Организационно-техническое обеспечение центров обработки данных железнодорожного транспорта

• Автор: Зотова, Марина Александровна
• Шифр специальности: 05.13.01
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2014
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 114 с. : ил.

СОДЕРЖАНИЕ
Введение
1. Постановка задачи исследования
2. Аналитические модели корпоративной вычислительной сети (КВС)
2.1 Вычислительная сеть с многими потоками запросов как открытая сеть
системы массового обслуживания (СМО)
2т2 Исследование -работы цент-ра-обработки-данных (ЦОД) в неустановивщемся
режиме работы
2.3 Регрессионные модели стоимости мэйнфреймов
3. Имитационные модели корпоративной сети
3.1 Закон распределения вероятностей случайной величины - времени реакции ЦОД
3.2 Имитационное моделирование корпоративной сети
3.3. Входные потоки в корпоративной сети
3.4. О количестве реализаций статистической модели
4. Проектирование расположения ЦОД на железнодорожном участке
4.1 Выбор расположения ЦОД методом полного перебора
4.2 Поиск способов размещения ЦОД в корпоративной сети методом случайного поиска
Заключение
Литература
Приложение А
Приложение Б

Основные используемые термины и определения
АИС Автоматизированная информационная система
АСУ Автоматизированная система управления
ГВЦ Главный вычислительный центр - филиал ОАО «РЖД»
ЕСР Код единой сетевой разметки станции
ИВЦ Информационно - вычислительный центр
ИТ Информационные технологии
КВС Корпоративная вычислительная сеть
-КПД Каналпередачи данных
ОАО «РЖД» Открытое акционерное общество «Российские железные дороги»
ОФК Отраслевой фонд систем классификации и кодирования
ПКТБ ЦКИ ОАО «РЖД» Проектно-конструкторско-технологическое бюро по системам информатизации ОАО «РЖД»
СМО Система массового обслуживания
ТМО Теория массового обслуживания
цод Центр обработки данных
ЭВМ Электронно-вычислительная машина
DB2 Тип базы данных
Delphi ХЕ2 Объектно-ориентированная система программирования
GPSS World Общецелевая система моделирования дискретных сложных систем
ITIL (IT Infrastructure Library - ITIL) библиотека передового опыта организации ИТ, разработанная агентством CCTA/OGC (Central Computer and Telecommunications Agency - CCTA, Office of Government Commerce - OGC)
MF (мэйнфрейм) Тип электронно-вычислительной машины, на которых организации размещают базы коммерческой информации, серверы транзакций и приложения, которым необходим больший уровень готовности и защиты, чем существующий на обычных ЭВМ меньшей производительности
MIPs Производительность мэйнфреймов (Million Instructions Per Second, быстродействие в миллион операций в секунду)
SLA Service Level Agreement - соглашение о качестве обслуживания

Введение
Актуальность темы исследования. В настоящее время наблюдается интенсивное развитие сети Интернет, при этом многие бизнес-процессы компаний реализуются средствами WEB-технологий. При описании деятельности той или иной компании, использующей IT-технологии, часто используется термин «облачные вычисления». Согласно принципам организации облачных вычислений, ресурсы-(мощности мэйнфреймов, емкости устройств_накопления хранения данных, различные сервисы) предоставляются конечному пользователю по его запросу с использованием сетевых соединений. Четкого и однозначного определения того, что же такое облачные вычисления, нет - определения, даваемые различными авторами, весьма близки, и, в принципе, есть не что иное, как описание общих принципов работы в Интернете [1].
В Российской Федерации функции управления железнодорожным транспортом принадлежат ОАО «Российские железные дороги» (ОАО «РЖД»), В корпоративной вычислительной сети ОАО «РЖД» принципы построения современных интернет-вычислений нашли своё отражение в организации центров обработки данных (ЦОД), что можно рассматривать как реализацию облачных вычислений в корпоративной вычислительной сети (КВС). Назначение ЦОД -предоставление ресурсов для безотказной работы бизнес-процессов, хранение данных и обеспечение доступа к ним, выдача информации по разнообразным запросам пользователей. Качество обслуживания конечных пользователей в КВС определяется соглашением о качестве обслуживания SLA (Service Level Agreement), согласно которому система должна обеспечивать заданное среднее время ответа на запрос пользователя и ряд других показателей качества функционирования всей системы. SLA формируются в соответствии с рекомендациями ITIL [2].
Потоки запросов от пользователей в КВС являются случайными, причем число потоков в сети ОАО «РЖД» совпадает с числом

Среднее_число_запросов_в_СМ0_М/М/1.Коэффициент загрузки = 0.07351
Время,с
Рисунок 2.5 - средняя численность запросов в системе как функция времени