Развитие методологии имитационных исследований сложных экономических систем (1142216), страница 41
Текст из файла (страница 41)
Например, описанных впредыдущем разделе возможностей организации коллективной работы исследователейнад проектом.В принципе над унификацией форматов данных, средствами их сопряжения исинхронизации в имитационном моделировании работают многие, и в этой области созданряд стандартов. В частности, это разработанный для министерства обороны СШАстандарт HLA (High Level Architecture). Архитектура, заложенная в HLA, используетсядля организации и проведения распределённого моделирования и является в США и рядедругих стран стандартом распределённого моделирования [148].Не будем подробно останавливаться на описании данного стандарта.
Отметимлишь, что появляются новые архитектуры вычислений, требующие совершенствованияметодов и подходов, реализованных в HLA.3.7.Облачное моделированиеАвтором данной диссертации, совместно с коллегами, при реализации рядапроектов ([26, 33 и 37]) предлагается подход, который позволяет существенно упростить иунифицировать обмен данными и результатами в САИИ, образуя единую имитационнуюсреду (далее ЕИС). ЕИС абстрагирует исследователя от особенностей выполненияимитационных исследований и является инвариантной по отношению к оконечномуаппаратному и программному обеспечению. Отличительным достоинством ЕИС являютсяминимальные требования к пользовательскому оборудованию – для проведения самыхсложных имитационных исследований достаточно самого простого интернет-планшета.Базисом ЕИС является сервис-ориентированная архитектура (SOA) организациираспределенных вычислений, наиболее известный и востребованный в последние годы196подход.
А технологической основой реализации данной архитектуры являются облачныевычисления.С учетом вышеприведенной парадигмы вычислений все создаваемые САИИ будемклассифицировать следующим образом:1.Автономные САИИ. Вычисления осуществляются на отдельной виртуальной илифизической машине (ПЭВМ или мейнфрейм);2.Сетевые САИИ. Вычисления осуществляются в рамках локальной вычислительнойсети (однородные распределенные вычисления);3.Распределенные САИИ. Вычисления осуществляются в глобальных WAN/Internetсетях (гетерогенные вычисления);4.ВысокопроизводительныеСАИИ.Вычисленияосуществляютсянавысокопроизводительных вычислительных устройствах (вычислительные кластерыи суперкомпьютеры);5.Облачные САИИ.Вычисления осуществляются на распределенных GRID-системах и суперкомпьютерах, с использованием при этом облака сервисов ислужб, обеспечивающих процесс ИИСС.Под облачными вычислениями нельзя понимать любое ранее созданное илисуществующее Интернет-приложение, выполняющееся только на каком-либо сервере всети.
Это технология, предназначенная для надежного обслуживания приложениеммножества различных клиентов в один момент времени, синхронизирующая вычисленияво времени, а также масштабируемая (в обоих направлениях) в пространстве. Припостроении облачных систем требуется иное мышление и иной подход к написаниюпрограммного кода. На настоящий момент нет еще развитых средств автоматизацииразработки облачных систем, но это не означает, что облачные вычисления не могут бытьреализованы. Примеры облачных систем включают решения от ведущих в областиинформационных технологий компаний, таких как Google, Salesforce, Facebook, Amazon[130, 142].
Ихуспех обусловлен большим интеллектуальным и человеческимпотенциалом, а также бюджетом этих компаний. Некоторые компании разрабатываютсобственные (защищенные правом собственности)программные решения (например,Google, Salesforce, Amazon), другие (например, Facebook, Rackspace) делают вклад вразвитие открытых систем, действуют совместно с сообществом разработчиков систем соткрытым исходным кодом – Open Source Community. Усилия Open Source Communityуже принесли плоды в виде двух средств построения облачных решений – Open Stack иEucalyptus.197Известная своими аналитическими исследованиями на рынке высоких технологийкомпания Gartner считает, что за облачными технологиями будущее. Она включила их вдесятку самых перспективных технологий [69, 92].3.7.1.
Облачные САИИНеобходимость использования облачных технологий при создании САИИ ипроведении исследований обуславливается:•высокой сложностью вычислений на всех этапах ИИСС. Особенно сложные иобъемные вычисления – планирование экспериментов, эксперименты с моделью,работа с графикой, хранение и обработка данных, оптимизация и т.д.;•имеющейся возможностью разделения вычислений в процессе исследования. Посути, каждый этап ИИСС (иногда и его составляющие) – это отдельный инезависимый вычислительный процесс.
В частности, очень важно обеспечитьпараллельное исполнение множества экспериментов в серии;•работой над имитационными проектами больших коллективов специалистов, чащевсего распределенных территориально (внутри здания, города, страны и т.д.).Необходимо обеспечить равнозначный их полномочиям доступ к проекту,синхронизировать работу с данными и результатами;•необходимостью сокращения сроков исследования и доведения их до уровня, когдавремя проведения исследования согласуется с технологической и экономическойцелесообразностью;•необходимостьюуменьшениястоимостивладениятехнологииИИССисследователем.
