Адрес источника (Sourse Address, SA) – адрес отправителя кадра. Первый бит всегда 0-й. 3 страница

Менеджеры, которых называют также серверами системы управления сетями, собирают данные от своих агентов, обобщают их и хранят в базе данных. Операторы, реализующие управление через свои рабочие станции, могут соединяться с любым из менеджеров и с помощью графического интерфейса посмотреть данные об управляемой сети, а также передать менеджеру некоторые директивы по управлению сетью или ее элементами.

В общей концепции управления сетями рассматриваются еще системы с, так называемыми, одноранговыми (одноуровневыми) системами связи между менеджерами. Но эти системы на сегодняшний день считаются неэффективными, устаревшими и мы не будем уделять им внимания. Более упорядоченной следует признать иерархическую архитектуру системы управления сетью.

Упорядоченность проявляется не только в связях, но и в объемах собираемой и циркулирующей в системе управления информации.

Менеджеры нижних уровней, являющиеся одновременно и агентами менеджера верхнего уровня собирают только ту инфор-мацию, которая нужна менеджеру верхнего уровня для управления сетью в целом. Эта система признана более эффективной. На рисунке 9.4 приведен пример архитектуры иерархических связей между менеджерами управляющей системы.

Существует еще один подход к построению систем управления сетями – платформенный подход. Платформой называют программный продукт, напоминающий некую операционную среду, специально разработанную для построения менеджеров, агентов, а также средств графического интерфейса консоли управления. В на-

бор базовых средств платформ обычно включают функции, необходимые для построения карты сети, средства фильтрации со-общений от агентов, средства ведения базы данных, а так же функции отображения состояния управляемых устройств и функции фильтрации сообщений об ошибках. Чем больше функций выполняет платформа, тем лучше.

Платформы часто включают поддержку взаимодействия менеджера с агентами для протокола SNMP, разработанного для стека TCP/IP. Агенты SNMP встраиваются в аналоговые модемы, модемы цифровых линий связи типа ADSL (Asymmetric Digital Subscriber Line), коммутаторы ATM (Asynchronous Transfer Mode) и т.д.

Примерами платформ для разработки систем управления сетями называют такие известные продукты, как HP Open View, SunNet Manager и Sun Soltice, Cabletron Spectrum, IMB/Tivoli TMN10. Одна из наиболее популярных платформ HP Open View поставляется с менеджером Network Node Manager, выполняющим перечисленные функции.

Подводя итог можно отметить, что любые средства, предоставляемые платформой, ускоряют разработку приложений, вообще и приложений системы управления сетями в частности.

Сегодня на практике применяются два семейства стандартов управления сетями – стандарты Internet, построенные на основе протокола SNMP (Simple Network Management Protocol), и международные стандарты ISO/ITU-T,

использующие в качестве протокола взаимодействия агентов и менеджеров протокол CMIP (Common Management Information Protocol).

Для осуществления функции управления объектом, необходимо активизировать управляющую информацию, хранящуюся на управляемом объекте. Эта операция обеспечивается службой

управления, называемой CMSIE (Common Management Information Service Element). Служба распределена между менеджером и агентом. Взаимодействие между ними осуществляется по протоколу CMIP. При этом менеджер может потребовать от агента возвращения или изменения значения некоторого атрибута определенного экземпляра объекта в дереве включений (см. рис 9.3), или выпол-нения определенного действия над одним или несколькими экземплярами объекта и выполнения некоторых других операций. Агент инициирует только одну операцию – отправку уведомления (сообщение о выполненной работе) менеджеру. Для каждой операции определен свой формат блока данных, переносимых по сети от менеджера к агенту и наоборот.

 

9.6 Контроль и анализ – базовые состав-

ляющие систем управления сетями

 

Процесс контроля часто называют мониторингом, содержание которого заключается в сборе первичных данных о работе сети, включающих сведения о количестве циркулирующих в сети кадров и пакетов различных протоколов, количествах и состояниях портов концентраторов, маршрутизаторов, коммутаторов и т.д. Эти задачи решаются программными и аппаратными средствами измерений, к числу которых относят: различные тестеры, сетевые программные и технические анализаторы, встроенные в коммуникационные устройства средства измерений, а также агенты систем управления.

