Мониторинг трафика взаимодействия
отраслевой телекоммуникационной сети сферы образования с ядром ИАИС Минобразования России
Абросимов Л.И.,
д.т.н., проф, Трущенко М.А., асп., Беззубченко И.Л.
г. Москва, (МЭИ(ТУ))
E-mail: AbrosimovLI@mpei.ru
Белушкин С.Д.,
к.т.н., с.н.с., Демин О.В.,
г. Москва,
(ГосНИИСИ)
тел./факс (095)
237-66-84, E-mail:integro@ministry.ru
Методика оценки сетевых параметров
Объектом исследования является
корпоративная сеть (КС), которая содержит в своем составе рабочие станции пользователей,
серверы и коммуникационные узлы, объединенные единой средой передачи данных. КС
предоставляет пользователям в диалоговом режиме информацию, необходимую для
выполнения функциональных обязанностей.
Цель
исследования состоит в получении количественных характеристик трафика КС,
которые необходимы:
·
для
определения характеристик производительности КС,
·
для
определения перегруженности участков КС («узких мест»),
·
для
выработки обоснованных решений по модернизации аппаратных и программных средств
КС.
Методика оценки сетевых параметров
Методика предусматривает
выполнение следующих этапов:
1.
- Анализ организации исследуемой КС.
·
Формирование состава измеряемых параметров.
·
Выбор и описание инструментальных средств для
проведения измерений параметров.
·
Составление плана проведения измерения
параметров.
·
Проведение измерений параметров.
2.
- Обработка результатов и расчет требуемых характеристик.
Анализ организации
исследуемой КС позволит:
·
зарегистрировать
состав пользователей и их привязку к функциональной структуре корпорации, (в
каком отделе сколько пользователей) (в каком сегменте сколько рабочих станций),
·
зарегистрировать
состав серверов и их функциональную ориентацию (какие базы данных и какие
услуги предоставляет сервер), (в каком сегменте КС расположен сервер),
·
задокументировать
структуру сегментов КС (как связаны сегменты между собой).
Формирование состава измеряемых параметров
Для определения понятия
производительности КС используется система взаимосвязанных определений
различной степени детальности, каждая из которых определяется
показателями двух типов:
- производительность
элементов каждого из узлов КС, которая оценивается:
множеством интервалов
времени, которые затрачивает каждый элемент каждого обслуживающего узла при
обработке транзакции соответствующего типа,
множеством интенсивностей
обработки каждым элементом каждого обслуживающего узла транзакции
соответствующего типа.
- производительность
узлов КС, которая оценивается:
множеством интервалов
времени, которые затрачивает каждый обслуживающий узел при обработке транзакции
соответствующего типа,
множеством интенсивностей
обработки каждым обслуживающим узлом транзакции соответствующего типа.
- комплексная
производительность КС, которая оценивается:
·
множеством интервалов
времени, которые затрачивает при обработке транзакции каждого рассматриваемого
типа соответствующий набор обслуживающих узлов,
·
множеством интенсивностей
обработки транзакций каждого рассматриваемого типа соответствующим набором
обслуживающих узлов.
- рабочая производительность КС, которая оценивается:
·
- множеством интервалов времени, которые затрачивает при обработке
транзакции каждого рассматриваемого типа соответствующий набор обслуживающих
узлов при известном соотношении типов транзакций, составляющих рабочий трафик,
·
- множеством интенсивностей обработки транзакций каждого
рассматриваемого типа соответствующим набором обслуживающих узлов при известном
соотношении типов транзакций, составляющих рабочий трафик.
- пиковая
производительность КС, которая оценивается:
·
множеством интервалов
времени, которые затрачивает при обработке транзакций каждого рассматриваемого
типа транзакции соответствующий набор обслуживающих узлов при известном
соотношении типов транзакций, составляющих пиковый трафик нагрузки,
·
множеством интенсивностей
обработки транзакций каждого рассматриваемого типа соответствующим набором
обслуживающих узлов при известном соотношении типов транзакций составляющих
пиковый трафик нагрузки.
- предельная
производительность КС, которая оценивается:
множеством интервалов
времени, которые затрачивает при обработке транзакций каждого рассматриваемого
типа соответствующий набор обслуживающих узлов при известном соотношении типов
транзакций, составляющих пиковый трафик нагрузки, и предельной нагрузке в одном
из обслуживающих узлов КС.
