автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Техническая самоорганизация открытых информационных систем

На правах рукописи

ЖЕВНЕРЧУК Дмитрий Валерьевич

ТЕХНИЧЕСКАЯ САМООРГАНИЗАЦИЯ ОТКРЫТЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ

Специальность: 05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка

информации (в науке и промышленности) по техническим наукам

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

1 6 ОКТ 2014

Нижний Новгород 2014

005553461

005553461

Работа выполнена на кафедре "Вычислительные системы и технологии" Федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего профессионального образования Нижегородский государственный технический университет им. P.E. Алексеева

Научный консультант: член-корреспондент РАН,

доктор технических наук, профессор Кондратьев Вячеслав Васильевич

Официальные оппоненты: - Шеремет Игорь Анатольевич

доктор технических наук, профессор, Военно-промышленная комиссия РФ, член коллегии Военно-промышленной комиссии РФ.

- Костров Алексей Владимирович

доктор технических наук, профессор, ФГБОУ ВПО Владимирский государственный университет имени А. Г. и Н. Г. Столетовых, профессор кафедры «Вычислительная техника и САПР», заслуженный деятель науки Российской Федерации

- Затонский Андрей Владимирович

доктор технических наук, профессор, ФГБОУ ВПО Пермский национальный исследовательский политехнический университет, заведующий кафедрой «Автоматизация технологических процессов» Березников-ского филиала ФГБОУ ВПО Пермский национальный исследовательский политехнический университет

Ведущая организация: Институт радиотехники и электроники им.

В.А. Котельникова РАН (г. Москва)

Защита состоится "18" декабря 2014 г. в 11 часов на заседании диссертационного совета Д.212.165.05 в Нижегородском государственном техническом университете им. P.E. Алексеева по адресу: 603950, г. Нижний Новгород, ул. К.Минина, 24.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ФГБОУ ВПО Нижегородского государственного технического университета им. P.E. Алексеева и на сайте http://www.nntu.ru/content/aspirantura-i-doktorantura/dissertacii.

Автореферат разослан " 18" сентября 2014 г.

Ученый секретарь

диссертационного совета, A.C. Суркова

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность исследования.

Современная информационная инфраструктура состоит из информационных и вычислительных ресурсов, объединяемых цифровыми средствами телекоммуникаций, представляет собой гетерогенную среду, построенную на разнородных платформах - от персональных компьютеров до супер-ЭВМ, использующих различные операционные системы. Существенно усложнились задачи, на решение которых они нацелены. Так, в последние 10 лет наблюдается увеличение требующих автоматизации процессов, относящихся к сферам государственной деятельности и отличающихся высокой частотой изменений. Адаптация ИС к таким изменениям должна производиться в экстремально сжатые сроки.

В процессе создания сложных и сверхсложных ИС неизбежно возникает проблема совместимости входящих в среду компонент. В настоящее время общепризнанно, что информационная инфраструктура любого уровня - глобальная, национальная, региональная, отраслевая, организации и т.д. должна основываться на принципах открытых систем, существо которых состоит в обеспечении совместимости всех используемых программно-аппаратных компонентов за счет согласованного набора стандартов - профиля. Применение системы стандартов определяющей требования к техническим характеристикам программных компонент возможно только при создании или модифицировании исходного кода, что затрудняет интеграцию существующих сложных программных комплексов в открытую систему. Это приводит к тому, что на проектирование и внедрение открытой ИС тратится много времени и средств, и конечный результат часто не полностью удовлетворяет целевым нуждам.

Можно выделить ряд свойств, которыми обладают современные информационные системы: гетерогенность, способность быть компонентом, мобильность, как самой системы, так и ее компонент. Известны проблемы, возникающие на разных этапах ЖЦ вычислительных систем: управление переходными процессами, управление профилем, управление ресурсом.

