CC BY
288
Data processing facilities and systems
Воронин В.В.
Voronin V.V.
доктор технических наук, профессор, декан факультета автоматизации и информационных технологий ФГБОУ ВПО «Тихоокеанский государственный университет», Россия, г. Хабаровск
Давыдов О.А.
Davydov O.A.
аспирант ФГБОУ ВПО «Тихоокеанский государственный университет»,
Россия, г. Хабаровск
УДК 681.518.5
СИСТЕМА МОНИТОРИНГА ТЕХНИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ ЛОКАЛЬНОЙ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ СЕТИ
Представление знаний и разработка систем, основанных на знаниях (разработка моделей представления знаний, создание баз знаний, образующих ядро экспертных систем, в частности автоматизированных систем мониторинга, извлечение и структурирование знаний) является основным направлением в области разработки систем искусственного интеллекта. Это направление позволяет разрабатывать системы мониторинга, обеспечивающие высокое качество решений задач при минимизации требуемого времени и памяти.
Современное состояние разработок в области систем мониторинга можно охарактеризовать как стадию все возрастающего интереса среди специалистов в разных областях - финансистов, преподавателей, инженеров, медиков, психологов и др. Разработка систем мониторинга направлена на использование ЭВМ для обработки информации в тех областях науки и техники, где традиционные математические методы моделирования малопригодны. В этих областях важен опыт экспертов. Одной из таких областей является диагностирование локальных вычислительных сетей.
Диагностические задачи решаются в различных сферах человеческой деятельности. Современные тенденции в области автоматизации решения диагностических задач связаны с использованием вычислительной техники. В технической диагностике вычислительные системы используют автоматизации проектирования встроенных средств диагностирования, для реализации сложных алгоритмов контроля и поиска дефектов, для самодиагностики цифровых устройств и в др. направлениях, в основе которых лежат формальные диагностические модели.
Ключевые слова: система мониторинга, локальная вычислительная сеть, диагностика, техническое состояние, система поддержки принятия решений, автоматизированная система, база данных, экспертная система, объект диагностики, информационная система.
LOCAL AREA NETWORK TECHNICAL STATE MONITORING SYSTEM
Knowledge representation and the development of systems based on knowledge (development of models of knowledge representation, the creation of knowledge bases that form the core of expert systems, particularly automated monitoring systems, extracting and structuring of knowledge ) is the main focus in the development of artificial intelligence systems. This direction allows you to develop a monitoring system to ensure high quality of the solutions, while minimizing the required time and memory.
Current state of development in the field of monitoring systems can be described as a stage of growing interest among experts in different fields - financiers, teachers, engineers, doctors, psychologists, etc. Development of monitoring systems aimed at the use of computers to process information in areas of science and technology, where traditional mathematical modeling techniques are of little use. In these areas, important is the experience
Electrical and data processing facilities and systems. № 1, v. 10, 2014
73
Информационные комплексы и системы
of experts. One such area is the diagnosis of local area networks.
Diagnostic problems are solved in various fields of human action. Current trends in the field of automation of the solution of diagnostic problems associated with the use of computer technology. In the technical diagnostics of computer systems use computer-aided design built-in diagnostics, to implement complex control algorithms and finding defects for self-diagnosis of digital devices, and in other directions, which are based on formal diagnostic model.
Key words: monitoring system, local area network, diagnosis, technical condition decision support system, automated system, database, expert systems, diagnostic object, the information system.
Понятие информационной системы имеет несколько определений и подходов. В нормативном смысле информационная система определяется как «организационно упорядоченная совокупность документов (массивов документов) и информационных технологий, в том числе и с использованием средств вычислительной техники и связи, реализующих информационные процессы» [1].
С точки зрения технологического аспекта использование средств вычислительной техники в информационных системах и обеспечение на этой основе автоматизации решения каких-либо задач проявляется в близком термине: автоматизированная система - «система, состоящая из персонала и комплекса средств автоматизации его деятельности, реализующая информационную технологию выполнения установленных функций» [2].
