Старущенко А.В. Моделирование сетевых информационных систем и управление ими в процессе функционировани

Подождите немного. Документ загружается.

где выражение (2) характеризует так называемый второй порядок

самоподобия, а выражение (3) показывает, что fTSm имеет второй порядок

постоянных приращений, это подразумевает непрерывность по

вероятности и позволяет рассмотреть протяженную временную

зависимость для fTSm:

- на коротком временном интервале fTSm похоже на fSm

(фрактальное устойчивое движение), что обусловлено анализом

ковариационной функции и расчетом соответствующих параметров;

- на длительном временном интервале fTSm ведет себя подобно fBm,

как фрактальное броуновское движение.

В главе 3 “Экспериментальные исследования и идентификация

информационных процессов” рассмотрены результаты исследований

оценки параметров информационных процессов (H,



), происходящих в

СИС кафедры ИС ТГТУ.

Результаты экспериментальных исследований информационных

процессов показанные на рисунках 2.1-2.2 (фрагмент), позволяют, с одной

стороны, проверить предположения о свойствах самоподобия процессов в

СИС, а с другой стороны - выполнить идентификацию неизвестных

параметров разработанной аналитической модели. Анализ позволяет

сделать вывод, что популярная гипотеза самоподобия, которая была

положена в основу построения аналитической модели, имеет явное

подтверждение.

Данные результаты - усредненные, т.е основным свойством передачи

информации является пачковость, а не технические ошибки или сбои, воз-

никновение которых носит случайный характер.

Собранная информация по исследованию поведения информационных

процессов в СИС содержится в диссертационной работе (фрагмент - в

таблице 1) для режима запрос-ответ, а ее анализ подтверждает гипотезу о

самоподобности информационного процесса.

Рисунок 2.1-Гистограмма

объема передачи информации

за период с октября по март

2005 года

Рисунок 2.2- Гистограмма

объема передачи информации

за один месяц 2005 года

Таблица 1.Общая статистика информационных процессов кафедры ИС за 6

месяцев 2004 - 2005 гг.

Месяцы Статистика по месяцам

Ежедневный -Средний Ежемесячная

Количество

файлов

Количество

страниц

Количество

файлов

Количество

страниц

Количество

посещений

Объем

байты

Март 2005

10482 2394 115304 26338 196

108

2774

Февраль2005

13236 3138 370634 87874 545

379

0781

Январь 2005

9576 2423 296882 75113 502

841

2105

Декабрь

2004

15739 3607 487911 111837 769

540

7924

Ноябрь 2004

18793 4005 563814 120166 705

491

3861

Октябрь

2004

7965 1490 87623 16395 183

262

8061

Итог

66215 17057 192216

437723 2900

262

35506

На рисунке 3 представлена одна из 48 (снятых при помощи RRDtool -

Round Robin Database хранение и отображение данных мониторинга)

реализаций информационных процессов передачи информации в СИС,

которая представляет собой агрегированный по уровню временной ряд,

подтверждающий, что исследуемому процессу передачи информации в

СИС присуще свойство пиковости.

Для определения коэффициента Херста H и оценки тяжести хвоста



использованы данные, которые представляют собой количество запросов

пользователей ПЭВМ в сеть Интернет в течение часа за период длиной 4

месяца с 1 февраля информации (фрагмент)

Полученный временной ряд состоит из 2808 наблюдений, каждое из

Рисунок 3 -Процесс передачи информации

(фрагмент)

отличают его от наиболее известных распределений, таких как

экспоненциальное, нормальное или пуассоновское.

Распределение полученных данных является распределением с

тяжелым хвостом c функцией распределения следующего вида:

 

1 ( )F x x L x





 

0 2



 

( )L x 

медленно меняющаяся функция, т.е.

   

/ 1L tx L t 

, при

t  

, для всех

0X 

, где

случайная величина.

Наиболее простой случай медленно меняющейся функции – константа.

2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 [час]

[kb/c]

которых представляет собой

количество запросов

пользователя в течение часа

 

2808...2,1,  tXX

Распределение с тяжелым

хвостом имеет ряд свойств,

которые существенно

Тогда тангенс угла наклона линии регрессии, построенной по группам

данных

   

 

 

; 1Ln x Ln F x

, равен значению индекса -



. На рисунке 4

приведен график хвоста эмпирической функции распределения

 

1 F x

логарифмической шкале.

