Файл: Российской федерации федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования.pdf
ВУЗ: Не указан
Категория: Не указан
Дисциплина: Не указана
Добавлен: 04.12.2023
Просмотров: 377
Скачиваний: 2
ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.
СОДЕРЖАНИЕ
ОСОБЕННОСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ АЛГОРИТМОВ
НА ЯЗЫКЕ PYTHON ДЛЯ РАЗВИТИЯ АЛГОРИТМИЧЕСКОГО
МЫШЛЕНИЯ УЧАЩИХСЯ
Блинова Е. Е., Угненко А. А.
ФГАОУ ВО «Южный федеральный университет»,
Институт математики, механики и компьютерных наук
им. И. И. Воровича
E-mail: nshemetova@sfedu.ru
Средний школьный возраст – наиболее благоприятное время для раз- вития алгоритмического мышления [1]. Навыки анализа, синтеза, проведе- ния аналогии, сравнения уже к этому времени развиты в достаточной мере, чтобы приступить к развитию такого специфического типа мышления, как алгоритмическое. Среди школьных предметов наиболее удачным для осво- ения приемов алгоритмизации решаемых задач является информатика. Ос- новы алгоритмизации и программирования, изучаемые в рамках этого предмета, дают возможность более комплексно и поэтапно прийти к высо- ким показателям алгоритмических навыков [2].
В процессе исследования особенностей использования алгоритмов и элементов программирования на языке Pyton была разработана разноуров- невая система задач для учащихся 7-8 классов, направленная на развитие алгоритмического мышления школьников.
Методические требования к системе учебных задач представлены на рисунке 1 [3].
Рис. 1. Методические требования к системе учебных задач
63
Учитывая все вышеперечисленные требования, была предложена сле- дующая разноуровневая система заданий, которая полностью подходит для базового изучения школьного курса информатики и может быть адаптиро- вана под углубленное изучение информатики согласно предметным ре- зультатам обновленных ФГОС 2021г.:
Уровень 0. Разработка приближенного алгоритма.
Задания данного уровня помогают выявить аналогию использования блок-схем и школьного алгоритмического языка, ставят ученика в пози- цию исполнителя алгоритма с целью освоения и понимания структуры и последовательности выполнения действий в блок-схемах, повышают инте- рес и мотивацию к изучению алгоритмизации и программирования.
Уровень 1. Синтаксис, операторы ввода, вывода, типы переменных, случайные числа.
Задачи первого уровня дают возможность вспомнить структуру и син- таксис алгоритмического языка и обеспечат изучение и отработку написа- ния простейших программ на языке программирования.
Уровень 2. Понятие о линейном алгоритме.
Задания этого уровня формируют понятие о линейном алгоритме, включающем в себя различные системы команд. При выполнении заданий для наглядности и нахождения оптимального алгоритма следует приме- нять язык программирования Python. Отрабатывается навык анализа алго- ритма, его оптимизации, изменения в зависимости от требований, самосто- ятельного создания. При необходимости можно также проиллюстрировать данную алгоритмическую структуру жизненными примерами.
Уровень 3. Ветвления и циклы.
Решение большинства заданий третьего уровня осуществляется на языке Python как наиболее удобном и простом для обучения учеников ал- горитмизации. Среди алгоритмических конструкций наибольшее внимание уделено ветвлению и циклам, так как время на изучение алгоритмизации крайне ограничено, а функциональные возможности данных конструкций позволяют реализовать решение разнообразных задач.
В каждом из заданий применяются навыки, полученные в предыду- щих задачах. Представленные задачи имеют разный уровень сложности.
Если при выполнении алгоритма возникает ошибка или результат не соот- ветствует ожидаемому, то перед учеником встает проблема: как найти ошибку в алгоритме? Данный вид мыслительной деятельности также явля- ется одним из компонентов развития алгоритмического мышления.
Уровень 4. Массивы.
При выполнении заданий четвѐртого уровня - ученики осваивают мас- сивы. Задания подобраны таким образом, чтобы на их основе в будущем научиться работать не только с числовым типом информации, но и со
64 строковым. То есть проводится пропедевтика к линии программирования
9 класса.
