Имитационное моделирование развития региональных информационно-коммуникационных систем

Для планирования развития информационно-коммуникационных систем (ИКС) региона необходимо оценить перспективные изменения требований к этим системам со стороны пользователей и условий, в рамках которых предполагается функционирование этих систем. Эффективным инструментом для решений этой задачи служат средства моделирования характеристик ИКС. В существующих работах [1-4], посвященных данной проблеме, в основном рассматриваются факторы технического характера. При этом не учитывается динамика социально-экономических показателей пользовательской среды - социальной и экономической структуры пользовательского пула, его территориальной распределенности. Вместе с тем, в некоторой среднесрочной перспективе динамика этих показателей может оказывать существенное влияние на различные характеристики ИКС – количество пользователей, структуру пользовательской среды, объемы трафика, нагрузку на вычислительные и коммуникационные узлы и т.п.

Специфические особенности и требования, выдвигаемые проблемной ориентацией информационно-коммуникационных систем, обусловлены тем, что, как правило, группы пользователей, решающие некоторый относительно устойчивый по составу комплекс задач, используют определенные классы информационных ресурсов, тематика которых связана с решаемы- ми задачами. Исследование, проведенное в ходе выполнения данной работы, подтвердило, что использование различных сочетаний классов информационных ресурсов, связанных с проблемной ориентацией пользовательских групп, оказывает различное влияние на нагрузку ИКС. Таким образом, социальная структура, а также реализуемая пользователями социальная и экономическая деятельность оказывают влияние как на технические параметры функционирования региональных ИКС, так и на экономические характеристики, связанные с предоставлением доступа к этим системам. В свою, очередь такие случайные факторы, как кризисные экономические явления в целом, кризисные экономические явления в определенной экономической отрасли, «внезапные» перераспределения финансовых потоков между отраслями, связанные с изменением политических курсов государства, запуск новых инновационных производств и т.д., влекут за собой изменения социально-экономической структуры и количественных характеристик состава пользовательской среды.

Для создания имитационных моделей развития региональных информационно-коммуникационных систем разработаны шаблоны системно-динамических моделей субъектов информационного обмена – поставщиков информационных услуг, классов информационных ресурсов, групп пользователей. Модель для исследования динамики функционирования и развития региональных ИКС и получения прогнозных показателей при реализации некоторого задаваемого сценария изменения социально-экономической среды формируется путем комбинирования необходимых шаблонов с последующей настройкой их параметров на исследуемый сценарий.

Разработанные шаблоны системно-динамических моделей реализованы в среде моделирования AnyLogic 5.4.1 [5]. Существенным преимуществом данной среды является возможность доступа к механизму формирования моделей на низком уровне - языка программирования (используется язык Java), что позволяет разрабатывать механизмы для автоматизированного формирования моделей динамической структуры.

Имитационная модель провайдера

Поставщики информационных услуг – провайдеры – это компании, фирмы, предоставляющие определенный набор услуг за определенную стоимость. В целом, от политик провайдеров зависит интенсивность использования информационных сетей потребителями. Каждый провайдер обладает технико-экономическими характеристиками, на основе которых пользователь выбирает наиболее «подходящего» провайдера. Ключевыми характеристиками, влияющими на выбор пользователя, являются: удельная цена информации, скорость передачи информации, бесперебойность работы провайдера.

С точки зрения провайдера, важнейшей характеристикой является прибыль, которая, в свою очередь, зависит от количества пользователей, удельной себестоимости информации, удельной цены информации, объемов продаж.

Количество абонентов провайдера зависит от численности населения в целом, а так же от структуры пользовательской среды.

Схема шаблона системно-динамической модели провайдера, реализованного в среде моделирования AnyLogic, представлена на рис. 1.