·
множеством интенсивностей
обработки транзакций каждого рассматриваемого типа соответствующим набором
обслуживающих узлов при известном соотношении типов транзакций, составляющих
пиковый трафик нагрузки, и предельной нагрузке в одном из обслуживающих узлов
КС.
Приведенная классификация
производительностей КС основана на разбиении диалогового (замкнутого) потока
транзакций сетевого трафика по различным контурам.
Каждый контур сетевого
трафика определяется:
·
идентификаторами пользователя и сервера,
·
типом обработки в сервере,
·
идентификаторами транзитных коммутирующих
узлов.
Пользователи в различные
интервалы времени могут начинать и отменять трафик для функционирования
различных контуров. Следовательно, каждый пользователь в разное время может
быть участником различных контуров.
Таким образом, в
результате измерений необходимо:
·
определить
и идентифицировать перечень всех контуров КС,
·
установить,
в каких контурах участвует каждый пользователь,
·
измерить
на канальном уровне интенсивности трафика для каждого контура (среднечасовую,
среднесуточную, средненедельную, среднемесячную),
·
измерить
интенсивность служебного сетевого трафика на канальном уровне в каждом
сегменте,
·
измерить
длину кадра на канальном уровне и количество кадров в каждом кадре пользователя
для контуров всех типов.
Выбор и описание инструментальных
средств для проведения измерений параметров
Инструментальные средства
для обеспечения измерений должны обеспечивать выполнение следующих требований:
·
точность фиксирования в микросекундах времени
поступления каждого кадра в соответствующий канал,
·
фиксацию и хранение информации заголовков всех
уровней для каждого кадра и время поступления кадра,
·
возможность проводить измерения во всех
сегментах КС,
·
возможность проводить измерения одновременно в
нескольких сегментах,
·
возможность организации наполнения и хранения
дампа с информацией заголовков при определении среднечасовой, среднесуточной,
средненедельной, среднемесячной информации о трафике,
Составление плана проведения измерения
параметров
При составлении плана
проведения экспериментальных исследований следует учитывать, что измерения
должны производиться на функционирующей сети, и поэтому перед началом плановых
измерений необходимо провести комплексную апробацию инструментальных средств.
Планы проведения
измерений составляются отдельно для определения характеристик среднечасового,
среднесуточного, средненедельного, среднемесячного трафика каждого контура.
В каждом плане
исследований необходимо предусмотреть:
·
достаточный объем памяти для оперативной
фиксации дампа,
·
возможность перезаписи дампа в базу данных для
последующей обработки.
Формат дампа и базы
данных выбирается с учетом возможностей выбранных инструментальных средств для
проведения измерений.
Проведение измерений параметров
Начинать проведения
измерений параметров трафика следует с фиксирования данных для определения
среднечасового трафика. На этом этапе необходимо провести оценку максимально
возможного объема дампа и установить оценки – какому интервалу времени
функционирования КС соответствует этот дамп.
В связи с тем, что при
первых измерениях могут отсутствовать даже предварительные количественные
оценки, может происходить потеря информации. Проведение таких «пилотных»
исследований, может потребовать корректировки плана исследований.
При проведении последующих измерений
для определения характеристик пикового среднесуточного, пикового
средненедельного, пикового среднемесячного трафика каждого контура из условий
требуемой точности, а также учитывая измеренную «пиковость» трафика, выбирается
интервал сканирования измерений.
Обработка результатов и расчет требуемых
характеристик
Для
приведенной системы производительностей КС предложена система математических
соотношений, выведенных для ассоциации одноканальных СМО, каждая из которых
соответствует узлу КС (серверу, коммуникационному узлу, каналу, абонентской
станции)
Основой для вычисления
оценок производительности КС является метод контуров, содержащий следующие этапы:
·
описание
структуры вычислительной сети,
·
описание
функциональной схемы вычислительной сети,
·
представление
графовой модели вычислительной сети,
·
составление
линейных уравнений баланса,
·
составление
нелинейных уравнений баланса,
·
решение
линейных уравнений баланса,
·
решение
нелинейных уравнений баланса,
·
определение
функциональных характеристик КС.
