Классификация системы связи рк
Полное объединение сетей общего пользования и сетей ведомственной связи практически невозможно по ряду объективных и субъективных причин, но процессы интеграции, конвергенции и консолидации могут стать катализатором их успешного развития на перспективу.
Понятия «сеть» и «система»
Термин «система» обычно рассматривается как более общий. Например, для системы телефонной связи определяются: цель ее построения, принципы развития, структура сети, алгоритмы сигнализации и другие атрибуты.
С другой стороны, для сети специфицируют ряд систем: нумерации (и/или адресации), технического обслуживания и ряд других атрибутов, которые более корректно было бы называть подсистемами.
Система телефонной связи
Словосочетание "система телефонной связи" обычно относится к базовым принципам создания, эксплуатации и развития телефонной сети. Эти принципы включают, в числе прочих, следующие положения:
назначение системы;
поддерживаемые услуги;
структура сети;
показатели качества обслуживания;
план нумерации;
организация технической эксплуатации;
требования к оборудованию;
основные направления развития системы.
Интеграционные процессы
Эволюция Internet
Теперь можно вновь вернуться к определению больших и сложных инфокоммуникационных систем и уточнить их.
Большие инфокоммуникационные системы – системы, моделирование которых затруднительно вследствие их размерности. Существуют два способа перевода их в малые:
3) разработка более мощных ЭВМ;
4) декомпозиция многомерной задачи на совокупность связанных задач меньшей размерности.
5) Сложные системы – системы, в моделях которых не хватает информации для эффективного управления.
Действительно, признак простоты системы – это достаточность информации для управления. Если же полученное с помощью модели управления приводит к неожиданным, непредвиденным или нежелательным результатам, т.е. отличающимися от предсказанных моделью, это может быть объяснено недостатком информации и интерпретироваться как сложность системы.
Таким образом, свойство простоты или сложности управляемой системы является свернутым отношением между нею и управляющей системой, точнее, между системой и ее моделью. Это отношение объективно (примеры: кодовый замок, родной язык, умение обращаться с компьютером, водить автомобиль и т.п.).
Здесь также два способа перевода сложной системы в более простую:
3) получение недостающей информации (основная задача науки);
4) смена цели.
Классификация по отношению к информационным ресурсам может быть развита и дополнена. Например, есть предложения выделить в отдельный класс «очень сложные системы (мозг, экономика и т.п.).
Не следует путать понятия сложная система и большая система: первое связано с материальными ресурсами, размерностью, второе – с информацией. Таким образом, между большими, малыми, простыми и сложными системами возможны все четыре комбинации (см. рисунок 3).
|
Итак, на основании рассмотренного в этой и в предыдущих лекциях можно сделать следующий вывод.
Если признать, что искусственная система остается системой, даже если ее цель неизвестна, а природа объективно системна, т.е. естественные объекты структурированы, упорядочены и имеют объективные цели.
Следует, что «не систем» в мире вообще не существует. Мы можем рассматривать некоторый объект, не считаясь с его системностью, но рано или поздно это выльется в появление проблем.
Характерные же различия между всевозможными системами учитываются с помощью классификаций систем.
При управлении системой выделяют следующие аспекты:
а) описание природы системы S;
б) задание типов переменных X, Y, Z;
в) конкретизация типа оператора S;
г) описание способа управления (получения U);
д) задание условий получения U(обеспеченности управления ресурсами).
Каждый из этих аспектов служит основой построения классификаций систем.
Сложность системы может быть внешней и внутренней. Внутренняя сложность определяется сложностью множества внутренних состояний, потенциально оцениваемых по проявлениям системы и сложности управления в системе. Внешняя сложность определяется сложностью взаимоотношений с окружающей средой, сложностью управления системой, потенциально оцениваемых по обратным связям системы и среды. Сложные системы бывают разных типов сложности: - структурной или организационной (не хватает ресурсов для построения, описания, управления структурой); - динамической или временной (не хватает ресурсов для описания динамики поведения системы и управления ее траекторией); - информационной или информационно-логической, инфологической (не хватает ресурсов для информационного, информационно-логического описания системы); - вычислительной или реализации, исследования (не хватает ресурсов для эффективного прогноза, расчетов параметров системы, или их проведение затруднено из-за нехватки ресурсов); - алгоритмической или конструктивной (не хватает ресурсов для описания алгоритма функционирования или управления системой, для функционального описания системы); - развития или эволюции, самоорганизации (не хватает ресурсов для устойчивого развития, самоорганизации). Структурная сложность системы оказывает влияние на динамическую, вычислительную сложность. Изменение динамической сложности может привести к изменениям структурной сложности, хотя это не является обязательным условием. Сложной системой может быть и система, не являющаяся большой системой; существенным при этом может стать связность (сила связности) элементов и подсистем системы (см. вышеприведенный пример с матрицей системы линейных алгебраических уравнений). Сложность системы определяется целями и ресурсами (набором задач, которые она призвана решать). Пример. Сложность телекоммуникационной инфокоммуникационной сети определяется: - необходимой скоростью передачи данных; - протоколами, связями и типами связей (например, для селекторного совещания необходима голосовая телеконференция); - необходимостью видеосопровождения. Само понятие сложности системы не является чем-то универсальным, неизменным и может меняться динамически, от состояния к состоянию. При этом и слабые связи, взаимоотношения подсистем могут повышать сложность системы.
