Моделирование обеспечения надежности функционирования объектов сетевой инфраструктуры кибер-физической системы
Аннотация
В рамках настоящего исследования построена структурная модель архитектуры производственной кибер-физической системы, использующей облачные вычисления в качестве базовой платформы. Представленная модель детализирует кибер-физическую систему на четырех уровнях абстракции, объединяя все элементы на основе мультиагентного подхода. Предложенный подход на основе методов интеллектуального анализа данных системы мониторинга позволяет осуществлять поиск и выявлять уязвимые с точки зрения надежности элементы сетевой инфраструктуры кибер-физической системы, расположенной на базе облачной платформы. Для проведения консолидированной оценки текущего состояния элементов сети в исследовании разработана модель обеспечения надежности функционирования объектов сетевой инфраструктуры, представленная в виде взвешенного мультиграфа, формирующего план сбора, анализа и верификации получаемых от системы мониторинга данных. При этом в качестве вершин графа выбраны параметры обеспечения надежности для отельных компонентов и узлов, как инфраструктуры кибер-физической системы, так и облачной платформы. В качестве дуг графа представлены связи между установленными критериям надежности, отражающие взаимосвязь между состоянием и параметрами работы связанных узлов инфраструктуры кибер-физической системы с учетом текущих параметров циркулирующих потоков данных.
Это позволит определять сегменты системы, требующие реконфигурации, что сократит накладные расходы, необходимые для внесения изменений. При этом для прогнозирования бесперебойной инфраструктуры кибер-физической системы задействован нейросетевой подход.
Использование предлагаемого гибридного подхода позволило предсказывать поведение инфраструктуры с течением времени и предупреждать о возможных сбоях в работе отдельных компонентов и критически важных узлов.
Ключевые слова
Полный текст:
PDFЛитература
Xia F., Yang L.T., Wang L., Vinel A. Internet of Things. International Journal of Communication Systems, 2012, vol. 25 (9), p. 1101. DOI: 10.1002/dac.2417
Цветков, В.Я., Алпатов А.Н. Проблемы распределённых систем. Перспективы науки и образования. 2014. № 6. С. 31–36. [Tsvetkov V.Ya., Alpatov A.N. [Problems of the Distributed Systems]. Prospects of Science and Education, 2014, no. 6, pp. 31–36. (in Russ.)]
Bolodurina I., Parfenov D. Development and Research of Models of Organization Distributed Cloud Computing Based on the Software-Defined Infrastructure. Procedia Computer Science, 2017, vol. 103, pp. 569–576. DOI: 10.1016/j.procs.2017.01.064
Тихонов А.Н., Иванников А.Д., Соловьёв И.В., Цветков В.Я., Кудж С.А. Концепция сетецентрического управления сложной организационно-технической системой. М.: МаксПресс, 2010. 136 с. [Tikhonov A.N., Ivannikov A.D., Solov'yov I.V., Tsvetkov V.Ya., Kudzh S.A. Kontseptsiya setetsentricheskogo upravleniya slozhnoy organizatsionno-tekhnicheskoy sistemoy. [Concept of Network-Centric Management of Difficult Organizational and Technical System]. Moscow, MaksPress Publ., 2010. 136 p.]
Чехарин Е.Е. Большие данные: большие проблемы. Перспективы науки и образования. 2016. № 3 (21). С. 7–11. [Chekharin E.E. [Big Data: Big Problems]. Prospects of Science and Education, 2016, no. 3 (21), pp. 7–11. (in Russ.)]
Koren I. Detecting and Counteracting Benign Faults and Malicious Attacks in Cyber Physical Systems, Proc. of 2018 7th Mediterranean Conference on Embedded Computing (MECO), 2018, June 10–14, p. 1.
Zhu Q., Basar T. Towards a Unifying Security Framework for Cyber-Physical Systems. Proc. Of the Workshop on the Foundations of Dependable and Secure Cyber-Physical Systems (FDSCPS-11), 2011, Dec. 15–18, pp. 47–50.
Ghosh T., Sarkar D., Sharma T., Bali R., Desai A. Reliability-Based Software Rejuvenation Scheduling for Cloud-Based Systems. Proc. of the 2016 IEEE International Conference on Internet of Things (iThings), 2016, Dec. 15–18, pp. 822–827. DOI: 10.1109/iThings-GreenCom-CPSComSmartData.2016.171
Rahme J., Xu H. Reliability-Based Software Rejuvenation Scheduling for Cloud-Based Systems. Proc. of the 27th International Conference on Software Engineering and Knowledge Engineering, 2015, July 15, pp. 1–6. DOI: 10.18293/SEKE2015-233
Jing Li, Mingze Li, Gang Wang , Xiaoguang Liu, Zhongwei Li, R., Huijun Tang. Global Reliability Evaluation for Cloud Storage Systems with Proactive Fault Tolerance. Algorithms and Architectures for Parallel Processing Lecture Notes in Computer Science, 2015, vol. 9531 (3), pp. 189–203. DOI: 10.1007/978-3-319-27140-8_14
Dong O., Yu P., Liu H., Feng L., Li W., Chen F., Shi L. The Impact of Information Visualization on Human Problem-Solving Performance in a Complex Business Domain. Proc. of NOMS 2018 – 2018 IEEE/IFIP Network Operations and Management Symposium, 2018, April 23–27, pp. 1–6. DOI: 10.1109/NOMS.2018.8406294
Lee E.A., Seshia S.A. Introduction to Embedded Systems – A Cyber-Physical Systems Approach. MIT Press, 2017, 585 p.
Lin Gu, Deze Zeng, Song Guo, Ahmed Barnawi, Yong Xiang. Cost Efficient Resource Management in Fog Computing Supported Medical Cyber-Physical System. IEEE Transactions on Emerging Topics in Computing, 2017, vol. 5 (1), pp. 108–119. DOI: 10.1109/TETC.2015.2508382
Yi S., Li C., Li Q. The Impact of Information Visualization on Human Problem-Solving Performance in a Complex Business Domain. Proc. of the 2015 Workshop on Mobile Big Data (Mobidata '15), 2015, June 21, pp. 37–42. DOI: 10.1145/2757384.2757397
Osanaiye O.A., Chen S., Yan Z., Lu R., Kim-Kwang R. Choo, Dlodlo M.E. From Cloud to Fog Computing: A Review and a Conceptual Live VM Migration Framework. IEEE Access, 2017, vol. 5, pp. 8284–8300. DOI: 10.1109/ACCESS.2017.2692960
Bolodurina I., Parfenov D. The Development and Study of the Methods and Algorithms for the Classification of Data Flows of Cloud Applications in the Network of the Virtual Data Center. International Journal of Computer Networks and Communications, 2018, vol. 10 (2), pp. 15–22. DOI: 10.5121/ijcnc.2018.10202
Baccarelli E., Gabriela P., Naranjo V., Scarpiniti M., Shojafar M., Abawajy J.H. Fog of Everything: Energy-Efficient Networked Computing Architectures, Research Challenges, and a Case Study. IEEE Access, 2017, vol. 5, pp. 9882–9910. DOI: 10.1109/ACCESS.2017.2702013
DOI: http://dx.doi.org/10.14529/ctcr180404
Ссылки
- На текущий момент ссылки отсутствуют.