Информационные сети и телекоммуникационные каналы

Методы оценки эффективности информационных сетей

Эффективность информационной сети — это ее способность достигать поставленную цель в заданных условиях применения и с определенным качеством.

Конкретизируя это понятие, можно сказать, что эффективность информационной сети — это характеристика, отражающая степень соответствия сети своему назначению, техническое совершенство и экономическую целесообразность. Понятие эффективности связано с получением некоторого полезного результата - эффекта использования информационных сетей. Эффект достигается ценой затрат определенных ресурсов, поэтому эффективность сети часто рассматривается в виде соотношения между эффектом (выигрышем) и затратами.

Показатель эффективности сети — количественная характеристика информационной сети, рассматриваемая применительно к определенным условиям ее функционирования. При оценке эффективности информационной сети необходимо учитывать характеристики трудовой деятельности человека, взаимодействующего с ЭВМ и другими техническими средствами сети. Следовательно, сеть рассматривается как система "человек-машина" (СЧМ).

Показатель эффективности информационной сети определяется процессом ее функционирования, он является функционалом от этого процесса.

В общем виде

W = W(t, L_П, L_ТП, L_А, L_Д, L_У)

где W — множество показателей эффективности сети,

t — время;

L_П, L_ТП, L_А, L_Д, L_У — множества параметров соответственно входящих потоков запросов на обслуживание пользователей (L_П), технических и программных средств сети (L_ТП), алгоритмов обработки и передачи информации в сети (L_А), деятельности пользователей (L_Д), условий функционирования сети (L_У).

В свою очередь

L_Д = {L_Т, L_В, L_Н},

где L_Т, L_В, L_Н — множества выходных показателей деятельности пользователей информационной сети соответственно точностных (L_Т), временных (L_В), надежностных (L_Н).

Значения компонентов множеств L_Т, L_В, L_Н определяются конкретными процессами деятельности пользователей в рассматриваемой информационной сети, средствами, которые имеются в их распоряжении для выполнения своих функций, и условиями работы.

В соответствии с конкретизацией понятия эффективности показатели множества W можно разделить на три группы:

W = {W_Ц, W_Т, W_Э},

Где W_Ц — показатели целевой эффективности информационной сети, или эффективности использования (целевого применения) информационной сети, это количественная мера соответствия сети своему назначению;

W_Т — показатели технической эффективности информационной сети, это количественная мера, отражающая техническое совершенство сети;

W_Э — показатели экономической эффективности информационной сети, это количественная мера экономической целесообразности сети.

Выбор показателей целевой эффективности сети определяется ее назначением, в связи с чем имеет место большое многообразие показателей группы W_Ц. С помощью этих показателей оценивается эффект (целевой результат), получаемый за счет решения тех или иных прикладных задач на ЭВМ сети (с использованием общесетевых ресурсов - аппаратных, программных, информационных), а не вручную (если эти задачи вообще могут быть решены вручную в приемлемые сроки) или с использованием других, малоэффективных средств. Для количественной оценки этого эффекта могут применяться самые различные единицы измерения.

Примеры показателей целевой эффективности:

• точностные (W_ТН), надежностные (W_Н) и временные (W_В) показатели, применяемые в системах специального назначения для оценки эффективности использования в них сетевых структур. Например, прирост вероятности выполнения некоторого задания, сокращение времени на выполнение этого задания, повышение точности решения некоторой задачи;
• временные показатели целевого использования сетевых структур в управлении народным хозяйством на различных его уровнях, характеризующие повышение оперативности управления;
• показатели целевой эффективности информационной сети при решении задач планирования производства на различных его уровнях (отрасль, подотрасль, объединение, организация, фирма, предприятие и т.д.).
• показатели, характеризующие повышение качества продукции, технология производства которой включает использование информационной сети (например, использование ЛВС на предприятиях);
• показатели, характеризующие экономику производства продукции с применением сетевых структур (например, повышение производительности труда, увеличение объема выпускаемой продукции, снижение ее себестоимости, увеличение доли экспортируемой продукции и т.д.), если цель использования информационной сети заключается именно в улучшении характеристик производственно-хозяйственной деятельности предприятия или организации. В этом случае показатели целевой эффективности одновременно являются и показателями экономической эффективности.

Важнейшей характеристикой вычислительной сети является надежность - способность правильно функционировать в течение продолжительного периода времени. Это свойство имеет три составляющих: собственно надежность, готовность и удобство обслуживания.

Повышение надежности заключается в предотвращении неисправностей, отказов и сбоев за счет применения электронных схем и компонентов с высокой степенью интеграции, снижения уровня помех, облегченных режимов работы схем, обеспечения тепловых режимов их работы, а также за счет совершенствования методов сборки аппаратуры. Надежность измеряется интенсивностью отказов и средним временем наработки на отказ. Надежность сетей как распределенных систем во многом определяется надежностью кабельных систем и коммутационной аппаратуры.

