CC BY
8УДК 004.023
Касьминин Д.А.
студент магистратуры, 2 курса факультета Прикладной информатики, ФГБОУ ВО «Кубанский ГАУ имени И.Т. Трубилина» (г. Краснодар, Россия)
Научный руководитель: Великанова Л.О.
профессор, кандидат экономических наук ФГБОУ ВО «Кубанский ГАУ имени И.Т. Трубилина» (г. Краснодар, Россия)
МОДЕЛИ НАДЕЖНОСТИ ТЕХНИЧЕСКИХ СРЕДСТВ
Аннотация: прогнозирование отказов информационных систем является неотъемлемым этапом разработки и внедрения информационной системы. Для прогнозирования отказов применяются математические модели. К таковым относятся, Экспоненциальный закон, Усеченный нормальный закон и другие. Эти модели позволяют оценить сложность и планирование работ по обслуживанию и обновлению информационной системы. Процесс прогнозирования отказов построен на основе предыдущих данных и анализе их. Результаты прогнозирования могут использоваться для построения расписания обслуживания и обновления информационной системы. Они также могут быть использованы для подсчета затрат на обслуживание и обновление информационной системы.
Ключевые слова: модели надежности, информационная система, законы надежности, отказы, неустойчивое состояние.
Модели надежности технических средств - это математические модели, применяемые для прогнозирования времени между отказами технических
средств. Эти модели применяются для предсказания надежности технических средств и систем и для планирования ресурсов для их обслуживания.
Наиболее распространенные модели надежности технических средств включают следующие: модель постоянного времени отказа (МВО), модель времени до первого отказа (МВПО), модель времени до последующего отказа (МВПО), модель времени до последнего отказа (МВПО) и модель времени до продолжительного отказа (МВПО). Эти модели позволяют предсказывать продолжительное время безотказной работы технических средств и принимать соответствующие меры для предотвращения их отказов [1].
В данной статье рассмотрим типичные распределения случайной величины Т - времени безотказной работы технического средства до первого отказа, а также примеры их применения относительно информационных систем.
Экспоненциальный закон надёжности описывает вероятность того, что какой-либо предмет или система будут функционировать без отказа в течение определённого времени. Закон указывает, что эта вероятность уменьшается по экспоненциальному закону с ростом времени. Поэтому вероятность отказа за определённый промежуток времени выражается как экспонента:
P(t) = eA(lt)
где P(t) - вероятность отказа за период времени t,
X - параметр надёжности, обратно пропорциональный времени надёжной работы.
Экспоненциальный закон надёжности может применяться для оценки длительности работы продукта или устройства. Например, производитель компьютерных компонентов может использовать экспоненциальный закон надёжности для оценки срока службы дискретного компонента. Таким образом, производитель может получить оценку времени, в течение которого компонент
будет функционировать с помехами менее 1%, и использовать эту информацию для формирования гарантийного периода для продукта [2].
Усеченный нормальный закон надёжности — это то, что называется половинным нормальным законом распределения. Это закон представляет собой усеченную версию нормального закона распределения, где исключаются все значения, которые лежат вне установленных пределов. Он обычно используется для моделирования случайных величин и исследования надёжности. В большинстве случаев половинный нормальный закон распределения используется для моделирования процессов, для которых необходимо определить максимальное и минимальное значение параметра и оценить распределение значений между этими пределами.
Усеченный нормальный закон применяется для оценки надежности ИС, основанных на принципе разделения ответственности. Например, в ИС может быть разделено на две части: хостинг и сама программная среда. В таком случае усеченный нормальный закон поможет оценить надежность программной среды, которая зависит от того, насколько надежно работает хостинг. Для этого нужно проанализировать различные факторы, влияющие на надежность хостинга (например, производительность сети, надежность программного обеспечения и т.д.), и применить их к графику усеченного нормального распределения. Тогда можно оценить вероятность возникновения неполадок в хостинге и подсчитать вероятную надежность программной среды [3].
