Ни один проект крупной сети со сложной топологией в
настоящее время не обходится без исчерпывающего моделирования будущей
сети (речь, разумеется, идет не о России). Программы, выполняющие эту
задачу, достаточно сложны и дороги. Целью моделирования является
определение оптимальной топологии, адекватный выбор сетевого
оборудования, определение рабочих характеристик сети и возможных этапов
будущего развития. Ведь сеть, слишком точно оптимизированная для решений
задач текущего момента, может потребовать серьезных переделок в
будущем. На модели можно опробовать влияние всплесков широковещательных
запросов или реализовать режим коллапса (для
Ethernet), что вряд ли кто-то может себе позволить в работающей сети. В
процессе моделирования выясняются следующие параметры:
Предельные пропускные способности различных фрагментов сети и
зависимости потерь пакетов от загрузки отдельных станций и внешних
каналов.
Время отклика основных серверов в самых разных режимах, в том числе таких, которые в реальной сети крайне нежелательны.
Влияние установки новых серверов на перераспределение информационных потоков (Proxy, Firewall и т.д.).
Решение оптимизации топологии при возникновении узких мест в сети
(размещение серверов, DNS, внешних шлюзов, организация опорных каналов и
пр.).
Выбор того или иного типа сетевого оборудования (например, 10BaseTX
или 100BaseFX) или режима его работы (например, cut-through,
store-and-forward для мостов и переключателей и т.д.).
Выбор внутреннего протокола маршрутизации и его параметров (например, метрики).
Определение предельно допустимого числа пользователей того или иного сервера.
Оценка необходимой полосы пропускания внешнего канала для обеспечения требуемого уровня QOS.
Оценка влияния мультимедийного трафика на работу локальной сети, например, при подготовке видеоконференций.
Перечисленные задачи предъявляют различные требования
к программам. В одних случаях достаточно провести моделирование на
физическом (MAC) уровне, в других нужен уже уровень транспортных
протоколов (например, UDP и TCP), а для наиболее сложных задач нужно
воспроизвести поведение прикладных программ. Все это должно учитываться
при выборе или разработке моделирующей
программы. Ведь нужно учесть, что ваша машина должна в той или иной мере
воспроизвести действия всех машин в моделируемой сети. Таким образом,
машина эта должна быть достаточно быстродействующей и, несмотря на это,
моделирование одной секунды работы сети может занять при определенных
условиях
не один час.
Результаты моделирования должны иметь точность
10-20%, так как этого достаточно для большинства целей и не требует
слишком много машинного времени. Следует иметь в виду, что для
моделирования поведение реальной сети, надо знать все ее рабочие
параметры: длины кабеля от концентратора до конкретной ЭВМ, задержки
используемых кабелей, задержки концентраторов (этот
параметр часто отсутствует в документации и его придется брать из
документации на сетевой протокол, например из IEEE 802.3). Параметры
могут быть определены и прямым измерением. Чем точнее вы воспроизводите
поведение сети, тем больше машинного времени это потребует. Кроме того,
вам предстоит сделать некоторые предположения относительно распределения
загрузки для конкретных ЭВМ и
других сетевых элементов, задержек в переключателях, мостах, времени
обработки запросов в серверах. Здесь нужно учитывать и характер решаемых
на ЭВМ задач. www/ftp-сервер или обычная персональная рабочая станция
создают различные сетевые трафики. Определенное влияние на результат
могут оказывать и используемые ОС. В случае моделирования реальной сети
можно произвести соответствующие измерения, что иногда тоже не слишком
просто. Учитывая сложность моделирования на одной ординарной ЭВМ,
следует ограничиваться моделированием не более чем одной минуты для
каждого из наборов параметров (этого времени достаточно для копирования
практически любого файла через локальную сеть). Исключение может
составлять моделирование внешнего трафика, но в этом случае весь
локальный трафик должен рассматриваться как фоновый.
Знаете ли Вы, что формализм - это (1) это знаковая система, используемая для представления знаний; (2) совокупность языковых (изобразительных) и процедурных (вычислительных) средств представления знаний.