Значение индекса



можно определить, исходя из соотношения

 

1 / .Ln F x Ln x



 

Анализируя результаты, представленные на

рисунке 4, определено значение параметрa



=1,15.

Анализ проведенных экспериментальных исследований позволил

сформулировать следующие выводы:

- определен коэффициент



=1.15, являющийся оценкой тяжести

хвоста распределения, который попадает в промежуток от 0 до 2 и

(согласно теории) подтверждает, что распределение имеет свойство

тяжелого хвоста;

-по известной зависимости

от



определен параметр самоподобия

(коэффициент Херста)

 

3 / 2 0.93.H



  

рассматриваемого процесса

Значение параметра самоподобия попадает в промежуток от 1/2 до 1, что

означает подтверждение свойства самоподобия информационного

процесса;

-выявлено, что исследуемому информационному процессу в СИС

присуще свойство пиковости (рисунок 3).

Результаты исследований дали возможность сделать вывод об

адекватности разработанной аналитической модели и о правильности

введенной структуры ковариационной функции.

В главе 4 “Разработка структуры интерфейса интерактивной системы

управления информационными процессами” для структурирования

интерактивной системы управления информационными процессами и

разработки ее интерфейса использована построенная и исследованная

нами аналитическая модель передачи информации.

0.00

-1.00

-2.00

-3.00

-4.00

0 0,4 0,8 1 1,4 1, 8 2.0 2,4 2,8 3,0 3,4

Ln X

Ln (1-F(X))

Рисунок 4 - Хвост функции

распределения

Если

0 1



 

, то F(x) имеет

очень тяжелый хвост, при этом

случайная величина X имеет

бесконечные математическое

ожидание и дисперсию. При

1 2



 

X имеет бесконечную

дисперсию, если





, дисперсия

конечна.

Существует несколько методов

для оценки тяжести хвоста



по

экспериментальным данным.

Предположим для простоты, что

 

L x const

Процесс функционирования автоматизированной интерактивной

системы управления существенно зависит от ЛПР, которые основаны на

информационных преобразованиях, переводе текста с естественного языка

входных запросов на алгоритмический язык (т.е язык принятия решений).

Структура дружественного интерфейса, позволяющего проанализировать

имеющуюся информацию и оценить для принятия необходимых решений

ее полезность и достоверность (на основе теории нечетких множеств),

разработана именно с этих позиций, т.е. учитывает передачу информации

в сети, прием запросов и их анализ.

СУИП строится как набор объектов. Преимущества такого подхода

очевидны - ЛПР не нужно понимать программную реализацию того или

иного проекта, ему важно знать: какие объекты существуют в СУИП,

какие связи установлены между этими объектами. Каждое сообщение в

СИС несет четко определенное количество информации, независимо от ее

ценности. В СУИП важно передать нужное количество информации за

определенное время. В этом ЛПР полностью игнорирован, а присутствует

только количественный подход к передаче информации. Процесс

преобразования информации в СУИП состоит из восприятия

осведомляющей информации, распознавания, предсказания, принятия

решения и исполнения. На каждом из этих этапов информация выражается

на своем алгоритмическом языке, а качество ее преобразования

характеризуется преобразующими свойствами соответствующих

алгоритмов.

Абсолютное количество информации, используемой в СУИП, -

количество взвешенной по полезности информации (т. е. полезной ин-

формации), вычислено по формуле

( )

I I





, где 'I - количество взве-

шенной по полезности (ценности) информации, I количество единиц

(элементов) информации,  - кривая ценности.

Для разработки структуры интерфейса СУИП вместе с «полезной»

информацией введены в рассмотрение следующие лингвистические

переменные, характеризующие виды информации: “пустая” информация I,

II, III классов, “вредная” информации I,II классов.

«Пустой» информацией I класса называется информация типа

пропусков, образующихся в результате отказа алгоритма переводить

отдельные предложения (недостаточных объемов тезаурусов, эталонов

или методов преобразования). «Пустой» информацией II класса

называется информация, которая образуется в результате преобразования

запроса на алгоритмический язык, получения конструкций, лишенных

смысла. «Пустой» информацией III класса называется избыточная

информация (в отношении цели, стоящей перед потребителем

информации).