Понятие «черный ящик» было предложено У. Р. Эшби. В кибернетике оно позволяет изучать поведение систем, т. е. их реакций на разнообразные внешние воздействия, и в то же время абстрагироваться от их внутреннего устройства. Таким образом, система изучается не как совокупность взаимосвязанных элементов, а как нечто целое, взаимодействующее со средой на своих входах и выходах. Метод «черного ящика» применим в различных ситуа-циях. Этот способ используется при недоступности внутренних процессов системы для исследования. Например, изучение деятельности новых лекарственных средств.
Метод «черного ящика» используется при исследовании систем, все элементы и связи которых в принципе доступны, но либо многочисленны и сложны, что приводит к огромным затратам времени и средств при непосредственном изучении, либо такое изучение недопустимо по каким-либо соображениям.
Примерами могут служить проверка на готовность к эксплуатации автоматической телефонной станции, которая проводится путем «прозванивания», а не непосредственно проверкой всех блоков, схем и т. д.
Исследование с помощью метода «черного ящика» заключается в том, что осуществляется предварительное наблюдение за взаимодействием системы с внешней средой и установление списка входных и выходных воздействий, среди которых выделяются существенные воздействия. Затем осуществляется выбор входов и выходов для исследования с учетом имеющихся средств воздействия на систему и средств наблюдения за ее поведением. Большую и сложную инфокоммуникационную систему можно представить в ввиде рисунка №3 применив при этом понятие «черный ящик» предложенным в своих трудах У. Р. Эшби.
Большая и сложная система
Рисунок №3
Модель – это упрощенное подобие объекта или процесса, которое воспроизводит интересующие нас свойства и характеристики оригинала.
Математическая модель – это система математических соотношений, описывающих изучаемый процесс или явление.
Моделирование – это построение, совершенствование, изучение и применение моделей реально существующих или проектируемых объектов, процессов, явлений.
БСЭ: Задача – вопрос, требующий решения на основании определенных знаний и размышлений.
БСЭ: Математическая модель – приближенное описание какого-либо класса явлений внешнего мира, выраженного с помощью математической символики.
Теория (от греческого Theoria – учение) – форма достоверных научных знаний:
представляющая собой множество логически увязанных между собой допущений и суждений;
дающая целостное представление о закономерностях и существенных характеристиках объектов;
основывающаяся на окружающей реальности.
Парадигма – совокупность наиболее общих идей и методологических установок в науке, признанных данным научным сообществом. Парадигма обладает двумя важными свойствами:
принята научным сообществом для дальнейшем работы;
содержит «переменные» вопросы, то есть открывает простор для исследователей.
Метод – это прием или способ действия.
Методика – это совокупность методов, приемов проведения какой-либо работы.
Методология – это совокупность методов, применяемых в какой-либо науке.
Структура системы – это устойчивая упорядоченность в пространстве и во времени ее элементов и связей между ними.
Устойчивость проекта (project stability) – это его эффективность при определенных изменениях условий реализации, то есть при выборе альтернативных сценариев. Проект считается абсолютно устойчивым (absolutely stable), если он эффективен при всех сценариях. Выделяют также достаточно устойчивые (sufficiently stable) и неустойчивые (unstable).
Информатика (от латинского “informatio” - разъяснение, изложение; “informate” - изображать, составлять понятие о чем-либо) – научная дисциплина, изучающая закономерности получения отбора, хранения, передачи, преобразования и применения информации в производственной, научной, общественно-политической и культурной деятельности людей.
Искусственный интеллект – это направление в информатике, областью исследования которого является выявление того, как система обработки информации (человек или машина) способна воспринимать, анализировать, передавать и обобщать то, чему ее обучают, а также методы формализации с помощью полученных сведений описаний конкретных, не полностью определенных ситуаций принятия решений и методы оптимизации решений не полностью определенных задач.
Объект и его модель Математика применяется не непосредственно к реальному объекту, а к его математической модели.
Использование моделирования
Три причины, по которым используется моделирование:
сложность реальных объектов;
необходимость проведения экспериментов;
необходимость прогнозирования.
Среди других причин следует назвать:
размеры объекта (очень мал или очень велик);
время протекания процесса (очень короткий или очень длинный интервал времени);
разрушение при проведении исследования.
Триада математического моделирования, которая была сформулирована академиком А.А. Самарским:
модель – алгоритм – программа.
Научные исследования (1)
Согласно К. Попперу можно выделить девять шагов обновления научных результатов:
выдвижение гипотезы;
оценка степени опровержимости гипотезы;
выбор предпочтительной гипотезы;
выведение эмпирических проверяемых следствий;
проведение экспериментов;
отбор следствий, имеющих принципиально новый характер;
отбрасывание гипотезы в случае ее фальсификации;
принятие конвенциального или волевого решения о прекращении проверок;
объявление определенных фактов и теорий условно принятыми.
