Оптимизация структуры процессов распределенных систем обработки информации

Размещено на http://www.allbest.ru/

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Оптимизация структуры процессов распределенных систем обработки информации

Специальность 05.13.01

Системный анализ, управление и обработка информации (в промышленности)

На правах рукописи

Крестьянинов Василий Борисович

Тверь, 2006

Работа выполнена в Тверском государственном техническом университете.

Научный руководитель: к.т.н., доцент Матвеев Ю.Н.

Официальные оппоненты: д.т.н., профессор, Семенов Н.А. к.т.н., доцент, Петрашевич В.Н.

Ведущая организация: ОАО «Редкинское ОКБА», п. Редкино, Тверской обл.

Защита состоится 19 декабря 2006 г. в 16:00 на заседании диссертационного совета Д 212.262.04 в Тверском государственном техническом университете по адресу: 170026, г. Тверь, наб. Аф. Никитина, 22 (Ц-212).

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Тверского государственного технического университета.

Автореферат разослан 17 ноября 2006 г.

Ученый секретарь диссертационного совета Михно В.Н.



Общая характеристика работы

Актуальность, цель, общая задача исследования.

Распределенные системы обработки информации находят всё большее применение в различных областях человеческой деятельности, в том числе и при подготовке высококвалифицированных специалистов систем «человек-машина», работа которых связана со сложными техническими, опасными для жизни системами. В связи с этим большое внимание уделяется разработке тренажерных систем и комплексов на базе вычислительных сетей.

Качество и эффективность подготовки операторов с использованием тренажерных систем в значительной степени зависит от возможностей, которыми обладают тренажерные средства. Зачастую, получается так, что существующие тренажерные базы для подготовки специалистов были разработаны и приняты в эксплуатацию достаточно давно и в значительной степени устарели как по своим техническим, так и дидактическим возможностям. Для повышения качества и эффективности подготовки специалистов требуются новые подходы в разработке тренажеров на основе современных компьютерных средств и технологий.

Проведенный анализ публикаций позволяет считать наиболее перспективными распределенные тренажерные системы и комплексы, функционирующие в рамках как одной, так и нескольких локальных вычислительных сетей. При проектировании и разработке такого рода систем, как правило, используются клиент-серверные технологии.

Распределенные вычислительные системы представляет собой одну из наиболее прогрессивных форм организации работы средств вычислительной техники. Одной из задач, возникающих при проектировании, разработке и эксплуатации распределенных тренажерных систем и комплексов на основе технологии клиент-сервер, является задача нахождения такого размещения серверных компонент специального программного обеспечения по рабочим станциям тренажерной системы, при котором будет обеспечена максимальная производительность тренажерной системы, при ограничениях, накладываемых на локальные и на сетевые ресурсы вычислительной системы.

Производительность является одним из важнейших критериев оценки вычислительных систем. Зачастую производительность определяет возможность применения вычислительных систем и непосредственным образом влияет на её эффективность. Особое значение этот вопрос приобретает для целого ряда специализированных вычислительных систем, построенных на основе крупных компьютерных сетей, отличающихся высокой интенсивностью информационных потоков, значительными объемами передаваемой и обрабатываемой информации, сложностью аппаратных средств, общего и специального программного обеспечения. К таким вычислительным системам относятся тренажерные системы и комплексы.

Повышение производительности распределенной тренажерной системы может быть достигнуто посредством сокращения доли системных ресурсов для функционирования специального программного обеспечения тренажерной системы, однако в таком случае происходит снижение дидактических возможностей тренажерной системы в целом. С другой стороны, повышение производительности может быть достигнуто путем рационального использования вычислительных ресурсов системы. В связи с этим задача повышения производительности тренажерной системы сводится к задаче рационального распределения компонентов специального программного обеспечения тренажерной системы, при котором будут обеспечены максимальные значения показателей эффективности использования локальных и сетевых ресурсов распределенной вычислительной системы.

Подходы к оценке ресурсов тренажерных систем отражены в работах В.Е. Шукшунова, Ю.А. Бакулова, В.Н. Григоренко и др. В этих работах приводится декомпозиция модели системы на процессы и определение критических состояний системы по различным параметрам путей на графе тренажерной системы.

В работе М.В. Якобовского уделяется внимание вопросам динамической балансировки нагрузки в многопроцессорных и многомашинных вычислительных системах.