«Вредной» информацией I класса называется ошибочная

информация, которая образуется из-за ошибок функционирования

алгоритма преобразования, «вредной» информацией II класса называется

ошибочная информация, которая образуется из-за ошибок

функционирования алгоритма, вызванных тем, что в тезаурусах

содержится ошибочная информация. Достаточно легко показать, что

качественные преобразования «пустой» информации могут превращать ее

только в «полезную» или оставлять без изменения, но в отдельных

случаях и во «вредную».

Для того чтобы интерфейс СУИП был эффективным, позволял

строить сложные запросы и получать в качестве ответа на них полные

хорошо организованные информационные единицы, разработано

специальное аналитическое обеспечение (анализатор эффективности),

входящий в состав блока формирования управляющих воздействий и

основанное на использовании методов теории нечетких множеств,

позволяющее построить количественные оценки используемой для этого

информации на основе анализа ее полезности, противоречивости и

организованности (рисунок 5).

Поступающие запросы потребителей к СИС обрабатываются блоком

управления информационными процессами (БУИП), входящим в состав

СУИП, который формирует необходимые управляющие воздействия для

изменения поведения информационных процессов при различном функ-

Рисунок 5 - Структурная схема организации работы СУИП

ционировании СИС. Управляющие воздействия формируются на основе

работы анализатора адекватности, в котором сравниваются

характеристики текущего информационного процесса с полученными в

результате проведений имитационных исследований и принимается

решение о необходимости проведения повторной идентификации

параметров разработанной аналитической модели.

Текущий анна-

лиз процессов

передачи

информации

БУИП

Модели пове-

дения инфор

мационных

процессов

Анализ

тор

адекват

ности

Прогнозиро

вание поведе

ния информа

ционных про

цессов (Изме

нение поведе

ния информа

ционных

процессов)

Блок формирования управляющих

воздействий

да

нет

СУИП

ЛВС

Прокси-сервер

Передача информацииЗапросы

потребителей

Требу-

ется иденти-

фицировать па-

рамет-

ры

На основе анализа проведенных экспериментальных исследований и

идентификации информационных процессов приема-передачи возможно

выполнить прогноз поведения информационных процессов на различных

временных интервалах. Структурная схема блока формирования

управляющих воздействий, при помощи которого осуществляется

качественное изменение поведения информационных процессов, показана

на рисунке 6.

Рисунок 6 - Блок формирования управляющих воздействий

Для формирования управляющих воздействий в интерактивном

режиме необходим анализ текущего состояния СИС, прогнозирование

поведения информационных процессов, формирование необходимой

информации о работе служб, приложений и нагрузки системы. Поэтому

при разработке интерфейса СУИП особое значение уделено вопросам

оценки информационных характеристик, в первую очередь, полезности

неупорядоченности неорганизованности. Применяя подход,

предложенный нами в работе и основанный на построении и

последующей композиции функции принадлежности, проведена оценка

полезности информации, используемой в разрабатываемом интерфейсе

СУИП, который будем называть интеллектуальным. При построении

функций принадлежности использован метод экспертных оценок

(подробно описан в диссертационной работе).

Фрагмент значений функций принадлежности показан в таблице 2.

Значения, приведенные в таблице, показывают, что максимального

значения функция принадлежности достигает на 5 уровне, а далее ее

показатели постепенно уменьшаются, что позволяет сделать вывод о

целесообразности построения эффективного интерфейса с глубиной

вложения до 5 уровня.

Таблица 2 Оценка меры полезности

информации в интерфейсе СУИП

Оценка

глубины

интерфейса

Оценка полезности (значение

функции принадлежности при

количестве экспертов)

1 2 3 4 5 … 10

1 0,1 0,15 0,11 0.09 0,09 0.12

СИС

Анализ текущего

состояния СИС

(Анализатор эффек

тивноcти функци

нирования)

Интерфейс

Прогно

поведе-

ния

информ

ационн

ых

процес

сов

Формирование необходимой информации о работе служб,

приложений, нагрузки системы

Формирование управляющих

воздействий в интерактивном

режиме

выход

вход

В таблице 3 приведен фрагмент

оценки полезности выбранных

полей главного экрана. Значения

функций принадлежности

позволяют также судить об

эффективности выбора полей

главного экрана.

В результате оценки меры

полезности выбрана структура и

построен интерфейс системы

управления информационными

процессами (рисунок 7).

