Аналитические сетевые модели

Такие модели позволяют получать вероятностные харак­теристики, которые в большинстве случаев имеют только теоре­тическое значение и приближенно отражают реальные сетевые процессы. Работы другого направления ориентированы на применение методов математического программирования. Эти мето­ды позволяют определять экстремальные значения параметров и характеристик сетей. Однако, такой подход возможен лишь при выпол­нении следующих условий: наличие достаточно подробного мате­матического описания сетевых процессов, а также необходимых исходных данных о параметрах сети и ее нагрузках. Несмотря на имеющиеся несомненные преимущества, многие существующие аналитические модели сетей имеют ряд существенных недостатков, к числу которых относятся: значительные упрощения, свойственные аналитическим моделям; громоздкость вычислений для сложных моделей; сложность аналитического описания некоторых вычислительных про­цессов сетей; недостаточная развитость аналитического аппарата в ряде случаев не позволяет выбирать для ис­следования наиболее важные характеристики сети. Большие затруднения при аналитическом моделировании связаны с учетом в процессах функционирования сети программных средств операционных систем и приложений. Аналитические методы и аналитические сетевые модели имеют самостоятельное значение при исследо­вании процессов функционирования сети в первом приближении и в частных задачах. В этих случаях возможности исследования аналитических моделей сущест­венно расширяют приближенные методы, например методы диффузионной аппроксимации и методы операционного анализа.

Стохастические модели

У существующих аналитических стохастических методов обнаруживаются ограниченные возможности по применению, связанные с допущениями о входящих пуассоновских или эрлановских потоках, не позволяющих описывать сложные процессы, происходящие в узлах сетей и в каналах связи.

Тензоры

Применение тензорной методологии для анализа и создания современных сетей, предоставляющей собой математический аппарат, позволяющий описывать сложные системы. Тензорный подход – это достаточно формализованная теория, где методы расчёта, представленные в матричной форме, можно эффективно реализовать на ЭВМ. Несомненно, что тензорные модели подходят для расчета и оптимизации некоторых характеристик сетей, но строить весь процесс создания на тензорной теории, учитывая особенности таких сетей вряд ли целесообразно.

Синергетические модели

Для создания моделей глобальных, территориальных и региональных сетей в последнее время стали использоваться идеи синергетики – группы методов построения аналитических моделей сложных самоорганизующихся систем, предназначенных преимущественно для качественного описания их функционирования, но с широкими возможностями индикации проявлений неожиданных событий в процессе развития и функционирования сети. Синергетические модели имеют перспективы применительно к конкретному анализу и стратегическому планированию сетей, однако сейчас они являются еще не достаточно «апробированными».

Имитационные модели

Особым классом математических моделей являются имитационные модели. Имитационные модели сетей воспроизводят процессы генерации сообщений приложениями, разбиение сообщений на пакеты и кадры определенных протоколов, задержки, связанные с обработкой сообщений, пакетов и кадров внутри ОС, процесс получения доступа компьютером к разделяемой сетевой среде, процесс обработки поступающих пакетов маршрутизатором и т.д. При имитационном моделировании сети не требуется приобретать дорогостоящее оборудование - его работы имитируется программами, достаточно точно воспроизводящими все основные особенности и параметры такого оборудования. Преимуществом имитационных моделей является возможность подмены процесса смены событий в исследуемой системе в реальном масштабе времени на ускоренный процесс смены событий в темпе работы программы. В результате за несколько минут можно воспроизвести функционирование сети в течение нескольких дней, что дает возможность оценить ее работу в широком диапазоне варьируемых параметров. Также основным достоинством имитационных моделей является отсутствие ряда допущений, свойственных аналитическим моделям. Необходимо отметить такое преимущество имитационных моделей, как возможность построения гистограмм распределения случайных величин. Современные системы имитационного моделирования обычно позволяют задавать модели либо путем непосредственного написания ее кода на специальных языках, таких, как GPSS и SIMSCRIPT, либо использовать визуальные конструкторы, которые позволяют значительно сократить время создания модели. Для наиболее развитых систем характерно применение параметризованных моделей, реализуемых с помощью специальных мастеров «визардов». Результатом работы имитационной модели являются собранные в ходе наблюдения за протекающими событиями статистические данные о наиболее важных характеристиках сети: времени реакции, коэффициентах использования каналов и узлов, вероятности потерь пакетов и т.п. Частным случаем имитационных моделей являются эмуляционные или полунатурные модели (так называемая имитация в реальном времени). Однако при имитационном моделировании имеется и ряд трудностей, прежде всего это использование интерфейсов прикладного программирования или объектных моделей документов, уникальных для каждой системы имитационного моделирования. Также для имитационного моделирования существенным является дисбаланс временных масштабов – например, например, интервалы между поступлениями запросов клиентов исчисляются секундами и десятками секунд, а временной масштаб событий, определяемых протоколом радиосоты, измеряется в микросекундах.