<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE article PUBLIC "-//NLM//DTD JATS (Z39.96) Journal Publishing DTD v1.3 20210610//EN" "JATS-journalpublishing1-3.dtd">
<article article-type="research-article" dtd-version="1.3" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xml:lang="ru"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">umovest</journal-id><journal-title-group><journal-title xml:lang="ru">Статистика и Экономика</journal-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>Statistics and Economics</trans-title></trans-title-group></journal-title-group><issn pub-type="ppub">2500-3925</issn><publisher><publisher-name>Plekhanov Russian University of Economics</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="doi">10.21686/2500-3925-2024-6-40-49</article-id><article-id custom-type="elpub" pub-id-type="custom">umovest-1862</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="heading"><subject>Research Article</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="section-heading" xml:lang="ru"><subject>СТАТИСТИКА И МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ В ЭКОНОМИКЕ</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="section-heading" xml:lang="en"><subject>STATISTICAL AND MATHEMATICAL METHODS  IN ECONOMICS</subject></subj-group></article-categories><title-group><article-title>Особенности моделирования специализированной вычислительной системы</article-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>Peculiarities of Modeling a Specialized Computing System</trans-title></trans-title-group></title-group><contrib-group><contrib contrib-type="author" corresp="yes"><name-alternatives><name name-style="eastern" xml:lang="ru"><surname>Звонарёва</surname><given-names>Г. А.</given-names></name><name name-style="western" xml:lang="en"><surname>Zvonareva</surname><given-names>G. A.</given-names></name></name-alternatives><bio xml:lang="ru"><p>Галина Александровна Звонарёва, Доцент кафедры Вычислительные машины, системы и сети </p><p>Москва</p></bio><bio xml:lang="en"><p>Galina A. Zvonareva, Associate Professor of the Department of Computing Machines, Systems and NetworksMoscow</p></bio><email xlink:type="simple">zvonarevagal@yandex.ru</email><xref ref-type="aff" rid="aff-1"/></contrib><contrib contrib-type="author" corresp="yes"><name-alternatives><name name-style="eastern" xml:lang="ru"><surname>Бузунов</surname><given-names>Д. С.</given-names></name><name name-style="western" xml:lang="en"><surname>Buzunov</surname><given-names>D. S.</given-names></name></name-alternatives><bio xml:lang="ru"><p>Денис Сергеевич Бузунов, Старший программист</p><p>Москва</p></bio><bio xml:lang="en"><p>Denis S. Buzunov, Senior Programmer</p><p>Moscow</p></bio><email xlink:type="simple">denis.buzunow@yandex.ru</email><xref ref-type="aff" rid="aff-2"/></contrib></contrib-group><aff-alternatives id="aff-1"><aff xml:lang="ru"><institution>Московский Авиационный Институт (национальный исследовательский университет)</institution><country>Россия</country></aff><aff xml:lang="en"><institution>Moscow Aviation Institute (National Research University)</institution><country>Russian Federation</country></aff></aff-alternatives><aff-alternatives id="aff-2"><aff xml:lang="ru"><institution>ООО “Константа-Дизайн”</institution><country>Россия</country></aff><aff xml:lang="en"><institution>LTD “Constanta-Design”</institution><country>Russian Federation</country></aff></aff-alternatives><pub-date pub-type="collection"><year>2024</year></pub-date><pub-date pub-type="epub"><day>24</day><month>01</month><year>2025</year></pub-date><volume>21</volume><issue>6</issue><fpage>40</fpage><lpage>49</lpage><permissions><copyright-statement>Copyright &amp;#x00A9; Звонарёва Г.А., Бузунов Д.С., 2025</copyright-statement><copyright-year>2025</copyright-year><copyright-holder xml:lang="ru">Звонарёва Г.А., Бузунов Д.С.</copyright-holder><copyright-holder xml:lang="en">Zvonareva G.A., Buzunov D.S.</copyright-holder><license xml:lang="ru" license-type="creative-commons-attribution" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" xlink:type="simple"><license-p>Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.</license-p></license><license xml:lang="en" license-type="creative-commons-attribution" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" xlink:type="simple"><license-p>This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.</license-p></license></permissions><self-uri xlink:href="https://statecon.rea.ru/jour/article/view/1862">https://statecon.rea.ru/jour/article/view/1862</self-uri><abstract><p>При разработке распределённых вычислительных систем с параллельной обработкой данных возникает задача оценки влияния значений рабочей нагрузки и структуры на показатели её производительности. Одним из ключевых моментов в данной задаче становится оценка влияния различных дисциплин приоритизации на временные характеристики возникающих очередей заявок в системе, для проведения которой используются статистические методы анализа данных.</p><p>Целью данного исследования является составление метода построения имитационной модели, которая позволит оценить временные характеристики системы в зависимости от изменяющихся значений рабочей нагрузки и алгоритма обработки приоритетов. Метод основан на совместном использовании разработанной имитационной модели, детально описывающей функционирование системы рассматриваемого класса во времени с учётом конфликтных ситуаций, возникающих при параллельной обработке информации, и эксперементально полученных отдельных временных характеристик системы.