Определение нормативных
параметров трафика КС осуществляется на основе обработки экспериментальных
данных, полученных на функционирующих сегментах КС, для этого проводится:
·
измерение характеристик трафика для
функционирующей КС и при этом фиксируется тип выполняемой функции и количество
работающих пользователей;
·
статистическая обработка результатов измерения
трафика для определения значений рабочего трафика и пикового трафика для разных
типов функций;
·
обработка измеренных значений трафика для
классификации типовых контуров, составляющих трафик, и формирование на этой
основе нормативно-справочных данных
Реализованные разработки
являются методологической основой, чтобы выполнить:
·
анализ
информационно-управляющих потоков и коммуникационной инфраструктуры
взаимообмена между объектами управления в системе образования,
·
оценку
аппаратно-программной оснащенности ядра
КС и отраслевой телекоммуникационной
сети сферы образования.
3. Проведение
измерения сетевых параметров коммуникационной инфраструктуры Ядра ИАИС
Организация
измерений
Измерения проводились с целью:
·
проверки
работоспособности разработанного программного комплекса,
·
оценки
характеристик реального трафика взаимодействия Ядра администрирования с
коммуникационной сетью ИАИС.
Чтобы реализовать
поставленные цели, в качестве точки измерения был выбран выход Firewall, использующий канал Fast
Ethernet 100M, через который центральный сегмент
ИАИС подключен к междугороднему узлу связи ММТС-9.
Измеряющий компьютер
использовал интерфейс - Intel PRO/1000 Server
Adapter.
Измерения проводились 20 ноября 2003
г, начало измерений - 11:25:36, конец измерений- 18:15:00.
Измерения производились с помощью
разработанного модуля NetDump
Зарегистрировано количество пакетов - 10 448 934
Размер дампа - 816 322 КБ
Результаты
измерения сетевых параметров
В результате измерений было зафиксировано 10 448 934 пакетов канального уровня.
После того, как данные о
сетевом трафике канального уровня были собраны и сохранены в файл Default11.net, с помощью модуля NetDump
можно проводить тестирование модуля PacketAnalyzer.
Так как модуль PacketAnalyzer не работает в режиме реального
времени, то для его работы не требуется компьютер большой мощности. Однако,
нужно отметить, что модуль работает с большими массивами информации (сотни
мегабайт), полученными из сети, и для того, чтобы время его работы не
становилось слишком большим, следует обеспечить компьютер достаточным
количеством оперативной памяти (≥128 МБ).
При помощи модуля NetDump был получен файл Default11.net размером 816 322 КБайт с информацией
о сетевом трафике. После этого файл был загружен в PacketAnalyzer.
Модуль PacketAnalyzer проанализировал файл Default11.net.
Измерения проводились в реальном
времени, а для выявления часа наибольшей нагрузки (ЧНН), вычислены минутные
интервалы времени, данные о которых представлены на рисунке 1 и в таблице 1