Приведенная система задач обеспечивает:
– Усвоение понятий «исполнитель», «алгоритм», «синтаксис», «вели- чина», «программа», «язык программирования», «ветвление», «цикл»,
«массив»;
– Возможность введения графовых моделей для анализа и поиска ре- шения заданий;
– Умение составлять алгоритмы на школьном алгоритмическом языке, в виде блок-схем и на языке программирования;
– Навык реализации алгоритмов различными способами;
– Умение анализировать алгоритм, дополнять и оптимизировать его, искать ошибки и исправлять их;
– Применение алгоритмических конструкций в сюжетных задачах и нестандартных ситуациях;
– Использование данных задач для домашних, самостоятельных работ и внеурочных занятий;
– Продолжение формирования систем заданий дополнительными за- дачами;
– Включение школьников в процесс конструирования новых задач;
– Индивидуальный подход к ученикам разной степени подготовлен- ности;
– Формирование алгоритмического типа мышления на операционном, системном и методологическом уровнях.
В 2020–2022 году проводилась экспериментальная проверка получен- ных результатов.
Весь эксперимент был разбит на следующие этапы: констатирующий, формирующий и контролирующий.
На констатирующем этапе была проведена проверка уровня развития алгоритмического мышления. В качестве критериев развития алгоритмиче- ского мышления использовались существенные признаки, свидетельствую- щие о достижении того или иного уровня развития мышления учащихся: операционный (К1, К2), системный (К3, К4), методологический (К5, К6).
На основании полученных данных на данном этапе был сделан вывод, что преобладающее число учеников имеют операционный, или близкий к системному, уровни развития алгоритмического мышления. Развернутые ответы показали, что ученики имеют некоторые знания об алгоритме, его свойствах, способны составить и прочитать небольшие блок-схемы, имеют представления о некотором классе алгоритмических задач.
На втором этапе эксперимента с учетом результатов учащихся были разработаны и подобраны разноуровневые задания на различные типы ал- горитмических конструкций, отвечающие их возрастным особенностям, а
65 также способствующие развитию их алгоритмического мышления. Задачи подобраны таким образом, чтобы при изучении каждой алгоритмической конструкции ученики имели возможность решать задачи, как на школьном алгоритмическом языке, так и на языке программирования Python. Разра- ботанные задания распределились по уровням формирования алгоритми- ческого мышления.
На основании полученных результатов контролирующего экспери- мента можно утверждать, что уровень алгоритмического мышления у большинства учеников значительно повысился и перешел от операционно- го к системному. У отдельных обучающихся уровень мышления стал ме- тодологическим, что доказывает целесообразность использования предло- женной методики развития мышления и разработанной системы задач.
При проведении опытно-экспериментальной проверки были замечены следующие трудности. Ученики обладают достаточно слабым математиче- ским аппаратом, что значительно усложнило перевод алгоритмических за- дач на язык формул и вычислений. Второй трудностью стал тот факт, что количество занятий было строго регламентировано количеством часов на данный раздет, отводимый рабочей программой К. Ю. Полякова, что не давало возможности выделить дополнительный час для проведения кор- рекционной работы.
В ходе экспериментальной работы было замечено повышение мотива- ции ее участников к изучению информатики. Некоторые из них высказа- лись о более серьезном и заинтересованном отношении к предмету. Были также участники, которые решили в будущем принять участие в олимпиа- дах по программированию, и, стали рассматривать возможность, связать свою профессию с IT.
Литература
1. Алгоритмическое мышление [Электронный ресурс]/ Международный студенческий научный вестник – Режим доступа: http://www. scienceforum.ru/2013/228/3395 (Дата обращения 04.04.2022 г.).
2. Блинова Е. Е., Угненко А. А. Особенности использования графовых моделей и исполнителей алгоритмов для развития алгоритмического мышления учащихся/ Современные информационные технологии: тенденции и перспективы развития [Электронный ресурс]: материалы
XXVII научной конференции (Южный федеральный университет,
Ростов-на-Дону, 24 – 26 сентября 2020 г.). – Ростов-на-Дону; Таганрог:
Издательство Южного федерального университета, 2020. – C. 61–64.
3. Информатика. Теория, методика, задачи. Методические рекомендации.
Московский департамент образования, Московский городской институт повышения квалификации работников образования. – М., 2014.
66
МЕТОДЫ ПОСТРОЕНИЯ ИЗОЛИРОВАННЫХ
ДВУХУРОВНЕВЫХ L2/L3 VPN ПОДСЕТЕЙ БОЛЬШИХ
КОРПОРАТИВНЫХ СЕТЕЙ
Букатов А. А.
ФГАОУ ВО Южный федеральный университет,
г. Ростов-на-Дону
E-mail: baa@sfedu.ru
Единая сетевая инфраструктура больших корпоративных телекомму- никационных сетей (КТС) должна обеспечивать взаимодействие компо- нентов разнообразных приложений (прикладных систем) даже в случаях распределѐнного характера подключения компонентов этих приложений к сетевой инфраструктуре. К подобным распределѐнным приложениям от- носятся, например, единая система видеонаблюдения, единая система электронных проходных, сети доступа к рабочим местам сотрудников раз- личных административных служб (кадровой, бухгалтерии, закупок и пр.) и ряд иных приложений.
