Агентный подход по поддержке принятия решений по управлению корпоративной вычислительной сетью

ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ

УДК 004.896

ДА. Белозеров

Научный руководитель: кандидат технических наук, доцент А.А. Суконщиков

АГЕНТНЫЙ ПОДХОД ПО ПОДДЕРЖКЕ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПО УПРАВЛЕНИЮ КОРПОРАТИВНОЙ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ СЕТЬЮ

В статье рассматривается применение агентно-ориентированного подхода на основе агентной платформы JADE к построению системы поддержки принятия решений по управлению корпоративной вычислительной сетью.

Многоагентная система, JADE, система поддержки принятия решений, корпоративная вычислительная сеть.

Application of an agent - based approach based on JADE framework of building decision support system for corporate area network is considered in this article.

Multi - agent system, JADE, decision support system, corporate area network.

Управление корпоративной вычислительной сетью (КВС) можно рассматривать как множество взаимосвязанных задач, в решении которых задействованы специалисты различных областей знаний информационных технологий (ИТ), такие как: системные администраторы, сетевые администраторы, администраторы баз данных, специалисты по информационной безопасности и т. д. И если для больших организаций существует возможность разделения этих обязанностей между несколькими специалистами с профильным образованием, то для малых предприятий сеть обслуживает только системный администратор. В этом случае возникает проблема принятия неоптимальных, субъективных решений, что может приводить к ухудшению качества работы корпоративной сети.

Частично данную проблему решают такие классы информационных систем, как: системы управления сетями (англ. NMS - Network Management Systems), системы мониторинга, системы обнаружения вторжений (англ. IDS - Intrusion Detection System) и предотвращения вторжений (англ. IPS - Intrusion Prevention System) и т.д. В то же время некоторыми авторами [1], [2] отмечается недостаточная интеллектуальность существующих в настоящее время систем. Решением данной проблемы может стать применение технологий искусственного интеллекта к управлению вычислительными сетями. В данной статье предлагается использование агентного подхода к построению системы поддержки принятия решений по управлению корпоративной вычислительной сетью. Важным преимуществом использования данного подхода является высокая степень масштабируемости и адаптируемости конечной системы.

Функциональные требования к СППР по управлению КВС

Международный опыт в сфере управления сетями связи обобщен в рекомендациях ITU - T X.700 и в близком к ним стандарте ISO 7498 - 4, которые вы-

деляют пять функциональных групп задач управления (модель FCAPS):

- управление отказами

- это процесс (или процессы) обработки отказов/аварийных сигналов в элементах сети, сбора и анализа информации об отказах;

- управление производительностью и надежностью (англ. Рerformance Мanagement) - это процесс (или процессы) сбора и анализа статистики сетевых элементов;

- управление конфигурацией и именованием (англ. Сonfiguration Мanagement) - это процесс (или процессы) внесения изменений в конфигурацию элемент сети: добавления, устранения и модификации;

- учет работы сети

- процесс контроля за степенью использования сетевых ресурсов и поддерживание функции по начислению оплаты за это использование;

- управление безопасностью (англ. Security Management) - комплекс мер по осуществлению защиты сети от несанкционированного доступа.

В данном случае под сетевым элементом понимается объект или оборудование, используемое для предоставления услуг. К сетевым элементам относятся сетевые устройства: коммутаторы, маршрутизаторы, рабочие станции, сервера, а также работающее на них программное обеспечение. Модель FCAPS широко используется при разработке систем управления сетями связи и телекоммуникациями.

Проведя анализ модели FCAPS, можно сделать вывод о том, что лишь часть описанных функций может быть автоматизирована. Например, нельзя полностью исключить человека при установке нового оборудования или замене вышедшего из строя. В то же время интеллектуальная обработка и анализ данных о состоянии сетевых элементов и всей сети в целом позволили бы существенно повысить эффек-

тивность принимаемых решений во всех областях управления сетями.

Данные, необходимые для анализа, могут быть получены как с помощью стандартизированных протоколов управления, таких как SNMP, WMI, SSH, Telnet, так и с помощью специализированных агентов мониторинга. Для анализа данных применяется метод нечеткого рассуждения на основе прецедентов (англ. Fuzzy CBR), который позволяет обобщать опыт нескольких экспертов в процессе принятия решений. Также хотелось бы отметить важность следующих функций системы: моделирование и прогнозирование состояния КВС как результат принятия решений. Их реализация позволяет значительно уменьшить количество ошибок в процессе принятия решений. Для решения задачи моделирования и прогнозирования состояния КВС необходимо использовать сетевой симулятор ns3.

Агенты системы

В состав СППР по управлению КВС входят следующие основные типы агентов: интерфейсный агент, агент хранения, агент-сборщик, агент-анализатор. Также в системе существуют два служебных типа агентов: система управления агентами (англ. Agent Management System - AMS) и агент службы каталогов (англ. Directory Facilitator - DF). Последние два агента являются частью спецификации FIPA [3].

