Помощь в учёбе, очень быстро...
Работаем вместе до победы

Методы и модели расчета вероятностно-временных характеристик коммутирующих сетей в автоматизированных системах: на примере системы экологического мониторинга

ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Как правило, под имитационной моделью понимается специальный программный комплекс, который позволяет имитировать деятельность какого-либо сложного объекта. И это действительно так. Однако не следует забывать, что еще в середине 80-х годов, выступая на всесоюзном совещании по информатике, академики А. А. Дородницин и А. А. Самарский определили информатику как триединство «модель — алгоритм… Читать ещё >

Содержание

  • 1. АНАЛИЗ ПРИНЦИПОВ ПОСТРОЕНИЯ И МЕТОДОВ МОДЕЛИРОВАНИЯ КОРПОРАТИВНЫХ СЕТЕЙ РАСПРЕДЕЛЕННЫХ СИСТЕМ
    • 1. 1. Экологический мониторинг как объект автоматизации управления
    • 1. 2. Архитектура интерсети с опорной подсетью
    • 1. 3. Концепция сети в системе в системе экологического мониторинга
    • 1. 4. Анализ задач моделирования при системном проектировании информационных сетей автоматизированных систем управления
    • 1. 5. Методы моделирования информационных систем и их элементов
    • 1. 6. Формулировка задач исследования
  • Выводы по главе
  • 2. АНАЛИТИКО-СТАТИСТИЧЕСКИЙ МЕТОД ОЦЕНИВАНИЯ СВЯЗНОСТИ РАСПРЕДЕЛЕННОЙ СИСТЕМЫ
    • 2. 1. Метод равномерного взвешенного расслоенного моделирования
    • 2. 2. Концептуальная модель и предварительный анализ задачи расчета надежности структурно-сложных систем
    • 2. 3. Аналитико-статистический метод расчета структурной надежности распределенной системы
    • 2. 4. Пример расчета структурной надежности системы
    • 2. 5. Эффективность совместного применения РВМ и расслоения
  • Выводы по главе
  • 3. СТАТИСТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ФУНКЦИОНАЛЬНОЙ НАДЕЖНОСТИ РАСПРЕДЕЛЕННОЙ СИСТЕМЫ
    • 3. 1. Понятие гамака кратчайших путей
    • 3. 2. Модель процесса установления соединения
    • 3. 3. Аналитико-статистический расчет оценки вероятности установления (неустановления) соединения на опорной сети
    • 3. 4. Тестовый пример
  • Выводы, но главе
  • 4. КОНЦЕПТУАЛЬНАЯ МОДЕЛЬ ВИРТУАЛЬНОГО КАНАЛА
    • 4. 1. Принцип коммутации с использованием техники ВК-в
    • 4. 2. Концептуальная модель виртуального канала
    • 4. 3. Путь транспортировки транзактов как объект моделирования
    • 4. 4. Формализация узла коммутации
    • 4. 5. Алгоритм формирования интенсивностей фоновых потоков
    • 4. 6. Структура имитационной модели виртуального канала
  • Выводы по главе
  • 5. ИМИТАЦИЯ ПРОЦЕССА ТРАНСПОРТИРОВКИ ПАКЕТОВ ПОВК
    • 5. 1. Структура программы моделирования ВК
    • 5. 2. Алгоритмы обслуживания моделирования
    • 5. 3. Алгоритмы обрабатывающих модулей
    • 5. 4. Экспериментальная оценка ВВХ ВК методом машинной имитации
  • Выводы по главе

Методы и модели расчета вероятностно-временных характеристик коммутирующих сетей в автоматизированных системах: на примере системы экологического мониторинга (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Актуальность темы

Основой современного информационного обеспечения крупных объединений, корпораций являются сетевые технологии [31, 38, 69, 79. 81]. Сеть становится важнейшим информационным ресурсом любого предприятия, в том числе и системы экологического мониторинга[19, 44, 48, 56]. Без современной телекоммуникационной сети оперативный подход к целому ряду управленческих задач невозможен, сопряжен с неоправданным финансовым риском, зачастую с потерями [75].

