Системи збереження і масового розповсюдження даних К. Ю. Бабенко, А. Ю. Панченко



Скачать 118.09 Kb.
Дата16.09.2014
Размер118.09 Kb.
ТипДокументы

Системи збереження

і масового розповсюдження даних

УДК 681.3
К. Ю. Бабенко, А. Ю. Панченко

Институт кибернетики имени В.М. Глушкова НАН Украины

Проспект Академика Глушкова, 40, 03187 Киев, Украина

e-mail: kbabenko@topspin.kiev.ua



Моделирование системы мониторинга состояния

оборудования глобальных сетей ЭВМ
Рассмотрены вопросы моделирования Системы Мониторинга Состо-яния Оборудования глобальной территориально-распределенной сети ЭВМ с целью анализа характерных архитектур. Обсуждена реализа-ция модели на языке Java. Приведен анализ результатов моделирова-ния двух- и трехуровневой архитектуры «клиент–сервер» Системы Мониторинга Состояния Оборудования глобальной сети ЭВМ.

Ключевые слова: сети ЭВМ, мониторинг состояния оборудования, имитационное моделирование, клиент-сервер.



Введение


С точки зрения моделирования Система Мониторинга Состояния Оборудования (СМСО) глобальной территориально-распределенной сети ЭВМ представляет собой граф [1], в котором узлами являются подсистемы СМСО, а ребрами — связи между подсистемами, отображающие передачу данных между подсистемами [2]. Каждая подсистема в этом графе имеет вход и несколько выходов, присоединенных к входам других подсистем. На вход каждой подсистемы подается поток сообщений для обработки. При этом каждой подсистемой используются ресурсы сервера исполнения.

При моделировании СМСО на вход каждой подсистемы подается информация о потоке сообщений, на основании которой каждая подсистема эмулирует использование ресурсов сервера исполнения и определяет потоки сообщений на ее выходах. В каждый момент времени может производиться запись в файл необходимых для дальнейшего анализа данных:



    — о загруженности сервера исполнения;

    — о загруженности сетевых соединений сервера исполнения;

    — о потоках сообщений на входах и/или выходах подсистем;

    — другой информации.



© К. Ю. Бабенко, А. Ю. Панченко

Таким образом входными параметрами модели СМСО являются данные о потоке сообщений и конфигурационные параметры модели, которые включают следующую информацию:


    — количество и имена подсистем;

    — взаимосвязи между подсистемами;

    — коэффициенты использования ресурсов сервера исполнения для каждой подсистемы;

    — количество и имена серверов исполнения;

    — имя сервера исполнения для каждой подсистемы.


Особенности реализации модели СМСО


При построении модели [3] СМСО использовалась методология имитационного моделирования [4, 5], имеющая целью:

    — описать поведение системы;

    — построить теории и гипотезы, которые могут объяснить наблюдаемое поведение;

    — использовать эти теории для предсказания будущего поведения и оценки (в рамках ограничений, накладываемых некоторым критерием или совокупностью критериев) различных стратегий, обеспечивающих функционирование данной системы.


Можно выделить два уровня дискретности СМСО: разбиение на подсистемы и разбиение на сервера исполнения. В модели СМСО присутствуют как сущность сервера исполнения, так и сущность подсистемы.

Построенная модель СМСО выдвигает гораздо меньшие требования по производительности к моделирующей системе, чем модель глобальной территориально-распределенной сети ЭВМ. Это связано с тем, что входные данные модели СМСО несут информацию лишь о количестве автономных сообщений в единицу времени, а значит, количество обрабатываемых данных не зависит от размера моделируемой сети.

В качестве языка программирования был выбран язык Java [6, 7]. Для хранения результатов моделирования и конфигурационных данных при моделировании сети использовался расширяемый язык разметки XML [8] и библиотека JAXP версии 1.0.1.

Выбор зависимостей производительности подсистем

СМСО от входного потока сообщений


Для моделирования использования ресурсов сервера исполнения подсистемами СМСО рассмотрим процесс обработки потока сообщений с точки зрения использования ресурсов сервера исполнения. Имитационная модель СМСО строится в предположении, что моделируемая система исполняется на достаточно мощных серверах, и количество используемых ресурсов не превышает половины максимально возможных ресурсов, которые могут обеспечить серверы исполнения.

Учитывая, что все подсистемы на данном сервере исполнения имеют одина-ковый приоритет, использование ресурсов данного сервера равно сумме использования ресурсов каждой подсистемой в отдельности.



