Cover Image

Методология введения количественного анализа в язык описаний и спецификаций требований к алгоритмам протоколов интеллектуальных сетей

Формализован процесс приоритетного обслуживания мультимедийного трафика базовыми интеллектуальными узлами коммутации интеллектуальных сетей. Предложена методология введения математических моделей количественного анализа в процесс спецификации и описания требований к протоколам базовых интеллектуальн...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Date:2005
Main Author: Биляк, В.И.
Format: Article
Language:Russian
Published: Інститут програмних систем НАН України 2005
Subjects:
Інтелектуальні мережі
Online Access:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/1376
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
Journal Title:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Cite this:Методология введения количественного анализа в язык описаний и спецификаций требований к алгоритмам протоколов интеллектуальных сетей/ В.И. Биляк // Проблеми програмування. — 2005. — N 4.— С. 73-83. — Бібліогр.: 15 назв. — рос.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
_version_ 1859581834145300480
author Биляк, В.И.
author_facet Биляк, В.И.
citation_txt Методология введения количественного анализа в язык описаний и спецификаций требований к алгоритмам протоколов интеллектуальных сетей/ В.И. Биляк // Проблеми програмування. — 2005. — N 4.— С. 73-83. — Бібліогр.: 15 назв. — рос.
collection DSpace DC
description Формализован процесс приоритетного обслуживания мультимедийного трафика базовыми интеллектуальными узлами коммутации интеллектуальных сетей. Предложена методология введения математических моделей количественного анализа в процесс спецификации и описания требований к протоколам базовых интеллектуальных узлов коммутации. Представлен фрагмент языка описания, моделирования и спецификации SMDL.
first_indexed 2025-11-27T07:15:40Z
format Article
fulltext Інтелектуальні мережі © В.И. Биляк, 2005 ISSN 1727-4907. Проблеми програмування. 2005. № 4 73 УДК 681.324 В.И. Биляк МЕТОДОЛОГИЯ ВВЕДЕНИЯ КОЛИЧЕСТВЕННОГО АНАЛИЗА В ЯЗЫК ОПИСАНИЙ И СПЕЦИФИКАЦИЙ ТРЕБОВАНИЙ К АЛГО- РИТМАМ ПРОТОКОЛОВ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СЕТЕЙ Формализован процесс приоритетного обслуживания мультимедийного трафика базовыми интеллек- туальными узлами коммутации интеллектуальных сетей. Предложена методология введения математи- ческих моделей количественного анализа в процесс спецификации и описания требований к протоко- лам базовых интеллектуальных узлов коммутации. Представлен фрагмент языка описания, моделиро- вания и спецификации SMDL. Введение Бурное развитие интеллектуальных сетей (ИС) в странах Европейского Союза (ЕС) определило формирование ряда проек- тов, где научно-исследовательские и сугубо проектные составляющие подчинены еди- ной цели построения глобальной сети, объ- единяющей национальные научно-образо- вательные сети (NREN) [1,2]. В главном проекте GEANT [3], цель которого – по- строение широполосной транспортной платформы (ШТП) для ИС НИИ и вузов стран Европы, определено ключевое звено в создании ШТП – разработка базовых интел- лектуальных узлов коммутации (БИУК) [4]. Для проектирования и разработки та- ких компонентов для ШТП необходимы специализированные системы специфика- ции требований, которые базируются на ин- струментально-технологических комплек- сах (ИТК) моделирования. Однако на сего- дня даже самые лучшие ИТК не обеспечи- вают решения задач спецификации с коли- чественным анализом надежности и произ- водительности компонентов сети. Так, на- пример, среди известных 14 только в одном ИТК (Net Architect, компания Datametrics System, США [5]) предпринята попытка дать количественный анализ производи- тельности сети в целом. Но и этот ИТК ре- шает не задачи спецификации требований к аппаратно-программным средствам (АПС) (кстати, стоимость программного обеспе- чения предлагаемых ИТК колеблется от 10 000$ до 50 000$ [5]), а задачи консал- тинга АПС тех или иных компаний раз- работчиков [6]. Исходя из вышеизложенного про- блема разработки специализированного программного обеспечения (СПО) для ИТК проектирования АПС актуальна. Главным при этом является введение в языки специ- фикаций количественного анализа – созда- ние языка моделирования описаний и спе- цификаций: SMDL. На начальном этапе создания языков спецификаций были разработаны языки программирования с визуализацией проце- дур алгоритмов для описания и специфика- ции требований к относительно простым АПС (например, АПС для электронных АТС). Это языки SDL, Estelle, LOTOS [7]. В настоящее время для специфика- ции требований к АПС телекоммуникаци- онных сетей используется целая система языков описаний, спецификаций и тес- тирования: SDL, MSC, ASN1, TTCN, GDMO, которая, по замыслу, должна под- держивать разработку АПС для узлов ком- мутации пакетов (УКП) [8]. Однако инте- грация этих языков позволяет обеспечивать спецификации главным образом для про- стых протоколов УКП (УКП сетей Frame Relay), да и только на канальном и физиче- ском уровнях. Например, в [9] приведена спецификация битового потока на физиче- ском уровне с использованием SDL-2000. Основными недостатками базового языка SDL в указанной системе [8] явля- ются: 1. Отсутствие в спецификациях ко- личественного анализа требований, предъ- являемых к АПС на сетевом и канальном уровнях функционирования УКП. Інтелектуальні мережі 74 2. Отсутствие системного анализа процессов функционирования постоянно развивающихся АПС систем связи: нет ана- лиза потоковых моделей (на сетевом уровне) с выходом на сигнальные модели (канальный уровень) для таких новых ре- жимов передачи, как режим передачи муль- тимедийных трафиков (ММТ) для систем видеоконференц-связи. В статье рассматривается введение математических моделей количественного анализа в процесс спецификации требований, предъявляемых к протоколам АПС, поддерживающим режим передачи ММТ в ШТП ИС [10]. Цель заключается в формировании методологии расширения существующего языка SDL-2000 [11] посредством введения количественного анализа требований, предъявляемых к АПС – базовым интеллек- туальным узлам коммутации (БИУК) [12]. Для достижения этой цели рассмат- ривается решение следующих задач: 1. Формализация процесса приори- тетного обслуживания мультимедийного трафика (ММТ) интеллектуальным узлом коммутации. 2. Математическая модель количест- венного анализа процессов приоритетного обслуживания. 3. Анализ формальных моделей SDL, где введение процедур моделирования в процесс верификации алгоритмов должно обеспечивать количественный анализ. 4. Формирование объектно-ориенти- рованной модели описания, включающей средства количественного анализа. 1. Формализация процессов приоритет- ной передачи мультимедийного трафика для системы видеоконференц-связи Проблема анализа синхронизации передачи ММТ от распределенных абонен- тов затрагивает относительно сложные ма- тематические модели приоритетного (абсо- лютные и относительные приоритеты) об- служивания разнородных (по интенсивно- стям поступления) потоков требований многоканальными системами с подстраи- ваемыми под каждый канал оптимальными размерами памяти. Создание таких моделей требует предварительного исследования особенностей взаимовлияния процессов коммутации и буферизации с учетом обес- печения синхронизации ММТ. При этом главным является обеспечение адекватности моделей реальным процессам, а следова- тельно, и необходимой точности количест- венного анализа [6,8]. В статье рассматривается пример наиболее простой системы видеоконфе- ренц-связи (ВКС), где ММТ видеоконфе- ренции формируется двумя его составляю- щими: ММТ1 и ММТ2 (интенсивность по- токов информации от двух распределенных абонентов должна соответствовать задан- ному соотношению 2 / 1 λλ= зад n ). Типич- ным примером такой системы ВКС может быть коллегиальное обсуждение принимае- мого решения [12]. Руководитель с помо- щью ВКС принимает информацию как от ведущего (“докладчика” проекта решения – ММТ1), так и от ведомого (“оппонента”, корректирующего проект решения