Мониторинг ресурсов узлов корпоративной сети - page 3

любом интерфейсе сетевых узлов для любой из очередей, организо-
ванной любым устройством в сети на любом уровне и этапе обработки
информации. Мониторинг буферного пространства широко использу-
ется при обработке информации. Например, метод Weighted random
early detection (WRED — взвешенное случайное раннее обнаружение)
[3] по степени загрузки буфера интерфейса путем удаления случай-
но отмеченных пакетов позволяет снизить вероятность возникнове-
ния перегрузки на рассматриваемом интерфейсе. Измерение размеров
буферов проводится алгоритмами обслуживания очередей в вычисли-
тельных системах. Справедливая организация очередей Fair Queuing
(FQ), справедливая организация очередей с побитовым циклом Bit-
Round Fair Queuing (BRFQ), взвешенная справедливая организация
очередей Weighted Fair Queuing (WFQ) и другие [4] базируются на из-
мерении реальных или виртуальных размеров очередей относительно
соответствующих ресурсов вычислительных систем.
Время центрального процессора, выделяемого каждому потоку в
коммутаторах и маршрутизаторах, во многом определяет реальную
пропускную способность транспортного узла. Если среднее время
центрального процессора, выделяемое рассматриваемому потоку ин-
формации, обозначить
T
p
, а среднеквадратическое отклонение этой
характеристики
σ
p
, то из теории очередей [4] следует, что среднее
число запросов, ожидающих обслуживание, составит
ω
=
1
2
ρ
2
1
ρ
1 +
σ
2
p
T
2
p
,
(1)
где
ρ
=
T
p
/T
к
— загрузка процессора;
T
к
— среднее время между
поступающими в процессор заявками на обслуживание (в случае ком-
мутатора или маршрутизатора
T
к
= 1
— время между моментами
поступления заявок на обслуживание пакетов;
λ
— средняя интенсив-
ность трафика, измеряемая числом пакетов в секунду).
Выражение (1) справедливо для пуассоновского трафика [4]. Если
к тому же время обслуживания распределено по показательному за-
кону, так как для простоты анализа допускается экспоненциальное
распределение длин прибывающих для коммутации или маршрутиза-
ции кадров, а время
T
p
линейно зависитотдлины кадра, то
σ
p
=
T
p
и
ω
=
ρ
2
(1
ρ
)
. Среднее число кадров, находящихся в очереди на обслу-
живание, вместе со средним числом обслуживаемых кадров (равным
ρ
)
составляет:
r
=
ρ
+
ω.
(2)
Следовательно, для пуассоновского входного потока
r
=
ρ/
(1
ρ
)
.
Среднее время ожидания пакетом обслуживания (т.е. нахождения его
116 ISSN 0236-3933. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. “Приборостроение”. 2010. № 2
1,2 4,5,6,7
Powered by FlippingBook