что называется управляемостью сети
Требования к компьютерным сетям
Управляемость
В идеале средства управления сетями представляют собой систему, осуществляющую наблюдение, контроль и управление каждым элементом сети — от простейших до самых сложных устройств, при этом такая система рассматривает сеть как единое целое, а не как разрозненный набор отдельных устройств.
Управляемость сети подразумевает возможность централизованно контролировать состояние основных элементов сети, выявлять и решать проблемы, возникающие при работе сети, выполнять анализ производительности и планировать развитие сети.
Хорошая система управления наблюдает за сетью и, обнаружив проблему, активизирует определенное действие, исправляет ситуацию и уведомляет администратора о том, что произошло и какие шаги предприняты. Одновременно с этим система управления должна накапливать данные, на основании которых можно планировать развитие сети. Наконец, система управления должна быть независимой от производителя и обладать удобным интерфейсом, позволяющим выполнять все действия с одной консоли.
Необходимость в системе управления особенно ярко проявляется в больших сетях: корпоративных или глобальных. Без системы управления в таких сетях требуется присутствие квалифицированных специалистов по эксплуатации в каждом здании каждого города, где установлено оборудование сети, что в итоге приводит к необходимости содержания огромного штата обслуживающего персонала.
В настоящее время в области систем управления сетями много нерешенных проблем. Явно недостаточно действительно удобных, компактных и многопротокольных средств управления сетью. Большинство существующих средств вовсе не управляют сетью, а всего лишь осуществляют наблюдение за ее работой. Они следят за сетью, но не выполняют активных действий, если с сетью что-то произошло или может произойти. Мало масштабируемых систем, способных обслуживать как сети масштаба отдела, так и сети масштаба предприятия, — очень многие системы управляют только отдельными элементами сети и не анализируют способность сети выполнять качественную передачу данных между конечными пользователями.
Совместимость
Качество обслуживания
Качество обслуживания ( Quality of Service, QoS ) определяет количественные оценки вероятности того, что сеть будет передавать определенный поток данных между двумя узлами в соответствии с потребностями приложения или пользователя.
В условиях, когда многие механизмы поддержки качества обслуживания только разрабатываются, использование для этих целей избыточной пропускной способности часто оказывается единственно возможным, хотя и временным решением.
Управляемость сложных сетей — перевод статьи Controllability of complex networks
Данная статья представляет собой перевод статьи Альберта Барабаши и его соавторов, под названием «Controllability of complex networks». Оригинал которой в формате PDF можно скачать здесь.
Для тех, кто уважает чужой труд, напомню, что перевод является авторским, и любое цитирование или упоминание требует указания ссылки на оригинал перевода. Надеюсь, что те, кто не уважают чужой труд, не заморачивают себе голову тем, о чем будет идти речь в статье.
В переводе, жирным шрифтом будут выделены важные заключения и основные понятия, приведенные в статье, выделенные автором перевода. Курсивом будут выделены комментарии автора перевода и ссылки на определения и дополнительную информацию по некоторым понятиям и методам, приведенным в статье.
Управляемость сложных сетей
Доказательством того, что мы полноценно понимаем природные и техногенные системы может служить лишь наша способность управлять этими системами. Несмотря на то, что теория управления предлагает математические инструменты для управления инженерными и природными системами для перевода их к желаемому состоянию, единой инфраструктуры для управления сложными самоорганизующимися системами не существует. В этой статье мы разрабатываем аналитические инструменты для исследования управляемости произвольных комплексных ориентированных сетей, а также определения набора узлов-драйверов с управлением, зависящим от времени, которое может целенаправленно управлять динамикой всей системы. Мы применили эти средства для нескольких реальных сетей, установив, что число узлов-драйверов в основном определяется степенью распределения сети (network’s degree distribution). Мы покажем, что сложнее всего контролировать разряженные неоднородные сети, которые появляются во многих реальных сложных системах, а плотными и однородными сетями можно управлять с помощью всего-лишь нескольких узлов-драйверов. Парадоксально, но мы выяснили, что как и в модели, так и в реальных системах, узлы-драйверы, как правило, не обладают высокой степенью узлов (degree nodes, количество входных или выходных связей).
(1) архитектура системы, представленная сетью, инкапсулирующей то, какие компоненты взаимодействуют между собой,
(2) динамические правила, которые фиксируют зависящие от времени взаимодействия между компонентами.
Если мы хотим управлять системой, то в первую очередь нам необходимо определить набор узлов, управляя которыми с помощью различных сигналов, мы сможем обеспечить полный контроль над сетью. Мы будем называть эти узлы драйверами. Особенно интересно определить минимальное число драйверов, контроля над которыми будет достаточно для того, чтобы полностью контролировать динамику системы. Обозначим его Nd.
