Работы автора

Цель исследования. В последние годы веб-технологии стали активно применяться во многих системах по управлению технологическими процессами, в том числе и в SCADA. Подобные системы позволяют осуществлять непрерывный мониторинг за объектом испытания в режиме реального времени. В связи с этим возникает необходимость частой передачи данных для их дальнейшего отображения. Для решения этой задачи используются сетевые протоколы, которые продолжают стремительно развиваться и по сей день. Материалы и методы. SCADA-системы применяются во многих отраслях промышленности: авиации, наземном транспорте, ракетно-космической технике, системах приема и обработки телеметрической информации. Среди них выделяется класс SCADA-систем, работающих в рамках интрасети. Это может быть внутренняя сеть предприятия, ангар или небольшой тестовый стенд для отслеживания показателей измерительной аппаратуры. Поэтому сегодня, как никогда, важны открытые и общедоступные материалы, для понимания современных сетевых решений, позволяющих сократить временные затраты по вопросам передачи данных и их дальнейшей визуализации. Подобные сведения будут представлять особую ценность для студентов, изучающих сетевые и веб-технологии. Результаты. В результате исследований с учетом ограничений разрабатываемой SCADA-системы и сети определены временные характеристики для протоколов WebSocket и WebTransport, а также предлагается наиболее оптимальное решение для типовой нагрузки. В представленной работе рассматриваются вопросы передачи данных между клиентской и серверной частью для класса SCADA-систем, работающих в рамках интрасети. В связи с этим предлагается рассмотреть два наиболее подходящих для данной задачи решения. Это сетевые протоколы прикладного уровня модели OSI: WebSocket и WebTransport. Кроме того, учитываются протоколы транспортного уровня (TCP и QUIC), поскольку они также могут влиять на временные характеристики. Вопросы передачи данных рассматриваются в контексте системы отображения и мониторинга данных SCADA-системы. Серверная часть разработана с использованием C#, а клиент - при помощи JavaScript. Проводится ряд экспериментов для граничных случаев и типовой нагрузки, на основе которых определяется зависимость времени передачи данных от их объема. Заключение. Приведенный в работе подход по сбору сетевого трафика и анализу временных характеристик также будет полезен в рамках учебного процесса для обучения студентов по курсам «Компьютерные сети» и «Интернет-технологии».

При разработке распределённых вычислительных систем с параллельной обработкой данных возникает задача оценки влияния значений рабочей нагрузки и структуры на показатели её производительности. Одним из ключевых моментов в данной задаче становится оценка влияния различных дисциплин приоритизации на временные характеристики возникающих очередей заявок в системе, для проведения которой используются статистические методы анализа данных. Целью данного исследования является составление метода построения имитационной модели, которая позволит оценить временные характеристики системы в зависимости от изменяющихся значений рабочей нагрузки и алгоритма обработки приоритетов. Метод основан на совместном использовании разработанной имитационной модели, детально описывающей функционирование системы рассматриваемого класса во времени с учётом конфликтных ситуаций, возникающих при параллельной обработке информации, и эксперементально полученных отдельных временных характеристик системы. Материалы и методы. Модель реализована на языке GPSS. Рассмотрены все этапы применения представленного метода. Приведены примеры рабочей нагрузки для проведения моделирования. Даны обоснования для использования представленных данных, а также принципы, с использованием которых они были выбраны. Для анализируемого класса задач проведено имитационное моделирование функционирования вычислительной системы. В ходе построения имитационной модели системы в качестве имитируемых функциональных узлов были выбраны специализированное устройство сбора данных в качестве источника запросов; коммутатор, для которого производится моделирование очереди заявок с различным приоритетом; устройство обработки данных, являющееся конечным получателем данных. Типы используемых алгоритмов для решения задачи приоритезации заявок взяты на основе распространённых алгоритмов приоритезации, свойственных для службы Quality of Service (QoS), используемой в современном коммутационном оборудовании. Были рассмотрены 3 алгоритма приоритезации: без использования приоритетов в качестве эталона; приоритетная очередь; Weighted Round Robin в качестве более комплексного алгоритма. Данные о времени обработки различных типов запросов были получены экспериментальным методом при использовании средства анализа сетевого трафика Wireshark. Полученные времена, а также интенсивность поступления заявок на обработку заявок и соотношение заявок различных типов являются параметрами созданной модели и могут быть изменены для моделирования другой системы с аналогичной архитектурой. Результаты. На основании анализа полученных результатов моделирования показано влияние различных дисциплин обработки приоритетов заявок в очередях на показатели производительности системы. Для анализа полученных данных используется регенеративный метод анализа модели. Представленный метод позволяет провести детальный анализ временных характеристик системы с учётом приоретизации заявок при их обработке в очередях. Заключение. Произведённый анализ исследований показывает невозможность получения данных метрик средствами аналитического моделирования, что подчёркивает новизну исследования. Метод, полученный в ходе исследования, используется в ходе разработки систем представленного класса, что подчёркивает его практическую значимость и актуальность.