Компьютерное моделирование потоков данных в пакетных сетях на основе уравнений в частных производных
Диссертация
Выполнен анализ влияния различных факторов на достоверность, масштабируемость и производительность вычислительных моделей при их моделировании пакетных сетей. Выявлено, что системно целостное поведение реальной компьютерной сети и значения её наиболее вероятных статистически достоверных прикладных характеристик, больше зависят от общих параметров сети и её нагрузки в целом, чем от динамики… Читать ещё >
Содержание
- Актуальность работы
- Цели и задачи работы
- Научная новизна. б
- Научная и практическая ценность
- Соответствие специальности 05
- Глава 1. Методология имитационного моделирования
- 1. 1. Особенности имитационного моделирования компьютерных сетей
- 1. 1. 1. Цели имитационного моделирования компьютерных сетей
- 1. 1. 2. Возможности имитационной модели компьютерной сети
- 1. 1. 3. Что именно моделируется в компьютерной сети?
- 1. 2. Средства имитационного моделирования компьютерных сетей
- 1. 2. 1. Архитектура систем имитационного моделирования
- 1. 2. 2. Объекты и состояния имитационной модели
- 1. 2. 3. Примеры средств имитационного моделирования
- 1. 3. Имитационное моделирование проводных сетей
- 1. 3. 1. Альтернативы моделирования
- 1. 3. 2. Пакетные модели
- 1. 3. 3. Потоковые имитационные модели
- 1. 1. Особенности имитационного моделирования компьютерных сетей
- 2. 1. Специализированные системы моделирования компьютерных сетей
- 2. 1. 1. Системы динамического моделирования пакетных сетей
- 2. 1. 2. Особенности динамических систем имитационного моделирования
- 2. 1. 3. Комплексы имитационного моделирования пакетных сетей
- 2. 1. 4. Интегрированные инструменты имитационных комплексов
- 2. 2. Имитаторы структурно-вариабельных сетей
- 2. 3. Имитационное моделирование беспроводных сетей
- 2. 3. 1. Широковещательная передача
- 2. 3. 2. Вычисление потерь сигнала
- 2. 3. 3. Мобильность моделируемой системы
- 2. 3. 4. Спонтанная маршрутизация
- 3. 1. Математическая модель ориентированного графа сети
- 3. 1. 1. Структура потоковой математической модели
- 3. 1. 2. Основные компоненты потоковой модели моделирования пакетных сетей
- 3. 1. 3. Сессия потокового имитатора
- 3. 1. 4. Ребро имитатора: очередь и канал связи
- 3. 1. 5. Узел — маршрутизатор потокового имитатора
- 3. 1. 6. Входы и выходы графа — источники и получатели
- 3. 1. 7. Программы и алгоритмы численного решения задачи
- 3. 2. Сравнительные результаты потокового моделирования
- 3. 2. 1. Результаты моделирования простых конфигураций
- 3. 2. 2. Результаты моделирования сложных конфигураций
Список литературы
- Д.С.Северов, Н. В. Ковшов, М. И. Миненко, Математическое моделирование работы вычислительных сетей, использующих протоколы UDP и ТСРЯР. Материалы 48-й научной конференции МФТИ, с. 30−31, 2005.
- Д.С. Северов, Н. В. Ковшов, М. И. Миненко, Я. А. Холодов. Численное моделирование IP-сетей передачи информации на основе пакетных потоков данных // Сборник научных трудов МФТИ, Моделирование и обработка информации. М. 2008. с. 19−31.
- Д.С. Северов, С. В. Трифонов, М. И. Миненко, Я. А. Холодов. Численное моделирование IP-сетей передачи данных в рамках уравнений сплошной среды. Научно-технический вестник СПбГУ ИТМО, Санкт-Петербург. 2008. № 46. с. 218−227.
- Д.С. Северов. Потоковая модель сплошной среды для анализа IP-сетей // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. ИрГУПС. 2009. № 1. с. 146−149.
- S. Severov, A.S. Kholodov, Y.A. Kholodov. Comparison of Packet Level and Fluid Models of IP Networks // Mathematical Models and Computer Simulations. 2012. — V. 4, N 4, P. 385−393.
- Шеннон P.H. Имитационное моделирование систем искусство и наука. Пер. с английского. 1978 — 425 с.
- Andradottir S. and T. Ott, «Time-segmentation parallel simulation of networks of queues with loss or communication blocking,» ACMTrans. Model Comput. SimuL, Vol. 5, No. 4, pp. 269−305, 1995.
- Ayani R. «A parallel simulation scheme based on the distance between objects,» in Proc. of the SCS Multiconference on Distributed Simulation, Society for Computer Simulation, pp. 113−118, 1989.