Описание исходного кода модели СМСО


Класс Model содержит точку входа в программу. В конструкторе класса про-исходит чтение конфигурационных данных модели СМСО, построение модели СМСО на основании прочитанных данных и моделирование работы СМСО на входном потоке сообщений.

Класс ParamReader предназначен для загрузки конфигурационных данных об архитектуре и подсистемах моделируемой СМСО в оперативную память ЭВМ из XML файла. Класс ParamReader поддерживает интерфейс программирования приложений DOM [8] для представления структуры XML.

Класс SubSystem является абстракцией подсистемы СМСО. При моделиро-вании создается несколько экземпляров класса SubSystem, каждый из которых со-ответствует одной из подсистем. В конструкторе класса задаются имя подсисте-мы, коэффициент использования ресурсов процессора этой подсистемой, связи с другими подсистемами и имя сервера исполнения.

Класс Server является абстракцией сервера исполнения. При моделировании создается несколько экземпляров этого класса, каждый из которых сответствует одному из серверов исполнения. Server моделирует использование ресурсов сер-веров исполнения.

Класс TrafficHandler служит для чтения данных о входном потоке сообще-ний. Этот класс является частью интерфейса XML. TrafficHandler поддерживает интерфейс программирования приложений SAX [8] для чтения и обработки ст-руктуры XML.

Результаты моделирования двух- и трехуровневой архитектуры «клиент–сервер» Системы Мониторинга Состояния

Оборудования глобальных сетей ЭВМ


Моделирование СМСО производилось для двух вариантов конфигурации СМСО: двухуровневой (классической) и трехуровневой клиент-серверной архи-тектур. Характерное количество клиентов СМСО 30–40 (до 100 клиентов), поэто-му каждая из архитектур рассматривалась в случаях с одним и 40 клиентами.

В случае двухуровневой архитектуры «клиент–сервер» на одном сервере выполняется подсистема взаимодействия с базой данных (сама база данных), а все остальные подсистемы выполняются на другом ­сервере. На рис. 1 схематически изображено разбиение подсистем СМСО между серверами исполнения в случае двухуровневой архитектуры «клиент–сервер» с одним клиентом. Сервер, на кото-ром исполняются все подсистемы СМСО кроме подсистемы взаимодействия с базой данных, обозначен как сервер приложения. Сервер, на котором исполняется подсистема взаимодействия с базой данных, обозначен как сервер базы данных. В роли клиента при двухуровневой архитектуре «клиент–сервер» выступает сервер приложения.



Рис. 1. Диаграмма разбиения подсистем СМСО между серверами исполнения

в случае двухуровневой архитектуры «клиент–сервер».

В
случае трехуровневой архитектуры «клиент–сервер» подсистема графического интерфейса пользователя (ГИП) выносится на дополнительный (третий) сервер исполнения. На рис. 2 схематически изображено разбиение подсистем СМСО между серверами исполнения в случае трехуровневой архитектуры «клиент–сервер» с одним клиентом. Сервер, на котором исполняются все подсистемы СМСО кроме подсистемы взаимодействия с базой данных и подсистемы ГИП, обозначен как сервер приложения. Серверы, на которых исполняются подсистема взаимодействия с базой данных и подсистема графического интерфейса пользователя, обозначены как сервер базы данных и ГИП соответственно. В роли клиента при трехуровневой архитектуре «клиент–сервер» выступает графический интерфейс пользователя.

Рис. 2. Диаграмма разбиения подсистем СМСО между серверами исполнения

в случае трехуровневой архитектуры «клиент–сервер».

В качестве источника данных о среднем потоке автономных сообщений была выбрана модель сети с характерной конфигурацией:


    — количество сетевых элементов — 200;

    — с каждым сетевым элементом соединено по одному шасси;

    — в каждом шасси в среднем по 20 сетевых карт;

    — каждая карта имеет в среднем 4 физических порта;

    — средние веса связей легкого типа между всеми типами узлов графа соот-ветственно 40, 30, 20, 10, 5 и 2 миллисекунд;

    — средний вес связей тяжелого типа — 3000 миллисекунд;

    — сообщения посылают физические порты в среднем раз в 6 часов;

    — моделируемое время — 24 часа.



При моделировании сети с такими конфигурационными параметрами была собрана следующая статистическая информация:

    — количество узлов графа — 92427;

    — количество связей — 209690;

    — количество сгенерированных сообщений — 104287;

    — количество переданных сообщений — 521324.