Научные исследования (2)
Этапы научного исследования:
возникновение идеи;
формирование понятий;
формирование суждений;
выдвижение гипотез;
обобщение научных фактов;
доказательство правильности гипотез и суждений.
Интеллектуальный анализ данных:
предметно-ориентированная методология;
статистические методы;
нейронные сети;
системы рассуждений на основе аналогичных случаев;
деревья решений;
эволюционное программирование;
генетические алгоритмы;
алгоритмы ограниченного перебора.
Использованные источники
Мышки А.Д. Элементы теории математических моделей. – М.: Книжный дом "Либриком", 2011.
Маликов Р.Ф. Основы математического моделирования. – М.: Горячая линия – Телеком, 2010.
Качала В.В. Основы теории систем и системного анализа. – М.: Горячая линия – Телеком, 2007.
Городецкий А.Е., Дубаренко В.В., Тарасова И.Л., Шереверов А.В. Программные средства интеллектуальных систем. – СПб.: Изд-во СПбГТУ, 2000.
Тарасенко Ф.П. Прикладной системный анализ. – М.: КНОРУС, 2010.
Кондаков Н.И. Логический словарь-справочник. – М.: Наука, 1976.
Энциклопедии и словари.
Ресурсы Internet.
4. Математические методы проектирования инфокоммуникационных систем
Модель сети, предложенная МСЭ
Структура сети электросвязи определяет значительную часть важнейших характеристик инфокоммуникационной системы. По этой причине задачи анализа и синтеза структуры сети электросвязи образуют самостоятельное направление среди прикладных исследований, проводимых в интересах всех участников инфокоммуникационного рынка. Безусловно, анализ и синтез структуры сети электросвязи нельзя полностью отделить от других процессов создания и развития инфокоммуникационной системы. Тем не менее, для изучения сложного объекта или процесса необходимо выделить в нем ряд самостоятельных задач.
Задачи анализа и синтеза структуры сети электросвязи объединяются общностью конечных целей, методологическим подходом и математическим аппаратом. Конечная цель этих задач – построение эффективной инфокоммуникационной системы, которая обеспечивает выполнение установленных функций и способна развиваться. Слово "эффективная" указывает на тот факт, что структура сети близка к оптимальной. Методологический подход к анализу и синтезу структуры сети электросвязи можно считать общим в силу универсальности и неразрывности возникающих задач. Математический аппарат, используемый для решения возникающих задач, идентичен.
Задачи анализа структуры, как правило, решаются для эксплуатируемой сети электросвязи. Цель анализа обычно состоит в выявлении "узких мест", свойственных сети, в разработке предложений по развитию сети (качественному и количественному), в оценке ее стоимости при продаже бизнеса. В каждом из этих трех случаев используется разный подход. Тем не менее, математический аппарат анализа структуры сети остается неизменным.
Задачи синтеза структуры сети электросвязи предшествуют процессу создания или радикальной модернизации инфокоммуникационной системы. Для этих двух случаев используемый математический аппарат может различаться весьма существенно. Структура большинства сетей уже создана. Поэтому задачи модернизации инфокоммуникационной системы представляются в настоящее время более актуальными.
Для задач анализа и синтеза структуры сети электросвязи следует учитывать три важных фактора, которые сформировались в последние годы. Эти факторы оказывают существенное влияние на постановку и решение многих важных задач.
Во-первых, большинство сетей начали формироваться очень давно. Их структура, определяемая многими внешними (например, принципы градостроения) и внутренними (например, стоимость отдельных компонентов сети) факторами, не всегда близка к оптимальной. Математические методы оптимизации подробнее рассматриваются в следующем разделе настоящей лекции. Здесь необходимо выделить такой аспект: точная оптимизация некой функции f(t), поведение которой прогнозируется с весьма низкой достоверностью, невозможна.
Во-вторых, новые технологии оказывают очень существенное влияние на принципы построения сетей. Поэтому представление структуры сети в виде графа и проведение соответствующих операций с такой моделью чревато значительными ошибками. Физическая природа технологий требует ее учета при анализе и синтезе современной инфокоммуникационной системы.
В-третьих, представление функций стоимости отдельных компонентов сети при помощи монотонно возрастающих или убывающих кривых (данная практика используется в течение многих лет) часто приводит к большим погрешностям. Такой подход был разработан до широкого распространения вычислительной техники. В настоящее время он должен быть пересмотрен для получения более точных результатов.
Оптимизация – как раздел математики – существует не одно столетие. Практическая цель оптимизации заключается в выборе одного варианта из нескольких возможных вариантов или в уточнении какого-либо решения.
Прикладные задачи оптимизации, как правило, очень сложны. Современные методы оптимизации не всегда справляются с решением реальных задач без помощи человека. Не существует такой теории, которая способна учесть любые особенности исследуемого объекта или процесса за исключением очень простых случаев. Телекоммуникационная сеть считается одной из самых сложных систем, созданных руками человека. Поэтому простые задачи встречаются в этой области знаний крайне редко.
