CC BY
38
НАУКОЕМКИЕ ТЕХНОЛОГИИ В КОСМИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЯХ ЗЕМЛИ, Т. 13. № 5-2021
ИНФОРМАТИКА, ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ТЕХНИКА И УПРАВЛЕНИЕ
Сок 10.36724/2409-5419-2021-13-5-86-95
ВОПРОСЫ ОЦЕНКИ НАДЕЖНОСТИ СОВРЕМЕННЫХ СИСТЕМ ХРАНЕНИЯ ДАННЫХ ДЛЯ МОБИЛЬНЫХ ДАТА-ЦЕНТРОВ
КРЮКОВА
Елена Сергеевна1
ТКАЧЕНКО
Владимир Владиславович2
МИХАЙЛИЧЕНКО Антон Валерьевич3
ПАРАЩУК Игорь Борисович4
Сведения об авторах:
1 адъюнкт кафедры автоматизированных систем специального назначения Военной академии связи имени Маршала Советского Союза С.М. Буденного,
г. Санкт-Петербург, Россия, e.kkrukcvaa69@yanCex.ru
2 старший инженер в/ч 42915, Москва, Россия, U-429@inbcx.ru
3 адъюнкт кафедры автоматизированных систем специального назначения Военной академии связи имени Маршала Советского Союза С.М. Буденного,
г Санкт-Петербург, Россия, katjuha777@inbcx.ru
4 д.т.н., профессор, Заслуженный изобретатель Российской Федерации, профессор кафедры автоматизированных систем специального назначения Военной академии связи имени Маршала Советского Союза С.М. Буденного,
г. Санкт-Петербург, Россия, shchuk@rambler.ru
АННОТАЦИЯ
Введение: проведен обзор в области современных подходов к созданию и совершенствованию методов оценки надежности систем хранения данных мобильных дата-центров, предназначенных для непрерывного предоставления с высоким качеством набора базовых и дополнительных информационных услуг При этом услуги потребителям предоставляются в любом месте их расположения, где типовые дата-центры решают не только задачи построения информационной инфраструктуры организаций, ведомств и отдельных крупных предприятий, но и задачи, ориентированные на обеспечение информационной безопасности этих инфраструктур. Обобщены и систематизированы цели и задачи систем хранения данных, как технологической основы мобильных дата-центров, особенности архитектур, технологий и условий их построения и функционирования. Изучены и сформулированы показатели надежности систем хранения данных, исследованы роль и место задач оценки надежности. Обоснованы актуальность обеспечения точности и многокритериальности оценки надежности в интересах поддержки принятия решений по проектированию и построению систем хранения данных. Предметом исследования является надежность систем хранения данных, как набора взаимоувязанных компонентов (каналов, коммутаторов, блейд-серверов, дисков, дисковых массивов и библиотек), а также условий проектирования и построения систем такого класса, которые влияют на их надежность. Цель исследования: анализ существующих и разработка нового научно-методического аппарата и программных средств оценки надежности систем хранения данных мобильных дата-центров для обеспечения достоверного и многокритериального (с учетом многообразия компонентов и схем взаимодействия) анализа надежности как самих систем хранения, так мобильных дата-центров в целом. Результаты: предложен метод анализа надежности систем хранения данных для мобильных дата-центров, состоящий из ряда последовательно выполняемых этапов. Метод и алгоритм его реализации основан на логико-вероятностном подходе к оценке надежности, является простым в программной реализации и рациональным с точки зрения оперативности и вычислительной сложности. Практическая значимость: представленный подход позволяет сформулировать показатели надежности и оценить надежность сложных структур систем хранения данных. Осуществлена практическая программная реализация на языке C++ в среде разработки Visual Studio. Получены результаты вычислительного эксперимента, которые могут служить исходными данными при принятии решения в рамках выбора систем хранения на этапах проектирования, утверждения проекта, замены или обновления систем хранения данных для мобильных дата-центров.
КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: система хранения данных, мобильный дата-центр, надежность, компонент, оценка, метод, алгоритм, структура.
Для цитирования: Крюкова Е.С., Ткаченко В.В., Михайличенко А.В., Паращук И.Б. Вопросы оценки надежности современных систем хранения данных для мобильных дата-центров // Наукоемкие технологии в космических исследованиях Земли. 2021. Т. 13. № 5. С. 86-95. Сок 10.36724/2409-5419-2021-13-5-86-95
Vol. 13. No. 5-2021, H&ES RESEARCH
INFORMATICS, COMPUTER ENGINEERING AND CONTROL
Введение
Современная эпоха, по праву называющаяся эрой информационных технологий, позволила решить много общих проблем и частных практических задач, стоявших перед государством, обществом и отдельным человеком. Вместе с тем, эпоха информационных технологий породила и целый ряд новых, уникальных проблем человечества.
Одна из таких проблем - безопасное владение и хранение большого объема такого важного и, безусловно, ценного ресурса, как информация. Причем ценность данного ресурса делает эту проблему актуальной как на государственном уровне, так и на уровне ведомств, организаций и отдельных компаний.
Иными словами, необходимо обладать эффективной стратегией хранения, защиты, совместного доступа и управления самым важным цифровым ресурсом современного информационного общества - данными. Для реализации этой стратегии зарубежные и российские государственные структуры, силовые ведомства, коммерческие организации и частные компании создают специализированные аппаратно-программные объекты, призванные обеспечивать хранение и обработку информации - дата-центры (ДЦ), зачастую называемые в отечественной литературе центрами обработки данных [1-3].
На протяжении последних десяти лет эта отрасль технических знаний и сфера практической деятельности получили большое развитие. Современные ДЦ играют все более значимую роль в информационном пространстве нашей страны в целом, и в информационно-телекоммуникационной среде системы национальной безопасности и обороны, в частности.