Повышение готовности предполагает подавление в определенных пределах влияния отказов и сбоев на работу системы с помощью средств контроля и коррекции ошибок, а также средств автоматического восстановления циркуляции информации в сети после обнаружения неисправности. Повышение готовности представляет собой борьбу за снижение времени простоя системы. Критерием оценки готовности является коэффициент готовности, который равен доле времени пребывания системы в работоспособном состоянии и может интерпретироваться как вероятность нахождения системы в работоспособном состоянии. Коэффициент готовности вычисляется как отношение среднего времени наработки на отказ к сумме этой же величины и среднего времени восстановления. Системы с высокой готовностью называют также отказоустойчивыми.

Существуют различные градации отказоустойчивых компьютерных систем, к которым относятся и вычислительные сети. Приведем несколько общепринятых определений:

• высокая готовность - характеризует системы, выполненные по обычной компьютерной технологии, использующие избыточные аппаратные и программные средства и допускающие время восстановления в интервале от 2 до 20 минут;
• устойчивость к отказам - характеристика таких систем, которые имеют в горячем резерве избыточную аппаратуру для всех функциональных блоков, включая процессоры, источники питания, подсистемы ввода/вывода, подсистемы дисковой памяти, причем время восстановления при отказе не превышает одной секунды;
• непрерывная готовность - это свойство систем, которые также обеспечивают время восстановления в пределах одной секунды, но в отличие от систем устойчивых к отказам, системы непрерывной готовности устраняют не только простои, возникшие в результате отказов, но и плановые простои, связанные с модернизацией или обслуживанием системы. Все эти работы проводятся в режиме on-line. Дополнительным требованием к системам непрерывной готовности является отсутствие деградации, то есть система должна поддерживать постоянный уровень функциональных возможностей и производительности независимо от возникновения отказов.

С помощью этих показателей оценивается эффективность информационной сети как сложной аппаратно-программно-информационной кибернетической системы "человек-машина" при работе ее в различных режимах. При этом не принимается во внимание эффект, получаемый за счет реализации результатов решения задач (удовлетворения запросов) пользователей информационной сети. Показатели группы W_Т могут использоваться для количественной оценки эффективности всей сети, ее отдельных систем и подсистем, звеньев и узлов сети.

Для оценки технической эффективности сети целесообразно использовать следующие показатели:

• V_ПД — пропускная способность сети, т.е. средний поток данных, фактически передаваемых через сеть (измеряется в Мбит/с). Этот показатель может использоваться для оценки как многомагистральной информационной сети, так и одномагистральной (например, локальной сети, где данные передаются по моноканалу). Следует отличать фактическую пропускную способность канала или линии связи от физической пропускной способности V_К, которая определяется возможностями и свойствами передающей среды и является одним из главных ее параметров. Очевидно, что величина V_ПД существенно зависит от физической пропускной способности канала или линии связи. Но она определяется и многими другими факторами: используемыми методами доступа в передающую среду, загрузкой канала, способами управления сетью, качеством и возможностями сетевой операционной системы и т.д. Все эти факторы обусловливают потоки передаваемых данных и фактическую скорость их передачи, т.е. фактическую (а не физическую) пропускную способность канала;
• T_ЗС — задержка в сети, вносимая в передачу данных пользователя, т.е. время доставки сообщения от отправителя к получателю;
• V_Ф — скорость передачи фреймов (коротких сообщений длиной 1000-2000 бит), т.е. количество фреймов, передаваемых за единицу времени по сети. Это дополнительный показатель, используемый в случае, когда поток данных (трафик) содержит в основном только короткие фреймы;
• T_ЗС = f(V_ПД) — зависимость времени задержки сообщения в сети от ее средней пропускной способности. Описание эффективности сети с помощью такой зависимости имеет большое значение, так как при увеличении загрузки сети (увеличении фактического потока данных) пользователь должен ожидать больше времени для начала передачи своих данных.

Для оценки технической эффективности отдельных звеньев информационной сети (узлов обработки информации, узлов связи, центров коммутации пакетов и т.д.), обслуживающих запросы пользователей сети, удобными оказываются следующие показатели.

1. Интегральная пропускная способность звена сети на отрезке времени:

где , — число запросов, соответственно обслуженных звеном сети на отрезке времени и поступивших на этом же отрезке.

Она показывает, как в среднем звено сети справляется с обслуживанием входящего потока запросов от момента начала отсчета работы до некоторого момента t (например, за смену, сутки, месяц).

2. Динамическая пропускная способность , представляющая собой отношение числа запросов , обслуженных звеном сети на сравнительно небольшом интервале к моменту времени , к числу запросов , поступивших в звено на том же интервале и к тому же моменту времени :

= .