Однако для решения практически важных задач необходимы численные оценки – даже весьма приближенные. При этом необходимо понять если не величину ошибки, то хотя бы ее порядок. В ряде случаев допустимы значительные ошибки. Это обусловлено характеристиками используемых технических средств. Например, в начале XX века для организации линии связи между двумя коммутационными станциями использовались многопарные кабели. Было важно точнее оценить число пар, которое, в значительной мере, определяло стоимость проекта. Допустимая ошибка измерялась единицами процентов. В начале XXI века для организации линии связи между двумя коммутационными станциями применяются кабели с оптическими волокнами. Задача состоит в выборе типа системы передачи, величины пропускной способности которых образуют числовой ряд. Каждый член этого ряда предыдущему, умноженному на четыре. Это означает, что допустимая ошибка в расчете необходимого числа каналов измеряется не процентами, а разами.
При анализе структуры сети электросвязи обычно решаются две задачи. Первая задача состоит в том, чтобы определить соответствие структуры сети требованиям, поставленным перед инфокоммуникационной системой в целом. Вторая задача связана с возможностью адаптации структуры сети к новым требованиям.
Национальная сеть связи общего пользования всегда имеет иерархическую структуру. Выбор уровней иерархии обычно осуществлялся с учетом административного деления страны. Такое решение было принято по двум причинам. Во-первых, в математике еще не существует универсального метода оптимизации сложных иерархических систем. Исследованные модели либо носят частный характер, либо очень сложны для решения практических задач. Во-вторых, административное деление страны решает задачи управления государством. Сети общего пользования играют важную роль в решении задач управления. Поэтому выбор иерархических уровней – вне зависимости от условий оптимальности – следует рассматривать как заранее заданное ограничение при постановке задач анализа структурных характеристик телекоммуникационных сетей.
Анализ структурных характеристик осуществляется при помощи модели сети в виде графа. Примеры графа были приведены в восьмой лекции. На рисунке показан граф произвольной структуры. Эта модель хорошо представляет фрагмент IP сети.
Для сети междугородной связи места размещения оконечных коммутационных станций определены территориальным делением государства. Основная задача планирования сети заключается в определении мест размещения транзитных станций и оптимальной структуры линий связи. Затраты на линии связи составляют доминирующую долю стоимости междугородной сети.
Похожая ситуация складывается с сетями сельской связи. Места размещения опорных коммутационных станций определены исторически сложившимися обстоятельствами. Затраты на линии связи составляют существенную долю стоимости сельской сети.
Иное положение свойственно сетям городской связи. В задачу планирования сети входит поиск мест размещения коммутационных станций. Кроме того, затраты на коммутационное оборудование и линии связи соизмеримы.
Для синтеза структуры телекоммуникационных сетей, эксплуатируемых в настоящее время, были разработаны соответствующие математические методы. Они базировались на классических методах теории графов, оптимизации, управления запасами, принятия решений. Большинство принятых ранее решений нельзя изменить. Поэтому представляется целесообразным рассматривать задачи синтеза перспективных телекоммуникационных сетей как возможность минимизировать имеющиеся недостатки.
Сложившееся положение в значительной мере обусловлено объективными причинами. Правда, и субъективные ошибки, допущенные при планировании сетей, также нельзя игнорировать. Их анализ полезен с точки зрения предупреждения возможных ошибок при построении перспективных телекоммуникационных сетей. На следующем слайде показан пример объективных ошибок, вызванных ростом количества абонентов, возможность которого либо не учитывалась, либо была игнорирована.
Территория пристанционного участка
Пример устойчивого решения
Вводится термин "стабильное решение" как перевод словосочетания "stable solution". Термин "стабильное решение" напрямую связан с анализом чувствительности (sensitivity analysis) – процессом определения влияния на результаты анализа одной или нескольких ключевых переменных. Анализ чувствительности рассматривается как формализованное определение серии вопросов типа "что если".
Типичные кривые NPV
Источник: T. Jensen. Network Planning – Introductory Issue. – Telektronikk, №3/4, 2003.
2 Многомерные сети — будущее инфокоммуникационных сетей.
