Имитационное моделирование становится эффективным методом исследования сложных систем со случайным взаимодействием элементов - транспортные потоки, промышленное производство, распределенные вычислительные системы. Принцип имитационного моделирования заключается в том, что поведение системы отображают компьютерной моделью взаимодействия ее элементов во времени и пространстве.

Главная ценность имитационного моделирования состоит в том, что в его основу положена методология системного анализа. Она дает возможность исследовать проектируемую систему по технологии операционного исследования, включая такие этапы, как содержательная постановка задачи; разработка концептуальной модели; разработка и программная реализация имитационной модели; оценка адекватности модели и точности результатов моделирования; планирование экспериментов; принятие решений. Имитационное моделирование можно применять как универсальный подход для принятия решений в условиях неопределенности и для учета в моделях трудно формализуемых факторов.

Изучение системы с помощью модели позволяет проверить новые решения без вмешательства в работу реальной системы, растянуть или сжать время функционирования системы, понять сложное взаимодействие элементов внутри системы, оценить степень влияния факторов и выявить “узкие места”.

Применение имитационного моделирования целесообразно, если:

- проведение экспериментов с реальной системой невозможно или дорого;

- аналитическое описание поведения сложной системы невозможно;

- требуется выявить реакцию системы на непредвиденные ситуации;

- нужно проверить идеи по созданию или модернизации системы;

- требуется подготовить специалистов по управлению реальной системой.

Используя моделирование при проектировании можно сделать следующее:

оценить пропускную способность конфигурации технических средств системы и ее отдельных компонентов (сегментов);

определить узкие места в структуре системы;

сравнить различные варианты организации технических средств;

осуществить перспективный прогноз развития структуры системы;

предсказать будущие требования по пропускной способности сети;

оценить требуемое количество и производительность серверов в сети.

Исследование параметров вычислительной системы при различных характеристиках отдельных компонентов позволяет выбрать сетевое и вычислительное оборудование с учетом производительности, качества обслуживания, надежности и стоимости.

Основные требования к системам моделирования:

отсутствие необходимости программирования;

возможность импорта информации из существующих систем управления сетями и средств мониторинга;

наличие расширяемой библиотеки объектов;

интуитивно-понятный интерфейс;

простая настройка;

гибкая система построения сценариев моделирования;

удобное представление результатов моделирования; анимация процесса моделирования; автоматический контроль модели на внутреннюю непротиворечивость.

Существует значительное количество достаточно популярных систем имитационного моделирования. Не останавливаясь на сильных и слабых сторонах различных систем, рассмотрим подробнее NetCrackerPro, в котором и будет построена имитационная модель вычислительной сети микрорайона.

Система имитационного моделирования NetCracker используется для разработки и исследования вычислительных сетей и сетей связи, позволяет анализировать работу сложных сетей, работающих на основе практически всех современных сетевых технологий и включающих как локальные, так и глобальные связи.

Основные направления:

сбор данных о работе сети;

детальное моделирование сети;

быстрая оценка производительности сети.

NetCracker предоставляет пользователю:

· обширную базу данных, содержащую информацию о технических характеристиках тысяч реальных устройств;

· возможность соединения этих устройств (с учетом их типов и совместимости) каналами связи с реальными свойствами;

· современный графический интерфейс, позволяющий по технологии втаскивания "draganddrop" включать в проект необходимые устройства, оснащать их встраиваемыми дополнительными элементами (сетевыми картами), задавать установку математического обеспечения различных видов трафика (отдельно для клиентов и сервера), дополнять проект рисунками и текстом, выполненным как встроенными средствами самой системы, так и внешними (Visio);

· возможность моделирования функциональных характеристик сети с учетом протоколов передачи данных и с управлением множества факторов: статистическими параметрами потоков заявок и объема сообщений, типом трафика, имитацией отказов и восстановлений устройств и каналов связи с автоматическим перераспределением потоков, отображением результатов моделирования непосредственно в окне проекта;

· наглядное представление процесса моделирования в форме анимации, показывающей пути и характер передаваемой информации;

· средства формирования отчетов о составе, стоимости и рабочих характеристиках сети.

Главной проблемой при любом моделировании сети является проблема сбора данных о существующей сети. Этот пакет может работать со многими промышленными системами управления и мониторинга сетей, получая от них собранные данные и обрабатывая их для использования при моделировании, импортировать информацию о топологии сети, просматривать графическое представление межузлового взаимодействия и предоставлять полученную модель трафика.

Система предлагает использовать простой и интуитивно понятный способ конструирования модели сети, основанный на применении готовых базовых блоков, соответствующих таким сетевым устройствам, как компьютеры, маршрутизаторы, коммутаторы, мультиплексоры и каналы связи.

Пользователь применяет технику drag-and-drop для графического изображения моделируемой сети из библиотечных ресурсов. Затем система выполняет детальное моделирование полученной сети, отображая результаты динамически в виде наглядной мультипликации результирующего трафика. Другим вариантом задания топологии моделируемой сети является импорт топологической информации из систем управления и мониторинга сетей.

После окончания моделирования пользователь получает в свое распоряжение следующие характеристики:

прогнозируемые задержки между конечными и промежуточными узлами сети, пропускные способности каналов, коэффициенты использования сегментов, буферов и процессоров;

пики и спады трафика, как функцию времени, а не как усредненные значения;

источники задержек и узких мест.

Каналы связи моделируются путем задания их типа, а также двух параметров - пропускной способности и вносимой задержки распространения. Единицей передаваемых по каналу данных является кадр.

Предусмотрена система получения статистических результатов прогона модели, а также мониторинг статистики каждого элемента во временном масштабе для построения графиков. Перед моделированием или во время него можно установить режимы мультипликации и трассировки событий.

4.2 Структурная схема