- Baccelli F. and M. Canales, «Parallel simulation of stochastic petri nets using recurrence equations,» in ACMTrans. Model. Comput. Simul., Vol. 3, No. 1, pp. 20−41,1993.
- Y. J. Lee, and G. F. Riley, «Efficient simulation of wireless networks using lazy MAC state update,» in 19th Workshop on Principles of Advanced and Distributed Simulations (PADS'05), Monterey, CA, USA, 2005, pp. 131−140.
- Bryant R.E., «Simulation of packet communications architecture computer systems,» MIT-LCS-TR-188, 1977.
- Cai W. and S.J. Turner, «An algorithm for distributed discrete-event simulation— the „carrier null message“ approach,» in Proc. of the SCS Multiconference on Distributed Simulation, SCS Simulation Series, pp. 3−8, 1990.
- Carothers C.D., K. Perumalla, and R.M. Fujimoto, «Efficient optimistic parallel simulation using reverse computation,» ACM Trans. Model. Comput.Simul., Vol. 9, No 3, pp. 224−253, 1999.
- Chandy K.M. and J. Misra, «Distributed simulation: a case study in design and verification of distributed programs,» IEEE Trans. Softw. Eng., Vol. SE-5, No. 5, pp. 440−452,1978.
- Chen G. and B.K. Szymanski, «Four types of lookback,» in Proc. 17thWorkshop on Parallel and Distributed Simulation, pp. 3−10,2003.
- Cowie J.H., D.M. Nicol, and A.T. Ogielski, «Modeling the global internet,» Comput. Sci. Eng., Vol. 1, No. 1, pp. 42−50, 1999.
- Das S.R. and R.M. Fujimoto, «Adaptive memory management and optimism control in time warp «ACMTrans. Model. Comput. Simul., Vol. 7, No. 2, pp. 239−271,1997.
- Deelman E. et al., «Improving lookahead in parallel discrete event simulations of large-scale applications using compiler analysis,» in Proc. 15th Workshop on Parallel and Distributed Simulation, pp. 5−13,2001.
- Dickens P.M. and P.F.J. Reynolds, «SRADS with local rollback,» in Proc. of the SCS Multiconference on Distributed Simulation, pp. 161−164, 1990.
- Ferscha A. «Probabilistic adaptive direct optimism control in time warp,» in Proc. 9th Workshop on Parallel and Distributed Simulation, pp. 120−129K) 1995.
- Richard M. Fujimoto, Kalyan S. Perumalla and George F. Riley, Network Simulation, Morgan & Claypool, 72 p. 2007. DOI 10.2200/S00046ED 1V01Y200609CNT001
- Fujimoto R.M. George F. Riley Georgia Institute of Technology, Kalyan S. Perumalla — Oak Ridge National Laboratory, Network Simulation Synthesis lectures on communication networks, 72 p. 2006.
- Fujimoto R.M. «Exploiting temporal uncertainty in parallel and distributed simulations,» in Proc. 13th Workshop on Parallel and Distributed Simulation, pp. 46−53,1999.
- Fujimoto R.M. t al. «Large-scale network simulation: how big? how fast?» in Proc. 11th Int. Symp. on Modeling, Analysis and Simulation of Computer andTelecommunication Systems (MASCOTS'03), 2003.
- Greenberg A. et al., «Efficient massively parallel simulation of dynamic channel assignment schemes for wireless cellular communications,» in Proc. 8thWorkshop on Parallel and Distributed Simulation, pp. 187−194, 1994.
- IEEE Std 1278.1−1995, IEEE Standard for Distributed Interactive Simulation Application Protocols. New York, NY: Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc., 1995.
- IEEE Std 1278.2−1995, IEEE Standard for Distributed Interactive SimulationCommunication Services and Profiles. NewYork^Y: Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc., 1995.
- IEEE Std 1516.3−2000, IEEE Standard for Modeling and Simulation (M&S) High Level Architecture (HLA)—Interface Specification. New York, NY: Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc., 2000.
- S.Y. Wang, «NCTUns 1.0», in the column «Software Tools for Networking», IEEE Networks, Vol. 17, No. 4, July 2003
- Varga, A., «Using the OMNeT++ discrete event simulation system in education», IEEE Transactions on Education, 42,4: 11 pp.33.http://web.scalable-networks.com/content/qualnet.
- Lin, Y.B. and E.D. Lazowska, «A time-division algorithm for parallel simulation,» ACM Trans. Model. Comput. Simul., Vol. 1, No. 1, pp. 73−83, 1991.
- Liu J. and D.M. Nicol, DaSSF 3.0 User’s Manual, 2001 (h3: http://www.cs.dartmouth.edu/research/DaSSF/Papers/dassf-manual.ps).
- Lubachevsky B.D. «Efficient distributed event-driven simulations of multiple-loop networks,» Commun. ACM, Vol. 32, No. 1, pp. 111−123, 1989.