На сегодняшний день существуют 3 основных направления, которые рассматривают информационную систему с точки зрения свойств открытости: открытые информационные системы (Ю. В. Гуляев, Олейников А.Я., Батоврин В.К., Васютович В.В., Журавлев Е.Е., Петров А.Б., Теряев Е.Д., В.А. Сухомлин и др.), виртуализация (М. Розенблюм, Т. Гарфин-кель и др.), облачные вычисления (M. Peckham, J. Brightman, R. Chris и др.).

Современный уровень теории искусственного интеллекта и возможности вычислительной техники создают основу для формализации, хранения и извлечения знаний в сферах IT-стандартизации, системного анализа и технологий разработки программного обеспечения, что позволяет организовать поддержку ЖЦ открытых ИС с позиций технической самоорганизации.

Актуальным вопросом выбранного направления является проектирование и структурно-функциональная оптимизация ИС как открытой системы. В рамках исследования достигается максимальная степень автоматизации, что предполагает создание формализованных языков описания предметных областей, профилей информационных систем синтаксического и семантического уровня, а также моделей и алгоритмов, реализующих автоматическое построение стандартизованных профилей и динамических структурно-функциональных моделей систем. Чтобы подчеркнуть техническую природу исследуемого объекта, обладающего самодостаточностью при проектировании, реализации, а также в процессах адаптации к различным изменениям, в работе используются термины самопрофилирование, самоконфигурирование, самообследование. Полученные результаты опираются на теоретический и методологический базис в областях самоорганизации сложных естественных и искусственных систем. В разное время над этими направлением работали и

работают: Дж. Генри Холланд (сложные нелинейные системы), И. Р. Пригожин, Ю.Л. Климонтович, Дж. Николис (диссипативные структуры), Андронов A.A., Ю.И. Неймарк, (теория колебаний, бифуркация динамических систем), Лоренц Э.Н. (теория хаоса), Жан-Мари. Лен, М.Л. Тай, (самосборка), Дж. Фон Нейман, Т. Тоффоли, Г. Е. Цейтлин, Н. Мар-голус, Б. Хэйес (самоорганизация клеточных автоматов), Yuan S., Yokoo М., Dautenhahn К., Bond A., Cañamero L., Edmonds В. Hexmoor H., Castelfranchi С., Falcone R., Braun P., Rossak W. Resconi G., Jain L., Khosla R., Ichalkaranje N., Jain С. (самоорганизация много-агентных систем), Буч Г., Рамбо Дж, Якобсон А., Ритчи Д., Бек К., Хелм Р., Джонсон Р. и др (методология проектирования ИС).

Актуальность выбранного направления также подтверждается многочисленными теоретическими и практическими работами, выполняемыми в последнее время по тематикам открытых информационных систем, ведущую роль в которых играет Институт радиотехники и электроники им. Котельникова РАН. Таким образом, диссертационная работа посвящена научной проблеме автоматизации проектирования, реализации и сопровождения ИС, обладающих свойствами открытых систем, в рамках которой исследуются вопросы разработки методологии и концепции технической самоорганизации, обеспечивающей адаптивность открытых ИС к произвольным внешним воздействиям на всех этапах ЖЦ. Цель и задачи диссертационной работы.

В связи с вышеизложенным, целью диссертационной работы является создание концепции, методологии, а также прикладных методов для построения самоорганизующихся информационных систем, обладающих свойствами открытости. Для достижения поставленной цели были решены следующие задачи:

• выявлены тенденции развития ИС, а также моделей и технологий их проектирования и реализации, определены требования к ИС и свойства ИС, которые вызывают технические трудности на стадиях проектирования, реализации и сопровождения, разработаны предложения по развитию существующих подходов в сфере разработки ИС;

• уточнены и развиты приложения теории системного анализа в областях проектирования, разработки и сопровождения открытых ИС, обоснован выбор теоретического и методологического аппарата, используемого в ходе исследования;