Выполнение таких операций, как представление, хранение и обработка информации с помощью средств вычислительной техники в рамках информационных систем, является свойством, присущим автоматизированным системам. Автоматизированные информационные системы в настоящее время являются неотъемлемой частью современного инструментария информационного обеспечения различных видов деятельности и наиболее бурно развивающейся отраслью индустрии информационных технологий.
Системы диагностирования различных технических объектов являются актуальным подклассом автоматизированных информационных систем. Если объект диагностирования (ОД) - локальная вычислительная сеть (ЛВС), то для получение необходимой информации о техническом состоянии ОД желательно наличие в составе ЛВС подсистемы мониторинга [3, 4]. В такой подсистеме должны автоматически накапливаться данные о техническом состоянии программно-аппаратных средств и об их диагностических признаках. Это обеспечит возможность постоянного развития и совершенствования системы обеспечения надежности ЛВС [4].
В общем случае систему мониторинга технического состояния объекта диагностирования предлагается синтезировать в виде структуры, схема которой приведена на рисунке (см. стр. 75).
На этом рисунке приняты следующие обозна-
чения элементов обобщенной системы: 1,...,1N - N модулей объекта диагностирования; 2: - 2m - m диагностических блоков (ДБ) в определенном модуле; 3} - 3п - каналы распространения сигналов от m ДБ к n датчикам; 4 - система мониторинга (СМ); 5 - блок датчиков (БД); 6 - блок согласования (БС); 7 - тракт управления (ТУ); 8 - тракт распознавания (ТР); 9 -анализатор сигналов (АС); 10 - блок формирования диагностических признаков (БФДП); 11 - блок принятия решения (БПР); 12 - блок оповещения, отображения и регистрации (БОР); 13 - блок сетевых интерфейсов (Intranet / Internet) (БСИ); 14 - информационные базы данных и знаний (конфигурации оборудования, архивы сигналов, событий, база знаний) (БДЗ); 15 - блок управления и синхронизации (БУС).
Объект диагностирования представляет собой совокупность N модулей, каждый из которых содержит до m диагностических блоков. ДБ - это часть модуля, в которой возможно появление дефектов. В данной работе в качестве ОД рассматривается локальная вычислительная сеть. Типичными ДБ ЛВС могут выступать элементы кабельной системы, дисковые системы, серверы, рабочие станции, структурные элементы программного обеспечения, сетевые карты и т. д. Анализ технологии фиксации множества возможных дефектов предложен в [4], а фактические элементы этого множества характеризуются в [5].
Датчики системы мониторинга ЛВС, как правило, реализуют методы неразрушающего контроля, а именно: акустического, акустико-эмиссионного, вибродиагностического, вихретокового, магнитного, оптического, теплового, радиоволнового, электрического и др. Они принимают диагностические сигналы Zj от диагностических блоков через каналы распространения сигналов N, поступающих с контрольных точек диагностируемых модулей.
Преобразование массива входных сигналов {£,} в массив диагностических признаков {у} осуществляют анализатор сигналов и блок формирования диагностических признаков.
Текущее техническое состояние ОД (диагностическая информация {Ud}) определяется блоком принятия решения на основании входного массива диагностических признаков и эксплуатационных данных {Y}, хранящихся в информационной базе
74
Электротехнические и информационные комплексы и системы. № 1, т. 10, 2014
Data processing facilities and systems
Структурная схема системы мониторинга ОД
данных и знаний. Блок принятия решений также выдает рекомендации по приведению объекта диагностирования в допустимое состояние.
Необходимую субъектам диагностической деятельности информацию о техническом состоянии модулей ОД доводит блок оповещения, отображения и регистрации. До конечных пользователей сети данные мониторинга доводятся блоком сетевых интерфейсов. Данные о текущем техническом состоянии ОД и сведения об возможных дефектах {Uk+p} передаются по выделенным каналам.
