щейся в системе информационного обеспечения, снижается.
Заметим, что ценность информации относительно системы-обладателя не всегда совпадает с ее ценностью относительно потребителя системы-конкурента. Потребитель может получить необходимую информацию по минимальной цене, при этом выигрыш в десятки, сотни и даже тысячи раз превысит затраты на ее приобретение. На практике необходимо исходить из принципа, что ценность информации всегда относительна.
Таким образом, предложенный метод к оценке ценности информации позволяет воедино связать существующие подходы. С его помощью можно прогнозировать ценность информации и в рамках
действующих законов успешно осуществлять рефлексивное управление конкурентами.
Литература
1. Лефевр В.А., Смолян Г.Л. Алгебра конфликта. М.: Знание, 1968.
2. NIPS 2005 Workshop on Value of Information in Inference / Learning and Decision-Making. Vancouver. 2005.
3. Molly K. Macauley. The Value of Information: A Background Paper on Measuring the Contribution of Space-Derived Earth Science Data to National Resource Management. Washington. Resources for the Future, 2005.
4. Харкевич А.А. О ценности информации: в сб.: Проблемы кибернетики. М.: Физматгиз, 1960. С. 53-57.
5. Шилейко А.В., Кочнев В.Ф., Химушин Ф.Ф. Введение в информационную теорию систем; под ред. А.В. Шилейко. М.: Радио и связь, 1985.
УДК 004.056.3
УПРАВЛЕНИЕ РАЗВИТИЕМ НАДЕЖНЫХ КЛАСТЕРНЫХ СТРУКТУР ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ
(Исследования выполнены в рамках реализации ФЦП «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России» на 2009-2013 гг.)
И.В. Ковалев, д.т.н. (Сибирский государственный аэрокосмический университет,
г. Красноярск, [email protected]); Н.Н. Джиоева, к.т.н.; А.В. Прокопенко; Р.Ю. Царев, к.т.н. (Сибирский федеральный университет, г. Красноярск, [email protected], [email protected])
Представлена программно-алгоритмическая и компьютерная поддержка этапа формирования плана развития кластерной структуры информационной системы. При программной реализации средств поддержки выполняется процедура нахождения оптимального плана в каждый конкретный период развития системы.
Ключевые слова: информационная система, кластерная структура, управление, план, программная реализация.
Решение задач, связанных с формированием оптимального плана развития кластерной структуры информационной системы (ИС), путем полного перебора вариантов даже в рамках малой системы на коротком интервале времени продолжительно и не всегда успешно. В связи с этим в поисковый алгоритм введена эффективная процедура поиска оптимального решения, построенная на неявном переборе вариантов. В основу процедуры положена модификация алгоритма метода ветвей и границ. Алгоритм реализован итерационной процедурой: разделение всех возможных решений на подмножества, проверка возможности существования в подмножестве оптимального решения, отсев подмножеств плохих решений, возврат к первому этапу. При этом были введены следующие допущения:
- перевод кластера в более высокую категорию производится без наращивания производительности;
финансовые затраты на кластер информационной системы рассчитаны таким образом, чтобы переход кластера из одной категории в другую происходил за один период.
При программной реализации алгоритма сделан переход от целевой функции как суммы решений на всем интервале планирования к сумме значений целевой функции на каждом этапе планирования. Тем самым была введена проверка на оптимальность решения на каждом этапе развития.
Таким образом, оптимальное решение, найденное для конкретного периода планирования, заносится в план без проверки на суммарное значение целевой функции на всем временном интервале развития кластерной системы.
Может возникнуть ситуация, когда предъявленные экспертами запросы на развитие системы удовлетворены до окончания поступления денежных средств. Это происходит при небольших первоначальных запросах и длительном временном
интервале, отведенном на развитие системы. Встает вопрос определения стратегии развития уже без опоры на потребности системы, выставленные экспертами. В таком случае не всегда имеет смысл выделять средства на слаборазвитые элементы системы. Вполне возможно, что данное состояние элемента будет удовлетворительным для системы в целом еще долгое время.
Следовательно, подход, ориентированный на равномерное развитие системы, в данном случае неэффективен. Поэтому для целесообразного использования выделяемых ресурсов в системе предусмотрен блок прогнозирования развития запросов элементов системы - МОД-1.
Прогнозирование строится на основе данных о первоначальном состоянии кластера и текущем, которое обусловлено кластером-кворумом [1], запрошенным экспертами для этого кластера. На основе данного подхода дальнейшее развитие системы будет планироваться пропорционально ее развитию до момента удовлетворения первоначальных потребностей.
Реализация оптимизационного подхода требует разработки компьютерных алгоритмов и программ, реализующих процедуры планирования развития структуры системы кластеров. Конечный результат выполненного проекта - программно-алгоритмическая поддержка компьютерной автоматизации процесса формирования плана развития (программная реализация предложенных алгоритмов).
