Проектирование и моделирование сетей связи в системе Riverbed Modeler
.pdf14.4 Модель сети кафедры ВТ
Логическая схема
Локальную вычислительную сеть кафедры ВТ было решено представить в виде 5 -ти подсетей (каждая подсеть представляет собой компьют ерный класс) и одного сервера (Рисунок 14.11). Это сделано в связи с имеющимися ограничениями в академической версии IT Guru (в сети не должно быть более 20 объектов). В качестве подсети используется стандартный объект 100BaseT_LAN, представляющий собой сеть Fast Ethernet коммутируемой топологии (Fast Ethernet LAN in a switched topology).
Количество клиентов в сети произвольно, все ПК обслуживает один сервер. Клиентский трафик направляется как вовнутрь подсети так и на внешние сервера. Поддерживаются следующие виды приложений: FTP,
Email, Database, Custom, Rlogin, Video, X windows, HTTP
по TCP или UDP. Количество рабочих станций в подсети 10 по умолчанию.
Сервер предоставляет возможность работы приложений как по протоколу TCP, так и по UDP. Подключение может быть 10, 100 и 1000 Мбит и определяется пропускной способностью подключенного канала связи.
У коммутаторов имеется возможность подключать до 16 Ethernet интерфейсов. Алгоритм связывающего дерева (Spanning Tree algorithm) используется для обеспечения топологии без колец. Коммутаторы взаимодействуют между собой путем посылки BPDU (Bridge Protocol Data Units) пакетов. Коммутатор может объединять сети только одного типа (Ethernet - Ethernet, FDDI - FDDI, or Token Ring - Token Ring).
Структура трафика - Mesh (топология, когда все элементы напрямую соединены друг с другом) (р исунок
14.12).
201
Рисунок 14.11 - Локальная вычислительная сеть кафедры ВТ
Рисунок 14.12 - Структура трафика сети
14.5 Анализ трафика сети
Для адекватного решения задачи анализа производительности компьютерных сетей в первую очередь необходима информация о сетевом трафике. Кроме решения этой задачи, она нужна также и по другим причинам. Это и аспекты безопасности, поиск узких мест для оптимизации структуры сети, отладка работы сети, контроль входящего/исходящего трафика для оптимизации
202
работы разделяемого подключения к сети Интернет др. Знание и прогнозирование характеристик потоков важно также для оптимального или близкого к нему управления ими в сетях.
При помощи бесплатной демоверсии программы NetFlow Analyzer был собран трафик в пакетах за периоды - день, неделя, месяц для его анализа. Один из таких трафиков по типам протоколов сети кафедры ВТ приведен на рис унке
14.13.
Рисунок 14.13 – Трафик сети кафедры по протоколам
Из рисунка 14.13 следует, что почти 90% (88%) от всего трафика, поступающего на сервер, составляет внешний трафик, а 97% трафика сети составляют пакеты, инициированные протоколами HTTP, FTP и NetBIOS.
Ниже на рисунке 14.14 приведен агрегированный трафик сети кафедры в пакетах в минуту за один рабочий день, т.е. исходный трафик как случайный процесс задан с поминутной дискретизацией.
По собранному трафику с поминутной дискретизацией (рисунок 14.14) определяем максимальную интенсивность поступления пакетов от маршрутиза тора к серверу, равную 203 пакета/с (12153/60), где средняя длина пакета – 763 байта. Наружу, т.е. от сервера к маршрутизатору поступает
203
по максимуму 112 пакетов/с (6744/60).
Рисунок 14.14 – Агрегированный трафик сети
14.6 Моделирование сети кафедры в системе
Riverbed Modeler
Для моделирования данной сети в пакете Riverbed Modeler, задаем в модели сети кафедры (р исунок 14.11) полученные выше интенсивности 203 и 112 пак/с трафика в соответствующих направлениях, от маршрути затора к серверу и наоборот (рисунки 14.15 и 14.16). Длительность моделирования укажем один рабочий день (модельное время).
