|
|
|
сделать стартовой | добавить в избранное |
 |
|
Компьютеры, Программирование Компьютерные сети
Имитационное моделирование компьютерных сетей |
Наклейки для поощрения "Смайлики 2". 
Чашка "Неваляшка". 
Горшок торфяной для цветов. Министерство Образования РФ.ИРКУТСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ Кафедра МАШИНОСТРОЕНИЯ. «Имитационное моделирование компьютерных сетей.» наименование темы ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА к курсовому проекту по дисциплине: Компьютерные сети 1 050 00 00 ПЗ обозначение документаВЫПОЛНИЛИ СТУДЕНТЫ ГРУППЫ ИСМ-99-1 Казаков П, Харченко И подпись Нормоконтролер Бахвалов С.В. подпись Курсовой проект защищен с оценкой Иркутск 2002 Понятие и цели моделирования Эффективность построения и использования корпоративных информационных систем стала чрезвычайно актуальной задачей, особенно в условиях недостаточного финансирования информационных технологий на предприятиях. Критериями оценки эффективности могут служить снижение стоимости реализации информационной системы, соответствие текущим требованиям и требованиям ближайшего времени, возможность и стоимость дальнейшего развития и перехода к новым технологиям. Основу информационной системы составляет вычислительная система, включающая такие компоненты, как кабельная сеть и активное сетевое оборудование, компьютерное и периферийное оборудование, оборудование хранения данных (библиотеки), системное программное обеспечение (операционные системы, системы управления базами данных), специальное ПО (системы мониторинга и управления сетями) и в некоторых случаях прикладное ПО. Наиболее распространенным подходом к проектированию информационных систем в настоящее время является использование экспертных оценок. В соответствии с этим подходом специалисты в области вычислительных средств, активного сетевого оборудования и кабельных сетей на основании имеющегося у них опыта и экспертных оценок осуществляют проектирование вычислительной системы, обеспечивающей решение конкретной задачи или класса задач. Этот подход позволяет минимизировать затраты на этапе проектирования, быстро оценить стоимость реализации информационной системы. Однако решения, полученные с использованием экспертных оценок, носят субъективный характер, требования к оборудованию и программному обеспечению также грешат субъективностью, как и оценка гарантий работоспособности и развиваемости предлагаемого проекта системы. В качестве альтернативного может быть использован подход, предполагающий разработку модели и моделирование (имитацию работы - simula io ) поведения вычислительной системы. Бездефектное проектирование вычислительных систем Можно говорить о &quo ;бездефектном&quo ; проектирования информационных систем. Оно достигается комплексным применением высокоуровневого моделирования (моделирования функций или бизнес-процессов) предприятия и низкоуровневого моделирования вычислительной системы. Общая условная схема бездефектного проектирования информационной системы приведена на рис. 1. Использование высокоуровневого моделирования позволяет гарантировать полноту и правильность выполнения информационной системой функций, определенных заказчиком. То есть построенная модель безупречна по функциональности (система должна выполнять то, что задумано). Однако гарантировать, что конкретная реализация вычислительной системы на предприятии будет выполнять эти функции, высокоуровневое моделирование не может.
К системам высокоуровневого моделирования относятся такие системы, как ARIS, Ra io al Rose. С их помощью реализуются принципы структурного анализа, когда предприятие представляется в виде сложной системы, состоящей из разных компонентов, имеющих различного рода взаимосвязи друг с другом. Эти средства позволяют определить и отразить в моделях основные компоненты предприятия, протекающих процессов, используемой информации, а также представить взаимосвязи между этими компонентами. Создаваемые модели представляют собой документированную совокупность знаний об ИС предприятия - о его организационной структуре взаимодействиях между предприятием и прочими субъектами рынка, составе и структуре документов, последовательностях шагов процессов, должностных инструкциях отделов и их сотрудников. Моделирование функций вычислительной системы напрямую сегодня не представляется возможным. Данная задача в полном объеме не разрешима. Однако возможно моделирование работы системы в динамике (динамическое моделирование), при этом его результаты позволяют по косвенным показателям судить о функционировании всей системы. Так, мы не можем проверить правильность функционирования сервера базы данных и программного обеспечения, однако по выявляемым задержкам на сервере, не обслуженным запросам и т. д. мы можем сделать вывод о его работе. Таким образом, рассматриваемые системы предназначены не для функционального моделирования вычислительных систем (это, к сожалению, невозможно), а для динамического их моделирования. Рис. 1. Процесс бездефектного проектирования вычислительной системы Моделирование вычислительной системы позволяет произвести более точный, по сравнению с экспертными оценками, расчет необходимой производительности отдельных компонентов и всей системы в целом, в том числе системного и прикладного программного обеспечения. При этом появляется возможность использовать не максимальные значения характеристик используемого вычислительного оборудования, а характеристики, учитывающие, специфику использования этого оборудования в конкретном учреждении. Основу моделирования составляют модели оборудования и процессов (технологий, программного обеспечения), используемых при работе интересующего объекта. При моделировании на компьютере воспроизводятся реальные процессы в обследуемом объекте, исследуются особые случаи, воспроизводятся реальные и гипотетические критические ситуации. Основным достоинством моделирования является возможность проведения разнообразных экспериментов с исследуемым объектом, не прибегая к физической реализации, что позволяет предсказать и предотвратить большое число неожиданных ситуаций в процессе эксплуатации, которые могли бы привести к неоправданным затратам, а может, и к порче оборудования. В случае моделирования вычислительных систем таким объектом является информационная система, определяющая способы получения, хранения, обработки и использования различной корпоративной и внешней информации. В процессе моделирования возможно следующее: определение минимально необходимого, но обеспечивающего потребности передачи, обработки и хранения информации оборудования (даже не имеющего реальных аналогов) в настоящее время; оценка необходимого запаса производительности оборудования, обеспечивающего возможное увеличение производственных потребностей в ближайшее время (один-два года); выбор нескольких вариантов оборудования с учетом текущих потребностей, перспективы развития на основании критерия стоимости оборудования; проведение проверки работы вычислительной системы, составленной из рекомендованного оборудования.