Современные ДЦ представляет собой взаимоувязанные по целям и задачам, емкие и мощные информационные системы, предназначенные для организации, обработки и хранения упорядоченного и пополняемого фонда данных, а также для обеспечения оперативного и безопасного доступа к этим данным должностных лиц с помощью специальных средств и алгоритмов поиска [1-5].
Существующие и активно эксплуатируемые ДЦ специального назначения уже сегодня способны обеспечить хранение и обработку громадных массивов оперативных данных, а также предоставить доступ к огромному объему информационных ресурсов. При этом, помимо традиционных задач по обработке и хранению, так называемых, «больших данных», эти системы работают в широком диапазоне информационно-справочных и информационно-поисковых услуг, а их развертывание не требует значительных временных и материальных затрат. При этом они позволяют хранить, обрабатывать и предоставлять должностным лицам данные с требуемым качеством и в требуемом районе размещения этих лиц [1, 5, 6].
Одним их путей развития теории построения и практики применения систем такого класса, направленным на улучшение эффективности их функционирования, повышение степени доступности и расширение номенклатуры предоставления, услуг является создание мобильных ДЦ [7-10].
Мобильный ДЦ (МДЦ) предназначен для непрерывного предоставления с высоким качеством набора базовых и дополнительных информационных услуг. При этом услуги
потребителям предоставляются в любом месте их расположения. Типовые МДЦ, помимо прочего, решают не только задачи построения 1Т-инфраструктуры организаций, ведомств и отдельных крупных предприятий, но и задачи, ориентированные на обеспечение информационной безопасно-стиэтихинфраструктур [11, 12].
Эффективность мобильных дата-центров обусловлена их возможностями - способностью оперативно переместить, установить и развернуть 1Т-инфраструктуру в отдаленных (часто труднодоступных) районах, способностью к размещению услуг рядом с потребителями, так называемое «приближение к клиенту», возможностью быстрого наращивания мощности (масштабирования) инфраструктуры, удобством использования достоинств МДЦ для выполнения функций резервного центра обработки данных организаций, ведомств и отдельных предприятий [13-15].
Мобильные дата-центры, как и стационарные центры обработки данных, отвечают за информационное обеспечение должностных лиц с точки зрения: моделирования объектов и процессов (например, «модель войсковой операции); прогнозирования событий и угроз; предоставления услуг по хранению информации и ее структурно-лингвистической обработке на удаленных серверах (аналог «облачных» услуг); предоставления поисковых и информационно-справочных услуг, а также базовых вычислительных (расчетно-аналитических)услуг [1-4].
В рамках управления МДЦ, формирования их состава (выбора элементов) и при решении иных сопутствующих задач управления - поиска направлений повышения качества систем такого класса, продолжают оставаться актуальными задачи квалиметрии, т. е., задачи оценки качества и надежности элементов мобильных центров обработки данных и дата-центров в целом. При этом особого внимания заслуживает методология оценки надежности ключевых, определяющих главный функционал, элементов МДЦ — систем хранения данных (СХД).
Основные трудности решения задач оценки надежности СХД для МДЦ обусловлены, среди прочего, отсутствием универсальных методов многокритериального анализа, учитывающих разнообразие свойств, особенности и разнородность параметров надежности СХД, применяемых для современных МДЦ. Не существует методов, позволяющих осуществить обоснованный выбор типа и структуры СХД для МДЦ, методов, учитывающих неопределенность, неполноту и неоднородность исходной информации о надежности различных современных аппаратных и программных средств СХД в составе мобильных комплексов такого класса. Поэтому разработка новых методов оценки надежности СХД для МДЦ, в том числе, при неполной и неопределенной исходной информации, является важной, актуальной задачей.
Основные технологии хранения данных
для мобильных дата-центров
Одним из ключевых требований к современным, хорошо спроектированным МДЦ, является требование по оперативному предоставлению надежных вычислительных ресурсов и ресурсов хранения данных. Именно поэтому одним из основных вопросов является отказоустойчивость систем хра-
НАУКОЕМКИЕ ТЕХНОЛОГИИ В КОСМИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЯХ ЗЕМЛИ, Т. 13. № 5-2021
ИНФОРМАТИКА, ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ТЕХНИКА И УПРАВЛЕНИЕ
нения, как основных элементов МДЦ, т.е. надежность работы как единичных устройств СХД, так и самой системы в целом [16-19].
Под СХД понимают диски, дисковые массивы, ленточные библиотеки, а также каналы передачи данных, обеспечивающие ввод-вывод, хранение и транспортирование информации внутри МДЦ. При этом различат несколько базовых технологий и структур, которые либо применяются, либо могут быть применимы для задач, решаемых мобильными дата-центрами.
Один из возможных вариантов решения данных задач -технология Direct Attached Storage (DAS). Эта технология подразумевает прямое (непосредственное) подключение накопителей к серверу МДЦ или к компьютерам администраторов и пользователей мобильного центра обработки данных. При этом накопители DAS-системы хранения для МДЦ (жесткие диски, ленточные накопители) могут быть как внутренними, так и внешними. Простейший вариант СХД типа DAS можно построить на базе одного диска внутри сервера МДЦ или компьютера администратора центра обработки данных. В рамках этого варианта (DAS-система) построения СХД для МДЦ также возможно техническое решение, основанное на организации внутреннего RAID-массива дисков с использованием RAID-контроллера [19, 20].
Традиционно под СХД типа DAS принято понимать внешнюю стойку или корзину с дисками, которую можно рассматривать как автономную систему хранения МДЦ. Помимо независимого питания, что важно для МДЦ, такие автономные DAS-системы имеют специализированный контроллер (процессор) для управления массивом накопителей центра обработки данных. Как и для стационарных центров, автономные системы хранения типа DAS могут иметь несколько внешних каналов ввода-вывода, что обеспечивает возможность подключения к СХД нескольких рабочих мест МДЦ одновременно.