Динамическая пропускная способность позволяет судить о том, как звено сети справляется с обслуживанием входящего потока запросов на любом заданном (наиболее характерном) отрезке времени к любому текущему моменту. Она дает возможность отслеживать работу звена сети в динамике и вырабатывать рекомендации по обеспечению ритмичности его функционирования.

3. Среднее время реакции звена сети на запрос пользователя - Т_Р. Оно складывается из времени ожидания обслуживания запроса и времени собственно обслуживания. Этот показатель очень важен для оценки эффективности системы обслуживания при работе в интерактивном режиме.

4. Максимально возможное число активных абонентов, т.е. абонентов, обращающихся с запросами на обслуживание в данный момент.

5. Коэффициент задержки обслуживания абонентов; это отношение среднего времени реакции на запрос абонента при максимальном количестве активных абонентов к этому же времени при минимальном их количестве.

Для оценки экономической эффективности всей сети или отдельных ее элементов и звеньев могут использоваться две группы показателей: интегральные показатели и частные показатели.

С помощью интегральных показателей оценивается общий (суммарный, интегральный) эффект, а затем и интегральная экономическая эффективность информационной сети (элемента или звена сети) с учетом всех капитальных и текущих (эксплуатационных) затрат и всей экономии за счет использования информационной сети, т.е. по всем источникам прямой и косвенной экономии и по всем ее видам.

Частные показатели необходимы для оценки частного экономического эффекта, получаемого по отдельным источникам экономии, которые создаются при внедрении новых аппаратных, программных, информационных средств или новых технологий работы информационной сети.

В качестве интегральных показателей экономической эффективности информационной сети можно рекомендовать давно апробированные показатели:

Э_Г — годовой экономический эффект, руб;

— среднегодовой экономический эффект, руб;

Э_П — полный экономический эффект за расчетный период, руб;

Е_Э — коэффициент экономической эффективности капитальных вложений (или единовременных затрат, имеющих характер капитальных вложений) на создание и внедрение всей сети или отдельных ее элементов (звеньев) или на совершенствование и развитие сети, 1/год;

Т_ОК — срок окупаемости этих капитальных вложений, год.

Эти показатели могут быть как ожидаемыми (при априорной оценке), так и фактическими (при апостериорной оценке).

Использование исследуемой системы экономически целесообразно, если выполняются условия

Е_Э і Е_Н или Т_ОК і Т_Н,

Где Т_Н — нормативный срок окупаемости капитальных вложений,

Е_Н ѕ нормативный коэффициент экономической эффективности капитальных вложений.

Оценка частного экономического эффекта от внедрения новых аппаратных, программных, информационных средств или новых технологий работы информационной сети проводится с целью:

• обоснования экономической целесообразности их внедрения (особенно тех средств и технологий, экономическая эффективность которых вызывает сомнение и которые вместе с тем не дают сколько-нибудь заметного целевого эффекта, ради которого можно было бы пожертвовать экономическим эффектом);
• определения влияния этих средств и технологий на интегральную экономическую эффективность;
• сравнения конкурирующих вариантов внедряемых средств и технологий по частным показателям, поскольку в ряде случаев именно эти показатели имеют решающее значение при выборе того или иного варианта.

Частные показатели отличаются большим многообразием. Примеры частных показателей:

• сокращение численности обслуживающего персонала всей сети или отдельных ее систем, элементов, звеньев за счет внедрения новых средств и технологий;
• годовая экономия на текущих затратах за счет продления эффективного срока эксплуатации сети, вызванного совершенствованием профподготовки ее обслуживающего персонала;
• годовая экономия на текущих затратах за счет реализации мероприятий, направленных на улучшение условий труда обслуживающего персонала и, следовательно, способствующих повышению эффективности их трудовой деятельности, и др.

Эффективность информационной сети оценивается на различных стадиях жизненного цикла сети — от этапа ее проектирования, когда выполняется априорная (доопытная) оценка с целью определения ожидаемой эффективности и решения вопроса о целесообразности реализации проекта, до этапа эксплуатации, когда проводится апостериорная (послеопытная, на основе конкретного опыта эксплуатации) оценка с целью определения фактической эффективности, подтверждающей или в какой-то степени опровергающей прогнозы. Апостериорная оценка обычно проводится методами прямого счета с использованием аналитических соотношений, характеризующих влияние различных факторов и параметров на показатели эффективности.

Гораздо более сложной и трудоемкой задачей является априорная оценка, которая, как правило, осуществляется с помощью методов математическою моделирования.