Интерфейсный агент служит для организации взаимодействия «пользователь - система», в его задачи входит прием и обработка команд пользователя, а также представление ответа системы. Система включает в себя три вида интерефейса: интерфейс администратора, интерфейс эксперта и интерфейс оператора. Интерфейс администратора предназначен для управления самой системой и непосредственного

контроля над агентами. Интерфейс эксперта служит для просмотра и модификации правил вывода системы принятия решений. Интерфейс оператора предназначен для непосредственной работы с СППР.

Агент хранения данных призван обеспечивать интерфейс доступа системы к внешним источникам: файловым архивам, базам данных и т.д. Основными из них, с которыми работает система, являются: СУБД MySQL, СУБД RRDTool, а также файловая система.

Агент-сборщик получает данные с сетевых устройств по протоколам SNMP, WMI, Telnet и SSH. Также этот агент производит поиск устройств в сети. Агент-анализатор является ядром СППР, в его задачи входит интеллектуальная обработка собранных данных с целью выработки рекомендаций по улучшению работы вычислительной сети, моделирование результатов применения рекомендаций, а также прогнозирование работы сети. Все основные агенты являются многокомпонентными системами. Так, агент хранения данных объединяет агентов, работающих с конкретными источниками данных. Такими являются MYSQLDB, RRDDB, FILESYSTEM, предоставляющие интерфейсы для доступа к информации, хранящейся в СУБД MySQL, RRDTool и файловой системе соответственно. Набор данных агентов зависит от информационной структуры предприятия. Интерфейсный агент включает в себя агентов «Интерфейс администратора», «Интерфейс эксперта» и «Интерфейс оператора».

Агент-сборщик состоит из следующих компонентов: SNMPGetter, SSHGetter, WMIGetter, TelnetGetter и Scanner. Их задачи: получение информации от сетевого оборудования, серверов и рабочих станций по протоколам SNMP, SSH, WMI, Telnet, а также поиск устройств в сети.

Агент

системы

Интерфейсный

агент

Интерфейс

эксперта

Интерфейс

оператора

Агент

хранения

- MYSQLDB

RRDDB

Агент-

сборщик

Агент поиска и устранения неисправностей

- SNMPGetter

WMIGetter

Scanner

- SSHGetter

TelnetGetter

Рис. 1. Иерархия основных агентов СППР по управлению КВС

В состав агента-анализатора входят: агент поиска решений, агент моделирования, агент прогнозирования, агент поиска и агент устранения неисправностей. Агент поиска неисправностей проверяет соответствие контролируемых параметров норме и в случае отклонения сигнализирует о нем. Агент устранения неисправностей выполняет поиск комплексов организационно-технических мер, возвращает сеть в штатное состояние. Агенты моделирования и прогнозирования призваны оценить последствия принятия мер, предложенные агентом устранения неисправностей. Задачей агента принятия решения является оценка найденных мер по устранению неисправностей и последствий их применения.

Служебные агенты AMS и DF необходимы для обеспечения функционирования платформы в целом. Согласно спецификации, FIPA AMS служит интерфейсом для управления агентами и платформой в целом, AMS хранит актуальные списки агентов и контейнеров, существующих внутри системы. DF предоставляет службу каталогов, используемую агентами для поиска друг друга по шаблонам. DF хранит соответствие между агентами и предоставляемыми ими службами.

Важным преимуществом использования агентного подхода является простота модификации системы путем добавления новых агентов, расширяющих или уточняющих функции уже существующих. Состав агентов может быть легко изменен даже после ввода системы в эксплуатацию. Например, для того, чтобы система имела возможность получать данные по протоколу sFlow, достаточно реализовать соответствующего агента.

Выбор архитектуры и языков реализации МАС

В качестве основы для построения СППР по управлению КВС послужила FIPA - совместимая агентная платформа JADE [4] (Java Agent Development Framework). В состав данной платформы входят: библиотека объектов для разработки многоагентных систем и самих агентов, среда выполнения агентов, а также набор утилит для управления платформой и отладки. Важными преимуществами данной платформы являются: соответствие стандартам FIPA [3], открытый и свободно распространяемый исходный код, доступность документации, реализации платформы на языках JAVA и C#, кроссплат-форменность, активное сообщество разработчиков, большое количество дополнений, расширяющих функциональность платформы.

Разработчики JADE поддерживают следующие редакции JAVA: J2SE, J2EE, PersonalJava и CLDS, что позволяет использовать данную платформу на различных устройствах, начиная от персональных компьютеров и заканчивая мобильными телефонам с поддержкой MIDP. Основными сущностями, составляющими основу JADE являются следующие.

Агент - программная сущность, способная исполнятся в рамках платформы JADE.

Сообщение - единица обмена информацией внутри платформы. Взаимодействия агентов внутри платформы строится исключительно на основе обмена сообщениями. Сервис передачи сообщений использует технологию JAVA RMI для передачи ин-

формации между двумя узлами системы или вызов методов внутри одного узла.