Основным преимуществом СХД, построенным по технологии DAS, является их небольшая стоимость (по сравнению с другими решениями СХД для МДЦ), простота развертывания и администрирования в рамках мобильных центров обработки данных, а также высокая скорость обмена данными между системой хранения и сервером МДЦ. Благодаря этим преимуществам СХД, построенные по технологии DAS, завоевали большую популярность в сегменте мобильных систем и сетей. К недостаткам относят слабую управляемость, а также неоптимальное расходование ресурсов, так как каждая DAS-система требует подключения выделенного сервера МДЦ. Системы DAS обычно используют при необходимости увеличения дискового пространства одного сервера МДЦ и вынесения его за корпус. Также DAS-системы могут быть применены в качестве СХД для мобильных центров, обрабатывающих большие объемы данных (например, для МДЦ радиоразведки).
На смену DAS-системам в МДЦ постепенно приходят либо универсальные решения с возможностью плавной миграции к системам Network Attached Storage (NAS), поскольку МДЦ могут быть взаимоувязаны в единую сеть, либо системы, предусматривающие возможность их использования как в качестве DAS, так и NAS, и даже в качестве SAN-
систем. Технология NAS предопределяет создание сетевых СХД, непосредственно подключаемые к сети, объединяющей различные МДЦ, точно так же, как и сетевой почтовый сервер, маршрутизатор или любое другое сетевое устройство [16-20].
Системы хранения МДЦ, построенные по технологии NAS, работают с оптимизированной операционной системой, которая свободна от всех «второстепенных» функций, не связанных с обслуживанием файловой системы и реализацией ввода-вывода данных. Поэтому говорят, что СХД на основе NAS имеют оптимизированную по скорости доступа файловую систему. Это одно из важных достоинств NAS-систем с точки зрения их применения в МДЦ - все вычислительные мощности и ресурсы такой системы сконцентрированы только на операциях обслуживания и хранения файлов. Причем конфигурирование NAS-устройств хранения в рамках МДЦ и подсоединение таких устройств представляет собой несложную задачу для администратора мобильного центра. Иными словами, NAS-устройства являются более производительными и менее дорогими.
Еще одним вариантом решения задачи хранения данных, например, в рамках сети, связывающей несколько МДЦ, может быть технология SAN (Storage Area Network) [20]. Это, по сути, сеть хранения данных, технология организации СХД на основе выделенной сети. Это уже не отдельное устройство в структуре МДЦ, а комплексное решение, представляющее собой специализированную сетевую инфраструктуру. Сети, элементами (узлами) которых служат МДЦ, хранение и обработка данных в которых организована по технологии SAN, связывают один или несколько серверов (SAN-серверов) МДЦ с одним или несколькими устройствами хранения данных МДЦ. В таких системах любой SAN-сервер МДЦ получает доступ к любому устройству хранения данных, не загружая при этом ни другие серверы, ни локальную сеть. Это позволяют очень большому числу пользователей МДЦ хранить информацию в одном месте (с быстрым централизованным доступом) и совместно ее использовать.
Обоснование параметров и этапов оценки надежности
систем хранения данных для мобильных дата-центров
С точки зрения обеспечения надежности, к особенностям СХД МДЦ можно отнести:
- эти системы являются сложными техническими комплексами, которые оснащаются разнообразными программными средствами.
- дефекты программного обеспечения могут иметь последствия, аналогичные последствиям, вызванные отказом технических средств, такие как потеря отдельных функций, задержка выполнения функций, искажение информации.
- отказы элементов, компонентов (ветвей) СХД МДЦ могут не проявляться в явном виде и не обнаруживаться визуально. Для обнаружения отказов в СХД МДЦ создаются и могут использоваться специальные средства контроля и диагностирования.
Все эти особенности нельзя не учитывать при проведении оценки надежности СХД такого класса. При этом результаты оценки надежности СХД являются исходными
Vol. 13. No. 5-2021, H&ES RESEARCH
INFORMATICS, COMPUTER ENGINEERING AND CONTROL
данными для принятия решений по построению МДЦ. Эти результаты будут влиять на обеспечение надежного выполнения функций СХД, т.е., на надежность МДЦ в целом, а также на сохранение производительности мобильных центров обработки данных, под которой понимается способность этих систем преобразовывать требуемые объемы информации в установленные сроки.
Для расчета надежности СХД МДЦ необходимо определить, какие элементы систем хранения и их характеристики необходимо рассматривать. Надежность системы хранения напрямую зависит от надежности входящих в систему элементов. Для оценки надежности системы СХД целесообразно разбить на компоненты (направления, секторы, ветви), представляющие собой каналы передачи данных, обеспечивающие ввод-вывод, хранение и транспортирование информации между дисками, дисковыми массивами и библиотеками СХД. Причем каждому из компонентов (направлений, ветвей) СХД задано требование к качеству обслуживания, определены показатели надежности составляющих СХД МДЦ подсистем.
Совокупность показателей надежности функционирования всех компонентов (направлений, ветвей) СХД МДЦ (включая, среди прочего, надежность подсистем защиты информации в СХД и надежность программного обеспечения), характеризует надежность системы в целом [21-23].
Одним из базовых показателей, характеризующих надежность СХД МДЦ, может стать вероятность безотказного обслуживания заявок на предоставление данных пользователям. Обозначим этот показатель тогда для т-ото компонента (ветви) СХД
(0 = К (1 " Рт X (1)
где Кт - вероятность безотказной работы компонента (ветви) СХД; Рт - потери заявок на предоставление данных пользователям на компоненте (ветви) СХД; / - период времени безотказной работы каналов ветви, компонентов СХД.
Возможными типами отказов в СХД МДЦ могут быть занятость обслуживающих приборов, компонентов - каналов передачи данных, обеспечивающих ввод-вывод, хранение и транспортирование информации, а также серверов (блейд-серверов) дисков, дисковых массивов и библиотек СХД (качество) и выход из строя обслуживающего прибора (собственно надежность).