Процедура формирования оптимального плана развития кластерной инфраструктуры
На главной форме блока МОД-1 программного комплекса, реализующего данные алгоритмы, расположены поля, позволяющие ввести количество кластеров и периодов планирования, а также размер выделяемых средств. Там же расположены кнопки «Характеристики кластеров», «План развития», «Задание потребностей», «Планирование» и «Выход» [2].
Приведем последовательность действий, характеризующую один из примеров решаемых задач, когда необходимо сформировать план развития системы из 5 кластеров за 10 этапов, на каждом из которых выделяются материальные средства в размере 4000.
1. В появившемся при запуске программы окне изменим исходные данные, принятые по умолчанию, на выбранные.
2. Вызовем окно характеристик кластеров и введем оценки кластера-кворума, полученные на основе экспертного задания весов для узлов кластера: локальный кластер - 90, кампусный кластер - 70, метрокластер с одним арбитратором - 50, метрокластер с двумя арбитраторами - 45, континентальный кластер - 35.
Кластер Категория Кластер-кворум Стоимость
Локальный 0 90 0
Кампусный 1 70 1000
Метрокластер с 1 арбитратором 2 50 2000
Метрокластер с 2 арбитраторами 3 45 2500
Континентальный 4 35 4000
3. Нажав кнопку «План развития» главной формы в появившемся одноименном окне, введем значения первоначальных категорий кластеров, например, первый кластер - кампусный, четвертый - метрокластер с одним арбитратором, остальные - локальные.
t / i 1 2 3 4 5
0 1 0 0 2 0
4. Далее, нажав кнопку «Задание потребностей» главной формы, вызовем одноименное окно. В нем заполним оценки потребностей кластеров, представленные в виде требуемых кластеров-кворумов для узлов рассматриваемой системы. Введем значение 45 для первого кластера, 70 - для пятого, по 20 - для остальных.
Кластер-кворум 1 2 3 4 5
Значение кластера 45 20 20 20 70
5. После нажатия на кнопку «Планирование» главной формы программа формирует план развития заданной системы кластеров, о чем свидетельствует заполнение визуального элемента Progress Bar. Окончив процесс формирования плана и нажав на кнопку «План развития» главной формы, можно просмотреть уже готовый план развития кластерной структуры ИС.
t / i 1 2 3 4 5
0 1 0 0 2 0
1 1 0 0 3 0
2 2 1 0 3 0
3 3 1 0 3 0
4 3 2 1 3 0
5 3 3 1 3 0
6 3 3 2 3 1
7 3 3 3 3 1
8 3 3 3 3 2
9 3 3 3 3 3
...
Таким образом, получен конечный результат в виде рекомендуемого плана развития кластерной ИС в табличной форме.
Моделирование структуры кластерной системы
Разработанный блок МОД-1 программного комплекса позволяет в интерактивном режиме моделировать структуру кластерной системы, представленной в виде взаимосвязанных центров обработки информации с изменяемым составом рабочих станций (рис. 1). Также в структуру системы могут быть включены платформы-арбитраторы - устройства, отслеживающие работу системы и производящие реконфигурацию системы в случае различных аппаратных сбоев.
Для суждения о состоянии системы, как ранее, используется характеристика целостности кластера - кластер-кворум - минимальное количество работоспособных компьютеров в кластере, при котором кластер считается работоспособным. Рассмотрим пример, в котором порог выхода из строя кластера из-за разрушения выбран в размере 50 % от значения кластера-кворума.
При моделировании функционирования кластерной структуры ИС предлагаемый программный продукт предоставляет широкие возможности для прогнозирования поведения системы при ее проектировании и исследовании конкретных кластеров. Удобный пользовательский интерфейс делает работу с программой более комфортной.
На главной форме приложения размещены пункты меню: «Добавить», «Разрушить», «Настройка», «Пуск» и «Стоп». Основное пространство формы занимает рабочая область, на которой графически отображается поведение системы.
В строке состояния главной формы отображена текущая информация о состоянии кластера: статус кластера, количество активных элементов, общее количество элементов. Статус кластера информирует о работающем или остановившемся кластере. Количество активных элементов - это количество полностью работоспособных станций. Информация о достижении значения кластера-кворума 50 % (когда кластер останавливается) также дается в строке состояния главной формы.
Пункт меню «Добавить» позволяет размещать на рабочем поле центры обработки информации и платформы с арбитраторами. Количество рабочих
станций в центрах обработки и арбитраторов на платформах устанавливается с помощью пункта меню «Настройка».
При выборе пункта меню «Разрушить» курсор принимает форму крестика, после этого можно указать рабочую станцию, которая должна выйти из строя. Пункт «Разрушить» активен только при запущенном (рабочем) кластере.
