вторник, 29 ноября 2016 г.

Сетевое моделирование с Айвикой

Давно присматриваюсь к сетевому моделированию (англ. network simulation). Нахожу, что многое можно моделировать с помощью моей Айвики уже сейчас, в том числе, моделировать распределенно на кластере или параллельно на суперкомпьютере.

Основная идея такая. Обычно говорят о портах - источниках данных. В Айвике источники могут быть как активными, так и пассивными. Активный источник сам проталкивает данные дальше для обработки. Это у меня тип Signal a (или Signal m a в обобщенной версии). Тогда каналом будет просто преобразование одного сигнала в другой. Модуль будет функцией, отображающей входные сигналы на выходные.

Сигналы - это фактически приложение идеи шаблона IObservable из .NET к имитационному моделированию. Сигналы можно комбинировать, соединять друг с другом. Еще их можно задерживать по времени через очередь событий.

Похоже, что сигналы могут подойти для моделирования многих компьютерных сетей, но это пока предположение.

Пассивные источники данных у меня в Айвике представлены потоками Stream a (или Stream m a в обобщенной версии). Их нужно запрашивать, чтобы вытянуть из них данные. Их можно распараллеливать для обработки, а потом снова сливать в один поток.

Потоки являются обобщением собственно самой идеи потока из функционального программирования, но примененное к имитационному моделированию. Так, потоки можно задерживать по времени.

Такие потоки подходят для моделирования сетей массового обслуживания. Поэтому я часто называю их просто потоками транзактов, потому что это они самые и есть.

Любопытно, что активные сигналы и пассивные потоки могут быть преобразованы к друг другу тривиальным образом, используя очереди, если необходимо.


В общем, у меня есть достаточно общий аппарат, который может быть применен к широкому классу задач на мой взгляд. Более того, используя модуль aivika-distributed, такие задачи можно обсчитывать распределенно на кластере или параллельно в случае необходимости. Как раз на днях значительно улучшил этот модуль.

Распределенное моделирование c Айвикой

Обновил версию aivika-distributed, которую можно использовать для распределенного и параллельного моделирования. Реализована оптимистичная стратегия по методу Time Warp. В этой версии значительно улучшена синхронизация глобального времени. Используется алгоритм Самади. В общем, если соединения между узлами достаточно надежные, то распределенная имитация должна вполне хорошо работать.

Чтобы использовать эту версию, достаточно вооружиться документацией PDF по базовой версии Айвики. Здесь все то же самое, т.е. события, процессы, ресурсы, сигналы, потоки транзактов, все это применимо и к распределенной версии. Только типы будут выглядеть по другому. Там, где был Event a, станет Event DIO a и т.д.  Последний Event - это фактически монадный трансформер, но я решил не добавлять к его названию букву T, как это обычно делают, а сохранить все названия из базовой версии. Тому были причины.

Итак, вооружившись документацией по базовой версии Айвики, можно создавать имитационные модели. Распределенность добавляется через посылку и прием сообщений вот из этого модуля Message

Собственно, все! В следующем сообщении напишу, как это можно применить к сетевому моделированию (англ. network simulation)

вторник, 7 июня 2016 г.

Айвика как конструктор общецелевых библиотек имитационного моделирования

Пока в отпуске написал статью о том, как функциональное программирование может быть применено к задачам вложенного моделирования и задачам параллельного распределенного моделирования на примере моей Айвики. Раскрыты некоторые ключевые детали реализации для более полного понимания того, как работает Айвика.

пятница, 29 апреля 2016 г.

Айвика для кластера и суперкомпьютера

В прошлую субботу выпустил первую версию [5] своей Айвики, которая позволяет создавать и обсчитывать параллельные распределенные дискретно-событийные модели на кластере и/или суперкомпьютере.

В общем, идея такая. 

У меня есть основная версия [2] обще-целевой библиотеки, о которой я много писал у себя в блоге. Она построена на основе стандартного вычисления IO. Самая быстрая версия. Можно автоматизировать вывод графиков и таблиц. Есть документация [1] в формате PDF. Много примеров.

Потом я обобщил эту версию для произвольных вычислений, которые должны удовлетворять небольшому числу ограничений, в числе которых возможность создавать изменяемые ссылки и возможность иметь очередь событий. Так родилась обобщенная версия [3] библиотеки. Это тоже обще-целевая библиотека с возможностью формулировать модели в терминах событий, дискретных процессов, очередей, ресурсов, потоков транзактов, процессоров и т.п., но в рамках задаваемого извне типа вычислений. Практически совпадает с основной версией на уровне реализации, в том числе, в названиях, но типы и сигнатуры функций другие.

Дальше идут приложения. Создаю частные случаи вычислений, удовлетворяющие требованиям обобщенной версии Айвики, но добавляющие те или иные желаемые свойства.

Так родилась версия [4] для вложенных имитаций. Это когда из «настоящего» мы можем относительно дешево и быстро заглядывать в «будущее» модели столько раз, сколько необходимо, а потом на основе полученной информации принимать решения уже в «настоящем». Конек в относительной дешевизне создания вложенных имитаций и в том, что это по-прежнему обще-целевая библиотека имитационного моделирования.