Причем для мобильных систем такого класса характерно применение именно блейд-серверов (так называемых, серве-ров-«лезвий») - ультракомпактных серверов, современных серверных массивов высокой плотности хранения (для уменьшения занимаемого пространства внутри МДЦ).
Тогда, с учетом всех компонентов (ветвей), входящих в состав СХД МДЦ, вероятность безотказного обслуживания заявок на предоставление данных пользователям определяется как
Wy (t) = П Wmr (tУ,
(2)
где да - компонент (ветвь) системы хранения, & - количество компонентов (ветвей), у - путь от /-го компонента (ветви) до ]-то компонента (ветви) СХД мобильного центра обработки данных.
Если между серверами, блейд-серверами, дисками, дисковыми массивами и библиотеками СХД МДЦ есть независимые пути - каналы передачи данных, обеспечивающие ввод-вывод, хранение и транспортирование информации, то вероятность безотказного обслуживания заявок на предоставление данных пользователям мобильных центров обработки данных определяется как
к-1
Wv С) =1 -П "П WmrS «)>
(3)
где Хр - число независимых путей, связывающих блейд-серверы, диски, массивы и библиотеки СХДМДЦ [21, 23].
Вероятность безотказной работы т-ото компонента (ветви) СХД МДЦ, включающего в себя «узлы» данного компонента - блейд-серверы, диски, массивы данных и библиотеки, определяется в соответствии с выражением
Rm ~ ПR"
(4)
где - вероятность безотказной работы /-го «узла» -блейд-сервера, коммутатора, диска, массива данных или библиотеки в составе да-ого компонента (ветви) СХД МДЦ, которая определяется в соответствии с выражением
Rmi - К„„ е
(5)
где / - непрерывное время наработки на отказ, Тт - среднее время наработки на отказ, КТТ - коэффициент готовности, который определяется как
Т
= -
(6)
т + т
m m е
где Tm в - среднее время восстановления.
Одним из традиционных методов анализа надежности сложных технических систем является логико-вероятностный метод (ЛВМ) оценки. При этом исходная постановка задачи и построение модели исследуемого объекта осуществляется структурными и аналитическими средствами математической логики, а расчет показателей надежности выполняется на основе методов теории вероятностей. Данный метод удобен для исходной формализованной постановки задач в виде структурного описания исследуемых свойств функционирования сложных технических систем [23].
В рамках ЛВМ задачу оценки надежности СХД МДЦ можно определить как задачу расчета показателей безотказности: вероятности безотказной работы за заданное время P(t); средней наработки на отказ Т (7\) и гамма-процентной наработки до отказа ty.
Расчет показателей безотказности СХД МДЦ основывается на структурной схеме надежности (ССН) системы хранения и данных об интенсивностях отказов ее компонентов -каналов передачи данных, обеспечивающих ввод-вывод, хранение и транспортирование информации, а также блейд-серверов, дисков, дисковых массивов и библиотек (параметр потока отказов компонентов).
Показатели безотказности СХД МДЦ рассчитываются для интервала нормальной работы, когда наблюдается относительно постоянная интенсивность отказов компонентов
НАУКОЕМКИЕ ТЕХНОЛОГИИ В КОСМИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЯХ ЗЕМЛИ, Т. 13. № 5-2021
ИНФОРМАТИКА, ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ТЕХНИКА И УПРАВЛЕНИЕ
(элементов) системы хранения (параметр потока отказов восстанавливаемых компонентов), и допустимо использование для вычислений экспоненциального распределения случайного времени наступления таких отказов.
Структурная схема надежности СХД МДЦ для расчета показателей безотказности строится по следующим правилам: если отказ компонента (канала передачи данных, блейд-сервера, диска, дискового массива или библиотеки) приводит к отказу всей системы хранения (потеря хотя бы одной функции СХД), то этот компонент включается в ССН последовательно; если отказ компонента не приводит к отказу всей системы хранения (не теряется ни одна функция СХД), то такой элемент включается в ССН системы хранения МДЦ параллельно.
При последовательном соединении компонентов (каналов, блейд-серверов, дисков, дисковых массивов и библиотек) в структурной схеме надежности СХЖ МДЦ вероятность безотказной работы всей системы хранения равна произведению вероятностей безотказной работы компонентов:
т =П Рг (')>
(7)
¡2(0 = П Qi
(8)
P(t) = Px{t) X p2(t) = e
P(f) = e
(11)
Учитывая выражения (8) и
<2(0 = i - P(t),
для параллельного соединения компонентов (ветвей) в структурной схеме надежности СХД МДЦ, вероятность безотказной работы системы хранения, например, из двух компонентов (ветвей) будет определяться выражением:
Pit) =1-[1 - ^(/)]Х [1 - P2(t)] = 1 -[1 - ] х [1 - е^2' ] = е-и. (13)
Этапы оценки параметров надежности СХД МДЦ, например, содержащей 6 (шесть) компонентов, взаимосвязанных в различные (параллельные, последовательные или гибридные) структуры, могут быть представлены в виде алгоритма, блок-схему которого иллюстрирует рисунок 1.
Ввод исходных данных (структур и компонент
СХД МДЦ)
где т - компонент (ветвь) системы хранения.
При параллельном соединении элементов СХД МДЦ в структурной схеме надежности вероятность отказа всей системы хранения равна произведению вероятностей отказов компонентов:
2 -1-
Выбор структуры и набора компонент СХД МДВ г=1...б
I
Основываясь на расчетных соотношениях (7) и (8), можно определить показатели безотказности СХД МДЦ. Так вероятность безотказной работы СХД на интервале нормальной работы можно выразить через экспоненциальное распределение [23]:
P(t) = е-, (9)
где X - интенсивность отказов компонентов (ветвей, элементов) системы хранения.
