Динамическое моделирование и анализ корпоративных вычислительных систем

 Эффективность построения и использования корпоративных  информационных систем стала чрезвычайно  актуальной задачей, особенно в условиях недостаточного финансирования информационных технологий на предприятиях.

 Критериями оценки эффективности могут служить  снижение стоимости реализации информационной системы, соответствие текущим требованиям  и требованиям ближайшего времени, возможность и стоимость дальнейшего  развития и перехода к новым технологиям.

 

 Основу информационной системы составляет вычислительная система, включающая такие компоненты, как кабельная сеть и активное сетевое оборудование, компьютерное и периферийное оборудование, оборудование хранения данных (библиотеки), системное программное обеспечение(операционные системы, системы управления базами данных), специальное ПО (системы мониторинга и управления сетями) и в некоторых случаях прикладное ПО.

 Наиболее распространенным подходом к проектированию информационных систем в настоящее время является использование экспертных оценок. В  соответствии с этим подходом специалисты  в области вычислительных средств, активного сетевого оборудования и  кабельных сетей на основании  имеющегося у них опыта и экспертных оценок осуществляют проектирование вычислительной системы, обеспечивающей решение конкретной задачи или класса задач. Этот подход позволяет минимизировать затраты  на этапе проектирования, быстро оценить  стоимость реализации информационной системы. Однако решения, полученные с  использованием экспертных оценок, носят  субъективный характер, требования к  оборудованию и программному обеспечению  также грешат субъективностью, как  и оценка гарантий работоспособности  и развиваемости предлагаемого проекта системы.

 В качестве альтернативного  может быть использован подход, предполагающий разработку модели и моделирование (имитацию работы - simulation) поведения вычислительной системы.

 Бездефектное  проектирование вычислительных систем

 Можно говорить о "бездефектном" проектирования информационных систем. Оно достигается комплексным  применением высокоуровневого моделирования (моделирования функций или бизнес-процессов) предприятия и низкоуровневого  моделирования вычислительной системы. Общая условная схема бездефектного  проектирования информационной системы  приведена на рис. 1.

 

 Использование высокоуровневого моделирования позволяет гарантировать  полноту и правильность выполнения информационной системой функций, определенных заказчиком. То есть построенная модель безупречна по функциональности (система  должна выполнять то, что задумано). Однако гарантировать, что конкретная реализация вычислительной системы  на предприятии будет выполнять  эти функции, высокоуровневое моделирование  не может.

 К системам высокоуровневого моделирования относятся такие  системы, как ARIS, Rational Rose. С их помощью реализуются принципы структурного анализа, когда предприятие представляется в виде сложной системы, состоящей из разных компонентов, имеющих различного рода взаимосвязи друг с другом. Эти средства позволяют определить и отразить в моделях основные компоненты предприятия, протекающих процессов, используемой информации, а также представить взаимосвязи между этими компонентами.

 Создаваемые модели представляют собой документированную  совокупность знаний об ИС предприятия - о его организационной структуре  взаимодействиях между предприятием и прочими субъектами рынка, составе  и структуре документов, последовательностях  шагов процессов, должностных инструкциях  отделов и их сотрудников.

 Моделирование функций  вычислительной системы напрямую сегодня  не представляется возможным. Данная задача в полном объеме не разрешима. Однако возможно моделирование работы системы  в динамике (динамическое моделирование), при этом его результаты позволяют  по косвенным показателям судить о функционировании всей системы.

 Так, мы не можем  проверить правильность функционирования сервера базы данных и программного обеспечения, однако по выявляемым задержкам  на сервере, необслуженным запросам и т. д. мы можем сделать вывод о его работе.

 Таким образом, рассматриваемые  системы предназначены не для  функционального моделирования  вычислительных систем (это, к сожалению, невозможно), а для динамического  их моделирования.

 Моделирование вычислительной системы позволяет произвести более  точный, по сравнению с экспертными  оценками, расчет необходимой производительности отдельных компонентов и всей системы в целом, в том числе  системного и прикладного программного обеспечения.. При этом появляется возможность  использовать не максимальные значения характеристик используемого вычислительного  оборудования, а характеристики, учитывающие, специфику использования этого  оборудования в конкретном учреждении.

 Основу моделирования  составляют модели оборудования и процессов (технологий, программного обеспечения), используемых при работе интересующего  объекта. При моделировании на компьютере воспроизводятся реальные процессы в обследуемом объекте, исследуются  особые случаи, воспроизводятся реальные и гипотетические критические ситуации. Основным достоинством моделирования  является возможность проведения разнообразных  экспериментов с исследуемым  объектом, не прибегая к физической реализации, что позволяет предсказать  и предотвратить большое число  неожиданных ситуаций в процессе эксплуатации, которые могли бы привести к неоправданным затратам, а может, и к порче оборудования.

 В случае моделирования  вычислительных систем таким объектом является информационная система, определяющая способы получения, хранения, обработки  и использования различной корпоративной  и внешней информации.

