CC BY
6ЦИФРОВЫЕ МОДЕЛИ И РЕШЕНИЯ
1 2 № 1 2023 m 2 No.:t nigitnlmndPknnd solutions_ISSN 2782-4934 (onHne)
Управление информационными системами Information systems management
УДК 004 DOI 10.29141/2782-4934-2023-2-1-3 EDN XOXJVM
К. С. Ткаченко1
1Севастопольский государственный университет, г. Севастополь, Российская Федерация
Управление процессами самовосстановления компьютерных узлов информационного контура гидротехнических систем при шаблонных изменениях
входного потока заявок
Аннотация. В настоящей работе предлагаются подходы для управления процессами самовосстановления компьютерных узлов информационного контура гидротехнических систем при шаблонных изменениях входного потока заявок. В основе подхода лежит использование систем массового обслуживания. Применение предложенного подхода ко всем компьютерным узлам информационной инфраструктуры гидротехнических систем позволяет улучшить показатели эффективности сложных гидротехнических систем в целом.
Ключевые слова: гидротехнические системы; компьютерные узлы; аналитическое моделирование.
Дата поступления статьи: 15 февраля 2023 г.
Для цитирования: Ткаченко К. С. Управление процессами самовосстановления компьютерных узлов информационного контура гидротехнических систем при шаблонных изменениях входного потока заявок // Цифровые модели и решения. 2023. Т. 2, № 4. DOI: 10.29141/2782-4934-2023-2-1-3. EDN: XOXJVM.
Управление информационными системами Information systems management
K. S. Tkachenko1
Sevastopol State University, Sevastopol, Russia
Management of self-healing processes of computer nodes of the information circuit of hydraulic systems with template changes in the input flow of applications
Abstract. This article discusses the approaches of managing the processes of self-healing of computer nodes of the information circuit of hydraulic systems with pattern changes in the input flow of applications. The approach is based on the use of queuing systems. The application of the proposed approach to all computer nodes of the information infrastructure of hydraulic systems makes it possible to improve the efficiency of complex hydraulic systems as a whole.
Key words: hydraulic engineering systems, computer nodes, analytical modeling. Paper submitted: February 15, 2023
For citation: Tkachenko K. S. Management of self-healing processes of computer nodes of the information circuit of hydraulic systems with template changes in the input flow of applications. Digital models and solutions. 2023. Vol. 2, no. 1. DOI: 10.29141/2782-49342023-2-1-3. EDN: XOXJVM.
Введение
В практике эксплуатации сложных гидротехнических систем настоящего времени распространено обслуживание гидротехнического оборудования по фактическому его состоянию [1]. Такое обслуживание является ключом к повышению эффективности работы гидротехнических систем и, в частности, позволяет не только повысить эффективность, но и снизить вероятность наступления аварий и возможных отказов, послужить цели увеличения ресурсов оборудования при одновременном уменьшении времени обслуживания и объемов ремонта. Гидротехнические системы в основном обслуживаются планово, в соответствии с регламентом. При этом существует некий потенциал с точки зрения обслуживания, иногда значительный, который можно использовать с учетом текущего состояния машин в гидротехнических системах. Например, определить неблагоприятные режимы работы такого оборудования, а затем изменить режимы его функционирования и эксплуатации. Однако для выявления таких режимов необходимы средства достоверной оценки качества функционирования гидротехнических систем.
Анализ и оценка возможностей гидротехнических систем агропромышленного комплекса производится по их структурным и функциональным характеристикам и факторам [2]. Повышение продуктивности работы гидротехнических систем путем использования средств цифровизации не может существовать без масштабных информационных
Управление информационными системами Information systems management
и и р\ и и
взаимодействий. В рамках этих взаимодействий могут возникать определенные риски, которые искажают эффективность процессов цифровизации. Информационно-аналитические подсистемы гидротехнических систем являются ключевым средством борьбы с возможными рисками. Анализ информации позволяет производить оптимальное управление технологическими процессами агропромышленного комплекса. Например, геоинформационные системы, являясь частью интеллектуальных информационных систем, позволяют поддерживать принятие управленческих решений при решении задач автоматизации. Необходимо учитывать, что процессы цифровизации влекут за собой модернизацию гидротехнических систем, что приводит к определенным (порой значительным) затратам ресурсов.