2 0,5 0,61 0,6 0,59 0,42 0,54

3 0,71 0,72 0,73 0,61 0,64 0,7

4 0,85 0,84 0,79 0,81 0,82 0,82

5 0,85 0,87 0,84 0,9 0,95 0,92

…

10 0.11 0.14 0.12 0.13 0.08 … 0,09

Таблица 3 Оценка полезности выбранных полей

Наименование полей главного

экрана

Оценка полезности выбранных полей

(значение функции принадлежности при

количестве экспертов)

1 2 3 4 5 … 10

Настройка меню пользователя 0,7 0,75 0,8 0,95 0,1 0,85

Настройка СУИП 0,55 0,77 0,8 0,76 0,98 0,78

Пользователи СУИП 0,85 0,88 0,79 0,95 0,97 0,96

Журнал действий СУИП 0,91 0,92 0,95 0,89 0,98 0,96

…

Серверы С УИП 0,89 0,95 0,91 0,98 0,97 … 0,95

Рисунок 7- Структура интерфейса СУИП

Интерфейс позволяет настраивать СУИП, определять пользователей

СУИП Система Службы Сеть Оборудование Кластер

Изменение

настроек

Настройка

меню

пользователя

Настройк

СУИП

Пользователи

СУИП

Серверы

С УИП

Журнал дейст-

вий СУИП

Рисунок 8 - Главное окно

интерфейса управления информа-

ционными процессами

Главное окно с орга

низацией доступа

Служебные директории с

информацией о службах

Служебные директории с информацией о приложениях

Служебные директории с информацией о структуре

Служебные директории с информацией о текущем состоянии

СУИП

Интерфейс

СУИП, настраивать серверы

СУИП, просматривать

журналы действий СУИП, а

также осуществлять

управление

информационными

процессами.

Результатом разработки

СУИП явилась возможность

оперативно управлять

информационными

процессами и оценивать

эффективность

функционирования на

различных временных

На рисунке 9 показано изменение динамики реализации процесса

передачи- приема информации в СИС с помощью СУИП.

Рисунок 9 - Реализация процесса

передачи-приема информации:

a) без СУИП, б) после работы

СУИП

для описания которого доказано преимущество иcпользования ядра

Вольтерра для практического приложения.

- в результате аналитических исследований получена структура

ковариационной функции и экспериментально определены ее параметры,

построены выражения для формализации математического описания на

коротко и долгосрочных интервалах времени осуществления процесса

передачи-приема информации;

- проведен анализ оценок параметров информационных процессов в

СИС, показывающий адекватность разработанной модели и правильный

выбор ковариационной функции;

- разработана структура интеллектуального интерфейса,

обеспечивающая взаимодействие ЛПР с СУИП, использующая

информацию, отобранную по критерию полезности, для формализации

которого применены методы теории нечетких множеств;

- на основе использования теории нечетких множеств, для целей

построения системы управления информационными процессами предложен

подход, позволяющий осуществлять построение количественных оценок

полезности и неупорядочности информации, которые дали возможносить

провести анализ, на основе которого разработана структура системы

управления информационными процессами, позволяющая использовать

процедуры оптимизации и прогнозирования для повышения качества

функционирования СИС.

Список публикаций по теме диссертации

1. Анализ структуры и статистических процессов в компьютерных

сетях / Ю.Ю.Громов, С.В. Данилкин, Н.А. Земской, О.Г. Иванова, А.В.

Лагутин, А.Ю. Сергеев, А.В. Старущенко, В.М. Тютюнник // Повышение

эффективности средств обработки информации на базе математического

2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 [час]

[kb/c]

2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 [час]

а)

б)

СУИП обеспечивает

режим функционирования,

который заключается в

перераспределении на

грузки, т.е. отсутствием

выбросов большой

амплитуды на кривой

передачи.

В Заключении

сформулированы основные

результаты работы:

- разработана

аналитическая модель

информационных процессов,

протекающих в СИС на

моделирования VII Всерос. науч.-техн. конф., Тамбов, 2004. C.145-154.

2. Aнализ модели управления трафиком в установившемся режиме /

Ю.Ю.Громов, С.В. Данилкин, Н.А. Земской, О.Г. Иванова, А.В. Лагутин,

А.Ю. Сергеев, А.В. Старущенко, В.М. Тютюнник // Там же. C.155-162.

