Программный комплекс для испытаний  сетевых сервисов АСУ. 2021 г.

Разработка программного комплекса для испытаний  сетевых сервисов АСУ  в соответствии с рекомендациями  Y.1541 ITU-T 2006, ITU-T I.350 по оцениваю качества обслуживания (QoS).

В процессе испытаний измеряются и фиксируются следующие параметры (оцениваемые параметры) для каждого сервиса и узла, на котором размещен соответствующий сервис:

Первая группа – для узлов, на которых функционируют сервисы:

1) IPTD – задержка передачи пакетов. Измеряется выдачей на узел с размещенным сервисом  ICMP PING. Интервал – в зависимости от выдачи измерительного запроса к сервису, размер пакет- 32 байта.

Сохраняется в базе данных среднее, максимальное, минимальное время задержки передачи пакетов для узла за испытание, количество измерений, количество потерянных ICMP запросов в пределах заданного timeout.

2) IPDV – вариация задержки передачи пакетов. Разница между IPTD каждой последующей проверки IPTD и предыдущей. Сохраняется в базе данных среднее, максимальное, минимальное значение IPDV для узла за испытание.

3) IPLR – коэффициент  потери пакетов. Отношение количества потерянных пакетов к общему количеству генераций пакетов при проверках IPTD.

Вторая группа – для каждого сервиса:

1) Время ответа сервиса, ms. Аналог задержки в предоставлении сервиса. Фиксируется с заданным во время настройки параметров тестирования сервиса интервалом.

2) Колебания времени ответа сервиса, ms. Оценивается как разница между максимальным и минимальным временем ответа сервиса в течении интервала тестирования (выдачи тестовой последовательности).

3) NER – коэффициент сетевой эффективности. Характеризует доступность сервиса.

Процесс функционирования программного комплекса состоит из следующих этапов:

1. Сбор данных об объекте тестирования (например, при сетевом тестировании – номера открытых портов, версии тестируемого программного обеспечения).
2. Получение данных о наборе доступных инструментов тестирования (набор тестовых воздействий).
3. Обучение нейросети на тренировочном сервере для получения сценария (последовательности) по применению инструментов тестирования. Процесс обучения происходит параллельно с вводом исходных данных оператором для получения оптимального сценария тестирования.
4. Реализация сценария тестирования и измерение оцениваемых параметров сервера (сервисов) на тестируемом объекте.
5. Формирование отчета.

Особенности и преимущества программного комплекса:

• программный комплекс обеспечивает автоматизацию процессов тестирования и испытаний посредством автоматизированного подбора необходимых элементов тестирования, реализации тестовых последовательностей и формирования отчетов;

• для идентификации состояния объекта тестирования (статус открытых портов на целевом тестируемом сервере) и подбора инструментов тестирования  (в том числе формирования последовательности их применения) используется нейросеть, реализующая алгоритмы обучение с подкреплением (Policy Gradients). Математические операции реализуются  с использованием пакетов Keras, Tensorflow, OpenAI Gym. Для реализации тестовых воздействий используется API взаимодействия с пакетами MSF, t50 и др.

Заказчик: ООО “Инновационные проекты”