</p><sec><title>Материалы и методы</title><p>Материалы и методы. Модель реализована на языке GPSS. Рассмотрены все этапы применения представленного метода. Приведены примеры рабочей нагрузки для проведения моделирования. Даны обоснования для использования представленных данных, а также принципы, с использованием которых они были выбраны. Для анализируемого класса задач проведено имитационное моделирование функционирования вычислительной системы. В ходе построения имитационной модели системы в качестве имитируемых функциональных узлов были выбраны специализированное устройство сбора данных в качестве источника запросов; коммутатор, для которого производится моделирование очереди заявок с различным приоритетом; устройство обработки данных, являющееся конечным получателем данных. Типы используемых алгоритмов для решения задачи приоритезации заявок взяты на основе распространённых алгоритмов приоритезации, свойственных для службы Quality of Service (QoS), используемой в современном коммутационном оборудовании. Были рассмотрены 3 алгоритма приоритезации: без использования приоритетов в качестве эталона; приоритетная очередь; Weighted Round Robin в качестве более комплексного алгоритма. Данные о времени обработки различных типов запросов были получены экспериментальным методом при использовании средства анализа сетевого трафика Wireshark. Полученные времена, а также интенсивность поступления заявок на обработку заявок и соотношение заявок различных типов являются параметрами созданной модели и могут быть изменены для моделирования другой системы с аналогичной архитектурой.</p></sec><sec><title>Результаты</title><p>Результаты. На основании анализа полученных результатов моделирования показано влияние различных дисциплин обработки приоритетов заявок в очередях на показатели производительности системы. Для анализа полученных данных используется регенеративный метод анализа модели. Представленный метод позволяет провести детальный анализ временных характеристик системы с учётом приоретизации заявок при их обработке в очередях.</p></sec><sec><title>Заключение</title><p>Заключение. Произведённый анализ исследований показывает невозможность получения данных метрик средствами аналитического моделирования, что подчёркивает новизну исследования. Метод, полученный в ходе исследования, используется в ходе разработки систем представленного класса, что подчёркивает его практическую значимость и актуальность.</p></sec></abstract><trans-abstract xml:lang="en"><p>When developing distributed computing systems with parallel data processing, there is a problem of assessing the impact of workload values and structure on its performance indexes. One of the key points in this problem is to assess the impact of various prioritization disciplines on the time characteristics of emerging request queues in the system, for which statistical methods of data analysis are used.</p><p>The goal of this study is to develop a method for constructing a simulation model that will allow estimating the time characteristics of the system depending on changing workload values and a priorityprocessing algorithm. The method is based on the joint use of the developed simulation model, which describes in detail the functioning of the system of the considered class in time, taking into account conflict situations arising during parallel processing of information, and experimentally obtained individual time characteristics of the system.</p><sec><title>Materials and methods</title><p>Materials and methods. The model is implemented in the GPSS language. All stages of applying the presented method are considered. Examples of workload for modeling are given. Justifications for using the presented data, as well as the principles by which they were selected, are given. For the analyzed class of problems, simulation modeling of the computing system was carried out. During the construction of the simulation model of the system a specialized data acquisition device as source of requests; a switch for which a request queue with different priorities is simulated; a data processing device, which is the final recipient of the data were selected as simulation functional nodes.</p><p>The types of algorithms used to solve the request prioritization problem are taken from common prioritization algorithms typical for the Quality of Service (QoS), used in modern switching equipment. Three prioritization algorithms were considered: without using priorities as a standard; priority queue; Weighted Round Robin as a more complex algorithm.</p><p>Data on the processing time of various types of requests were obtained experimentally using the Wireshark network traffic analysis tool. The obtained times, as well as the intensity of requests for request processing and the ratio of requests of different types are parameters of the created model and can be changed to simulate another system with a similar architecture.</p></sec><sec><title>Results</title><p>Results. Based on the analysis of the obtained modeling results, the influence of various disciplines for processing request priorities in queues on the system performance indexes is shown. Regenerative model analysis method is used to analyze the obtained data. The obtained method allows for a detailed analysis of the system’s time characteristics, taking into account the prioritization of requests when they are processed in queues.