Специфической особенностью создания корпоративных сетей является стремление сохранить имеющийся ресурс, провести масштабирование и с помощью опорной сети объединить разрозненные J1C служб, рабочих групп, отдельных производств, офисов в единую интегрированную сеть.

Современные коммуникационные технологии, например ATM, Fibre Channel позволяют реализовать интеграцию разных услуг (передачу данных, голоса, видео) в одной сети. Однако на практике очень немногие компании готовы отказаться от существующих ЛВС Ethernet, Tokin Ring, чтобы установить сквозную ATM. В подавляющем большинстве случаев компании хотят подключить свои традиционные ЛВС к опорной магистрали для создания быстродействующих сетей рабочих групп, объединенных в единую интерсеть [8].

Все это в определенной степени предопределяет состав и геометрию корпоративной сети.

Характерной тенденцией российского рынка информационных технологий является проникновение коммуникаций глобальных и распределенных сетей [8, 13, 30, 38]. Это связано с огромными площадями, занимаемыми российскими предприятиями.

Система управления таким распределенным объектом требует весьма обширной системы коммуникаций. Особенностью таких корпораций является то, что для организации опорной сети необходимо арендовать магистральные каналы какой-либо ведомственной сети, число которых должно обеспечить надлежащую связность создаваемой корпоративной сети, т. е. ее структурную и функциональную надежность.

В том же случае, когда опорная сеть создается самостоятельно, география ее предопределена структурой корпорации, но остальные задачи, связанные с оценкой эффективности сети, приходится решать в полной мере, и, соответственно, оценивать производительность и другие вероятностно-временные характеристики (ВВХ) проектных вариантов.

Система экологического мониторинга является сложной, многопрофильной структурой и вследствие этого имеет распределенную иерархическую информационную систему управления. Многочисленные подсистемы, располагающие оперативной информацией экологического профиля и входящие в систему экологического мониторинга, как правило, расположены на значительных расстояниях друг от друга [2, 14, 18, 56].

При создании такой информационной системы важнейшее значение имеют вопросы построения баз данных и организация телекоммуникационной среды. В этом направлении предложено решение в виде высокоскоростной сети передачи данных SAN (Storage Area Network), предназначенной для подключения серверов к устройствам хранения информации. Транспортную основу SAN составляет протокол Fibre Channel [1, 41, 83, 96].

Развитие корпоративной сети может иметь два варианта: масштабирование действующих J1C и включение в интеграцию новой J1C (например, при вводе в действие принципиально нового производственного подразделения).

В последнем варианте обычно закупается соответствующее программно-аппаратное сетевое оборудование. Доминирующим аспектом становится комплексирование информационной системы готовыми аппаратно-программными решениями.

На рынке ИТ имеется широкий спектр унифицированных аппаратно-программных средств, обеспечивающих реализацию стандартных функций и процедур, составляющих скелет и механизм функционирования ИС управления. Однако приходится задумываться над емкой английской фразой: «Think.

SAM, not SAN". И причиной тому выступает неприязнь к «слепому» приобретению все новых и новых серверов и систем хранения, сетевых устройств, которое должно смениться обоснованным выбором интеллектуальных решений в области управления. Такие решения должны стать ключом к оптимизации и сокращению затрат на приобретение нового оборудования [83].

Таким образом, при построении корпоративной сети, а также на этапах настройки, доводки и модернизации сети комплексирование готовых аппаратных решений требует соответствующих методов и средств (моделей, расчетных методик) оценивания их характеристик на предмет соответствия требуемому качеству обслуживания при заданном либо прогнозируемом трафике.

Таким образом, разработка моделей и методов расчета характеристик корпоративной сети, обеспечивающей распределенное хранение и передачу данных, является актуальной задачей.

Современная информационная технология ориентирована на разработку математических моделей проектируемых объектов с последующей их алгоритмизацией и реализацией на ЭВМ.

Математической базой методологии структурно — функционального анализа мультипроцессорных систем и сетей стали сети массового обслуживания — СеМО. Наиболее разработана теория экспоненциальных СеМО. Разработаны практические формы расчета ВВХ экспоненциальных СеМО. Экс-поненциальность, однако, довольно сильное ограничение. Поэтому для анализа СеМО используют и алгоритмические методы, реализуемые с помощью имитационных моделей.