Проведенный анализ работ показал, что основной задачей является рациональное распределение процессов по узлам компьютерной сети для обеспечения эффективной обработки запросов пользователей.

Анализ современных реализаций распределенных тренажерных систем показал, что объемы передаваемой информации и требования системного программного обеспечения тренажерных систем к вычислительным ресурсам постоянно увеличиваются при сохранении существующей технической базы.

Областью настоящего исследования является теоретико-информационный анализ структуры специального программного обеспечения распределенных вычислительных систем.

Предметом (объектом) исследования является структура программного обеспечения распределенной тренажерной системы

Целью диссертационной работы является повышение производительности распределенных тренажерных систем путем рационального размещения компонент специального программного обеспечения

Для реализации цели исследований в диссертационной работе поставлены следующие задачи:

Аналитический обзор структуры тренажерных систем, основных подходов и принципов их построения;

Разработка имитационных моделей компонентов и тренажерной системы в целом;

Разработка и исследование алгоритма размещения компонентов тренажерной системы с использованием многокритериального подхода;

Разработка программного обеспечения реализующего предложенные подходы

Методы исследования. При решении поставленных задач использовались методы теории графов, теории систем массового обслуживания, теории вероятностей, аппарат математической статистики, теория математического моделирования.

Основные результаты, выносимые на защиту:

графовая модель процессов распределенной тренажерной системы.

показатели эффективности размещения серверных компонент специального программного обеспечения по рабочим станциям распределенной тренажерной системы;

методика размещения серверных компонент специального программного обеспечения по рабочим станциям распределенной тренажерной системы;

модифицированный алгоритм распределения;

статистические оценки результатов экспериментальных исследований по сравнительному анализу алгоритма последовательного назначения и модифицированного алгоритма распределения серверных компонентов специального программного обеспечения по рабочим станциям распределенной тренажерной системы.

Научная значимость полученных результатов исследования заключается в совершенствовании методов размещения программных модулей в распределенных тренажерных системах на основе использования многокритериальной оценки.

Практическая значимость определяется возможностью использования предложенной в ней методики и полученных результатов на этапах проектирования, разработки и эксплуатации распределенных тренажерных систем, а так же заключается в повышении производительности проектируемых распределенных тренажерных систем на основе предложенной методики для предприятий различных областей промышленности (химической, металлургической, атомной энергетики и др.)

Обоснованность научных положений, выводов и рекомендаций базируется на:

использовании принципов системного подхода при решении научной задачи;

применении основных принципов построения и функционирования распределенных вычислительных систем;

корректном использовании методов теории вероятностей, теории случайных потоков и методов оптимизации на графах.

Апробация. Основные теоретические положения и практические результаты работы докладывались на IV Международной конференции «Современные сложные системы управления», г.Тверь, 2004г., XVI и XVII Международной научно-технической конференции «Математические методы и информационные технологии в экономике, социологии и образовании», г. Пенза, 2005, 2006 г., научно-техническом совете НИИ «Центрпрограммсистем», г. Тверь.

Внедрение. Результаты диссертационной работы реализованы в ОКР «Охта», выполняемой НИИ «Центрпрограммсистем», г. Тверь.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех разделов, заключения и содержит 104 страницы основного текста и 26 иллюстраций. Список источников содержит 75 наименований.

алгоритм размещение программный тренажерный

Содержание работы

Во введении обосновывается актуальность, цели, научная новизна и практическая значимость диссертационной работы. Сформулированы основные направления исследований и положения, выносимые на защиту.

В первой главе проведен анализ современных подходов к разработке распределенного программного обеспечения тренажерных систем и комплексов, приводится история развития и классификация обучающих систем.

Рассмотрены вопросы проектирования и архитектуры распределенных тренажерных систем. Показано, что современное программное обеспечение разрабатывается с использованием принципа модульности. Приводятся показатели качества модульной структуры программного обеспечения.

Описывается типовая модульная структура специального программного обеспечения и её формальное представление, посредством определения различных отношений между модулями специального программного обеспечения вычислительной системы. Рассматриваются различные категории модулей.

Рассмотрена современная технология разработки распределенных систем - DCOM, как одна из основных технологий, используемых при разработке программного обеспечения распределенных вычислительных систем, функционирующих под операционной системой Windows.