ММТ2) Приведенная на рис.1,а схема АПС БИУК иллюстрирует сущность и синхрони- зации и параллельной обработки ММТ АПС с разделенным мультибуфером [12]. Сис- тема включает блоки мониторинга и кор- рекции приоритетной передачи и блоки бу- ферной памяти (ББП), кроссточечных ком- мутаторов (КК) и селекторы (СЕЛ). В отли- чие от существующих АПС УКП в АПС БИУК введен блоки мониторинга (БМ) и коррекции приоритетного трафика (БКПТ). В первом отслеживается обеспечение заданного соотношения синхронизируемых потоков ММТ (интенсивность потока 21 λλ h≤ ), а во втором формируются сигналы коррекции. Процессы буферизации и коммутации остались без изменений. Ко- личество буферов в этом случае зависит от числа “n” портов ввода/вывода (в общем случае nn × ). Прибывающие пакеты вна- чале заносятся в первичный блок (БМ) и на- капливаются в нем, а после в случае необ- ходимости через БКПТ поступают в ББП параллельно через входы с помощью КК. За один период выполняется операция чтения четырех ячеек, благодаря чему достигается высокая пропускная способность. Так как операции записи (занесения) и чтения вы- полняются параллельно, то мультиплекси- Інтелектуальні мережі 75 рование и демультиплексирование, как та- ковые, не требуются. Существенным отличием АПС БИУК от АПС УКП является дополнительное вве- дение к операциям коммутации и буфериза- ции еще одной операции – синхронизации ММТ (блоки БМ и БКПТ), которые форми- руют при необходимости задержку приори- тетного потока в ММТ. Селекция выходных очередей с уче- том задержек синхронизации показана на рис.1,б, каждая выходная очередь обслужи- вается в режиме: первым пришел – первым обслужен (FIFO). Выходы КК теперь уже зависят от пакетов, находящихся в буфер- ной памяти с указанием (меткой) выходного порта назначения. Функция управления КК заключается в выполнении простейшей коммутации: соответствующего чтения выходной информации из выходной очереди для выходного порта. 2. Аналитическая модель как средство количественного анализа специфицируе- мых требований Рассмотренные выше компоненты БИУК (рис.1,а) можно представить в виде группы систем массового обслуживания (СМО). Каждая СМО характеризуется m приборами (m - количество КК), на которые поступают независимо друг от друга два пуассоновских потока требований (пакетов) с параметрами 1 λ и 2 λ соответственно (это потоки 1 П и 2 П с временами обслужива- ния, подчиняющимися экспоненциальным законам с параметрами 1 µ и 2 µ ). Считается, что поток 1 П (трафик от БИУК N1 веду- щего) обладает абсолютным приоритетом по отношению к потоку 2 П (трафик БИУК N2 ведомого), т.е. обслуживание потока 2 П может происходить только тогда, когда в очереди для 1 П нет ни одного требования. Потоки 1 П и 2 П образуют свои отдельные очереди в каждом ББП1 и ББП2. При этом очередь 1 П предшествует очереди 2 П . Максимальное количество пакетов в оче- n*n KK Входные порты Запись к БИУК1 n A A A Очередь №1 к БИУК1 Очередь №2 к БИУК2 Очередь №n к БИУКn Селекция очередей по заданным адресам б) БМ1 ББП1 ББП2 ББПn СЕЛ СЕЛ СЕЛ n*n KK Выходные порты v v n к БИУК N1 v а) БКПТ1 БМ2 БКПТ2 БМn БКПТn Введение синхронизации к БИУК N2 к БИУК Nn Рис.1. Функциональная схема базового узла коммутации с коррекцией синхронизируемых потоков данных и разделенным мультибуфером Інтелектуальні мережі 76 реди для потока 1 П равно 1r (здесь 1r – емкость ББП). Если в очереди для потока 1 П находятся 1r пакетов, то вновь поступивший пакет этого потока теряется. Если на обслуживании находится один (или несколько) пакетов потока 2 П и поступает пакет потока 1 П , то он вытесняет из обслу- живания один из пакетов потока 2 П , кото- рый становится первым в очередь ожида- ющих требований пакетов 2 П . В расширенной трактовке Д. Кен- далла [10] рассматриваемая СМО опреде- ляется как j ifrmMM |||| 22 , где выбор из очереди без приоритета i=0, с относи- тельным приоритетом i=1 и абсолютным i=2; пакет теряется j=0 и вытесняется из очереди j=2. Общее количество пакетов потока 2 П , которые могут одновременно нахо- диться в СМО, равно 2 rm + (при этом в системе отсутствуют пакеты потока 1 П ). Вновь поступивший 1 2 ++ rm пакет теря- ется. Рассматривая СМО, обслуживающую только поток 1 П , можно оценить стацио- нарные вероятности состояний системы i P (вероятностей того, что в системе в про- извольный момент времени находится i па- кетов, где 1 ,0 rmi += ) [12]:            +≤< −×         ≤         = ,1,1 1 0 ,1 1 0 ! ! rmim mimm i P mi i i P i P µ λ µ λ , (1) где 1 0 1 1 ! 