Ресурсы в любом случае будут затрачены, поскольку активно формируется новый мирохозяйственный уклад [3]. Чтобы ликвидировать отставание в обеспеченности агропромышленных систем и начать применять принципиально новые технологии, следует проводить модернизацию на базе единых наукоемких позиций. Общая нестабильность функционирования существующих агропромышленных систем является следствием недостатков работы экономических систем. Расширение масштабов производства с ростом количественных его показателей невозможно без адаптации существующих технических систем к текущим условиям. Мониторинг функционирования применяемых гидротехнических систем позволяет произвести формирование баз данных и знаний. По этим базам с использованием методов системного анализ, можно уже производить структурные изменения гидротехнических систем. Повышение ресурсоэффективности гидротехнических систем, в том числе за счет сокращения потребления и затрат энергии, возможно при активном использовании информационных и коммуникационных технологий.
Эти информационные и коммуникационные технологии по большей мере являются средствами регулирования других автоматизированных систем и оценки состояния их функционирования [4]. Для того чтобы эффективно использовать информационные технологии, необходимы определенные расчеты с учетом деградации систем и дефицита ресурсов. Обоснование рационального выбора компонентов информационных и коммуникационных технологий в гидротехнических системах позволяет в полной мере задействовать все ключевые факторы использования применяемого оборудования. Однако для этого необходимо наличие достоверной информации, в том числе о режимах функционирования гидротехнических систем. Применение комплексных компьютерных систем для долгосрочного планирования и регулирования, оперативного управления позволяет рационально использовать имеющиеся в гидротехнических системах ресурсы. Снижение потребления ресурсов, их экономия приводят к качественному росту использования систем.
Обеспечению корректного функционирования вычислительных процессов посвящено достаточно много работ, среди которых можно отметить [5-8].
В связи с вышесказанным в настоящей публикации рассматривается управление процессами самовосстановления компьютерных узлов информационного контура ги-
Управление информационными системами Information systems management
дротехнических систем при шаблонных изменениях входного потока заявок. В основе подхода лежит использование систем массового обслуживания (СМО) [8] и моделирование компьютерных узлов как СМО [9-11].
Цель исследования заключается в разработке подхода для управления компьютерными узлами информационного контура гидротехнических систем для обеспечения их самовосстановления.
Результаты исследования
Пусть компьютерный узел информационного контура гидротехнических систем при шаблонных изменениях входного потока заявок может быть описан СМО типа Ы/Ы/1Ш, для которой характерно наличие входного потока заявок с интенсивностью X, буфер заявок емкости N единственный канал обслуживания заявок производительности ц. Тогда для моделирования компьютерного узла информационного контура гидротехнических систем при шаблонных изменениях входного потока заявок можно использовать аналитические соотношения:
X
р = тг;
1-р
-, N+2 f 1 -р
Р] = Р0 РР ,] = 1 2 ... , N + 1;
(1)
РаГк = РN + 1 = Р0 р + 1;
• Р (1-/+2)(1-р) '
Ь = Ьд + 1 - Р0,
где р - загрузка СМО; Ро - вероятность простоя; Р] - вероятность пребывания в системе ] заявок; Р^к - вероятность отказа; Ьд - среднее число заявок в очереди; - среднее число заявок в системе.
Для управления компьютерным узлом информационного контура гидротехнических систем при шаблонных изменениях входного потока заявок следует предварительно оценивать гипотезы о качестве функционирования процессов обработки заявок этим узлом, а именно две гипотезы:
• Р(Но) = {компьютерный узел информационного контура гидротехнических систем при шаблонных изменениях входного потока заявок работает адекватно входной нагрузке};
• Р(И\) = {компьютерный узел информационного контура гидротехнических систем при шаблонных изменениях входного потока заявок работает неадекватно входной нагрузке}.
Непосредственно оценить гипотезы Р(Но) и Р(И\) не представляется возможным. Но можно произвести оценивание условных вероятностей гипотез:
Управление информационными системами Information systems management
• Р(Н0\Н0) = {компьютерный узел информационного контура гидротехнических систем при шаблонных изменениях входного потока заявок работает адекватно входной нагрузке в предположении о том, что компьютерный узел информационного контура гидротехнических систем при шаблонных изменениях входного потока заявок работает адекватно входной нагрузке};
• РН0Н1) = {компьютерный узел информационного контура гидротехнических систем при шаблонных изменениях входного потока заявок работает адекватно входной нагрузке в предположении о том, что компьютерный узел информационного контура гидротехнических систем при шаблонных изменениях входного потока заявок работает неадекватно входной нагрузке};
• РН1Н0) = {компьютерный узел информационного контура гидротехнических систем при шаблонных изменениях входного потока заявок работает неадекватно входной нагрузке в предположении о том, что компьютерный узел информационного контура гидротехнических систем при шаблонных изменениях входного потока заявок работает адекватно входной нагрузке};
• РН1Н1) = {компьютерный узел информационного контура гидротехнических систем при шаблонных изменениях входного потока заявок работает неадекватно входной нагрузке в предположении о том, что компьютерный узел информационного контура гидротехнических систем при шаблонных изменениях входного потока заявок работает неадекватно входной нагрузке}.