К математическим моделям сложных кибернетических человеко-машинных систем (информационные сети представляют собой именно такие системы), работающим в диалоговом режиме, когда необходимо учитывать характеристики человека (пользователя, оператора, администратора сети), предъявляется ряд требований. Основные из них следующие:

• модель должна отражать роль и место человека в системе, поскольку именно она является предметом исследований при оценке эффективности системы;
• модель должна адекватно отражать деятельность операторов системы (пользователей сети), в ней должны быть идентифицированы их различия и особенности;
• модель должна охватывать основной и вспомогательный процессы функционирования системы. Под основным процессом понимается совокупность операций, в результате выполнения которых достигается поставленная цель. Вспомогательные процессы - это процессы планирования и обеспечения (последние представляют собой совокупность операций, выполнение которых обеспечивает устойчивость основного процесса или его восстановление);
• в модели системы должна быть предусмотрена возможность отражения параллельно протекающих процессов;
• в модели должны сочетаться свойства описательности и оцениваемости процессов функционирования;
• язык модели должен быть доступен человеку и ЭВМ, поскольку экспериментальное исследование модели проводится на ЭВМ;
• время, затрачиваемое на экспериментальное исследование математической модели системы, должно быть в пределах допустимого.

Существуют два класса математических моделей - аналитические и имитационные, отличающиеся принципами построения и методами исследования. В аналитических моделях весь процесс функционирования исследуемой системы и отдельные его части представляются аналитически, в виде функциональных зависимостей (алгебраических и логических соотношений, интегрально-дифференциальных уравнений). В имитационных моделях процесс функционирования описывается (отображается) алгоритмически. Преимущества и недостатки аналитических и имитационных моделей широко известны. Задача состоит в том, чтобы при исследовании эффективности системы использовать те и другие модели комплексно, в рациональном сочетании.

Аналитическое моделирование системы или отдельных ее подсистем следует использовать для следующих целей:

• получения информации, с помощью которой можно было бы определить целесообразное направление дальнейших исследований, проходимых методами имитационного моделирования, и тем самым уменьшить объем исследований;
• уменьшения объема имитационного моделирования за счет предварительного определения некоторых показателей и экстраполяции отдельных результатов моделирования.

Имитационное моделирование позволяет провести исследование системы более полно и глубоко, хотя его использование сопряжено с большей трудоемкостью и значительными затратами машинного времени ЭВМ.

НОВОСТИ ФОРУМА Рыцари теории эфира

10.11.2021 - 12:37: ПЕРСОНАЛИИ - Personalias -> WHO IS WHO - КТО ЕСТЬ КТО - Карим_Хайдаров. 10.11.2021 - 12:36: СОВЕСТЬ - Conscience -> РАСЧЕЛОВЕЧИВАНИЕ ЧЕЛОВЕКА. КОМУ ЭТО НАДО? - Карим_Хайдаров. 10.11.2021 - 12:36: ВОСПИТАНИЕ, ПРОСВЕЩЕНИЕ, ОБРАЗОВАНИЕ - Upbringing, Inlightening, Education -> Просвещение от д.м.н. Александра Алексеевича Редько - Карим_Хайдаров. 10.11.2021 - 12:35: ЭКОЛОГИЯ - Ecology -> Биологическая безопасность населения - Карим_Хайдаров. 10.11.2021 - 12:34: ВОЙНА, ПОЛИТИКА И НАУКА - War, Politics and Science -> Проблема государственного терроризма - Карим_Хайдаров. 10.11.2021 - 12:34: ВОЙНА, ПОЛИТИКА И НАУКА - War, Politics and Science -> ПРАВОСУДИЯ.НЕТ - Карим_Хайдаров. 10.11.2021 - 12:34: ВОСПИТАНИЕ, ПРОСВЕЩЕНИЕ, ОБРАЗОВАНИЕ - Upbringing, Inlightening, Education -> Просвещение от Вадима Глогера, США - Карим_Хайдаров. 10.11.2021 - 09:18: НОВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ - New Technologies -> Волновая генетика Петра Гаряева, 5G-контроль и управление - Карим_Хайдаров. 10.11.2021 - 09:18: ЭКОЛОГИЯ - Ecology -> ЭКОЛОГИЯ ДЛЯ ВСЕХ - Карим_Хайдаров. 10.11.2021 - 09:16: ЭКОЛОГИЯ - Ecology -> ПРОБЛЕМЫ МЕДИЦИНЫ - Карим_Хайдаров. 10.11.2021 - 09:15: ВОСПИТАНИЕ, ПРОСВЕЩЕНИЕ, ОБРАЗОВАНИЕ - Upbringing, Inlightening, Education -> Просвещение от Екатерины Коваленко - Карим_Хайдаров. 10.11.2021 - 09:13: ВОСПИТАНИЕ, ПРОСВЕЩЕНИЕ, ОБРАЗОВАНИЕ - Upbringing, Inlightening, Education -> Просвещение от Вильгельма Варкентина - Карим_Хайдаров.