Теперь же воплотил в жизнь еще и версию [5] для параллельного распределенного имитационного моделирования. Тоже обще-целевая библиотека моделирования. Здесь независимые узлы могут обмениваться друг с другом асинхронными сообщениями, привязанными к временным меткам. Если на узле уже «будущее», а приходит сообщение в «прошлое», то происходит прозрачный откат до «прошлого» модели. Все сообщения, которые были посланы узлом и стали устаревшими, отменяются, и, соответственно, рассылаются так называемые «анти-сообщения». Короче, реализована оптимистичная стратегия с прозрачными, возможно, каскадными откатами на основе идей метода «деформации времени» (англ. «time warp»), датируемого началом 80-х.

В распределенной версии экспериментальная реализация механизма синхронизации времени. Есть разные параметры, которые можно настраивать. Правда, с документацией немного туговато, да и требуется хорошее знание Haskell, но там очень мало отличий от основной версии, для которой уже есть документация. Если есть желающие, то пробуйте в своих университетах! :)



воскресенье, 31 января 2016 г.

Айвика: ветвящееся дискретно-событийное моделирование на Haskell

На днях сделал анонс своих новых наработок на Haskell Cafe. Повторю и здесь.

Выпустил три новых релиза. Это входит в серию библиотек, которую я условно называю Айвикой [1, 2, 3]. Главная новинка - пакет aivika-branches [3], который позволяет делать то, что я для себя назвал «ветвящимся дискретно-событийным моделированием» (англ. «branching discrete event simulation») с возможностью запускать вложенные имитации внутри имитации для предсказания и оценки будущего поведения системы на этапе самой имитации. Сейчас попробую описать подробнее.

Допустим, что у нас есть достаточно общая библиотека, которая позволяет реализовывать дискретно-событийные модели. Там могут быть потоки случайных заданий (требований, они же, тразакты). Могут быть ограниченные ресурсы, за которые идет конкурентная борьба дискретных процессов. Есть глобальная очередь событий. Есть просто очереди сущностей. Есть активности, привязанные к обработке событий и т.п. В общем, все то, что реализовано в моем пакете aivika [1].

Мой метод заключается в том, что мы описываем поведение имитационной модели с помощью абстрактных вычислений. Во время своего запуска основное вычисление имеет состояние, которое сводится к состоянию очереди обработчиков будущих событий и к состоянию всех ссылок (они же, переменные), которые используются в модели.

Теперь главная новинка. Представим, что мы умеем достаточно эффективно клонировать состояние модели, порождая производную ветвь модели в текущий момент времени. То есть, мы клонируем и очередь всех обработчиков будущих событий, которые должны еще отработать в будущем. Мы также клонируем состояние всех изменяемых ссылок для новой ветки модели.

Тогда мы можем запросить из текущего времени будущее значение заданного под-вычисления, как если бы мы продолжили текущую имитацию, но без фактического изменения самой имитации!

Именно это умеет делать следующая функция из нового пакета aivika-branches [3]:

futureEvent :: Double -> Event BrIO a -> Event BrIO a

Здесь мы создаем новую ветку имитационной модели и запускаем заданное под-вычисление в желаемое время в будущем или настоящем, причем текущая имитационная модель остается нетронутой. В порожденной ветке отрабатывают все ожидающие выполнения обработчики событий вплоть до заданного времени.

Что касается типов, то здесь появляются монадные трансоформеры из другого пакета aivika-transformers [2], который является обобщение пакета aivika. На самом деле, пакет aivika-transformers я подготовил для реализации распределенного и параллельного дискретно-событийного моделирования, но он получился таким общим и гибким, что я смог его применить и к ветвящемуся дискретно-событийному моделированию.

Как я уже написал, фишка в том, что функция futureEvent относительно дешевая. Мы можем относительно быстро клонировать состояние целого мира имитационной модели! Это стало возможным во многом благодаря повсеместному использованию приемов функционального программирования (тут в скобках замечу, что очень забавно со стороны смотрятся те, кто наивно полагает по своему неразумению, что монада IO не относится к функциональному программированию. Просто не понимают, что функциональное и императивное программирование - это разные, но совсем не антагонистичные и не исключающие друг друга взгляды на то, как можно писать компьютерные программы. Эти оба взгляда вполне могут сосуществовать). Еще там используются такие вещи, как слабые ссылки для того, чтобы не было утечки пространства (англ. space leak) при разветвлении состояния ссылок, чтобы вовремя подчищалась память.

Фактически получаем дерево имитаций, которое нужно ограничивать или по уровню вложенности или с помощью метода ветвей и границ. Что-то похожее встречается в финансовом моделировании.

Вообще, мне кажется, что ветвящееся дискретно-событийное моделирование может быть полезно для описания систем, которые моделируют поведение человека, который способен предвидеть будущее, самообучаться и сообразно менять свое поведение на ходу. Мне кажется, что это очень интересная и перспективная область.

[1] http://hackage.haskell.org/package/aivika
[2] http://hackage.haskell.org/package/aivika-transformers
[3] http://hackage.haskell.org/package/aivika-branches