База данных и знаний должна поддерживать динамическую модель диагностического обеспечения ОД, а именно: данные о конфигурации диагностируемого оборудования, конфигурации операционной системы, таблицы значений диагностических признаков, сигналов, трендов, журналов, и других необходимых для системы диагностирования данных, а также не формализуемые данные о множестве возможных дефектов и об реально существующих отношениях на этом множестве [6].
Общее управление всей системой осуществляет по определенному алгоритму блок управления и синхронизации сигналами управления {С}.
Системы мониторинга технического состояния объекта диагностирования классифицируются по следующим критериям [7]: по числу и виду используемых методов неразрушающего контроля; по типу экспертной системы; по мощности множества возможных дефектов; по величине риска пропуска внезапного дефекта; по числу измерительных каналов; по способу опроса датчиков; по архитектуре; по типу используемого анализатора сигналов; по типу алгоритма управления и др.
Учитывая перечисленные критерии, охарактеризуем систему мониторинга технического состояния локальной вычислительной сети.
Комплексные системы. Они используют комплексный подход к получению множества диагностических признаков, в системе используется набор различных методов неразрушающего контроля.
Системы поддержки принятия решений. Это автоматизированная система, целью которой является поддержка пользователей, принимающих решение в сложных условиях [8].
Сложные системы. Локальная вычислительная сеть представляет собой совокупность большого количества оборудования и программного обеспечения, имеющих неоднородное множество возможных дефектов.
Системы с низким уровнем риска пропуска дефектов. Уровень риска пропуска возможных дефектов должен иметь величину менее 5%.
Многоканальные, универсальные, распределенные. Технические средства диагностирования распределенной системы могут быть встроенными и внешними по отношению к ОД.
Системы комплексной индикации. Это означает возможность вывода информации по различным каналам - звуковой вывод, печать протоколов, передача данных по сети.
Автоматизированные системы. Эта свойство подчеркивает сохранение за пользователем ряда важных функций наиболее общего, целеполагающего характера.
На практике при разработке автоматизированных информационных систем (ИС), к которым, в частности, относятся и системы мониторинга, широ-
Electrical and data processing facilities and systems. № 1, v. 10, 2014
75
Информационные комплексы и системы
ко используют подходы [9], перечисленные в таблице.
До последнего времени наибольшее распространение получил четвертый подход, в результате реализации которого создается качественное, хорошо отлаженное как общее, так и специальное
программное обеспечение. Однако сопровождение и доработка данного программного обеспечения в соответствии с указанной технологией является достаточно сложной и трудоемкой задачей.
Таблица
Виды и средства проектирования автоматизированных систем
№ Вид проектирования Субъект проектирования Используемые средства
1 Проектирование ИС на базе существующих, готовых инструментальных проблемноориентированных средств Специалисты в конкретной предметной области, конечные пользователи ИС Специализированные С4Ж-технологии, операционные среды, языки представления знаний
2 Проектирование компонентов ИС и инструментальных средств, ориентированных на многократное применение Профессиональные программисты, системные аналитики «Традиционные» С4Ж-технологии, инструментальные среды, традиционные языки программирования и т. п.
3 Расширение возможностей существующих средств за счет создания и подключения к уже существующим средствам дополнительных приложений Профессиональные программисты, системные аналитики «Традиционные» С4Ж-технологии, инструментальные среды, традиционные языки программирования и т. п.
4 Непосредственно разработка уникальных ИС, ориентированных на однократное использование в конкретной области Специалисты одновременно как в проблемной области, так и владеющие навыками программирования «Традиционные» языки программирования, средства отладки и т. п.
В современных условиях наиболее перспективными являются только те технологии проектирования систем мониторинга, в которых непосредственное участие принимает конечный пользователь, являющийся специалистом в области эксплуатации соответствующего ОД.