В настоящее время в странах СНГ и, в частности, в Казахстане, сети NGN внедряются в виде отдельных, подчас весьма не похожих друг на друга, фрагментов, вкрапленных в существующие национальные сети инфокоммуникаций. Поэтому, несмотря на то, что применительно к сетям NGN разработано уже довольно много международных рекомендаций и стандартов, дискуссия, что же собой представляют инфокоммуникационные сети будущего и как их развитию должна и может способствовать отраслевая наука, не теряет свою актуальность и остроту. Тем более, что есть необходимость разрешения противоречий концепции NGN с практикой внедрения ее положений. Наряду с обсуждением сущности и путей развития сетей NGN имеет смысл заглядывать и в несколько более отдаленное будущее, когда на смену сетям NGN придут сети будущих поколений (Future Generation Networks), называемые в [4] сетями FGN XXI, а в [3] — сетями эры post-NGN. В данной лекции делается попытка хотя бы в самых общих чертах предугадать облик инфокоммуникационных сетей будущего и рассмотреть вопрос о влиянии современного представления об этих сетях на парадигму научных исследований в области телекоммуникаций [5]. Данный вопрос актуален, так как пока неясно, придут ли сети FGN на смену сетям NGN в ходе эволюции последних или в результате трудно предсказуемых революционных изменений в телекоммуникационной отрасли. Сети NGN, post-NGN эры и смена парадигмы в области инфокоммуникаций. В настоящее время бытует мнение, что смена парадигм в телекоммуникациях вообще и в проведении научных исследований в области телекоммуникаций, в частности, заключается в переходе от современных сетей к сетям NGN и в возрастании роли исследований, на правленных на повышение качества обслуживания без умаления важности решения задач технологической совместимости и гармонизации услуг [5, 6]. При научных и научно-технических революциях, согласно Т. Куну, происходит смена парадигмы, заключающаяся в том, что сущность перечисленных выше понятий меняется. Применительно к инфокоммуникациям это изменение взгляда на их облик ифункционирование своего рода смена идей [6]. Переход от сетей NGN к сетям FGN, отличающимся от сетей NGN принципами их построения. Известно, что в основу сетей NGN положен принцип «много услуг — одна сеть» и следование этому принципу будет, по всей вероятности, иметь место и в сетях FGN. В чем же тогда основное отличие развиваемых уже сейчас сетей NGN и сетей FGN, которые рано или поздно придут им на смену? Как отмечается в [7], отличие заключается в следующем. Современные инфокоммуникационные сети — это не только сети транспорта и доступа, но еще и сети поддержки и сервиса, то есть сети синхронизации, сигнализации, управления, сети передачи сигналов времени и т. п. Все они имеют собственные технические и, в частности, вычислительные средства и решают с их помощью поставленные задачи. В совокупности сети транспорта, доступа, поддержки и сервиса, разумеется, частично взаимодействуют между собой, но такое взаимодействие происходит лишь по мере необходимости и не рассматривается как существенный принцип их развития и совершенствования в условиях автономности существования этих сетей. Поэтому принцип «много услуг — одна сеть» не только в современных сетях, но и в сетях NGN в значительной степени декларативен. Иное дело — сети FGN. Предугадать их архитектуру и даже общие принципы построения затруднительно, но все же анализ тематики некоторых совре-менных теоретических исследований в области сложных систем и разнообразных сетевых структур позволяет сделать некоторые предположения о возможном облике и даже некоторых особенностях сетей будущего. Есть основание полагать, что это будут многомерные сети. К вопросам теории построения такого рода сетей в различных областях естествознания и, в том числе, в области телекоммуникаций в последние годы проявляется значительный интерес. Известно, что многомерность, рассматриваемая как конструктивный принцип, является способом объединения разрозненных сущностей в единое целое и, соответственно, многомерные сети будущего не обязательно должны иметь четко выраженное деление на сети транспорта, доступа и упомянутые сети поддержки и сервиса. Поэтому в сетях FGN, т. е. в инфокоммуникационных сетях будущего, станет возможным за счет использования многомерной структуры сети и многоядерных вычислительных средств в ее узлах обеспечивать обмен информацией и предоставление разнообразных услуг потребителям. При таком подходе доступ, транспорт, сервис, поддержка (синхронизация, сигнализация и т. д.) — это внутреннее дело интегрированной сетиFGN, многомерная архитектура которой в принципе предоставляет возможности совместного решения задач, возложенных на составляющие ее сети, в том числе неординарными способами, соответствующими уровню изобретений. Из-за этого и из-за ряда других причин, в том числе в связи с трехмерностью про странства реального мира, данного нам в ощущениях, сложнейшую гиперфигуру многомерной сети даже в самом общем виде наглядно представить невозможно. Поэтому на рис. 1 гиперфигура, отождествляемая символически с многомерной сетью будущего, представлена лишь простейшей ее проекцией, а именно — пресловутым «черным квадратом».
