CC BY
57
4. Стратегия развития информационного общества в РФ. Распоряжение Правительства РФ от 07.02.2008 № Пр-212.
5. Белоусова А.В. Инфокоммуникации как сектор экономического развития: Дальневосточный сектор // Пространственная экономика. № 3. 2012. С. 159-182.
6. Быховский М.А. и др. Основы проектирования цифровых радиорелейных линий связи. -М.: Горячая линия - Телеком, 2014. 332 с.
7. Высоцкий Г. Услуги сетей VSAT и их потребители // Теле-спутник. № 3. 2011. С. 20-28.
8. Мальцев Г.Н. Сетевые информационные технологии в современных спутниковых системах связи // Информационно-управляющие системы. № 1. 2007. С. 33-39.
9. Гурлев И.В. Методы и способы обеспечения безопасности информации, передаваемой по спутниковой сети технологии VSAT // Интернет-журнал «НАУКОВЕДЕНИЕ». 2017. Том 9. № 3. http: // naukovedenie.ru/PDF/85EVN317.pdf.
10. Нойкин Ю.М., Махно П.В. Физические основы оптической связи: Электронное учебное пособие. - Ростов-на-Дону, ФГАУВПО «Южный федеральный университет», 2011.
Сведения об авторах
Игорь Валентинович Гурлев
Д-р техн. наук
ст. научн. сотруд., гл. научн. сотруд. Академии
управления МВД России, руководитель группы
ООО «Газпром телеком»
Росссия, Москва
Эл. почта: [email protected]
Владимир Викторович Цыганов
Д-р техн наук, проф.
зав. отделом
Институт проблем транспорта имени Н. С. Соло-менко РАН Росссия, Москва Эл. почта: [email protected] Владимир Алексеевич Бородин член-корреспондент РАН, генеральный директор Экспериментальный завод научного приборостроения РАН, Росссия, Москва Эл. почта: [email protected]
Information about authors
Igor V. Gurlev
Doctor of Science (Tech.)
senior researcher, head researcher of Academy of Management ofthe Ministry of Internal Affairs of Russia Gazprom Telecom Group Russia, Moscow E-mail: [email protected] Vladimir Victorovich Tsyganov Doctor of Technical Sciences, Professor Head. department
Institute of Transport Problems named after N.S. Solo-
menko RAS,
Russia, Moscow
E-mail: [email protected]
Vladimir Alekseevich Borodin
Corresponding Member of the RAS, General Director
Experimental plant of scientific instrumentation ofthe RAS
Russia, Moscow
E-mail: [email protected]
УДК 004.501 А.И. Гаранин
ГРНТИ 50.41.17 ФИЦ ИУ РАН
ПОКАЗАТЕЛИ ФУНКЦИОНАЛЬНОЙ НАДЕЖНОСТИ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ
В статье сформулированы требования к системе показателей функциональной надежности информационной системы, рассмотрен ряд единичных и комплексных показателей. Ключевые слова: показатели функциональной надежности, вероятность, время, коэффициент готовности.
A.I. Garanin
FRC CSC RAS
FUNCTIONAL RELIABILITY INDICATORS INFORMATION SYSTEMS
The article formulates requirements to the system of indicators of functional reliability of the information system, considers a number of single and complex indicators. Keywords: indicators offunctional reliability, probability, time, availability factor.
В [1] рассмотрено ряд подходов к определению понятия «функциональная надежность», ее отличие от «структурной надежности», определено понятие «функционального отказа». В [2] рассмотрено какие факторы могут искажать выходные результаты, которые при определенных
обстоятельствах могут привести к ошибкам и иметь серьезные последствия для работы информационной системы (ИС) в целом (сбойные ошибки, ошибки в программном обеспечении, ошибки человека-оператора, ошибки данных и др.)
Рассмотрим какие показатели используются при оценке функциональной надежности информационных систем.
Информационные системы активно развиваются. Примерно с такой же активностью различные исследователи предлагают новые показатели надежности и эффективности функционирования этих систем. Но прежде, чем компилировать существующие показатели или предлагать систему показателей функциональной надежности ИС, следует вначале выработать требования к этой системе показателей.