Во второй главе приведен обзор программного и технического обеспечения распределенной тренажерной системы.

Технические средства конкретной тренажерной системы определяются, прежде всего, её назначением, принятыми методами подготовки и спецификой объектов управления. Однако, несмотря на большое разнообразие указанных факторов и различие конструктивных и системных особенностей отдельных тренажеров их структуры идентичны.

С учетом наиболее существенных задач, которые должны быть реализованы на тренажере, его можно представить как систему, состоящую из автоматизированных рабочих мест обучаемых, автоматизированного рабочего места руководителя обучения и вычислительного моделирующего комплекса. Связь компонентов тренажера обеспечивается посредством локальной вычислительной сети.

Центральным элементом представленной структуры является автоматизированное рабочее место руководителя обучения (АРМ РО). Автоматизированное рабочее место обучаемого (АРМО) служит для воссоздания условий имитируемого процесса. На АРМО производится имитация всех необходимых органов управления и средств наблюдения, которыми пользуется обучаемый на реальном объекте.

В качестве моделирующего устройства используется распределенный вычислительно моделирующий комплекс, главный узел которого размещается на сервере.

Программное обеспечение типовой тренажерной системы включает в себя: общее программное обеспечение, комплекс программ защиты от несанкционированного доступа и специальное программное обеспечение (см. рис. 1).

Рис. 1 - Программное обеспечение тренажерной системы

Выделяются три основных режима работы тренажерной системы: индивидуальный, групповой и комплексный, а так же этапы работы системы, приводится обобщенный алгоритм, см. рис. 2.



Рис. 2 - Обобщенный алгоритм работы системы

Рассматриваются модульные структуры АРМ руководителя обучением, АРМ обучаемых и вычислительного моделирующего комплекса. Освещаются вопросы сетевого взаимодействия модулей распределенной тренажерной системы.

Приводится анализ модульной структуры и предлагается её формальное описание с использованием теории множеств.

С учетом вышеизложенного, для формализованной постановки задачи принимаются следующие исходные данные:

A = {a1, a2, …, an} - параметрические конфигурации программного обеспечения (ПО) автоматизированных рабочих мест тренажерной системы (ТС);

S = {s1,s2, …, sm} - программное обеспечение СОМ-серверов ТС;

W = {w1,w2, …, wn} - рабочие станции (РС) ТС;

R = {r1, r2…,rq} - возможные варианты размещений ПО СОМ-серверов ТС;

NO - количество моделируемых объектов обстановки;

NS - количество моделируемых средств;

Z = {{ZT1, ZC1}, {ZT2, ZC2}, … ,{ZTq, ZCq}} - показатели эффективности размещений специального программного обеспечения СОМ-серверов ТС.

Показатели эффективности размещения специального программного обеспечения СОМ-серверов ТС зависят от: перечня параметрических конфигураций СПО автоматизированных рабочих мест тренажерной системы, перечня СОМ-серверов ТС, перечня рабочих станций ТС, количества моделируемых объектов и средств обстановки и в конечном итоге определяются вариантами размещений ПО СОМ-серверов ТС и могут быть представлены как: ? (A, S, W, NO, NS, R).

Тогда математическая постановка задачи размещения серверных компонентов ТС может быть представлена в следующем виде:

Определить

, при R* R

при условии:

где: kj - количество процессов, размещенных на j-ой РС;

mi - оперативная память (ОП) используемая i-м процессом;

Mj - доступная ОП j-ой РС;

ci - загрузка центрального процессора (ЦП) i-м процессом;

Сj - максимально допустимая загрузка ЦП j-ой РС;

ti - сетевой трафик i-го процесса; Т - максимально допустимый сетевой трафик РС.

То есть, требуется определить рабочие станции на которых будут запущены серверные компоненты тренажерной системы с целью обеспечения максимальной эффективности использования локальных и сетевых ресурсов рабочих станций ТС.

Третья глава посвящена разработке имитационных моделей компонентов и распределенной тренажерной системы в целом, разработке методики и алгоритма размещения программных модулей распределенных тренажерных систем, обоснованы показатели эффективности.

Разработанная модель процессов тренажерной системы представлена в виде двудольного неориентированного графа G(X,T,m,c,t) показанного
на рис. 3.

Рис. 3 - Модель процессов ТС.