Как правило, под имитационной моделью понимается специальный программный комплекс, который позволяет имитировать деятельность какого-либо сложного объекта [22, 27]. И это действительно так. Однако не следует забывать, что еще в середине 80-х годов, выступая на всесоюзном совещании по информатике, академики А. А. Дородницин и А. А. Самарский определили информатику как триединство «модель — алгоритм — программа».

За период 1990;2000;х гг. в поколении систем имитационного моделирования разработан достаточно обширный ряд специализированных пакетов [22]. Есть пакеты с имитационными моделями, воссоздающими информационные процессы, протекающие в сетях [58].

Практика, однако, показывает, что зачастую при построении моделирующих программ используют те пакеты и те языки, с которыми работают при решении и других задач. В вузах, например, широко используют Паскаль и его расширения, в задачах обработки данных в распределенных системахС++, и т. п.

Поэтому в диссертации сделан акцент на модельную и алгоритмическую составляющие при изложении вопросов, связанных с имитационным моделированием.

Использование имитационного моделирования вызвано необходимостью учета динамических и стохастических характеристик функционирования исследуемых систем. Возникающие при этом задачи приводят к моделям, в которых критерии и ограничения, накладываемые на параметры системы, задаются не аналитически [33, 47, 65, 70, 88].

Решение задач такого типа применительно к системам со значительным числом варьируемых параметров исключительно сложно и на практике часто сводится к многократно повторяющимся циклам моделирования, анализа и оценки полученных данных, корректировки параметров.

Развитие распределенных автоматизированных систем актуализировало направление на построение крупномасштабных корпоративных сетей, исследование которых на этапе системного проектирования методом имитационного моделирования на ЭВМ связано с большими затратами машинных ресурсов.

Большая размерность и необходимость оценки влияния редких событий обуславливают трудоемкость моделирования сети и требуют поиска и разработки методов повышения эффективности проведения имитационных экспериментов, методов ускорения процесса имитации.

Цель диссертационной работы состоит в исследовании и разработке моделей и алгоритмов ускорения статистического моделирования коммутирующих сетей и создании на этой основе аналитико-статистических методов расчета оценок функциональных характеристик корпоративных сетей.

В соответствии с указанной целью в работе поставлены, обоснованы и решены следующие задачи:

1. Анализ сложившихся методов и средств построения корпоративных сетей и разработка концепции математического обеспечения для ускоренного статистического моделирования сетей и их элементов (коммутаторов);

2. Разработка комплекса моделей, обеспечивающих расчет функциональных характеристик коммутирующей сети методом ускоренного статистического моделирования;

3. Разработка вероятностного эквивалента части сети в виде генератора фоновых потоков, посредством которого осуществляется взаимосвязь с функционированием не рассматриваемой части сети при имитационном моделировании выделенного маршрута;

4. Создание аналитико-статистических методов расчета оценок вероятностно-временных характеристик коммутирующей сети.

Объектом исследования являются телекоммуникационные сети типа Fibre Channel, элементы которых соединены двухточечными линиями между портами индивидуальных устройств и коммутаторов, которые допускают альтернативные (обходные) пути.

Предметом исследования является применение аналитико-статистических методов и имитационных моделей для структурно-функционального анализа проектных вариантов названных сетей.

Методы исследования. Теоретические исследования при решении поставленных задач проведены с использованием методов теории вероятностей и математической статистики, теории массового обслуживания, теории математического моделирования. Экспериментальные исследования проводились на ЭВМ типа PC Pentium 4, 1.7GHz. с применением методов программирования и статистического моделирования.

Научная новизна. В результате проведенного исследования предложены методы расчета ВВХ корпоративных сетей. Исследование выполнено на основе разработанных автором аналитико-статистических методов и моделей, позволяющих эффективно (с меньшими затратами ресурсов ЭВМ) решать задачи структурно-функционального анализа проектных вариантов информационных систем управления посредством ускоренной машинной имитации.