204
Рисунок 14.15 – Задание входящего трафика сети кафедры
Рисунок 14.16 – Задание исходящего трафика сети кафедры
Затем весь входящий и и сходящий трафики делим поровну между 3-мя подсетями. Это связано с тем, что количество рабочих станций в классах одинаково, и получаем интенсивность на входе каждой подсети 67 пак/с, а на выходе - 37 пак/с. Зададим эти значения интенсивностей трафика в соо тветствующих направлениях
205
для всех трех подсетей, как это показано на рис унке 14.15 и 14.16 для первой подсети.
Очевидно, что здесь мы явно учитываем идентичность подсетей. Однако в других случаях необходимо учитывать реальное количество рабочих станций в подсетях и входящий трафик делить пропорционально их количеству в каждой подсети.
Рисунок 14.17 – Задание входящего трафика в подсети
В результате прогона модели получаем следующие данные по загрузкам каналов, как это показано на рис унке
14.19.
206
Рисунок 14.18 – Задание исходящего трафика в подсети
Рисунок 14.29 – Результаты имитационного моделирования сети кафедры в системе Riverbed Modeler
Эти результаты показывают, что загрузки каналов связи
207
на 100 Мбит/с малы, т.к. максимальная загрузка состав ляет всего 1,5%.
По-видимому, такая ситуация имеет место во всех подобных ЛВС. Это позволяет сделать следующее утверждение:
-такие ЛВС имеют большой запас производительности,
т.е. входящий трафик может быть увеличен в несколько десятков раз при условии, ч то эта сеть работает автономно вне связи с другими сетями;
-очевидно, что реальные загрузи каналов связи и узлов, будут еще меньше, т.к. мы рассматриваем поведение сети при максимальном значении входящего трафика;
-следовательно, существует резерв по про пускной способности, позволяющий задействовать в сети дополнительные сетевые приложения.
Примечание:
Если отметить на канале связи статистику загрузки и подсветить лини (View -> Visualize Link Usage -> Color by Link Usage…), можно посмотреть загрузку, наведя указателем мыши на каждую связь:
Рисунок 14.20 – Просмотр данных по загрузке канала
Для наглядности отображаем статистику по всем связям следующим образом:
Выводим панель Annotation Topology -> Open Annotation Palette:
208
создаем таблицы следующего вида:
Далее рассмотрим влияние увеличения интенсивностей входящего и исходящего трафика на загрузки каналов.
Для наглядности на рисунке 14.21 приведены результаты имитации сети при симметричном трафике: входящий и исходящий трафики равны и составляют 2 190 пакетов/с.
Рисунок 14.21 – Результаты имитационного моделирования сети кафедры при симметричном трафике
209
Действительно, увеличение трафика в десять с лишним раз приводит к такому же увеличению нагрузки на все каналы связи сети.
14.7 Выводы по лабораторной работе
1. Данная лабораторная работа позволяет на реальном примере увидеть, как происходит процесс виртуального тестирования сети и поиск слабых мест, как смоделировать возможные пути решения по реструктуризации сети, а также последствия разных орг анизационных и эксплуатационных решений. С помощью моделирования можно определить перегруженные каналы связи, причины перегруза, количественные показатели требуемой пропускной способности.
2. В работе проанализирована сеть кафедры ВУЗа. Для адекватного исследования показателей производительности данной сети использована программа NetFlow Analyzer для съема реального сетевого трафика.
Полученные показатели производительности: загрузки каналов связи и задержки паке тов в сети подтверждают, что эта сеть разумно организована. В сети имеется большой «запас» производительности, позволяющий добавить дополнительные приложения, а также наращивать их ресурсы.
3. При исследовании указ анной сети имитационным моделированием, нами явно использован метод декомпозиции. Метод декомпозиции сети на подсети упрощает ее исследование, а учет трафика при этом повышает достоверность моделирования. Таким образом, результаты моделирования вполне адекватно могут отражать процессы функционирования реальных сетей.
210