Анализ - это более сложный, можно сказать, интеллектуальный процесс «осмысления» собранной в результате мониторинга информации, путем сопоставления ее с данными, полученными ранее, и выработки заключений о возможных причинах изменений или ненадежной работы сети. Здесь используются уже экспертные системы, аккумулирующие знания высококвалифицированных сетевых специалистов – экспертов и может потребоваться также активное участие человека.

 

9.6.1 Средства мониторинга и анализа в управлении

 

Для обеспечения нормального функционирования вычислительных сетей разработано значительное число всевозможных средств контроля и методов проведения анализа собранных с их помощью данных.

Все средства контроля и анализа распределены по пяти крупным классам.

· В первый класс объединены агенты систем управления, работающие как по протоколу SNMP, так и по протоколу CMIP.

· Во второй класс включены все встроенные в коммуникационное оборудование системы диагностики и управления. Эти средства могут иметь реализацию в виде программно-аппаратных модулей или программныхмодулей, встроенных в операционные системы. Сферой действий этих средств являются устройства, в которые они встроены и фактически выполняют функции агентов.

· Анализаторы протоколов реализуют единственную функцию: отслеживание (мониторинг) и анализ трафика в сетях. Работа выполняется путем захвата пакетов, транспортируемых сетью, и декодирования содержимого их полей.

· Экспертные системы. Это специальные программные системы, снабженные базами знаний, связанных с теорией и эксплуатацией вычислительных сетей. Базы знаний разрабатываются квалифицированными специалистами-экспертами и позволяют быстро проводить анализ возникающих в процессе работы сетей всевозможных ситуаций и проблем и принимать, с участием человека, правильные решения.

· Оборудование для диагностики и сертификации кабельных систем. Сюда относят сетевые анализаторы, предназначенные для тестирования кабелей различных категорий и типов. Устройства, собирающие статистические данные о трафике сети (интенсивности потока пакетов, например, с определенным типом ошибок) и т.д. Кабельные сканеры, для диагностики медных кабельных систем. Тестеры для проверки кабелей на отсутствие физических повреждений – разрывов. Устройства для сертификации кабельных систем на соответствие международным стандартам. И, наконец, различные портативные устройства анализа и диагностики.

Прокомментируем коротко содержание (наполнение) каждого из этих классов.

Анализаторы протоколов – это либо специализированные устройства, либо персональные компьютеры, оснащенные сетевой картой и соответствующим программным обеспечением и подключаемые к сети как обычные узлы. Сетевая карта и программное обеспечение должны соответствовать определенной технологии управляемой сети. Анализатор принимает все пакеты данных, передаваемые в данной сети, так как его сетевой адаптер работает в

режиме «беспорядочного захвата» пакетов или кадров и, обрабатывая их, вычисляет среднестатистические показатели (обычно это коэффициент использования сегмента) трафика в сегменте сети, где находится сетевой адаптер.

В качестве примера такого устройства можно назвать Network Monitor фирмы Microsoft – многоканальный анализатор протоколов, работающий в программной среде Windows NT. Он имеет возможность получать в последовательном порядке данные от нескольких агентов Network Monitor Agent и соответственно их обрабатывать.

Сетевые анализаторы представляют собой эталонные лабораторные приборы стационарного типа для диагностики и сертификации кабелей и кабельных систем, путем измерения и построения амплитудно-частотных характеристик, измерения перекрестных наводок и суммарного затухания и других характеристик в кабелях и кабельных системах. Производители иногда обеспечивают выполнение сетевыми анализаторами целого ряда дополнительных функций, таких, например, как расчет процента передачи по кабелю ошибочных кадров или расчет коэффициента использования сегмента (линии связи) и др.

Кабельные сканеры и тестеры. С помощью сканеров определяют такие характеристики кабеля, как параметр NEXT, затухание, импеданс (сопротивление), уровень шумов и целостность кабеля. Сканер имеет возможность генерировать и излучать в кабель короткие электромагнитные импульсы, по характеру отражения которых и определяют наличие повреждений и расстояние до них. Уровень и полярность отраженного сигнала указывают на характер повреждения (короткое замыкание или обрыв), а задержка отраженного сигнала дает возможность оценить расстояние до места повреждения. Распространение электромагнитного сигнала по кабелю оценивается как 0,6 – 0,9 от скорости света в вакууме, поэтому, зная эту скорость для конкретного кабеля, можно определять расстояние до места повреждения. В целом кабеле отраженный сигнал практически отсутствует. Кабельные тестеры – простые портативные приборы для диагностики кабелей на предмет целостности системы.

