Методика анализа надежности и мониторинга функционирования вычислительных систем

Целью работы. Методика и анализ моделей надежности системы, включающих мониторинг состояния отдельных компонентов и оценку отказов на основе интенсивности отказов и вероятности безотказной работы модулей. Работа направлена на создание эффективных методов прогнозирования отказов и оценки времени восстановления системы, учитывая параметры отказов отдельных модулей и их взаимодействие. Также в рамках работы предполагается моделирование мониторинга состояния и функционирования системы.

Методы. Методы исследования включают анализ надежности системы с использованием интенсивностей отказов, моделирование вероятности безотказной работы компонентов системы, вычисление среднего времени до отказа, использование вероятностных распределений для определения состояния системы, мониторинг состояния системы в реальном времени, оценку времени восстановления системы, а также разработку алгоритмов для обнаружения отказов и управления восстановлением работы системы, методы моделирования

Результаты. Результаты исследования показывают, что с увеличением времени работы системы вероятность безотказной работы каждого компонента снижается из-за накопления отказов. Моделирование показало, что надежность системы зависит от интенсивности отказов каждого модуля и их взаимосвязи в системе. Для трех разных систем с различными интенсивностями отказов были проведены расчеты изменения вероятности безотказной работы (R(t)) в зависимости от времени. Анализ показал, что с увеличением времени работы вероятность отказа системы возрастает, что подтверждается уменьшением значения R(t) по мере увеличения времени t. При моделировании восстановления системы было установлено, что время восстановления зависит от количества отказавших модулей и интенсивностей их отказов. Система мониторинга успешно реагирует на изменения в реальном времени, выявляя значимые события, такие как отказ модулей, и оценивая время восстановления системы с учетом текущих данных о состоянии компонентов.

Заключение. В ходе проведенного исследования был разработан и реализован метод моделирования надежности системы на основе анализа интенсивностей отказов ее компонентов и вероятности безотказной работы (R(t)). Рассмотренные методы позволили вычислить среднее время до отказа системы, а также оценить время восстановления системы после отказа, что является ключевым фактором для обеспечения бесперебойной работы критически важных систем. Была продемонстрирована эффективность системы мониторинга, которая на основе данных о состоянии компонентов (M(t)) может оперативно выявлять отказные события и прогнозировать время восстановления, что позволяет оперативно принимать меры по восстановлению работоспособности системы.

1. Кудж С.А. Многоаспектность рассмотрения сложных систем // Перспективы науки и образования. 2014. № 1. С. 38-43.

2. Болбаков Р.Г. Эмерджентность сложных систем // Славянский форум. 2019. № 1 (23). С. 100–105.

3. Shooman M. L. Reliability of Computer Systems and Networks: Analysis and Design. Wiley J. & Sons, 2004.

4. Кирьянчиков В. А. Расчет показателей надежности системы анализа результатов пусков ракет космического назначения // Изв. СПбГЭТУ «ЛЭТИ». 2016. № 8.

5. Кайхан Эрджиес. Распределенные системы реального времени. Теория и практика. М.: ДМК-Пресс, Лаборатория знаний, 2020. 382 с.

6. Луканов А.С. Системы реального времени. Самара: Издательство Самарского университета, 2020. 156 с.

7. Анализ методов оценки надежности оборудования и систем. Практика применения методов / Е.М. Лаврищева, Н.В. Пакулин, А.Г Рыжов., С.В. Зеленов // Труды ИСП РАН. 2018. Т. 30, вып. 3.

8. Клименко А. Б. Повышение ресурсной эффективности распределенных архитектур систем обработки данных на основе априорных данных о поздних сроках завершения работ // Известия Юго-Западного государственного университета. 2023. Т. 27, № 2. С. 124-139. https://doi.org/10.21869/2223-1560-2023-27-2-124-139

9. Зинкин С.А., Мустафа Садек Джафар, Карамышева Н.С. Концептуальные представления и модификации сетей Петри для приложений в области синтеза функциональной архитектуры распределенных вычислительных систем с переменной структурой // Известия Юго-Западного государственного университета. 2018. Т. 22, № 6(81). С. 143-167.

10. Safronenkova I.B., Melnik Y. E. An Estimation of the Workload Relocation Techniques Application in Distributed CAD Systems Area // Lecture Notes in Networks and Systems. 2022. Vol. 330. P. 572-581.

11. Hinkelmann H., Zipf P., Glesner M. A scalable reconfiguration mechanism for fast dynamic reconfiguration // 2009 19th International Conference on Field Programmable Logic and Applications. 2009. P. 145–152.

12. Huang Y., Sun S., Chu J. Energyand time-optimal reconfiguration of spacecraft clusters with collision avoidance // Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part G: Journal of Aerospace Engineering. 2023. Vol. 237(13). P. 1394–1411.

13. Шевченко С. В. Оптимизация распределенных вычислений в системах параллельной обработки данных // ИТНОУ: информационные технологии в науке, образовании и управлении. 2018. №3 (7).

14. Ворожцов А. С., Тутова Н. В., Тутов А. В. Оптимизация размещения облачных серверов в центрах обработки данных // T-Comm. 2015. №6.

15. Цветков В. Я. Основы теории сложных систем. СПб.: Издательство «Лань», 2019. 152.

16. Болбаков Р.Г. Сложность информационных конструкций // Образовательные ресурсы и технологии. 2016. № 4 (16). C. 58–63.

17. Розенберг И.Н. Информационная ситуация как сложная система // Образовательные ресурсы и технологии. 2017. № 3 (20). С. 69–77.

18. Буравцев А.В., Цветков В.Я. Сложные организационно вычислительные системы // Перспективы науки и образования. 2018. № 4 (34). С. 293–300.

19. Щенников А.Н. Комплементарность сложных вычислений // Славянский форум. 2018. № 2 (20). С. 118–123.