В условиях построения сетей различных приложений на базе единой физической инфраструктуры КТС сеть каждого из таких приложений должна быть изолирована по трафику от сетей других приложений. Это необходимо для того, чтобы исключить любую возможность как предна- меренного, так и непреднамеренного (вызванного сетевыми атаками) не- санкционированного «проникновения» в сеть любого конкретного сетево- го приложения трафика (возможно атакующего) всех остальных приложе- ний.
Разработка методов обеспечения такой изоляции логических сетей различных приложений, реализуемых на базе единой физической инфра- структуры крупной КТС, является предметом настоящей работы.
Поставленную задачу создания таких изолированных сетей предлага- ется решить путем виртуализации общей физической инфраструктуры
КТС и наложения на эту инфраструктуру совокупности изолированных виртуальных «частных» сетей (VPN) корпоративных сетевых приложений.
Требуемая виртуализация может осуществляться на различных уров- нях стека сетевых протоколов. В настоящее время известен и доступен к применению некоторый набор стандартизованных средств и методов, предназначенных для виртуализации работы различных компонентов КТС.
При выборе метода виртуализации для каждого из компонентов КТС сле- дует руководствоваться следующими основными принципами: выбранный метод должен обеспечивать полную изоляцию сетевых структур друг от друга, должен быть эффективным и минимально снижать производитель-
67 ность сетевого оборудования и телекоммуникационных каналов, а также должен быть удобным при настройке и администрировании.
Касательно типовой структурной организации КТС, отметим, что в соответствии с известной трехуровневой иерархической моделью компа- нии Cisco [1] в структуре современных крупных КТС сетей обычно выде- ляют три уровня иерархии: базовый уровень (core layer), уровень распре- деления (distribution layer) и уровень доступа (access layer). Однако в целях простоты изложения дальнейшего материала нам удобнее воспользоваться более простой «старой» двухуровневой моделью структуризации, включа- ющей два уровня: магистральную сеть (МС), примерно соответствующую базовому уровню, и сеть доступа (СД), примерно соответствующую объ- единению уровней распределения и доступа. При этом МС представляет собой совокупность маршрутизирующих устройств (МУ – маршрутизато- ров и маршрутизирующих коммутаторов), и соединяющей эти устройства высокоскоростных сетей канального уровня (сегментов). В качестве
СД выступают сегменты канального уровня, к которым подключаются компьютеры пользователей. Следует отметить, что в последнее десятиле- тие в подавляющем большинстве случаев сегменты сетей доступа, сегмен- ты МС и даже сегменты МС многих операторов связи территориального, регионального и даже национального масштаба строятся на базе техноло- гий семейства Ethernet. Отметим, что такое развитие этой технологии из первоначально предназначенных лишь для построения локальных вычис- лительных сетей было предсказано нами ещѐ в 2004 году [2].
Вполне естественно, что в различных компонентах КТС целесообраз- но применять различные методы виртуализации. Так, например, для вир- туализации сетей доступа стандартом де-факто является применение тех- нологии Ethernet VLAN (протокола IEEE 802.1q), см, например, [3], под- раздел 2.3.5. Зачастую эту технологию называют также L2 VPN (виртуаль- ная частная сеть 2-го уровня). Средства протокола IEEE 802.1q позволяют накладывать на один сегмент канального уровня множество изолирован- ных друг от друга виртуальных сетей VLAN. Данное решение удовлетво- ряет всем перечисленным выше требованиям. Более того, средствами про- токола вложенных виртуальных сетей IEEE 802.1ad (более известного сре- ди сетевых инженеров как QinQ) различные сегменты содержательно еди- ных VLAN КТС, подключѐнные к некому VLAN, арендуемому у оператора связи, могут быть соединены воедино через единственную VLAN сети оператора (инкапсулирующую все необходимые VLAN ТКС).
Что же касается виртуализации на магистральном участке ТС, то ре- шить эту задачу только указанными выше способами вообще невозможно, так как на магистрали сети применяются МУ, работающие не на втором, а на третьем и более высоких уровнях стека сетевых протоколов и выполня-
68 ющие специальные процессы построения таблиц маршрутизации на этих уровнях.
