Аналитические и имитационные методы дискретно-событийного моделирования в задачах анализа надежности и производительности компьютерных систем

• Автор: Чубейко, Сергей Валерьевич
• Шифр специальности: 05.13.18
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2014
• Место защиты: Ростов-на-Дону
• Количество страниц: 131 с. : ил.

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
1 ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ДИСКРЕТНО-СОБЫТИЙНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ В КОНТЕКСТЕ ПОСТАВЛЕННЫХ
ЗАДАЧ

1Л Общий подход к дискретно-событийному моделированию систем

1.2 Постановка задач исследования

1.3 Методы (тах, +) и (min, +) алгебры в дискретно-событийном моделировании

1.4 Модульный синтез схем дискретно-событийных систем на основе интервальных временных событийных графов
1.5 Выводы
2 МЕТОДЫ АНАЛИТИЧЕСКОГО И ЧИСЛЕННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ВЫСОКОНАГРУЖЕНПЫХ КОМПЬЮТЕРНЫХ СИСТЕМ
2.1 Источники высоких информационных нагрузок и модельные характеристики их вариативности
2.2 Модели оценки пиковых информационных нагрузок
компьютерных систем
2.3 Модель анализа производительности сетевой системы
с граничными показателями
2.4 Алгоритм численного моделирования систем с пиковыми информационными нагрузками
2.5 Выводы
3 ДИСКРЕТНО-СОБЫТИЙНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ В ЗАДАЧАХ
ОЦЕНКИ НАДЕЖНОСТИ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ
3.1 Классификация моделей надежности программного обеспечения
3.2. Динамические и статические модели оценки надежности программного обеспечения

3.3 Дискретно-событийный подход к оценке надежности
программного обеспечения
3.4. Алгоритмы дискретно-событийного моделирования процессов
возникновения ошибок в сетевом программном обеспечении
3.5 Выводы
4 ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ И ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДЛЯ ОЦЕНКИ ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ И НАДЕЖНОСТИ КОМПЬЮТЕРНЫХ СИСТЕМ
4.1 Метод и программное обеспечение имитационного моделирования компьютерных систем на основе {min, +) фильтраций
4.2 Имитационное моделирование систем с гарантированным обслуживанием его программная реализация
4.3 Имитационное моделирование в задачах прогнозирования надежности программного обеспечения
4.4 Выводы
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
ПРИЛОЖЕНИЕ. АКТ О ВНЕДРЕНИИ

ВВЕДЕНИЕ
Актуальность темы исследования
Расширение функциональных возможностей, усложнение и увеличение числа задач, решаемых современными сетевыми информационно-управляю-щими (ИУС) системами, обеспечивающими автоматизированное управление, контроль, информационную поддержку принятия решений в условиях реального времени в сложных технических системах требуют развития и совершенствования методов их компьютерного моделирования, предшествующих этапам проектирования, разработки и эксплуатации. В современных условиях усложнения сетевых ИУС наиболее остро ощущается недостаток методов и инструментов оценки производительности и надежности, особенно для сетевого программного обеспечения (ПО) в условиях возникновения предельных информационных нагрузок, которые существенно влияют как на производительность, так и на надежность. Такие информационные нагрузки часто имеют непродолжительный, всплесковый характер, поэтому контексте диссертации называются пиковыми информационными нагрузками.
Современное управляющее сетевое ПО разрабатывается по принципу событийного управления системами, поэтому среди методов моделирования, которые являются наиболее адекватными для решения указанных задач, можно выделить методы дискретно-событийного моделирования. В его основу положена следующая концепция: состояния моделируемой системы изменяются под воздействием некоторых событий, в общем случае безотносительно их точной привязки к временной шкале. Существенными являются лишь факты наличия возникновения этих событий и взаимодействие их между собой, то есть синхронизация (некоторое событие предшествует другому, некоторое событие вызывает возникновение другого, либо других событий и так далее).
Для сетевых ИУС, как многопользовательских, многозадачных, многомашинных и многопроцессорных систем, характерным является еще один ас-

Также, как и в предыдущем примере, динамика системы описывается уравнениями
s, (к +1) = max (5, (/с) + 3 ,s2 (&) +1 о);
s2 (& +1) = max(s2 (/с) + 2,s3 (Ат) +12);
i,3(A: + l) = ^1.
На рис. 1.5 представлен пример достаточно простого временного событийного графа, однако структура реальных систем, подлежащих моделированию может быть гораздо сложнее.
Одним из существенный факторов, влияющих на адекватность составления моделей реальных систем (в данном случае компьютерных сетевых систем) является ограниченность времени, отводимого на доступ к разделяемым сетевым ресурсам, требование функционирования в реальном времени, сроки принятия управляющих решений и тому подобное. Данные факторы развивают подход в направлении дискретно-событийного моделирования с интервальным представлением (тах,+) и (min,+) идемпотентных полуколец [14]. Интервальное идемпотентное полукольцо определяется как декартово произведение полуколец Мтах и Rmin, то есть R“” = ((М U {-°°}) х (R U {+оо}),©,®)
с интервалами [д,д] и|~р2,р^, а операции определяются как [ Pi> Pi ] © _Рг ’Pi ] = [max (£1>а)>п(^2>Л)]>
_Pv Pi ] ® _Рг ’ Рг ] = _P + A ’ Pi + Pi ] ■ Нейтральный элемент e = [-со, +co], единичный элемент е = [0,0]. В соответствии с таким интервальным представлением были предложены интервальные Р -временные сети Петри [67], а также интервальные расширения временных событийных графов [58]. Добавление интервалов к временным событийным графам можно описать следующим образом. К каждому месту графа добавляется интервал р,р~^, где р<р- Нижнее значение р интервала обычно связывается с минимальным временем, затрачиваемым на обработку данных, которые предшествуют возникновению