Основные новые результаты, полученные в работе и выносимые на защиту:

1. Аналитико-статистический метод оценивания вероятности связности (структурной надежности) сети. Метод основан на совместном применении многоступенчатой расслоенной выборки и равномерного взвешенного моделирования;

2. Аналитико-статистический метод оценивания вероятности установления соединения на сети за время, не превышающее допустимого (оценка функциональной надежности сети). Метод основан на совместном применении расслоенной выборки, равномерного взвешенного моделирования и имитационной модели доставки вызова.

3. Комплекс моделей, обеспечивающих расчет оценок вероятностно-временных характеристик коммутирующей сети и включающий имитационную модель виртуального канала, обеспечивающую оценивание временных характеристик коммутирующей сетиимитационную модель доставки вызова по сети с альтернативными маршрутами (имитационная модель направления обмена) — модель коммутатора в виде трехфазной СМО.

Практическая ценность результатов диссертационной работы заключается в полученных расчетных выражениях, алгоритмах и моделях, обеспечивающих и реализующих ускоренный расчет и анализ характеристик корпоративных сетей и их элементов ускоренным методом имитации, что позволяет сократить машинное время и дает возможность исследования сетей большой размерности.

Основные научные результаты диссертации используются в учебном процессе на кафедре Автоматизированных систем обработки информации и управления СПб ТЭТУ при изучении дисциплин («Моделирование систем», «Информационные сети» (для студентов специальности 22.02)).

Апробация работы. Предлагаемые решения и результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на 2-х международных, одной Всероссийской НТК и на НТК профессорско-преподавательского состава СПб ТЭТУ (ЛЭТИ) в 2006 — 2007 г. г.

Публикации. По теме диссертационной работы опубликовано 6 печатных работ, из них 3 статьи, из которых 2 в рекомендуемых ВАКизданиях, и Зпубликации в научных трудах международных и российской конференций.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения и списка литературы (всего 99 источников) и 2-х приложений. Общий объем работы — 167 страниц сквозной нумерации, в том числе основного текста — 132 машинописных страницы, 29 рисунков и графиков, 6 таблиц.

Выводы по главе.

1. Построена программная имитационная модель ВК, отличающаяся универсальностью задания режимов работы и обеспечивающая получение временных характеристик передачи пакетов между узлом-источником и узлом получателем.

2. По результатам имитации транспортировки пакетов по ВК получены оценки среднего и 99% времени доставки пакетов по ВК с учетом корреляции между транспортируемыми пакетами.

3. УСТАНОВЛЕНО, что расчет задержек пакетов на основе гипотезы независимости Клейнрока заметно смещает оценку 99% времени доставки пакетов по ВК. Этот факт может иметь важное практическое значение — увеличение времени доставки предъявляет более жесткие требования к ресурсам и производительности сети, чем это может потребоваться.

Заключение

.

В соответствии с целыо работы в диссертации разработан комплекс моделей и методов аналитико-статистичсского моделирования и оценивания вероятностно-временных характеристик коммутирующих сетей, как подсистем распределенных АСУ.

В работе получены следующие основные результаты.

По специальности 05.13.01:

1. Разработаны аналитико-статистические методы расчета оценок: вероятности связности (структурной надежности) распределенной автоматизированной системы. Метод основан на совместном применении многоступенчатой расслоенной выборки и равномерного взвешенного моделирования;

— вероятности установления соединения между пользователями распределенной системы за время, не превышающее допустимого (оценка функциональной надежности системы). Метод основан на совместном применении расслоенной выборки, равномерного взвешенного моделирования и имитационной модели доставки вызова;

2. Предложена методика совместного использования при имитации расслоенной выборки и взвешенного равномерного моделирования для оценивания структурной и функциональной надежности сетевых структуррасслоение обеспечивает сокращение циклов имитации, а равномерное взвешенное моделирование упрощает процедуру получения реализаций случайного 1рафа распределенной системы.

3. Предложена формализация коммутатора в виде трехфазной СМО, обеспечивающего распределение информационных потоков. Формализация отличается применением схем СМО с ожиданием для моделирования внутренней среды коммутации и исходящих пор тов коммутатора. по специальности 05.13.13:

4.Построены имитационные модели виртуального канала и доставки вызова по сети с альтернативными маршрутами (имитационная модель направления обмена — фаза установления соединения).