Таким образом, для виртуализации магистрали, как минимум, необхо- димы средства виртуализации этих МУ. В ряде сетевых устройств такие средства уже реализованы. Так например, в МУ Сisco используется техно- логия VRF Lite [4], позволяющая создавать виртуальные маршрутизаторы.
Технически технологии VRF Lite в сочетании с протоколом IEEE 802.1q достаточно для создания виртуальных сетей на магистральном участке
ТС ЮФУ, однако, добавление каждой новой виртуальной сети при этом требует значительных усилий, связанных с настройкой всех маршрутиза- торов магистрали.
В работе [5] нами предложен подход, позволяющий строить вирту- альные сети на магистральном участке и требующий настройки только по- граничных устройств, т. е. тех устройств, к которым непосредственно под- ключены виртуальные сети доступа.
Этот подход основан на технологии BGP/MPLS VPN [6]. Как извест- но, в технологии MPLS (см. например [3], подраздел 3.5.3) к каждому
IP пакету приписывается одна или несколько меток, образующих стек.
Маршрутизаторы, работающие с помеченными пакетами, принимают ре- шение о том, что делать с пакетом не на основе анализа IP заголовка, как это делается при обычной IP маршрутизации, а на основе поиска в таблице меток записи, соответствующей самой верхней метке пакета. Такой под- ход, помимо прочего, позволяет полностью виртуализировать процесс пе- ресылки пакетов по MPLS сети. Действительно, путь следования пакетов через сеть определяется меткой и не зависит от содержимого классических таблиц маршрутизации и заголовков пакета. При этом правило назначения метки определяется идентификатором виртуальной сети доступа и задается только в точке подключения к МС этой сети. Таким образом, можно гово- рить, что технология MPLS позволяет обеспечить виртуальную среду пе- редачи данных. При этом исключается необходимость настраивать каждое промежуточное устройство МС при добавлении новой виртуальной сети.
Отметим, что виртуальные частные сети, построенные средствами техно- логии BGP/MPLS VPN, чаще называют L3 VPN (VPN 3-го уровня).
Как известно МУ обмениваются специальной информацией, позволя- ющей автоматически строить таблицы маршрутов. Однако в различных виртуальных сетях таблицы маршрутизации могут содержать различные маршруты для одинаковых адресов, ведь виртуализация предполагает пол- ную изоляцию виртуальных сетей друг от друга. Для обмена маршрутной информацией используется технология BGP/MPLS VPN, тесно взаимодей- ствующая с технологией виртуальных маршрутизаторов (VRF Lite). При этом в пограничных маршрутизаторах поддерживается не одна, а несколь- ко таблиц маршрутизации, каждая из которых относится к одной из вирту-
69 альных сетей. Обмен информацией между несколькими таблицами марш- рутизации основан на применении многопротокольных расширений BGP, однако рассмотрение деталей организации такого взаимодействия выходит за рамки настоящей работы.
Рассмотренные в настоящей работе методы прошли практическую апробацию в ТКС ЮФУ и рекомендуются к применению в других боль- ших и/или распределенных КТС.
Литература
1. Иерархическая модель компании Cisco // Электронный ресурс http://network.xsp.ru/5_7.php, (дата просмотра 28.04.2022).
2. Букатов А. А., Букатов С. А., Монастырский М. И., Шаройко О. В. Ана- лиз эффективных методов построения транспортной инфраструктуры региональных научно-образовательных телекоммуникационных сетей //
Известия вузов. Северокавказский регион. Технические науки, № 3,
2004, с. 12–17.
3. Букатов А. А., Гуда С. А. Компьютерные сети, расширенный начальный курс. // СПб.: Питер, 2019, 496 с.
4. Как настроить изолированные процессы маршрутизации с помощью VRF
Lite на Cisco IOS // Электронный ресурс https://blog.sedicomm. com/2020/11/20/kak-nastroit-izolirovannye-protsessy-marshrutizatsii-s- pomoshhyu-vrf-lite-na-cisco-ios/ дата просмотра 28.04.2022.
5. Букатов А. А., Шаройко О. В., Березовский А. Н. Принципы, задачи и методы построения интегрированной телекоммуникационной сети объ- единяемых учреждений // Информатизация образования и науки
№ 1(17), 2013, с. 48–63.
6. Chapter: Multiprotocol BGP MPLS VPN // Электронный ресурс https://www.cisco.com/c/en/us/td/docs/ios-xml/ios/mp_l3_vpns/configuration/
15-mt/mp-l3-vpns-15-mt-book/mp-bgp-mpls-vpn.html, дата просмотра
28.04.2022.