В результате моделирования сети была получена зависимость потока сооб-щений от времени. В данном случае имеет смысл рассматривать поток сообщений на временах больших двух периодов появления неисправностей в моделируемых узлах сети, то есть на временах больших 12 часов от начала моделирования. Это связано с тем, что в начальные два периода появления неисправностей сеть пере-ходит от состояния, при котором все узлы функционируют нормально, и поток сообщений равен нулю, в состояние, когда часть сетевых элементов выведены из строя, и поток сообщений изменяется только в определенных пределах, что яв-ляется свойством модели, а не реальной сети.

Относительная погрешность всех измерений составляет 10–15 % и обуслов-лена скачкообразностью потока входных сообщений и, следовательно, скачкооб-разностью использования ресурсов серверов исполнения.

Производилось моделирование двухуровневой и трехуровневой архитектур СМСО в случаях с одним клиентом и с характерным количеством клиентов. Па-раметрами модели СМСО во всех экспериментах были коэффициенты использо-вания ресурсов серверов исполнения для каждой подсистемы и зависимость пото-ка сообщений, полученная при моделировании характерной сети ЭВМ. В резуль-тате моделирования были получены зависимости (см. рис. 3–4) использования ре-сурсов серверов исполнения, выраженные в относительных единицах, от времени в минутах. На представленных рисунках кривые зависимостей использования ресурсов для различных серверов исполнения обозначены номерами: 1 — сервер базы данных, 2 — сервер приложения и 3 — графический интерфейс пользовате-ля. В табл. 1­–2 указаны установившиеся после переходных начальных процессов значения использования ресурсов серверов исполнения для всех экспериментов.



Рис. 3. Диаграмма разбиения подсистем СМСО между серверами исполнения

в
случае двухуровневой архитектуры «клиент–сервер».

Рис. 4. Зависимости использования ресурсов процессоров серверов исполнения, выраженные

в относительных еденицах, от времени в минутах, полученные при моделировании

двухуровневой (сверху) и трехуровневой (снизу) архитектуры СМСО с одним

клиентом (слева) и с характерным количеством клиентов (справа).

Таблица 1. Использование ресурсов процессора серверов исполнения подсистемами СМСО.






Двухуровневая архитектура

Трехуровневая архитектура

Один клиент

40 клиентов

Один клиент

40 клиентов

Сервер приложения

230

240

200

200

Сервер базы данных

16

650

16

16

ГИП





33

32

Таблица 2. Использование ресурсов каналов связи серверов исполнения подсистемами СМСО.






Двухуровневая архитектура

Трехуровневая архитектура

Один клиент

40 клиентов

Один клиент

40 клиентов

Сервер приложения

30

30

27

27

Сервер базы данных

20

800

20

145

ГИП





3.3

3.3

Из табл.1 видно, что в случае двухуровневой архитектуры СМСО использование вычислительных ресурсов сервера базы данных прямо пропорционально количеству клиентов. В случае трехуровневой архитектуры СМСО использование вычислительных ресурсов сервера базы данных не зависит от количества клиентов.

Из табл. 2 видно, что в случае двухуровневой архитектуры СМСО использование ресурсов канала связи сервера базы данных прямо пропорционально количеству клиентов. В случае трехуровневой архитектуры СМСО использование ресурсов канала связи сервера базы данных с увеличением количества клиентов увеличивается в 5,5 раз медленнее. Использование ресурсов канала связи для сервера приложения и ГИП не зависит от количества клиентов.

Заключение


С помощью построенных моделей глобальной сети ЭВМ и СМСО было выполнено моделирование использования вычислительных ресурсов и ресурсов канала связи серверов исполнения СМСО для двух характерных архитектур — двухуровневой и трехуровневой архитектуры «клиент–сервер» в зависимости от количества клиентов СМСО.

На основании полученных данных был сделан вывод, что использование трехуровневой архитектуры «клиент–сервер» более предпочтительно, чем использование двухуровневой. Преимущества трехуровневой архитектуры проявляются тем более, чем большее количество клиентов присутствует в системе. Преимуществами трехуровневой архитектуры «клиент–сервер» по сравнению с двухуровневой являются:



  1. независимость использования вычислительных ресурсов серверов исполнения от увеличения количества клиентов;



  1. меньшая зависимость использования ресурсов канала связи сервера базы данных от количества клиентов, чем при двухуровневой архитектуре.


  1. Уилсон P. Введение в теорию графов / Пер. с англ. — М.: Мир, 1977. — 207 с.

  2. Луцкий Г.М., Чыонг Х.Х. Топологическая сеть для построения крупно-масштабных параллельных вычислительных систем. // Реєстрація, зберігання і оброб. даних. — 1999. — Т. 1. — № 1. — С. 58-65.

