Модели и методы выявления структуры локальной вычислительной сети при неполных данных

Описание логической и физической структуры сети необходимо для решения многих задач сетевого управления. Автоматизация построения такого описания осложнена возможностью неполноты и некорректности исходных данных о структуре сети, получаемых из стандартных источников. В данной статье приводится иссле...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Informatika i avtomatizaciâ (Online) Jg. 20; H. 1; S. 160 - 180
Hauptverfasser: Anton Andreev, Anton Igirevich Shabaev
Format: Journal Article
Sprache:Englisch
Russisch
Veröffentlicht: Russian Academy of Sciences, St. Petersburg Federal Research Center 08.02.2021
Schlagworte:
автоматизация
канальный уровень
компьютерные сети
моделирование
структура лвс
ISSN:2713-3192, 2713-3206
Online-Zugang:Volltext
Tags: Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Abstract Описание логической и физической структуры сети необходимо для решения многих задач сетевого управления. Автоматизация построения такого описания осложнена возможностью неполноты и некорректности исходных данных о структуре сети, получаемых из стандартных источников. В данной статье приводится исследование свойств неполных исходных данных о связях сетевых устройств на канальном уровне. Для этого вводятся графовые модели структуры канального уровня в присутствии виртуальных локальных сетей, формализуется задача дополнения исходных данных. Приводятся методы обобщённой обработки разнородных исходных данных о канальном уровне. В работе описываются модели и методы выведения части отсутствующих данных, а также условие, при котором исходные данные могут позволить построить единственное правильное описание структуры сети. Статья включает методы определения в исходных данных некорректных элементов и ситуаций, при которых возможно несколько решений задачи описания структуры сети. Приводятся алгоритмы построения описания структуры сети при неполных данных, когда их можно и нельзя восполнить до необходимого объема, методы разрешения неоднозначности во входных данных и методы исправления некорректных данных. Проведённые вычислительные испытания методов на сгенерированных данных и в реальных сетях показывают их применимость и эффективность в сетях различных структур и со смешанным набором производителей оборудования. Также, показывается преимущество перед разработанными ранее аналогичными методами: способность дополнить до 99% данных о связях на канальном уровне за полиномиальное время, возможность получения точного решения при неоднозначности исходных данных.
AbstractList Описание логической и физической структуры сети необходимо для решения многих задач сетевого управления. Автоматизация построения такого описания осложнена возможностью неполноты и некорректности исходных данных о структуре сети, получаемых из стандартных источников. В данной статье приводится исследование свойств неполных исходных данных о связях сетевых устройств на канальном уровне. Для этого вводятся графовые модели структуры канального уровня в присутствии виртуальных локальных сетей, формализуется задача дополнения исходных данных. Приводятся методы обобщённой обработки разнородных исходных данных о канальном уровне. В работе описываются модели и методы выведения части отсутствующих данных, а также условие, при котором исходные данные могут позволить построить единственное правильное описание структуры сети. Статья включает методы определения в исходных данных некорректных элементов и ситуаций, при которых возможно несколько решений задачи описания структуры сети. Приводятся алгоритмы построения описания структуры сети при неполных данных, когда их можно и нельзя восполнить до необходимого объема, методы разрешения неоднозначности во входных данных и методы исправления некорректных данных. Проведённые вычислительные испытания методов на сгенерированных данных и в реальных сетях показывают их применимость и эффективность в сетях различных структур и со смешанным набором производителей оборудования. Также, показывается преимущество перед разработанными ранее аналогичными методами: способность дополнить до 99% данных о связях на канальном уровне за полиномиальное время, возможность получения точного решения при неоднозначности исходных данных.
