В настоящее время сохраняется устойчивая тенденция интеграции мобильной связи, средств массовой информации, социальных сетей и концепции межсетевого взаимодействия с современным обществом. Развитие информационной инфраструктуры, использование больших данных уже привели к конвергенции широкого спектра цифровых услуг в глобальную киберфизическую систему. Цифровая экономика является одним из важнейших факторов экономического роста, способным обеспечить прирост основных макроэкономических показателей. Согласно утвержденной Указом Президента Российской Федерации от 09.05.2017 № 203 Стратегии развития информационного общества Российской Федерации на 2017–2030 гг., одним из ключевых драйверов развития цифровой экономики, основанной на использовании цифровых информационно-коммуникационных технологий, является низкозатратная и высокопродуктивная информационная инфраструктура на базе отечественных разработок, основанная на концепции передачи, обработки и хранения данных.
С учетом того, что сегодня виртуализируется 92 % серверных рабочих нагрузок, оборудование сети хранения данных и модули расширения должны обеспечивать требуемую пропускную способность при обмене данными [1].
Семейство протоколов Fibre Channel, разработкой которого занимается Технический комитет T11 в составе Международного комитета по стандартам в сфере ИТ (INCITS), продолжает занимать доминирующие позиции при организации виртуализации сетевых серверов в хранилище данных. Особенности стандартов Fibre Channel FC-PI-5 и других позволили сетевым вендорам организовать производство оптических модулей на основе множества промышленных стандартов [2], например Small Form-factor Pluggable (INF-8074i), Enhanced Small Form-factor Pluggable (SFF-8431, SFF-8083), Quad Small Form-factor Pluggable (SFF-8635). Помимо форм-фактора необходимо учитывать множество других особенностей стандартов Fibre Channel, таких как тип оптоволоконного кабеля, тип передатчика и приемника, показатели энергоэффективности и другие [3]. Как следствие, выбор оптического модуля Fibre Channel не является тривиальной задачей.
Цель исследования заключается в разработке методики многокритериального выбора оптических модулей Fibre Channel на основе метода анализа иерархий для их монтажа в сетевое оборудование сети хранения данных.
Материалы и методы исследования
В табл. 1 показаны анализируемые варианты А1–А6 оптических модулей Fibre Channel.
Таблица 1
Варианты оптических модулей Fibre Channel
|
Условное обозначение |
Стандарт |
|
А1 |
1GFC |
|
А2 |
2GFC |
|
А3 |
4GFC |
|
А4 |
8GFC |
|
А5 |
10GFC |
|
А6 |
16GFC |
Выполним сравнение указанных стандартов оптических модулей по множеству технических характеристик с целью выявить основные различия между ними и определить, в каких ситуациях предпочтительно использовать тот или иной вариант. Для проведения процедуры сравнения будем использовать метод анализа иерархий [4]. Метод анализа иерархий используется для решения ряда задач, таких как нефтегазовое производство, разработка программного обеспечения [5, 6], инвестиционные проекты [7, 8], но исследования, связанные с проектированием инфокоммуникационных сетей, отсутствуют. В табл. 2 показаны выделенные критерии С1–С8, по которым произведем оценивание представленных альтернатив.
Таблица 2
Критерии для оценки альтернатив
|
Условное обозначение |
Критерий |
|
С1 |
Пропускная способность (Мбит/с) |
|
С2 |
Линейная скорость |
|
С3 |
Кодировка |
|
C4 |
Максимальное расстояние (ОМ1) (м) |
|
C5 |
Максимальное расстояние (ОМ2) (м) |
|
C6 |
Максимальное расстояние (ОМ3) (м) |
|
C7 |
Максимальное расстояние (ОМ4) (м) |
|
С8 |
Совместимость с предыдущими версиями |
В табл. 3 показано разделение выбранных критериев на группы G1, G2, и G3.