Можно предположить, что для загадочной гипотетической сети FGN самое простое решение, при котором сети доступа, транспорта и разные сети под держки находятся в своих собственных, только для них отведенных, измерениях вряд ли будет лучшим решением. Между прочим, по сути, хоть и с некоторой натяжкой, такое положение как раз имеет место сейчас, если, например, существующую сеть общего пользования можно зрительно рассматривать тоже как многомерную сеть, где в своих собственных измерениях находятся: транспорт, доступ и разные сети поддержки и сервиса [7]. Напротив, в сети FGN, при ее изначально и принципиально многомерной структуре можно будет использовать общие ресурсы этой сети и особенно ресурсы вычислительных средств различными, а, возможно, и всеми подсетями этой многомерной и, как правило, многоуровневой сети (разумеется, по изобретенным или просто придуманным, но впоследствии стандартизированным правилам). Эти возможности, а также использование на сетях многоядерных вычислительных средств с памятью, подобной многомерной памяти супер компьютеров, безусловно, будет способствовать разработке и реализации принципов построения многомерной сети с максимальным использованием ее ресурсов. В общем, повторяя приведенную в [7] цитату из Экклезиаста, с переходом к сетям FGN придет время не разбрасывать, а собирать камни, понимая под камнями все сети, входящие в объединенную многомерную сеть. Соответственно переход к многомерным сетям с максимальным использованием имеющихся у них ресурсов может рассматриваться как весьма существенный, если не главный, показатель отличия сетей FGN от современных сетей, в том числе сетей NGN. Если теперь на основании изложенного попытаться дать определение сети FGN, то можно предположить, что это будет многомерная и, как правило, многуровневая сеть, в которую интегрированы транспортная сеть, сеть синхронизации, сеть сигнализации и другие сети поддержки транспорта и доступа, а также сервисные сети для совместного наилучшим образом надежного, качественного и безопасного предоставления разнообразнейших услуг потребителям (пользователям). С приближением времени перехода от сетей NGN к сетям FGN возрастет вероятность смены современной парадигмы телекоммуникаций парадигмой создания, развития и совершенствования многомерных инфокоммуникационных сетей. Как представляется автору, эта вероятность уже сейчас отлична от нуля. И все же в настоящее время мнение о необходимости разработки, создания и исследования телекоммуникационных сетей, как интегрированных сетей с четко выраженной многомерной структурой, по крайней мере, в нашей стране и других странах, входящих в СНГ, далеко не господствующее. В связи с этим имеет смысл рассмотреть вопросы, связанные с многомерностью сетевых структур инфокоммуникаций немного подробнее. Многомерность сетевой структуры и математические основы теоретического исследования сетей NGN и FGN. Как известно из толковых словарей, термин «многомерный» означает «имеющий несколько измерений». Соответственно многомерность структуры сети означает, что сеть развивается не в двух и даже не в трех, а в N измерениях, где N больше трех (точнее, больше или равно трем, если трехмерность тоже понимать как многомерность). При N > 3 в связи с тем, что память многомерна пока еще не у всех компьютеров, необходимо тем или иным образом осуществлять соответствующее N-мерное представление как исходных, так и обрабатываемых данных. Математической основой такого представления могут служить давно известные в фундаментальной математике многомерные матрицы [8], а в вычислительной технике — многомерные массивы. Уместно вспомнить, что, например, Г. Крон предложил использовать многомерные матрицы при тензорном анализе электротехнических цепей еще в 30-е годы прошлого века. С помощью мно-гомерных матриц и соответствующих массивов данных, (методам обработки которых посвящено много публикаций [9]), многомерное представление тех или иных сущностей вполне практически осуществимо. Примеры этому можно найти также в публикациях, посвященных многомерному представлению сетей синхронизации [10, 11] и подобному же их представлению совместно с транспортными телекоммуникационными сетями. Известно также, что существуют результаты абстрактного теоретического исследования многомерно-матричных сетей применительно к любым сетям (социальным, нейронным, транспортным в любом смысле и т. д.) [12, 13]. Наличие подобной литературы и довольно давняя история многомерного представления разных сетей не мешает, однако, изобретателям запатентовывать новые идеи, имеющие прямое отношение к многомерным компьютерным и телекоммуникационным структурам. Типичными в этом отношении являются патенты, в описании к которым изложены предложенные изобретателями конкретные принципы построения определенных многомерных структур. Подобные изобретения представляют особый интерес, так как они дают возможность, помимо общего представления о многомерной сетевой структуре, понять возможности совершенствования сетей с использованием особенностей такого рода структур. Одна из общих характеристик некоторых возможностей, показано на рис. 2, где в чрезвычайно упрощенном виде приведен пример многомерной структуры сети, состоящей из трех подсетей при очень ограниченном числе сетевых элементов (СЭ), относящихся в этой сети к определенным иерархическим уровням (Hierarchical levels).