Закон Пуассона — это закон распределения случайной величины, который был введен Симоном Пуассоном в 1837 году и применяется для анализа случайных событий, происходящих с постоянной скоростью. Данный закон можно использовать для оценки частоты возникновения отказов в работе ИС. Он может помочь вычислить вероятность того, что отказ в работе ИС произойдет в определенный промежуток времени. Таким образом, Закон Пуассона может помочь аналитикам определить и предотвратить избыточное использование
ресурсов для устранения неполадок ИС. Благодаря этому можно значительно снизить расходы на техническое обслуживание и сохранить надежность ИС.
Закон распределения Релея используется для оценки надежности ИС. Он представляет собой функцию распределения вероятности, которая описывает частоту отказов в зависимости от времени использования ИС. Функция распределения предполагает, что вероятность отказа ИС на любой момент времени является постоянной. Таким образом, можно предсказать время начала и конца работы ИС, а также количество отказов, которые могут возникнуть. Закон может быть использован для обеспечения надежности информационных систем различными способами. Например, для обеспечения бесперебойного обслуживания информационной системы можно использовать два или более отдельных сервера, работающих в режиме параллельной резервной копии. В случае возникновения проблем с одним из серверов другой сможет его заменить. Также можно использовать резервные копии данных для обеспечения бесперебойной работы в случае возникновения сбоев. Закон распределения Релея также может использоваться для расчета и прогнозирования надежности информационной системы путем сравнения количества возможных сбоев и проблем с их вероятностью. Закон распределения Релея может быть полезным для анализа и оценки отдельных компонентов информационной системы, а также для расчета используемых инструментов и технологий.
В данной статье были рассмотрены некоторые законы, помогающие оценить надежность информационной системы. Применение этих законов на разных этапах проектирования ИС, помогает оценить вероятность отказов как отдельных компонентов, так и системы в целом. [4] Так экспоненциальный закон применяется для оценки времени безотказной работы системы, усеченный нормальный закон используется для оценки интервала между двумя неустойчивыми состояниями, закон Пуассона применяется для оценки частоты отказов системы, а закон распределения Релея используется для оценки интервалов промежутков между фазами надежности технических средств.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:
1. Бардин, А. К. Группировка показателей в многоуровневых моделях производственных процессов / А. К. Бардин, Л. О. Великанова // Экономическое прогнозирование: модели и методы : материалы IX Международной научно-практической конференции, Воронеж, 26 апреля 2013 года / Под общей редакцией В.В. Давниса, В.И. Тиняковой. - Воронеж: Воронежский государственный университет, 2013. - С. 12-15.
2. Литвиненко, Р. С. Особенности применения экспоненциального закона распределения в теории надежности технических систем / Р. С. Литвиненко //. -2016. - № ХХ. - С. 9-11. - EDN VXWCKB.
3. Лесных, Г. И. О свойствах случайных ошибок измерений, распределенных по усеченному нормальному закону / Г. И. Лесных, А. Г. Рудомир // Региональные архитектурно-художественные школы. - 2017. - № 1. - С. 69-71. - EDN YXEDPQ.
4. О выборе стратегий эксплуатации технических систем / И. И. Вайнштейн, Г. Е. Михальченко, Ю. В. Вайнштейн, К. В. Сафонов // Вестник Сибирского государственного аэрокосмического университета им. академика М.Ф. Решетнева. - 2015. - Т. 16, № 3. - С. 645-650. - EDN VDMFTT.
Kasminin D.A.
Master's degree, 2nd year "Applied Informatics", Kuban State University named after I.T. Trubilin (Krasnodar, Russia)
Scientific advisor: Velikanova L.O.
Professor, Candidate of Economic Sciences Kuban State University named after I.T. Trubilin (Krasnodar, Russia)
MODELS OF RELIABILITY OF TECHNICAL MEANS
Abstract: forecasting failures of information systems is an integral stage of the development and implementation of an information system. Mathematical models are used to predict failures. These include Exponential Law, Truncated Normal Law and others. These models allow you to assess the complexity and planning of maintenance and updating of the information system. The process of predicting failures is built on the basis ofprevious data and their analysis. The results offorecasting can be used to build a maintenance schedule and update the information system. They can also be used to calculate the costs of maintaining and updating an information system.
Keywords: reliability models, information system, reliability laws, failures, unstable state.
