Метод имитационного моделирования для проверки статистических гипотез
Автор: Макаров И.С., Идиятуллина А.С.
Журнал: Форум молодых ученых @forum-nauka
Статья в выпуске: 5-2 (21), 2018 года.
Бесплатный доступ
Статья посвящена вопросам использования программно-аппаратных средств моделирования для проверки статистических гипотез. Описан подход к решению такого рода задач, когда различные модели имитации заменяют реальное аппаратно обеспечение. Описано создание модели сети на базе GNS3 для работы с реальным трафиком. Собрана статистика трафика с использованием снифферов.
Компьютерные сети, критерии согласия
Короткий адрес: https://sciup.org/140282760
IDR: 140282760
Текст научной статьи Метод имитационного моделирования для проверки статистических гипотез
Анализ трафика мультисервисных сетей подразумевает наличие этого трафика и его последующую обработку. Не всегда есть возможность оперировать реальными аппаратными мощностями, для проведения адекватного эксперимента. Тут нам на помощь приходят разнообразные программные средства, имитирующие работу сетей.
Целью нашей работы является проверка возможности использования статистических критериев согласия для анализа трафика мультисервисных сетей.
Для реализации задуманного мы воспользовались средой имитационного моделирования GNS3 реализующего виртуальную сетевую инфраструктуру на базе оборудования фирмы Cisco.
Модели сетей использованные в данной работе будут предельно простыми, потому что преследуют одну единственную цель - исследование влияния сетевого оборудования на проходящий трафик. Значит как минимум нам понадобится один маршрутизатор и два ПК. Соберем первую модель в GNS 3 с использованием в качестве ПК Виртуальные машины на Virtual Box.

Рисунок 1. Собранная модель в GNS3
Прежде чем данная модель сможет адекватно функционировать, необходимо настроить соединение между Виртуальными машинами и эмулятором маршрутизатора. В качестве маршрутизатора в данной модели используется образ Cisco c3745.

Рисунок 2. Рабочая область
Теперь необходимо создать трафик между данными моделями аппаратов и зафиксировать статистические данные. Так как среда использует для работы виртуальные машины, то ее работу можно считать максимально приближенной к работе реального сетевого оборудования. Значит трафик можно создать обычным межсетевым перебросом файлов. Снять же статистические характеристики нам поможет по сниффер. Лучшим на сегодняшний день мы считаем Wireshark. Удобная визуальная среда, открытый код, свободное распространение и максимум возможных функций.

Рисунок 3. Рабочая область с запущенным wireshark
Wireshark ловит все пакеты на интерфейсе, но нам нужны только тое, что направлены от ПК 1 к ПК2. Используем команду для фильтра wireshark.
Эта команда фильтрует пойманный трафик по ip-адресу и протоколу tcp.
Таким образом формируются файлы данных, отфильтрованных по направлению. Нами для статистики было создано шесть разнотипных файлов, содержащих сведения о временах прихода пакетов на порт сетевого оборудования, отфильтрованных по направлению и протоколам.
Для применения статистических критериев к анализу данного материала необходимо написать программное обеспечение, позволяющее работать с данными из текстовых документов. Реализация всех возможных критериев согласия есть в пакете Matlab. Для работы были написаны на данном пакете несколько модулей последовательно реализующих процедуры анализа трафика, подбора параметров распределения и применения критериев согласия к генеральной выборке, о чем подробнее изложено в отдельной статье.

Рисунок 4. Пример разработанного модуля
Алгоритмика, заложенная в этих модулях, позволяет данные из файлов заносить в виде массива в программную среду и в дальнейшем работать с ними, как с математическими элементами. Применение критериев согласия выявило схожесть большинства генеральных выборок с Логнормальным распределением. Целесообразно провести моделирование процессов при различных степенях загрузки системы.
Список литературы Метод имитационного моделирования для проверки статистических гипотез
- Running th GNS3 server as a daemon. http://docs.gns3.com [Электронный ресурс].
- Ануфриев И. Е., Смирнов А. Б., Смирнова Е. Н. MATLAB 7 в подлиннике. - СПб.: БХВ-Петербург, 2005.