CC BY
0
Юдицкий Владислав Максимович, сотрудник, [email protected], Федеральное государственное казённое военное образовательное учреждение высшего образования «Академия Федеральной службы охраны Российской Федерации», Россия, Орел.
APPLICATION OF MIND MAPS IN INFORMATION-ANALYTICAL ACTIVITY: DEVELOPMENT, TECHNOLOGIES, INTEGRATION OF A NEW SOFTWARE PRODUCT
O.A. Subbotenko, E.A. Sazonova, V.M. Yuditsky
The article sheds light on the history and application of mind maps in information-analytical tasks. It explores the evolution of this tool from its inception by Tony Buzan to its widespread use in the corporate environment. Emphasis is placed on the significance of mind maps in structuring and visualizing complex information to ensure more effective data analysis.
Keywords: mind maps, data visualization, analytical tools, software, corporate environment, education, XMind, Coggle, MindMeister.
Subbotenko Olga Alekseevna, Ph.D. ped. Sciences, employee, motylek20@yandex. ru, Federal State Treasury Military Educational Institution ofHigher Education "Academy of the Federal Security Service of the Russian Federation", Russia, Orel,
Sazonova Elena Aleksandrovna, Ph.D. ped. Sciences, employee, gea. 07@mail. ru, Federal State Treasury Military Educational Institution of Higher Education "Academy of the Federal Security Service of the Russian Federation", Russia, Orel,
Yuditsky Vladislav Maksimovich, employee, [email protected], Federal State Treasury Military Educational Institution of Higher Education "Academy of the Federal Security Service of the Russian Federation", Russia, Orel.
УДК 004.654
Б01: 10.24412/2071-6168-2024-2-158-159
МОДЕЛЬ ОБМЕНА ИНФОРМАЦИОННЫМИ РЕСУРСАМИ В ЕДИНОМ ИНФОРМАЦИОННОМ ПРОСТРАНСТВЕ СПЕЦИАЛЬНОГО НАЗНАЧЕНИЯ
В.В. Николаев
Рассматриваются вопросы построения модели обмена информационными ресурсами в едином информационном пространстве специального назначения, начиная с концептуальной модели и заканчивая построением имитационной модели в среде разработки AnyLogic. Данная модель сочетает централизованный и децентрализованный подход к хранению информационных ресурсов и позволяет оценить модель по показателям своевременности, безопасности и устойчивости.
Ключевые слова: единое информационное пространство, информационные ресурсы, имитационное моделирование, AnyLogic.
Современная международная обстановка характеризуется динамичностью, нестабильностью и напряженностью. Ее параметры складываются исключительно под воздействием сложного процесса геостратегического переустройства сфер влияния на мировой арене, влияющей на систему международных отношений и формирование нового миропорядка - многополярного мира. В таких условиях своевременное получение информации играет ключевую роль в принятии решений должностными лицами органов управления. Огромное количество информационных ресурсов (ИР) запрашивается пользователями ежедневно, что требуют оптимального подхода к их хранению. Данная проблема приводит к вопросу построения модели единого информационного пространства (ЕИП), которая бы позволила изучить и проанализировать процесс получения должностными лицами органов управления (ОУ) необходимых им для работы ИР [1].
Предположим, что имеется инфотелекоммуникационная сеть (ИТКС) с произвольной топологией (рис. 1), соединяющая узлы. Внутри узлов размещены локальные вычислительные сети (ЛВС), объединяющие пользователей ЕИП, каждый из которых имеет доступ в ЕИП посредством канала связи. Причем в качестве пользователей ЕИП могут рассматриваться любые гетерогенные устройства [2], в том числе автоматизированные системы специального назначения. Кроме того, имеются ИР, распределенные по узлам ЕИП.
В состав узлов также входят:
- сервер информационных ресурсов (СИР);
- сервер метаданных (СМД);
- сервер управления маршрутизацией (СУМ);
- центр обработки данных стационарный (ЦОДст) или мобильный (ЦОДм).
Рис. 1. Сетевая структура ЕИП
Предназначение всех элементов, порядок обработки запросов на получение информационных ресурсов в ЕИП подробно описаны в работе [3]. В данной статье более детально остановимся на имитационном моделировании процесса обмена информационными ресурсами в ЕИП и показателях, оцениваемых моделью.
Целью построения модели является определение показателей таких свойств ЕИП как своевременность, безопасность и устойчивость.
Своевременность важна, потому что пользователи должны иметь возможность получать требуемую информацию в нужный момент времени, чтобы принимать обоснованные решения и выполнять задачи. Например, в случае критически важных ситуаций, своевременный доступ к информации может быть решающим фактором.