3. Построение количественной оценки информации в задачах

управления / Ю.Ю.Громов, С.В. Данилкин, Н.А. Земской, О.Г. Иванова,

А.В. Лагутин, В.Н. Точка, А.В. Старущенко, В.М. Тютюнник // Там же.

C.163-178.

4. Построение оценки неупорядочности и неорганизованности

функционирования / Ю.Ю.Громов, С.В. Данилкин, Н.А. Земской, О.Г.

Иванова, А.В. Лагутин, А.Ю. Сергеев, А.В. Старущенко, В.М.

Тютюнник // Там же. C.179-191.

5. Оценки неупорядоченности и неорганизованности

функционирования информационной системы / Ю.Ю.Громов, С.В.

Данилкин, Н.А. Земской, О.Г. Иванова, А.В. Лагутин, А.Ю. Сергеев, А.В.

Старущенко, В.М. Тютюнннк // Там же. С.146-147.

6. Модели управления трафиком в установившемся режиме /

Ю.Ю.Громов, С.В. Данилкин, Н.А. Земской, О.Г. Иванова, А.В. Лагутин,

А.Ю. Сергеев, А.В. Старущенко, В.М. Тютюнник // Там же. С.150-157.

7. О количественной оценке информациив задачах управления/

Ю.Ю.Громов, С.В. Данилкин, Н.А. Земской, О.Г. Иванова, А.В. Лагутин,

В.Н. Точка, А.В. Старущенко, В.М. Тютюнник // Там же. С.157-159.

8. Анализ статистических характеристик процессов в компьютерных

сетях / Ю.Ю.Громов, С.В. Данилкин, Н.А. Земской, О.Г. Иванова, А.В.

Лагутин, А.Ю. Сергеев, А.В. Старущенко, В.М. Тютюнник // Там же.

2004.-С.159-163.

9. К вопросу построения аналитических моделей информационных

систем / Ю.Ю.Громов, Д.Е.Винокуров, С.В.Данилкин, А.В.Старущенко //

Наука на рубеже тысячелетий: Сб. науч. cт. Междунар. конф. Тамбов:

Изд-во БМА, 2004. C.164-165.

10. К проблеме анализа связности и живучести информационной

сети / Ю.Ю.Громов, Д.Е.Винокуров, А.В.Старущенко О.И. Горностаева //

Формирование специалиста в условиях региона Новые подходы:

Материалы V Всерос.межвуз.науч.конф.-Тамбов.-2004.-С.96-98.

11. Математическое моделирование сложных информационных

систем / Ю.Ю Громов, С.В.Данилкин, А.В. Старущенко // Там же. С.101-

102.

12 .Спектральный подход к анализу структуры сложной

информационной системы / Ю.Ю Громов, Д.Е Винокуров, С.В.Данилкин,

А.В. Старущенко // Там же. С.102-103.

13.Модели распределенной информационной системы на различных

тезаурусах / Ю.Ю Громов, С.В.Данилкин, А.В. Старущенко // Там же.

С.103-104.

14. Старущенко, А.В. Экспериментальные исследования и

идентификация сетевых процессов / А.В Старущенко // Информационные

системы и процессы: сб. научн. тр. / под ред. В.М.Тютюнника.-Тамбов;

М.,СПб.; Баку; Вена: Нобелистика, 2005. Вып. 3.-С.47-57.

15. Старущенко, А.В. Разработка структуры интерфейса

интерактивной системы управления информационными процессами /

А.В.Старущенко / Информационные системы и процессы: сб. научн. тр. /

под ред. В.М. Тютюнника.-Тамбов; М.; СПб.; Баку; Вена: Нобелистика,

2006.-Вып. 4.-С.63-70.

16.Построение структуры интеллектуальной информационной

системы принятия решений в условиях конфликтных ситуаций /

Ю.Ю.Громов, В.О.Драчев, А.В. Старущенко и др. // Иженер. физика. -

2006.-№4.-С.54-58.

17. Построение интерфейса интерактивной системы управления

информационными процессами / Ю.Ю.Громов, О.Г.Иванова, Т.Г.

Самхарадзе, А.В.Старущенко //Иженер. физика. - 2006.-№4.-С.59-63.

Рис.7 Трафик

реализации

процесса после

работы СУИП