 В процессе моделирования  возможно следующее:

·  определение минимально необходимого, но обеспечивающего потребности передачи, обработки и хранения информации оборудования (даже не имеющего реальных аналогов) в настоящее время;

·  оценка необходимого запаса производительности оборудования, обеспечивающего возможное увеличение производственных потребностей в ближайшее время (один-два года);

·  выбор нескольких вариантов оборудования с учетом текущих потребностей, перспективы развития на основании критерия стоимости оборудования;

·  проведение проверки работы вычислительной системы, составленной из рекомендованного оборудования.

 Классификация систем

 Систем динамического  моделирования вычислительной системы  достаточно много, они разрабатываются  в разных странах. Удалось обнаружить такие системы, произведенные в  Румынии и других странах, не являющихся лидерами компьютерно-информационной индустрии. Кроме того, зачастую развитые системы диагностирования установленной вычислительной системы (интеллектуальные кабельные тестеры, сканеры, анализаторы протоколов) также причисляют к системам моделирования, что не соответствует действительности.

 Классифицируем  системы по двум связанным критериям: цена и функциональные возможности. Как и следовало ожидать, функциональные возможности систем моделирования  жестко связаны с их ценой.

 Анализ предлагаемых на рынке систем показывает, что  динамическое моделирование вычислительных систем - дело весьма дорогостоящее. Хотите получить реальную картину в вычислительной системе - платите деньги.

 Все системы динамического  моделирования могут быть разбиты  на две ценовые категории:

·  Дешевые (сотни и тысячи долларов).

·  High-end (десятки тысяч долларов, в полном варианте - сто и более тысяч долларов).

 К сожалению, найти  системы среднего ценового диапазона  не удалось, однако многие из них представляют собой набор пакетов и разброс  в цене одной и той же системы  определяется комплектом поставки, т. е. объемом выполняемых функций.

 Дешевые системы  отличаются от дорогих тем, насколько  подробно удается в них описать  характеристики отдельных частей моделируемой системы. Они позволяет получить лишь "прикидочные " результаты, не дают статистических характеристик  и не предоставляют возможности  проведения подробного анализа системы.

 Системы класса high-end позволяют собирать исчерпывающую статистику по каждому из компонентов сети при передаче данных по каналам связи и проводить статистическую оценку полученных результатов.

 По функциональности системы моделирования, используемые при исследовании вычислительных систем, могут быть разбиты на два основных класса:

·  Системы, моделирующие отдельные элементы (компоненты) системы.

·  Системы, моделирующие вычислительную систему целиком.

 Наиболее  популярные системы  моделирования

 BONeS (фирма Systems and Networks) - графическая система моделирования общего назначения для анализа архитектуры систем, сетей и протоколов. Описывает модели на транспортном уровне и на уровне приложений. Дает возможность анализа воздействия приложений типа клиент - сервер и новых технологий на работу сети.

 Netmaker (фирма OPNET Technologies) - проектирование топологии, средства планирования и анализа сетей широкого класса. Состоит из различных модулей для расчета, анализа, проектирования, визуализации, планирования и анализа результатов.

 Optimal Perfomance (фирма Compuware; Optimal Networks) - имеет возможности быстрого оценочного и точного моделирования, помогает оптимизировать распределенное программное обеспечение.

 Prophesy (компания Abstraction Software) - простая система для моделирования локальных и глобальных сетей. Позволяет оценить время реакции компьютера на запрос, количество "хитов" на WWW-сервере, количество рабочих станций для обслуживания активного оборудования, запас производительности сети при поломке определенного оборудования.

 Семейство CANE (компания ImageNet) -- проектирование и реинжиниринг вычислительной системы, оценка различных вариантов, сценарии "что, если". Моделирование на различных уровнях модели OSI. Развитая библиотека устройств, которая включает физические, электрические, температурные и другие характеристики объектов. Возможно создание своих библиотек.

 Семейство COMNET (фирма Compuware; CACI Products Company) -- объектно-ориентированная система моделирования локальных и глобальных сетей. Позволяет моделировать уровни: приложений, транспортный, сетевой, канальный. Использует все известные на сегодня технологии и протоколы, а также системы клиент -- сервер. Легко настраивается на модель оборудования и технологий. Возможность импорта и экспорта данных о топологии и сетевом трафике. Моделирование иерархических сетей, многопротокольных локальных и глобальных сетей; учет алгоритмов маршрутизации.

 Семейство OPNET (фирма OPNET Technologies) - средство для проектирования и моделирования локальных и глобальных сетей, компьютерных систем, приложений и распределенных систем. Возможность импорта и экспорта данных о топологии и сетевом трафике. Анализ воздействия приложений типа клиент -- сервер и новых технологий на работу сети. Моделирование иерархических сетей, многопротокольных локальных и глобальных сетей; учет алгоритмов маршрутизации. Объектно-ориентированный подход. Исчерпывающая библиотека протоколов и объектов. Включает следующие продукты: Netbiz (проектирование и оптимизация вычислительной системы), Modeler (моделирование и анализ производительности сетей, компьютерных систем, приложений и распределенных систем), ITGuru (оценка производительности коммуникационных сетей и распределенных систем).

 Stressmagic (фирма NetMagic Systems) -- поддержка стандартных тестов измерения производительности; имитация пиковой нагрузки на файл-сервер и сервер печати. Возможно моделирование взаимодействия различных пользователей с файл-сервером. Включает 87 тестов производительности.

 Таблица 1. Системы  моделирования