</p></sec><sec><title>Conclusion</title><p>Conclusion. The conducted research analysis shows the impossibility of obtaining these metrics by means of analytical modeling, which emphasizes the novelty of the study. The method obtained during the study is used in the development of systems of the presented class, which emphasizes its practical significance and relevance. </p></sec></trans-abstract><kwd-group xml:lang="ru"><kwd>распределённые вычислительные системы</kwd><kwd>имитационное моделирование</kwd><kwd>регенеративный метод</kwd><kwd>GPSS</kwd></kwd-group><kwd-group xml:lang="en"><kwd>distributed computing systems</kwd><kwd>simulation modeling</kwd><kwd>regenerative method</kwd><kwd>GPSS</kwd></kwd-group></article-meta></front><back><ref-list><title>References</title><ref id="cit1"><label>1</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Павский В.А., Павский К.В. Математическая модель для расчета показателей надежности масштабируемых вычислительных систем с учетом времени переключения // Известия ЮФУ. Технические науки. 2020. № 2(212). С. 134–145. DOI: 10.18522/2311-3103-2020-2-134-145.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Pavskiy V.A., Pavskiy K.V. Mathematical model for calculating reliability indicators of scalable computing systems taking into account switching time. Izvestiya YUFU. Tekhnicheskiye nauki = Bulletin of SFedU. Technical sciences. 2020; 2(212): 134–145. DOI: 10.18522/2311-3103-2020-2-134-145. (In Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit2"><label>2</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Брехов О.М., Морару В.А. Аналитическое моделирование ЭВМ, управляемой потоком данных // Автоматика и телемеханика. 1993. № 12. С. 165–178.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Brekhov O.M., Moraru V.A. Analytical modeling of a data flow-controlled computer. Avtomatika i telemekhanika = Automation and Telemechanics. 1993; 12: 165–178. (In Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit3"><label>3</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Афанасьев А.П., Посыпкин М.А., Хританков А.С. Аналитическая модель оценки производительности распределённых систем // Программные продукты и системы. 2009. № 4. С. 60–64.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Afanas’yev A.P., Posypkin M.A., Khritankov A.S. Analytical model for evaluating the performance of distributed systems. Programmnyye produkty i sistemy = Software products and systems. 2009; 4: 60-64. (In Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit4"><label>4</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Леонтьев А.С., Жматов Д.В. Исследование вероятностно-временных характеристик беспроводных сетей с методом доступа CSMA/CA // Russian Technological Journal. 2024. № 12(2). С. 67−76. DOI: 10.32362/2500-316X2024-12-2-67-76.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Leont’yev A.S., Zhmatov D.V. Study of probabilistic and temporal characteristics of wireless networks with the CSMA/CA access method. Russian Technological Journal = Russian Technological Journal. 2024; 12(2): 67−76. DOI: 10.32362/2500-316X-2024-12-2-67-76. (In Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit5"><label>5</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Леонтьев А.С. Разработка аналитических методов, моделей и методик анализа локальных вычислительных сетей. Теоретические вопросы программного обеспечения: Межвузовский сборник научных трудов. М.: МИРЭА, 2001. С. 70–94.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Leont’yev A.S. Development of analytical methods, models and techniques for analyzing local area networks. Teoreticheskiye voprosy programmnogo obespecheniya: Mezhvuzovskiy sbornik nauchnykh trudov = Theoretical issues of software: Interuniversity collection of scientific papers. Moscow: MIREA; 2001: 70–94. (In Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit6"><label>6</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Лёвина А.П. Обзор метода имитационного моделирования [Электрон. ресурс] // Современная техника и технологии. 2017. № 5. Режим доступа: https://technology.snauka.ru/2017/05/13530 (Дата обращения: 17.12.2021).</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Lovina A.P. Review of the simulation modeling method [Internet]. Sovremennaya tekhnika i tekhnologii = Modern technology and technology. 2017: 5. Available from: https://technology.snauka.ru/2017/05/13530 (cited 17.12.2021). (In Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit7"><label>7</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Брехов О.М., Звонарева Г.А., Рябов В.В. Особенности разработки и анализа имитационной модели мультипроцессорной вычислительной системы // Открытое образование. 2017. № 3. С. 48–56.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Brekhov O.M., Zvonareva G.A., Ryabov V.V. Features of the development and analysis of a simulation model of a multiprocessor computing system. Otkrytoye obrazovaniye = Open education. 2017; 3: 48-56. (In Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit8"><label>8</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Крейн М., Лемуан О. Введение в регенеративный метод анализа моделей. М.: Наука, 1982, 104 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Kreyn M., Lemuan O. Vvedeniye v regenerativnyy metod analiza modeley = Introduction to the regenerative method of model analysis. Moscow: Science; 1982, 104 p. (In Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit9"><label>9</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Звонарёва Г.А., Бузунов Д.С. Использование имитационного моделирования для оценки временных характеристик распределённой вычислительной системы // Открытое образование. 