Система показателей функциональной надежности, как и любая система показателей качества технических систем, должна отвечать ряду требований [3 с. 63]:
- каждый показатель функциональной надежности должен быть измерим.
- показатель функциональной надежности должен допускать возможность экспериментальной проверки во время испытаний или в процессе эксплуатации информационной системы.
- система показателей должна отражать дискретность случайных процессов возникновения сбойных и внешних ошибок, проявления ошибок собственных программных средств, а также заявок на выполнение информационных процессов и др.
- система показателей должна быть удобной в практическом применении, наглядной и сравнимой.
- каждый показатель должен быть простым в физическом смысле и естественным с точки зрения оценки выполняемых в информационной системе функций.
- показатели функциональной надежности системы должны иметь единую количественную меру расчета надежности выполнения процессов на всех уровнях их иерархии.
- система показателей должна быть достаточно гибкой, чтобы обеспечивать свертывание модулей расчета от низшего к высшему уровню.
- система показателей должна обеспечивать комплексную оценку функциональной надежности информационной системы в условиях проявления всех видов угроз.
- система показателей должна содержать как единичные, так и комплексные показатели.
Исходя из указанных требований в [3 с. 70] предлагаются следующие показатели функциональной надежности информационной системы.
1. Единичные показатели
Единичные показатели - это показатели функциональной надежности ИС относительно каждой отдельной функции.
К ним относятся:
- вероятность безошибочного выполнения процесса
Р = ПРщ , 1=1,2,-, п; т, 6 М,
3=о
где: т, -количество уровней иерархии при выполнении 1-го процесса;
Рщ - вероятность безошибочного выполнения процесса _)-го уровня в составе данного
процесса;
п - количество процессов, выполняемых в ИС в текущий момент времени;
М - конечное множество возможных процессов, выполняемых в ИС.
- вероятность ошибки в выполнении процесса
Это вероятность того, что будет выполнен с ошибкой хотя бы один составной процесс любого уровня иерархии т.е
Шг-1
а = 1 - Р, = 1 - П Рпз
3=0
- среднее время простоя системы при обслуживании одного информационного процесса
Источниками простоя ИС относительно отдельного информационного процесса являются следующие причины:
- задержки заявки в очереди на выполнение процесса - Тц;
- задержки в обнаружении ошибки (включая функциональные отказы) - Т^;
- временные затраты на устранение ошибки и восстановление информационного процесса - Т13;
- временные затраты на контроль безошибочности выполнения процесса после его восстановления - Т14.
Таким образом, среднее время простоя в техническом обслуживании i-го информационного процесса рассчитывается путем суммирования четырех составляющих:
4
Тпр = 2 T (51)
j=1
Численные значения приведенных составляющих среднего времени простоя в обслуживании одного информационного процесса зависят от архитектуры информационной системы, от организации обслуживания заявок, от эффективности системы контроля и диагностирования. Они существенно зависят от принятой в системе стратегии устранения ошибки и восстановления информационного процесса, например, путем рестарта, или повторного счета, или путем математического стробирования и исключения возможных ошибочных результатов и др.
- Коэффициент частичной функциональной готовности системы
Под частичной функциональной готовностью ИС понимается ее способность в произвольный момент времени безошибочно выполнять определенный информационный процесс. Если в пределе система выполняет только один информационный процесс, то коэффициент частичной функциональной готовности будет равен коэффициенту полной функциональной готовности или - коэффициент функциональной готовности. Или:
Кф = ————,
Ti + Тпр
где Ti - периодичность поступления заявок.
2. Комплексные показатели
Комплексные показатели предназначены для оценки функциональной готовности системы при выполнении всех предусмотренных функций путем реализации соответствующих информационных процессов.
- средняя вероятность безошибочного выполнения информационных процессов
Каждый информационный процесс различается частотой исполнения, которая зависит от интенсивности поступления заявок на его выполнение Qi, весом (значимостью, вкладом в эффективность работы системы) этого процесса, и его функциональной надежностью. Обозначим вес как ©i. Коэффициенты нормирования частоты исполнения процесса и его значимости при условии выполнения в системе М процессов определяются как
Q.i coi ki1 = —- и ki2 = —-.