После размещения всех компонентов на рабочем поле для активизации кластера следует нажать кнопку «Пуск». В работающем режиме активные станции окрасятся в зеленый цвет. Неактивные станции всегда окрашены в черный цвет. Для останова кластера и внесения изменений следует нажать «Стоп».
Для оценки надежности кластерной структуры, синтезированной при помощи блока МОД-1, используется другой компонент программного комплекса - блок МОД-2. При экспорте данных о кластере из блока МОД-1 в МОД-2 необходимо назначить активным один из центров обработки информации, так как при экспорте активный узел в графе будет принят стартовым узлом кластера.
После запуска блока происходит перерасчет состояния кластера в условиях имитационного выполнения функций кластером. При этом производится анализ структуры кластера с учетом вышедших из строя элементов. В случае выхода из строя центра система попытается провести реконфигурацию кластера. Если появится возможность перевести обработку на другой центр, этот центр станет активным.
В результате выполненного анализа отобразится график, на котором будет выделена точка, соответствующая оптимальной нагрузке на кластер предложенной конфигурации. Пример полученного содержимого окна блока МОД-2 представлен на рисунке 2.
Рис. 2. Результат анализа структуры кластерной системы, выполненного при помощи блока МОД-2
Авторами предложена программно-алгоритмическая и компьютерная поддержка этапа формирования плана развития кластерной структуры
И 1гт1
| Статус кластера: OFF |Активнын элементов: Э |Всегоэлементов: Э Кластер-кворум: 1
Рис. 1. Интерфейс блока моделирования структуры кластерной системы МОД-1
ИС. В алгоритме поиска применена эффективная процедура нахождения оптимального плана развития в каждый период развития системы, что по сравнению с процедурой полного перебора вариантов существенно экономит время планирования.
Проведенные исследования показали, что кластер способен к реконфигурации в случае, если число одновременно вышедших из строя узлов строго меньше половины работающих. Так что для различных архитектур при оценке последствий того или иного сценария отказов достаточно рассчитать значение кластера-кворума.
Реконфигурация кластерных архитектур, использующих арбитраторы, существенно повышает уровень готовности системы. При введении второго арбитратора более высокий уровень готовности системы позволяет избежать остановки кластера, что неизбежно для аналогичных сценариев отказов в конфигурации с одним арбитратором.
Для анализа динамических характеристик целостности кластера в текущий момент следует использовать значение кластера-кворума, который можно определить как минимальную целостность кластера, при которой он остается работоспособным, что представляется в виде процентной характеристики, обозначающей минимальную часть кластера, способную справляться с возложенными на него задачами.
Литература
1. Елагин В. Кластеры против катастроф // Открытые системы. 2002. № 6. С. 29-36.
2. Ковалев И.В., Царев Р.Ю. Программная система поддержки принятия решений при проектировании кластерной инфраструктуры «Cluster Analyzer v1.0». М.: ВНТИЦ, 2008. N° 50200400611 (Свид. об отрасл. регистр. разраб. N° 3613).
3. Kovalev I.V., Engel E.A., Tsarev R.Ju. Programmatic support of the analysis of cluster structures of failure-resistant information systems // Automatic Documentation and Mathematical Linguistics. 2007. Vol. 41. No. 3, pp. 89-92.
УДК 681.3-002.51.6
ПОСТРОЕНИЕ СТРУКТУРЫ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ НА ОСНОВЕ АНАЛИЗА КОНЦЕПТУАЛЬНОЙ СХЕМЫ
В.В. Извозчикова, к.т.н.
(Оренбургский государственный университет, viza-8.11@ma^l■ru)i И.В. Матвейкин, к.т.н. (Оренбургский государственный аграрный университет, [email protected])
Структура предметной области отражает иерархию знаний экспертов по прогнозированию. В данной структуре выделяются две составные части - структура объектов предметной области и структура отношений между атрибутами объектов. Структура объекта включает в себя имя объекта и множество имен его атрибутов и представляется в виде связного ациклического ориентированного графа. На основе структурной иерархии строится причино-следственная иерархия, которая позволяет построить модель поведения системы.
Ключевые слова: прогнозирование, иерархии, множество, эксперт, объект, отношения, атрибут, граф.
При формализации некой предметной области с помощью онтологий следует выделить иерархии знаний экспертов трех видов: структурную, причинно-следственную и функциональную [1]. Виды иерархий и связи между ними представлены на рисунке.
Выявление иерархий первых двух видов является целью построения структуры предметной области на основе анализа концептуальной схемы (информационной структуры) предметной области. Поскольку некоторые объекты предметной области могут иметь идентичные свойства, целесообразно описывать общие свойства для всего множества объектов отдельно, а для каждого объекта указывать только его специфические особенности. Объединим объекты во множества по признаку общности свойств на основе вновь создан-
ного объекта, если таковой не был создан ранее в процессе декомпозиции постановок задач на постановки подзадач.
Такой объект называется типом по отношению к объектам, входящим во множество.