1 1 ! 1 1 0 −                   ∑ = ∑ + += −×         +         = m i rm mi mimm i i i P µ λ µ λ . Для определения вероятностей iP того, что в стационарном режиме в СМО будет пакетов 2 П ровно i ( 2,0 rmi += ), некоторые из которых могут обслужива- ться, сначала создается система линейных дифференциальных уравнений для оценки вероятностей )(tiP , зависящих от времени t. Затем для стационарного режима ( ∞→t ) получим систему линейных алгебраических уравнений для нахождения i P . Обозначим вероятность того, что в СМО находится одновременно i пакетов потока 1 П и j потока 2 П , а )/( jiP – условную вероятность нахождения в СМО i пакетов потока 2 П . Тогда по известной формуле для условной вероятности i PjiP ij R ×= )/( с учетом того, что i PjiP =)/( при любом j в силу абсолютного приоритета потока 1П , получим j Q i P ij R ×= 1,0 rmi += ; 2,0 rmj += ) . (2) Аналогично получаются уравнения для остальных i P , и система алгебраических уравнений для определения стационарных вероятностей потерь пакетов i P ( 2,0 rmi += ) принимает вид [12] ∑ − = = 1 0 1202 m i QiPP µλ ; 22122 ) 2 0 2( 021 ) 1 0 2 ( P m i iPPPP m i iP m ∑ − = ++=∑ − = + − µµλµλ ; );12(,) 1 0 )1( 1 ( 12 ) 0 1 1 2 ( 122 22 −≤≤∑ −− = ++∑ = −+ +−=∑ − = +∑ − = −+ + mjP jm i iPj j i imiP j P j P jm i iPj j i imiP jµµ λµµλ ;1 1 12) 1 2( 2 2 +∑ = −+ +−=∑ = −+ mP m i imiP mPmP m i imiP µ µ λλ (3) ); 1-r(1, 1 1 12 ) 1 2 ( 22 2 ≤≤++∑ = −+ +−+=+∑ = −+ j jm P m i imiP jm P jm P m i imiP µ λµλ 1222 ) 1 2 −+=+∑ = − rmPrmP m i imiP λµ . Інтелектуальні мережі 77 Заменив последнее уравнение в (3) новым для него уравнением с учетом из нормирующего условия 1 2 0 =∑ + = rm j jP , получим ∑ −+ = −=+ 12 0 1 2 rm j jPrmP . (4) Решив систему уравнений (3) с уче- том (4), определим значения вероятности потери 2rmP + пакетов потока 2 П , что дает возможность найти среднее число потерь непреимущественного потока 2 П за доста- точно большой промежуток времени t. По- скольку среднее количество пакетов потока 2 П , приходящих в СМО за время t, равно t2λ , то среднее число потерянных пакетов будет t rm P 22 +λ . 3. Введение графических форм в язык спецификаций количественного анализа Главным в специфицировании тре- бований с количественным анализом (в том числе и к протоколу синхронизации) явля- ется введение новых графических форм в SDL – введение визуализации в анализ эф- фективности поддержания заданного соот- ношения 2 1 λ λ η = ММТ. Для случая, когда по- ток 1 П (от БИУК1) имеет преимуществен- ный приоритет, а 2 П (БИУК2) – непреиму- щественный, визуализация количественного анализа выполняется для примера двух ва- риантов функциональной структуры (рис.1, а: количество кроссточечных коммутаторов 6)1( =m и 12)2( =m с интенсивностью об- служивания каждым 3=µ ). Необходимо оп- ределить такие допустимые значения при- оритетного потока в мультибуферной струк- туре ( 11 rББП = и 22 rББП = ), при которых потери непреимущественного потока 2 П не превышали бы требуемого порога потерь 2P с наперед заданным значением 2 1 λ λ η = зад . На рис.2 приведены графики потерь 2P в зависимости от заданного соотношения интенсивностей потоков 1 λ и 2 λ для двух Рис.2. График зависимости вероятности потерь пакетов второго потока от увеличения интенсивностей потоков 1 λ и 2 λ : 11 =r , 22 =r (__________); 41 =r , 82 =r (----------); ЗНФ – зона синхронизируемой передачи, 2 2 1 == λ λ η зад Інтелектуальні мережі 78 вариантов функциональной структуры БИУК 6)1( =m и 12)2( =m 1 ББП и 2 ББП ( 1 1 =r , 2 2 =r и 4 1 =r , 8 2 =r ) для каждого вари- анта функциональной структуры. Как следует из графиков, удвоение