CC BY
40
Петров Б.М., Уткина О.Н., Мороз Д.Ю.
ПРИМЕНЕНИЕ КОМПЬЮТЕРНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ ИНТЕРНЕТА ДЛЯ РАССМОТРЕНИЯ ПОКАЗАТЕЛИ ЖИВУЧЕСТИ ТЕХНИЧЕСКИХ И ПРОГРАММНЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ
Современные компьютерные технологии интернета (КТИ) при создании экспертных систем анализа живучести (ЭСАЖ) перспективных информационных систем (ИС) к большому сожалению пока недостаточно используются, потому что в ГОСТах отсутствуют показатели надежности и живучести ИС.
Переход на новую 0,18 мкн. технологию приводит к значительному усложнению ИС, имеющих десятки (n) высокоэффективных элементов: микропроцессоров (МП), транспьютеров (ТП), нейрокомпьютеров
(НК), которые содержат более 100 млн активных элементов (Non. мп = 1,0 х 108) в одном корпусе, и имеют средний ресурс более 100 тысяч часов (tp.Mn = 1х105часов), что соответствует сложности элемент МП-часам » 1х1013 или сложности ИС -часам » 1х1014 4 1х1015.
При интенсивности отказов активного элемента Аак.эл ~ 1х10-8 1/ч. и при прямо-пропорциональной зависимости интенсивности отказов ИС от степени интеграции входящих элементов, интенсивности отказов ИС будет составлять Аис ~ n х Ncn. мп х Аак.эл = 10 х 1х108 х 1х10-8 = 10 1/ч., а наработка на отказ ИС будет составлять всего То = 1 / Аис = 0,1 часа, тогда как требуемая То должна быть не менее 10 тысяч часов (То.ис = 1х104часов).
Чтобы обеспечить высокие уровни средних наработок ИС в течение длительных средних сроков службы и ресурсов необходимо рассматривать не только надежность: безотказность, ремонтопригодность,
долговечность, сохраняемость технических средств (ТС) и правильность программных средств (ПС), но и живучесть: отказоустойчивость (сбоеустойчивость) ТС, устойчивость ПС, контролепригодность ТС и ПС. Поэтому радиоэлектроника в очередной раз обращается к моделям и процессам функционирования, действующим в больших биологических системах и в первую очередь к живучести человека, который имеет 6 млрд. клеток (Нсл.чел = 6х109) и срок службы более 120 лет (tp. чел = 1х106), что соответствует сложности клетка человека - часы » 1х1015, т.е. уровню современных ИС.
Кроме того, современные аппаратно - программные - операторные ИС имеют примерно такие же функциональные составляющие как и человек: имеется аппаратная - физиологическая составляющая - «железо», имеется программная - умственно - информационная психологическая составляющая «программное обеспечение», имеются внешние воздействующие факторы (ВВФ), которые изменяют состояния тепловых, гравитационных, электромагнитных и радиационных полей в ИС, как и у человека ВВФ приводят к изменению торсионных, биоэнергоинформационных полей.
Нарушение правильного нормального функционирования отдельных элементов - клеток в одной из составляющих приводит к возникновению дислокационных и дисклинационных процессов в кристаллической решетке технического или живого вещества, что приводит к нарушению выполняемых функций отдельных блоков - органов или систем, в конечном счете к отказу всего комплекса (организма).
С другой стороны надежность отечественной элементной базы на порядок хуже, чем надежность американской и японской, т.к: снизилось качество сырья, лаков, растворителей; морально устарело технологическое оборудование, которое выработало все сроки службы и ресурсы; измерительное, контрольное и испытательное оборудование имеет низкую точность и достоверность; продолжается утечка высококвалифицированных кадров.
Радиоинженеры за последние 4 0 лет построили много моделей оценки вероятности безотказной работы ТС и вероятности безошибочной работы ПС с учетом влияния ВВФ на характеристики ИС при изменении температуры, давления, влаги, ударных и вибрационных нагрузок, при воздействии гамма-излучений, нейтронов, «быстрых электронов» и электромагнитных излучений.
Радиоинженеры за последние 30 лет разобрались с различными методами резервирования (полным, частичным, нагруженным, ненагруженным, скользящем), повышающими надежность ИС на элементном уровне; последние 20 лет интенсивно изучались вложенные мостиковые, многокорневые древообразные и кольцевые структуры, которые используются на блочном уровне для повышения надежности.
Последние 10 лет интенсивно изучаются интеллектуальные системы на основе биологических и искусственных нейронных сетей и многомодульные конвейерные структуры обработки информации, процессоры с большим параллелизмом особенно в системах телекоммуникаций, прямые и быстрые дискретные ортогональные преобразования Фурье, Адамара, Хаара, имеющие очень большую структурную, программную и алгоритмическую избыточность.
Эти интеллектуальные системы (в отличие от систем с традиционными структурами) имеют: большое
количество простых, низкоскоростных ПРОЦЕССОРОВ; интегрированную в процессоры, распределенную ПАМЯТЬ с адресацией по содержанию (в обычных системах код адреса памяти не связан с содержанием, что приводит часто к ошибкам); параллельные, распределенные, самообучающиеся ВЫЧИСЛЕНИЯ; высокоэффективную (по полноте, глубине, оперативности, достоверности, однозначности локализации неисправностей) встроенную подсистему КОНТРОЛЯ И ДИАГНОСТИКИ; большую структурную, информационную, функциональную, программную и алгоритмическую ИЗБЫТОЧНОСТЬ, все это позволяет нейтрализовать сбои, ошибки, постепенные, внезапные и перемежающиеся отказы и тиристорные эффекты в ТС и ПС и обеспечить высокую ЖИВУЧЕСТЬ систем.