Author Anton Andreev
Anton Igirevich Shabaev
Author_xml – sequence: 1
  fullname: Anton Andreev
  organization: Petrozavodsk State University
– sequence: 2
  fullname: Anton Igirevich Shabaev
  organization: Petrozavodsk State University
BookMark eNpNTstKAzEUDVLBWrt2Oz8wNY95LqX4KBTc6HrINImM1I5Mu3HXB-KiQn_AhZ9QigO1Y9tfSP7IO62CEHJuzjn3nByjSi_tSYROCW4Q16P0LOENiimBq0Ea3gGqUp8wm1HsVf5mEtIjVO_3kxi72GfUw7iKPvS73uhPnetCL63yfOvcjEvOTC29MFMz0wsQc73WSzOzzMiMzdBM9ApwAhO4CrCv9FwX5g1cG_21X3yFhVGZC3n5PxHIsgK6tmZYwhrkLUiFXsPaiwX_mQO5e5ygQ8W7fVn_xRq6u7y4bV7b7ZurVvO8bQvCvIHtK4oJUYEjaMcPRSxxyBxfuA71FOcylCr2COv4VAU8DAPiSDfgUhLCccBCV7Aaau1zRcofoqcseeTZc5TyJNoRaXYf8WyQdLoyigmJFZMuFdx1WABNKvBEqBh2hfI5ZT89UbI3
ContentType Journal Article
DBID DOA
DOI 10.15622/ia.2021.20.1.6
DatabaseName DOAJ Directory of Open Access Journals
DatabaseTitleList
Database_xml – sequence: 1
  dbid: DOA
  name: DOAJ Directory of Open Access Journals
  url: https://www.doaj.org/
  sourceTypes: Open Website
DeliveryMethod fulltext_linktorsrc
Discipline Computer Science
EISSN 2713-3206
EndPage 180
ExternalDocumentID oai_doaj_org_article_b11bf3e52da5438093f86d9f305df7a2
GroupedDBID ALMA_UNASSIGNED_HOLDINGS
GROUPED_DOAJ
ID FETCH-LOGICAL-d136t-7f2011f84d2c79dbe09347d5426faae9efb613c72f8a99814e58aee11a08395d3
IEDL.DBID DOA
ISSN 2713-3192
IngestDate Fri Oct 03 12:50:21 EDT 2025
IsDoiOpenAccess true
IsOpenAccess true
IsPeerReviewed true
IsScholarly true
Issue 1
Language English
Russian
LinkModel DirectLink
MergedId FETCHMERGED-LOGICAL-d136t-7f2011f84d2c79dbe09347d5426faae9efb613c72f8a99814e58aee11a08395d3
OpenAccessLink https://doaj.org/article/b11bf3e52da5438093f86d9f305df7a2
PageCount 21
ParticipantIDs doaj_primary_oai_doaj_org_article_b11bf3e52da5438093f86d9f305df7a2
PublicationCentury 2000
PublicationDate 2021-02-08
PublicationDateYYYYMMDD 2021-02-08
PublicationDate_xml – month: 02
  year: 2021
  text: 2021-02-08
  day: 08
PublicationDecade 2020
PublicationTitle Informatika i avtomatizaciâ (Online)
PublicationYear 2021
Publisher Russian Academy of Sciences, St. Petersburg Federal Research Center
Publisher_xml – name: Russian Academy of Sciences, St. Petersburg Federal Research Center
SSID ssib050732600
ssj0002921710
Score 2.1341155
Snippet Описание логической и физической структуры сети необходимо для решения многих задач сетевого управления. Автоматизация построения такого описания осложнена...