• имитационная модель виртуального канала предназначена для оценивания временных характеристик транспортировки пакетов между корреспондирующими оконечными узлами и отличается встроенным модулем генератора фоновых потоков, реализующего вероятностный эквивалент не рассматриваемой части сети при моделировании выделенного направления. Имитационная модель ВК является профаммой, копии которой могут быть использованы для моделирования различных, но параметрам путей со своими порциями данных;

• имитационная модель доставки вызова по сети используется при оценивании структурной и функциональной надежности сети и отличается возможностью передачи повторных вызовов как от узла-источника, гак и от промежуточных предыдущих узлов с альтернативными исходящими путями;

5. Разработан аналитико-статистический метод расчета оценки времени доставки (среднего и 99%) пакетов по виртуальному каналу. Метод основан на предложенной имитационной модели виртуального канала.

6. Разработаны алгоритмы и выполнена их программная реализация имитационной модели коммутатора, как элемента виртуального канала, которая обеспечивает реализацию метода ускоренного анализа временных характеристик виртуального канала. Алгоритмы и программы имитации учитывают особенности взаимодействий фонового и выделенного потоков в портах коммутаторов.

Разработанное модельное обеспечение статистического моделирования коммутирующих сетей отличается повышенной эффективностью вычислительных алгоритмов, что в совокупности обеспечивает увеличение размерности решаемых задач анализа и синтеза распределенных систем методом машинной имитации.