Таблица 3
Разделение выбранных критериев на группы
|
Условное обозначение |
Группа критериев |
Критерии |
|
G1 |
Характеристики скорости |
С1 |
|
С2 |
||
|
G2 |
Характеристики дальности |
С4 |
|
С5 |
||
|
С6 |
||
|
С7 |
||
|
G3 |
Характеристики эффективности |
С3 |
|
С8 |
Иерархия оценивания оптических модулей Fibre Channel показана на рисунке.
Выставим оценки каждой группе критериев по шкале от 1 до 9. Рассмотрим следующие типовые ситуации при проектировании сети.
В первом случае организации требуется относительно небольшая сеть с большой пропускной способностью, так как планируется высокоинтенсивный обмен данными на сравнительно небольшие расстояния. Описанная ситуация является типовой для, например, вычислительных кластеров НРС (High-performance computing cluster), представляющих собой массив вычислительных узлов или нодов (серверов), объединенных коммуникационной сетью. В этом случае оценки распределятся следующим образом: G1 – 9, G2 – 3, G3 – 7.
Во втором случае, напротив, организации требуется протяженная коммуникационная сеть, но высокоинтенсивный обмен данными не планируется. В этом случае оценки распределятся следующим образом: G1 – 2, G2 – 8, G3 – 7.
Иерархия оценивания оптических модулей Fibre Channel
Таблица 4
Расчет весов групп критериев для первого случая
|
G1 |
G2 |
G3 |
WF(1) |
|
|
G1 |
1 |
9/3 = 3 |
9/7 = 1.29 |
0.474 |
|
G2 |
3/9 = 0.33 |
1 |
3/7 = 0.43 |
0.158 |
|
G3 |
7/9 = 0.78 |
7/3 = 2.33 |
1 |
0.368 |
Таблица 5
Расчет весов групп критериев для второго случая
|
G1 |
G2 |
G3 |
WF(2) |
|
|
G1 |
1 |
2/8 = 0.25 |
2/7 = 0.29 |
0.118 |
|
G2 |
8/2 = 4 |
1 |
8/7 = 1.14 |
0.470 |
|
G3 |
7/2 = 3.5 |
7/8 = 0.88 |
1 |
0.412 |
Таблица 6
Распределение весов критериев внутри групп
|
G1 |
G2 |
G3 |
|||||
|
C1 |
C2 |
C4 |
C5 |
C6 |
C7 |
C3 |
C8 |
|
0.5 |
0.5 |
0.25 |
0.25 |
0.25 |
0.25 |
0.5 |
0.5 |
Рассчитаем вес каждой группы критериев для обоих представленных вариантов начальных условий. В первом случае веса групп распределятся, как показано в табл. 4.
Во втором случае веса групп распределятся, как показано в табл. 5.
Примем веса каждого критерия внутри соответствующей группы одинаковыми. Действительно, данные параметры взаимосвязаны, в связи с чем возникает сложность выделения какого-либо, при одновременном понижении значимости другого. Получим множество весов критериев, показанное в табл. 6.
Оценим каждый из представленных вариантов по всем выбранным критериям, в результате чего получим абсолютные величины, как показано в табл. 7.
Критерии С1, С2, С4–С7 являются количественными с четко заданными числовыми значениями. При оценке критерия С7 числом «0» обозначено отсутствие в данной модификации соответствующего типа кабеля. Зададим для качественных критериев С3 и С8 численные оценки.
Совместимость с предыдущими, а также последующими версиями стандартов является важным показателем в тех случаях, когда сеть комплексная, состоящая из множества оборудования, компонентов и кабелей с различными характеристиками, например, длины и пропускной способности. Несовместимость, или неполная совместимость, в рассматриваемых вариантах обусловлена несоответствием вариантов кодирования данных. Выставим в случае полной совместимости оценку 9, в случае только обратной совместимости – 7, а при полном ее отсутствии – 3, так как этот вариант нежелателен и неудобен для модернизации сети организации. Пересчитаем абсолютные величины, как показано в табл. 8.
Составим матрицы парных сравнений для каждого критерия и получим вес альтернативы внутри каждого критерия, как показано в табл. 9–16.