Оценка условных вероятностей гипотез Р(Н0\Н0), Р(Н0\Н1), РН1Н0) и РН1Н1) производится по двум непараметрическим критериям - простому критерию знаков и критерию Уилкоксона, путем сравнения аналитической модели СМО, непосредственно соответствующей компьютерному узлу информационного контура гидротехнических систем при шаблонных изменениях входного потока заявок с аналитическими моделями, обладающими сдвинутыми параметрами <Х*, ц*> по отношению к изучаемому компьютерному узлу.
Оценка значений Р(Н0\Н0), Р(Н0Н1), Р(Н1\Н0) и Р(Н1Н1) приводит к появлению возможности для обеспечения самовосстановления при управлении компьютерным узлом информационного контура гидротехнических систем при шаблонных изменениях входного потока заявок. В частности, становится целесообразным произвести расчет количества находящихся в СМО заявок к, при котором не достигается пороговое критическое значение вероятности ркп\ после которого невозможны процессы самовосстановления:
Р0 + Р1 + Р2 + ... + Рк <Рп1. (2)
В частности, можно проиллюстрировать характер управления при загрузке р = 0,931, емкости буфера N = 147, 148, ..., 157, количестве заявок к = 62, 63, ..., 73, по формулам (1)-(2). По результатам расчетов оценивается искомое значение количества заявок к для конкретного случая. Результаты расчетов сводятся в таблицу.
Результаты расчетов по формулам (1)-(2)
N к
62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73
147 0,98896147 0,98972476 0,99043538 0,99109697 0,99171291 0,99228635 0,99282022 0,99331726 0,99378000 0,99421081 0,99461189 0,99498530
148 0,98895985 0,98972314 0,99043376 0,99109535 0,99171129 0,99228473 0,99281860 0,99331564 0,99377838 0,99420919 0,99461027 0,99498368
149 0,98895835 0,98972164 0,99043226 0,99109385 0,99170979 0,99228322 0,99281709 0,99331413 0,99377687 0,99420768 0,99460876 0,99498217
150 0,98895696 0,98972024 0,99043086 0,99109245 0,99170838 0,99228182 0,99281569 0,99331272 0,99377546 0,99420627 0,99460735 0,99498076
151 0,98895565 0,98971894 0,99042956 0,99109114 0,99170708 0,99228052 0,99281438 0,99331142 0,99377415 0,99420496 0,99460605 0,99497945
152 0,98895444 0,98971773 0,99042834 0,99108993 0,99170586 0,99227930 0,99281317 0,99331020 0,99377294 0,99420375 0,99460483 0,99497823
153 0,98895331 0,98971660 0,99042721 0,99108880 0,99170473 0,99227817 0,99281204 0,99330907 0,99377180 0,99420261 0,99460369 0,99497710
154 0,98895226 0,98971555 0,99042616 0,99108775 0,99170368 0,99227711 0,99281098 0,99330801 0,99377075 0,99420156 0,99460264 0,99497604
155 0,98895129 0,98971457 0,99042518 0,99108677 0,99170270 0,99227613 0,99281000 0,99330703 0,99376977 0,99420057 0,99460165 0,99497506
156 0,98895038 0,98971366 0,99042427 0,99108585 0,99170179 0,99227522 0,99280909 0,99330612 0,99376885 0,99419966 0,99460074 0,99497414
157 0,98894953 0,98971281 0,99042342 0,99108500 0,99170094 0,99227437 0,99280824 0,99330527 0,99376800 0,99419881 0,99459989 0,99497329
Управление информационными системами Information systems management
Данная таблица была построена для случая конкретной конфигурации компьютерного узла информационного контура гидротехнических систем при шаблонных изменениях входного потока заявок. Таблицы, полученные аналогично по формулам (1)-(2), могут быть построены и для конкретных параметров конфигурации компьютерных узлов информационного контура гидротехнических систем при шаблонных изменениях входного потока заявок, что позволит организовать программную систему поддержки для обеспечения самовосстановления отмеченных компьютерных узлов.
