени тельно к стоимостным показателям ресурсов для предоставления услуг, реше ние проблемы адаптации конфигурации телекоммуникационных ресурсов ССП для предоставления услуг группам пользователей и влияние этой проблемы на изменение программной конфигурации абонентских устройств и узлов доступа (базовых станций) ССП. При этом предполагается учитывать концепцию разви тия ССП как когнитивной сети связи (cognitive networks) [5].

Литература 1. Вегешна, Ш. Качество обслуживания в сетях IP/Пер. с анг. под ред.

А.В. Журавлева.– М.: Издательский дом «Вильямс», 2003. – 368 с.

2. Гребешков А.Ю. Задача контроля и управления программной кон фигурацией абонентских устройств SDR в когнитивных сетях связи// Всероссийская конференция (с международным участием) «Информаци онно-телекоммуникационные технологии и математическое моделирова ние высокотехнологичных систем».– М.: РУДН, 2011 – с. 74– 77.

3. Засецкий А.В., Иванов, С.Д. Постников, Соколов И.В. Контроль ка чества в телекоммуникациях и связи. Часть II/под ред. А.Б. Иванова.– М.:

Компания САЙРУС СИСТЕМС, 2001. – 334 с.

4. Bard, J., Kovarik, Vincent J. Jr. Software defined radio: the software communications architecture. – England: Jonn Wiley & Sons, Ltd. – 2007. – 383 p.

5. Cognitive Networks: towards Self-Aware Networks/edited by Qusay H.

Mahmoud. – England: Jonn Wiley & Sons, Ltd. – 2007. – 383 p.

ИДЕНТИФИКАЦИЯ РЕЛЬСОВ ПРИ ОБЗОРНОЙ СЪЕМКЕ Диязитдинов Р.Р.

Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики г. Самара.

Введение Среди задач компьютерного зрения наиболее востребованными являются за дачи идентификации объектов контроля. Задача идентификации рельсов возни кает при обработке видеоизображений, получаемых с видеокамер измеритель ных вагонов-лабораторий. Зная местоположение рельсов, можно проводить анализ областей, находящихся внутри и за пределами рельсов (например, иден тифицировать пешеходные переходы, местоположение «маячных» шпал, коро бок с телекоммуникационным оборудованием (СЦБ) и т.д.). Таким образом, идентификация рельсов представляет собой первоначальный этап при решении задач идентификации объектов контроля на железной дороге.

1 Алгоритм идентификации рельса На рис. 1(а) представлен пример изображения, получаемый при съемке.

Рисунок 1 – Анализируемое изображение (а), с выделенными контурами (б), маска для поиска рельсов (в), изображения после наложения маски (г) На изображении рельсы выглядят как белые полосы, выделяясь на фоне ос тальных предметов. Предварительно изображение преобразовывается с помо щью фильтра, подчеркивающего вертикальные контурные линии, чтобы рельсы стали еще заметнее по сравнению с окружающими их объектами (см. рис. 1 б).

При съемке камера, проводящая обзорную съемку, «дрожит» из-за качки ваго на, при этом рельсы ходят из стороны в сторону. Поэтому, чтобы обнаружить рельсы, находящиеся слева и справа, на изображении выделяются области, в которых будет производиться поиск рельсов (см. рис. 1 в, г).

Задача идентификации рельсов решается в два этапа. На первом этапе об ласть изображения, в которой ищется рельса, делиться на фрагменты. В каждом фрагменте ведется поиск отрезка, который наиболее вероятно соответствует рельсу (см. п. 2). На втором этапе производиться «усреднение» полученных отрезков по методу наименьших квадратов [1].

Как известно из аналитической геометрии, прямую можно задать уравнени ем вида y kx b 0. Метод наименьших квадратов состоит в том, что прямая подбирается таким образом, чтобы минимизировать сумму:

S k, b y kx b, n i i i где x i, yi – это координаты точек найденных отрезков;

n – количество точек.

Упростим выражение:

n n n n n n S k, b yi kxi b yi2 k 2 xi2 b 2 n 2k xi yi 2b yi 2kb xi i 1 i 1 i 1 i 1 i 1 i S k, b Ey k Ex b n 2k Z xy 2b S y 2kb Sx 2 где n n n n Ex xi2, Z xy xi yi, S y yi, S x xi,.

n E y yi i i 1 i i i Для определения k и b необходимо найти минимум функции S k, b :

k arg min y kx b.

n b i i i k,b Для нахождения минимума функции необходимо вычислить производную функции и приравнять ее к нулю:

f k, b f k, b k 0, k 2kE x 2Z xy 2bS x 0, f k, b 0;

f k, b 2bn 2S y 2kS x 0;

b b E S Z xy S x Z xy n S x S y b x y k Ex n S x Ex n S x ;

По оценкам k и b можно построить прямые и область между ними, которые определяют область между рельсами (см. рис. 3).

2 Обнаружение линии внутри фрагмента Задача поиска линии внутри фрагмента решается по алгоритму максималь ного правдоподобия (МП) [2]. Каждой линии в соответствие ставиться плот ность вероятности. В качестве линии, соответствующей рельсу, выбирается та, для которой значение плотности вероятности имеет наибольшее значение. Так как известно, что пиксели изображения, соответствующие линии рельса, харак теризуется высоким уровнем яркости, близкой к белому цвету, то плотность ве роятности яркости s пикселя, лежащего на линии рельса, можно описать выра жением:

ps, s sb, smax, s s max b 1 ps, s smin, sb, s : p1 s sb smin 0, s smin, smax ;

где sb – граница, отделяющая «высокий» уровень яркости от «низкого»;

– ps значение, близкое к единице.

Распределение p s состоит из двух равномерных, так как яркость отдельных пикселей, соответствующих рельсу, все же может принимать значения из диа пазона smin, sb.

Если пиксель фрагмента соответствует рельсу, то его яркость x s. Так как на изображении всегда присутствуют шумы n, то x s n. Шум на изображении по ложим гауссовым:

n2, p2 n exp 2 n 2 n где – дисперсия шума.

n Чтобы найти плотность вероятности суммы случайных величин s n с из вестными распределениями, воспользуемся математической статистикой [3].

px ps n p s p x s ds 1 x s 2 x s 2.

sb s max 1 ps ps 1 ds exp exp ds smin sb 2 n 2 n2 smax sb 2 n 2 N s min sb Рассмотрим интеграл:

xs x sb t ;

t n ;

x s s sb ;

n sb 1 exp ds s I t n ;

s min sb 2 n 2 n2 s s min ;

t x s min.

ds n dt;

s min n x sb x s min n x sb t n 2 exp dt Ф Ф 2 sb smin 2 2 n xsmin 2sb s min n n, n где – функция Крампа.

t x Ф x exp dt 2 0 Аналогично найдем второй интеграл. В итоге получаем:

xs x s xs x s.

1 p p px Ф Ф Ф Ф s b s b max min 2sb s min 2s max sb n n n n График плотности вероятности представлен на рис. 2.