Многофункциональные приборы мониторинга – сочетают перечисленные выше функции с целым рядом новых возможностей:

- сканирование кабеля – измеряется длина кабеля, определяется расщепленная пара, обрывы, короткие замыкания и др.;

- определение распределения кабельных жил – правильность подсоединения жил;

- определение карты кабелей – составляется карта основных кабелей;

- целостность цепи проверкой постоянным током – проверка коаксиальных кабелей на предмет правильной установки и использования терминаторов;

- определение номинальной скорости распространения по кабелю электромагнитной волны – для кабеля определенной (известной) длины вычисляется скорость распространения электромагнитной энергии и сохраняет полученные результаты в файле;

- автоматическая проверка сетевых адаптеров;

- сбор статистики – определяется коэффициент использования сегмента сети (уровень трафика), уровень коллизий, уровень ошибок и уровень широковещательного трафика. Ошибками считаются укороченные кадры – менее 64 байт, удлиненные кадры - больше 1518 байт, с хорошей или плохой контрольной суммой, кадры с плохой контрольной суммой. Различаются и квалифицируются типы коллизий: локальная коллизия (принадлежащая одному сегменту сети), удаленная коллизия (коллизия, обнаруженная на другом порту повторителя, по отношению к порту, к которому подключен измерительный прибор), поздняя коллизия – коллизия, возникшая после передачи первых 64 байтов кадра и ряд др.

 

9,6.2 Мониторинг локальных сетей

 

В чем заключается особенность наблюдения за трафиком и другими характеристиками локальной сети? Локальные сети подключаются к другим сетя посредством концентраторов (повторителей), коммутаторов или других коммуникационных устройств. Перегрузки портов или процессоров этих коммуникационных устройств могут приводить к потерям кадров, вот почему необходимо проводить наблюдения за такими участками сети и принимать решения разрешающие нештатную ситуацию.

Если подключить, например, анализатор протоколов или многофункциональный прибор к свободному порту концентратора, то наблюдение за работой сети не составит проблем. Мы знаем, что принятые концентратором кадры транслируются на все другие порты и поэтому не минуют контролирующего прибора, будут им обработаны, а результаты обработки использованы по назначению. Другая ситуация получится, если анализатор протоколов подключить к свободному порту коммутатора. Единственный вид трафика, который сможет фиксировать в этом случае анализатор будет трафик широковещательных пакетов (кадров), другие кадры ему передаваться не будут (по принципу работы коммутатора).

Чтобы исключить эту проблему производители коммутаторов снабжают свои устройства функцией зеркального отображения трафика любого порта на специальный порт, к которому и подключают анализатор протоколов или другой подобный прибор. Комму-

татору, а точнее его агенту SNMP, передается управляющая команда необходимости отображения трафика любого порта на специальный порт.

Как говорится, проблемы решены, но вопросы остались. Например, как одновременно просматривать трафик двух портов, или портов, работающих в дуплексном режиме.

Оказалось, что надежнее анализатор протокола в коммутаторе заменить агентами для каждого порта, работающими по прото-колу RMON. Агент RMON собирает подробную информацию об интенсивности трафика, различных типах плохих кадров, потерянных кадрах и самостоятельно строит матрицы перекрестного трафика между узлами. В таком случае единственной проблемой остается только стоимость такого коммутатора, но и она решается путем использования различных приемов ее снижения.

Существует и еще одна проблема, связанная с управлением локальными виртуальными сетями. Связано это с тем, что в таких сетях используется понятие не только физической связи, но еще и логической связи. Как известно, перед передачей информации по такой сети необходимо установить логическое соединение по существующему физическому соединению. Следовательно, система управления такой сетью должна иметь информацию о соответствии логических и физических связей, то есть на одном физическом канале должны отображаться все или отдельные пути виртуальных связей. В этом суть проблемы, так как системы управления либо вообще не имеют механизма отображения, либо делают это очень несовершенно, вынуждая пользователей обращаться к администрации или разработчикам сети.