Рис. 1. Фрагмент шаблона имитационной модели провайдера

Основные параметры шаблона провайдера: aq – количество пользователей p -го тарифного плана k -го провайдера;

ac – средняя цена для абонента переданной единицы информации;

br – скорость передачи данных k -го провайдера:

br =< gbr, avbr, brmax >, где gbr – гарантированная скорость, avbr - средняя скорость, brmax – максимальная скорость;

nl – количество подключений;

ml – максимальное количество подключений без уменьшения скорости и бесперебойности (мощность провайдера);

qs – бесперебойность работы провайдера, которая определяется следующим образом:

qs = un / at, где un – суммарное время неработоспособности провайдера за определенный промежуток времени, at – общая длительность этого промежутка времени;

in - увеличение количества пользователей;

out – уменьшение количества пользователей.

Модели поставщиков информационных услуг, построенные на основе разработанного системно-динамического шаблона, позволяют получать прогнозные оценки количества пользователей различных типов, демографических секторов, социально-экономических групп для каждого провайдера с учетом технико-экономических характеристик предоставляемых информационных услуг.

Имитационная модель класса ресурса

Класс информационного ресурса представляет собой агрегированную характеристику, являющуюся сочетанием количества и объема объектов ресурса и поставленным ей в соответствие названием, отражающим тематику и предназначение ресурса. По отношению к контенту данных ресурсов, можно сказать, что они должны обладать некоторыми структурными (дизайнерскими) особенностями, например, соотношением текста и графики на страницах. Подобные особенности с технической точки зрения, выражаются в определенном количестве размещенных на страницах ресурсов объектов специфического размера.

Были выделены следующие классы ресурсов: галереи, новости, Интернет-магазины, форумы.

Выборка веб-страниц осуществлялась случайным образом.Решение о соответствии веб-страницы той или иной тематике принималось человеком.

В соответствие с выделенными классами ресурсов были рассчитаны групповые средние значения размеров «тел» HTML-страниц и встроенных объектов. По этим данным были вычислены значения математических ожиданий, дисперсий и средних квадратических отклонений, построены графики плотностей распределений размеров HTML-файлов и встроенных объектов.

Были проанализированы и выделены основные параметры, влияющие на трафик при использовании ресурсов определенных классов и разработан шаблон системно-динамической модели классов информационных ресурсов, схема которого представлена на рис. 2.

Рис.2.Шаблон имитационной модели класса ресурсов

т.д. При этом, c точки зрения потребления трафика, целевые группы представляются как совокупность пользователей различных типов, поэтому необходимо задать соотношения, определяющие состав данных групп относительно пользовательских типов. Таким образом, отдельный пользова-тельне выделяется, но подразумевается,учитыва-ется. Такое разбиение множества пользователей на целевые группы позволяет учитывать и исследовать специфику их проблемной ориентации. Кроме того, становится возможным исследовать влияние случайных факторов, ассоциированных с каждой из проблемно-ориентированных областей, на характеристики этих групп.

Набор основных параметров шаблона класса ресурсов включает:

ps – размер страницы ресурса класса k ;

bs – статистическое распределение размеров «тел» страниц класса информационного ресурса:

bs = bs(M (X ),o"), где X множество, содержащее перечисление размеров «тел» страниц класса информационного ресурса; X = {xi-}, i - индекс элемента множества X; xi- - i-ый элемент множества X, содержащий размер «тела» страницы; M(X) - математическое ожидание; σ – среднее квадратическое отклонение; oq - статистическое распределение количества объектов на странице класса информационных ресурсов; os – статистическое распределение размеров объектов класса ресурсов.

В результате, модели классов ресурсов, построенные на основе разработанных шаблонов, позволяют учитывать специфику информационных ресурсов, необходимых для решения задач типичного представителя различных групп пользователей.

Имитационные модели пользовательских групп

Рассматривать и моделировать каждого пользователя в отдельности является трудоемким, ресурсозатратным процессом. Поэтому в работе выделяются пользовательские типы, определяющие характеристики пользователей относительно используемых ими классов ресурсов. Кроме того, существует возможность выделять целевые группы пользователей, которые представляют интерес (для заказчика, конечного пользователя – исследователя модели) с точки зрения потребления трафика, то есть производить разбиение множества пользователей, например, на демографические сектора, социально-экономические группы и

Имитационная модель демографического сектора

Модель демографический сектор позволяет получать прогнозные оценки численности населения территориального образования различных возрастных групп. Схема шаблона системно-динамической модели демографического сектора, реализованного в среде моделирования AnyLogic, представлена на рис. 3.

