Архитетктура программно определяемых сетей SDN

Назначение IP-адресов должно быть статическим, а маршрутизация - динамической. Также должен быть сервер, который выполняет функции DNS и NTP.В качестве хостов будем использовать компьютеры, в программе моделирования Packet Tracer - PC-PT. В качестве концентраторов, которые будут соединять между собой компьютеры каждой из подсетей, выберем HUB-PT. Для соединения между собой подсетей будем использовать маршрутизаторы 2621ХМ. В маршрутизаторах необходимо установить дополнительную плату NM-4E, которая содержит порты Ethernet.Для работы в качестве сервера будем использовать элемент Server-PT. Он будет использован для роли DNS и FTP. Все остальные службы, предоставляемые данным устройством, можно сразу отключить.Начнем строить структурную схему сети. На первом этапе создадим кластер серверов, который будет содержать требуемые сервера DNS и FTP.Рисунок 26. Первый этап проектирования сетиРисунок 27. Второй этап проектирования сетиРисунок 28. Окончательная схема сетиРисунок 29. Настройка FTP-сервераРисунок 30. Настройка DNS-сервераРисунок 31. Настройка рабочей станцииДля оценки работы построенной локальной сети передадим контрольный поток пакетов между ПК1 и сервером DNS при помощи команды ping:ping -n192.168.3.2Параметром «–n» задается количество передаваемых эхо-запросов.Параметром-w задается таймаут,максимальное время ожидания каждого ответа в миллисекундах.Сеть в режиме симуляции покажем на рисунке 37, результаты ping запроса – на рисунке 38.Рисунок 32 Режим симуляции при испытании 1Рисунок 33 Режим симуляции при испытании 1Рисунок 34Поток трафика при испытании 1Рисунок 35 Режим симуляции при испытании 2Рисунок 36Поток трафика при испытании 2Включаем генератор трафика на компьютере ПК 2 (узел назначения – сервер FTP, число импульсов - 250, период повторения - 0,05 с). Оценим качество работы сети, передав контрольный поток от РС1 к серверeFTP (n=250). Зафиксируем число потерянных пакетов. Результаты ping запроса покажем на рисунке.Рисунок 37Поток трафика при испытании 3Увеличиваем загрузку сети путем организации еще одного потока трафика между узлами ПК4 – сервер DNS. Установим число импульсов 100 и период повторения 0,2 сек. Повторяем передачу контрольного потока пакетов между ПК2 и сервер FTP. Результаты ping запроса показаны на рисунке.Рисунок 38 Поток трафика при испытании 4Таблица 2. Итоговые данные анализа ЛВС после 6-х исследований№испытанияСетевой трафикКоличествопотерянныхпакетовПК0 – ПК8Коэффициентпотерипакетов, %Значение параметра time команды ping, ms1ПК1 – серверDNS,ping, n=200000,52ПК2 – сервер FTP,ping, n=200000,5ПК2 – серверFTP,Traffic GeneratorN= 200, T=0,31 сек.0,53ПК1 – ПК5,ping, n=200000,5ПК1-ПК5,Traffic GeneratorN=300, T=0,23 сек.0,54ПК4 – серверDNS,ping, n=200000,5ПК1 – серверDNS,Traffic GeneratorN= 200, T=0,2 сек.0,5В пакете Cisco Packet Tracer сетевой трафик и контрольный сигнал эмулируются периодическими последовательностями, при этом измеряемые показатели сети зависят от временных соотношений между передаваемыми сигналами. Кроме того, число потерянных пакетов определяется не для информационных сигналов, а для контрольной последовательности. Тем не менее, проводимые измерения позволяют выявить общие закономерности работы локальных вычислительных сетей.ЗаключениеВыполнена курсовая работа на тему «Архитетктура программно определяемых сетей SDN»».Подтверждена актуальность темы исследования. Для повышения безопасности хранимой информации необходимо исследование новых систем работыиз-за значительно возрастающего объема информации в современных вычислительных сетях.Достигнута цельработы.Для достижения цели работы были решены следующие задачи:Изучена предметная область;Проведен анализсуществующих алгоритмов функционирования программно-определяемыхсетей;Выполнено описаниеметодикработыдлясетейSDN;Проведено моделирование;Сделаны выводы.СписокиспользованныхисточниковБэстен Д.-Э. и др. Нейронные сети и финансовые рынки.– М.: ТВП, 1997. – 236 с.Пучков Е.В. Разработка среды моделирования искусственных нейронных сетей. Решение задачи прогнозирования временного ряда.// Вестник Ростовского государственного университета путей сообщения. – 2009. – №2. – С. 44-50.Тархов Д.А. Нейронные сети. Модели и алгоритмы. – М.: Радиотехника, 2005. – 256 с.Хайкин С. Нейронные сети: полный курс. – 2-е изд. – М.: Вильямс, 2006. – 1104 с.httр://www.i-intеllесt.ru (дата обращения: 30.05.2010)Аверкин, А.Н. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта / А.Н. Аверкин, И.З. Батыршин, А.Ф. Блишун, В.Б. Си-лов, В.Б. Тарасов. Под ред. Д.А. Поспелова. М.:Наука.Гл.ред.физ.-мат. лит., 1986.-312с.Аверченков, В.И. Система формирования знаний в среде Интернет: монография / В.И. Аверченков, А.B. Заболеева-Зотова, Ю.М. Казаков, Е.А. Леонов, С.М. Рощин; Брянский гос.техн. ун-т. Брянск: Изд-во БГТУ, 2008. -180с.Аверченков, В.И. Применение онтологий при создании электронных образовательных ресурсов. / В.И. Аверченков, П.В. Казаков // Известие Орел ГТУ, серия «Информационные системы и технологии», №1(1), 2006, с.6-11.Аверченков, В.И. Инновационный менеджмент: учеб. пособие для вузов / В.И. Аверченков, Е.Е. Вайнмаер. Брянск: БГТУ, 2004. - 293 с.Аверченков, В.И. Модель тезауруса для задачи семантического расширения дерева синтаксического разбора запроса на естественном языке. / В.И. Аверченков, Е.А. Белов // Вестник БГТУ., 1, 2006, с. 70-77.Аверченков, В.И. Применение онтологий при создании электронных образовательных ресурсов. / В.И. Аверченков, П.В. Казаков // Известие Орел ГТУ, серия «Информационные системы и технологии», №1(1), 2006, с.6-11.Аверченков, В.И. Математическая модель универсальной много-агентной подсистемы метапоиска / В.И. Аверченков, Е.А. Леонов // Вестник БГТУ. 2011. №2 - с.101-110.Аверченков, В.И. Мониторинг и системный анализ информации в сети Интернет: монография / В.И. Аверченков, С.М. Рощин Брянск: БГТУ, 2006. -160 с.Аверченков, В.И. Система формирования знаний / В.И. Аверченков, С.М. Рощин // Материалы международной конференции. В 3-х т. Т.1./ ВолгГТУ. Волгоград, 2004. - с. 10-15.