70
ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ СХЕМА РЕШЕНИЯ ОБРАТНОЙ ЗАДАЧИ
ОБ ИДЕНТИФИКАЦИИ ДВУХ ТЕРМОМЕХАНИЧЕСКИХ
НА ЯЗЫКЕ PYTHON ДЛЯ РАЗВИТИЯ АЛГОРИТМИЧЕСКОГО
МЫШЛЕНИЯ УЧАЩИХСЯ
Блинова Е. Е., Угненко А. А.
ФГАОУ ВО «Южный федеральный университет»,
Институт математики, механики и компьютерных наук
им. И. И. Воровича
E-mail: nshemetova@sfedu.ru
Средний школьный возраст – наиболее благоприятное время для раз- вития алгоритмического мышления [1]. Навыки анализа, синтеза, проведе- ния аналогии, сравнения уже к этому времени развиты в достаточной мере, чтобы приступить к развитию такого специфического типа мышления, как алгоритмическое. Среди школьных предметов наиболее удачным для осво- ения приемов алгоритмизации решаемых задач является информатика. Ос- новы алгоритмизации и программирования, изучаемые в рамках этого предмета, дают возможность более комплексно и поэтапно прийти к высо- ким показателям алгоритмических навыков [2].
В процессе исследования особенностей использования алгоритмов и элементов программирования на языке Pyton была разработана разноуров- невая система задач для учащихся 7-8 классов, направленная на развитие алгоритмического мышления школьников.
Методические требования к системе учебных задач представлены на рисунке 1 [3].
Рис. 1. Методические требования к системе учебных задач
63
Учитывая все вышеперечисленные требования, была предложена сле- дующая разноуровневая система заданий, которая полностью подходит для базового изучения школьного курса информатики и может быть адаптиро- вана под углубленное изучение информатики согласно предметным ре- зультатам обновленных ФГОС 2021г.:
Уровень 0. Разработка приближенного алгоритма.
Задания данного уровня помогают выявить аналогию использования блок-схем и школьного алгоритмического языка, ставят ученика в пози- цию исполнителя алгоритма с целью освоения и понимания структуры и последовательности выполнения действий в блок-схемах, повышают инте- рес и мотивацию к изучению алгоритмизации и программирования.
Уровень 1. Синтаксис, операторы ввода, вывода, типы переменных, случайные числа.
Задачи первого уровня дают возможность вспомнить структуру и син- таксис алгоритмического языка и обеспечат изучение и отработку написа- ния простейших программ на языке программирования.
Уровень 2. Понятие о линейном алгоритме.
Задания этого уровня формируют понятие о линейном алгоритме, включающем в себя различные системы команд. При выполнении заданий для наглядности и нахождения оптимального алгоритма следует приме- нять язык программирования Python. Отрабатывается навык анализа алго- ритма, его оптимизации, изменения в зависимости от требований, самосто- ятельного создания. При необходимости можно также проиллюстрировать данную алгоритмическую структуру жизненными примерами.
Уровень 3. Ветвления и циклы.
Решение большинства заданий третьего уровня осуществляется на языке Python как наиболее удобном и простом для обучения учеников ал- горитмизации. Среди алгоритмических конструкций наибольшее внимание уделено ветвлению и циклам, так как время на изучение алгоритмизации крайне ограничено, а функциональные возможности данных конструкций позволяют реализовать решение разнообразных задач.
В каждом из заданий применяются навыки, полученные в предыду- щих задачах. Представленные задачи имеют разный уровень сложности.
Если при выполнении алгоритма возникает ошибка или результат не соот- ветствует ожидаемому, то перед учеником встает проблема: как найти ошибку в алгоритме? Данный вид мыслительной деятельности также явля- ется одним из компонентов развития алгоритмического мышления.
Уровень 4. Массивы.
При выполнении заданий четвѐртого уровня - ученики осваивают мас- сивы. Задания подобраны таким образом, чтобы на их основе в будущем научиться работать не только с числовым типом информации, но и со
64 строковым. То есть проводится пропедевтика к линии программирования
9 класса.
Приведенная система задач обеспечивает:
– Усвоение понятий «исполнитель», «алгоритм», «синтаксис», «вели- чина», «программа», «язык программирования», «ветвление», «цикл»,
«массив»;
– Возможность введения графовых моделей для анализа и поиска ре- шения заданий;
– Умение составлять алгоритмы на школьном алгоритмическом языке, в виде блок-схем и на языке программирования;
– Навык реализации алгоритмов различными способами;
– Умение анализировать алгоритм, дополнять и оптимизировать его, искать ошибки и исправлять их;
– Применение алгоритмических конструкций в сюжетных задачах и нестандартных ситуациях;
– Использование данных задач для домашних, самостоятельных работ и внеурочных занятий;
– Продолжение формирования систем заданий дополнительными за- дачами;
– Включение школьников в процесс конструирования новых задач;
– Индивидуальный подход к ученикам разной степени подготовлен- ности;
– Формирование алгоритмического типа мышления на операционном, системном и методологическом уровнях.