Система, описываемая уравнением (1) называется управляемой, если ее можно привести из любого начального состояния в любое желаемое конечное состояния за конечное время, что возможно тогда и только тогда, когда матрица 
(2) размерности N x NM, имеет полный ранг 
(3)
Это уравнение представляет собой математическое условие управляемости системы, и называется критерием управляемости Калмана по рангу 1,2 (рис. 1а). В практическом смысле, управляемость также можно рассматривать следующим образом, определить такое минимальное количество узлов-драйверов, что уравнение (3) будет выполняться. Так, например, уравнение (3) говорит о том, что контроль над узлом x1 на рис. 1b с помощью входного сигнала u1 обеспечивает полный контроль над системой, так как состояния узлов x1, x2, x3 и x4 однозначно определяются сигналом u1 (t) (рис. 1c). В тоже время, наоборот, воздействия на верхний узел на рис. 1e не будет достаточно для полного управления, так как разница 
(где aij являются элементами матрицы A) не может быть однозначно определена с помощью u1 (t) (см. рис. 1f и раздел III.А Дополнительной Информации). Чтобы получить полный контроль, мы одновременно должны управлять узлом x1 и двумя любыми другими узлами среди
Управляемость реальных сетей
Мы использовали инструменты, разработанные ранее, для изучения управляемости нескольких реальных сетей. Сети были выбраны из-за их разнообразия: например, целью генной сети регуляции является контроль динамики клеточных процессов, поэтому ожидалось, что в результате получится структура, которая является эффективной с точки зрения контроля, и теоретически должна иметь небольшое количество узлов-драйверов (то есть малое 
). Напротив, для управляемости всемирной паутины или сетей цитирования подобного ожидать не приходится, что делает этот вопрос трудным даже для оценки 
. Наконец, можно было бы утверждать, что социальные сети, учитывая их нейтральность к восприятию (или даже сопротивляемость) для управления, должны иметь высокий , так как в них необходимо контролировать большинство людей по отдельности, чтобы контролировать всю систему. Мы использовали отображение в максимальное паросочетание для того, чтобы определить минимальный набор узлов-драйверов 
для сетей из Таблицы 1. Полученные данные противоречат нашим ожиданиям: как группа, генные сети регуляции проявляют высокий (0,8), указывая нам, на то, что необходимо независимо контролировать около 80% узлов для контроля их в полном объеме. Напротив, некоторые социальные сети характеризуются минимальными значениями , что говорит о том, что несколько человек, в принципе, могут контролировать всю систему.
Таблица 1 | Характеристики реальных сетей проанализированных в данной статье 
Для каждой сети, указан ее тип и имя; количество узлов (N) и связей (L); плотность узлов-драйверов, расчитанная в реальной сети 
, после рандомизации с сохранением степеней 
и после полной рандомизации 
. Для доступа к источникам данных и ссылками, смотри секцию VI Дополнительной Информации.
Чтобы определить топологические особенности, которые определяют управляемость сети, мы выбрали случайное состояние каждой реальной сети с использованием процедуры полной рандомизации (RAND-ER), которая превращает сеть в ориентированную случайную сеть ErdoS-Renyi с N и L постоянными. Для нескольких сетей нет никакой корреляции между исходной сети и его рандомизированного состояния (рис. 2d), таким образом, при полной рандомизации методом исключения, мы приходим к выводу о том, что топологические характеристики не влияют на управляемость. Мы также применили рандомизацию с сохранением степеней 40,41 (RAND-degree), которая сохраняет входную степень, 
, и выходную степень, 
, каждого узла неизменными, но выбирает случайным образом узлы, которые связаны друг с другом. Мы считаем, что несмотря на наблюдаемые различия в шесть порядков для величины эта процедура не изменяет существенно. Таким образом, управляемость системы в значительной степени зависит от распределения степеней узлов сети 
, что является нашим вторым и наиболее значимым выводом. Он говорит о том, что в основном определяется числом входящих и исходящих связей каждого узла и не зависит от того, куда указывают связи.
Аналитический подход к управляемости
Обсуждение и выводы
Дополнительная Информация к статье «Управляемость сложных сетей» доступна на сайте журнала Nature
Управляемость сложных сетей — перевод статьи Controllability of complex networks
Данная статья представляет собой перевод статьи Альберта Барабаши и его соавторов, под названием «Controllability of complex networks». Оригинал которой в формате PDF можно скачать здесь.