Контейнер - среда выполнения агентов. На каждом узле системы могут быть запущены несколько контейнеров. В каждом контейнере может одновременно существовать несколько агентов.

Платформа - логическое объединение нескольких контейнеров. При старте платформы автоматически создается главный контейнер (main container), в котором запускаются агенты AMS и DF.

Агентная платформа JADE в соответствии со стандартами FIPA имеет гибридную P2P архитектуру, то есть в МАС существуют два типа узлов: общего назначения и суперузлы. Особенность суперузлов заключается в том, что они позволяют управлять системой, к ним относятся агенты AMS и DF. Узлы общего назначения реализуют функции МАС.

Особенности использования агентной платформы JADE при разработке МАС

В рамках агентной платформы взаимодействие агентов осуществляется за счет обмена сообщениями. Основным языком обмена сообщениями в JADE является FIPA - ACL. Согласно спецификации FIPA сообщение содержит несколько полей, такие как: тип сообщения, отправитель, получатель, ответ, содержание, язык, кодировка, онтология, протокол и т. д. В JADE в качестве содержания сообщения может выступать строка, объект JAVA или специальная структура, сформированная на основе онтологии. Причем последний вариант является более предпочтительным, с точки зрения теории многоагентных систем. Онтология определяется как совокупность понятий предметной области и отношений между ними. Агентная платформа JADE позволяет создавать отдельные онтологии для организации взаимодействия между агентами и, кроме того, содержит встроенные онтологии для управления агентами и платформой в целом. На рис. 2 показан фрагмент онтологии, разработанной для СППР по управлению КВС, описывающей отношения между элементами сети. Основными отношениям, используемыми в данном фрагменте, являются:

- отношение "is - a" - это отношение «обобщение - детализация», отношение большей или меньшей абстракции;

- отношение "has - one" и "has - many" - это отношение «целое - часть», отношение принадлежности.

При создании многоагентных систем на основе платформы JADE необходимо учитывать, что она основана на архитектуре Hybrid - P2P, то есть агенты внутри платформы могут свободно взаимодействовать друг с другом напрямую, но при этом существует координационный центр, управляющий данной платформой. Таким центром является главный контейнер с агентами AMS и DF. С точки зрения отказоустойчивости, эта особенность является важной, так как главный контейнер представляет собой единую точку отказа всей платформы. Для решения этой проблемы разработчики JADE предлагают следующие средства:

Рис. 2. Фрагмент онтологии системы

- репликация основного контейнера;

- хранение каталога DF в реляционной базе данных.

Возможность репликации основного контейнера предполагает создание нескольких его копий вместе с агентом AMS. Созданные реплики синхронизируют данные между собой. Таким образом, при выходе из строя главного контейнера его функции возьмет на себя одна из реплик.

По умолчанию агент DF хранит данные о сервисах в оперативной памяти. Сохранение данных каталога DF в реляционной базе данных позволяет при выходе из строя основного контейнера с агентом DF автоматически запустить нового агента DF в новом основном контейнере. При этом новый агент DF восстановит каталог из базы данных.

Использование программных комплексов управления вычислительными сетями позволяет повысить эффективность обслуживания корпоративных вычислительных сетей малых предприятий. Применение агентноориентированной парадигмы к разработ-

ке подобных систем является эффективным инструментом повышения их интеллектуальности. Агентная платформа JADE позволяет разработчикам сосредоточиться на логике взаимодействия агентов, не отвлекаясь на поддержку среды их существования.

Литература

1. Леохин, Ю.Л. Архитектура современных систем управления корпоративными сетями. / Ю.Л. Леохин // Качество. Инновации. Образование. - 2009. - № 2. -С. 54 - 63.

2. Лысков, О.Э. Автоматизация поддержки процесса обеспечения работоспособности вычислительной сети предприятия: дис. ... канд. техн. наук / О.Э. Лысков. -Орел, 2008.

3. Standard FIPA Specifications. Geneva, Switzerland, Foundation for Intelligent Physical Agents, 2002. - URL: http://www.fipa.org/repository/standardspecs.html.

4. Java Agent Development Framework. - Torino, Italy, Telecom Italia Lab, 2012. - URL: http://jade.tilab.com

УДК 691:620.18

Е.В. Колосова, С.В. Демидов

КОМПЬЮТЕРНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ МАКРОСТРУКТУРЫ КОМПОЗИЦИОННОГО МАТЕРИАЛА

Эксперименты с помощью компьютерного моделирования необходимы для получения наиболее простой и усредненной компьютерной модели заполнителя. Предпочтителен выбор таких адекватных моделей, которые сокращают временные затраты процесса моделирования, в связи с чем предполагается переход от трехмерного структурного моделирования к двухмерному. В работе выполнено сравнение результатов значений межзерновой пустотности модели обобщенного и детализированного уровней, математического расчета и лабораторного эксперимента и сделано заключение о возможности допущения двухмерного моделирования макроструктуры бетона.