Локальная вычислительная сеть относится к классу сложных технических систем. Данные системы имеют целый ряд особенностей, среди которых следует выделить: наличие единой цели функционирования для всей системы; многообразие функций, реализуемых системой и направленных на достижение данной цели функционирования; возможность деления системы на подсистемы, цели функционирования которых подчинены общей цели; иерархическая структура связей подсистем и иерархия показателей качества функционирования системы; требуемая надежность системы, построенной в целом из ненадежных элементов.
Современные тенденции в области автоматизации решения диагностических задач связаны с использованием вычислительной техники. В технической диагностике вычислительные системы используют для автоматизации проектирования встроенных средств диагностирования, для реализации
сложных алгоритмов контроля и поиска дефектов и в др. направлениях, в основе которых лежат формальные диагностические модели. К такому классу систем относятся и системы мониторинга технического состояния объекта. В рамках систем мониторинга циркулируют большие потоки измерительной информации, при этом требования к процессам обработки и представления результатов достаточно жесткие.
Еще одно направление автоматизации связано с использованием диагностических экспертных систем, в которых сочетаются формальные и неформальные методы. Этот вид систем аккумулирует человеческие знания о выявлении причин аномальной работы сетей и возможных способах приведения сети в работоспособное состояние. Простейшим вариантом экспертной системы является контекстнозависимая help-система. Более сложные экспертные системы представляют собой базы знаний, обладающие элементами искусственного интеллекта.
Не стоит забывать о диагностических средствах, носящих чисто программный или аппаратный характер. Для осуществления качественной диагностики ЛВС в мире разработано множество различных диагностических средств. В области сетевой диагностики применяется, в частности,
76
Электротехнические и информационные комплексы и системы. № 1, т. 10, 2014
Data processing facilities and systems
специализированное оборудование, такое как анализаторы сетевых протоколов, кабельные и сетевые тестеры, а также специализированное тестирующее программное обеспечение. Так, обнаружить физическую неисправность можно с помощью простейших тестеров, проверяющих работу канала, а инструментальная диагностика ошибок, связанных с перегрузками и некорректной работой сетевых протоколов, осуществляется при помощи сетевых тестеров и анализаторов протоколов.
Основным тезисом данной статьи следует считать предложение об интегративном варианте систем диагностирования ЛВС, который, в рамках диагностической экспертной системы, объединяет систему мониторинга ОД, встроенные аппаратные и программные средства диагностирования и внешнее диагностическое обеспечение, построенное на формальных и неформальных диагностических моделях. Данный подход позволяет избавиться от ряда существенных недостатков при использовании таких систем по отдельности и вносит несомненную новизну в разработку автоматизированных систем диагностирования технических объектов.
Для автоматизированных систем диагностирования ЛВС предлагаемого типа ожидаемыми преимуществами от их использования следует считать следующее. Систематическое получение данных о фактических значениях параметров дефектов ОД; возможность текущего контроля технического состояния ОД; планирование мероприятий по восстановлению объектов диагностирования и прогнозированию изменений их технического состояния; прогнозирование возможных критических ситуаций; визуализация изменения значений параметров контролируемых объектов; формирование и доведение до субъекта диагностической деятельности заключений о состоянии контролируемых модулей, а также оперативное оповещение об обнаруженных негативных тенденциях и критических ситуациях.
Таким образом, в данной работе рассмотрена система мониторинга как подсистема автоматизированной системы диагностирования ЛВС. Проанализированы способы проектирования подобных систем, а также представлена обобщенная структурная схема системы.
Список литературы
1. Закон РФ «Об информации, информатизации и защите информации» от 20.02.1995 № 24-ФЗ.
2. ГОСТ 34.003-90. Информационная технология. Комплекс стандартов на автоматизированные системы. Термины и определения. - М.: Изд-во стандартов, 1991.