кроссточечных коммутаторов (от 6 до 12) расширяет диапазон коммутируемых тра- фиков не менее чем в два раза. В качестве специфицированных требований к границам диапазона значений определена интенсив- ность 2 λ такая, при которой не требуется ограничивать 1 λ , которая будет находиться в заданных пределах зоны синхронизации ММТ. Времена текущих задержек оценива- ются при этом по формуле imi r задi T µ 1= , где 3=µ и i m – количество КК по каждому коммутируемому каналу передачи (рис.1,а). Таким образом, количественными оценками специфицируемых требований для первого варианта БИУК (прием ММТ) будут 1,0 1 = пер T и 2,0 2 = пер T ( 1 1 =r , 2 2 =r ) или 4,0 1 = пер T и 8,0 2 = пер T ( 4 1 =r , 8 2 =r ), а для второго 05,0 1 = пер T и 1,0 2 = пер T или 2,0 1 = пер T и 4,0 2 = пер T соответственно. Исходя из вышеизложенного можно сделать вывод о том, что графическая форма спецификации требований к пара- метрам протокола БИУК вполне может обеспечивать анализ синхронизации ММТ. При этом в случае линейной зависимости 2 1 λ λ η = от увеличения (уменьшения) сетевых ресурсов (r,m) должно сохраняться заданное соотношение интенсивностей приоритетно- го 1 λ и неприоритетного 2 λ потоков: 2 1 λ λ η = зад (в случае пуассоновских потоков 1 2 перT перT зад =η [12 ] ). 4. Описание и спецификация процессов передачи моделями сценариев В отличие от языка SDL (версия SDL-92) в SDL-2000 предпринята попытка ввести так называемые “разорванные” мо- дели отдельных групп состояний – модели сценариев. Это шаг к полным моделям опи- сания динамики процессов функционирова- ния узлов коммутации (УК) [8,9]. При разработке алгоритмов протоко- лов вначале возникает необходимость ана- лиза области применения УК в рамках бу- дущих специфицированных требований к его АПС. Для анализа знание и опыт – важ- ные факторы, но естественные языки дока- зали неадекватность выполнения задач ана- лиза при формализации. Четкие обозначе- ния необходимы для обеспечения общего понимания системы и моделей процессов ее функционирования, что позволяет прове- рять на модели выполнение специфициро- ванных требований (прежде чем будет по- трачено слишком много времени на макети- рование). Необходимыми моделями для ана- лиза пока являются отдельные сценарии процесса передачи (они зафиксированы в MSC-2000 [13]). Модели на языке SDL-2000 можно использовать, расширяя его моде- лями UML [14]. Особенность этих интегри- руемых моделей заключается в том, что диаграммы изменяются, развиваются и мо- гут иметь много различных версий (даже если в конце сохраняется только одна). Но полной динамики поведения системы пока нет. В заключительной модели системы можно проследить развитие начальной мо- дели. Однако количественного анализа не только динамики процесса, но и сценариев нет. Для приведенного выше примера в рамках ITU рекомендации Q.703 (сигналь- ная система № 7) рассматривается передача сообщений как цепочки пакетов сетевого уровня, приведенная в [11]. Из нескольких функций сетевого уровня взята функция оп- ределения допустимого приоритетного по- тока, где модуль сигнала выравнивания по- токов рассматривается как генератор обрат- ных связей с помощью интерфейса с ка- нальным уровнем. Для определения пре- дельных значений потока 1 λ при приеме программа синхронизации формирует сигнал сдерживания потока 1 λS (см. рис.2). Начальная модель (как исходный Інтелектуальні мережі 79 сценарий) системы передачи ММТ для ВКС рассматривается как “контекстная модель”, показывающая главные блоки системы и интерфейсы. Это обычно начальная версия заключительной спецификации параметров протокола сетевого уровня, которая для приведенного примера является диаграммой SDL-G. Анализ моделей спецификации пред- ставлен диаграммами на рис. 3-6, которые содержат: • интерфейс I1i_f для передачи паке- тов и приема сигнала об ограничении при- оритетного потока; • два интерфейса с частью сетевого уровня to_daed и from_daed; • два агента (сигнала) DAED1 и DAED2 типа DAEDtype со следующими сигналами: - определения превышения потока 1 λ (мониторинг