Показать весь текст

Список литературы

  1. Александр Горловой. Интеграция IP и Fibre Channel //"Экспресс-Электроника". 2006 г.
  2. Алексей Архипов, Юрий Голованов, «Ками-Север» Интернет как основа для создания ГИС" Журнал «ИнфоБизнес» Издательский дом «КОМПЬЮТЕРРА», 2005
  3. Бабасюк A. J1., Велик Т. А., Каргин А. А., Тесля В. Я., Тютюнник В. В. Сетевая интелгектушьная система хранения и обработки информации (NIS) // Зв’язок.- 2003.-№ 3.- С. 70−73.
  4. A. JI. Бабасюк, В. В. Нужных. От централизации к рспределенным системам. «ЗВ'ЯЗОК», № 1,2005
  5. Д.Б. Бертсекас, Р. Галлагер Сети передачи данных/Пер, с англ. М.: Мир, 1990−506 с.
  6. В. Г. Модели Информационно-вычислительных систем. М.: Наука, 1993.-69 с.
  7. JT. Б., Дрожжинов В. И. Основы построения вычислительных сетей для автоматизированных систем. М.: Энергоатомиздат, 1990 — 256 с.
  8. П. А. 1: 0 в пользу ATM./ Сети и системы связи. № 9. 1998. С. 108-111.
  9. И.В. Бычков, E.JI. Кухаренко, В. Н. Сергеева. Распределенная ГИС «Банк знаний о Байкале». Пилотный проект «Современное состояние экосистемы озера Байкал» Институт динамики систем и теории управления СО РАН, Лимнологический институт СО РАН, Иркутск, 2003.
  10. Д.В., Сабинин О. Ю. Ускоренное статистическое моделирование систем управления.-Л.: Энергоатомиздат, 1987.-136 с.
  11. , В.М. Теоретические основы проектирования компьютерныхсетей. М.: Техносфера, 2003. 512 с.
  12. Вопросы построения распределенных информационно вычислительных сетей. // Монитор. — 1995. — N5. — С. 3 — 11.
  13. Вячеслав Ковалев. Реконструкция систем хранения //LAN, #07/2004
  14. Д. В., Истомин Е. П., Кутузов О. И. Сетевые модели распределенных автоматизированных систем. СПб.: Энергоатомиздат, Санкт-Петербургское отделение, 1998. 353 с.
  15. Генри Балтазар. Коммутатор Vixel Fibre Channel повышает гибкость сетей хранения данных, http://hsi.web.cern.ch/ HSI/fcs/spec/ over-view.htm
  16. А.И. Методы анализа и сравнения сетей передачи данных./ «Электросвязь», N.12, 1993, с. 23−24.
  17. Гриншпан J1.A. Методы анализа стохастических сетевых моделей вычислительных систем /под ред. В. С. Танаева.Минск: Наука и техника, 1988−128 с.
  18. , В.Г. ИнМета инструментальный ГИС-комплекс для создания территориальных информационных систем масштаба города, региона// Бизнес и ГИС (www.integro.ru), Уфа. 2005.
  19. А.В. Давыдов, В. С. Шиндер Теоинформационные технологии в INTERNET" Журнал «СЮ» Издательский дом «КОМПЬЮТЕРРА», 2005 г.
  20. , Б. Справочник по телекоммуникационным технологиям/ Б. Дансмор, Т. Скандьер// М.: Издательский дом Вильяме, 2003.
  21. Дубинин Виктор. Проектирование и реализация распределенных систем на основе ЛВС. Пензенский государственный университет, 2005
  22. А. А. Власова Е.А., Дума Р. В. Имитационное моделирование экономических процессов / Под. ред. А. А. Емельянова.- М.: Финансы и статистика. 2002.-368 с.
  23. Жилкина I I. IP проникает в сети хранения // LAN.- 2002- № 3,
  24. Г. П. Методы исследования сетей передачи данных. М.: Радио и связь, 1982, 208 с.
  25. Илья Сироткин. Разработка ГИС региональных, муниципальных и отраслевых образований// Журнал «СЮ» Издательский дом «КОМПЬЮТЕРРА», 2005
  26. Информатика и проектирование. / П. С. Краснощекое, А. А. Петров, В. В. Федоров. М.: Знание, 1986.- 48 с. — (Сер. «Математика, кибернетика- № 10).
  27. Ю.Г. Имитационное моделирование систем. Введение в моделирование в среде AnyLogic.- СПб, 2005.
  28. , JI. Компьютерные сети и открытые системы/ Л. Кассел, Р. Ос-тинг// М.: Техносфера, 2003. 592 с.
  29. Клейнрок Вычислительные системы с очередями. М.: Мир, 1979 598 с.
  30. Ковалерчик И. ATM в реальном мире / Сети.- № 7. 1997. с. 14−23
  31. С. В., Уразметов В. Internet. Среда обитания информационного общества: обзор-пересказ. Протвино, 1994 327 с.
  32. Дж. Статистические методы в имитационном моделировании. М., Статистика, 1978, с.221−335.
  33. Н.Б. Основы имитационного моделирования сложных экономических систем. М.: Дело, 2003