Безопасность информационного пространства необходима для защиты от несанкционированного доступа, взломов, утечек данных и других угроз. Это особенно важно с учетом существующих киберугроз и утечек информации, которые могут нанести значительный ущерб как для организаций, так и для отдельных пользователей.
Устойчивость информационного пространства гарантирует непрерывный доступ к информационным ресурсам вне зависимости от времени, внешних воздействий или технических проблем. Это важно для обеспечения бесперебойной работы систем, особенно в случае, когда доступ к информации критичен для выполнения определенных функций или процессов.
Таким образом, своевременность, безопасность и устойчивость являются фундаментальными свойствами информационного пространства, необходимыми для его эффективного функционирования и обеспечения потребностей пользователей.
Остановимся более подробно на выбранных свойствах и их показателях:
1. Своевременность - основное свойство, показывающее способность обеспечить получение пользователем требуемого ИР по запросу в заданное время [4]. Показателем своевременности может служить вероятность того, что среднее время реакции системы (Тр) на запросы пользователей не больше допустимого СГрдоп): Рсв{Гр < ТрД0"}.
Вышеуказанную вероятность можно рассчитать по формулам 1 и 2, используя стандартное нормальное распределение [5] и полученные в результате имитационного моделирования параметры среднего значения времени реакции системы и его стандартного отклонения.
т доп
Рсв{Тр<ТрД0П} = /0Гр tf(t) dt, (1)
1 (t-a)2
f(t) = , (2)
где a - математическое ожидание, а a - среднеквадратическое отклонение.
Также время реакции системы на запросы пользователей в значительной степен зависит от способа хранения ИР. Как показано на рисунке 2 предпочтительным является смешанный способ, сочетающий централизованный и децентрализованный подход к размещению ИР [6].
80.00
; Й 0 80 00 с и "
® а 5
о- = " 50.00 £ Я щ
1 я га 40,00 о. 1 m
"3S 30.00 Ж 5
I £ § 20 00
На файловых В ЦОДах Смешанный способ
серверах
Способ хранения информационных ресурсов
Рис. 2. Гистограмма зависимости среднего времени реакции системы на запросы пользователей от способа
хранения ИР
2. Под безопасностью ЕИП понимается свойство, характеризующее его способность противостоять несанкционированному получению доступа к ИР. Показатель безопасности - вероятность защищенности ЕИП от несанкционированного доступа (НСД) к ИР за заданный период времени Тзад (@НСд(Г3ад)). Рассчитывается по следующим формулам [7]:
^СД=1"рНСД5 (3)
где РНСд - вероятность совершения НСД в ЕИП.
РНСД = ттрНСД, (4)
где рНсД - вероятность совершения НСД к ¿-му ИР, учитывающая наличие дубликатов ИР на других узлах хранения, N - количество ИР в ЕИП.
Р[НСД = 1 - (! - РНСД)П1(1 - рНСДм)"2(1 - рНодст)"3, (5)
где р^р - вероятность НСД к СИР, рНодм - вероятность НСД к мобильному ЦОД, рНОДст - вероятность НСД к стационарному ЦОД, % - количество копий ИР размещенных на СИР, п2 - количество копий ИР размещенных на мобильном ЦОД, п3 - количество копий ИР размещенных на стационарном ЦОД.
График зависимости вероятности защищенности ИР от НСД от количества копий, размещенных в разных местах хранения (серверах и ЦОДах) можно увидеть на рисунке 3 (слева). Данная зависимость показывает, что чем больше существует дубликатов ИР, тем выше вероятность злоумышленнику получить к нему доступ.
3. Под устойчивостью ЕИП будем понимать способность ЕИП в каждый момент времени обеспечить доступ должностного лица к требуемому ИР. Показателем этого свойства может выступать вероятность устойчивого доступа к ИР за заданный промежуток времени Тзад (Руст(Тзад)) [8]. Данный показатель является комплексным, в него закладываются как надежностные характеристики оборудования узла хранения, так и его живучесть.
В целом, чем больше мы имеем размещенных на узлах дубликатов, тем больше вероятность того, что должностное лицо, запросившее ИР, получит его в заданный интервал времени. Такую зависимость можно описать логистической функцией распределения (сигмоидой):
руст = ПЙПРГ. (6)
где р[ст - вероятность устойчивого доступа к ¿-му ИР, учитывающая наличие дубликатов ИР на других узлах хранения, N - количество ИР в ЕИП.
РГ = ^. (7)
где п - количество дубликатов ИР, размещенных на узлах хранения.
График зависимости, представленной на рисунке 3 (справа), коррелирует с вероятностью НСД к ИР, что показывает взаимосвязь показателей безопасности и устойчивости. Таким образом, решая в дальнейшем задачу оптимизации по критерию среднего времени реакции системы на запросы пользователей необходимо будет учесть данный факт.