Учитывая выражение (7) для последовательного соединения компонентов (каналов, блейд-серверов, дисков, дисковых массивов и библиотек) в структурной схеме надежности СХД МДЦ и имея данные по интенсивностям отказов (параметр потока отказов восстанавливаемых компонентов СХД), вероятность безотказной работы системы хранения, например, из двух компонентов будет определяться выражением:
- a, t .. е-Л2 t = е-( Л1 + А2) t (10)
Нахождение и составление групп компонентов (ветвей)
Расчет коэффициента
готовности каждого компонента СХД МДЦ
Расчет вероятности
безотказной работы каждого компонента СХД
Расчет надежности (вероятности безотказной работы) всей СХД МДЦ
Вывод результатов оценки надежности
СХДМДЦ
Конец
В общем случае при последовательном соединении т компонентов (ветвей) СХД МДЦ вероятность безотказной работы системы хранения будет определяться выражением [21-23]:
Рис. 1. Алгоритм оценки надежности СХД МДЦ
Таким образом, рассмотрены ключевые параметры надежности систем хранения и логико-вероятностный подход к их анализу, при помощи которого и с учетом математики теории надежности, могут быть реализованы этапы оценки параметров СХД МДЦ (см. рис. 1), опираясь на выражения (1)-(13), которые лягут в основу программного обеспечения по поддержке принятия решения в рамках выбора надежных систем хранения данных для МДЦ.
Vol. 13. No. 5-2021, H&ES RESEARCH
INFORMATICS, COMPUTER ENGINEERING AND CONTROL
Вариант реализации этапов оценки надежности систем хранения данных для мобильных дата-центров на основе программных средств
Для практической реализации этапов оценки параметров СХД МДЦ создано специальное программное обеспечение [24]. Программа написана на языке С++, среда разработки Visual Studio.
Рассмотрим особенности и возможности созданного программного средства для оценки надежности систем хранения данных мобильных дата-центров. Расчет параметров надежности осуществляется следующим образом.
Интерфейс программы при помощи манипулятора и скролла по правой стороне рабочего окна позволяет осуществить выбор необходимого варианта соединения компонентов (каналов, блейд-серверов, дисков, дисковых массивов и библиотек) СХД МДЦ. Выбранный тип, при наведении на него манипулятора, подсветится зеленым цветом. Выбор осуществляется нажатием левой клавиши манипулятора по варианту построения. После чего скроется главное окно и появится рабочее окно с выбранным типом (вариантом) построения и соединения компонентов СХД МДЦ (рис 2а). В рабочем окне находятся компоненты СХД МДЦ: каналы, коммутаторы, блейд-серверы, диски, дисковые массивы и библиотеки.
Под каждым компонентом размещен выпадающий список, позволяющий выбрать из имеющегося перечня компонентов (устройств) необходимые. В правом верхнем углу синим цветом подсвечивается цена всех указанных элементов. После выбора оборудования всех элементов необходимо нажать на кнопку «Рассчитать». На экране отобразится полная цена выбранного оборудования и вероятность безотказной работы всей системы хранения для данной схемы и набора компонент СХД МДЦ (рис. 2 б).
После ознакомления с итогами вычислений необходимо нажать на кнопку «ОК», закроется окно с результатом расчета надежности для данного варианта. Далее можно снова изменить исходные данные и рассчитать надежность той же или иной схемы СХД с другими компонентами - каналами, коммутаторами, блейд-серверами, дисками, дисковыми массивами.
Программное средство позволяет добавлять и удалять компоненты и устройства (каналы, коммутаторы, блейд-сервера, диски, дисковые массивы и библиотеки) из перечня, предоставленного в базе данных к данному приложению. Для этого необходимо воспользоваться функциями «Добавить устройства» либо «Удалить устройства», инициируется сервис (рабочее окно) для добавления и удаления компонентов СХД МДЦ, пример которого иллюстрирует рисунок 3.
а б
Рис. 2. Рабочее окно выбора и расчета программного средства «Оценка надежности СХД МДЦ»: а-на этапе выбора варианта схемы и компонент СХД МДЦ; б - на этапе получения оценки
а б
Рис. 3. Рабочее окно добавления и удаления компонент системы хранения в рамках программного средства «Оценка надежности СХД МДЦ»: а-на этапе добавления компонент СХД МДЦ в базу данных; б-на этапе удаления
НАУКОЕМКИЕ ТЕХНОЛОГИИ В КОСМИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЯХ ЗЕМЛИ, Т. 13. № 5-2021
ИНФОРМАТИКА, ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ТЕХНИКА И УПРАВЛЕНИЕ
Для добавления необходимо выбрать тип компонента (элемента, устройства) и заполнить, предоставляемые поля, инициировать функцию «Добавить», появится информационное окно, информирующее о том, что компонент (устройство) в базу данных программы добавлен.
Для того, чтобы новый, добавленный компонент (канал, коммутатор, блейд-сервер, диск, дисковый массив или библиотека) появился в выпадающих списках при оценке вариантов построения СХД, требуется перезапустить приложение.
Результаты вычислительного эксперимента - итоги расчета надежности вариантов СХД МДЦ приведены на рисунке 4.
Вероятность безотказной работы СХД
ttWÄ 0.0!? ftWS
Анализ надежности схем построений
ЭаривмтЛ Г; г..1 I
fl.7J'JJ.Tl"rr±, ■''-'
Рис. 4. Расчет надежности вариантов СХД МДЦ
Вычислительный эксперимент и результаты оценки надежности показывают, например, что из выбранного перечня компонентов (устройств) - систем хранения (дисков и дисковых массивов) надежнее оказался производитель марки Huawei. Его коэффициент надежности составляет 0,9986, что на 0,0006 превышает показания по надежности его оппонента Fujitsu. Программа позволяет осуществлять подобный анализ и для экономических показателей СХД МДЦ с точки зрения оценки суммарной стоимости выбранного варианта построения схемы системы хранения.