Использование моделирования для оптимизации производительности сети Анализаторы протоколов незаменимы для исследования реальных сетей, но они не позволяют получать количественные оценки характеристик для еще не существующих сетей, находящихся в стадии проектирования. В этих случаях проектировщики могут использовать средства моделирования, с помощью которых разрабатываются модели, воссоздающие информационные процессы, протекающие в сетях. Методы аналитического, имитационного и натурного моделирования Моделирование представляет собой мощный метод научного познания, при использовании которого исследуемый объект заменяется более простым объектом, называемым моделью. Основными разновидностями процесса моделирования можно считать два его вида - математическое и физическое моделирование. При физическом (натурном) моделировании исследуемая система заменяется соответствующей ей другой материальной системой, которая воспроизводит свойства изучаемой системы с сохранением их физической природы. Примером этого вида моделирования может служить пилотная сеть, с помощью которой изучается принципиальная возможность построения сети на основе тех или иных компьютеров, коммуникационных устройств, операционных систем и приложений. Возможности физического моделирования довольно ограничены. Оно позволяет решать отдельные задачи при задании небольшого количества сочетаний исследуемых параметров системы. Действительно, при натурном моделировании вычислительной сети практически невозможно проверить ее работу для вариантов с использованием различных типов коммуникационных устройств - маршрутизаторов, коммутаторов и т.п. Проверка на практике около десятка разных типов маршрутизаторов связана не только с большими усилиями и временными затратами, но и с немалыми материальными затратами. Но даже и в тех случаях, когда при оптимизации сети изменяются не типы устройств и операционных систем, а только их параметры, проведение экспериментов в реальном масштабе времени для огромного количества всевозможных сочетаний этих параметров практически невозможно за обозримое время. Даже простое изменение максимального размера пакета в каком-либо протоколе требует переконфигурирования операционной системы в сотнях компьютеров сети, что требует от администратора сети проведения очень большой работы. Поэтому, при оптимизации сетей во многих случаях предпочтительным оказывается использование математического моделирования. Математическая модель представляет собой совокупность соотношений (формул, уравнений, неравенств, логических условий), определяющих процесс изменения состояния системы в зависимости от ее параметров, входных сигналов, начальных условий и времени. Особым классом математических моделей являются имитационные модели. Такие модели представляют собой компьютерную программу, которая шаг за шагом воспроизводит события, происходящие в реальной системе. Применительно к вычислительным сетям их имитационные модели воспроизводят процессы генерации сообщений приложениями, разбиение сообщений на пакеты и кадры определенных протоколов, задержки, связанные с обработкой сообщений, пакетов и кадров внутри операционной системы, процесс получения доступа компьютером к разделяемой сетевой среде, процесс обработки поступающих пакетов маршрутизатором и т.д
Ученые, которые исследовали эмерджентные системы, использовали простые компьютерные алгоритмы, чтобы смоделировать сходные модели поведения, и тем самым продемонстрировали, что простых правил отдельных представителей того или иного сообщества часто достаточно, чтобы обусловить внешне сложное поведение на уровне группы. В ходе имитационного моделирования каждая рыба из группы просто двигалась в том же направлении, что и ближайшая к ней рыба, тщательно имитируя поведение своих сородичей. Направляя себя параллельно курсу, которым следуют их непосредственные соседи, рыбы сбиваются в косяки. Это классический образец эмерджентного поведения, а сложные косяки рыб хрестоматийный пример эмерджентной системы. Эмерджентное поведение, наблюдающееся на рынках, во многом развивается аналогично. Рассматриваемый по отдельности, каждый трейдер и инвестор демонстрируют относительно простые и понятные модели поведения, но рынки ведут себя как некий особый организм. Повторяемая сущность эмерджентного поведения на рынках и есть источник потенциальной прибыли
1. Моделирование компьютерных сетей
2. Моделирование систем радиосвязи и сетей радиовещания
4. Модемная связь и компьютерные сети
5. Принципы работы системы управления параллельными процессами в локальных сетях компьютеров
10. Международная компьютерная сеть Интернет
11. Основы локальных компьютерных сетей
12. Классификация компьютерных сетей
16. Компьютерные сети, их разновидности
Контейнер "Клиер", 15 литров. 