Где: X - множество вершин (процессов распределенной ТС); X = A ? S;

A - множество АРМ, включая ВМК;

S - множество СОМ-серверов;

T - множество ребер (межпроцессных связей ТС);

m:X R+ - отображение, определяющее требуемую ОП процесса;

с:X R+ - отображение, определяющее ресурс ЦП для процесса;

t:T R+ - отображение, определяющее объем передаваемых данных;

Разработана имитационная модель СОМ-сервера ТС, представленная на рис. 4.



Рис. 4 - Имитационная модель СОМ-сервера ТС

Разработана имитационная модель АРМО ТС, показанная на рис. 5.

Рис. 5 - Имитационная модель АРМО ТС

Обоснован показатель эффективности использования локальных ресурсов распределенной тренажерной системы - ZC:



;

;

где: - суммарная загрузка системы;

- суммарное отклонение загрузки системы;

- средняя загрузка рабочей станции;

n - количество РС;

сj - загрузка j-ой РС.

Обоснован показатель эффективности использования сетевых ресурсов распределенной тренажерной системы - ZТ:

;

где: Tmax = T(Rmax) - максимальный трафик тренажерной системы;

Tq = T(Rq) - фактический трафик q-го размещения процессов ТС;

Tmin = T(Rmin) - минимальный трафик ТС;

Rmax - матрица размещений, обеспечивающая максимальный трафик ТС;

Rmin - матрица размещений, обеспечивающая минимальный трафик ТС;

Rq - исследуемая матрица размещений;



трафик ТС определяется выражением - ;

трафик v-ой рабочей станции ТС:

- в случае размещения k-го COM-сервера на v-ой РС;

- в случае отсутствия k-го COM-сервера на v-ой РС;

Предложенная методика размещения программных модулей распределенных тренажерных систем включает следующие пункты:

опрос рабочих станций локальной сети и формирование списка доступных рабочих станций;

расчет необходимых ресурсов для функционирования АРМО тренажерной системы, которые, как показали исследования, зависят не только от параметрической конфигурации АРМО, но и от количества моделируемых средств и сред обстановки; распределение АРМО согласно варианту тренировки;

расчет необходимых локальных и сетевых ресурсов для функционирования СОМ-серверов, которые определяются количеством моделируемых средств и сред обстановки и количеством моделируемых АРМО;

формирование матрицы сетевых ресурсов по критерию уменьшения требований СОМ-серверов к локальным ресурсам;

определение коэффициента приоритета ресурсов в зависимости от конфигурации ТС;

конфигурирование системы по предложенному алгоритму;

запуск СОМ-серверов и АРМО.

Структура методики размещения программных модулей распределенных тренажерных систем представлена на рис. 6.

Рис. 6 - Структура методики размещения программных модулей распределенных тренажерных систем

Для решения поставленных задач используется алгоритм, который состоит из трех последовательных этапов:

1. На первом этапе формируется матрица сетевого обмена со столбцами S1, S2, … , Sm таким образом, чтобы выполнялось условие
с:S1 > с:S2 > … > с:Sm, т.е. распределение начнется с серверных компонент имеющих наибольшее требование к процессору.

2. На втором этапе формируется матрица начального размещения серверных компонент тренажерной системы, обеспечивающая минимальный суммарный трафик, при заданных ограничения на локальные и сетевые ресурсы рабочих станций. Т.е. для каждого серверного компонента выбирается рабочая станция с АРМ имеющим максимальный трафик с этим сервером, таким образом, максимальный передаваемый объем данных локализуется в рамках одной рабочей станции.

3. На третьем этапе проводится перераспределение серверных компонентов системы с целью обеспечения максимально возможного значения показателя эффективности использования локальных ресурсов рабочих станций при ограничениях на локальные и сетевые ресурсы, при этом снижение показателя использования сетевых ресурсов не должно превышать допустимого коэффициента приоритета ресурсов.

Блок-схема предложенного алгоритма представлена на рис. 7.

Рис. 7 - Блок-схема алгоритма решения задачи размещения программных модулей распределенных ТС

В четвертой главе рассмотрена тренажерная система «Охта», распределение серверных компонент которой обеспечивается при помощи предложенной методики, проведены исследования направленные на выбор оптимального значения коэффициента приоритета ресурсов для четырех типовых конфигураций ТС «Охта». Проведена сравнительная оценка предложенного алгоритма и алгоритма последовательного назначения, приводятся результирующие матрицы распределений и оценка показателей использования локальных и сетевых ресурсов системы.