В 2020–2022 году проводилась экспериментальная проверка получен- ных результатов.
Весь эксперимент был разбит на следующие этапы: констатирующий, формирующий и контролирующий.
На констатирующем этапе была проведена проверка уровня развития алгоритмического мышления. В качестве критериев развития алгоритмиче- ского мышления использовались существенные признаки, свидетельствую- щие о достижении того или иного уровня развития мышления учащихся: операционный (К1, К2), системный (К3, К4), методологический (К5, К6).
На основании полученных данных на данном этапе был сделан вывод, что преобладающее число учеников имеют операционный, или близкий к системному, уровни развития алгоритмического мышления. Развернутые ответы показали, что ученики имеют некоторые знания об алгоритме, его свойствах, способны составить и прочитать небольшие блок-схемы, имеют представления о некотором классе алгоритмических задач.
На втором этапе эксперимента с учетом результатов учащихся были разработаны и подобраны разноуровневые задания на различные типы ал- горитмических конструкций, отвечающие их возрастным особенностям, а
65 также способствующие развитию их алгоритмического мышления. Задачи подобраны таким образом, чтобы при изучении каждой алгоритмической конструкции ученики имели возможность решать задачи, как на школьном алгоритмическом языке, так и на языке программирования Python. Разра- ботанные задания распределились по уровням формирования алгоритми- ческого мышления.
На основании полученных результатов контролирующего экспери- мента можно утверждать, что уровень алгоритмического мышления у большинства учеников значительно повысился и перешел от операционно- го к системному. У отдельных обучающихся уровень мышления стал ме- тодологическим, что доказывает целесообразность использования предло- женной методики развития мышления и разработанной системы задач.
При проведении опытно-экспериментальной проверки были замечены следующие трудности. Ученики обладают достаточно слабым математиче- ским аппаратом, что значительно усложнило перевод алгоритмических за- дач на язык формул и вычислений. Второй трудностью стал тот факт, что количество занятий было строго регламентировано количеством часов на данный раздет, отводимый рабочей программой К. Ю. Полякова, что не давало возможности выделить дополнительный час для проведения кор- рекционной работы.
В ходе экспериментальной работы было замечено повышение мотива- ции ее участников к изучению информатики. Некоторые из них высказа- лись о более серьезном и заинтересованном отношении к предмету. Были также участники, которые решили в будущем принять участие в олимпиа- дах по программированию, и, стали рассматривать возможность, связать свою профессию с IT.
Литература
1. Алгоритмическое мышление [Электронный ресурс]/ Международный студенческий научный вестник – Режим доступа: http://www. scienceforum.ru/2013/228/3395 (Дата обращения 04.04.2022 г.).
2. Блинова Е. Е., Угненко А. А. Особенности использования графовых моделей и исполнителей алгоритмов для развития алгоритмического мышления учащихся/ Современные информационные технологии: тенденции и перспективы развития [Электронный ресурс]: материалы
XXVII научной конференции (Южный федеральный университет,
Ростов-на-Дону, 24 – 26 сентября 2020 г.). – Ростов-на-Дону; Таганрог:
Издательство Южного федерального университета, 2020. – C. 61–64.
3. Информатика. Теория, методика, задачи. Методические рекомендации.
Московский департамент образования, Московский городской институт повышения квалификации работников образования. – М., 2014.
66
МЕТОДЫ ПОСТРОЕНИЯ ИЗОЛИРОВАННЫХ
ДВУХУРОВНЕВЫХ L2/L3 VPN ПОДСЕТЕЙ БОЛЬШИХ
КОРПОРАТИВНЫХ СЕТЕЙ
Букатов А. А.
ФГАОУ ВО Южный федеральный университет,
г. Ростов-на-Дону
E-mail: baa@sfedu.ru
Единая сетевая инфраструктура больших корпоративных телекомму- никационных сетей (КТС) должна обеспечивать взаимодействие компо- нентов разнообразных приложений (прикладных систем) даже в случаях распределѐнного характера подключения компонентов этих приложений к сетевой инфраструктуре. К подобным распределѐнным приложениям от- носятся, например, единая система видеонаблюдения, единая система электронных проходных, сети доступа к рабочим местам сотрудников раз- личных административных служб (кадровой, бухгалтерии, закупок и пр.) и ряд иных приложений.