Рисунок 2 – График плотности вероятности яркости пикселя изображения, со ответствующего рельсу, без учета шума (а) и с учетом шума (б) Линия состоит из совокупности пикселей с яркостями x1, x2,..xN, при условии, что отсчеты независимы, совместная плотность вероятности равна:

px1, x2..xN px1 px2.. px3.

Внутри фрагмента изображения содержится не одна линия, и каждой линии ставиться в соответствие своя гипотеза Hl. Если обозначить за x совокупность отсчетов яркости пикселей, лежащих на l-ной линии фрагмента изображения, то алгоритм идентификации линии запишется в виде:

k argmax px | H l.

l 3 Результаты идентификации На рис. 3 представлены результат идентификации рельсов.

Рисунок 3 – Результат идентификации рельсов Заключение Предложенный алгоритм проводит обработку изображений поэтапно, когда результаты, полученные на текущем этапе, используется на последующем. Не смотря на то, что такой подход носит эвристический характер, его достоинство состоит в высокой скорости обработки по сравнению с методиками обнаруже ния, которые проводят поиск объекта «целиком», требующими не только зна чительных вычислительных ресурсов, но и больших объемов памяти.

Литература 1. Шор. Я. Б. Статистические методы анализа и контроля качества и надеж ности. М.: Госэнергоиздат // 1962. – c. 92-98.

2. Горячкин О.В. – Лекции по статистической теории систем радиотехники и связи // 2008. – с. 49.

3. Гмурман В.Е. Руководство к решению задач по теории вероятностей и ма тематической статистике. – М. Высшая школа // 2004 – с. 132.

ВНЕДРЕНИЕ NGN В РОССИИ Запорожченко Н.П.

Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики г. Самара.

В настоящее время проблема перехода от традиционных сетей с коммутаци ей каналов к сетям с коммутацией пакетов (NGN) является одной из наиболее актуальной для операторов связи. Перспективные разработки в области IP коммуникаций связаны с созданием комплексных решений, позволяющих при развитии сетей следующего поколения сохранять существующие подключения и обеспечить бесперебойную работу в любой сети телефонного доступа: на ин фраструктуре медных пар, по оптическим каналам, на беспроводной (WiMAX, WiFi) и проводной (ETTH, PLC и т. д.) сети. Подобные решения должны позво лять точечно переводить отдельные сегменты на новые технологии без карди нальной смены всей структуры сети и должны отвечать следующим требовани ям:

интеграция в существующую сеть оператора, поддержка не только новой транспортной технологии, но и привычной модели управления;

полностью модульная архитектура с возможностями географического рас пределения и резервирования;

возможность гибкого увеличения производительности путем приобретения лицензий и добавления в систему серверов;

возможность внедрения новых видов услуг в минимальные сроки;

соответствие требованиям законодательства об архитектуре сети.

В России построение сетей NGN идет средними темпами. С одной стороны, существуют острая необходимость в модернизации устаревшей технической базы операторов связи, огромная потребность в базовых услугах связи у насе ления и коммерческого сектора, с другой – есть и многочисленные сдержи вающие факторы, в частности непроработанность законодательства. Несмотря на это, большинство крупных альтернативных операторов связи уже частично построили сети NGN и предоставляют целый ряд услуг.

Главными заказчиками сетей NGN станут традиционные операторы связи.

Холдингом «Связьинвест» уже принято стратегическое решение о переходе от традиционных телефонных сетей к инфраструктуре на базе пакетной коммута ции. Все новые проекты (за исключением расширения существующих TDM коммутаторов), согласно заявлениям представителей холдинга, планируется реализовывать на основе технологий NGN.

Ведущие телекоммуникационные операторы успешно не только внедряют фрагменты сетей следующего поколения, но и полностью формируют свою ин фраструктуру по принципам NGN. Например, компания ТрансТелеКом отра портовала, что ее междугородная и международная сеть связи, действующая в масштабе всей страны, построена на основе NGN.

Определились возможности и выгоды создания инфраструктуры сетей NGN, появилась коммерческая составляющая данных проектов, т. е. состоялся пере ход к их коммерческому внедрению. При этом NGN становится передовой ос новой для внедрения услуг Triple Play (голос, передача данных и видеосервисы по одной абонентской линии.

На рынке связи сформировались следующие условия для продвижения NGN:.

открытая конкуренция между операторами, явившаяся следствием прива тизации предприятий связи и ослабления государственного регулирования рынка;

конвергенция сетей электросвязи и информационно-вычислительных се тей, развитие инфокоммуникационных сетей;

бурный рост цифрового трафика, в основном за счет расширения исполь зования Интернета;

высокий уровень спроса на подвижную связь и новые мультимедийные службы;

конвергенция операторов, сетей, терминалов, служб/услуг электросвязи.

Указанные факторы создают предпосылки к внедрению операторами широ кого спектра новых услуг. По статистике операторов, доход от одного пользо вателя новых телекоммуникационных услуг в несколько раз выше, чем от або нента традиционной телефонии.

Операторы фиксированных сетей, внедряя NGN, преследуют еще одну цель — сокращение капитальных затрат и операционных расходов за счет создания единой мультисервисной транспортной среды для пропуска разнородного тра фика.

Подходы к построению транспортных сетей NGN в равной мере представ ляют интерес как для операторов сетей связи общего пользования (стационар ных и мобильных), так и для операторов технологических сетей связи — ве домственных и корпоративных. Несмотря на то что технологические сети свя зи, как правило, имеют определенную профессиональную ориентацию и спе циализацию, при их развитии также учитывается идеология NGN.

Развитие сетей NGN и корпоративных видеокоммуникаций представляет со бой взаимовыгодные и взаимоусиливающие процессы, Сеть NGN может с вы соким качеством передавать видеотрафик, позволяет потребителю самому управлять пропускной способностью и другими параметрами сети, добиваясь наиболее эффективного использования доступной полосы пропускания.

В России, как и во всем мире, быстро растет потребность в видеокоммуни кациях — в связи с совершенствованием корпоративного управления, стремле нием сокращать расходы на командировки, снижать нагрузку на окружающую среду, развивать телемедицину, оперативнее реагировать на чрезвычайные си туации. Следует отметить одно обстоятельство, усложняющее проведение ана лиза рынка оборудования NGN. В настоящее время существует и концепция се тей следующего поколения, в которых ключевое место отведено понятию ус луга — NGS (New Generation Services).

Зависимость сетевой инфраструктуры от новых услуг нашла отражение в ра ботах форума 3GPP (3-rd Generation Partnership Project), предложившего в раз витие идеологии NGN концепцию IMS (IP Multimedia Subsystem). В соответст вии с ней платформа IMS становится центром сетей NGN. Вокруг данной плат формы будут формироваться другие уровни функциональной модели сети NGN.

И это не единственная инновационная модель развития сетевых технологий.

Например, обсуждается также концепция сетей будущего, которая условно на зывается FGN (Future Generation Network). В ее рамках NGN рассматривается уже как стартовый участок для дальнейшей фундаментальной реконструкции инфокоммуникационных сетей.

Стандартизация NGN признана одним из приоритетных направлений работы сектора МСЭ-T. Предполагается, что серия Y.2000 будет заполняться новыми документами, а на рынке появятся технические средства NGN, удовлетворяю щие этим рекомендациям.