Рисунок 1 - Диаграмма распределения объема трафика по времени
Таблица 1 - Объем трафика между Ядром ИАИС и ММТС-9 для
выявления ЧНН
|
ЧНН |
№ минуты |
Объём, Б |
* |
136 |
7298740 |
|
273 |
18403578 |
|
11.25.36 |
0 |
0 |
* |
137 |
10115685 |
|
274 |
17600860 |
|
|
1 |
3216 |
* |
138 |
10302034 |
15.00 |
275 |
16310320 |
|
|
2 |
3060 |
* |
139 |
9387310 |
|
276 |
12691607 |
|
|
3 |
3588 |
* |
140 |
11054679 |
|
277 |
14327877 |
|
|
4 |
10740 |
* |
141 |
11728156 |
|
278 |
16467347 |
|
|
5 |
5538 |
* |
142 |
5402548 |
|
279 |
15587099 |
|
|
6 |
11244 |
* |
143 |
6172250 |
|
280 |
17319179 |
|
|
7 |
4188 |
* |
144 |
6433803 |
|
281 |
13493663 |
|
|
8 |
8713 |
* |
145 |
7811626 |
|
282 |
19160970 |
|
|
9 |
3120 |
* |
146 |
7623875 |
|
283 |
20974365 |
|
|
10 |
3120 |
* |
147 |
12474081 |
|
284 |
16543051 |
|
|
11 |
3579 |
* |
148 |
11195682 |
|
285 |
16476723 |
|
|
12 |
3060 |
* |
149 |
11508524 |
|
286 |
15674806 |
|
|
13 |
3120 |
* |
150 |
21575914 |
|
287 |
18741467 |
|
|
14 |
3120 |
* |
151 |
11303470 |
|
288 |
16323649 |
|
|
15 |
3060 |
* |
152 |
15738429 |
|
289 |
16212941 |
|
|
16 |
3396 |
* |
153 |
16477127 |
|
290 |
18703845 |
|
|
17 |
3060 |
* |
154 |
18098908 |
|
291 |
15851803 |
|
|
18 |
2138413 |
13.00* |
155 |
20954894 |
|
292 |
18428773 |
|
|
19 |
13974191 |
* |
156 |
16893267 |
|
293 |
23061326 |
|
|
20 |
17959881 |
|
157 |
29284843 |
|
294 |
16007219 |
|
|
21 |
16614834 |
|
158 |
27476349 |
|
295 |
14140605 |
|
|
22 |
12786386 |
|
159 |
11054501 |
|
296 |
8786242 |
|
|
23 |
20760935 |
|
160 |
19753265 |
|
297 |
9535268 |
|
|
24 |
14850801 |
|
161 |
28573629 |
|
298 |
11139489 |
|
|
25 |
15138484 |
|
162 |
18603693 |
|
299 |
8355377 |
|
|
26 |
13293860 |
|
163 |
11687409 |
|
300 |
9490032 |
|
|
27 |
14714934 |
|
164 |
26496217 |
|
301 |
10030501 |
|
|
28 |
9785574 |
|
165 |
20516452 |
|
302 |
12453201 |
|
|
29 |
13717188 |
|
166 |
14408028 |
|
303 |
22022374 |
|
|
30 |
12868727 |
|
167 |
9844911 |
|
304 |
10646140 |
|
|
31 |
9621374 |
|
168 |
17017596 |
|
305 |
10259633 |
|
|
32 |
9112360 |
|
169 |
11158811 |
|
306 |
10821778 |
|
|
33 |
10547832 |
|
170 |
7543761 |
|
307 |
17592614 |
|
|
34 |
8470743 |
|
171 |
23572512 |
|
308 |
23377465 |
|
12.00 |
35 |
7027036 |
|
172 |
19049077 |
|
309 |
20602406 |
|
|
36 |
13457755 |
|
173 |
12868353 |
|
310 |
14099209 |
|
|
37 |
6913923 |
|
174 |
9792714 |
|
311 |
14484839 |
|
|
38 |
11312247 |
|
175 |
28702049 |
|
312 |
16247175 |
|
|
39 |
17671939 |
|
176 |
18183429 |
|
313 |
13839826 |
|
|
40 |
16977305 |
|
177 |
8317170 |
|
314 |
11817921 |
|
|
41 |
15029959 |
|
178 |
10520597 |
|
315 |
13537794 |
|
|
42 |
12406357 |
|
179 |
11246743 |
|
316 |
15745295 |
|
|
43 |
13724230 |
|
180 |
17590497 |
|
317 |
18421069 |
|
|
44 |
10988000 |
|
181 |
20106205 |
|
318 |
14038400 |
|
|
45 |
5712642 |
|
182 |
17135247 |
|