  34. И.Н., Кузнецов Н. Ю. Методы расчета высоконадежных систем. М.: М.: Радио и связь 1988. 176 с.
  35. Компьютерные сети. 4-е изд. / Э. Таненбаум. СПб.: Питер, 2003 — 992 с.
  36. М., Лемуан О. Введение в регенеративный метод анализа моделей. -М.: Наука, 1983, 104 с.
  37. Н. Теория графов. Алгоритмический подход. М.: Мир, 1978, -432с.
  38. В.А. Коммуникации в распределенных системах Лаборатория Параллельных Информационных Технологий, НИВЦ МГУ на сайте http://www.rnpi-forum.orR.
  39. Кульгин Максим. Технологии корпоративных сетей. СПб.: Питер, 2000 -704 с.
  40. М. Виртуальные соединения в ATM // LAN журнал сетевых решений. -1998. — Том 4. — № 9. — С. 115−121.
  41. Куртис-Престон, Зачем нужны сети хранения, LAN #10,2001 г.
  42. О.И., Матарнех Ф. Статистическое оценивание связности сети // АВТОМАТИЗАЦИЯ, ИНФОРМАТИЗАЦИЯ, ИННОВАЦИЯ В ТРАНСПОРТНЫХ СИСТЕМАХ. Сборник научно-технических статей. Выпуск 1, СПб.: СПГУВК. 2006.- с. 27−32.
  43. Kutuzov О.1., Kyznetsov А.А., Matarneh F. Choosing structure nodes network, ecology monitoring system //International conference „Instrumentation in ecology and human safety“, Pr. St. Peterburg, 31.01 02.02,2007. p. 91−93
  44. О.И.Кутузов. Применение метода расслоенной выборки для анализа характеристик сети обмена информацией// Техника средств связи Вып.2. 1989, с. 10−17.
  45. О.И., Задорожный В.II. Аналитико-статистический метод расчета высоконадежных систем связи./Техника средств связи», серия Техника проводной связи. Л.: 1990, с. 121−130.
  46. О.И., Задорожный В. Н., Олзоева С. И. Имитационное моделирование сетей массового обслуживания. Улан-Удэ: ВСГТУ. 2001. 228 с.
  47. О.И.Кутузов, С. Амари, Ф. Матарнех. Концепция сети в системе экологического мониторинга// Известия СПбГЭТУ «ЛЭТИ». Серия «Информатика, управление и компьютерные технологии», № 2, 2006. с. 31−34
  48. О.И. Хаддат Муфид К оценке влияния транзитных потоков на характеритики виртуального канала.// Семнадцатая международная школа-семинар по вычислительным сетям Москва-Алма-Ата, 1992 с 114 120.
  49. В.Г. Интеллектуальные цифровые сети, Справочник под ред. ак-демика II.А. Кузнецова. М.: Финансы и статистика, 1996.- 223 с.
  50. Людмила Старикова, компания WldeXs. Взгляд фиксированного оператора на будущее сетей связи 3G и NGN. // «Мобильные системы» № 7, 2005г
  51. О. Геоинформационные системы: частные и корпоративные применения// Журнал «ИнфоБизнес» Издательский дом «КОМПЬЮТЕРРА», 2002
  52. Моделирование систем с использованием теории массового обслуживания/Под ред. д.т.н. Д. Н. Колесникова: Учеб. Пособие / СПбГПУ. СПб, 2003. -180 с.
  53. , А.Н. Модели и методы расчета структурно-сетевых параметров сетей ATM. М.: Издательство «Горячая линия-Телеком», 2002. -256 с.
  54. Ю.В. Экология, окружающая среда и человек. М.:ФАИР-ПРЕСС, 2003.-560 с.
  55. Г. Р. К расчету среднего времени задержки пакета в центре коммутации // Техника средств связи. М., 1984. с. 23−33. — Сер. Технологии информационных сетей.
  56. II. А., Олифер II. Г. Средства анализа и оптимизации локальных сетей.- Центр информ. технологий, 1998/ Статья получена с сайта http:// www.dtforum.ru
  57. В. Г., Олифер Н. А. Компьютерные сети: принципы, технологии, протоколы. СПб.: Питер, 1999.-
  58. , В. Локальные сети на основе коммутаторов/ В. Олифер, Н. Оли-фер.// Web-страница: http://cf.viplast.ru/nets/lsok/contents.shtml
  59. Отчет о научно-исследовательской работе по теме «Алгоритмическое программное обеспечение таблиц маршрутизации ИС 17 Книга 2 Описание применения АПОТМ Л.: ЛЭТИ, 1991 — с. 50.
  60. Павел Нагибин. Коммутаторы третьего уровня универсальное средство решения проблем сетей / „Экспресс-Электроника“ № 11/2003
  61. Ю.Г. Полляк, В. А. Филимонов Статистическое машинное моделирование средств связи. М.: Радио и связь (статистическая теория связи. Вып 30), 1988 -с175
  62. . И. Имитационное моделирование систем массового обслуживания: Учебн. пособие. СПбГААП. СПб., 1995. 64 с.