Сегодня позиция администрации связи России в развитии нормативно правовой базы внедрения решений NGN сводится к учету четырех факторов — международных стандартов для сетей следующего поколения;

концепций вне дрения Next Generation Networks от различных производителей;

анализа миро вого опыта внедрения оборудования NGN и национальной специфики сетей связи РФ.

Свою продукцию для построения NGN в России предлагают многие компа нии [1,2]. Например, компания Huawei для плавной миграции от традиционных сетей к NGN предлагает решение Network Intelligence, которое состоит из двух ключевых компонентов — мультисервисного узла доступа (MSAN) и единого регистра абонентской базы данных SHRL (Smart HRL). Компания Cisco предла гает конвергентную сеть, IP NGN разработанную для услуг нового поколения, связанных с доставкой голоса, видео и данных на любые устройства, в том чис ле мобильные. Архитектура Cisco IP NGN для доставки видеоуслуг — это гиб кая платформа, поддерживающая широкий спектр традиционных и новых ви деоприложений.

Компания Iskratel предлагает новую линейку продуктов SI3000, позициони руемое как универсальный Class 4 и Class 5 Softswitch, сертифицировано под технологическим наименованием SI2000 V6 для применения в качестве АМТС/АТС (включая ЗТУ), ГАТС, САТС, УСС и УПАТС.

Компания Nortel представил программный коммутатор Communication Server 1500. Он представляет собой NGN-решение для всех типов операторов связи, в том числе региональных, и программный коммутатор Nortel Communication Server 1500i (CS1500i).

Компания ECI Telecom и его дочерняя компания VERAZ Networks объявили о выдаче им российских сертификатов соответствия на оборудование NGN:

программный коммутатор VERAZ ControlSwitch и линейку голосовых шлюзов I-Gate.

Компания Verso Technologies (бывшая Clarent) получила декларацию о соот ветствии мультисервисных маршрутизаторов NetPerformer Компания ZyXEL начала поставки линейных модулей NGN-телефонии VOP1248G, преобразующих DSL-коммутаторы серий IES-5000/6000 в универ сальную платформу мультисервисного доступа, NGN DSL-коммутаторов IES 1248-51V.и NGN-концентраторов абонентского доступа ZyFLEX MSAP2000.

Компания VocalTec предложила новую версию программного коммутатора от— Essentra BAX 7.2 с поддержкой 28 новых дополнительных видов обслужи вания для устройств, подключенных по протоколу Megaco/H.248.

Эти и другие компании успешно работают на Российском рынке.

Литература 1. Соколов Н. А. Телекоммуникационные сети. Монография в 4 главах.

Часть 1 (глава 1). Принципы построения телекоммуникационных систем. – М. :

Альварес Паблишинг, 2003.

2. Pomy J. ETSI Perspective. Материалы семинара МСЭ-Т «Качество обслу живания «от конца до конца». Женева, 2003, http://www.itu.int/ITU T/worksem/QoS/index.html.

СЕТЕВОЕ ИСЧИСЛЕНИЕ КАК АЛЬТЕРНАТИВА ТЕОРИИ МАССОВО ГО ОБСЛУЖИВАНИЯ ДЛЯ ИССЛЕДОВАНИЯ СЕТЕЙ СЛЕДУЮЩЕГО ПОКОЛЕНИЯ Кудрявцева Е.Н., Росляков А.В.

Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики г. Самара.

В современном динамически развивающемся обществе сложно переоценить роль связи для каждого отдельно взятого человека или групп людей. Ежедневно миллиарды людей используют различные средства связи, начиная от простых служб обмена мгновенными сообщениями (IСQ, QIP, MSN Messenger и многие другие), электронной почты, Интернет-ресурсов и прочее, заканчивая IP телефонией и другими средствами связи, которые позволяют организовывать видеоконференции для большого числа участников.

Все перечисленные выше и многие другие услуги, включая услуги классиче ской телефонной сети общего пользования, могут быть оказаны единой муль тисервисной сетью, объединяющей в себе различные типы трафика. В этой ро ли выступает сеть следующего поколения (NGN), использующая в качестве ос новы пакетную IP-сеть. В настоящее время достаточно велика тенденция пере хода проводных и мобильных операторов связи на технологии NGN. Как след ствие, необходима оценка основных характеристик сети (полоса пропускания, задержка, потери), чтобы обеспечить оптимальное качество обслуживания.

Исследование сетей NGN с помощью традиционной теории массового об служивания затруднено тем, что она не учитывает сложный характер мульти сервисного трафика и сложные дисциплины обслуживания в таких узлах сети, как SoftSwitch, SCP, узел услуг, медиасерверы и др. (Рисунок 1).

Рисунок 1. Сложная для исследования СМО В сложившихся условиях актуальным направлением является разработка но вых методов исследования для сетей следующего поколения. За рубежом по следние годы активно разрабатывается теория сетевых исчислений (Network Calculus), которую успешно можно применить к анализу сетей NGN.

Первая работа о сетевом исчислении была опубликована Р.Л. Крузом в г. [1]. Теория сетевого исчисления ориентирована как на детерминированные случаи поступления трафика, так и на вероятностные. Отсюда подразделение данной теории на детерминированное сетевое исчисление и вероятностное (стохастическое) сетевое исчисление. До 2006 г. было широко распространено детерминированное сетевое исчисление [2]. Этот год ознаменовался выходом статьи И. Джанга [7], в которой были заложены основы вероятностного (сто хастического) сетевого исчисления. Большая масса исследований проводилась и проводится на основе детерминированного сетевого исчисления, что является основным недостатком этих исследований [2], [4], [5], [6], так как не учитыва ется сложный характер поступления трафика.

Итак, попытаемся понять, что же такое сетевое исчисление (Network Calculus) и что лежит в его основе. Сетевое исчисление представляет собой теоретическую основу, рассматривающую вопросы граничных оценок пара метров качества обслуживания для обеспечения гарантии должного уровня об служивания в компьютерных сетях. В основе сетевого исчисления лежит аппа рат min-plus и max-plus алгебры. Стоит отметить, что в min-plus алгебре опера ция сложения превращается в операцию вычисления инфимума, а умножение превращается в классическую операцию сложения. Во множество элементов, над которыми выполняются операции min-plus алгебры, включается, по этому структура множества выглядит следующим образом:

R,,.

В диссертационной работе [5] можно найти подробное описание свойств операций над множествами в min-plus алгебре, основные типы функций, их ха рактеристики и многое другое.

Если рассмотреть некоторую систему S, которую мы представим в виде «черного ящика», то S получает входные данные, описываемы некой входной функцией поступления требований A(t) и доставляет данные с некоторой пере менной задержкой. Тогда выходную функцию (функцию обслуживания) обо значают A*(t). В качестве системы S можно рассматривать отдельный буфер, обслуживаемый с постоянной или переменной скоростью, сложный коммута ционный узел, или даже всю сеть. Сетевое исчисление рассматривает две ос новные характеристики системы без потерь:

1. Виртуальная задержка в момент времени t определяемая как Dt inf 0 : At A* t для любых 0 Dt.