Рисунок 2. Многомерная структура сети
Отметим, что эти иерархические уровни не следует отождествлять с упомянутыми ранее уровнями (Layers) эталонной модели взаимодействия открытых систем. Чтобы не загромождать рисунок, на нем представлены лишь взаимосвязи СЭ, которые имеют место при передаче информации из пунктов А, B и C первого иерархического уровня в конечный пункт К третьего иерархического уровня и только в одном направлении. В примере, представленном на рис. 2, где подсети рассматриваемой сети разделены на иерархические уровни, нумерация СЭ произведена с учетом этого обстоятельства. В результате сетевые элементы, кроме того, что они перенумерованы по порядку (порядковые номера показаны вверху эллипсов, обозначающих СЭ), характеризуются также порядковым номером на соответствующем иерархическом уровне, номером этого уровня и номером подсети (эти номера последовательно приведены чуть ниже эллипсов, символизирующих СЭ). Связность сетевых элементов сети, представленной ориентированным графом (орграфом) на рис. 2, описывается шестимерной матрицей. Она представлена на рис. 2 слева одним из своих двухмерных сечений. Использование многомерной матрицы позволяет в рассматриваемом случае для каждой подсети и для каждого уровня в конкретной подсети иметь собственные индексы. Поэтому, например, взаимосвязь 4-го СЭ на 1-м уровне 1-й подсети с 3-м СЭ на 2-м уровне этой же подсети отображается элементом S 4,3,1,2,1,1 в представленном на рис. 2 сечении матрицы S <N> , где N = 6 — число ее измерений. У каждого элемента матрицы S <N> первая пара индексов относится к номерам СЭ, вторая пара — к уровням, на которых эти СЭ находятся, и третья пара — к номерам подсетей. В показанном двухмерном сечении матрицы S <6> на рис. 2 только элемент S 4,3,1,2,1,1 является ненулевым, что соответствует графу, представленному на этом же рисунке справа. На рис. 2 прописными латинскими буквами обозначены пункты размещения СЭ подсетей. Предполагается, что сетевые элементы, обозначенные одной буквой, расположены вместе в одном узле интегрированной сети, причем с точки зрения передачи информации из узла в узел не имеет значения, как осуществлена маршрутизация этой передачи: в одной или разных подсетях рассматриваемой сети. Например, в сети с пакетной передачей передача пакетов из пунктов А, B и C в конечный пункт допускает образование маршрутов прохождения пакетов не в одной, а во всех трех подсетях, как это показано на рис. 2. Так, например, пакеты, направляемые в пункт К из пунктов В и С (их маршрут показан соответственно пунктирными и штрихпунктирными линиями) не создают препятствий пакетам, посланным из пункта А (сплошная линия). Это происходит потому, что они направляются в другие подсети и передаются далее к конечному пункту К с использованием избыточных ресурсов — в данном случае, второй и третьей подсетей. Это приводит к уменьшению вероятности создания различными пакетами препятствий и помех друг другу, что дает возможность таким образом уменьшить величину задержки при доставке пакетов к конечной цели. Аналогично, в сети с коммутацией каналов образование каналов передачи в разных подсетях, при определенных условиях тоже может оказаться полезным, как это можно себе представить, используя в качестве иллюстрации тот же рис. 2, приняв на этом рисунке сплошную, пунктирную и штрихпунктирную ломаные линии за
Рис. 3
маршруты каналов передачи информации в многомерной сети. Процессы, связанные с передачей информации в многомерной интегрированной сети, конечно, многократно сложнее, чем в рассмотренном крайне упрощенном примере. Кроме того, представить себе детально будущие способы совершенствования такого рода сети за счет совместного использования ее ресурсов пока затруднительно даже на основе изобретений по данной тематике. К тому же рис. 2, позволяя получить некоторое представление о взаимосвязях СЭ в рассматриваемой интегрированной сети с помощью многомерной матрицы и ее сечений, в отношении иллюстрации возможности совместного использования ресурсов многомерной сети не очень отличается от показанного на рис. 1 «черного квадрата», символизирующего недостаточную изученность путей решения этой задачи. Тем не менее, уже сейчас есть понимание того, что для использования потенциальных возможностей многомерной интегрированной сети понадобятся адекватные методы исследования и поиска наилучших решений, не ставшие еще традиционными. Некоторые из них перечислены справа в упрощенной таблице. Для сравнения там же слева перечислены методы, широко используемые сейчас в исследовании современных сетей и сетей NGN. Обратим внимание, что математические методы исследования сетей FGN представляют собой не что иное, как обобщение на N-мерный случай математического аппарата исследования современных сетей
и сетей NGN. Примером этому является алгебра многомерных (пространственных) матриц. Расширенные возможности данного математического аппарата иллюстрируются простейшими примерами на рис. 3 и 4. На первом в соответствующих окнах показано умножение пространственной трехмерной матрицы на двухмерную матрицу по разным индексам, а на втором — транспонирование подобной же трехмерной матрицы
согласно различным подстановкам индексов. Как отмечалось, методы алгебры
многомерных матриц в фундаментальной математике разработаны давно [8] и
продолжают развиваться современными математиками. Однако в телекоммуникациях их применение еще не стало традиционным. Подобное же утверждение справедливо и по отношению к остальным математическим методам, перечисленным справа в упрощенной таблице, хотя известны работы, где эти методы уже сейчас используются при исследовании вопросов, имеющих отношение к телекоммуникационным сетям. Можно
надеяться, что более широкое использование математических методов, перечисленных в таблице, будет способствовать приближению post-NGN эры, знаменующей переход к сетям FGN. Обратим внимание также на то, что при организации и проведении поисковых работ по определению принципов создания и нахождению инженерных решений построения многомерных сетей FGN существенное значение могут иметь новые элементы интенсивно развиваемых в настоящее время теорий многомерных многоуровневых сетей, образуемых (в том числе виртуально) в различных областях человеческой деятельности. Многие работы по этой тематике, подобные упомянутым, но в меньшей степени относящиеся к телекоммуникациям, остались вне приведенного ниже списка литературы, который за счет такого рода работ мог бы быть существенно расширен. Чтобы убедиться в этом, достаточно предпринять поиск словосочетаний «многомерные сети» и «multidimensional networks» в Интернете. С другой стороны, нельзя игнорировать то, что подход, связанный с рассмотрением сетей FGN как соответствующим образом структурированных многомерных сетей, открывая определенные заманчивые перспективы их совершенствования, одновременно связан с необходимостью преодоления существенных трудностей. К их числу относится, например, то обстоятельство, что фундаментальная математическая основа теории гиперсетей, и тем более связанные с ней вычислительные методы, алгоритмы и программное обеспечение заметно сложнее тех, которые считаются традиционными, как, например, методы, базирующиеся на математическом
аппарате обычных матриц и теории графов [14]. Соответственно разработка технических средств многомерной сети и ее программного обеспечения
вряд ли станет менее трудоемкой и затратной.