Для тех, кто уважает чужой труд, напомню, что перевод является авторским, и любое цитирование или упоминание требует указания ссылки на оригинал перевода. Надеюсь, что те, кто не уважают чужой труд, не заморачивают себе голову тем, о чем будет идти речь в статье.
В переводе, жирным шрифтом будут выделены важные заключения и основные понятия, приведенные в статье, выделенные автором перевода. Курсивом будут выделены комментарии автора перевода и ссылки на определения и дополнительную информацию по некоторым понятиям и методам, приведенным в статье.
Управляемость сложных сетей
Доказательством того, что мы полноценно понимаем природные и техногенные системы может служить лишь наша способность управлять этими системами. Несмотря на то, что теория управления предлагает математические инструменты для управления инженерными и природными системами для перевода их к желаемому состоянию, единой инфраструктуры для управления сложными самоорганизующимися системами не существует. В этой статье мы разрабатываем аналитические инструменты для исследования управляемости произвольных комплексных ориентированных сетей, а также определения набора узлов-драйверов с управлением, зависящим от времени, которое может целенаправленно управлять динамикой всей системы. Мы применили эти средства для нескольких реальных сетей, установив, что число узлов-драйверов в основном определяется степенью распределения сети (network’s degree distribution). Мы покажем, что сложнее всего контролировать разряженные неоднородные сети, которые появляются во многих реальных сложных системах, а плотными и однородными сетями можно управлять с помощью всего-лишь нескольких узлов-драйверов. Парадоксально, но мы выяснили, что как и в модели, так и в реальных системах, узлы-драйверы, как правило, не обладают высокой степенью узлов (degree nodes, количество входных или выходных связей).
(1) архитектура системы, представленная сетью, инкапсулирующей то, какие компоненты взаимодействуют между собой,
(2) динамические правила, которые фиксируют зависящие от времени взаимодействия между компонентами.
Если мы хотим управлять системой, то в первую очередь нам необходимо определить набор узлов, управляя которыми с помощью различных сигналов, мы сможем обеспечить полный контроль над сетью. Мы будем называть эти узлы драйверами. Особенно интересно определить минимальное число драйверов, контроля над которыми будет достаточно для того, чтобы полностью контролировать динамику системы. Обозначим его Nd.
Система, описываемая уравнением (1) называется управляемой, если ее можно привести из любого начального состояния в любое желаемое конечное состояния за конечное время, что возможно тогда и только тогда, когда матрица (2) размерности N x NM, имеет полный ранг (3)
Это уравнение представляет собой математическое условие управляемости системы, и называется критерием управляемости Калмана по рангу 1,2 (рис. 1а). В практическом смысле, управляемость также можно рассматривать следующим образом, определить такое минимальное количество узлов-драйверов, что уравнение (3) будет выполняться. Так, например, уравнение (3) говорит о том, что контроль над узлом x1 на рис. 1b с помощью входного сигнала u1 обеспечивает полный контроль над системой, так как состояния узлов x1, x2, x3 и x4 однозначно определяются сигналом u1 (t) (рис. 1c). В тоже время, наоборот, воздействия на верхний узел на рис. 1e не будет достаточно для полного управления, так как разница (где aij являются элементами матрицы A) не может быть однозначно определена с помощью u1 (t) (см. рис. 1f и раздел III.А Дополнительной Информации). Чтобы получить полный контроль, мы одновременно должны управлять узлом x1 и двумя любыми другими узлами среди
Управляемость реальных сетей
Мы использовали инструменты, разработанные ранее, для изучения управляемости нескольких реальных сетей. Сети были выбраны из-за их разнообразия: например, целью генной сети регуляции является контроль динамики клеточных процессов, поэтому ожидалось, что в результате получится структура, которая является эффективной с точки зрения контроля, и теоретически должна иметь небольшое количество узлов-драйверов (то есть малое ). Напротив, для управляемости всемирной паутины или сетей цитирования подобного ожидать не приходится, что делает этот вопрос трудным даже для оценки . Наконец, можно было бы утверждать, что социальные сети, учитывая их нейтральность к восприятию (или даже сопротивляемость) для управления, должны иметь высокий , так как в них необходимо контролировать большинство людей по отдельности, чтобы контролировать всю систему. Мы использовали отображение в максимальное паросочетание для того, чтобы определить минимальный набор узлов-драйверов для сетей из Таблицы 1. Полученные данные противоречат нашим ожиданиям: как группа, генные сети регуляции проявляют высокий (0,8), указывая нам, на то, что необходимо независимо контролировать около 80% узлов для контроля их в полном объеме. Напротив, некоторые социальные сети характеризуются минимальными значениями , что говорит о том, что несколько человек, в принципе, могут контролировать всю систему.
