Труды КНЦ вып.3 (ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ вып.1 3/2010(3))

С И и и к иртных тп д м 2011 УНИВЕРСАЛЬНАЯ ИНСТРУМЕНТАЛЬНАЯ СРЕДА ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ПРОБЛЕМНО-ОРИЕНТИРОВАННЫХ ОДНОРАНГОВЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ СЕТЕЙ* М.Г. Шишаев, З.В. Широкова Одноранговые информационные сети, характери­ зуемые симметричной функциональностью узлов (в отличие от систем с выделенным сервером, где по выполняемым функциям узлы делятся на два вида - серверные и клиентские), являются в настоящее вре­ мя предметом довольно интенсивных исследований и разработок [1]. Наиболее привлекательной харак­ теристикой одноранговых сетей является их высокая отказоустойчивость и теоретически неограниченная масштабируемость и наращиваемость. «Платой» за эту привлекательность является относительно высо­ кая сложность алгоритмов функционирования сети. При этом, в силу непредсказуемости поведения от­ дельно взятых узлов (включение/выключение узла из сети, активность использования узлом функций сети, и т.д.), оценка возможных состояний одноран­ говой сети становится сложной задачей. Вместе с тем, качество алгоритмов работы узлов одноранго­ вой сети (пиров) определяет ключевые потреби­ тельские характеристики сети: связность, показа­ тель доступности, скорость обслуживания запросов, доступная пропускная способность, и другие. В условиях, когда количество и поведение узлов од­ норанговой сети в каждый момент времени невоз­ можно точно рассчитать, эффективным средством оценки качества функционирования некоторого нового алгоритма работы сети является имитацион­ ное моделирование. Работа над созданием и совер­ шенствованием алгоритма заключается в этом слу­ чае в вычислительном эксперименте, сопряженном с многоратными прогонами имитационной модели одноранговой сети при различных начальных усло­ виях, в том числе - различных параметрах алгоритма работы пиров, а также и при различных собственно алгоритмах. Для осуществления подобного модели­ рования требуется, таким образом, многократная перенастройка имитационной модели, выражающая­ ся не только в настройке имеющихся в модели пе­ ременных и констант, но и в существенном измене­ нии алгоритмической составляющей модели. Вме­ сте с тем, при изменении алгоритмов функциониро­ вания пиров, составляющих сеть, в ходе работы одноранговой сети сохраняется некоторая обоб­ щенная логика ее работы: узлы сети должны распо­ лагать некоторыми данными и обеспечивать * Работа выполнена по программе ОНИТ РАН «Фундаментальные основы информационных техно­ логий и систем» (проект № 2.6). Работа поддержана грантом РФФИ (проект № 08-07-00З01-а). выполнение некоторого набора обязательных функ­ ций, независимо от конкретной реализации сети. Это дает принципиальную возможность создания унифи­ цированной имитационной модели одноранговой сети, независимой от конкретных алгоритмов функ­ ционирования узлов. Разработка такой модели об­ легчила бы задачу исследователей, поскольку отпала бы необходимость создания модели «с нуля» для каждой последующей реализации сети. Одноранговая сеть - сложная динамичная систе­ ма, все объекты которой функционируют в собст­ венном уникальном режиме. Поведение каждого от­ дельно взятого узла нельзя предугадать заранее, как и общую динамику развития такой сети. Кроме того, существует множество алгоритмов функционирова­ ния одноранговых сетей. Все это делает задачу по­ строения универсальной (подходящей для большин­ ства реализаций) модели достаточно сложной. Одна­ ко можно попытаться учесть некоторые типовые задачи, решаемые узлами в любой одноранговой се­ ти, а также наборы данных, хранимых на узлах- участниках пиринговой сети. Диаграмма последова­ тельности, описывающая типовую логику функцио­ нирования узла одно-ранговой сети, представлена на рис. 1 . Среди таких «типичных» задач можно выделить следующие: - регистрация нового узла в сети; - транслирование адресных баз; - формирование базы локально хранимых ре­ сурсов; - генерация и обслуживание запросов на поиск какого-либо ресурса; - выход узла из сети. Поскольку каждый алгоритм может, помимо опи­ санных выше, реализовывать некоторые дополни­ тельные функции, необходимо предусмотреть воз­ можность расширения данного перечня задач так, чтобы при реализации конкретного алгоритма можно было воспользоваться заготовленным шаблоном. Так, например, для класса децентрализованных сетей на основе DHT (Distributed Hash Table) [2], поиско­ вый сервис в которых реализован с помощью табли­ цы хешей, можно выделить подзадачу получения хеш-ключа данного ресурса (примерами таких сетей являются Freenet, Chord, BitTorrent). Описанная совокупность функций будет форми­ ровать алгоритмическую (функциональную) состав­ ляющую модели узла. 75