Алгебра матриц Алгебра многомерных (пространственных) матриц
При движении вперед к сетям будущего с этим придется считаться. Не исключено, что в процессе конструирования сетей FGN, для решения наибо-
лее сложных задач потребуется объединение совместных усилий специалистов отраслевой, университетской и академической науки. Такое сотрудничество может потребоваться, например, при разработке архитектурных функциональных моделей (АФМ) многомерных сетей FGN с учетом опыта разработки АФМ существующих телекоммуника-
ционных сетей [15]. Виртуальное моделирование технических решений многомерных сетей и модельные сети. В связи с изложенным выше ясно, что прогресс в разработке основ и принципов создания сетей FGN с учетом возможностей и особенностей их многомерной многоуровневой структуры неразрывно связан не только с освоением достижений в упомянутых областях фундаментальной математики, но и с разработкой нового программного обеспечения, предназначенного для исследования и проектирования такого рода гиперсетей. Кроме того, при разработке и проверке технических решений желательно шире использовать возможности современных компьютеров для создания соответствующих виртуальных, в том числе многомерно-матричных, компьютерных моделей [12]. Еще большее значение может иметь исследование перспективных технических решений, в том числе тех из них, которые способствовали бы созданию в будущем сетей FGN, с помощью мо- дельных сетей научно-исследовательских центров, подобных Международному исследовательскому центру по внедрению и тестированию новых технологий, упоминаемому в [5]. Всесторонние исследования, которые можно осуществлять с помощью такого рода модельных сетей, позволят отечественным специалистам внести свой вклад, наряду с совершенствованием развиваемых сейчас сетей NGN, в разработку принципов и технических решений интегрированных многомерных сетей,
рассматриваемых выше в качестве сетей FGN. Заключение Изложенные соображения вселяют надежду, что в будущем, причем не очень отдаленном, принципы построения многомерных сетей FGN будут разработаны, внедрены и стандартизированы в условиях стремительного развития инфокоммуникационных технологий.
Рис. 4
Литература
1 Васильев А.В., Соловьев С.П., Кучерявый А.Е. Системно-сетевые решения
по внедрению технологии NGN на российских сетях связи // Электросвязь —
2005. — № 3.
2 Кучерявый А.Е., Цуприков А.Л. Сети связи следующего поколения / М.:
ЦНИИС. — 2006.
3 Гольдштейн А., Соколов Н. На пути к Next Generation Networks. Сколько ша-
гов осталось пройти к сети будущего? //
4 Мир связи. Connect. — 2006. — № 11.
5 Варакин Л.Е. Будущее поколение инфокоммуникационных сетей — FGN
XXI // Международная конференция MAC-2004 “Инфокоммуникационные сети XXI века” — М. http://niits.ru/ public/2004/2004-039.pdf
6 Аджемов А.С. Новая парадигма научных исследований в телекоммуникаци-
ях // Электросвязь — 2006. — № 4.
7 Мардер Н.С. Смена парадигмы телекоммуникаций и семиуровневая мо-
дель взаимодействия открытых систем // Электросвязь — 2007. — № 2.
8 Коновалов Г.В. Многомерные сети как философия сетей FGN // Материалы VII международной научно-технической конференции «Перспективные технологии в средствах передачи информации — ПТСПИ’2007». 10—12 октября 2007. — Владимир: изд-во ВООО ВОИ. — 2007.
9 Соколов Н.П. Пространственные матрицы и их приложения / М.: Физмат-
гиз, 1960.
10 Муха В.С. Анализ многомерных данных / Минск.: Технопринт, 2004.
11 Коновалов Г.В. Многомерные матрицы — математический аппарат моделирования процессов конфигурации и реконфигурации // Труды МАС. —
2002. — № 1(21).
12 Коновалов Г.В. Пространственные представления структур сетей синхронизации и их описание с помощью многомерных матриц // Метрология
и измерительная техника в связи. — 2004. — № 6.
13 Коновалов Г.В. Создание виртуальных многомерно-матричных моделей сигнальных, сетевых и сигнально-сетевых структур в качестве средства для исследования материальных объектов мира информационной реальности // Сборник «XIII Международная научнотехническая конференция «Радиолокация, навигация, связь». Том 1. 17—19 апреля 2007. Воронеж: изд-во ВГУ, 2007.
14 Gasparyan A.S. Multidimensional Matrix Networks: a New Approach to Modelling Social Networks. Abstracts // International Social Network Conference. SUNBELT, XXIII Cancun, Quantana Rao, Mexico, February 11, 2003.
15 Вишневский В.М. Теоретические основы проектирования компьютерных сетей / М.: Техносфера, 2003.
16 Калмыков В.В., Меккель А.М., Соколов Н.А., Шинаков Ю.С. Транспорт и