 

 

Вопросы и задания для самопроверки

 

9.1 В чем заключается процесс управления сетями?

9.2 Перечислите задачи управления. Кратко расшифруйте содержание каждой задачи.

9.3 Нарисуйте схему взаимодействия менеджера и агента.

9.4 Дайте определение и раскройте содержание понятия «менеджер» системы управления сетью.

9.5 Дайте определение и раскройте содержание понятия «агент» системы управления сетью.

9.6 Расшифруйте аббревиатуру MIB и раскройте содержание.

9.7 Назовите основные протоколы управления сетями для стандартов Internet и ISO/ITU-T.

9.8 Дайте краткую характеристику MIB SNMP.

9.9 Расскажите, что собой представляет дерево регистрации имен и объектов стандартов Internet и OSI.Чем отличается модель управления сетью в стандарте OSI от модели в стандарте Internet?Опишите базу данных стандарта OSI.

9.10 Нарисуйте схематически архитектуру распределенной системы управления вычислительной сетью.

9.11 Для чего необходим мониторинг сети?

9.12 Нужно ли проводить анализ собранной в сети управляющей информации? Перечислите группы средств используемых при мониторинге сети?

9.13 Дайте краткие описания каждой группы средств мониторинга.

9.14 В чем выражается содержание проблем, связанных с управлением локальными сетями?

Глава десятая

 

Основы теории вычислительных систем

 

10.1 Предмет и задачи теории

 

Теория вычислительных систем определена как инженерная дисциплина, содержанием которой является разработка методов решения задач проектирования и эксплуатации ЭВМ, вычислительных систем и сетей.

Предмет теории составляют исследования вычислительных систем и сетей в аспектах их производительности, надежности и стоимости. При этом основными составляющими системы выделяют следующие:

- технические средства, определяемые конфигурацией системы – составом устройств и структурой связей между ними;

- режим обработки, определяющий порядок функционирования системы;

- рабочая нагрузка, характеризующая класс обрабатываемых задач и порядок их поступления в систему.

Характерной чертой теории вычислительных систем является системный подход, когда ЭВМ, вычислительная система или сеть исследуются как единое целое, взаимодействующее с окружающей средой, и при этом проявляются общесистемные свойства и характеристики.

Предметом исследования может быть и отдельное устройство ЭВМ или часть системы или сети, например исследование функционирования процессора, внешнего запоминающего устройства, обмен данными между иерархическими уровнями памяти и т.д. В таких случаях свойства элементов и подсистем изучаются применительно к целям исследования всей системы, например, к оценке производительности, и рассматриваются как части системы, функционирующие во взаимодействии с остальными ее частями.

В теории вычислительных систем решаются два глобальных вида задач: задачи синтеза и задачи анализа. Кроме названных, зачастую возникает необходимость в повышении эффективности системы, лучшего ее соответствия классу решаемых задач, этот вид задач назвали задачами идентификации системы.

 

10.1.1 Задачи синтеза

 

Синтез – это процесс создания вычислительной системы, наилучшим образом соответствующей своему назначению. Исходными в задаче синтеза являются следующие сведения, характеризующие назначение системы:

- функция системы (класс решаемых задач);

- ограничения на характеристики системы, например, на производительность, время ответа, надежность и др.;

- критерий эффективности, устанавливающий способ оценки качества системы в целом.

Необходимо выбрать конфигурацию системы и режим обработки данных, удовлетворяющие заданным ограничениям и оптимальные по критерию эффективности. Типичная постановка задачи синтеза: спроектировать систему, обеспечивающую решение заданного класса задач A с производительностью неменее L задач в час, средней наработкой на отказ не менее T₀ и минимальной стоимостью.

Математически задача синтеза вычислительной системы заключается в нахождении такой конфигурации системы S и режимов обработки задач C, которые обеспечили бы максимальное значение целевой функции в виде зависимости:

где S Є S, C Є C (10.1)

 

при выполнении ограничений z_a Є z_a^*,..., z_w Є z_w^*.