получаемых пакетов) DAEDR; - определения сигнала SUERM, если обработка значения 21 ληλη тр = включена с монитором анализа тр η (рис.7); - определения новых значений 1 λ для выравнивания ММТ (БИУК1 – передача) DAEDT. Блок level1interface на рис.3 исполь- зует блок DAEDTYPE с пакета DAEDpack. Сквозная передача сигнала имеет две формы DAED модулей, связанных каналь- ным уровнем. На рис.4 тип DAEDtype ис- пользуется дважды, как DAED1 и DAED2. Диаграмма, которая содержит типы сигна- лов, часто называется “системной моде- лью”. Для иллюстрации принимаем, что оп- ределены две системы для интерфейса ка- нального уровня: один без (рис.3) и один с коррекцией потока 1 λ (рис.4). Поэтому надо использовать два экземпляра агента DAEDR (сигнала) (рис.4). Эти две различные специ- фикации могут в дальнейшем использо- ваться как основа тестов соответствия. Рис.3. Канальный уровень интерфейса Q.703 Рис.4. Канальный уровень интерфейса Q.703 с обработкой соотношения тр η λ λ ≤ 2 1 Інтелектуальні мережі 80 Многократно используя один и тот же блок в обеих точках канала, можно обес- печить передачу с прикрепленными име- нами интерфейса: l1I-f, to_daed и from_daed. В простых системах (рис.5) экземп- ляры системы показываются как SDL-G – определения (типа блока или процесса), которые имеют подразумеваемое опре- деление типа, которое может многократно использоваться в нескольких местах одина- ковых спецификаций SDL, и их свойства могут быть унаследованы (необходимость специализированных типов). Например, в двусторонних системах это необходимо для описания приемопередатчика, т.е. много- кратное использование с обеих сторон. 5. Введение контекстных параметров для описания специализированных типов блоков/процессов системы Для объектно-ориентированного мо- делирования необходима специализация типов блоков/процессов системы. Ее можно выполнить, используя контекстные пара- метры [9,10], для которых фактические па- раметры нужно определить прежде, чем ис- пользуется тот или иной их тип. Как пример тип suerm_type представлен (рис. 5) после определения и оценки параметров сигнала: для сигнала задержать поток 1 λS так, чтобы было достигнуто за счет изменения 1 λ заданное значение η . Таким образом, формальные контек- стные параметры вводятся после определе- ния типа блока (после имени типа и заклю- чены в < >). При этом контекстным пара- метром, являющимся признаком сигнала, могут быть блок, процесс, переменная дан- ных, интерфейс, процедура, исключение или таймер (тип для блока, или процесса, или данных). На рис.5. приведена диаграмма монитора – специализированного модуля Рис.5. Монитор частот, превышающих заданное значение 21 ληλ тр > Інтелектуальні мережі 81 формирования сигнала с контекстным па- раметром коррекции потока 1 λ . Контекстные параметры и виртуаль- ные типы могут ограничивать указанные фактические параметры и переопределять типы в рамках заданных ограничений. По умолчанию для ряда контекстных параметров могут быть указаны диапазоны ограничений. Точно так же входные порты БИУК могут соединяться с каналами, которые передают соответствующие пакеты с учетом сигналов, поддерживающих заданный режим их передачи. На рис. 6 ограничение daedg должно быть связано с блоком, основанным на daedrtype. 6. Формирование объектно-ориентиро- ванных моделей поведения системы Программы группируются в модули с учетом их предназначения для одного типа (одного класса), что позволяет исполь- зовать их в нескольких системах. Модули программ могут также использоваться в пределах других программных систем и обычно имеют иерархию зависимостей ме- жду собой. На рис. 6 приведена интегральная модель двух систем, представленных на рис. 4 и 5, реализованная в виде пакета. Ка- ждый интерфейс здесь содержит определе- ние соответствующих сигналов или ссылок к сигналам посредством use (см. from_daed). Интерфейсы могут также включать опреде- ления или использование двух других кана- лов связи между процессами: удаленные процедуры и удаленные переменные. Символы классов нижних двух бло- ков могут быть заданы