• разработана методология и концепция о технической самоорганизации ИС, обеспечивающей свойства масштабируемости, расширяемости, переносимости, интеропера-бельности и высокой готовности;

• разработаны математические модели, методы и алгоритмы самоконфигурирования, самопрофилирования, самообследования как направлений технической самоорганизации ИС;

• сформулированы рекомендации по внедрению разработанных методик и средств их поддержки, на основе результатов исследования разработаны технологии построения открытых исследовательских пространств, открытой платформы поддержки диалоговых сервисов, открытый вычислительный комплекс формирования стандартизованных профилей ИС, проведен анализ технической и экономической эффективности методик и средств поддержки проектирования, реализации и сопровождения открытых ИС. Объектом исследований является процесс проектирования открытых информационных систем. Предметом исследований являются концепция, методы, модели, процессы, алгоритмы технической самоорганизации, обеспечивающие формирование в автоматическом режиме стандартизованных профилей информационных систем с сохранением свойств открытости и их параметрической настройки.

Методы исследования. Концептуальная и методологическая части работы основаны на использовании теории системного анализа, диссипативных систем, классической теории множеств, математической, дескрипционной, нечеткой логик, теории вероятностей.

теории графов, теории алгоритмов, онтологического подхода к описанию предметной области. Используются методы, модели и алгоритмы самоорганизации естественных систем различной природы, мультиагентных систем, методы искусственного интеллекта, методы математического моделирования и оптимизации, технология открытых систем, технология виртуализации.

Достоверность и обоснованность результатов определяется использованием математического аппарата и обеспечивается строгими математическими доказательствами выдвигаемых положений и экспериментальной проверкой.

Научной новизной работы является методология и концепция технической самоорганизации ИС, предназначенные для поддержания в автоматическом режиме свойств открытости ИС на этапах проектирования, реализации и эксплуатации, обеспечивающие удержание ИС в стационарных неравновесных состояниях на всех этапах ЖЦ в условиях стохастической природы внешних воздействий. В отличие от существующих подходов к обеспечению свойств открытости ИС, фундаментом исследования являются идеи И. Р. Пригожина о диссипативных структурах и теория сложных адаптивных систем Дж. Г. Холланда, согласно которым ИС представляется элементом системы, в которой устойчивое состояние, возникает вдали от равновесия при условии существования информационных и материальных потоков, формирующихся вследствие информационной диссипации и технической самоорганизации. Выделены следующие основные элементы научной новизны:

1. Агентно-онтологический и интеллектуально-аналитический подходы к решению задачи технической самоорганизации ИС, предназначенные для разработки методов, моделей и алгоритмов процессов самоконфигурирования, самопрофилирования, самообследования, саморазвертывания как разновидностей технической самоорганизации, обеспечивающие минимизацию временных, материальных и интеллектуальных затрат на поддержание эффективности ИС на всех этапах ЖЦ. Отличается от существующих подходов ориентацией на стандартизацию и высокой степенью автоматизации разработки ИС, масштабируемостью, возможностью распараллеливания исследовательского процесса и осуществление его независимыми исследовательскими группами, высокой степенью повторного использования результатов, при этом обладает хорошими показателями интеграции с существующими методологиями проектирования и реализации ИС.

2. Принцип диссипативности ИС, предназначенный для автоматизации процессов поддержки открытых ИС на всех этапах ЖЦ, обеспечивающий существование технической самоорганизации ИС и ее разновидностей: профилирования, конфигурирования, обследования и развертывания, отличающийся введением метасистемы, включающей в качестве элементов саму ИС и системы управления, основанные на агентно-онтологическом и интеллектуально-аналитическом подходах, в которых возникают процессы информационной диссипации.