Таблица 7
Таблица абсолютных величин
|
С1 |
С2 |
С3 |
С4 |
С5 |
С6 |
С7 |
С8 |
|
|
А1 |
200 |
1.0625 |
8b/10b |
300 |
500 |
860 |
0 |
полная |
|
А2 |
400 |
2.125 |
8b/10b |
150 |
300 |
500 |
0 |
полная |
|
А3 |
800 |
4.25 |
8b/10b |
50 |
150 |
380 |
400 |
полная |
|
А4 |
1600 |
8.5 |
8b/10b |
21 |
50 |
150 |
190 |
полная |
|
А5 |
2400 |
10.53 |
64b/66b |
33 |
82 |
300 |
0 |
нет |
|
А6 |
3200 |
14.025 |
64b/66b |
15 |
35 |
100 |
125 |
обратная |
Таблица 8
Таблица абсолютных величин
|
С1 |
С2 |
С3 |
С4 |
С5 |
С6 |
С7 |
С8 |
|
|
А1 |
200 |
1.0625 |
5 |
300 |
500 |
860 |
0 |
9 |
|
А2 |
400 |
2.125 |
5 |
150 |
300 |
500 |
0 |
9 |
|
А3 |
800 |
4.25 |
5 |
50 |
150 |
380 |
400 |
9 |
|
А4 |
1600 |
8.5 |
5 |
21 |
50 |
150 |
190 |
9 |
|
А5 |
2400 |
10.53 |
8 |
33 |
82 |
300 |
0 |
3 |
|
А6 |
3200 |
14.025 |
8 |
15 |
35 |
100 |
125 |
7 |
Таблица 9
Матрица парных сравнений альтернатив по отношению к критерию С1
|
С1 |
А1 |
А2 |
А3 |
А4 |
А5 |
А6 |
WС1 |
|
А1 |
1 |
0.5 |
0.25 |
0.125 |
0.083 |
0.063 |
0.023 |
|
А2 |
2 |
1 |
0.5 |
0.25 |
0.167 |
0.125 |
0.047 |
|
А3 |
4 |
2 |
1 |
0.5 |
0.333 |
0.25 |
0.093 |
|
А4 |
8 |
4 |
2 |
1 |
0.667 |
0.5 |
0.186 |
|
А5 |
12 |
6 |
3 |
1.5 |
1 |
0.75 |
0.279 |
|
А6 |
16 |
8 |
4 |
2 |
1.333 |
1 |
0.372 |
Таблица 10
Матрица парных сравнений альтернатив по отношению к критерию С2
|
С2 |
А1 |
А2 |
А3 |
А4 |
А5 |
А6 |
WС2 |
|
А1 |
1 |
0.5 |
0.25 |
0.125 |
0.101 |
0.076 |
0.026 |
|
А2 |
2 |
1 |
0.5 |
0.25 |
0.202 |
0.152 |
0.052 |
|
А3 |
4 |
2 |
1 |
0.5 |
0.404 |
0.303 |
0.105 |
|
А4 |
8 |
4 |
2 |
1 |
0.807 |
0.606 |
0.210 |
|
А5 |
9.911 |
4.955 |
2.478 |
1.239 |
1 |
0.751 |
0.260 |
|
А6 |
13.2 |
6.6 |
3.3 |
1.65 |
1.332 |
1 |
0.347 |
Таблица 11
Матрица парных сравнений альтернатив по отношению к критерию С3
|
С3 |
А1 |
А2 |
А3 |
А4 |
А5 |
А6 |
WС3 |
|
А1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
0.625 |
0.625 |
0.139 |
|
А2 |
1 |
1 |
1 |
1 |
0.625 |
0.625 |
0.139 |
|
А3 |
1 |
1 |
1 |
1 |
0.625 |
0.625 |
0.139 |
|
А4 |
1 |
1 |
1 |
1 |
0.625 |
0.625 |
0.139 |
|
А5 |
1.6 |
1.6 |
1.6 |
1.6 |
1 |
1 |
0.222 |
|
А6 |
1.6 |
1.6 |
1.6 |
1.6 |
1 |
1 |
0.222 |
Таблица 12
Матрица парных сравнений альтернатив по отношению к критерию С4
|
С4 |
А1 |
А2 |
А3 |
А4 |
А5 |
А6 |
WС4 |
|
А1 |
1 |
2 |
6 |
14.286 |
9.091 |
20 |
0.527 |
|
А2 |
0.5 |
1 |
3 |
7.143 |
4.545 |
10 |
0.264 |
|
А3 |
0.167 |
0.333 |
1 |
2.381 |
1.515 |
3.333 |
0.088 |
|
А4 |
0.07 |
0.14 |
0.42 |
1 |
0.636 |
1.4 |
0.037 |
|
А5 |
0.11 |
0.22 |
0.66 |