произвольно. Они определяют некоторые ссылочные свойства связанного типа, для того чтобы пользо- ватель не обращался к другой диаграмме для их описания. Средние блоки могут со- держать такие свойства признака, как пе- ременные. Более низкие по иерархии блоки могут содержать такие свойства поведения, Рис.6. Интегральная объектно-ориентированная модель канального уровня (ITU Рекомендации Q.703) Інтелектуальні мережі 82 как имя процедуры и ее параметры (сортировка или сигналы, используемые в theinputs ссылочного объекта). На рис. 6 ис- пользование символов класса иллюстриро- вано только для daedt_type, который имеет переменное свойство признака (su_bits) или свойство поведения процедуры (in- sert_zeros). В процессе разработки алго- ритма необходимо сначала определить мо- дули блоков, а затем разрабатывать кон- кретный тип блока. Реальное определение свойств обработки (например, для модуля анализа) должно находиться в интерфесном типе, при этом инструментальные средства анализа должны создавать графические об- разы анализа (см.рис.2) с учетом совме- стимости результатов анализа с заданными режимами передачи ММТ. Таким образом, введение количест- венного анализа специфицированных тре- бований (см. рис.4-6) с визуализацией ре- зультатов (см.рис.2) для описания (см. рис.1) процесса передачи ММТ может су- щественно сократить экспериментальные исследования и испытания при проектиро- вании и разработке алгоритмов для АПС БИУК. Заключение Сформулированы основные концеп- туальные положения создания расширения языка SDL (точнее, его интеллектуализа- ции) вследствие введения в него средств количественного анализа специфицируемых требований. В качестве основных положе- ний определены следующие: 1. Формализация систем и, главное, процессов взаимодействия их составляю- щих (см. рис.1), которая должна быть поло- жена в основу аналитических [12], имита- ционных [15] моделей, количественного анализа эффективности разрабатываемых алгоритмов АПС (см.рис.2). 2. Детализация описания динамики процессов функционирования вследствие введения сценариев критических ситуаций, т.е. состояний, требующих коррекции пове- дения системы (см.рис.3 ,4). 3. Введение контекстных параметров для унификации описания специализиро- ванных компонентов системы с последую- щим созданием объектно-ориентированной модели его поведения (см.рис.5,6) В отличие от последней версии языка описания и спецификации (SDL-2000), реа- лизуемого на канальном и физическом уровнях эталонной модели (ЭМ) взаимодей- ствия открытых систем (ВОС), рассмотрена принципиально новая методология. Она по- зволяет расширить языка за счет введения модулей количественного анализа с визуа- лизацией результатов анализа моделируе- мых процессов. Создав фрагмент языка описания, моделирования и спецификации с количественным анализом требований, предъявляемых к выбираемым вариантам алгоритмов АПС, можно предлагаемую ме- тодологию развить, доведя ее до сетевого уровня ЭМ ВОС с введением нового стан- дарта на модифицированный язык SMDL. 1. Research Networking in Europe // European Com- mosion. – 2001. – 42 p. 2. Project Pages // Belgium. EC – Research networking in Europe. – 2002. – P.35-47. 3. Research Networking. The GEANT Network. – www.cordis.org. 4. Ластовченко М.М., Биляк В.И. Концепция форми- рования многофункциональных базовых узлов ком- мутации для широкополосных сетей связи // УсиМ. – 2005. – №3. – C.26-34. 5. Стернс Т. Учимся моделировать // Сети. – 1998. – №3. – C.130-135. 6. Биляк В.И. Архитектура инструментально- технологической системы проектирования аппа- ратно-программных компонент широкополосных се- тей // Матеріали молодіжної наук. конф. – Киев НАН України. – 2003. – С.30-37. 7. Гольдштейн Б.С. Сигнализация в сетях связи. Т1 // Радио и связь. – 1998. – 417с. 8. Ластовченко М.М., Биляк В.И. Проблемы созда- ния инструментально-технологических систем про- ектирования аппаратно-программных средств интел- лектуальных сетей // Пробл. программирования. – 2004. – №2/3. – С.497-504. 