3. ГОСТ20911-89. Техническая диагностика. Тер-
мины и определения. - М.: Изд-во стандартов, 1989.
4. Воронин В.В. Теоретические проблемы диагностических экспертных систем [Текст] / В.В. Воронин. - Владивосток: Дальнаука, 2005. - 164 с.
5. Локальные вычислительные сети: справочник: в 3-х кн. - Кн. 3: Организация функционирования, эффективность, оптимизация [Текст] / С.В. Назаров, Н.В. Ашихмин, А.В. Луговец и др.; под ред. С.В. Назарова. - М.: Финансы и статистика, 1995. - 248 с.
6. Давыдов О.А. Разработка прототипа экспертной системы для локальной вычислительной сети [Текст] / О.А. Давыдов//Информационные технологии XXI века: материалы международной научной конференции, Хабаровск, 20-24 мая 2013 г. - Хабаровск: Изд-во Тихоокеан. гос. ун-та, 2013. - С. 514-520.
7. СА 03-002-05. Стандарт ассоциации. Системы мониторинга агрегатов опасных производственных объектов. Общие технические требования. -М.: Изд-во стандартов, 2005.
8. Терелянский П.В. Системы поддержки принятия решений. Опыт проектирования: монография [Текст] / П.В. Терелянский. - ВолгГТУ: Волгоград, 2009. - 127 с.
9. Охтилев М.Ю. Интеллектуальные технологии мониторинга и управления структурной динамикой сложных технических объектов [Текст] / М.Ю. Охтилев, Б.В. Соколов, РМ. Юсупов. - М.: Наука, 2006. - 410 с.
References
1. Zakon RF «Ob informacii, informatizacii i zashhite informacii» ot 20.02.1995 № 24-FZ.
2. GOST 34.003-90. Informacionnaja tehnologija. Kompleks standartov na avtomatizirovannye sistemy. Terminy i opredelenija. - M.: Izd-vo standartov, 1991.
3. GOST 20911-89. Tehnicheskaja diagnostika. Terminy i opredelenija. - M.: Izd-vo standartov, 1989.
4. Voronin V.V. Teoreticheskie problemy diagnosticheskih jekspertnyh sistem [Tekst] / V.V. Voronin. - Vladivostok: Dal'nauka,
2005. - 164 s.
5. Lokal'nye vychislitel'nye seti: spravochnik: V 3-h kn. -Kn. 3: Organizacija funkcionirovanija, jeffektivnost', optimizacija [Tekst] / S.V. Nazarov, N.V. Ashihmin, A.V. Lugovec i dr.; рod red. S.V. Nazarova. - M.: Finansy i statistika, 1995. - 248 s.
6. Davydov O.A. Razrabotka prototipa jekspertnoj sistemy dlja lokal'noj vychislitel'noj seti [Tekst] / O.A. Davydov// Informacionnye tehnologii XXI veka: materialy mezhdunarodnoj nauchnoj konferencii, Habarovsk, 20-24 maja 2013 g. - Habarovsk: Izd-vo Tihookean. gos. un-ta, 2013. - S. 514-520.
7. SA 03-002-05. Standart associacii. Sistemy monitoringa agregatov opasnyh proizvodstvennyh ob'ektov. Obshhie tehnicheskie trebovanija. - M.: Izd-vo standartov, 2005.
8. Tereljanskij P.V. Sistemy podderzhki prinjatija reshenij. Opyt proektirovanija: monografija [Tekst] / P.V. Tereljanskij. -VolgGTU: Volgograd, 2009. - 127 s.
9. Ohtilev M.Ju. Intellektual'nye tehnologii monitoringa i upravlenija strukturnoj dinamikoj slozhnyh tehnicheskih ob'ektov [Tekst] / M.Ju. Ohtilev, B.V. Sokolov, R.M. Jusupov. - M.: Nauka,
2006. - 410 s.
Electrical and data processing facilities and systems. № 1, v. 10, 2014
77