2. Загрузка (backlog) в момент времени t Bt At A* t.

Загрузка – это количество данных (битов, пакетов), которые удерживаются в системе. Для отдельного буфера загрузка – это длина очереди, если система бо лее сложная, то загрузка – это число «транзитных» битов в системе в предпо ложении, что мы можем одновременно наблюдать вход и выход.

Следующими основными понятиями теории сетевого исчисления, лежащими в основе всех расчетов и доказательств теорем, являются кривые поступления требований и кривые обслуживания.

Кривая поступления требований. При заданной неубывающей функции, определенной для t 0 ( F), говорят, что поток A является ограниченным функцией тогда и только тогда, когда для всех s t выполняется неравенство At A* t t s где F - указывает на принадлежность кривой к неотрицательным возрас тающим функциям.

В этом случае говорят, что является для потока A кривой поступления тре бований, или что поток является -сглаженным.

Кривая обслуживания. Рассмотрим систему S и поток через S с входной функцией A и выходной функцией A*. S предлагает потоку кривую обслужива ния тогда и только тогда, когда F и A* A (Рисунок 2).

Рисунок А именно – неубывающая функция, (0)=0 и для всех t 0 выполняется неравенство A* t inf As t s.

s t Также стоит обратить внимание на вычисление свертки. В min-plus алгебре мы получаем весомое упрощение, так вместо разрешения сложных интегралов можем воспользоваться простыми вычислительными операциями. Пусть f и g – две функции или последовательности из F. Тогда min-plus сверткой функций f и g является функция f g t 0inft f t s g s.

s Еще одним преимуществом сетевого исчисления является тот факт, что если нам известны функции, описывающие каждый элемент (узел) сети (Рисунок 3) S 1, S 2,...,S N, то мы можем, воспользовавшись сверткой получить описание об служивания для сети в целом S net S 1 S 2... S N.

В заключение стоит отметить, что подход к исследованию характеристик се тей следующего поколения на основе теории сетевого исчисления имеет ряд преимуществ рассмотренных выше по сравнению с теорией массового обслу живания и обладает простым математическим аппаратом. Также следует пом нить, что теория сетевых исчислений не предоставляет нам возможности точ ных расчетов параметров сети, а дает их граничные оценки.

Рисунок Имеющиеся работы, основанные на детерминированном сетевом исчисле нии, не смогут дать нам правильных оценок параметров сети в виду того, что они не учитывают случайный вероятностный характер поступления потоков трафика и его обслуживания. Существует множество типов систем, которые обеспечивают вероятностное обслуживание, например, обслуживание в бес проводных системах, управление ассоциативным множественным доступом в Ethernet, распределение полосы пропускания на узлах сети, которое оказывает достаточно сильное влияние на нагрузку других сетевых элементов внутри од ной сети. Поэтому в дальнейшем планируется изучение имеющихся моделей трафика и моделей обслуживания для вероятностного сетевого исчисления и дальнейшее исследование характеристик трафика сетей NGN с помощью веро ятностного (стохастического) сетевого исчисления.

Литература 1. A Calculus for Network Delay. Part I: Network Elements in Isolation and Part II: Network Analysis [Text] / R.L. Crus // IEEE Transactions on Information Theory.

– 1991. – №37(1) 2. Network Calculus: a Theory of Deterministic Queuing Systems for the Internet / Jean-Yves Le Boudec, Patric Thiran. – Springer, 2001.

3. Stochastic Network Calculus / Yuming Jiang, Young Liu. – Springer, 2008.

4. К вопросу оценки качества обслуживания в сети NGN [Текст] / Костин А.Н., Ершова Э.Б. // Научно-технический журнал «T-Comm – Телекоммуника ции и Транспорт». – 2010. –№7.

5. Разработка и анализ распределенных систем интерактивной мультимедиа и графики в глобальных сетях [Текст] / Кутненко В.В. // Диссертация. – 2004.

6. Quality of Service Performance Analysis based on Network Calculus [Text] / Krishna Pandit // Dissertation. – 2006.

7. A basic stochastic network calculus [Text] / Y. Jiang // In Proceedings of ACM SIGCOMM 2006. – 2006.

ОРГАНИЗАЦИИ ГЕТЕРОГЕННЫХ СЕТЕЙ, XENTAUR Малахов С. В., Полукаров Д. Ю.

Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики г. Самара.

Xentaur — это средство для быстрой и удобной организации гетерогенных сетей, объединяющих виртуальные машины Xen, эмуляторы сетевых уст ройств, реальные хосты и сетевые устройства, а также управлениями ими и ис следования их работы. Сети могут предназначаться как для решения учебных и исследовательских, так и для решения производственных задач.

Основные задачи

:

Быстрое разворачивание сетей произвольной топологии;

Быстрое конфигурирование сетей произвольной топологии;

Инструменты для моделирования разнообразных условий работы сети (за держка, пропускная способность, вероятность потери трафика).

Xentaur это среда, которая позволяет легко строить виртуальные сети на базе виртуальных машин Xen, в частности, Xenomips, виртуальных мостов Linux, виртуальных распределнных Ethernet сетей и управлять ими.

Сети могут быть не только чисто виртуальными, но и смешанными: наряду с виртуальными узлами в них могут работать и обычные компьютеры и сетевые устройства. При этом они работают друг с другом, так если бы они все были виртуальными или все реальными.

Система является отказоустойчивой и катастрофоустойчивой. Существует возможность репликации дисковых подсистем и расположения реплик на тер риториально распределнных хост-системах.

Основные возможности:

Унификация управления;

Визуализация сети;

Интегрированные инструменты для исследования работы сети;

Поддержка множества операционных систем и виртуальных сетевых уст ройств;

Интеграция виртуальных и реальных устройств;

Распределнность;

Поддержка бездисковых систем;

Отказоустойчивость.

Пример топологии построенной в Xentaur:

Здесь:

windows1, linux1 и mac1 — реальные хосты;

cisco1 — реальный маршрутизатор;

cat1 и cat2 — реальные коммутаторы;

остальное — виртуальные машины и виртуальные мосты.

Литература 1. Интеграция виртуальной сети и реальной сети Xentaur http://xgu.ru/wiki/Интеграция_виртуальной_сети_Xentaur_и_реальной_сети 2. Xentaur http://xgu.ru/wiki/Xentaur#.D0.98.D0.BD.D1.81.D1.82.D0.B0.D0.BB.D0.BB.D1.8F.

D1.86.D0.B8.D1.8F_Xentaur 3. Введение Xen http://itvds.ru/tag/platform/ 4. Руководство пользователя Xen v3.0 http://xgu.ru/xen/manual/ 5. Alt linux http://www.altlinux.org/Xen 6. LINUX.ORG.RU — Русская информация об ОС Linux http://www.linux.org.ru/news/opensource/ СОЗДАНИЕ ИНТЕГРИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ПРЕД ПРИЯТИЕМ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ СИСТЕМНОГО ПОДХОДА Матвеева Е.А.

Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики г. Самара Перспективы развития предприятий в условиях быстрого изменения спроса, обусловлены необходимостью выпуска конкурентоспособной продукции, как по техническим, так и по стоимостным характеристикам. Стремление к удовле творению запросов рынка приводит к резкому росту численности предприятий с мелкосерийным типом производства, управление которыми имеет существен ную специфику и сложность, особенно в управлении непосредственно произ водственной деятельностью. Одним из наиболее эффективных и действенных путей решения проблемы является комплексная компьютеризация управления всем циклом производства. Интегрированные системы управления предпри ятиями (ИСУП), охватывающие весь жизненный цикл деятельности – техниче скую подготовку, производственную, финансовую, бухгалтерский учет, снаб жение, сбыт – при минимальной численности инженерно-технических работни ков и административно-управленческого персонала обеспечивают руководите лей оперативной информацией, и позволяют моделировать, анализировать и оценивать различные варианты управленческих решений в различных ситуаци ях.


Систематизируя результаты обследований промышленных предприятий, можно сделать вывод, что в определяющей степени эффективность работы все го предприятия зависит от процессов управления основным производством на всех стадиях и уровнях от получения заказа до отгрузки во взаимосвязи с ре сурсным, материальным и финансовым обеспечением производственного про цесса, что требует индивидуального подхода к каждому предприятию, диктуе мого, прежде всего, спецификой производства различных видов продукции, ти пом производства, уровнем организации и технического оснащения производ ственных процессов /1/. Управление производственной деятельностью наибо лее ярко отражает характерные особенности каждого предприятия и занимает особое место по своей сложности и значимости в эффективности работы пред приятия в целом, среди всех видов деятельности, охватываемых ИСУП.

Создание ИСУП процесс сложный и трудоемкий, необходимо существенное совершенствование методологии их создания и внедрения. Эффективное реше ние задачи комплексной автоматизации невозможно без системного подхода требующего решения различных задач, связанных с техническим, программ ным, математическим и др. обеспечением ИСУП /2/.

Применение системного подхода позволило сформулировать методологию создания ИСУП:

1. Охват всех основных направлений деятельности предприятия:

Полный комплекс ИСУП структурирован на три группы функциональных блоков: техническая подготовка производства (ТПП), управление производст венной и управление финансово-экономической (ТЭП) деятельностью пред Функциональная структура приятия (рис.1). производственной деятельности предприятия ТЭП ТПП Маркетинг Заказчики Заказы, Экономические НСБ договора нормативы Сбыт Основное производство (заготовительное, обрабатывающее, сборочное) МТС ИНО Кадры Поставщики Вспомогательное производство Бухучет Экономический анализ Рисунок 1 - Основные направления деятельности промышленного предпри ятия В блоке технической подготовки производства формируется нормативно справочная база (САПР конструктор (СПк) и САПР технолог (СПт)). В ней со держится информация о выпускаемой продукции (З) и о технологических про цессах (ТП) ее изготовления.

ТППi={СПкi;

СПтi}НСБi{Зi;

ТПi}.

Оперативно-календарное управление основным производством включает весь комплекс задач планирования, учета и координации работ по изготовле нию продукции на всех стадиях – заготовительная, обрабатывающая, сборка – и уровнях – предприятие, цех, участок, рабочее место – и охватывает весь произ водственный цикл от получения заказов до отгрузки готовой продукции.

2. Формирование единого информационного пространства с разграничением права доступа к информации.

Для любого вида деятельности используется единая нормативно-справочная база и одноразовый ввод оперативной информации. Возможные варианты дос тупа: разрешена работа с информацией (ввод, корректировка, удаление);

доступ к просмотру информации (можно только видеть информацию);

информация за крыта.

3. Включение новых задач управления.

В систему управления предприятием с мелкосерийным типом производства включены новые задачи, требующие переработки больших объемов информа ции – расчеты загрузки оборудования, партий обрабатываемых изделий, моде лирования производственного процесса – для которых разработаны методы ре шения. Совокупность задач в ИСУП направлена на комплексное решение про блемы повышения эффективности управления мелкосерийным производством.

4. Изменение структуры управления предприятием.

Изменение состава и включение новых задач управления, применение ком пьютерных технологий их решения сокращает количество уровней управления и приводит к потребности изменения структуры управления, перераспределе нию функций управления между службами, подразделениями и работниками предприятия, что позволяет снизить численность административно управленческого персонала.

5. Сбалансированность и согласованность информационных потоков.

Формирование единого информационного пространства, изменение структу ры управления, перераспределение функций управления позволяют упорядо чить информационные потоки и сократить число документов, задействованных в системе управления. Количество, перемещение и обработка документов опре деляются существующей организационной структурой предприятия и приме няемыми бизнес-процессами.

6. Управление в реальном масштабе времени.

Организуется параллельная работа всех служб и подразделений предпри ятия, вносящих соответствующие изменения в базы данных. Это позволяет обеспечивать руководителей оперативной информацией, моделировать, анали зировать и оценивать различные варианты управленческих решений в разных производственных ситуациях.

7. Совершенствование форм и методов организации производства, труда и управления.

Проектирование ИСУП предусматривает переход на более прогрессивные формы и методы организации производства. Для мелкосерийного производства осуществлен переход от технологической специализации к предметно замкнутым участкам, в том числе с использованием групповых технологий, с планово-предупредительным обслуживанием рабочих мест.

8. Модульное построение системы.

В основу разработки ИСУП положено модульное построение, позволяющее обеспечить возможность поэтапного создания и ввода в эксплуатацию ИСУП, построить систему в виде технически-, программно-, организационно- и ин формационно-совместимых подсистем, которые могут быть предложены как отдельные продукты, а так же использоваться для совершенствования и разви тия системы путем наращивания или замены отдельных модулей.

Методология внедрения ИСУП, основана на организации максимальной па раллельности и поэтапности работ, на применении инновационных форм и ме тодов организации производства, труда и управления, на необходимости – про ведения реструктуризации предприятия. Процесс внедрения ИСУП имеет опре деленную последовательность. Базовыми этапами приняты: разработки – тех нического задания, – функционально-информационной модели, – аван-проекта, – программного обеспечения, – опытно-промышленная эксплуатация.

На стадии разработки технического задания, на основе комплексного анали за предприятия – изучения существующих бизнес-процессов, – действующей системы управления – выявляется специфика предприятия, формулируются ос новные направления реструктуризации производства и управления, определя ется состав функциональных блоков и содержание входящих в функциональ ные блоки задач. Формулируется содержание, последовательность и сроки вы полнения работ.

В графическом виде последовательность выполнения этапов и задач по вне дрению ИСУП представлена на рисунке 2.

На этапе разработки функционально-информационной модели структуриру ются функциональные и информационные связи между бизнес-процессами и задачами системы, детализируются и включаются в модель все основные зада чи, проводится коррекция модели с целью минимизации рисков, связанных с расчетами функциональных задач с учетом объемов работ, сроков и стоимости.

На стадии разработки аван-проекта конструируется логическая структура БД и дается описание технологии решений каждой задачи и процедур реализации функций управления АП={мi;

рi;

фi;

нi;

гi}, где мi – меню, рi – последовательно сти и алгоритмы внутримашинных расчетов, фi –детальные описания экранных форм и отчетов, нi – виды настроек, гi – регламенты работы подразделений в новых условиях.