Заключение
Таким образом, отсутствие современного метода оценки надежности систем хранения данных обуславливает актуальность и подчеркивает необходимость создания такого метода анализа. Проведен анализ систем хранения данных, рассмотрены и проанализированы существующие архитектуры систем хранения данных для МДЦ. Проанализированы и описаны преимущества и недостатки каждой архитектуры. Сделан предварительный вывод о потенциально более надежном типе СХД - SAN. Он представляет собой специализированную сеть хранения данных, которая функционирует параллельно с остальными элементами МДЦ и сети МДЦ, что и обуславливает его более надежную работу по сравнению с другими видами систем хранения.
Рассмотрены и описаны основные параметры, влияющие на оценку работы СХД МДЦ, а именно: - коэффициент
готовности, t - непрерывное время наработки на отказ, Тт - среднее время наработки на отказ, Ттв- среднее время восстановления и, в конечном итоге, как интегральный показатель - вероятность безотказной работы системы хранения данных мобильного дата-центра.
Проведен анализ методов анализа надежности, рассмотрены этапы оценки надежности систем хранения данных для мобильных дата-центров. Результатом анализа и выбора является логико-вероятностный метод оценки надежности, как наиболее рациональный с точки зрения оперативности и вычислительной сложности. Помимо этого, данный метод, при практически равных параметрах точности выдаваемых результатов, прост в программной реализации.
При помощи логико-вероятностного метода и математики теории надежности разработан алгоритм оценки надежности систем хранения данных МДЦ. Алгоритм реализован в виде программного средства для анализа надежности систем хранения данных.
Практическим результатом исследований является создание программного средства «Оценка надежности СХД МДМ» которое может выступать эффективным инструментом для поддержки принятия решения при выборе систем хранения на этапах проектирования, принятия проекта, замены или обновления СХД для мобильных центров обработки данных.
Литература
1. Жигадло В.Э., Ногин С.Б. Сервисы центров обработки данных для абонентов «умного города» // Материалы XXVII международной научно-практической конференции «World Science: Problems and Innovations». МЦНС «Наука и просвещение». Пенза: 2018. С. 66-68.
2. Dutt D.G. Cloud Native Data Center Networking: Architecture, Protocols, and Tools. Sebastopol: O'Reilly Media, 2019. 486 p.
3. Ayomaya B.A. Data Center for Beginners: A beginner's guide towards understanding Data Center Design (Data Center Design Guide). New York: Computers & Technology Education, 2017. 62 p.
4. Докучаев B.A., Кальфа A.A., Маклачкова B.B. Архитектура центров обработки данных / Под ред. профессора В. А. Докучаева. М.: Горячая линия-Телеком, 2020. 240 с.
5. Brown М., Cartwright Н., Gavanda М., Mauro A., Novak R., Valsecchi P. The Complete VMware vSphere Guide: Design a Virtual-ized Data Center with VMware vSphere 6.7. Birmingham: Packt Publishing, 2019. 768 p.
6. Carapola A. The Data Center Builder's Bible - Book 1: Defining Your Data Center Requirements: Specifying, Designing, Building and Migrating to New Data Centers. New York: NewVista Advisors, 2018. 227 p.
7. Михайличенко H.B. Сравнительный анализ технологий построения региональных центров обработки данных // Юбилейная XV-ая Санкт-Петербургская международная конференция «Региональная информатика 2016». СПб.: СШИСУ,2016. С. 102-103.
8. Parker P.M. The 2021-2026 World Outlook for IT and Telecom Micro-Mobile Data Centers. New York: ICON Group International, Inc. 2020. 301 p.
9. De D. Mobile Cloud Computing: Architectures, Algorithms and Applications. Boca Raton: CRC Press Publishing, 2016. 377 p.
10. Huang D., Wu H. Mobile Cloud Computing: Foundations and Service Models. San Francisco: Morgan Kaufmann, 2017. 336 p.
Vol. 13. No. 5-2021, H&ES RESEARCH
INFORMATICS, COMPUTER ENGINEERING AND CONTROL
11. Авраменко B.C., Беденков B.H., Селяков M.H. Прогнозирование защищенности информации в автоматизированных системах II Региональная информатика и информационная безопасность. СПб.: СИЛОСУ, 2017. С. 26-27.
12. Ткаченко В.В., Паращук И.Б., Зияев П.В. Анализ тенденций применения и вопросы обеспечения информационной безопасности систем хранения данных для облачных технологий II Санкт-Петербургская межрегиональная конференция «Информационная безопасность регионов России 2017». СПб.: СПОИСУ, 2017. С.88-89.
13. Мобильный модульный центр обработки данных. [Электронный ресурс] II ПитерЭнергоМаш. URL: http://piterenergomash.ru/index.php/katalog-produktsii/kontejnernye-resheniya/kontejnernye-tsod (дата обращения 12.06.2021).
14. Мобильные центры обработки данных. [Электронный ресурс] II Инженерно-техническая компания «ИЛТОР». URL: https://iltor.ru/projects/ data-centry/ (датаобращения 12.06.2021).
15. Новиков В.А. Мобильный ЦОД GreenMDC TelecomOutdoor NGm - новый, компактный и масштабируемый II ЦОДы РФ. Проектирование, строительство, эксплуатация. 2017, № 20. С. 14-19.
16. Темкин И.О., Баранникова И.В., Конов И.С. Аппаратные средства хранения и обработки данных. М.: БИТУ «МИСИС», 2018.44 с.
17. Memon Q.A., Khoja S.A. Data Science: Theory, Analysis and Applications. Boca Raton: CRC Press Publishing, 2019. 343 p.
18. Arankalle C., Dwyer G., GeerdinkB., Gera K., Liao K., Anand N.S. The Artificial Intelligence Infrastructure Workshop: Build your own highly
scalable and robust data storage systems that can support a variety of cutting-edge AI applications. Birmingham: Packt Publishing, 2020. 845 p.