 

В качестве исходных данных для построения указанной формулой (10.1) зависимости выбраны:

- вектор (массив) Q = (J₁, …, J_Q) параметров, характеризующих класс задач A, решение которых является функцией системы;

- S = (s₁, …, s _P) – вектор параметров, характеризующий конфигурацию (структуру) системы;

- C = (c₁, …, c_R) – вектор параметров режима обработки;

- Y = (y₁, …, y_M) - вектор характеристик системы, связанный с параметрами задач Q, конфигурации S и режима обработки C зависимостью Q, S, C).

ЗдесьS = {S _i} – множество возможных конфигураций вычислительных систем; C = {C _j} – множество возможных режимов обработки. Ограничения на характеристики и параметры системы можно представить величинами z _a, …, z _w Є (Y, U, X). При этом параметры принадлежат областям допустимых значений соответствующих характеристик и параметров z _a^*,..., z _w^*, т.е. z _a Є z _a^*,..., z_w Є

z_w^* Ранее отмечалось, что степень соответствия системы своему назначению называется эффективностью (качеством) системы. Критерий эффективности системы представляется заданной функцией Е = Ф (Y), зависящий от характеристик системы, которые в свою очередь предопределяются ее параметрами Y = F(Q, S, C).

Задачи синтеза предполагают, во-первых, наличие модели Y = F(Q, S, C), определяющей зависимостьхарактеристик системы от ее параметров, и, во-вторых, используют метод оптимизации соответствующий виду целевой функции с учетом ограничений типа z _a Є z _a^*,..., z_w Є z _w^*. Метод оптимизации должен гарантировать определение глобального оптимума целевой функции Е = Ф (Y), определенной на множестве конфигураций S и режимов обработки C.

При общей постановке задачи синтеза, когда множества конфигураций S и режимов обработки C включают в себя все мыслимые варианты построения систем (одномашинные, многомашинные, мультипроцессорные, сетевые и т.д.) и различные способы управления задачами, данными и заданиями, сложность задачи синтеза превосходит возможности методов моделирования и оптимизации. Синтез оказывается неразрешимым. Для решения задачи ее упрощают разделением на последовательные этапы, на каждом из которых выявляются отдельные аспекты организации системы.

1. Исходя из назначения системы: класс решаемых задач; технология обработки данных; требования к производительности; условия работы и состояния элементной базы определяется класс вычислительной системы: одномашинная, мультипроцессорный комплекс, локальная сеть и др. При этом анализируется эффективность систем различных классов и выбирается класс, наилучшим образом удовлетворяющий назначению системы.

2. В выбранном классе систем синтезируется архитектура системы: определяется состав устройств; их функциональные возможности; технические характеристики; типы интерфейсов и структура связей между устройствами наилучшим образом соответствующие назначению системы.

3. Определяется режим обработки данных и его параметры (состав и функции системных процессов, алгоритмы распределения ресурсов между заданиями и задачами, типы и диапазоны приоритетов и др.). Этим устанавливаются функции управляющих программ операционной системы и состав системного программного обеспечения.

Даже при разделении задачи синтеза на некоторое число этапов (в нашем случае три) синтез, связанный с каждым этапом, не удается свести к единой математической процедуре – задаче математического программирования. Почему? Это обусловлено, во-первых, разнотипностью параметров: одни из них являются количественными, другие качественными. Качественное представление параметров определяется признаками типа структуры, устройств, памяти, интерфейсов, способов управления процессами и т.д. Поэтому синтез сводится как к задачам математического программирования, так и к комбинаторным задачам, основанным на сочетаниях, отношениях и т.п. Объединение таких задач в одну задачу оптимизации оказывается нерезультативным из-за разнотипности вычислительных процедур, которые должны использоваться в процессе оптимизации. Во-вторых, имеющиеся математические модели, используемые для исследований, как правило. Воспроизводят достаточно узкий класс структурных решений и режимов функционирования. Объединение простых моделей в сложную модель, приводит к разрывам функций, невыпуклым зависимостям, что не только не затрудняет, но практически исключает возможность применения методов оптимизации. По этим причинам при синтезе стремятся по возможности уменьшить размерность задач путем разделения задачи на последовательность этапов, сводящихся либо к чисто комбинаторным задачам, либо к задачам численной оптимизации. Проектирование системы ведется сверху вниз – от наиболее общих решений, связанных с системой в целом, к частным решениям, относящимся к отдельным подсистемам и их частям. При этом стараются использовать весьма простые модели функционирования системы и ее составляющих, приближенно представляющие зависимости между характеристиками и параметрами. Чаще всего выбор проектных решений производится на основе опыта и интуиции разработчиков. Используются как формальные, так и эвристические методы, причем на долю последних приходится значительное число проектных задач, когда исчерпываются возможности известных методов теории вычислительных систем.