319 |
12172635 |
|
|
46 |
5357516 |
|
183 |
18191969 |
|
320 |
17560706 |
|
|
47 |
12632682 |
|
184 |
19906222 |
|
321 |
13815986 |
|
|
48 |
7379735 |
|
185 |
16365197 |
|
322 |
10393935 |
|
|
49 |
5740027 |
|
186 |
22916482 |
|
323 |
13282770 |
|
|
50 |
6473898 |
|
187 |
26871992 |
|
324 |
13570701 |
|
|
51 |
6017649 |
|
188 |
25361041 |
|
325 |
17127719 |
|
|
52 |
6606146 |
|
189 |
21421195 |
|
326 |
15952758 |
|
|
53 |
7026671 |
|
190 |
11695281 |
|
327 |
14093580 |
|
|
54 |
7541565 |
|
191 |
12381181 |
|
328 |
12993266 |
|
|
55 |
5893894 |
|
192 |
14047581 |
|
329 |
16823401 |
|
|
56 |
7811626 |
|
193 |
17003424 |
|
330 |
11735377 |
|
|
57 |
5593937 |
|
194 |
14785979 |
|
331 |
12120930 |
|
|
58 |
5921214 |
|
195 |
18629184 |
|
332 |
12558644 |
|
|
59 |
5343745 |
|
196 |
16215614 |
|
333 |
9798030 |
|
|
60 |
6181231 |
|
197 |
16932204 |
|
334 |
22977652 |
|
|
61 |
4922205 |
|
198 |
17414994 |
16.00 |
335 |
37574124 |
|
|
62 |
4640868 |
|
199 |
21100913 |
|
336 |
37929727 |
|
|
63 |
5108283 |
|
200 |
21277529 |
|
337 |
18315463 |
|
|
64 |
6401630 |
|
201 |
21686011 |
|
338 |
20375278 |
|
|
65 |
5759539 |
|
202 |
15935174 |
|
339 |
15044647 |
|
|
66 |
5863890 |
|
203 |
15118612 |
|
340 |
24716275 |
|
|
67 |
4840817 |
|
204 |
13208476 |
|
341 |
21074649 |
|
|
68 |
6177030 |
|
205 |
21925038 |
|
342 |
22437259 |
|
|
69 |
7348744 |
|
206 |
14849162 |
|
343 |
12648289 |
|
|
70 |
6163085 |
|
207 |
16782682 |
|
344 |
13288401 |
|
|
71 |
6210909 |
|
208 |
16381780 |
|
345 |
17049853 |
|
|
72 |
5480383 |
|
209 |
17080365 |
|
346 |
21683343 |
|
|
73 |
8987656 |
|
210 |
17110423 |
|
347 |
17970633 |
|
|
74 |
7048845 |
|
211 |
20862711 |
|
348 |
15941842 |
|
|
75 |
6158450 |
|
212 |
26708064 |
|
349 |
15731663 |
|
|
76 |
5048421 |
|
213 |
29722813 |
|
350 |
14510910 |
|
|
77 |
5733005 |
|
214 |
26394871 |
|
351 |
13252658 |
|
|
78 |
5963260 |
15.00 |
215 |
22304377 |
|
352 |
13495773 |
|
|
79 |
8268031 |
|
216 |
15687687 |
|
353 |
13334751 |
|
|
80 |
7585642 |
|
217 |
16760194 |
|
354 |
16476878 |
|
|
81 |
6669941 |
|
218 |
17151788 |
|
355 |
19422080 |
|
|
82 |
7035686 |
|
219 |
16379908 |
|
356 |
15312265 |
|
|
83 |
9070192 |
|
220 |
19561686 |
|
357 |
17522681 |
|
|
84 |
9519961 |
|
221 |
17545285 |
|
358 |
14000915 |
|
|
85 |
9372327 |
|
222 |
11737337 |
|
359 |
14049734 |
|
|
86 |
15780312 |
|
223 |
11879990 |
|
360 |
15698197 |
|
|
87 |
9348829 |
|
224 |
15847835 |
|
361 |
16063837 |
|
|
88 |
8846353 |
|
225 |
12635793 |
|
362 |
12479862 |
|
|
89 |
5444425 |
|
226 |
10283617 |
|
363 |
11627122 |
|
|
90 |
4040379 |
|
227 |
11024531 |
|
364 |
9004634 |
|
|
91 |
6410612 |
|
228 |
11574807 |
|
365 |
14088359 |
|
|
92 |
5145627 |
|
229 |
11918511 |
|
366 |
12298135 |
|
|
93 |
4727912 |
|
230 |
11214180 |
|
367 |
11573878 |
|
|
94 |
6967749 |
|
231 |
9681829 |
|
368 |
10061626 |
|
13.00 |
95 |
12404694 |
|
232 |