Заключение
При использовании системы массового обслуживания в настоящей публикации предложен подход к управлению процессами самовосстановления компьютерных узлов информационного контура гидротехнических систем при шаблонных изменениях входного потока заявок. Применение предложенного подхода ко всем компьютерным узлам информационной инфраструктуры гидротехнических систем позволяет улучшить показатели эффективности сложных гидротехнических систем в целом.
Источники
1. Новкунский А. А. Информационно-аналитическая система оценки и прогнозирования технического состояния гидросилового оборудования ГЭС // Вестник науки Сибири. 2015. № S1 (15). С. 87-92. EDN: UBTJTL.
2. Юрченко И. Ф. Цифровизация мелиоративных агротехнологий: возможности, вызовы, перспективы, инновации // Мелиорация и гидротехника. 2021. Т. 11, № 4. С. 141156. DOI: https://doi.org/10.31774/2712-9357-2021-11-4-141-156. EDN: UMXZBH.
3. Исаева О. В. Состояние технико-технологической составляющей АПК России: проблемы и возможности развития в условиях формирования нового мирохозяйственного уклада // Мелиорация и гидротехника. 2021. Т. 11, № 4. С. 207-225. DOI: https:// doi.org/10.31774/2712-9357-2021-11-4-207-225. EDN: JRXMVH.
4. Курдюмов А. В., Королев А. В. Инновационные технологии в сельском хозяйстве как фактор обеспечения продовольственной безопасности // International Agricultural Journal. 2020. Т. 63, № 6. С. 26. DOI: https://doi.org/10.24411/2588-0209-2020-10251. EDN: DEQWCE.
5. Сосновский Ю. В. Анализ компонент информационной надежности распределенных
систем мониторинга критического сельскохозяйственного объекта // Цифровые модели и решения. 2022. Т. 1, № 1. DOI: 10.29141/2782-4934- 2022-1-1-1. EDN: JHYNAT.
6. Егоров И. В. Имитационная модель надежности резервированной вычислительной системы с периодическим восстановлением информации // Надежность. 2018. Т. 18, № 3(66). С. 10-17. DOI: https://doi.org/10.21683/1729-2646-2018-18-3-10-17.
7. Богатырев В. А., Богатырев С. В. Функциональная надежность и устойчивость вычислительного процесса // Региональная информатика и информационная безопасность: сб. науч. тр., вып. 3. СПб.: СПОИСУ, 2017. С. 132-134. EDN: QIRLJN.
Управление информационными системами Information systems management
8. Клейнрок Л. Вычислительные системы с очередями. М.: Мир, 1979. 600 с.
9. Ткаченко К. С. Оценивание условий эффективного функционирования компьютерных узлов при изменениях входного трафика на основе стохастических процессов // Инфокоммуникационные технологии. 2021. Т. 19, № 4. С. 435-439. DOI: https://doi. org/10.18469/ikt.2021.19.4.07. EDN: KNGPEV.
10. Ткаченко К. С. Моделирование случайных процессов для повышения надежности измерительных приборов // Альманах современной метрологии. 2021. № 2(26). С. 142-147. EDN: TEBLTV.
11. Ткаченко К. С. Обеспечение гарантоспособного функционирования системы обработки данных при интервальных изменениях поточных характеристик на основе аналитического моделирования // Автоматизация и моделирование в проектировании и управлении. 2021. № 3-4 (13-14). С. 25-30. DOI: https://doi.org/10.30987/2658-6436-2021-3-4-25-30. EDN: WSNLIA.
Информация об авторах
Ткаченко Кирилл Станиславович, ассистент кафедры информационных технологий и компьютерных систем. Севастопольский государственный университет, 299053, РФ, г. Севастополь, ул. Университетская, 33. E-mail: tkachenko-kirill-stanislavovich@mail.ru.
Information about the authors
Kirill S. Tkachenko, Assistant of the Department of Information Technologies and Computer Systems. Sevastopol State University, 299053, Russia, Sevastopol, Universitetskaya St., 33. E-mail: tkachenko-kirill-stanislavovich@mail.ru.