Рисунок 2 - Укрупненный график работ по внедрению ИСУП На следующем этапе разрабатывается программное обеспечение, реализую щее аван-проект на основе модульной технологии, что позволяет существенно сократить время на написание программ и сводит к минимуму их доработку в процессе внедрения.

Стадия опытно-промышленной эксплуатации включает следующие работы ОПЭ={опi;

опоi;

НСБi}, где опi - обучение пользователей, опоi - отладка про граммного обеспечения по замечаниям и предложениям заказчика в процессе опытной эксплуатации спроектированной системы, НСБi- заполнение норма тивно-справочной базы.

Предложенная методология создания и внедрения ИСУП были реализованы на трех предприятиях с мелкосерийным типом производства – ОАО «Средне волжский станкостроительный завод», ОАО «Завод нефтяного машинострое ния», ОАО «Самарская оптическая кабельная компания», что позволило:

Получить технический эффект – сократить трудоемкость производствен ных процессов, улучшить использование оборудования и производственных площадей, уменьшить длительность производственных циклов, сократить рас ходы материалов, комплектующих, оборотных средств, запасов.

Повысить эффективность управления – обеспечить точный учет движе ния материалов, сырья, готовой продукции, усовершенствовать методы плани рования производственных процессов, повысить качество регулирования и со кратить численность административно - управленческого персонала, упорядо чить информационные потоки и улучшить качество обработки документов.

Получить экономический эффект – увеличить объемы и номенклатуру производимой продукции, повысить качество управления финансово экономической деятельностью и увеличить прибыль предприятия, снизить се бестоимость производства, повысить конкурентоспособность и объемы продаж продукции.

Получить социальный эффект – увеличить бюджетные отчисления, соз дать новые рабочие места, повысить уровень и культуру производства.

Разработанная типовая ИСУП предприятий с мелкосерийным типом произ водства учитывает основные положения и требования международных стандар тов к современным автоматизированным системам управления (MRPII, ERP, CSRP), отечественный и зарубежный опыт проектирования и внедрения АСУП.

Литература:

1. Матвеева Е.А. Эффективные методы управления мелкосерийным произ водством. Вестник компьютерных и информационных технологий - 2007–№ 2 С.29-37.


2. Глушков В.А. Автоматизированные системы управления сегодня и завтра.

Лекции. – Мысль, 1976. – 76 с.

3. Димов Э.М., Диязитдинова А.Р., Скворцов А.Б. Теория систем и систем ный анализ. – Самара.: ООО «Офорт», ГОУ ВПО ПГАТИ, 2006. – 255 с.

4. Волкова В.Н., Денисов А.А. Основы теории систем и системного анализа.

– Изд. 3 – е. перераб. и дополн. – СПб.: Издательство СПбГПУ, 2003. – 520 с.

ФИЛЬТРАЦИЯ СПАМА НА САЙТАХ В КОММЕНТАРИЯХ, ФОРМАХ ОБРАТНОЙ СВЯЗИ И ДРУГИХ ИНТЕРАКТИВНЫХ РАЗДЕЛАХ Мезенцева Е.М.

Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики г. Самара Интернет уже довольно плотно входит в нашу повседневную жизнь, а вместе с ним и такое явление как «спам» (анонимная, безадресная, массовая, несанк ционированная рассылка сообщений).

В сети интернет действует несчетное количество «спамеров», как отдельных людей, так и зараженных машин в составе «ботнетов».

В связи с этим возникает проблема обработки входящей корреспонденции, с целью выделения полезной информации из общего числа писем.[1]. Поэтому разработка универсального фильтра спама является актуальной.

Для решения этой задачи в настоящее время разработано множество фильт ров спам сообщений. Но практически не существует универсальных решений, предназначенных для фильтрации спама на сайтах в комментариях, формах об ратной связи и других интерактивных разделах. Основным недостатками всех существующих методов является высокая доля ложных срабатываний. Другим существенным недостатком многих антиспам фильтров является их ориентация «на запад», нет решений, позволяющих производить фильтрацию на русскоя зычных сайтах[2].

Существует лишь небольшое количество узкоспециализированных инстру ментов, препятствующих автоматическому размещению сообщений, рассчи танных на конкретную систему управления контентом, например, такую как WordPress. Эти модули обладают серьезным недостатком – отсутствием значи тельной статистической информации по спаму в интернете. В основном к таким средствам не прилагаются заполненные частотные словари и базы Другие инструменты, препятствующие автоматическому размещению сооб щений - это предложение пользователям сайта ввести текст с определенного изображения, что сильно затрудняет их использование[3].

Разрабатываемое решение позволит владельцам сайта не заботиться о сборе образцов спам-сообщений, упростить интерфейс пользователя, что позволит снизить негатив у клиентов, исключить вычислительные нагрузки на процесс фильтрации на собственном сайте.

Разрабатываемый фильтр должен обеспечивать высокую скорость и ста бильность работы, должны быть минимизированы ложные срабатывания, сис тема фильтрации должна обеспечивать удобный интерфейс взаимодействия с любым интернет-ресурсом.

1 Схема работы разрабатываемого фильтра Для решения поставленной задачи, предлагается новая модель фильтрации спама на основе Байесовского подхода и семантического анализа сообщения, позволяющая в значительной степени уменьшить количество ложных «тревог»

и пропуска спама. Новый метод фильтрации «спама», который, в отличие от известных подходов, позволяет повысить качество оценки данных за счет учета следующих параметров (количества сообщений, в которых встречались слова определенной категории (спам/ не спам);

частоты использования слов, в сооб щениях определенной тематики;

учета слов, впервые встретившихся в прове ряемом сообщении и не существовавших до этого в базе данных, учета различ ных морфологических форм одного и того же слова).

Собственно общая схема фильтрации спама на сайтах, подключенных к сис теме фильтрации спама, приведена на рисунке 1:

Рисунок 1- Общая схема работы фильтра - Пользователь сайта, подключенного к сервису фильтрации спама, отправ ляет на этот сайт текстовое сообщение.

- Сайт сохраняет это сообщение у себя и отправляет запрос с текстом сооб щения фильтру.

- Система фильтрации производит необходимые преобразования и вычисле ния и сообщает сайту, является ли сообщение спамом.

- В зависимости от внутренней политики, программное обеспечение сайта либо скрывает сообщение пользователя, либо помечает его как "спам", так же может приниматься решение об его удалении.

- В случае если произошло ложное срабатывание фильтра, администрация сайта корректирует результат работы фильтра.

- Результат корректировки отправляется на сервер спам - фильтра.

После нового обработанного сообщения и при корректировке производится обучение по данному конкретному сообщению. Каждое новое сообщение со храняется на сервере фильтра с присвоенным ему уникальным идентификато ром.

2 Анализ полученных результатов На данный момент были выявлены следующие недостатки в работе фильтра:

1. Эффект «мерцания», когда небольшие изменения входных данных вызы вают резкое изменение вероятностей.

2. Недостоверность вычисления для сообщений, имеющих конкретную сово купность признаков, еще ни разу не встречавшихся в уже проанализированных сообщениях.