■■ИР
СНГ
♦ИРна Ц^Лн
СИР
-НРчд^иОЛ нС»Р
ОЙ
1 3 < 1 4 7 А 3 10 НП.ШМЕШЮ ДУЙАН^ЭГОП ИР
Рис. 3. Графики зависимости вероятности защищенности ИР от НСД и вероятности устойчивого доступа к
ИР от количества дубликатов
Приведенная на рисунке 1 сетевая структура ЕИП, а также расчетные выражения показателей своевременности, безопасности и устойчивости легли в основу имитационной модели обмена информационными ресурсами в ЕИП.
Для создания модели использован агентный подход [9] и среда имитационного моделирования AnyLogic [10]. За основу была взята система с иерархической подчиненностью узлов - штабы вышестоящего командования и штабы, подчиненные им (рис. 4). Штабы вышестоящего командования имеют в своем составе СИР, а также дополнительно на ПУ такого штаба расположен ЦОД. Штабы подчиненных ПУ имеют в своем составе только СИР.
В связи с этим в модели реализованы специальные агенты «Пункт управления (ПУ) штаба» двух типов: с ЦОД в составе ПУ (блоки красного и синего цвета) и без (блоки оранжевого цвета) (рис. 5) [11].
Исходные данные в модель подаются частично перед запуском прогона модели и позволяют осуществлять настройки модели, в частично подгружаются в ходе выполнения модели из соответствующих таблиц, выполненных в редакторе MS Excel.
Симуляция проводится в режиме реального времени с интервалом в 1 секунду, длительность моделирования - 1 месяц. Присутствует возможность произвести моделирование в режиме виртуального времени.
* МОДЕЛЬ
ЕДИНОГО ИНФОРМАЦИОННОГО ПРОСТРАНСТВА ПУ штаба
СПЕЦИАЛЬНОГО НАЗНАЧЕНИЯ
вероятиооьсвоеюемнного получении ИР Вероятное 1Ь ми* ленное ГН ИР VI МСД ВероятноеIь устойчивого досiyiu к ИР
j IА А А А
Ца ^ А А А А
ПУш^Оа 11У miabj MVüllab.
_ _ i _ Щ______jr _
...........
AAAAiAAAi AAA
Рис. 4. Верхний уровень имитационной модели распределения ИР
ПУ ШТАБА
БЛОК ЯОММУ1АТОРА лес
Ы1СЯ МАРШРУТИЗАТОРА Г J Г LA
ifWf.iftl* * El
Б«Ж ЦЕНТР* ОбРАЬОТИН ДАННЫХ
Mtr.cwJ f«l e^tod
0-
Рис. 5. Нижний уровень имитационной модели распределения ИР: ПУ вышестоящего штаба
Таким образом, результатом моделирования является вывод среднего времени реакции системы на запросы пользователей, а также значений всех показателей: вероятности своевременной доставки ИР, вероятности защищенности ИР от НСД и вероятности устойчивого доступа к ИР.
Список литературы
1. Легков К.Е., Оркин В.В. Основные направления развития единого информационного пространства Воздушно-космических сил в современных условиях // Военная мысль. 2020. № 8. С. 47-53.
2. Горобец В.В. Облачная модель транзакционной системы // Вестник компьютерных и информационных технологий. 2013. № 4. С. 19-24.
3. Николаев В.В., Саенко И.Б. Подход к построению модели единого информационного пространства для решения задачи оптимизации распределения информационных ресурсов // Технологии информационного общества. Сборник трудов XVII Международной отраслевой научно-технической конференции. 2023. С. 96-98.
4. Фабияновский И.Н. Обеспечение своевременности обмена информационными ресурсами на основе технологии распределенного реестра // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2021. Вып. 9. С. 184-194.
5. Хемди А.Таха. Исследование операций. М.: ООО «И.Д. Вильямс», 2016. 912 с.
6. Vishvanath R, Azra Nasreen. Survey on recent technology of storage area network and network attached storage protocols // International journal of innovative research in electrical, electronics, instrumentation and control engineering. 2014. No. 2. Pp. 1784-1789.
7. ГОСТ Р 59341-2021. Системная инженерия. Защита информации в процессе управления информацией системы. М.: Изд-во стандартов, 2021.
8. Ревнивых А.В., Федотов А.М. Доступность ресурсов информа-ционных систем // Вестник Новосибирского государственного университе-та. серия: информационные технологии. 2014. Том 12. Вып. 1. С. 55-63.
9. Белов А.Г., Моисеев С.А., Григорьев А.В. Методы имитационного моделирования. // Труды международного симпозиума "Надежность и качество". 2014. Том 1. С. 277-279.
