разработка методики мониторинга информационных ресурсов

РАЗРАБОТКА МЕТОДИКИ МОНИТОРИНГА ИНФОРМАЦИОННЫХ
РЕСУРСОВ СЕТИ ИНТЕРНЕТ
А.В.Бухановский, А.Б.Дегтярев, А.Б.Подолякин
Институт высокопроизводительных вычислений и баз данных Миннауки РФ, СанктПетербург
Тел.: (812) 251-00-38, 251-90-92, факс: (812) 251-83-14, e-mail: avb@fn.csa.ru,
deg@fn.csa.ru
Бурное развитие Интернет в России в последнее время повлекло за собой появление
различных информационных ресурсов, в том числе и научного характера. Многие
учебные и научные организации, как коммерческие, так и государственные,
размещают свои материалы в сети. При этом распространение информации носит,
зачастую, неорганизованный и хаотичный характер. Это затрудняет, с одной
стороны, поиск интересующих информационных ресурсов, с другой стороны,
управление и обеспечение устойчивой и бесперебойной работы серверов различного
уровня и назначения. В связи с этим, большое значение приобретает возможность
мониторинга ресурсов, построение прогностических моделей, позволяющих эффективно
предлагать, как размещать ресурсы и управлять предоставлением их самым широким
кругам заинтересованных лиц.
Немаловажной проблемой в этой связи представляется выявление, классификация и
предупреждение анормальных ситуаций, например, перегрузка канала,
распространение большого количества сообщений неинформативного характера,
блокирующих работу различных серверов и служб в сети Интернет.
Также важно выявлять ресурсы, которые представляют наибольший интерес,
определять географию пользователей, которые обращаются к тем или иным сервисам и
службам.
Для того чтобы обеспечить качественный мониторинг работы сервера, необходимо
создать достаточно сложный программный комплекс, позволяющий, с одной стороны,
фиксировать и хранить различную информацию об обращениях к серверу, с другой
стороны, обладающего эффективными математическими методами для обработки
собираемой информации.
Выявление закономерностей в работе сервера позволит достаточно точно выявлять
причины и частично предупреждать нарушения его функционирования.
Существует несколько классов информационных каналов, каждый из которых обладает
своими особенностями. Среди них можно выделить:
1. WWW. Особенностью этого канала является сложная структура взаимосвязи
отдельных элементов – WWW-серверов. Проблемами работы этого канала являются
сложность поиска необходимых ресурсов, перегрузка канала за счет большого
количества обращений (в том числе и многократное, к несуществующим ресурсам,
что бывает вызвано некорректным поведением некоторых программ) или слишком
большого потока передаваемой информации, непропорциональное распределение
запросов и обращений к различным частям сервера.
2. Почтовые службы. Для этого класса информационных каналов основной проблемой в
последнее время является рассылка большого количества неинформативных
сообщений, так называемых информационных бомб. Такие рассылки приводят к
блокировке работы как почтовых служб, так и всей сети в целом.
3. Удаленный и распределенный доступ к суперкомпьютерам. Многими научными
организациями и отдельными исследователями используются вычислительная мощь
современных суперкомпьютеров различной архитектуры. При этом важной проблемой
становится неравномерное сочетание между числом пользователей и их задачами и
ресурсами суперкомпьютеров.
В докладе предложен метод оценки эффективности работы информационных каналов,
выделения параметров, характеризующих эту эффективность. В работе намечен подход
к построению модели, которая необходима для такого мониторинга.
Она должна обладать нескольким свойствами:
– многомерность характеристик;
– нестационарность и неоднородность;
– неопределенность.
Прежде всего, при построении модели видятся модели динамической регрессии со
случайными коэффициентами.
Следует отметить адаптивность модели, т.е. включение локализованных сбоев в
обучающую выборку.
Построение такой модели позволит создать общую систему мониторинга на единой
основе и для WWW, и для почтовых служб, и для доступа к суперкомпьютерам.
Данная система будет реализована на серверах Института высокопроизводительных
вычислений и баз данных (ИВВиБД). Построение данной модели позволит создать
систему поддержки и принятия решений администратора серверов Института.