3. Эффективность метода очень чувствительна к входным данным, напри мер, когда кириллица заменяется схожими по начертанию латинскими симво лами, пробелы могут быть замещены символами подчеркивания.

4. В сообщение может быть добавлено много «разбавляющего» текста, ино гда тщательно подобранного, чтобы обмануть фильтр.

5. Еще один, не принципиальный, недостаток, связанный с реализацией - ме тод работает только с текстом. Зная об этом ограничении, спамеры стали вкла дывать рекламную информацию в картинку, текст же в письме либо отсутству ет, либо не несет смысла.

Для их устранения применены следующие решения:

1. Фиктивные сообщения, для сглаживания результата.

2. Использование базу данных сигнатур входящих сообщений 3. Алгоритмы работы с подменой символов.

4. Задача устранения этого недостатка является наиболее сложной и нужда ется в отдельном изучении. Возможно она будет решаться с использованием сигнатур сообщений, как в п.2.

5. Использование средств распознавания текста («дорогая» процедура, нами будет применяться только при крайней необходимости).

Для того чтобы фильтр был точным, мы постарались проанализировать и из бавится от большинства недостатков, выявленных на этапе разработки, объеди нив несколько методов, разработали комплексный алгоритм работы.

В дальнейшем планируется глубокая доработка системы, а именно наполне ние е дополнительными сервисами, улучшение алгоритмов обучения и про цесса принятия решения. В будущем планируется е продвижение на внутрен нем и внешнем рынках страны.

Литература 1. Спам в электронной почте [Электронный ресурс]. – Режим доступа:

http://comp-info.net/tag/ignorirovanie.

2. AntiSpam News — Новости антиспамерского фронта [Электронный ре сурс]. – Режим доступа: http://www.eserv.ru/AntiSpamNews 3. Технологии рассылки спама и методы защиты от него [Электронный ре сурс]. – Режим доступа: http://www.compress.ru/article.aspx?id=17269&iid= СИСТЕМЫ ЦИКЛИЧЕСКОГО ОПРОСА ДАТЧИКОВ В СИСТЕМАХ УЧЕТА ЭНЕРГОРЕСУРСОВ ЖКХ Мердеев Э.М., Росляков А.В.

Департамент проектирования ООО «Старт2ком», Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики г. Самара В [1] была поставлена задача поиска эффективной схемы распределения по лосы пропускания в процессе циклического опроса (поллинга) показаний при боров учета (ПУ), применяемых в автоматизированных информационно измерительных системах учета потребления энергоресурсов.

Физической основой ПУ, применяемых в автоматизированных информаци онно-измерительных системах учета потребления энергоресурсов, являются датчики (сенсоры), преобразующие измеряемые физические величины в ин формационные сигналы. Некоторые ПУ совмещают в своем составе несколько сенсоров, измеряющих различные физические величины (объемный расход, температура теплоносителя, давление в трубопроводе и т.п.) Определено, что оптимальной схемой является адаптивный метод опроса сенсоров, по которому периодичность запросов на получение технологической информации учитывала бы характеристики потока данных от сенсоров.

Для оценки характеристик потоков информации, поступающих на датчики ПУ (сенсоры), в [2] предложено использование фильтра Калмана, которому на текущем такте работы необходимы оценка состояния (в виде оценки состояния системы и оценки погрешности определения этого состояния) на предыдущем такте работы и измерения на текущем такте.

Предложенный в [1, 2] метод обладает способностью корректировать период опроса как со стороны сенсоров, равно как и со стороны коллекторов информа ции, обеспечивая тем самым оперативность реагирования на изменения харак теристик передаваемых потоков информации. При этом достигается эффектив ное использование заранее заданной полосы пропускания, при котором источ ники информации (сенсоры), генерирующие данные от быстроизменяющихся процессов получают большую полосу пропускания за счет сенсоров, генери рующих данные от процессов с более плавными характеристиками. Отличи тельной чертой метода является возможность задания на стороне коллекторов различных уровней приоритета для отдельных источников информации (от дельных сенсоров, групп сенсоров). Такая приоритезация актуальна для реаль ных систем, т.к. учитывает различную степень важности обработки событий, относящихся к различным энергоресурсам.

В общем случае систему упорядоченного опроса ПУ энергоресурсов ЖКХ можно рассматривать как систему массового обслуживания с несколькими (N) очередями Qi, i 1, N (соответствующими приборам учета, функциональным группам датчиков и т.д.) и общим обслуживающим прибором (сервером сбора данных, коллектором) или несколькими приборами. В настоящем исследовании под заявкой на обслуживание понимается процесс считывания коллектором информации с ПУ.

В соответствии с приведенной в [3] классификации, рассматриваемую сис тему поллинга можно отнести к системам с так называемым резервированием обслуживания. В подобной системе порядок опроса очередей или дисциплина обслуживания не являются строго говоря заданными заранее, а могут изменять ся в зависимости от состояния системы.

В общем случае возникает задача нахождения оптимального порядка опроса очередей системы. Пусть каждой очереди Qi поставлен в соответствие параметр i – штраф за единицу времени, которое проводит заявка в очереди. При этом средний штраф за ожидание заявки в очереди Qi равен:

i M[Wi ], i 1, N, где M[Wi ] – математическое ожидание времени ожидания обслуживания заявки в i-той очереди.

Задача минимизации стоимости ожидания произвольной заявки в системе сводится к:

N i i M[Wi ] min, i N i где i – интенсивность потока заявок в i-той очереди, – совокупная ин i тенсивность потока заявок в систему.

N Эта задача эквивалентна задаче минимизации функции i M[Wi ] на множе i i стве параметров i, i 1, N.

В [4] предложен вариант резервирования, который состоит во введении при оритета между очередями. Очереди в системе разбиваются на группы, и в каж дой группе выбирается свой шлюзовой момент (момент, когда фиксируется ко личество заявок, подлежащих обслуживанию в текущем цикле). Доказано, что оптимальным способом опроса очередей системы является вариант, при кото ром очереди пронумерованы в порядке возрастания значения si, i 1, N, где si – i первый момент времени переключения коллектора к i-той очереди.

В дальнейшем исследовании предполагается провести проверку правильно сти выбранного метода поллинга применительно к реальным системам.

Литература 1. Мердеев, Э.М. Адаптивный метод опроса сенсоров в системах учета энер горесурсов ЖКХ / Э.М. Мердеев, А.В. Росляков // XI Междунар. науч.-техн.

конф. «Проблемы техники и технологии телекоммуникаций». – Уфа, 2010. – С.

90-91.

2. Мердеев, Э.М. Вопросы управления ресурсами сетей датчиков / Э.М.

Мердеев, А.В. Росляков // XVIII Российск. науч. конф. професс.-препод. соста ва, науч. сотр. и аспир. – ПГУТИ, Самара, 2011. – С. 76.

3. Вишневский, В.М. Системы поллинга: теория и применение в широкопо лосных беспроводных сетях / В.М. Вишневский, О.В. Семенова. – М: Техно сфера, 2007. – 312 с.