3. Принципы самоконфигурирования как разновидности технической самоорганизации ИС, предназначенные для исследования и структурно-функциональной оптимизации программно-аппаратного ресурса, обеспечивающие формирование аттрактора пространственно-временного моделируемого ресурса и аппроксимацию его параметрами реального ресурса. Отличием является: разделение процесса конфигурирования на независимые уровни, при допущениях о неограниченности ресурса, о траектории ресурса, соответствующей оптимальному решению, адаптация понятий неравновесная система, аттрактор, бифуркация предназначенные для исследования устойчивых состояний ресурсов ИС, а также возможность использования моделей коллективного поведения и их авторских модификаций в комбинациях, которые ранее не применялись при моделировании ресурсов ИС.

4. Принципы самопрофилирования как разновидности технической самоорганизации ИС, предназначенные для формирования моделей знаний онтологического типа о стандартизации и профилировании ИС, обеспечивающие формализацию знаний о стандартах, спецификациях, профилях и их классификациях, об автоматизируемых процессах, о существующих системах и их профилях, а также предоставляющие механизм построения вычисляемых алгоритмов формирования профилей ИС. Отличие от аналогов заключается в возможности исключения человека из процесса разработки стандартизованного профиля конечной ИС, систематизации процесса проектирования баз знаний независимыми исследовательскими группами, возможностью неограниченного количественного и качественного параметрического расширения и распределенной обработки баз знаний при решении задач построения профилей ИС.

5. Методы, модели и алгоритмы самоконфигурирования и самопрофилирования ИС, позволяющие сформировать стандартизованный профиль и программно-аппаратный ресурс ИС, обеспечивающие свойства открытости ИС, отличающиеся высокой степенью автоматизации, что исключает участие человека при проектировании ИС, автоматизирующих стандартизованные процессы и их комбинации.

6. Методы, модели и алгоритмы самообследования ИС на основе OLAP, Data Mining, а также средств информирования, встраиваемых в IDE и внедряемых в ИС в фоновом режиме. Используются для мониторинга ИС на всех этапах ЖЦ, выявления совместимости различных ИС на аппаратных платформах по времени выполнения и времени отклика в монопольном режиме, а также режиме разделения ресурса. Обеспечивают сбор и передачу параметров функционирования ИС в хранилище данных, выявление и построение скрытых зависимостей между собираемыми параметрами. Новизной являются модели интеллектуального анализа больших массивов гетерогенных данных мониторинга ИС.

Основные положения, выносимые на защиту:

1. Методология и концепция технической самоорганизации ИС.

2. Агентно-онтологический и интеллектуально-аналитический подходы к решению задачи технической самоорганизации ИС.

3. Принцип диссипативности ИС, принципы самоконфигурирования, самопрофилирования, самообследования как разновидностей технической самоорганизации ИС.

4. Методы, модели и алгоритмы самоконфигурирования, самопрофилирования, самообследования ИС.

Практическая значимость результатов диссертационной работы. Результаты работы могут быть использованы при проектировании государственных и корпоративных открытых информационных систем. Разработанные принципы самопрофилирования и самоконфигурирования ИС доведены до инженерных решений в виде методик, баз знаний, алгоритмов и рекомендованы к применению при проектировании, реализации и сопровождения ИС, при создании интегрированных решений на основе различных программно-аппаратных средств и для дальнейшего развития направления технической самоорганизации ИС. Создана технология формирования облачных баз знаний поддержки генерации профилей открытых ИС, предложена методика внедрения баз знаний на предприятиях, работающих в сфере информационных технологий. Разработаны средства исследования совместимости информационных систем, разделяющих программно-аппаратные ресурсы на основе методов и инструментария Data Mining. Разработаны имитационные модели и пакеты программ, применяемые для профилирования, планирования программно-аппаратного ресурса и структурно-функциональной оптимизации ИС.