Использование облачных сервисов избавит от необходимостиприобретать стационарное и очень дорогостоящее программное обеспечение.В диссертации предлагается облачный подход, позволяющий упростить иунифицировать проведение исследований для конечных пользователей, абстрагироватьисследователя от технических особенностей организации вычислений.Облачная САИИ, созданная при таком подходе, не зависит отаппаратногооборудованиюипрограммногоминимальны–обеспечения.дляИпроведениятребованиясамыхкиспользуемогопользовательскомусложныхимитационныхисследований достаточно обычного интернет-планшета.Рассмотрим этот подход подробнее.Системы автоматизации имитационных исследований можно классифицировать вразрезе стадий развития вычислительных парадигм следующим образом:198•мейнфрейм-САИИ (системы разделения времени);•персональные САИИ (уровень одного компьютера);•сетевые САИИ (однородные распределенные вычисления в рамках LAN);•распределенные САИИ (гетерогенные вычисления в WAN/Internet, включая GRIDсистемы);•облачные САИИ.Отдельно также можно выделить высокопроизводительные САИИ, использующиемощности вычислительных кластеров и суперкомпьютеров других архитектур длявыполнения сложных параллельных вычислений.Облачные САИИ, таким образом, являются следующим логическим шагом вразвитии программных средств проведения процесса ИИСС.
Применение облачныхвычислений в САИИ позволит организовать повсеместный доступ к проведению сложныхимитационных исследований и коллективной работе над проектом. Они реализуютконцепцию «Имитационные исследования как услуга»: эта услуга «генерируется» в датацентре ираспространяется через Интернет на компьютеры и мобильные устройстваисследователей, такие как интернет-планшеты.По типу клиентской (пользовательской) части облачные САИИ можно разбить наследующие типы: настольные (ПК, ноутбук), мобильные (интернет-планшет) и веб-САИИ(веб-браузер).Таким образом, облачная САИИ – это композитное приложение, размещенное воблаке, и состоящее из служб, взаимодействующих между собой в соответствии с какимлибо шаблоном проектирования SOA, например ESB.
На рисунке 3.16 приведенаархитектура облачной САИИ в самом общем виде, от клиентской части до сервисов сиспользованием имитационной сервисной шины.Приведенная на рисунке 3.16 архитектура является упрощенной реализациейоблачного моделирования по концепции SaaS на основе SOA/ESB. Интерфейсомоблачного приложения служит имитационная сервисная шина (SSB), являющаясясвязующим звеном между клиентскими приложениями и бизнес-логикой облачной среды.Под клиентскими приложениями здесь понимаются различные типы САИИ.
Все САИИявляются облачными в том смысле, что полный свой функционал по проведениюимитационных исследований они реализуют только при «подключении» к облаку.199Источник: составлено авторомРисунок 3.16 – УпрощеннаяУпрреализация облачного SaaS-моделированиямоде.Имитационнаяонная сервисервисная шина осуществляет перенаправлениеперенаправзапросов отразличных типовв САИИ к соответствующимсослужбам моделированияелирования или службам другихэтапов имитационныхонных исслеисследований.
Шина SSB также способствуетпособствует передаче данных вреальном масштабетабе времевремени (РМВ) между облачным приложениемприложени САИИ приуправлении процессомцессом моделированиямоди выводом текущегощего состоясостояния моделирования.Последнее особеннонно актуальактуально для динамической визуализациизации моделмоделируемого процесса.3.73.7.2Проект GPSS Cloud по модели PaaSaSВ качествестве примпримера разработки облачного САИИ приведемпррезультаты,полученные авторомором при реализацииреапроекта GPSS Cloud.Для упрощениярощения созданиясозклиентских приложенийий GPSSSS Cloud включает вебинструментарий разработкиразработк собственных веб-приложенийений, отражотражающих спецификумоделирования предметной области.
Например, программноемное средстсредство «Универсальныйредактор форм для моделемоделей на GPSS World» [36] для настольныхнастольны ПК. Веб-редакторпозволяет создаватьвать и размещатьразмевеб-приложения, дающиее возможносвозможность вводить данные вмодель, задаватьть план экспериментовэки отображать результаты моделирования втабличной и графическойафической формахф(включая анимацию). Веб-инструментарийинструвключаетконструкторвеб-формннаосновебиблиотекишаблоноваблоновве -форм,вебатакжепредусматриваетт интеграцию приложений с внешними сервисамирвисами, включаявклGoogle Docs.200GPSS Cloud также предоставляет Software Development Kit (SDK) для быстройразработки клиентских приложений под различными настольными и мобильнымиплатформамиПриведем описание GPSS Cloud на основе аксиоматической облачной теории,предложенной Джо Виенманом [166, 167].В данной теории под облаком понимается структура, удовлетворяющая пятиформальным аксиомам: общность, независимость от местоположения, постоянноеподключение, коммунальной услуги, предоставление по требованию, и состоящая из 6элементов:( S , T , G , Q , δ , q0 ) ,(3.10)где1.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