- Mah A. «An empirical model of HTTP network traffic,» in INFOCOM, pp. 592−600,1997.
- Mattern F. «Efficient algorithms for distributed snapshots and global virtual time approximation,» J. Parallel Distrib. Comput., Vol. 18, No. 4 pp. 423 434, 1993.
- Mehl H. «Adeterministic tie-breaking scheme for sequential and distributed simulation,» in Proc. of the Workshop on Parallel and Distributed Simulation, Society for Computer Simulation, pp. 199−200, 1992.
- Meyer R.A. and R.L. Bagrodia, «Path lookahead: a data flow view of PDES models,» in Proc. 13th Workshop on Parallel and Distributed Simulation, pp. 12−19, 1999.
- Miller D.C. and J. A. Thorpe, «SIMNET: the advent of simulator networking,» in Proc. IEEE, Vol. 83, No. 8, pp. 1114−1123, 1995.
- Nicol D.M. and X. Liu, «The dark side of risk,» in Proc. 11th Workshop on Parallel and Distributed Simulation, pp. 188−195, 1997.
- Nicol D.M. and P. Heidelberger, «Parallel execution for serial simulators,» ACM Trans. Model. Comput. Simul., Vol. 6, No. 3, pp. 210−242, 1996.47.0SPF IETF, Version 2, IETF RFC 2328, 1998.
- Palaniswamy A. C. and P. A. Wilsey, «An analytical comparison of periodic checkpointing and incremental state saving,» in Proc. 7thWorkshop on Parallel and Distributed Simulation, pp. 127−134, 1993.
- Perumalla K., R. Fujimoto, and A. Ogielski, «TeD—a language for modeling telecommunications networks,» Perform. Eval. Rev., Vol. 25, No. 4, 1998.
- Perumalla K.S. et al., «Scalable RTI-based parallel simulation of networks,» in Proc. 17th Workshop on Parallel and Distributed Simulation, pp. 97−104,2003.
- Pham C.D. H. Brunst, and S. Fdida, «Conservative simulation of load-balanced routing in a large ATM network model,» in Proc. 12th Workshop on Parallel and Distributed Simulation, pp. 142−149, 1998.
- Poplawski A.L. and D.M. Nicol, «Nops: a conservative parallel simulation engine for TeD,» in 12th Workshop on Parallel and Distributed Simulation, pp. 180−187, 1998.
- Rao D.M. et al., «Unsynchronized parallel discrete event simulation,» in Proc. of the Winter Simulation Conference, pp. 1563−1570, 1998.
- Riley G.F., M. Ammar, R.M. Fujimoto, A. Park, K. Perumalla, D. Xu, «A Federated Approach to DistributedNetwork Simulation,» ACMTransactions on Modeling and Computer Simulation, Vol. 14, No. 1, pp. 116−148, April2004.
- Riley G.F., «The Georgia Tech Network Simulator,» in Proc. of the ACM SIGCOMM Workshop on Models, Methods and Tools for Reproducible Network Research. Karlsruhe, Germany: ACM Press, 2003
- Riley G.F., R.M. Fujimoto, and M. Ammar, «Stateless routing in network simulations,» in Proc. 10th Int. Symp. on Modeling, Analysis, and Simulation of Computer and Telecommunication Systems (MASCOTS'OO), 2000.
- Samadi B. «Distributed simulation, algorithms and performance analysis,», University of California, Los Angeles, CA, 1985.
- Sokol L.M. and B. K. Stucky, «MTW: experimental results for a constrained optimistic scheduling paradigm,» in Proc. of the SCS Multiconference on Distributed Simulation, pp. 169−173, 1990.
- Steinman J.S. «SPEEDES: amultiple-synchronization environment for parallel discrete event simulation,» Int. J. Comput. Simul., Vol. 2, pp. 251— 286,1992.
- Szymanski B.K. Szymanski, et al. «Genesis: a system for large-scale parallel network simulation,» Workshop on Parallel and Distributed Simulation, Washington D.C., USA, 2002.
- The Network Simulator ns2 homepage, http://www.isi.edu/nsnam/ns/.
- Unger B. «The telecom framework: a simulation environment for telecommunications,» in Proc. 1993 Winter Simulation Conference, 1993.
- Ward Y. and G.F. Riley, «IPA for loss volume and buffer workload in Tandem SFM networks,» in Proc. 6th Workshop on Discrete Event Systems (WODES'02), 2002.
- Wu H., R.M. Fujimoto and M. Ammar. «Time-parallel trace-driven simulation of CSMA/CD,» in Proc. Workshop on Parallel and Distributed Simulation, 2003.
- Xiao Z. et al., «Scheduling critical channels in conservative parallel simulation,» in Proc. 13th Workshop on Parallel and Distributed Simulation, pp. 20−28,1999.