Инвариантные методы анализа трафика в распределенных системах обработки информации

• Автор: Гаипов, Константин Эдуардович
• Шифр специальности: 05.13.01
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2013
• Место защиты: Красноярск
• Количество страниц: 160 с. : ил.

Оглавление
Введение

Глава 1. Протоколы и методы управления трафиком в IP/MPLS сетях

1.1 Маршрутизация в сетях на базе протокола IP

1.2 Динамическая маршрутизация в сетях IP на базе протокола OSPF

1.3 Динамическая маршрутизация в сетях ТР на базе протокола ВОР

1.3.1 Применение протокола BGP для инжиниринга трафика

1.4 Технологии MPLS и GMPLS

1.5 Методы обеспечения механизмов QoS в сетях IP

1.6 Архитектура интегрированного обслуживания

1.7 Архитектура дифференцированного обслуживания

1.8 Алгоритм Token Bucket
1.9 Механизмы борьбы с перегрузками в узлах сети
1.10 Дисциплины обслуживания очередей
1.11 Методы анализа сетей
1.11.1 Анализ сложных систем с помощью тензорного подхода
Вывод
Глава 2. Применение тензорного анализа для распределенных систем обработки информации
2.1 Типы сетей и базисы
2.1.1 Ортогональные сети
2.1.1.1 Ортогональная сеть с одним истоком и п стоками
2.1.1.2 Ортогональная сеть с N истоками и Мстоками
2.1.2 Узловые и контурные сети
2.2 Узловой метод анализа
2.2.1 Приведение ортогональных сетей к узловому виду
2.3 Контурный метод анализа
2.3.1 Приведение ортогональных сетей к контурному виду
2.4. Методы получения матриц циклов и разрезов
Вывод
Глава 3. Применение тензорного метода для оптимального распределения трафика
3.1 Применение контурного метода анализа для оптимизации трафика в СеМО .

3.2 Применение узлового метода анализа для оптимизации трафика в СеМО
3.3 Применение метода линейно-независимых цепей для оптимизации трафика в СеМО
3.4 Применение тензорного анализа для оптимизации СеМО с произвольным числом входов и выходов
3.5 Применение узлового метода для оптимизации и анализа СеМО с произвольным числом входов и выходов
3.6 Применение контурного метода для оптимизации и анализа СеМО с произвольным числом входов и выходов
3.7 Применение метода линейно-независимых цепей для оптимизации и анализа СеМО с произвольным числом входов и выходов
3.8 Применение тензорного метода для определения линейной целевой функции
3.9 Физическое моделирование
Вывод
Глава 4. Применение тензорного метода для инжиниринга трафика в сетях на базе стека протоколов TCP/IP
4.1 Особенности распределения трафика в пакетных сетях
4.2 Применение тензорного метода в сетях IP на базе протокола OSPF
4.3 Применение тензорного метода для учета потерь при обслуживании
4.4 Применение тензорного метода для анализа протоколов HDLC и TCP
4.5 Применение тензорного метода для анализа трафика в мультисервисных сетях

Вывод
Заключение
Список сокращений Список литературы

Введение

Актуальность темы
На современном этапе технологического и социального развития общества и наряду с процессами всеобщей глобализации обработка и передача информации между различными подсистемами становится неотъемлемой частью любого сложного процесса или системы. Наряду с множеством механизмов качества обслуживания и различной природой трафика, создаваемого различного рода приложениями, совместно с протоколами формирования маршрутов в пакетных сетях, делают анализ и управление современными пакетными сетями обработки информации достаточно сложной задачей. Решению проблем, связанных с планированием трафика, посвящено большое количество работ как зарубежных, так и российских авторов: Д. Бертсекас, Р. Галлагер, Л. Клейнрок, Л. Форд, Д. Фалькернсон, Э. Майника, В.М. Вишневский, Е.А. Кучерявый, Г. Г. Яновский, А.
В. Росляков, Г. П. Башарин и др.
Существующие методы анализа и оптимизации распределения трафика в сетях обработки информации основываются или полностью строятся на решении граф-комбинаторных задач различной сложности, к числу которых можно отнести: поиск деревьев минимальной стоимости (алгоритм Дейкстры, Беллмана-Форда), поиск максимального потока и минимального разреза (алгоритм Форда-Фалкерсона), поиск наикратчайших путей (алгоритм Данцига) и т.д. Недостатком существующих методов и алгоритмов анализа является невозможность оценки процессов после изменения структуры связей между элементами распределенной системы, кроме как проведения анализа заново. Низкая адаптивность граф-комбинаторных алгоритмов для анализа и оптимизации процессов при изменении структур делает эти алгоритмы неэффективными в системах управления сетями обработки информации. В связи с этим возникает необходимость в разработке инвариантного метода к анализу сложных систем обработки информации, в качестве которого можно применить тензорный анализ, позволяющий формализовать процедуру описания математической модели распределенных
Полоса
пропускания
средняя скорость передачи
Рисунок 1.9.1 — Эффект глобальной синхронизации
Алгоритм RED является механизмом управления очередями. Он не производит переупорядочивания пакетов и является бесклассовым. Главной его задачей является предотвращение перегрузки в узле связи. Предотвращение перегрузки заключается в том, чтобы не допустить переполнения очереди, с этой целью маршрутизатор постоянно отслеживает ее размер.
Главной особенностью алгоритма является то, что сигналом перегрузки является не текущий размер очереди, а его средняя величина. Причем среднее значение является сглаженным. Таким образом, возможны некоторые всплески трафика, не приводящие к его подавлению, что является замечательным свойством алгоритма RED, т. к. пакетный трафик имеет пачечный характер.
Для работы алгоритма необходимо задать несколько констант: минимальный порог размера очереди, максимальный порог размера очереди, максимальную вероятность отбрасывания пакетов.
Когда приходит очередной пакет, вычисляется новое значение размера средней очереди. Если полученный результат меньше минимального порога, то пакет становится в очередь. Если значение средней очереди лежит в диапазоне между минимальным и максимальным значением порога, то вычисляется вероятность отбрасывания и осуществляется вероятностный сброс пакета. Если величина средней очереди больше значения максимального порога, пакет