  3. Программные средства моделирования непрерывно-дискретных систем / В.М.Глушков, В.В.Гусев, Т.П.Марьянович, М.А.Сахнюк. — К.: Наук. думка, 1975. — 152 с.

  4. Томашевский В.Н. Имитационное моделирование систем и процессов. — К.: ІСДО, «ВІПОЛ», 1994. — 124 с.

  5. Сытник В.Ф., Орленко Н.С. Имитационное моделирование: Учебное пособие. — К.: КНЕУ, 1998. — 232 с.

  6. Calvin Austin, Monica Pawlan. Advanced Programming for the Java 2 Platform. — 1st edition. — Addison Wesley Professional, 2000. — 400 p.

  7. Deepak Alur, Dan Malks, John Crupi. Core J2EE Patterns: Best Practices and Design Strategies. — Prentice Hall PTR, 2001. — 486 p.

  8. Brett McLaughlin. Java & XML: Solutions to Real-World Problems. — 2nd edition. — O'Reilly & Associates, 2001. — 550 p.


Поступила в редакцию 12.08.2002


ISSN 1560-9189 Реєстрація, зберігання і обробка даних, 2002, Т. 4, № 3 113

Похожие:

Системи збереження і масового розповсюдження даних К. Ю. Бабенко, А. Ю. Панченко iconСистеми збереження і масового розповсюдження даних
Предложена оригинальная система передачи дискретной информации, обеспечивающая передачу и оптимальный прием стохастически модулированных...
Системи збереження і масового розповсюдження даних К. Ю. Бабенко, А. Ю. Панченко iconТема 1: «Основні поняття баз даних. Побудова моделі «сутність-зв’язок» предметної області», 4 години
Урок №1: Поняття бази даних. Поняття, призначення й основні функції систем управління базами даних. Поняття моделі даних, основні...
Системи збереження і масового розповсюдження даних К. Ю. Бабенко, А. Ю. Панченко iconІнформація про володільця бази персональних даних  Юридична особа  Резидент  Нерезидент
Прошу зареєструвати базу персональних даних у Державному реєстрі баз персональних даних
Системи збереження і масового розповсюдження даних К. Ю. Бабенко, А. Ю. Панченко iconІнформаційно-аналітичні системи обробки даних удк 681. 3 А. Г. Додонов, Д. В. Флейтман
На основе метода реконфигурации сформулирована задача обеспечения живучести корпоративных информационных систем, где корпоративная...
Системи збереження і масового розповсюдження даних К. Ю. Бабенко, А. Ю. Панченко iconІнструментальні засоби і середовища програмування
Терм. Описана ієрархія алгебраїчних типів даних цієї системи, розглянуті основні методи проектуванні та реалізації алгебраїчних обчислень,...
Системи збереження і масового розповсюдження даних К. Ю. Бабенко, А. Ю. Панченко iconІнформаційно-аналітичні системи обробки даних удк 004. 5 А. Г. Додонов1, Д. В. Ландэ2
Первый из этих алгоритмов основывается на учете совместного вхождения понятий в одни и те же документы, а второй на учете общего...
Системи збереження і масового розповсюдження даних К. Ю. Бабенко, А. Ю. Панченко iconОсобенности экологического воспитания в современном обществе С. К. Панченко
С. К. Панченко, преподаватель общеобразовательных дисциплин фгоу спо «Калачеевский колледж механизации сельского хозяйства»
Системи збереження і масового розповсюдження даних К. Ю. Бабенко, А. Ю. Панченко iconУрок №19 Тема урока Бази даних (БД). Призначення та функції систем управління базами даних
Тема урока Бази даних (БД). Призначення та функції систем управління базами даних
Системи збереження і масового розповсюдження даних К. Ю. Бабенко, А. Ю. Панченко iconЛабораторна робота №2 «Розробка та використання бази даних для заданої предметної області» Мета роботи. Варіант 1
Створити базу даних «Спортсмени». Вивести на екран поля «прізвище» І «країна» для спортсменів із США. Вивести на екран поля «прізвище»...
Системи збереження і масового розповсюдження даних К. Ю. Бабенко, А. Ю. Панченко iconПрограмма 1 Панченко Оксана Семёновна г. Раменское, Раменская дмш №2 Вокал

Разместите кнопку на своём сайте:
ru.convdocs.org


База данных защищена авторским правом ©ru.convdocs.org 2016
обратиться к администрации
ru.convdocs.org