2 a 2ci
i=i i=i
Следовательно, средняя вероятность безошибочного выполнения процесса есть средневзвешенная вероятность, определяемая с помощью произведения коэффициентов kii и ki2, т.е.
M M
р = 2 kilki2Pi = 2kiPi .
i=1 i=1
- коэффициент функциональной готовности системы
При условии независимости информационных процессов коэффициент функциональной готовности системы определяется следующим образом:
M j M - j M-j
Кфг = 2ПКгфг П (1 - к1фг)(1 -2c), (5.2)
j=0 i=1 i=1 i=1
0 00 M
где: П (1 - Кгфг) = 1; П Кфг = 1; 2т = 0; 2т = 1.
i=1 i=1 i=1 i=1
- средняя наработка на ошибку системы при выполнении информационных процессов
Известны следующие показатели: коэффициент функциональной готовности (5.2) и среднее время простоя системы (5.1). Следовательно, формульное выражение неизвестного показателя среднего времени до ошибки системы Тс можно найти с помощью формулы коэффициента готовности
Тс ТпрКфг Кфг =-. Отсюда Тс =-.
Тс + Тпр 1 — Кфг
В [3, стр.70] представлены и некоторые другие показатели функциональной надежности информационной системы и методы расчета, но на них останавливаться не будем. Целью изложения данных материалов было общее ознакомление с понятием функциональной надежности информационной системы. Тем, кто желает подробнее ознакомиться с данной проблемой следует обратиться к первоисточникам.
Литература
1. Гаранин А.И. О функциональной надежности информационных систем // ИТНОУ: Информационные технологии в науке, образовании и управлении. 2018. № 2 (6). С.45-50.
2. Гаранин А.И. Факторы, определяющие функциональную надежность информационных систем // ИТНОУ: Информационные технологии в науке, образовании и управлении. 2018. № 4 (8). С.49-52.
3. Шубинский И.Б. Функциональная надежность информационных систем // Методы анализа. - Ульяновск: Областная типография «Печатный двор», 2012. 296 с., ил.
Сведения об авторе
Александр Иванович Гаранин
к. тех. наук, ст. научный сотрудник Федеральный исследовательский центр «Информатика и управление» РАН Росссия, Москва Эл. почта: [email protected]
Information about author
Alexzander I. Garanin
candidate of technical Sciences, senior scientist
Federal Research Center «Computer and Control»
of the RAS
Russia, Moscow
E-mail: [email protected]
УДК 005.1 А.Г. Давтян1, О.Г. Шабалина2, Н.П. Садовникова2, Д.С. Парыгин2
ГРНТИ 28.01.05 Московский физико-технический институт
Волгоградский государственный технический университет
КИБЕРНЕТИКА КАК ДИСКУРС УПРАВЛЕНИЯ
Феномен кибернетики, впервые обозначенный в середине XIX века как наука об управлении государством А. Ампером, и сформулированный через столетие Н. Винером как наука об общих закономерностях процессов управления и передачи информации в машинах, живых организмах и обществе, продолжает развиваться и эволюционировать во временном и социальном контексте. Тотальные изменения в современном обществе привели к качественному изменению роли информации в задачах управления в нетехнических системах, что повлекло за собой дальнейшие трансформации феномена кибернетики.
Статья посвящена анализу тенденций эволюций феномена кибернетики и обоснованию необходимости новой категоризации кибернетики в условиях современного информационного пространства.
Ключевые слова: кибернетика, нетехническая кибернетика, информационное окружение, цифровое пространство, управление в нетехнических системах.
A.G. Davtyan1, O.G. Shabalina2, N.P. Sadovnikova2, D.S. Parygin2
Moscow Institute of physics and technology Volgograd state technical University
CYBERNETICS AS A DISCOURSE MANAGEMENT
The phenomenon of cybernetics designated by A. Ampere as the science of state administration and then extended by N. Wiener as the science of the general laws of control and information transfer processes in machines, living organisms and society, since then is still evolving in temporal and social context. Total
