Особенности методики проведения практических занятий по дисциплине "Основы имитационного моделирования автоматизированных систем"

DOI:

В работе рассмотрены вопросы содержания и методики проведения практических занятий по дисциплине «Основы имитационного моделирования автоматизированных систем». Актуальность работы обусловлена постоянно растущими требованиями к проек-

тированию защищенных информационных систем, которые представляют собой класс (подсистему) автоматизированных систем. Уровень математической подготовки студентов, а тем более магистрантов, существенно отличается, это приводит к необходимости тщательной проработки методики проведения лекционных и особенно практических занятий по дисциплине.

При использовании метода моделирования [2] объектом исследования является автоматизированная система (далее – АС), понимаемая как cистема, состоящая из персонала и комплекса средств автоматизации его деятельности, реализующая информационную технологию выполнения установленных функций. В классификации видов моделирования важнейшим в настоящее время является математическое моделирование. Под математическим моделированием понимается процесс установления соответствия данному реальному объекту некоторого математического объекта, называемого математической моделью, и исследование этой модели, позволяющее получать характеристики рассматриваемого реального объекта. Математическое моделирование для исследования характеристик процесса функционирования систем можно разделить на аналитическое, имитационное и комбинированное.

Имитационное моделирование реализуется с помощью набора математических инструментальных средств, специальных имитирующих программных средств и технологий программирования, позволяющих посред-ствам процессов аналогов провести целенаправленное исследование структуры и функций реального сложного процесса в памяти компьютера в режиме «имитации», выполнить оптимизацию некоторых его параметров. Имитационной моделью (далее – ИМ) называется специальный программный комплекс, позволяющий имитировать деятельность какого-либо сложного объекта. Он выполняет на компьютере параллельно взаимодействующие процессы, которые являются по своим временным параметрам (с точностью по масштабам времени и пространства) аналогами исследуемых процессов [1].

При имитационном моделировании информационных систем (далее – ИМ ИС), включая сети и системы связи, которые представляют собой класс (подсистему) АС, требуется исследование случайных процессов. Поэтому практикум по дисциплине начинается с изучения и использования для моделирования случайных величин и процессов пакета прикладных математических программ Scilab, предоставляющий мощное открытое окружение для инженерных (технических) и научных расчётов. Моделирование случайных процессов включает, в частности, генерирование белого (гауссовского) шума, а также случайного синхронного телеграфного сигнала, имитирующего передаваемое двоичное сообщение.

Для ИМ ИС в практикуме для изучения и использования выбраны три программных продукта: LabVIEW, Cisco Packet Tracer, OPNET (подробнее см.: [3; 4; 5]).

LabVIEW – это среда разработки и платформа для выполнения программ, созданных на графическом языке программирования «G» фирмы National Instruments (США). LabVIEW, используется в системах сбора и обработки данных, а также для управления техническими объектами и технологическими процессами. Построить SCADA-систему в LabVIEW несколько проще чем при использовании «традиционных» средств разработки, однако возможная область применения LabVIEW шире. В практикуме изучаются особенности программирования и управление имитационными моделями ИС в LabVIEW.

Cisco Packet Tracer (далее – CPT) – это эмулятор сети, созданный компанией Cisco – многофункциональная программа моделирования сетей, которая позволяет студентам экспериментировать с поведением сети и оценивать возможные сценарии. CPT дополняет физическое оборудование класса, позволяя студентам создавать сети с практически неограниченным количеством устройств, поддерживая накопления практического опыта, стремление к открытиям и развитие навыков по устранению неисправностей. Данное приложение-является наиболее простым и эффективным среди своих конкурентов (например, GNS3).

В практикуме изучается интерфейс программы, в частности панель инструментов, рассматриваются особенности выбора и установки линий связи и оборудования, физического представления и физической конфигурации. В практикуме при ИМ ИС моделируются сложные сети с топологией звезда на базе концентратора и коммутатора. Выполняется настройка сетевых параметров ПК в его графическом интерфейсе, исследуется качество передачи трафика по сети. Изучается командная строка управления устройствами CLI.

А.С. Родионов, А.Ю. Жучков, В.Н. Пекут. Особенности методики проведения практических занятий

Изучаются технологии создания виртуальных локальных сетей VLAN. Особое внимание уделяется изучению и использованию серверов Cisco различных типов.

Комплекс инструментальных средств «Optimum Performance Network» (далее – OPNET) представляет собой виртуальную сетевую среду, которая моделирует поведение сетей, включающих маршрутизаторы, коммутаторы, протоколы, серверы и сетевые приложения. Виртуальная сетевая среда позволяет эффективно диагностировать сложные проблемы, тестировать модификации сетей перед их практической реализацией, планировать будущие сценарии, такие как рост трафика, сбои и отказы сети. Комплекс позволяет моделировать локальные и глобальные сети; анализировать работу клиент-серверных приложений в сети, исследовать влияние различных факторов и технологий на работу сети; осуществлять оценку и анализ производительности, анализ и проверку взаимодействий сетевых протоколов, выполнять оптимизацию и планирование сетей и т. д. OPNET включает пять компонент: Modeler, Planner, Xpress Developer, IT Decision Guru, IT Guru Academic Edition, которые изучаются в практикуме. В OPNET существует достаточное количество типов объектов, из которых компонуется модель элемента сети. После построения модели сети, конфигурирования сетевых приложений и заданий интенсивности потоков данных, реализуется процесс имитационного моделирования. При этом в специальном окне пользователь может задать такие характеристики модели, как число прогонов, время симуляции, возможность оптимизации трафика, условия остановки моделирования и параметры эффективности. В результате моделирования возможно получение следующих данных:

– динамические характеристики сетевой системы в виде выходных векторов («output vectors»), графики, показывающие изменения параметров сети во времени;

– статистическая информация о параметрах сетевой системы в виде выходных скаляров («output scalars»).

При многократных симуляциях сетевой системы существует возможность накапливать статистику по выходным скалярам и тем самым сравнивать параметры системы в раз- ные моменты времени. Это необходимо, так как модель сети является стохастической и в зависимости от начальных значений исходных данных, задаваемых посредством генератора случайных чисел, могут быть получены различные результаты моделирования.