Рис. 3. Структура шаблона системно-динамической модели демографического сектора

Основные параметры шаблона демографического сектора:

kdds – коэффициент смертности (количество умерших на 100 человек);

dds – смертность (численность умерших) демографического сектора q ;

pds – количество людей демографического сектора q ;

bds – количество родившихся;

kbds – коэффициент рождаемости (количество рождающихся на 100 человек);

kimds – коэффициент иммиграции демографического сектора q ;

imds – количество иммигрирующих демографического сектора q ;

kemds - коэффициент эмиграции демографического сектора q ;

emds – количество эмигрирующих демографического сектора q .

Шаблон системно-динамической модели демографического сектора позволяет строить модели для получения прогнозных оценок численности населения различного возраста. В дальнейшем эти оценки используются для моделирования численности пользователей.

Имитационная модель пользовательского типа

Модель пользовательского типа является базовой и определяет предпочтения пользователей относительно классов ресурсов, а так же интенсивность их использования. Кроме того, модель пользовательского типа содержит параметры, определяющие важность отдельных технических характеристик поставщиков информационных услуг для пользователей данного типа. Структурная схема фрагмента шаблона системно-динамической модели пользовательского типа, реализованного в среде моделирования AnyLogic, представлена на рис. 4.

Рис. 4. Фрагмент шаблона системно-динамической модели типа пользователя

Основные параметры шаблона пользовательского типа:

Pd - доли пользователей типа h каждой социально-экономической группы или демографического сектора;

np – количество запрошенных страниц за определенный период времени;

NS – статистическое распределение количеств сеансов использования сети в сутки за определенный период;

N – статистическое распределение количества веб-страниц, запрошенных в течение сеанса.

Кроме того, в модели присутствуют следующие параметры, определяющие предпочтения пользователей данного типа в отношении классов ресурсов и параметры, определяющие важность отдельных технических характеристик поставщиков информационных услуг для пользователей данного типа:

E – долевое соотношение информационных страниц ресурсов различных классов,

E = {pdrck}, где pdrck – доля ресурса класса k (от общего количества страниц np) в трафике пользователя типа h; q задает предпочтение пользователя: q близко к 1 – важна цена, q близко к 0 - важна скорость, q е [0,1]; и - значимость времени бесперебойной работы поставщика информационных услуг; u = 1 – наибольшая значимость, и е [0,1].

Таким образом, модели типов пользователей, построенные на основе разработанного шаблона позволяют разделять множество пользователей на типы с точки зрения различных социально-экономических и технических признаков, предоставляя возможность учитывать цели использования информационно-коммуникационных сетей.

Имитационная модель социальноэкономической группы

В зависимости от особенностей региона или территориального образования пользователей ИКС можно разделить на различные группы, в соответствии с родом их социальной или экономической активности. Под социально-экономической группой понимается совокупность пользователей, объединенных общими социальными и/или экономическими признаками. В рамках решаемой задачи основными характеристиками группы является ее численность и уровень доходов,определя-ющий возможности влияния группы на региональный рынок информационных услуг.

Каждая социально-экономическая группа генерирует трафик, обладающий некоторыми специфическими особенностями, обусловленными решением некоторого относительно устойчивого по составу комплекса задач и использования определенных классов информационных ресурсов, тематика которых связана с решаемыми задачами.

Пример реализации шаблона системно-динамической модели социально-экономической группы в среде моделирования AnyLogic представлен на рис. 5.

Рис. 5. Структура шаблона системно-динамической модели социально-экономической группы

Набор основных параметров шаблона социально-экономических групп:

gq – численность социально-экономической группы m, el – уровень доходов социально-экономической группы m, el е (0,1], rt – рейтинг (популярность) социально-экономической группы;

vl – уровень сложности получения единицы условного продукта социально-экономической группы - определяется экспертом, vl е (0,1] ;

gc – емкость группы – максимальная численность – определяется экспертом или на основе статистических данных;

in – увеличение количества пользователей социально-экономической группы;

out – уменьшение количества пользователей социально-экономической группы.