Для проведения экспериментальных исследований выделено четыре типовых конфигурации специального программного обеспечения ТС «Охта».

Первая конфигурация определяет для функционирования следующий состав тренажерной системы: 6 АРМ и 11 СОМ-серверов.

Как видно из диаграмм эффективность размещения с использованием предложенного алгоритма значительно повысилась (Zt=20.3%, Zc=89.2%).

Вторая конфигурация определяет для функционирования следующий состав тренажерной системы: 13 АРМ и 14 СОМ-серверов. Диаграммы показателей эффективности с использованием последовательного алгоритма представлены на рис. 8(а), предложенного алгоритма - рис. 8(б).

а) б)

Рис. 8 - Показатели эффективности размещения серверных компонент для второй типовой конфигурации ТС «Охта»

Как видно из диаграмм эффективность размещения с использованием предложенного алгоритма значительно повысилась (Zt=30.8%, Zc=45.2%).

Третья конфигурация определяет для функционирования следующий состав тренажерной системы: 18 АРМ и 17 СОМ-серверов. Диаграммы показателей эффективности с использованием последовательного алгоритма представлены на рис. 9(а), предложенного алгоритма - рис. 9 (б).



а) б)

Рис. 9 - Показатели эффективности размещения серверных компонент для второй типовой конфигурации ТС «Охта»

Как видно из диаграмм эффективность размещения с использованием предложенного алгоритма значительно повысилась (Zt=33.8%, Zc=36.2%).

Четвертая конфигурация определяет для функционирования следующий состав тренажерной системы: 23 АРМ и 17 СОМ-серверов. Диаграммы показателей эффективности с использованием последовательного алгоритма представлены на рис. 10(а), предложенного алгоритма - рис. 10(б).

а) б)

Рис. 10 - Показатели эффективности размещения серверных компонент для второй типовой конфигурации ТС «Охта»

Как видно из диаграмм эффективность размещения с использованием предложенного алгоритма значительно повысилась (Zt=41.1%, Zc=34.8%).

В заключении дается оценка решения поставленной задачи исследования, формируются выводы по работе определяются пути дальнейшего совершенствования и развития методики размещения программных модулей.



Основные результаты работы

1. Проведен аналитический обзор структуры тренажерных систем, основных подходов и принципов их построения.

2. Разработаны имитационные модели компонентов и тренажерной системы в целом.

3. Проведены исследования разработанного алгоритма размещения компонентов тренажерной системы с использованием многокритериального подхода.

4. Разработано специальное программное обеспечение, реализующее предложенные подходы.

5. результаты диссертационной работы практически реализованы в ОКР «Охта», выполняемой НИИ «Центр программ систем», г. Тверь



Публикации по теме диссертации

Крестьянинов В.Б., Кадушкин А.А. Архитектура системы имитационного моделирования с расширяемой библиотекой объектов. // Сборник статей XVII Международной научно-технической конференции «Математические методы информационные технологии в экономике, социологии и образовании», Пенза, 2006.

Крестьянинов В.Б., Крутиков Д.О. Моделирование тактической обстановки в современных компьютерных обучающих системах // Сборник статей XVI Международной научно-технической конференции «Математические методы информационные технологии в экономике, социологии и образовании», Пенза, 2005.

Крестьянинов В.Б., Лазырин М.Б. Использование многоагентной технологии на этапе проектирования обучающих систем // Сборник статей XVI Международной научно-технической конференции «Математические методы информационные технологии в экономике, социологии и образовании», Пенза, 2005.

Крестьянинов В.Б. Применение аппарата искусственных нейронных сетей в тренажерных системах // Сборник статей XVI Международной научно-технической конференции «Математические методы информационные технологии в экономике, социологии и образовании», Пенза, 2005.

Крестьянинов В.Б., Кадушкин А.А., Лазырин М.Б. Выбор метода настройки многослойной нейронной сети сигмоидального типа // Сборник статей XVI Международной научно-технической конференции «Математические методы информационные технологии в экономике, социологии и образовании», Пенза, 2005.

Крестьянинов В.Б. Оптимальное размещение модулей при проектировании распределенных тренажерных комплексов // Программные продукты и системы №3-2006г.

Размещено на Allbest.ur