Таблица 1 | Характеристики реальных сетей проанализированных в данной статье
Для каждой сети, указан ее тип и имя; количество узлов (N) и связей (L); плотность узлов-драйверов, расчитанная в реальной сети , после рандомизации с сохранением степеней и после полной рандомизации . Для доступа к источникам данных и ссылками, смотри секцию VI Дополнительной Информации.
Чтобы определить топологические особенности, которые определяют управляемость сети, мы выбрали случайное состояние каждой реальной сети с использованием процедуры полной рандомизации (RAND-ER), которая превращает сеть в ориентированную случайную сеть ErdoS-Renyi с N и L постоянными. Для нескольких сетей нет никакой корреляции между исходной сети и его рандомизированного состояния (рис. 2d), таким образом, при полной рандомизации методом исключения, мы приходим к выводу о том, что топологические характеристики не влияют на управляемость. Мы также применили рандомизацию с сохранением степеней 40,41 (RAND-degree), которая сохраняет входную степень, , и выходную степень, , каждого узла неизменными, но выбирает случайным образом узлы, которые связаны друг с другом. Мы считаем, что несмотря на наблюдаемые различия в шесть порядков для величины эта процедура не изменяет существенно. Таким образом, управляемость системы в значительной степени зависит от распределения степеней узлов сети , что является нашим вторым и наиболее значимым выводом. Он говорит о том, что в основном определяется числом входящих и исходящих связей каждого узла и не зависит от того, куда указывают связи.
Аналитический подход к управляемости
Обсуждение и выводы
Дополнительная Информация к статье «Управляемость сложных сетей» доступна на сайте журнала Nature
Что называется управляемостью сети
Начало 1980гг. ознаменовалось резким ростом в области применения сетей. Как только компании поняли, что сетевая технология обеспечивает им сокращение расходов и повышение производительности, они начали устанавливать новые и расширять уже существующие сети почти с такой же скоростью, с какой появлялись новые технологии сетей и изделия для них. К середине 1980гг. стали очевидными проблемы, число которых все более увеличивалось, связанные с этим ростом, особенно у тех компаний, которые применили много разных (и несовместимых) технологий сети.
Основными проблемами, связанными с увеличением сетей, являются каждодневное управление работой сети и стратегическое планирование роста сети. Характерным является то, что каждая новая технология сети требует свою собственную группу экспертов для ее работы и поддержки. В начале 1980гг. стратегическое планирование роста этих сетей превратилось в какой-то кошмар. Одни только требования к числу персонала для управления крупными гетерогенными сетями привели многие организации на грань кризиса. Насущной необходимостью стало автоматизированное управление сетями (включая то, что обычно называется «планированием возможностей сети»), интегрированное по всем различным окружениям.
Архитектура управления сети
Модель управления сети ISO
Управляемые об’екты постоянно контролируют переменные эффективности. При превышении порога эффективности вырабатывается и посылается в NMS сигнал тревоги.
Каждый из описанных выше этапов является частью процесса установки реактивной системы. Если эффективность становится неприемлемой вследствие превышения установленного пользователем порога, система реагирует посылкой сообщения. Управление эффективностью позволяет также использовать проактивные методы. Например, при проектировании воздействия роста сети на показатели ее эффективности может быть использован имитатор сети. Такие имитаторы могут эффективно предупреждать администраторов о надвигающихся проблемах для того, чтобы можно было принять контрактивные меры.
Как и для случая управления эффективностью, первым шагом к соответствующему управлению учетом использования ресурсов является измерение коэффициента использования всех важных сетевых ресурсов. Анализ результатов дает возможность понять текущую картину использования. В этой точке могут быть установлены доли пользования. Для достижения оптимальной практики получения доступа может потребоваться определенная коррекция. Начиная с этого момента, последующие измерения использования ресурсов могут выдавать информацию о выставленных счетах, наряду с информацией, использованной для оценки наличия равнодоступности и оптимального каоэффициента использования источника.
Подсистемы управления защитой данных работают путем разделения источников на санкционированные и несанкционированные области. Для некоторых пользователей доступ к любому источнику сети является несоответствующим. Такими пользователями, как правило, являются не члены компании. Для других пользователей сети (внутренних) несоответствующим является доступ к информации, исходящей из какого- либо отдельного отдела. Например, доступ к файлам о людских ресурсах является несоответствующим для любых пользователей, не принадлежащих к отделу управления людскими ресурсами (исключением может быть администраторский персонал).