2022. № 26(5). С. 32-39. DOI: 10.21686/1818-4243-2022-5-32-39.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Zvonarova G.A., Buzunov D.S. Using simulation modeling to assess the temporal characteristics of a distributed computing system. Otkrytoye obrazovaniye = Open education. 2022; 26(5): 32-39. DOI: 10.21686/1818-4243-2022-5-32-39. (In Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit10"><label>10</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Хоринг Ч. A Standard for the Transmission of IP Datagrams over Ethernet Networks [Электрон. ресурс]. Режим доступа: https://datatracker. ietf.org/doc/html/rfc894.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Khoring CH. A Standard for the Transmission of IP Datagrams over Ethernet Networks = Standard for the Transmission of IP Datagrams over Ethernet Networks [Internet]. Available from: https://datatracker.ietf.org/doc/html/rfc894. (In Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit11"><label>11</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Ничолс К, Блейк С. Definition of the Differentiated Services Field (DS Field) in the IPv4 and IPv6 Headers [Электрон. ресурс]. 1998. Режим доступа: https://datatracker.ietf.org/doc/html/rfc2474.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Nichols K, Bleyk S. Definition of the Differentiated Services Field (DS Field) in the IPv4 and IPv6 Headers [Internet]. 1998. Available from: https://datatracker.ietf.org/doc/html/rfc2474.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit12"><label>12</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Dordal L.P. An Introduction to Computer Networks. Chicago, Loyola University. 2020. [Электрон. ресурс]. Режим доступа: https://intronetworks.cs.luc.edu/current/html/index. html.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Dordal L.P. An Introduction to Computer Networks. Chicago, Loyola University. 2020. [Internet]. Available from: https://intronetworks.cs.luc.edu/current/html/index.html.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit13"><label>13</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Бузунов Д.С., Звонарева Г.А. Моделирование специализированной вычислительной системы с параллельной обработкой информации // 20-я Международная конференция «Авиация и космонавтика». 2021. С.183–184.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Buzunov D.S., Zvonareva G.A. Modeling of a specialized computing system with parallel information processing. 20-ya Mezhdunarodnaya konferentsiya «Aviatsiya i kosmonavtika» =20th International Conference «Aviation and Cosmonautics». 2021:183-184. (In Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit14"><label>14</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Davies J. The Cable Guy TCP Receive Window Auto-Tuning, TechNet Magazine, 2007.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Davies J. The Cable Guy TCP Receive Window Auto-Tuning, TechNet Magazine; 2007.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit15"><label>15</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Бехтерев А. Качество сетей передачи данных. Программные и аппаратные измерения [Электрон. ресурс]. Режим доступа: https://habr. com/ru/articles/250821/.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Bekhterev A. Kachestvo setey peredachi dannykh. Programmnyye i apparatnyye izmereniya = Quality of data transmission networks. Software and hardware measurements [Internet]. Available from: https://habr.com/ru/articles/250821/. (In Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit16"><label>16</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Брехов О.М., Звонарева Г.А., Корнеенкова А.В. Имитационное моделирование. М.: МАИ, 2015. 324 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Brekhov O.M., Zvonareva G.A., Korneyenkova A.V. Imitatsionnoye modelirovaniye = Simulation modeling. Moscow: MAI; 2015. 324 p.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit17"><label>17</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Шрайбер Т. Моделирование на GPSS. 1980. 592 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Shrayber T. Modelirovaniye na GPSS = Modeling on GPSS. 1980. 592 p. (In Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit18"><label>18</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Kling T., The impact of transport protocol, packet size, and connection type on the round trip time // Blekinge Institute of Technology. 2017.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Kling T., The impact of transport protocol, packet size, and connection type on the round trip time. Blekinge Institute of Technology. 2017.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit19"><label>19</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Siemon D., Queueing in the Linux netwok stack // Linux Journal: Networking. 2013.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Siemon D., Queueing in the Linux netwok stack. Linux Journal: Networking. 2013.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit20"><label>20</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Ross K., Kurose J. «Delay and Loss in Packet-Switched Networks». 2012.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Ross K., Kurose J. «Delay and Loss in Packet-Switched Networks». 2012.</mixed-citation></citation-alternatives></ref></ref-list><fn-group><fn fn-type="conflict"><p>The authors declare that there are no conflicts of interest present.</p></fn></fn-group></back></article>