9. Reed B. SDL-2000 for New Millennium Systems // Telelektronic. – 2002. – P.81-96. 10. Гольдштейн Б.С., Ехриель И.М., Рерле Р.Д. Интеллектуальные сети. – М.: Радио и связь, 2000. – 585с. 11. SDL-2000. – www.sdl-forum.org 12. Ластовченко М.М., Ярошенко В.Н., Биляк В.И. Математические аспекты проектирования интеллек- туальных коммутационных систем передачи ММТ // Математ. машины и системы. – № 6. – 2001. – С.56-69. 13. ITU-T. Message Sequence Chart (MSC). – Geneva. – 1999. (Z.120 (11/99).) 14. Бьюркандер М. Графическое программирование с использованием UML и SDL // М.: Открытые сис- темы. – 2001. – №1. – С.48-51. Інтелектуальні мережі 83 15. Ионин Г.Л., Седол Я.Я., Супе В.В. Язык моделиро- вания ПАЛМ . – Рига: ПГУ им. П.Стучки. – 1982. – 107с. Получено 05.07.05 Об авторе Биляк Виталий Иванович, младший науч. Сотрудник Место работы автора: Институт программных систем НАН Украины, 03680, Киев-187, пр. Акад. Глушкова, 40 Тел.: 403 1410 E-mail: bil_vitaliy@mail.ru
id nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-1376
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
issn 1727-4907
language Russian
last_indexed 2025-11-27T07:15:40Z
publishDate 2005
publisher Інститут програмних систем НАН України
record_format dspace
spelling Биляк, В.И.
2008-07-28T18:57:56Z
2008-07-28T18:57:56Z
2005
Методология введения количественного анализа в язык описаний и спецификаций требований к алгоритмам протоколов интеллектуальных сетей/ В.И. Биляк // Проблеми програмування. — 2005. — N 4.— С. 73-83. — Бібліогр.: 15 назв. — рос.
1727-4907
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/1376
681.324
Формализован процесс приоритетного обслуживания мультимедийного трафика базовыми интеллектуальными узлами коммутации интеллектуальных сетей. Предложена методология введения математических моделей количественного анализа в процесс спецификации и описания требований к протоколам базовых интеллектуальных узлов коммутации. Представлен фрагмент языка описания, моделирования и спецификации SMDL.
ru
Інститут програмних систем НАН України
Інтелектуальні мережі
Методология введения количественного анализа в язык описаний и спецификаций требований к алгоритмам протоколов интеллектуальных сетей
The methodology of quantitative analysis introduction in specification and description language of requirement to intelligent networks protocols algorithms
Article
published earlier
spellingShingle Методология введения количественного анализа в язык описаний и спецификаций требований к алгоритмам протоколов интеллектуальных сетей
Биляк, В.И.
Інтелектуальні мережі
title Методология введения количественного анализа в язык описаний и спецификаций требований к алгоритмам протоколов интеллектуальных сетей
title_alt The methodology of quantitative analysis introduction in specification and description language of requirement to intelligent networks protocols algorithms
title_full Методология введения количественного анализа в язык описаний и спецификаций требований к алгоритмам протоколов интеллектуальных сетей
title_fullStr Методология введения количественного анализа в язык описаний и спецификаций требований к алгоритмам протоколов интеллектуальных сетей
title_full_unstemmed Методология введения количественного анализа в язык описаний и спецификаций требований к алгоритмам протоколов интеллектуальных сетей
title_short Методология введения количественного анализа в язык описаний и спецификаций требований к алгоритмам протоколов интеллектуальных сетей
title_sort методология введения количественного анализа в язык описаний и спецификаций требований к алгоритмам протоколов интеллектуальных сетей
topic Інтелектуальні мережі
topic_facet Інтелектуальні мережі
url https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/1376
work_keys_str_mv AT bilâkvi metodologiâvvedeniâkoličestvennogoanalizavâzykopisaniiispecifikaciitrebovaniikalgoritmamprotokolovintellektualʹnyhsetei
AT bilâkvi themethodologyofquantitativeanalysisintroductioninspecificationanddescriptionlanguageofrequirementtointelligentnetworksprotocolsalgorithms

Similar Items