Использование принципов обеспечения живучести больших биологических систем позволяет перейти от интеграции схем к интеграции систем и удовлетворить все возрастающее требования заказчиков к быстродействию, точности и количеству решаемых задач при разработке современных аппаратнопрограммных комплексов управления и обработки информации, основой которых являются микропроцессорные системы (МПС), транспьютерные системы (ТПС), нейрокомпьютерные системы (НКС) и брейнпью-терные системы (БПС).
В настоящее время для построения живучих (отказоустойчивых) ИС эффективно используются МП, ТП, НК, для повышения их вычислительных способностей разрабатываются модульные конвейерные процессоры с оригинальной векторной архитектурой, имеющие сотни MFLOPS (миллионов операций с плавающей запятой в секунду).
Для повышения их интеллектуальных возможностей разрабатывается идеология создания брейнпьюте-ров (brain - мозг). Брейнпьютеры обеспечивают более эффективный выбор гипотез, анализ их и принятие решений при переходе от сложных экспертных систем к самоорганизующим адаптивным интеллектуальным системам управления, учитывающим как хорошо формализуемые математические функции, так и плохо формализуемые психологические модели и механизмы поведения, т.е. хорошо работают с плохо определенной средой функционирования, не имеющей строгих ограничений.
Если в цифровых технических системах управления и обработки информации рассматриваются функции, имеющие только два состояния, то в аналоговых умственных биологических системах необходимо рассматривать функции со многими состояниями. В настоящее время считается, что интегрирующий нейрон выполняет функции: возбуждения, торможения, запрещения, контактирования, запоминания и
устранения слабых сигналов, имеющие по два состояния, при этом нейрон представляется как сумматор электрических сигналов, без учета их формы, без учета их пространственной структуры, которая по своей сущности является фрактальной.
Главное, что нейрон является биологической, нервной клеткой, которая обрабатывает информацию. Эта клетка состоит из тела клетки (cell body), или сомы (soma), и двух типов внешних древоподобных ветвей: аксона (axon) и дендритов (dendrites). Тело клетки включает ядро (nucleus), которое
содержит информацию о наследственных свойствах, и плазму, обладающую молекулярными средствами для производства необходимых нейрону материалов. Нейрон получает сигналы (импульсы) от других нейронов через дендриты (приемники) и передает сигналы, сгенерированные телом клетки, вдоль аксона (передатчика), который в конце разветвляется на волокна (strands). На окончаниях этих волокон находятся синапсы (synapses).
Синапс является элементарной структурой и функциональным узлом между двумя нейронами (волокно аксона одного нейрона и дендрит другого). Когда импульс достигает синаптического окончания, высвобождаются химические вещества, называемые нейротрансмиттерами, они диффундируют через синаптическую щель, возбуждая или затормаживая, в зависимости от типа синапса, способность нейрона-приемника генерировать электрические сигналы.
Результативность синапса может настраиваться проходящими через него сигналами, так что синапсы могут обучаться в зависимости от активности процессов, в которых они участвуют, эта зависимость от предыстории действует как память. Кора головного мозга человека, образованная нейронами имеет поверхность с площадью 2200 см2, толщиной от 2 до 3 мм, содержит 1011 нейронов, каждый нейрон связан с 103 - 104 другими нейронами, в целом мозг человека содержит около 1014 - 1015 взаимосвязей.
Нейроны взаимодействуют посредством короткой серии импульсов продолжительностью несколько мсек, сообщение передается посредством частотно-импульсной модуляции. Частота изменяется от нескольких единиц до сотен герц, что в миллион раз медленнее, чем в электронных схемах. Сложные задачи распознавания образов человек решает за сотню мс, за счет параллельных программ работы нейронов содержащих 100 шагов, со скоростью выполнения очень коротких операций (несколько бит) всего несколько мс. Нейрон вычисляет взвешенную сумму n входных сигналов xj, j = 1, 2,..., n, и
формирует на выходе сигнал величины 1, если сумма превышает определенный порог v, и 0 - в противном случае, обеспечивая сбоеустойчивость всей системы.
Брейнпьютер является хорошей моделью, для описания психологических процессов, так как воспроизводят «организационные» принципы свойственные мозгу человека. Брейнпьютер должен иметь большой параллелизм, распределенное представление информации и вычисления, способность к обучению, обобщению и адаптации, свойство контекстуальной обработки информации, толерантность к ошибкам и отказам, быть не только хорошо думающим устройством, но и быстродействующим.
Целью данной работы является рассмотрение показателей живучести ИС на ранних этапах проектирования, использование которых позволяет совершенствовать процесс разработки, за счет: повышения
точности расчетов при обеспечении отказоустойчивости; снижения трудоемкости процесса проектирования; сокращения сроков проведения разработки; снижения стоимости проводимых мероприятий, направленных на выполнение требований к показателям живучести ИС._____________________________________________
Надежность и живучесть ИС Надежность элементной базы (МП, команд, данных) интолерантный подход Живучесть структуры толерантный подход
свойство показатель свойство показатель
Технические средства ИС Безотказность Тотс- средняя наработка на отказ в технических средствах Отказоустойчивость Р(^ - вероятность, что не произойдет срыва выполнения задания, из-за отказов в ТС
Программные средства ИС Правильность Топс- средняя наработка на ошибку в программных средствах Устойчивость Р(^ - вероятность, что не произойдет срыва решения задачи и из-за появления ошибки в ПС
