Самарский государственный Аэрокосмический

Самарский государственный Аэрокосмический

университет имени академика С.П. Королева

ЛОКАЛЬНЫЕ СЕТИ ЭВМ

Самара 2003

Министерство образования Российской Федерации

Самарский государственный Аэрокосмический

университет имени академика С.П. Королева

ЛОКАЛЬНЫЕ СЕТИ ЭВМ

УЧЕБНОЕ ПОСОБИЕ

для студентов заочного факультета 6 – го курса

Самара 2003

Составитель А.С.Овсянников

УДК 681.326

681.395.4

ЛОКАЛЬНЫЕ СЕТИ ЭВМ: Учебное пособие/ Самар.гос.аэрокосм.ун-т; сост.А.С.Овсянников. Самара, 2003.

Учебное пособие предназначено для углублённого изучения технологий локальных вычислительных сетей в дисциплине “СЕТЕВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ” при заочной форме обучения по специальности 22 02 00 - “Автоматизированные системы обработки информации и управления ”.

Печатаются по решению редакционно-издательского совета Самарского государственного аэрокосмического университета имени академика С.П.Королёва

Рецензент: И.И.Корнилов

ВВЕДЕНИЕ

При исследовании окружающего мира исследователь пытается построить модель изучаемого явления. Иногда это физическая модель, подобная изучаемому объекту. В других случаях модель представляет собой систему уравнений, описывающих поведение изучаемого объекта. Наконец, моделью может служить некоторое логическое описание процессов, протекающих в изучаемом объекте.

При построении модели не ставится задача абсолютно точного описания объекта. Некоторые из его особенностей могут на данном уровне детализации не учитываться. Однако, в любом случае модель должна удовлетворять двум требованиям: во первых, она должна обеспечивать понимание изучаемых процессов, которое невозможно без моделирования, во вторых - иметь практическую ценность.

Она должна дать возможность предсказать новые результаты, оценить поведение моделируемого объекта еще до момента его практической реализации.

При определении степени детализации модели необходимо учитывать лишь наиболее существенные факторы, влияющие на результаты моделирования. Однако, при этом всегда есть опасность не учесть какой-либо из факторов, который в действительности оказывает существенное влияние на поведение объекта.

При анализе и проектировании вычислительных сетей возникает необходимость в построении различных моделей. Однако, обращаясь к моделям при описании проектируемых сетей, всегда необходимо иметь в виду их ограниченную точность. Для упрощения процесса построения модели принимаются некоторые допущения. Эти допущения обусловлены тем, что заранее не известны степени влияния всех факторов. Рассматриваемые здесь модели позволяют строить ЛВС, отвечающие критерию максимальной производительности при допустимых ограничениях на сложность сети. Они позволяют сделать выбор из нескольких альтернативных вариантов.

В практике проектирования сложных систем расчеты выполняются обычно на трех уровнях сложности.

1. Предварительные расчеты, производимые вручную, выполняются для того чтобы оценить осуществимость замысла. Как правило, в этом случае, приходится выбирать один из нескольких возможных подходов к решению задачи. Например, метод доступа к физической среде. При выполнении этих приближенных расчетов принимается несколько упрощающих задачу допущений. Часто необходимо получить ответ на следующие вопросы.

Как изменяется загрузка сети при изменении трафика и характеристик поступающих сообщений?

Какими окажутся время ожидания и длины очередей сообщений при заданной скорости модуляции, не превышает ли коэффициент загрузки канала значения его пропускной способности?

С помощью предварительных расчетов на эти вопросы можно получить довольно точные ответы.

2. Программируемые аналитические модели. Для более сложных расчетов можно написать машинную программу. С помощью расчетов на ЭВМ можно построить графики зависимостей времени ожидания,. длин очередей от интенсивностей поступления сообщения, скорости модуляции, и, соответственно, от степени загрузки канала передачи данных. Аналитические модели, даже программируемые на ЭВМ, строятся с учетом принятых допущений. Они не обеспечивают достаточно точное описание каналов связи. Однако в некоторых случаях аналитический подход обеспечивает лучшее понимание происходящих процессов. Для их более точного описания используются специальные программы имитационного моделирования. С помощью аналитических моделей можно получить общую картину происходящих процессов, из которой следует определить, где необходимо имитационное моделирование

3. Имитационные модели. Основная цель имитационного моделирования ЛВС состоит в получении статистических оценок эффективности функционирования данной сети на основе выходных данных модели. Имитационное моделирование является гибким средством исследования. При решении задач синтеза и оптимизации сетей имитационное моделирование широко применяется как средство оценки множества вариантов проектных решений. Известно, что "Метод имитационного моделирования подчас является единственным практически доступным методом исследования сложной системы, особенно на стадии ее проектирования или модернизации". Такие программы, как правило, более трудоемки, на их реализацию затрачивается больше машинного времени, чем на реализацию программ решения аналитических уравнений. Например, для построения графика какой-либо зависимости, например времени ожидания от нагрузки, необходимо выполнить несколько прогонов моделирующей программы. Нецелесообразно переходить к имитационному моделированию, не попытавшись представить себе приближенной аналитической модели. Практика показала, что пока сеть еще не работает, исходные данные для ее проектирования являются весьма приближенными, например объем трафика, длина сообщений. В этом случае нет необходимости стремиться к получению высокой точности. Вполне достаточно иметь точность, которая позволит выбрать наилучший вариант из нескольких возможных.