SourceID doaj
SourceType Open Website
StartPage 160
SubjectTerms автоматизация
канальный уровень
компьютерные сети
моделирование
структура лвс
Title Модели и методы выявления структуры локальной вычислительной сети при неполных данных
URI https://doaj.org/article/b11bf3e52da5438093f86d9f305df7a2
Volume 20
hasFullText 1
inHoldings 1
isFullTextHit
isPrint
journalDatabaseRights – providerCode: PRVAON
  databaseName: DOAJ Directory of Open Access Journals
  customDbUrl:
  eissn: 2713-3206
  dateEnd: 99991231
  omitProxy: false
  ssIdentifier: ssj0002921710
  issn: 2713-3192
  databaseCode: DOA
  dateStart: 20200101
  isFulltext: true
  titleUrlDefault: https://www.doaj.org/
  providerName: Directory of Open Access Journals
– providerCode: PRVHPJ
  databaseName: ROAD: Directory of Open Access Scholarly Resources
  customDbUrl:
  eissn: 2713-3206
  dateEnd: 99991231
  omitProxy: false
  ssIdentifier: ssib050732600
  issn: 2713-3192
  databaseCode: M~E
  dateStart: 20200101
  isFulltext: true
  titleUrlDefault: https://road.issn.org
  providerName: ISSN International Centre
link http://cvtisr.summon.serialssolutions.com/2.0.0/link/0/eLvHCXMwrV3NThsxELYQ6oELpVBEoa32wHWTer2L7WNbEfUAiANI3CJvbEu5BJSmHBEQVT2kEi_QQx8BoUZKEwKvYL8Rn3cXFE69VFrZuzP-k8f2zKysbwjZNFAaWc5prBlL4aAwHatWrrHjoSyF1TyxRdSSHb63J46O5P5MqK9wJ6yEBy4nrp5TmltmskSrLKCjS2bFlpYW61RbrorTF1bPjDOFlQQjhwXk9ae_LYmE6V1AEyTwynDwyKTC-YH-T-rtgECUBHexRmvP4fsLPdNYIouVgRh9LAf2isyZzjJ5-Rh8Iar24gr57X65O_fHDd3EjaLw3Lqhvww0P4jcjR_4K3cD5tBN3chfRf7CX_pz33dj5H28odQExcfu2k38T5S6c3_Lij9Q4SK0i_aGM0wQQxfo696fh2wK9j1YEzdFte8RxnMNYvHxmhw2tg8-f4mrcAuxpmyrF3MbjAErUp20uNS5wVynXGfQ4VYpI43NoftbkJ5QcNJoajKhjKFUwYyTmWarZL5z3DFrJKIy41wxoZCkin0QxsJMgmVpU2GhHt-QT2GGmyclokYzYFwXBEi-WUm--S_Jr_-PRjbIQpB8cQ9bvCXzve438468aJ322l-774tFhXT3bPsB2h0FxQ
linkProvider Directory of Open Access Journals
openUrl ctx_ver=Z39.88-2004&ctx_enc=info%3Aofi%2Fenc%3AUTF-8&rfr_id=info%3Asid%2Fsummon.serialssolutions.com&rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&rft.genre=article&rft.atitle=%D0%9C%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B8+%D0%B8+%D0%BC%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4%D1%8B+%D0%B2%D1%8B%D1%8F%D0%B2%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F+%D1%81%D1%82%D1%80%D1%83%D0%BA%D1%82%D1%83%D1%80%D1%8B+%D0%BB%D0%BE%D0%BA%D0%B0%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D0%BE%D0%B9+%D0%B2%D1%8B%D1%87%D0%B8%D1%81%D0%BB%D0%B8%D1%82%D0%B5%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D0%BE%D0%B9+%D1%81%D0%B5%D1%82%D0%B8+%D0%BF%D1%80%D0%B8+%D0%BD%D0%B5%D0%BF%D0%BE%D0%BB%D0%BD%D1%8B%D1%85+%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85&rft.jtitle=Informatika+i+avtomatizaci%C3%A2+%28Online%29&rft.au=Anton+Andreev&rft.au=Anton+Igirevich+Shabaev&rft.date=2021-02-08&rft.pub=Russian+Academy+of+Sciences%2C+St.+Petersburg+Federal+Research+Center&rft.issn=2713-3192&rft.eissn=2713-3206&rft.volume=20&rft.issue=1&rft.spage=160&rft.epage=180&rft_id=info:doi/10.15622%2Fia.2021.20.1.6&rft.externalDBID=DOA&rft.externalDocID=oai_doaj_org_article_b11bf3e52da5438093f86d9f305df7a2
thumbnail_l http://covers-cdn.summon.serialssolutions.com/index.aspx?isbn=/lc.gif&issn=2713-3192&client=summon
thumbnail_m http://covers-cdn.summon.serialssolutions.com/index.aspx?isbn=/mc.gif&issn=2713-3192&client=summon
thumbnail_s http://covers-cdn.summon.serialssolutions.com/index.aspx?isbn=/sc.gif&issn=2713-3192&client=summon