24 восковых мелка для малышей, в бочонке. 
Фоторамка "Poster blue" (40х60 см). 17. Основы локальных компьютерных сетей
18. Программы управления компьютерной сетью
19. Современные угрозы и каналы утечки информации в компьютерных сетях
21. Интернет - глобальная компьютерная сеть
25. Компьютерные сети и технологии
26. Компьютерные сети. Построение сетей
27. Назначение и характеристика компьютерных сетей
28. Организация компьютерной сети в информационном пространстве высшего учебного заведения
29. Основы организации локальных компьютерных сетей на основе технологии Ethernet
30. Программное обеспечение, компьютерные сети
31. Корпоративная локальная компьютерная сеть на предприятии по разработке программного обеспечения
Карандаши цветные "Colorino", двухсторонние, 48 цветов. 
Бумага для струйных принтеров "Lomond", 140 г/м, 100 листов, матовая, односторонняя, А4. 
Микрофон "Караоке новогоднее". 34. Вычисление площади сложной фигуры методом имитационного моделирования (Windows)
35. Моделирование систем и сетей связи на GPSS
36. Компьютерное моделирование в курсе "Электричество и Магнетизм" (WinWord, ТХТ, ЕХЕ)
41. Имитационное биомеханическое моделирование как метод изучения двигательных действий человека
42. Имитационное моделирование в контексте управленческого прогнозирования
43. Компьютерное математическое моделирование в экономике
44. Компьютерное моделирование местной вентиляции
45. Компьютерное моделирование комплексометрического титрования смесей металлов
46. Компьютерное моделирование плохо структурируемых экосистем
47. Компьютерное моделирование движения тел
48. Расчет площади сложной фигуры с помощью метода имитационного моделирования
Принцессы. 5 часов активной игры. Более 400 наклеек!. Ватт Фиона
Дневник в комплекте с пеналом "Джинс", цвет обложки синий. 
Пазл-рамка "Где чей домик?", дерево (2 слоя). 49. О компьютерном моделировании случайных величин
50. Имитационное моделирование
51. Имитационное моделирование системы массового обслуживания
52. Использование сетей Петри в математическом моделировании
57. Программа имитационного моделирования работы банка
58. Имитационное моделирование жизненного цикла товара на примере ООО "Стимул"
59. Применение ППП Business Studio для имитационного моделирования ФСА бизнес-процесса предприятия
60. Задачи графических преобразований в приложениях моделирования с использованием ЭВМ
61. Кадрирование, диаграмма и график. Геометрическое моделирование
62. Моделирование структуры книги
63. Математическое моделирование прыжка с трамплина
64. Использование дифференциальных уравнений в частных производных для моделирования реальных процессов
Комплект детского постельного белья в кроватку "Амели" (цвет: вишневый/белый). 
Автомобиль-каталка "Премиум-2". 
Карандаши цветные "Jumbo natur", 24 цвета, 24 штуки. 65. Математическое моделирование биологических форм
66. Математическое моделирование электропривода
67. Математическое моделирование
68. Моделирование учебного процесса на примере темы "Издержки производства"
69. Задачи, деятельность эксперта в системах моделирования
73. Физико-топологическое моделирование структур элементов БИС
74. Комплексное моделирование электрических и тепловых характеристик линейного стабилизатора напряжений
75. Математическое моделирование биполярных транзисторов типа p-n-p
76. Методы статистического моделирования в радиотехнике
77. Моделирование как метод естествознания. Модель демографического взрыва
78. Моделирование в физике элементарных частиц
80. Моделирование процессов переработки пластмасс
Бутылка под оливковое масло "Тоскана", 18x8,5x24 см, 1100 мл. 
Сковорода гриль-газ, мраморное антипригарное покрытие. 
Копилка "Металлический сейф с ключом", красная. 81. Экономическое моделирование деятельности судостроительного предприятия
83. Паутинообразная модель моделирования динамики рыночных цен
84. Экономико-математическое моделирование транспортных процессов
85. Моделирование 2-х канальной системы массового обслуживания с отказами
90. О методе типологического моделирования в исследовании традиции
91. Моделирование как научный метод познания
92. Овалы Кассини и пузыри в моделировании мягких оболочек
93. Математическое моделирование в экономике
94. Методы численного моделирования МДП-структур
95. План-конспект урока Математическое моделирование при решении экологических задач
96. Математическое моделирование потребностей регионов в педагогических кадрах
Глобус Земли, физико-политический, с подсветкой, 320 мм. 
Коробка подарочная "Штамп". 
Фломастеры "Хамелеон Jumbo", 8 цветов. 97. Математическое моделирование нестационарного электрического поля анодной защиты
98. Экономико-математическое моделирование процесса принятия решения в менеджменте
99. Мировой опыт моделирования потребительского поведения