19. Strengholt P. Data Management at Scale: Best Practices for En-terpriseArchitecture. Sebastopol: O'Reilly Media, 2020. 348 p.
20. Deshpande P.S., Sharma S.C., Peddoju S.K. Security and Data Storage Aspect in Cloud Computing (Studies in Big Data, 52) 1st ed. 2019 Edition. Springer. 2019. 97 p.
21. Паращук И.Б., Саяркин Л.А., Ткаченко B.B. К вопросу анализа качества и надежности комплексов средств защиты информации для современных систем хранения данных // Актуальные проблемы защиты и безопасности: Труды XX Всероссийской научно-практической конференции РАРАН. 3-4 апреля 2017. СПб.: ФГБУ «РАРАН», 2017. С. 250-253.
22. Kotenko I.V., Parashchuk I.B. Formation of Indicators for Assessing Technical Reliability of Information Security Systems // 2018 International Russian Automation Conference (RusAutoCon), 9-16 Sept. 2018, Sochi, Russia / IEEE Xplore Digital Library: Browse Conferences (2018). Vol. (Doc.)No.8501650. Pp. 1-6.
23. ThomasianA. Storage Systems: Organization, Performance, Coding, Reliability, and Their Data Processing. San Francisco: Morgan Kaufmann, 2021. 410 p.
24. Ткаченко B.B., Паращук И.Б., Михайличенко H.B., Зайцева A.A., Аржаева Д.А. Свидетельство об официальной регистрации базы данных и программы для ЭВМ №18136 «Анализ надежности систем хранения данных центров обработки данных специального назначения». Регистрация от 24.05.2018. СПб.: ВАС. 2018. 28 с.
НАУКОЕМКИЕ ТЕХНОЛОГИИ В КОСМИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЯХ ЗЕМЛИ, Т. 13. № 5-2021
ИНФОРМАТИКА, ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ТЕХНИКА И УПРАВЛЕНИЕ
QUESTIONS OF RELIABILITY ASSESSMENT OF MODERN DATA STORAGE SYSTEMS FOR MOBILE DATA CENTERS
ELENAS.KRYUKOVA
Saint-Petersburg, Russia, e.kkrukovaa69@yandex.ru
VLADIMIR V. TKACHENKO
Moscow, Russia, U-429@inbox.ru
ANTON V. MIKHAILICHENKO
Saint-Petersburg, Russia, katjuha777@inbox.ru
KEYWORDS: data storage system, mobile data center, reliability, component, assessment, method, algorithm, structure.
IGOR B. PARASHCHUK
Saint-Petersburg, Russia, shchuk@rambler.ru
ABSTRACT
Introduction: the review is conducted in the field of modern approaches to the creation and improvement of methods for assessing the reliability of data storage systems of mobile data centers designed for the continuous provision of a high-quality set of basic and additional information services. At the same time, services are provided to consumers in any place of their location, where typical data centers solve not only the tasks of building the information infrastructure of organizations, departments and individual large enterprises, but also tasks focused on ensuring the information security of these infrastructures. The goals and objectives of data storage systems as the technological basis of mobile data centers, the features of architectures, technologies and conditions for their construction and operation are summarized and systematized. The reliability indicators of data storage systems are studied and formulated, the role and place of reliability assessment tasks are investigated. The relevance of ensuring the accuracy and multi-criteria reliability assessment in the interests of decision-making support for the design and construction of data storage systems is justified. The subject of the study is the reliability of data storage systems as a set of interconnected components (channels, switches, blade servers, disks, disk arrays, and libraries), as well as the con-
ditions for designing and building systems of this class that affect their reliability. Purpose: analysis of existing and development of new scientific and methodological tools and software for assessing the reliability of mobile data center data storage systems to ensure reliable and multi-criteria (taking into account the variety of components and interaction schemes) analysis of the reliability of both storage systems themselves and mobile data centers as a whole. Results: a method for analyzing the reliability of data storage systems for mobile data centers, consisting of a number of sequential steps, is proposed. The method and algorithm of its implementation are based on the logical-probabilistic approach to reliability assessment, are simple in software implementation and rational in terms of efficiency and computational complexity. Practical relevance: the presented approach allows us to formulate reliability indicators and evaluate the reliability of complex structures of data storage systems. A practical software implementation in C++ in the Visual Studio development environment has been implemented. The results of a computational experiment are obtained, which can serve as input data when making a decision on the choice of storage systems at the stages of design, project approval, replacement or update of data storage systems for mobile data centers.
REFERENCES
1. Zhigadlo V.E., Nogin S.B. Servisy centrov obrabotki dannyh dlya abonentov "umnogo goroda" [Services of data processing centers for smart City subscribers] // Materials of the XXVII International scientific and practical conference "World Science: Problems and Innovations". ICNS "Science and Education". Penza: 2018. Pp. 66-68. (In Russian)
2. Dutt D.G. Cloud Native Data Center Networking: Architecture, Protocols, and Tools. Sebastopol: O'Reilly Media, 2019. 486 p.
3. Ayomaya B,A, Data Center for Beginners: A beginner's guide towards understanding Data Center Design (Data Center Design Guide). New York: Computers & Technology Education, 2017. 62 p.
4. Dokuchaev V.A., Kalfa A.A., Maklachkova V.V. Arhitektura centrov obrabotki dannyh [Architecture of data processing centers] / Ed. by Professor V.A. Dokuchaev. Moscow: Hotline-Telecom. 2020. 240 p. (In Russian)
5. Brown M., Cartwright H., Gavanda M., Mauro A., Novak R., Valsecchi P. The Complete VMware vSphere Guide: Design a Virtualized Data Center with VMware vSphere 6.7. Birmingham: Packt Publishing, 2019. 768 p.