1.571 |
1 |
2.2 |
0.058 |
|
А6 |
0.05 |
0.1 |
0.3 |
0.714 |
0.455 |
1 |
0.026 |
Таблица 13
Матрица парных сравнений альтернатив по отношению к критерию С5
|
С5 |
А1 |
А2 |
А3 |
А4 |
А5 |
А6 |
WС5 |
|
А1 |
1 |
1.667 |
3.333 |
10 |
6.098 |
14.286 |
0.448 |
|
А2 |
0.6 |
1 |
2 |
6 |
3.659 |
8.571 |
0.269 |
|
А3 |
0.3 |
0.5 |
1 |
3 |
1.829 |
4.286 |
0.134 |
|
А4 |
0.1 |
0.167 |
0.333 |
1 |
0.609 |
1.429 |
0.045 |
|
А5 |
0.164 |
0.273 |
0.547 |
1.64 |
1 |
2.343 |
0.073 |
|
А6 |
0.07 |
0.117 |
0.233 |
0.7 |
0.427 |
1 |
0.031 |
Таблица 14
Матрица парных сравнений альтернатив по отношению к критерию С6
|
С6 |
А1 |
А2 |
А3 |
А4 |
А5 |
А6 |
WС6 |
|
А1 |
1 |
1.72 |
2.263 |
5.733 |
2.867 |
8.6 |
0.376 |
|
А2 |
0.581 |
1 |
1.316 |
3.333 |
1.667 |
5 |
0.218 |
|
А3 |
0.442 |
0.76 |
1 |
2.533 |
1.267 |
3.8 |
0.165 |
|
А4 |
0.174 |
0.3 |
0.395 |
1 |
0.5 |
1.5 |
0.066 |
|
А5 |
0.349 |
0.6 |
0.789 |
2 |
1 |
3 |
0.131 |
|
А6 |
0.116 |
0.2 |
0.263 |
0.667 |
0.333 |
1 |
0.044 |
Таблица 15
Матрица парных сравнений альтернатив по отношению к критерию С7
|
С7 |
А1 |
А2 |
А3 |
А4 |
А5 |
А6 |
WС7 |
|
А1 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
|
А2 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
|
А3 |
0 |
0 |
1 |
2.105 |
0 |
3.2 |
0.559 |
|
А4 |
0 |
0 |
0.475 |
1 |
0 |
1.52 |
0.266 |
|
А5 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
|
А6 |
0 |
0 |
0.313 |
0.658 |
0 |
1 |
0.175 |
Таблица 16
Матрица парных сравнений альтернатив по отношению к критерию С8
|
С8 |
А1 |
А2 |
А3 |
А4 |
А5 |
А6 |
WС8 |
|
А1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
3 |
1.286 |
0.196 |
|
А2 |
1 |
1 |
1 |
1 |
3 |
1.286 |
0.196 |
|
А3 |
1 |
1 |
1 |
1 |
3 |
1.286 |
0.196 |
|
А4 |
1 |
1 |
1 |
1 |
3 |
1.286 |
0.196 |
|
А5 |
0.333 |
0.333 |
0.333 |
0.333 |
1 |
0.429 |
0.064 |
|
А6 |
0.778 |
0.778 |
0.778 |
0.778 |
2.333 |
1 |
0.152 |
Таблица 17
Матрица оценок альтернатив для всех критериев
|
A |
С1 |
С2 |
С3 |
С4 |
С5 |
С6 |
С7 |
С8 |
|
А1 |
0.023 |
0.026 |
0.139 |
0.527 |
0.448 |
0.376 |
0 |
0.196 |
|
А2 |
0.047 |
0.052 |
0.139 |
0.264 |
0.269 |
0.218 |
0 |
0.196 |
|
А3 |
0.093 |
0.105 |
0.139 |
0.088 |
0.134 |
0.165 |
0.559 |
0.196 |
|
А4 |
0.186 |
0.210 |
0.139 |
0.037 |
0.045 |
0.066 |
0.266 |
0.196 |
|
А5 |
0.279 |
0.260 |
0.222 |
0.058 |
0.073 |
0.131 |
0 |
0.064 |
|
А6 |
0.372 |
0.347 |
0.222 |
0.026 |
0.031 |
0.044 |
0.175 |
0.152 |
Из весов альтернатив составим матрицу оценок альтернатив для всех критериев, как показано в табл. 17.