В условиях построения сетей различных приложений на базе единой физической инфраструктуры КТС сеть каждого из таких приложений должна быть изолирована по трафику от сетей других приложений. Это необходимо для того, чтобы исключить любую возможность как предна- меренного, так и непреднамеренного (вызванного сетевыми атаками) не- санкционированного «проникновения» в сеть любого конкретного сетево- го приложения трафика (возможно атакующего) всех остальных приложе- ний.
Разработка методов обеспечения такой изоляции логических сетей различных приложений, реализуемых на базе единой физической инфра- структуры крупной КТС, является предметом настоящей работы.
Поставленную задачу создания таких изолированных сетей предлага- ется решить путем виртуализации общей физической инфраструктуры
КТС и наложения на эту инфраструктуру совокупности изолированных виртуальных «частных» сетей (VPN) корпоративных сетевых приложений.
Требуемая виртуализация может осуществляться на различных уров- нях стека сетевых протоколов. В настоящее время известен и доступен к применению некоторый набор стандартизованных средств и методов, предназначенных для виртуализации работы различных компонентов КТС.
При выборе метода виртуализации для каждого из компонентов КТС сле- дует руководствоваться следующими основными принципами: выбранный метод должен обеспечивать полную изоляцию сетевых структур друг от друга, должен быть эффективным и минимально снижать производитель-
67 ность сетевого оборудования и телекоммуникационных каналов, а также должен быть удобным при настройке и администрировании.
Касательно типовой структурной организации КТС, отметим, что в соответствии с известной трехуровневой иерархической моделью компа- нии Cisco [1] в структуре современных крупных КТС сетей обычно выде- ляют три уровня иерархии: базовый уровень (core layer), уровень распре- деления (distribution layer) и уровень доступа (access layer). Однако в целях простоты изложения дальнейшего материала нам удобнее воспользоваться более простой «старой» двухуровневой моделью структуризации, включа- ющей два уровня: магистральную сеть (МС), примерно соответствующую базовому уровню, и сеть доступа (СД), примерно соответствующую объ- единению уровней распределения и доступа. При этом МС представляет собой совокупность маршрутизирующих устройств (МУ – маршрутизато- ров и маршрутизирующих коммутаторов), и соединяющей эти устройства высокоскоростных сетей канального уровня (сегментов). В качестве
СД выступают сегменты канального уровня, к которым подключаются компьютеры пользователей. Следует отметить, что в последнее десятиле- тие в подавляющем большинстве случаев сегменты сетей доступа, сегмен- ты МС и даже сегменты МС многих операторов связи территориального, регионального и даже национального масштаба строятся на базе техноло- гий семейства Ethernet. Отметим, что такое развитие этой технологии из первоначально предназначенных лишь для построения локальных вычис- лительных сетей было предсказано нами ещѐ в 2004 году [2].
Вполне естественно, что в различных компонентах КТС целесообраз- но применять различные методы виртуализации. Так, например, для вир- туализации сетей доступа стандартом де-факто является применение тех- нологии Ethernet VLAN (протокола IEEE 802.1q), см, например, [3], под- раздел 2.3.5. Зачастую эту технологию называют также L2 VPN (виртуаль- ная частная сеть 2-го уровня). Средства протокола IEEE 802.1q позволяют накладывать на один сегмент канального уровня множество изолирован- ных друг от друга виртуальных сетей VLAN. Данное решение удовлетво- ряет всем перечисленным выше требованиям. Более того, средствами про- токола вложенных виртуальных сетей IEEE 802.1ad (более известного сре- ди сетевых инженеров как QinQ) различные сегменты содержательно еди- ных VLAN КТС, подключѐнные к некому VLAN, арендуемому у оператора связи, могут быть соединены воедино через единственную VLAN сети оператора (инкапсулирующую все необходимые VLAN ТКС).
Что же касается виртуализации на магистральном участке ТС, то ре- шить эту задачу только указанными выше способами вообще невозможно, так как на магистрали сети применяются МУ, работающие не на втором, а на третьем и более высоких уровнях стека сетевых протоколов и выполня-
68 ющие специальные процессы построения таблиц маршрутизации на этих уровнях.
Таким образом, для виртуализации магистрали, как минимум, необхо- димы средства виртуализации этих МУ. В ряде сетевых устройств такие средства уже реализованы. Так например, в МУ Сisco используется техно- логия VRF Lite [4], позволяющая создавать виртуальные маршрутизаторы.