  63. .И. Расчет надежности систем со сложной структурой ускоренным/ методом Монте-Карло. Изв. АН СССР. Техн. кибернетика, 1983 N.6 с. 158−162.
  64. Протоколы и методы управления в сетях передачи данных / Под ред. Серф В. и др. М.: Радио и связь, 1990. — 480 с.
  65. Протоколы информационно вычислительных систем / Под ред. Аничкина. — М.: Радио и связь, 1990. — 502 с.
  66. Ю.Г. Основы построения автоматизированных систем сбора и обработки информации,— СПб.: ВИКИ, СПб.: -717 с.
  67. Ю.И. Имитационное моделирование. Теория и технологии. -СПб.: КОРОНА принт. 2004. — 384 с.
  68. И.А., Черкесов Г. Н. Логико-вероятностные методы исследования структурно-сложных систем. М.: Радио и связь, I981.-264 с.
  69. Саякин Вадим. Управление сетями хранения данных. //Открытые системы. № 3, 2003. Режим доступа: http//www.citforum.ru/nets, свободный.-Загл.с экрана.
  70. Сетевое программное обеспечение: Методическое пособие. М.: Центр информационных технологий, 1994. -41.
  71. С.М. Амари. Транспортная сеть, как основа для построения интегральной сети комплексного представления услуг населению // Региональная информатика- 98: труды конференции. VI СПб междунар. конф., Санкт-Петербург, 2−6 июня 1998 г. СПб., -1999. с. 49−50
  72. В.Г. Стратегическое планирование работы предприятия водного транспорта. СПб.: Изд-во „Петровский фонд“.- 1999. 424 с.
  73. Сетевая надежность. М.О. Ball, C.J. Colbourn, J.S. Provan Network Reliability, Авторизованный перевод Семенова Ю. А. и Гончарова А. Л. (ИТЭФ/ЦНТК). book.itep.ru
  74. .Я., Яковлев С. А. Моделирование систем М.: Высшая школа, 1998,315 с.
  75. В. Столлингс Современные компьютерные сети. СПб: Питер, 2003
  76. Э. Распределенные системы. Принципы и парадигмы /Пер.с англ. -СПб.:Питер, 2003.-877с.
  77. Технология коммутации куда идем? / Покатаева Е.//Компьютер Пресс. -1999.-№ 1.-С. 60−61.
  78. Тим Грин. Cisco укрепляет корпоративные сети //Сети, #13/2003
  79. Уиллис Девид. Магистральные коммутаторы ATM для распределенных корпоративных сетей // Сети и системы связи. 1998. № 2 (24). — С. 76−82.
  80. Л.Черняк. Новые архитектуры систем хранения. Открытые системы, № 3, 2003
  81. А. А., Аншина М. Технологии создания распределенных систем. Питер» ISBN: 5−94 723−413−0, 576 с.
  82. Г. Выборочный метод. М.: Статистика, 1978, 213 с.
  83. . Искусство моделирования и имитация / Пер. с нем. Ю. А. Ивашкин, B.JI. Конюх М.: Франтера, 2003. — 550 с.
  84. И.А. Вероятностные модели надежности информационно-вычислительных систем. М.: Радио и связь, 1991. 132 с.
  85. Экономическая доктрина Российской Федерации (концепция) проект. «Поиск» — еженедельная газета научного сообщества. М.: Изд-во «Поиск», 2001
  86. С.Ф. Анализ очередей в ЭВМ. М.: Радио и связь, 1989 — 216 с
  87. Andersen, А.Т. A Markovian approach for modeling packet traffic with long-range dependence/ A.T. Andersen, B.F. Nielsen// IEEE Journal on Selected Areas in Communications, 16(5): 719−732, June 1998.
  88. Hirokasu Ohnishi, Tadan Nobu Okada, and Kiyohiro Nguchi Flow control schemes and delay/loss tradeoff in ATM networks//IEEE journal on selected areas in communications, vol. 6. N.9, 1988. P. 1609−1616.
  89. James W. Roberts and Jorma T. Virtano. The superposition of periodic cell arrival streams in an ATM multiplexer // IEEE Transaction on communications. Vol. 39, N2, 1991. P. 298−303.95. http://hsi.web.cern.ch/HSI/fcs/spec/overview.html
  90. Michael G. Hluchyj, Mark J. Karol Queueing in high-performance packet switching//IEEE. Journal on selected areas in communications vol. 6. N.9,1988. P. 1587−1597.
  91. Michel Devault, Jean-yues Cochennec, and Michel Srvel. The «Prelude» ATD experiment: Assessments and future prospects//IEEE Journal on selected areas in communications vol. 6 N.9, 1988. P. 1528−1537.
  92. Tarif Zein, Gerard Maral, and Dominique Seret. Performance modelling ofa cellmultiplexer for bursty ATM traffic//INT.J.Electtronics, vol. 71, N.6, 1991. -P. 967−975.
  93. VMEbus Systems/ March-April 2000/ pp.35 45 < Channel: A Tutorial.
Заполнить форму текущей работой