Модели и методы выявления структуры локальной вычислительной сети при неполных данных - Anton Andreev; Anton Igirevich Shabaev (Информатика и автоматизация, 2021)
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.