4. Khamisy, A. Polling Systems with Synchronization Constraints / A. Khamisy, E. Altman, M. Sidi // Report, Faculty of Electrical Engineering, Technion. – Israel, Dec. 1994.

ИССЛЕДОВАНИЕ ПРИМЕНЕНИЯ ПРОТОКОЛА NORM В МАРШРУ ТИЗИРУЕМЫХ СЕТЯХ ПЕРЕДАЧИ ДАННЫХ В РЕЦИПРОКНОМ И АССИМЕТРИЧНОМ РЕЖИМАХ Михайлов В.И., Михайлов И. В.

Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики г. Самара Институт физической химии и электрохимии РАН, г. Москва Проблема надежной и эффективной передачи и хранения больших объемов информации стала еще более актуальной в последнее время в связи с развитием технологий распределенной обработки и хранения данных [1]. Одним из воз можных вариантов решения проблемы является использование протоколов на дежной передачи данных путем группового вещания (Transport Reliable Multi cast protocols) в сетях хранения данных (Storage Area Networks), как показано в предыдущих работах [2, 3]. Целью настоящего исследования было изучение возможности использования нового протокола NORM (Negative-acknowledge character Oriented Reliable Multicast), позволяющего добиться значительного улучшения производительности и надежности передачи данных в масштаби руемой инфраструктуре, для применения в маршрутизируемых сетях общего назначения как в реципрокном, так и в асимметричном режимах [4,5].

Основная идея заключается в замене последовательной передачи данных в сетях, которое происходит с целью резервирования и синхронизации, парал лельной с использованием существующих IP сетей в режиме multicast (много адресной рассылки). Протокол, позволяющий передавать данные SAN (сетей хранения данных) по таким сетям уже существует - это iSCSI, но он никак не адаптирован к использованию многоадресной рассылки. С другой стороны, протоколы многоадресной рассылки обычно не используют механизмы коррек ции ошибок, поскольку применяются в основном в мультимедиа, где потеря не скольких битов не является критичной. С целью устранить этот недостаток воз никло ограниченное пока семейство протоколов, позволяющих надежно дос тавлять многоадресные рассылки (под надежностью подразумевается удостове рение, что все получатели получили одинаковое содержимое, идентичное от правленному с источника). NORM является одним из таких протоколов, на наиболее проработанным и заслуживающим внимание. Полная документация по NORM содержится в RFC 5740, к сожалению, только на английском языке.

Сайт разработчиков конкретной реализации: http://cs.itd.nrl.navy.mil/work/norm/.

Попытки адаптировать iSCSI уже проводились, на что указано в [4,5]. В докла де можно кратко очертить их недостатки. Все сравнения в данном случае про изводятся с последовательной передачей данных от одного источника к полу чателям одноадресными TCP сессиями, либо с передачей данных по цепочке от одного узла к другому, что часто бывает в сетях хранения данных и приводит к еще большим задержкам в работе.

Протокол NORM использует два дополняющих друг друга механизма кор рекции ошибок: Negative-acknowledge и FEC (Forward Error Correction). По следний механизм заключается в вычислении сумм перед передачей данных и опциональной передачи их вместе с данными, что позволяет не только обнару живать ошибку, но и попытаться ее скорректировать. В случае неудачи через NACK запрашивается полная сумма. Новизна в данном случае заключается в применении этих механизмов в многоадресной рассылке. Под масштабируемо стью понимается заложенные в NORM механизмы контроля потока данных (congestion control) и вероятностного подавления NACK, позволяющие работать в условиях большого количества участников и/или ограниченных узких кана лов связи. Под реципрокной передачей в данном случае подразумевается по стоянная смена ролей источника и получателя одним и тем же узлом, что часто имеет место в сетях хранения данных. Под ассиметричной передачей - когда роли источников и получателей закреплены и не меняются во времени. Приме ром может служить пересылка данных от системы измерений (контроля, мони торинга и т.п.) к облаку обрабатывающих узлов. Насколько можно судить, из начально NORM разрабатывался именно для таких целей. Поэтому значения по умолчанию многих констант, заложенных в NORM, могут потребовать переоп ределения, что также входит в исследование.

Инкапсуляция пакетов iSCSI в NORM является конечной целью исследования, а в первоначальном варианте требуется просто определить актуальность и эф фективность работы NORM в предложенной схеме с помощью симуляционной модели. Поскольку симуляции будут проходить на сетевом и более высоких уровнях, вероятность фактических ошибок в симуляционных программах меньше, поскольку не требуется симулировать физическую среду, а только ло гическую работу протокола. В качестве конкретного пакета используется симу лятор NS-2 (http://nsnam.isi.edu/nsnam/index.php/Main_Page), модули для кото рого уже составлены разработчиками NORM. Можно добавить, что при асси метричной передаче общением между источником и получателем происходит в многоадресном режиме, а обратное взаимодействие (между получателем и ис точником с целью коррекции ошибок) - в одноадресном режиме. В симметрич ном варианте, вследствие того что получатель и источник могут меняться мес тами, обратная связь тоже передается в виде многоадресного пакета (подразу мевается, что источников несколько). В таком случае протокол сжимает всю имеющуюся на данный момент информацию об ошибках в один пакет, который передается всем источникам один раз, а потом каждый из них выбирает то, что ему нужно. Таким образом, если размер пакета не превышает MTU, мы имеем выигрыш максимально вплоть до n-кратного, где n - количество источников.

В дополнении предлагается блок-схема разных вариантов организации се ти хранения данных:

1) обычный одноадресный, используемый в подавляющем большинстве случаев: данные поступают в сеть и хранятся в нескольких копиях для обеспе чения надежности - изменения вносятся только на первом узле, а затем распро страняются по сети, считывание данных обычно также производится только на первом узле;

2) упрощенный многоадресный – один источник - несколько получателей, изменения данных производятся на одном узле, но требует в (n-1) раз меньше времени;

считывание данных может происходить с разных узлов;

схема работа ет в ассиметричном режиме, может рассматриваться как упрощенная промежу точная модель;

существуют аппаратные реализации на базе дорогостоящих устройств Cisco;

3) самый привлекательный с точки зрения практики и самый сложно реали зуемый вариант - динамическое облако хранения данных, в котором получатели и источники образуют сложную меняющуюся во времени структуру, в которой данные получаются, резервируются и отдаются в мульти поточном режиме;

данная структура может переживать потерю до n узлов (где n - коэффициент резервирования), проводить миграцию данных в режиме online, прозрачно масштабироваться путем добавления новых узлов;

на практике такая структура в области хранения данных пока не реализована, несмотря на уверения некото рых провайдеров в облачности их сервисов.

Вопрос синхронизации между приемниками протоколом не решается.

Предполагается, что ошибки устраняются каждым приемником самостоя тельно.

Выводы • Модель передачи данных с использованием протокола NORM показывает снижение доступной эффективной полосы пропускания по сравнению с анало гичной моделью с использованием обычного UDP multicast вещания. Верхняя граница применимости протокола NORM согласно полученным результатам моделирования составляет примерно 250 Мбит/сек.



Pages:   || 2 | 3 | 4 | 5 |
 





 
© 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.