В результате, модели групп пользователей, провайдеров и классов ресурсов, построенные на основе разработанных шаблонов, позволяют учитывать не только общее количество пользователей информационных систем, но и специфику информационных ресурсов, необходимых для решения задач типичного представителя различных социально-экономических групп пользователей.

С использованием разработанных шаблонов реализованы имитационныемодели, которые позволяют прогнозировать характеристики нагрузки на региональные ИКС и стоимостные показатели предоставления информационно-коммуникационных услуг. Средствами моделирования указанные параметры могут определяться как для региональной ИКС в целом, так и дифференцировано для различных групп пользователей. Дифференцированная оценка информационно-коммуникационных потребностей групп пользователей позволит целенаправленно планировать развитие ИКС, обеспечивающее наиболее рациональное распределение инвестиций с целью удовлетворения прогнозируемых потребностей.

Механизм задания сценариев развития ИКС

Конкретный исследуемый сценарий изменения структуры и параметров ИКС (состав и стратификация пользовательской среды, технико-экономические параметры информационнокоммуникационных услуг, технические характеристики классов ресурсов) задается множеством модификаторов следующего вида:

Scn = {scnz}, где scnz - модификатор z, z = 1, Nscn , Nscn -количество сценарных изменений.

Каждый модификатор представляет собой кортеж, содержащий: идентификатор объекта модели, параметрыкоторого будут изменяться; идентификатор модифицируемого параметра; момент модельного времени, в который активизируется функция модификации; собственно функция – модификатор, задающая правила изменения данного параметра.

scnz = {objn, parn, Mod^, где objn e {dsi, sgm, uth, pn j, rck } - имя объекта; parn - имя параметра, принадлежащего объекту; Mod = {modp} - множество функций-модификаторов, где p = 1, NMod , NMod - количество функций-модификаторов.

tval e {abt, ret, fut} , где abt – абсолютный тип, ret – относительный тип, fut – функциональный тип.

Предложенныймеханизмзаданиясценариевразви-тия моделируемого процесса обеспечивает достаточно простые средства «наложения» последовательных изменений закономерностей динамики параметров ИКС.Это позволяет учесть при моделировании яв-ления,которые влияют на функционирование ИКС, но не могут быть априорно заданы при определении начальных параметров сеанса имитации.

Заключение

Разработанные имитационные модели развития региональных информационно-коммуникационных систем позволяют производить прогнозирование нагрузки на региональные ИКС и стоимости предоставленных информационно-коммуникационных услуг в целом,а также прогнозировать долевые составляющие этих показателей (ассоциированные с различными группами пользователей)в частности, для планирования развития региональной коммуникационной инфраструктуры.

Важной особенностью разработанных имитационных моделей является возможность задания сценарных изменений для параметров объектов модели, что позволяет учитывать внезапные изменения социально-экономических и технических условий функционирования региональных коммуникационных сред.Предназначение сценарных изменений заключается в имитации случайных воздействий в определенные моменты модельного времени.Подобные изменения,как правило,невозможно предсказать, основываясь только на законах функционирования, заложенных в модель. Однако наличие механизма задания сценарных изменений позволяет прогнозировать влияние,оказываемое этими изменениями на показатели функционирования ИКС.

Таким образом,основнымипреимуществамираз-работанных имитационных моделей являются возможность выделения проблемно-ориентированной (связанной с группой пользователей) составляющей нагрузки на ИКС,а также возможность прогнозирования влияния случайных факторов, ассоциированных с различными предметными областями,что позволяет получать обоснованные прогностические оценки параметров функционирования ИКС и производить эффективное планирование их развития.

В ходе исследований были получены следующие основные результаты,имеющие фундаментальное значение:

• -    создан базовый набор системно-динамических шаблонов для построения имитационных моделей развития региональных ИКС.

• -    разработаны формальные средства задания сценариев развития ИКС,позволяющие учесть в процессе имитационного эксперимента воздействия (в том числе – случайные), приводящие к изменению закономерностей динамики параметров исследуемой системы.

Работа выполнена по программе Отделения нанотехнологий и информационных технологий РАН «Фундаментальные основы информацион-ных технологий и систем» (проект № 2.6).