Научный журнал
Современные наукоемкие технологии
ISSN 1812-7320
"Перечень" ВАК
ИФ РИНЦ = 0,940

МНОГОКРИТЕРИАЛЬНЫЙ ВЫБОР ОБОРУДОВАНИЯ СЕТИ ХРАНЕНИЯ ДАННЫХ

Земцов А.Н. 1 Чан Зунг Хань 2
1 ФГБОУ ВО «Волгоградский государственный технический университет»
2 Национальный экономический университет
Рассматриваются вопросы проектирования и модернизации сети хранения данных на основе семейства протоколов Fibre Channel. Особенности стандартов Fibre Channel FC-PI-5 и других позволили сетевым вендорам организовать производство оптических модулей на основе большого количества промышленных стандартов, вследствие чего директорам подразделений ИТ приходится учитывать множество особенностей стандартов Fibre Channel при проектировании и сети хранения данных. Оборудование сети хранения данных и модули расширения должны обеспечивать требуемую пропускную способность при обмене данными. Представлена методика многокритериального выбора оптических модулей Fibre Channel на основе метода анализа иерархий для их монтажа в сетевое оборудование сети хранения данных. Выбор подходящего стандарта должен осуществляться для каждого конкретного случая на основе количественных оценок: с учетом ценовых факторов и проектных требований. Предлагаемая методика многокритериального выбора оптических модулей Fibre Channel позволяет не только осуществлять выбор модулей, но и согласовывать экспертные оценки разрабатываемого проекта с учетом их компетенций. Проведенный анализ полученных результатов показывает целесообразность объективизации выбора и принятия решения в такой сложной и концептуальной проблеме, как выбор оборудования сети хранения данных.
центр обработки данных (ЦОД)
дата-центр
сеть хранения данных
IT-инфраструктура
энергоэффективность
менеджмент информационных технологий
метод анализа иерархий
1. Bradley W.C. Handbook of Data Center Management, Second Edition, Auerbach Publications CRC Press, 2018, 816 p.
2. Lowe S.D., Davis D.M., Green J., Knox S. Building a Modern Data Center: Principles and Strategies of Design, ActualTech Media, 2016. 226 p.
3. Liu Y., Muppala J.K., Veeraraghavan M., Lin D., Hamdi M. Data Center Networks: Topologies, Architectures and Fault-Tolerance Characteristics, Springer International Publishing, 2013. 68 p.
4. Roy B. Multicriteria Methodology for Decision Aiding.Springer Science & Business Media, 2013. 293 p.
5. Земцов А.Н., Болгов Н.В., Божко С.Н. Многокритериальный выбор оптимальной системы управления базы данных с помощью метода анализа иерархий // Инженерный вестник Дона. 2014. № 2. [Электронный ресурс]. URL: http://ivdon.ru/ru/magazine/archive/n2y2014/2360 (дата обращения: 28.05.2020).
6. Бикчурина А.И., Скокова И.К., Санин А.А., Василько Ф.А. Выбор автоматизированной системы на основе метода парных сравнений // Фундаментальные исследования. 2016. № 10–3. С. 483–487.
7. Щербаков В.В., Воронин А.В., Фролова С.В. Реализация концепции риск-менеджмента в интеграционной структуре предприятий нефтяного машиностроения // Фундаментальные исследования. 2020. № 4. С. 137–142.
8. Куликов Д.Л., Лыкова В.А. Многокритериальный выбор инвестиционной площадки методом анализа иерархий // Фундаментальные исследования. 2017. № 7. С. 151–155.

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.

zemc1.tif

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.


Библиографическая ссылка

Земцов А.Н., Чан Зунг Хань МНОГОКРИТЕРИАЛЬНЫЙ ВЫБОР ОБОРУДОВАНИЯ СЕТИ ХРАНЕНИЯ ДАННЫХ // Современные наукоемкие технологии. – 2020. – № 6-2. – С. 241-247;
URL: https://top-technologies.ru/ru/article/view?id=38099 (дата обращения: 17.04.2024).

Предлагаем вашему вниманию журналы, издающиеся в издательстве «Академия Естествознания»
(Высокий импакт-фактор РИНЦ, тематика журналов охватывает все научные направления)

«Фундаментальные исследования» список ВАК ИФ РИНЦ = 1,674