 

10.1.2 Задачи анализа

 

Анализ вычислительных систем связан с определением свойств, присущих системе или классу систем. Типичной задачей анализа является оценка производительности и надежности систем с заданной конфигурацией, режимом функционирования и рабочей нагрузкой. Другим примером можно назвать задачу оценки вероятности возникновения конфликтных ситуаций при доступе к шине, распределение времени пребывания задач в системе, загрузки

канала ввода-вывода и др.

В общем случае задача анализа формулируется следующим образом. Исходя из цели исследования, назначается набор характеристик исследуемого объекта и точность , с которой они должны быть определены. Исследуемым объектом может быть вычислительная система, часть вычислительной системы – подсистема, некоторый процесс и др. Требуется найти способ оценки характеристик Y исследуемого объекта с заданной точностью D и на основе этого способа определить характеристики.

Если задача решается для системы, находящейся в эксплуатации, оценка характеристик Y производится, как правило, по результатам обработки параметров, измеренных в процессе функционирования системы. В этом случае предварительно назначается состав измеряемых параметров, периодичность и длительность измеряемых параметров, периодичность и длительность измерений, а также измерительные средства, средства обработки данных и выбираются методики обработки.

В целях сокращения затрат на анализ стремятся измерять по возможности меньшее число наиболее значимых и просто измеримых параметров , а требуемый набор характеристик вычисляется с использованием зависимостей y_m = j _m(X), где m =1,…,M.

Эти зависимости имеют либо статистическую природу, либо создаются на основе фундаментальных закономерностей теории вычислительных систем.

Когда задача анализа решается в процессе проектирования системы, в этом случае для оценки характеристик Y необходимо располагать математической моделью F, устанавливающей зависимость Y = F(X) характеристик от параметров X, определяющих конфигурацию системы, режим функционирования, рабочую нагрузку. В этом случае решение сводится к проведению на модели экспериментов, результаты которых могут дать ответы на интересующие вопросы.

 

10.1.3 Задачи идентификации модели и системы

 

В процессе эксплуатации вычислительных систем в связи с ростом нагрузки, новых технологий обработки данных, неизбежно возникает необходимость в повышении их эффективности – увеличении производительности, надежности и изменении других важных характеристик. Чаще всего методом решения проблемы представляется путь подбора конфигурации системы и режима обработки, использование более совершенных операционных систем, соответствующих классу решаемых задач, требованиям к качеству

обслуживания пользователей. В этих случаях следует оценить возможный результат, эффект. Делается это путем построения математической модели производительности и надежности системы. Построение модели базируется на основе сведений об организации системы и результатов измерений, полученных при эксплуатации системы, и называется идентификацией системы.

Процесс идентификации вычислительной системы и математической модели иллюстрируется рисунком 9.1. Вначале создается функциональная модель, описывающая явления с точностью до значений параметров функций. Процесс создания такой модели называется функциональной идентификацией системы.

После создания функциональной модели, определяют ее параметры. Этот процесс назвали параметрической идентификацией. Для параметрической идентификации к вычислительной системе подключаются необходимые измерительные средства. Данные измерений используются системой оценки параметров и характеристик для вычисления параметров X * и характеристик Y * системы, а также параметров модели A={a_n}. Система оценки представляет собой набор программ для обработки измеренных данных, с помощью этих программ и реализуется набор методов оценки параметров и характеристик. Вычисленные значения параметров A вводятся в модель F, полностью определяя ее. Значения параметров X* и характеристик Y* системы используются для проверки адекватности модели, т.е. для оценки погрешности D воспроизведения моделью характеристик системы. Оценка производится путем срав-нения значений характеристик Y = F(X*), порождаемых моделью, с зарегистрированными характеристиками Y* системы. Если модель адекватна вычислительной системе, то ее можно использовать для прогнозирования свойств системы, что выражается в вычислениях