Лейман А.В., к.т.н. Бочкарева Е.В., к.т.н. Сучкова Л.И.

Алтайский государственный технический университет им. И.И. Ползунова

Имитационная модель распределенных систем сбора и обработки данных

При построении сложных распределенных гетерогенных систем сбора и обработки данных актуальной задачей является предварительное моделирование их функционирования для оценки влияния архитектуры системы и алгоритмов с различной временной сложностью на возникновение задержек обработки данных в системе.

В зависимости от функций по преобразованию данных, выполняемых устройствами, в гетерогенной системе сбора и обработки информации можно выделить несколько уровней [1]:

1. Уровень датчиков (нижний уровень) – поставляет информацию на средний уровень.

2. Уровень микроконтроллеров и программируемых логических контроллеров (средний уровень) – выполняет сбор и обработку с датчиков, осуществляет управление электроприводами и другими исполнительными механизмами. На этом уровне может осуществляться архивация и фильтрация данных с проверкой на их достоверность.

3. Уровень станций управления (верхний уровень) – представляет из себя автоматизированное место оператора с мощным графическим интерфейсом для управления и контроля. Здесь как правило может быть размещен сервер базы данных и технологические компьютеры, осуществляющие сбор и обработку информации.

На каждом уровне устройства различаются по своим характеристикам и функциональным возможностям. Производительность для каждого устройства задается количеством операций в условную единицу производительности системы. Обработка данных устройством осуществляется в соответствии с алгоритмом обработки данных, обладающего определенной вычислительной сложностью. Поэтому при разработке имитационной модели функционирования системы распределенного сбора и обработки данных (СРСОД), помимо использования стандартных функций обработки данных, необходимо предусмотреть возможность задания пользовательских алгоритмов обработки.

Целью данной работы являлась разработка имитационной модели для моделирования распределённых систем, позволяющая задавать топологию СРСОД, описывать функциональные процессы, собирать и анализировать информацию о производительности и работоспособности проектируемой системы.

Модель системы конструируется из базовых компонентов, эмулирующих функционирование входящих в реальную систему мониторинга объектов, таких как технологические компьютеры, микроконтроллеры, датчики и каналы связи [2]. Модель системы можно представить в виде взвешенного графа, где вершинам графа соответствуют вычислительные узлы СРСОД, а ребрам – каналы связи между ними.

Основополагающим понятием при моделировании СРСОД является процесс. Под процессом понимается численное отражение изменения состояния некоторого объекта в системе. Полагается, что на одном устройстве в параллельных потоках функционируют несколько процессов, которые генерируют, получают данные или выполняют алгоритмы их обработки. Процессы могут настраиваться путем выбора функций и алгоритмов обработки данных. Процессы можно разделить на следующие три типа:

1. Процессы, генерирующие данные. При помощи которых имитируются датчики, измеряющие некоторый показатель.

2. Процессы, получающие данные от других процессов. Применяются для моделирования сбора данных на технологических компьютерах и программируемых контроллерах.

3. Процессы, вычисляющие и анализирующие получаемые данные по заданным алгоритмам, и, в зависимости от результатов обработки, генерирующие сообщения. Применяются для моделирования программ на контроллерах и компьютерах, где помимо сбора данных осуществляется также их обработка.

Процессы могут обмениваться данными между собой по различным протоколам. Для моделирования физического уровня передачи информации, данные передаются между процессами через каналы связи в виде пакетов определенной структуры. Во время передачи данных может произойти сбой или потеря пакета. Целостность пакета проверяется методом контрольной суммы, а для контроля его обработки используется понятие статуса пакета, отражающего его текущее состояние. Каналы связи обладают некоторой пропускной способностью, а пакеты данных – размером. Если процессы, обменивающиеся сообщениями, находятся на разных узлах, то канал связи переводится в занятое состояние, что моделирует передачу запроса. Для моделирования задержки при обработке данных введено понятие емкостной сложности – это минимальное количества оперативной памяти необходимой для функционирования алгоритма.

Работа имитационной модели основывается на теории массового обслуживания [3,4]. Время и частота событий, возникающих в системе, задаются случайными величинами, подчиняющимися вырожденным законам распределения чисел. Событием называется изменение состояния СРСОД или некоторого его компонента. В число событий входят нештатные ситуации, при которых значение параметра не принадлежит множеству допустимых значений. Прибор, обслуживающий каждую систему массового обслуживания (СМО), будем называть диспетчером. Для каждого узла СРСОД в модели определены диспетчер и очередь событий. В зависимости от типа события, которое в данный момент обрабатывается, в допустимо формирование нового события в очереди этого или другого диспетчера. События, необходимые для организации взаимодействия потоков, моделирования аппаратного взаимодействия и для обработки информации, имеющей отношение к модели в целом, обрабатываются в очереди главного диспетчера. Все очереди работают одновременно в параллельных потоках.

Построенная модель является гибридной, она реализует событийный, процессный, объектный и функциональный подходы. При моделировании распределенных систем особое внимание в данной модели уделено тестированию пользовательских алгоритмов сбора, обработки, архивирования и восстановления данных на оборудовании различной конфигурации и каналах передачи данных.

Разработанная модель апробирована на примере информационно измерительной системы теплоснабжения университетского кампуса.

Список литературы

1. Бочкарёва, Е.В. Применение имитационного моделирования для исследования процесса сбора и обработки данных микроконтроллерными устройствами / Е.В. Бочкарёва, Л.И. Сучкова, А.Г.Якунин // Научно-технические ведомости СПбГПУ. – Санкт-Петербург: Изд-во СПбГПУ, 2009. – №3. c. 158-166.

2. Жариков, Д.Н. Моделирование высоконадежных гетерогенных вычислительных систем / Д.Н.Жариков, В.С.Лукьянов // Научный журнал «Успехи современного естествознания». Волгоград: Изд-во ВГТУ, 2010 - №5. - С. 101.

3. Жожикашвили В.А., Вишневский В.М. Сети массового обслуживания. М.: Радио и Связь, 1988. - 192 с..

4. Джейсуол Н. Очереди с приоритетами. / Пер. с англ. М.: Мир, 1973, - 279 с.