10. Бирюков М.А., Брунилин А.А., Саенко И.Б. Имитационный подход к моделированию системы разграничения доступа к единому информа-ционному пространству // Актуальные проблемы инфотелекоммуникаций в науке и образовании. Сборник научных статей: в 4-х томах. Под редакцией С.В. Бачевского. 2017. С. 78-83.
11. Саенко И.Б., Николаев В.В. Об имитационной модели единого информационного пространства специального назначения // Труды Второй всероссийской научно-практической конференции по имитационному моделированию и его применению в военной сфере. 2022. С. 146-151.
161
Николаев Владимир Викторович, адъюнкт кафедры, [email protected], Россия, Санкт-Петербург, Военная академия связи имени Маршала Советского Союза С.М. Буденного
THE MODEL OF INFORMATION RESOURCE EXCHANGE IN A SPECIAL PURPOSE COMMON INFORMATION
SPACE
V.V. Nikolaev
The issue of building a model for the exchange of information resources in a special-purpose common information space is considered, starting with a conceptual model and ending with the construction of a simulation model in the AnyLogic development environment. This model combines a centralized and decentralized approach to the storage of information resources and allows you to evaluate the model based on the indicators of timeliness, security and sustainability.
Keywords: common information space, information resources, simulation modeling, AnyLogic.
Nikolaev Vladimir Viktorovich, adjunct of the Department (special purposes automated systems), fortune-rus@yandex. ru, Russia, Saint Petersburg, Military Academy of Communications named after Marshal of the Soviet Union S.M. Budyonny
УДК 693.542
Б01: 10.24412/2071-6168-2024-2-162-163
СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ СПОСОБОВ ПОВЫШЕНИЯ ПРОЧНОСТИ СТРОИТЕЛЬНЫХ КОНСТРУКЦИЙ, ВОЗВОДИМЫХ ПРИ ПОМОЩИ 3D-ПРИНТЕРОВ
Т.Х. Бидов, А.С. Зиновкин, А.Р. Жолтиков, Н.В. Макаев
В данной статье рассматриваются возможные методы повышения прочности элементов зданий, выполненных путем 3D-печати. Проблема является актуальной вследствие перспективности технологии строительства зданий с помощью 3D-принтеров. Возникает необходимость увеличения несущей способности их конструкций для повышения этажности зданий, увеличения пролетов, благодаря чему будут расширены возможности для создания различных архитектурных решений. Технология 3D-печати накладывает определенные ограничения на использование различных средств, благодаря которым достигается высокая несущая способность бетонных конструкций. Прочность конструкций зависит от самой бетонной смеси, а также типа их армирования. Причем на прочность бетона непосредственное влияние оказывает его состав. Рассмотрены варианты армирования конструкций и проанализированы варианты изменения состава бетонной смеси, причем как количественно, так и качественно, а также рассмотрены установленные оптимальные дозировки содержания модифицирующих добавок в бетоне.
Ключевые слова: 3D-бетонирование, системный анализ, фиброволокно, повышение эффективности, прочность на сжатие, добавки.
Возведение сооружений с использованием 3D-принтера на сегодняшний день является одной из наиболее перспективных технологий в строительной отрасли вследствие ее потенциала, заключающегося в возможности создания конструкций в обширном диапазоне размеров, начиная от мелкоштучных элементов вплоть до больших строительных конструкций, на пример стеновых панелей, или же зданий целиком. Внедрение индустриальных методов производства работ является актуальной на сегодняшний день задачей в современном строительстве. [1-7].
Печать зданий при помощи строительного 3D-принтера представляет собой возведение трехмерных объектов по заранее созданной цифровой модели путем последовательного нанесения слоев материала. Среди всех существующих видов 3D-печати основным в строительстве является послойное экструдирование - подача бетонной смеси с различными добавками под давлением.
К достоинствам данной технологии относятся:
Автоматизация строительного процесса. 3D принтер возводит здания по готовой 3D модели, из-за чего снижается риск ошибок, обусловленных человеческим фактором.
Скорость строительства. Это связано с автоматизацией процесса и возможностью непрерывной работы без необходимости в большом количестве рабочей силы.
Низкие расходы. В сравнении с классическими методами, применение 3D печати позволяет снизить затраты на оплату труда персонала и строительные машины.
Отсутствие образования отходов. Это возможно благодаря высокой точности строительства и отсутствия предварительной обработки элементов конструкций.
Возможность возведения зданий по уже имеющейся 3D-модели дает доступ к созданию дешевого жилья в сжатые сроки, что довольно востребовано на сегодняшний день. Однако это может задать новые требования к объемно-планировочным параметрам, например увеличение пролетов и этажности зданий. Из-за технологических особенностей процесса 3D-печати, например - ограничений на размер заполнителя бетонной смеси, а также сложности армирования конструкций, возникает необходимость анализа и определения способов повышения несущей способности зданий, построенных с помощью 3D-принтеров.