9360366 |
|
369 |
8781250 |
|
|
96 |
12353149 |
|
233 |
11012163 |
|
370 |
11303127 |
|
|
97 |
12293935 |
|
234 |
12724688 |
|
371 |
18918867 |
|
|
98 |
11341133 |
|
235 |
12622504 |
|
372 |
9818862 |
|
|
99 |
39440353 |
|
236 |
15056039 |
|
373 |
40963235 |
|
* |
100 |
62895880 |
|
237 |
15272395 |
|
374 |
54045644 |
|
* |
101 |
64288267 |
|
238 |
13410002 |
|
375 |
51412459 |
|
* |
102 |
60852190 |
|
239 |
12342738 |
|
376 |
55082236 |
|
* |
103 |
52967898 |
|
240 |
14629602 |
|
377 |
54769927 |
|
* |
104 |
57719121 |
|
241 |
17422229 |
|
378 |
53731576 |
|
* |
105 |
63566330 |
|
242 |
14830162 |
|
379 |
53474046 |
|
* |
106 |
64888586 |
|
243 |
12980103 |
|
380 |
50316183 |
|
* |
107 |
63226576 |
|
244 |
19626888 |
|
381 |
7654901 |
|
* |
108 |
62786365 |
|
245 |
11922726 |
|
382 |
7295302 |
|
* |
109 |
64062542 |
|
246 |
13660277 |
|
383 |
9308430 |
|
* |
110 |
64014179 |
|
247 |
11986095 |
|
384 |
8712942 |
|
* |
111 |
63084305 |
|
248 |
10792305 |
|
385 |
9135877 |
|
* |
112 |
56560232 |
|
249 |
12834945 |
|
386 |
10411216 |
|
* |
113 |
7228970 |
|
250 |
15970606 |
|
387 |
11705521 |
|
* |
114 |
9383362 |
|
251 |
14386728 |
|
388 |
12624216 |
|
* |
115 |
12698524 |
|
252 |
13665387 |
|
389 |
10480392 |
|
* |
116 |
19673672 |
|
253 |
11440957 |
|
390 |
9312836 |
|
* |
117 |
16071740 |
|
254 |
13592059 |
|
391 |
9890348 |
|
* |
118 |
12354718 |
|
255 |
11040815 |
|
392 |
11274912 |
|
* |
119 |
10142671 |
|
256 |
10135312 |
|
393 |
11214436 |
|
* |
120 |
10739264 |
|
257 |
10251280 |
|
394 |
9809739 |
|
* |
121 |
9658456 |
|
258 |
11063590 |
18.00 |
395 |
9675833 |
|
* |
122 |
11148156 |
|
259 |
12517997 |
|
396 |
10552829 |
|
* |
123 |
9092769 |
|
260 |
10568067 |
|
397 |
9981296 |
|
* |
124 |
8876264 |
|
261 |
10208195 |
|
398 |
10541336 |
|
* |
125 |
5620651 |
|
262 |
11619701 |
|
399 |
10957285 |
|
* |
126 |
17320841 |
|
263 |
11312604 |
|
400 |
8148992 |
|
* |
127 |
18592324 |
|
264 |
9600669 |
|
401 |
8846389 |
|
* |
128 |
15745913 |
|
265 |
11244849 |
|
402 |
6220405 |
|
* |
129 |
21426520 |
|
266 |
13510631 |
|
403 |
7740337 |
|
* |
130 |
19154402 |
|
267 |
15692634 |
|
404 |
7496998 |
|
* |
131 |
13677026 |
|
268 |
12407253 |
|
405 |
6678143 |
|
* |
132 |
14542695 |
|
269 |
12746963 |
|
406 |
5827344 |
|
* |
133 |
10480185 |
|
270 |
13520847 |
|
407 |
7496490 |
|
* |
134 |
10170394 |
|
271 |
13439128 |
|
408 |
7609827 |
|
* |
135 |
8903418 |
|
272 |
17057569 |
18.15 |
409 |
3861 |
1.
Анализ трафика, представленного на рисунке 1 и в таблице 1
показывает, что канал наиболее загружен с 13.08 до 13.25, т.е. в качестве ЧНН
наблюдается наибольшая загрузка канала, которая составляет 64 000 000 байт в
минуту (8,5 Мбит/сек) ЧНН на рисунке 1 и
в таблице 1. выделены другим цветом.
Проведенный анализ
измеренного трафика позволил установить, что основу трафика составляют IP-пакеты, смотри таблицу 2.
