6.5. Содержание отчета

1. Наименование и цель работы.

2. Последовательность действий для того, чтобы разрешить совместное использование каталога в Windows NT Server.

3. Последовательность действий для того, чтобы запретить совместное использование каталога в Windows NT Server.

Литература: [11], стр. 10-12

7. Исследование имитационных моделей ЛВС

7.1. Цель лабораторной работы

Цель работы состоит в том, чтобы приобрести элементарные навыки разработки имитационных моделей для анализа и оптимизации производительности локальных вычислительных сетей (ЛВС) с использованием системы моделирования GPSS.

7.2. Основные теоретические положения

Полученные по математическим моделям результаты не всегда адекватно отражают работу вычислительной системы заданной структуры, так как расчетные аналитические формулы выведены и верны лишь при упрощающих допущениях (или предположениях) относительно структуры, распределения потоков и обслуживания и других. Альтернативным подходом к решению поставленной задачи является непосредственная имитация на ЭВМ (имитационное моделирование) процесса выполнения запроса в вычислительной системе заданной структуры с использованием системы моделирования GPSS. Теоретические основы моделирования ЛВС изложены в разделе 8 опорного конспекта, а также в [13].

7.3. Описание лабораторной установки

Для выполнения лабораторной работы используется IBM PC-совместимый компьютер и учебная версия GPSS World системы имитационного моделирования GPSS (General Purpose Simulation System)^.

7.4. Порядок выполнения работы

1. Получить у преподавателя задание на моделирование. В качестве задания может быть использованы результаты аналитического расчета замкнутой сети массового обслуживания из контрольной работы по дисциплине «Сети ЭВМ и телекоммуникации».

2. Составить схему модели, уточнить исходные данные и наметить параметры, влияние которых следует исследовать, пределы и шаг их варьирования.

3. Разработать программу на языке GPSS и выполнить моделирование.

4. Исследовать зависимость задержки пакетов и полного времени пребывания пакетов в блоке от интенсивности входного потока пакетов и интенсивности обработки пакетов.

Пример. Построим имитационную модель для диалогового режима работы вычислительной системы с сервером базы данных в режиме пиковой нагрузки для следующих исходных данных:

• время реакции диалогового абонента (время обдумывания) 1/ = 10 с;

• время решения задания (время ответа на запрос с терминала) не должно превышать T_доп =10 с для 90 % заданий;

• число пользователей n_max = 32;

• в результате предварительного расчета найдено приближенное значение производительности сервера  = 2.461 запр./с и интенсивность потока запросов  = 2.231 запр./с;

• математическая модель вычислительной системы в виде замкнутой сети массового обслуживания (рис. 1).

В этой модели постоянно циркулируют n_max = 32 заявок (транзактов). В результате моделирования необходимо найти значение параметров сети массового обслуживания  , при которых t  T _доп для 90 % диалоговых заявок, т.е. для вероятности P{ t1 c } = 0.9.

Расчет числа реализаций. Для оценки среднего значения времени реакции в имитационном эксперименте используется формула. В соответствии с центральной предельной теоремой при большихN величинаx распределена по нормальному закону с математическим ожиданием a и дисперсией . Тогда абсолютная точность оценкии требуемое число реализаций. Величина берется для заданной достоверности  из таблицы нормального распределения:

	…	0.8	0.85	0.9	0.95	0.997
	…	1.28	1.44	1.64	1.96	3

Поскольку дисперсия оцениваемой величины неизвестна, необходимо провести 50-100 предварительных испытаний и оценить величину . Проведен предварительный прогон модели на языке GPSS World (см. ниже) для N=100 испытаний и получено значение =1.18782 с. Для получения среднего значения времени реакции с точностью 0.1 с при достоверности  = 0.997 ( = 3) необходимо провести N = (3 * 1.18782 / 0.1)² + 1 = 1270 испытаний. В программе на языке GPSS World, приведенной ниже, принято значение N = 1300. Единица модельного времени равна 1 мкс.

Программа на языке GPSS World

INITIAL X6,1300 ; X6=1300, число циклов модели (число испытаний)

SPACE STORAGE 32 ; число пользователей

* Табулирование времени пребывания заявки в СМО - сервере (включая время

* ожидания в очереди) от начального значения 0 с шагом 0.5 с = 500000 мкс

* для числа интервалов 30

TTIME TABLE MP2,0,500000,30

* Системный числовой атрибут (СЧА) MP2 определяется так:

* MP2=<текущее абсолютное модельное время> - P2

* Генерация единственного исходного транзакта

GENERATE 0,0,,1

* Расщепление исходного транзакта на 31+1 заявку пользователей

SPLIT 31,SYS0,1

* 32 пользователя моделируются как МКУ SPACE (многоканальное

* устройство), содержащее 32 прибора с интенсивностью

* обслуживания eta, где 1/eta = 10 с - время обдумывания пользователя

SYS0 ENTER SPACE

* Экспоненциальное распределение времени обдумывания

ADVANCE (Exponential(1,0,10000000)); 1/eta=10000000

* Единица модельного времени равна 1 мкс

LEAVE SPACE

* Отметка абсолютного модельного времени в параметре P2 транзакта

MARK 2

* Очередь #1 к серверу SERV

QUEUE 1

SEIZE SERV

DEPART 1

* Экспоненциальное распределение времени обслуживания

* Сервер с интенсивностью обслуживания mu = 2.461 запр/с

ADVANCE (Exponential(1,0, 406338)); 1/mu=100000

* 1/mu = 0.406338887 с = 406338 мкс

RELEASE SERV

* Вызов блока табуляции

TABULATE TTIME

* Уменьшение X6 на единицу

SAVEVALUE 6-,1

* Проверка условия окончания моделирования: если X6=0, то переход к метке SYS0

TEST E X6,0,SYS0

* Удаление транзакта

TERMINATE 1

* Запуск модели (1 прогон, в котором выполняется X6=500 циклов)

* START 1

На рис. 2 приведены выдержки из отчета GPSS WORLD о результатах моделирования, а в табл. 1  результаты прогона модели.

Таблица 1

Устройство	Параметр	Значение
Сервер (SERV)	Число транзактов (ENTRIES)	1301
	Коэффициент загрузки  (UTIL.)	0.975
	Среднее время обслуживания запроса (1/) (AVE. TIME)	397583.083
Очередь к серверу (QUEUE 1)	Среднее число заявок в очереди (AVE.CONT. )	5.386
	Среднее время ожидания в очереди (AVE.TIME)	2185285.451
	Среднее время ожидания в очереди без учета заявок, обслуженных без ожидания (AVE.(-0))	2272140.993
Время пребывания в сервере (TTIME)	Среднее значение (MEAN)	2587229.948
	Среднеквадратическое отклонение (STD.DEV.)	1557916.668

Таким образом,  = 1/ 0.397583083 = 2.515197559.

Интенсивность потока заявок  можно вычислить двумя способами:

1)  =  = 0.975 *2.515197559 = 2.45231762.

2)  = SERV ENTRIES / (END TIME - START TIME) =

1301 / (530.745862551 – 0) = 2.451267343.

По данным табулированных значений (TABLE TTIME) построим график распределения случайной величины t времени пребывания запроса (времени ожидания + времени обслуживания) в сервере (см. рис. 3).

Из графика (рис. 3) следует, что для значений параметров сети массового обслуживания  = 2.515 запр./с и  = = 2.452запр./с для 90 % диалоговых заявок время t пребывания запроса в сервере не превышает t ^* = 4.4 с, т.е. P{ t 4.4 c } = 0.9.

Таким образом, t ^* = 4.4 с значительно меньше заданного T _доп = 10 с.