Технически технологии VRF Lite в сочетании с протоколом IEEE 802.1q достаточно для создания виртуальных сетей на магистральном участке
ТС ЮФУ, однако, добавление каждой новой виртуальной сети при этом требует значительных усилий, связанных с настройкой всех маршрутиза- торов магистрали.
В работе [5] нами предложен подход, позволяющий строить вирту- альные сети на магистральном участке и требующий настройки только по- граничных устройств, т. е. тех устройств, к которым непосредственно под- ключены виртуальные сети доступа.
Этот подход основан на технологии BGP/MPLS VPN [6]. Как извест- но, в технологии MPLS (см. например [3], подраздел 3.5.3) к каждому
IP пакету приписывается одна или несколько меток, образующих стек.
Маршрутизаторы, работающие с помеченными пакетами, принимают ре- шение о том, что делать с пакетом не на основе анализа IP заголовка, как это делается при обычной IP маршрутизации, а на основе поиска в таблице меток записи, соответствующей самой верхней метке пакета. Такой под- ход, помимо прочего, позволяет полностью виртуализировать процесс пе- ресылки пакетов по MPLS сети. Действительно, путь следования пакетов через сеть определяется меткой и не зависит от содержимого классических таблиц маршрутизации и заголовков пакета. При этом правило назначения метки определяется идентификатором виртуальной сети доступа и задается только в точке подключения к МС этой сети. Таким образом, можно гово- рить, что технология MPLS позволяет обеспечить виртуальную среду пе- редачи данных. При этом исключается необходимость настраивать каждое промежуточное устройство МС при добавлении новой виртуальной сети.
Отметим, что виртуальные частные сети, построенные средствами техно- логии BGP/MPLS VPN, чаще называют L3 VPN (VPN 3-го уровня).
Как известно МУ обмениваются специальной информацией, позволя- ющей автоматически строить таблицы маршрутов. Однако в различных виртуальных сетях таблицы маршрутизации могут содержать различные маршруты для одинаковых адресов, ведь виртуализация предполагает пол- ную изоляцию виртуальных сетей друг от друга. Для обмена маршрутной информацией используется технология BGP/MPLS VPN, тесно взаимодей- ствующая с технологией виртуальных маршрутизаторов (VRF Lite). При этом в пограничных маршрутизаторах поддерживается не одна, а несколь- ко таблиц маршрутизации, каждая из которых относится к одной из вирту-
69 альных сетей. Обмен информацией между несколькими таблицами марш- рутизации основан на применении многопротокольных расширений BGP, однако рассмотрение деталей организации такого взаимодействия выходит за рамки настоящей работы.
Рассмотренные в настоящей работе методы прошли практическую апробацию в ТКС ЮФУ и рекомендуются к применению в других боль- ших и/или распределенных КТС.
Литература
1. Иерархическая модель компании Cisco // Электронный ресурс http://network.xsp.ru/5_7.php, (дата просмотра 28.04.2022).
2. Букатов А. А., Букатов С. А., Монастырский М. И., Шаройко О. В. Ана- лиз эффективных методов построения транспортной инфраструктуры региональных научно-образовательных телекоммуникационных сетей //
Известия вузов. Северокавказский регион. Технические науки, № 3,
2004, с. 12–17.
3. Букатов А. А., Гуда С. А. Компьютерные сети, расширенный начальный курс. // СПб.: Питер, 2019, 496 с.
4. Как настроить изолированные процессы маршрутизации с помощью VRF
Lite на Cisco IOS // Электронный ресурс https://blog.sedicomm. com/2020/11/20/kak-nastroit-izolirovannye-protsessy-marshrutizatsii-s- pomoshhyu-vrf-lite-na-cisco-ios/ дата просмотра 28.04.2022.
5. Букатов А. А., Шаройко О. В., Березовский А. Н. Принципы, задачи и методы построения интегрированной телекоммуникационной сети объ- единяемых учреждений // Информатизация образования и науки
№ 1(17), 2013, с. 48–63.
6. Chapter: Multiprotocol BGP MPLS VPN // Электронный ресурс https://www.cisco.com/c/en/us/td/docs/ios-xml/ios/mp_l3_vpns/configuration/
15-mt/mp-l3-vpns-15-mt-book/mp-bgp-mpls-vpn.html, дата просмотра
28.04.2022.
70
ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ СХЕМА РЕШЕНИЯ ОБРАТНОЙ ЗАДАЧИ
ОБ ИДЕНТИФИКАЦИИ ДВУХ ТЕРМОМЕХАНИЧЕСКИХ
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ... 28