Таблица 2 Статистика по Ethernet-кадрам
|
|
|
||
|
Тип |
Кол-во |
Объём |
Доля |
|
IP |
10 398 936 |
1 871 904 340 |
0,99842 |
|
ARP |
9 373 |
528 072 |
0,00028 |
|
IPX |
0 |
0 |
0 |
|
Другие |
40 627 |
2 437 888 |
0,0013 |
Кроме того, на основании
анализ длины кадров в канале связи, (смотри таблицу 3) можно отметить в канале
достаточно большое количество «коротких » кадров. (более 50% по количеству).
Таблица 3 - Статистика по размерам канальных кадров
|
Статистика по размерам |
|
|
|
Размер |
Кол-во |
|
|
<64 |
4 664 533 |
|
|
64 - 128 |
1 479 995 |
|
|
128 - 256 |
294 583 |
|
|
256 - 512 |
416 869 |
|
|
512 - 1024 |
336 819 |
|
|
1024 - 1536 |
4 035 557 |
|
Предложения и рекомендации
по модернизации коммуникационной инфраструктуры Ядра ИАИС
В результате проведенного
анализа установлено, что в настоящее время канал между Ядром ИАИС и ММТС-9
имеет запас по пропускной способности, так как в ЧНН используется около 10% его
пропускной способности. Однако, учитывая, что в настоящее время:
·
большое внимание уделяется созданию
специализированных баз данных в Едином серверном центре,
·
стремительно растет количество пользователей в
связи с работами по созданию Единой Образовательной Информационной среды.
Измерения проведены только в одном
канале ИАИС, чтобы иметь более полную информацию о состоянии и загруженности
коммуникационных средста ИАИС следует провести измерения в других ключевых
узлах ИАИС, которыми могут являться:
·
узлы центрального сегмента ИАИС ,
·
региональные центры,
·
серверы
коллективного доступу, обслуживающие большое количество пользователей.
Измерения проведены в
течение одного рабочего дня. Однако, чтобы делать статистически обоснованные
выводы, следует провести измерения в разные дни недели и в различные месяцы.
2. В процессе измерений
зафиксировано наличие большого количества коротких кадров, которые используются
в протоколах управления и при коллизиях. Они «тормозят» нормальный трафик,
поэтому необходимо провести дополнительные исследования, чтобы установить их
причину.
Литература
1. Феррари Д.
Оценка производительности вычислительных систем. – М.:Мир, 1981. 576 с.
2. Танненбаум Э.
Компьютерные сети. СПб.: Питер 2002, 848 с.
3. Glenn Herrin.
Linux IP Networking. A guide to the implementation and
modification of the Linux protocol stack, http://www.kernelnewbies.org/documents/ipnetworking/linuxipnetworking.html
4. Ivan Bowman.
Conceptual architecture of the Linux kernel,
http://www.grad.math.uwaterloo.ca/~itbowman/CS746G/a1/
5. Ivan Bowman, Saheem Siddiqi, Meyer C. Tanuan. Concrete architecture of the Linux kernel, http://plg.uwaterloo.ca/~itbowman/CS746G/a2
6. http://www.opersys.com/LTT.html
7. Абросимов
Л.И. Анализ и проектирование вычислительных сетей: Учебное пособие - М.:,
Изд-во МЭИ. 2000. - 52 с
8 Lehr- und Uebungsbuch Telematik /Hrsg. Gerhard
Kruger ; Dietrich Reschke. Autoren Leonid I. Abrosimov, Jorg Deutschmann,
Werner Horn, Holger Reif, Dietrich Reschke, Jochen Schiller, Jochen Seitz.
Muenchen; Wien:Fachbucherverl. Leipzig im Carl-Hanser-Verl., 2000.S 85-98(412
s)
9. Абросимов
Л.И. Основные положения теории производительности вычислительных сетей. Вестник
МЭИ, 2001, № 4, Издательство МЭИ, М.:70-75 с.
10.
Абросимов Л.И.Проблемы оценки производительности вычислительных сетей.
Электронный журнал «Вычислительные сети. Теория и практика»
BC/NW 2003г., №1(3)/ раздел7, статья 1 http://network-journal.mpei.ac.ru