Эффективная реализация стохастической модели TCP на C++/AVX для анализа производительности распределенных систем
- Авторы: Сухоплюев Д.И.1, Назаров А.Н.2
-
Учреждения:
- МИРЭА – Российский технологический университет
- Федеральный исследовательский центр «Информатика и управление» Российской академии наук
- Выпуск: Том 12, № 2 (2025)
- Страницы: 68-74
- Раздел: МАТЕМАТИЧЕСКОЕ И ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ СИСТЕМ, КОМПЛЕКСОВ И КОМПЬЮТЕРНЫХ СЕТЕЙ
- URL: https://journal-vniispk.ru/2313-223X/article/view/309719
- DOI: https://doi.org/10.33693/2313-223X-2025-12-2-68-74
- EDN: https://elibrary.ru/QVVYTE
- ID: 309719
Цитировать
Аннотация
Надежность современных распределенных систем напрямую зависит от стабильности сетевых соединений, однако традиционные методы мониторинга не позволяют адекватно оценивать стохастическую природу сбоев на уровне транспортного протокола TCP. В работе предложен подход, основанный на стохастических дифференциальных уравнениях (СДУ), для моделирования вероятности потерь пакетов как непрерывного случайного процесса, учитывающего возврат к среднему и случайные флуктуации. Представлена практическая реализация модели на языке C++ с использованием векторных инструкций AVX-512 для численного решения СДУ методом Эйлера–Маруйямы. Экспериментальная оценка на серверной платформе Intel Xeon Silver 4410Y показала, что производительность модуля достигает 30,1 млн оценок в секунду, что почти в 9 раз превосходит эталонные скалярные реализации. Результаты доказывают, что предложенный стохастический подход является вычислительно эффективным и может служить основой для создания систем мониторинга и адаптивного управления в реальном времени, способных прогнозировать производительность TCP.
Полный текст
Открыть статью на сайте журналаОб авторах
Данил Игоревич Сухоплюев
МИРЭА – Российский технологический университет
Автор, ответственный за переписку.
Email: sukhoplyuev.d.i@edu.mirea.ru
SPIN-код: 3931-0217
аспирант
Россия, г. МоскваАлексей Николаевич Назаров
Федеральный исследовательский центр «Информатика и управление» Российской академии наук
Email: a.nazarov06@bk.ru
ORCID iD: 0000-0002-0497-0296
SPIN-код: 6032-5302
Scopus Author ID: 7201780424
доктор технических наук, профессор
Россия, г. МоскваСписок литературы
- Аллакин В.В., Будко Н.П., Васильев Н.В. Общий подход к построению перспективных систем мониторинга распределенных информационно-телекоммуникационных сетей // Системы управления, связи и безопасности. 2021. № 4. С. 125–227. doi: 10.24412/2410-9916-2021-4-125-227. EDN: JPFJRO.
- Сопин Э.С., Таланова М.О., Гайдамака Ю.В. Анализ показателей качества функционирования систем облачных вычислений с гистерезисным управлением // T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. 2015. Т. 9. № 9. С. 54–60. EDN: UMMUWN.
- Олифер В.Г., Олифер Н.А. Компьютерные сети. Принципы, технологии, протоколы: учебное пособие для вузов. 4-е изд. М.: Питер, 2010. 943 с. ISBN: 978-5-498-07389-7. EDN: QMUUOR.
- Tawfeeg T.M., Yousif A., Hassan A. et al. Cloud dynamic load balancing and reactive fault tolerance techniques: A Systematic Literature Review (SLR) // IEEE Access. 2022. Vol. 10. Pp. 71853–71873. doi: 10.1109/access.2022.3188645. EDN: YWPNTO.
- Ilie S., Jackson K.R., Enright W.H. Adaptive time-stepping for the strong numerical solution of stochastic differential equations // Numerical Algorithms. 2015. Vol. 68. No. 4. Pp. 791–812. doi: 10.1007/s11075-014-9872-6. EDN: JYNZUT.
- Басыня Е.А., Французова Г.А., Гунько А.В. Самоорганизующаяся система управления трафиком вычислительной сети // Доклады Томского государственного университета систем управления и радиоэлектроники. 2014. № 1 (31). С. 179–184. EDN: SFKPGZ.
- Кормен Т. и др. Алгоритмы: построение и анализ / под ред. И.В. Красикова; пер. с англ. И.В. Красикова, Н.А. Ореховой, В.Н. Романова. 2-е изд. М.: Вильямс, 2009. ISBN: 978-5-8459-0857-5. EDN: QMTKTN.
- Барабанова Е.А., Вишневский В.М., Вытовтов К.А., Семенова О.В. Методы анализа производительности информационно-измерительных систем в условиях неисправностей // Физические основы приборостроения. 2022. Т. 11. № 4 (46). С. 49–59. doi: 10.25210/jfop-2204-MA. EDN: BEOFUI.
- Буслаев А.П., Кучелев Д.А., Яшина М.В. Динамические системы и математические модели трафика информации // T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. 2018. Т. 12. № 3. С. 22–38. doi: 10.24411/2072-8735-2018-10049. EDN: XOHIUX.
- Сухоплюев Д.И., Назаров А.Н. Стохастические подходы к обеспечению устойчивости распределенных систем репликации // ИТ-Стандарт. 2025. № 2 (43). С. 78–92. EDN: RQBGUU.
- Сухоплюев Д.И., Назаров А.Н. Моделирование устойчивости в распределенных системах на основе обобщенной модели Эрдёша–Реньи и модели Гилберта–Эллиотта // Computational Nanotechnology. 2025. Т. 12. № 1. С. 79–88. doi: 10.33693/2313-223X-2025-12-1-79-88. EDN: MKDXXJ.
- Шелухин О.И., Тенякшев А.М., Осин А.В. Фрактальные процессы в телекоммуникациях. М.: Радиотехника, 2003. 480 с. ISBN: 5-93108-030-9. EDNЖ UKUJXH.
- Padhye J., Firoiu V., Towsley D., Kurose J. Modeling TCP Reno performance: a simple model and its empirical validation // IEEE/ACM Transactions on Networking. 2000. Vol. 8. No. 2. Pp. 133–145. doi: 10.1109/90.842137.
- Li W., Liu J., Wang S. et al. Survey on traffic management in data center network: From link layer to application layer // IEEE Access. 2021. Vol. 9. Pp. 38427–8456. doi: 10.1109/ACCESS.2021.3064008. EDN: RMEAJI.
- Kim B., Kim J., Lee S. Exploring security enhancements in Kubernetes CNI: A deep dive into network policies // IEEE Access. 2025. Vol. 13. Pp. 35322–35338. doi: 10.1109/access.2025.3543841. EDN: RVUJWM.