По вычисленным оценкам рассчитаем векторы весов для обоих указанных вариантов:
1) Wtmp(1) = (0.474*0.5; 0.474*0.5; 0.368*0.5; 0.158*0.25; 0.158*0.25; 0.158*0.25; 0.158*0.25; 0.368*0.5)т = (0.237; 0.237; 0.184; 0.039; 0.039; 0.039; 0.039; 0.184) т;
2) Wtmp(2) = (0.118*0.5; 0.118*0.5; 0.412*0.5; 0.470*0.25; 0.470*0.25; 0.470*0.25; 0.470*0.25; 0.412*0.5)т = (0.059; 0.059; 0.206; 0.118; 0.118; 0.118; 0.118; 0.206) т.
Итоговые векторы приоритетов для обоих вариантов начальных условий запишутся в виде:
W1 = [A] * Wtmp(1) = (0.126; 0.114; 0.145; 0.172; 0.191; 0.250) т;
W2 = [A] * Wtmp(2) = (0.231; 0.164; 0.192; 0.141; 0.122; 0.152) т.
Анализ полученных результатов
Полученные результаты представляются согласованными. Для первой задачи, где наиболее важной является пропускная способность, предпочтительными являются стандарты 16GFC, 10GFC и 8GFC, в то время как остальные рассматриваемые стандарты оцениваются примерно одинаково и не являются предпочтительными.
Для второй задачи, где предполагается использование сети для передачи небольшого количества данных на значимые расстояния, наиболее предпочтительными вариантами оказались стандарты 1GFC, 4GFC и 2GFC, имеющие наибольшую дальность, но не самую большую пропускную способность из представленных альтернатив. Следует также отметить, что стандарт 10GFC был бы выше в обоих вариантах ранжирования, но отсутствие совместимости с сетями других типов ведет к усложнению, а следовательно, и более высокой стоимости модернизации сети.
Разработчики стандартов отмечают, что с каждой последующей версией функциональные, скоростные и прочие возможные характеристики сети улучшаются. Также известно, что при этом существенно увеличивается и стоимость решения на базе новых стандартов. В случае проведения модернизации по стандартам 8GFC или 16GFC на решения с большей пропускной способностью следует количественно оценить возможные альтернативы по стоимости, например, нужна ли более высокая скорость или она будет избыточной; насколько просто выполнить модернизацию сети, так как может потребоваться замена имеющегося оборудования.
Заключение
В настоящей работе предложена методика многокритериального выбора оптических модулей Fibre Channel на основе метода анализа иерархий для их монтажа в сетевое оборудование сети хранения данных.
Необходимо отметить, что разница между оценками умеренна, как следствие, нельзя строго утверждать, что один вариант значительно выигрывает по сравнению с остальными, а другой – сильно проигрывает. Таким образом, выбор подходящего стандарта должен осуществляться для каждого конкретного случая на основе количественных оценок: с учетом ценовых факторов и проектных требований.