6. Carapola A. The Data Center Builder's Bible - Book 1: Defining Your Data Center Requirements: Specifying, Designing, Building and Migrating to New Data Centers. New York: NewVista Advisors, 2018. 227 p.
7. Mikhailichenko N.V. Sravnitel'nyj analiz tekhnologij postroeniya regional'nyh centrov obrabotki dannyh
Vol. 13. No. 5-2021, H&ES RESEARCH
INFORMATICS, COMPUTER ENGINEERING AND CONTROL
[Comparative analysis of technologies for building regional data centers] // The XV-th St. Petersburg international conference "Regional Informatics 2016". St. Petersburg: SPIOSU, 2016. Pp. 102-103. (In Russian)
8. Parker P.M. The 2021-2026 World Outlook for IT and Telecom Micro-Mobile Data Centers. New York: ICON Group International, Inc. 2020. 301 p.
9. De D. Mobile Cloud Computing: Architectures, Algorithms and Applications. Boca Raton: CRC Press Publishing, 2016. 377 p.
10. Huang D., Wu H. Mobile Cloud Computing: Foundations and Service Models. San Francisco: Morgan Kaufmann, 2017. 336 p.
11. Avramenko V.S., Bedenkov V.N., Selyakov M.N. Forecasting of protection of information in automated systems // Regional'naya informatika i informacionnaya bezopasnost' [Regional science and information security]. St. Petersburg: SPIOSU, 2017. Pp. 26-27. (In Russian)
12. Tkachenko V.V., Parashchuk I.B., Ziyaev P.V. Analiz tendencij primeneniya i voprosy obespecheniya informa-cionnoj bezopasnosti sistem hraneniya dannyh dlya oblachnyh tekhnologij [Analysis of application trends and issues of ensuring information security of data storage systems for cloud technologies] // St. Petersburg Interregional Conference "Information Security of Russian Regions 2017". St. Petersburg: SPOISU, 2017. Pp. 88-89. (In Russian)
13. Mobile modular data center. PeterEnergoMash. URL: http://piterenergomash.ru/index.php/katalog-produktsii/kon-tejnernye-resheniya/kontejnernye-tsod (date of access 12.06.2021). (In Russian)
14. Mobile data centers. Engineering and technical company "ILTOR". URL: https://iltor.ru/projects / data-center/ (date of access 12.06.2021). (In Russian)
15. Novikov V.A. MCOD GreenMDC TelecomOutdoor NGm - new, compact and scalable // Data Centers of the Russian Federation. Design, construction, operation. 2017, No. 20. Pp. 14-19. (In Russian)
16. Temkin I.O., Barannikova I.V., Konov I.S. Apparatnye sredstva hraneniya i obrabotki dannyh [Hardware storage and
data processing]. Moscow: NUST MISIS, 2018. 44 p.
17. Memon Q.A., Khoja S.A. Data Science: Theory, Analysis and Applications. Boca Raton: CRC Press Publishing, 2019. 343 p.
18. Arankalle C., Dwyer G., Geerdink B., Gera K., Liao K., Anand N.S. The Artificial Intelligence Infrastructure Workshop: Build your own highly scalable and robust data storage systems that can support a variety of cutting-edge AI applications. Birmingham: Packt Publishing, 2020. 845 p.
19. Strengholt P. Data Management at Scale: Best Practices for Enterprise Architecture. Sebastopol: O'Reilly Media, 2020. 348 p.
20. Deshpande P.S., Sharma S.C., Peddoju S.K. Security and Data Storage Aspect in Cloud Computing (Studies in Big Data, 52) 1st ed. 2019 Edition. Springer. 2019. 97 p.
21. Parashchuk I.B., Sayarkin L.A., Tkachenko V.V. K voprosu analiza kachestva i nadezhnosti kompleksov sredstv zashchiteli informatsii dlya sovremennykh sistem sredeniya dannykh [On the issue of analyzing the quality and reliability of information security complexes for modern data storage systems]. Aktual'nye problemy zashchita i bezopasnosti: Trudy XX Vserossiyskoy nauchno-prakticheskoy konferentsii RARAN. 34 April 2017. St. Petersburg: FSBI "RARAN", 2017. Pp. 250253. (In Russian)
22. Kotenko I.V., Parashchuk I.B. Formation of Indicators for Assessing Technical Reliability of Information Security Systems // 2018 International Russian Automation Conference (RusAutoCon), 9-16 Sept. 2018, Sochi, Russia / IEEE Xplore Digital Library: Browse Conferences (2018). Vol. (Doc.) No.8501650. Pp. 1-6.
23. Thomasian A. Storage Systems: Organization, Performance, Coding, Reliability, and Their Data Processing. San Francisco: Morgan Kaufmann, 2021. 410 p.
24. Tkachenko V.V., Parashchuk I.B., Mikhailichenko N.V., Zaitseva A.A., Arzhaeva D.A. Certificate of official registration of the database and computer program No.18136 "Analysis of the reliability of data storage systems of special-purpose data processing centers". Registration from 24.05.2018. St. Petersburg: VAS. 2018. 28 p. (In Russian)
INFORMATION ABOUT AUTHORS:
Elena S. Kryukova - Postgraduate student of the Military Telecommunication Academy, Saint-Petersburg, Russia Vladimir V. Tkachenko - Senior Engineer, Moscow, Russia
Anton V. Mikhailichenko - Postgraduate student of the Military Telecommunication Academy, Saint-Petersburg, Russia
Igor B. Parashchuk - Full Professor, Doc. Nat. Sci., Ph.D. (in Technics), Professor of the Military Telecommunication Academy, Saint-Petersburg, Russia
For citation: Kryukova E.S., Tkachenko V.V., Mikhailichenko A.V., Parashchuk I.B. Questions of reliability assessment of modern data storage systems for mobile data centers. H&ES Reserch. 2021. Vol. 13. No. No 5. P. 86-95. doi: 10.36724/2409-5419-2021-13-5-86-95 (In Rus)