Реализация и внедрение работы. Теоретические и прикладные результаты диссертационной работы внедрены:

1. В учебном процессе ФГБОУ ВПО Нижегородского государственного технического университета им. P.E. Алексеева (http://www.nntu.ru/, г. Нижний Новгород). 6

2. В ФГБОУ ВПО Нижегородском государственном техническом университете им. P.E. Алексеева (http://www.nntu.ru/, г. Нижний Новгород) при проектировании семантической сети аппаратной и программной компонентных баз открытых информационных систем на кафедре «Вычислительные системы и технологии».

3. В учебном процессе Чайковского технологического института (филиал) ФГБОУ ВПО Ижевского государственного технического университета им. М.Т. Калашникова (http://www.chti.ru/, г. Чайковский).

4. В Чайковском технологическом институте (филиал) ФГБОУ ВПО Ижевского государственного технического университета им. М.Т. Калашникова (http://www.chti.ru/, г. Чайковский) при разработке открытого виртуального исследовательского пространства в рамках НИР «Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития научно-технологического комплекса России на 2007-2012 годы, шифр «2007-4-1.4-15-03-123» по теме: «Технология построения открытых виртуальных исследовательских пространств (ОВИП)».

5. В ФГБОУ ВПО Магнитогорский государственный технический университет им. Г.И. Носова (http://www.magtu.ru/, г. Магнитогорск) при автоматизации процесса тестирования и анализа производительности компонент открытой информационной системы "OLAP-эксперт"

Апробация результатов работы. Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих научно-технических семинарах и конференциях: «Применение теории динамических систем в приоритетных направлениях науки и техники» (2й всеросс. конф. г. Ижевск, 2007), «Информационно-математические технологии в экономике, технике и образовании» (междунар. научн. конф., г. Екатеринбург, 2007), «Открытые информационные технологии: перспективы развития и внедрения» (росс, научно-практ. конф, Уфа, 2008), «Технологии Microsoft в теории и практике программирования» (IV всеросс. науч.-практ. конф. г. Томск, 2009), «Компьютерное моделирование» (междунар., науч.-техн. конф. г. Санкт-Петербург, 2009) «Имитационное моделирование. Теория и практика. ИММОД-2009» (всеросс. конф. г. Санкт-Петербург, 2009), «Перспективы развития информационных технологий» (III междунар. науч.-практ. конф., Новосибирск, 2011), «Интеллектуальные системы»(Х междунар. симпозиум «Интеллектуальные системы», Москва-Вологда 2012), «Информационные системы и технологии» (XIX междунар. науч.-техн. конф., Нижний Новгород, 2012, 2013, 2014).

Публикации. Основное содержание диссертационной работы отражено в 36 печатных работах: двух монографиях, учебном пособии; 12 представлены в научных изданиях, рекомендуемых ВАК Министерства образования и науки РФ; 9 работ в сборниках трудов международных, 3 свидетельства о регистрации программы для ЭВМ и 9 работ - всероссийских научно-технических конференций, межвузовских сборниках и других изданиях.

Свидетельства о регистрации полезных моделей и программ для ЭВМ. 1. Жев-нерчук Д.В., Свидетельство РФ на программу для ЭВМ2014 № 2014615434 от 27.05.2014 "Система имитации распределенного вычислительного ресурса" 2014, 2. Жевнерчук Д.В., Чепкасов B.JI., Свидетельство РФ на программу для ЭВМ2014 № 2014615446 от 27.05.2014 " Открытая система поддержки диалоговых сервисов в Web" 2014. 3. Жевнерчук Д.В., Родионов П.А., Захаров A.C., Лопатин Д.А. Свидетельство РФ на программу для ЭВМ2014 № 2014617751 от 01.08.2014 "Открытый программный комплекс самотестирования вычислительных процессов"2014.

Личный вклад. В работах, написанных в соавторстве, личный вклад автора составляет от 60 до 80%.

В работах, опубликованных в соавторстве, лично соискателю принадлежат:

• в [1] - аналитический обзор работ по открытым системам, методов функциональной стандартизации тестирования, моделей в технологии открытых систем, разработка методов интеграции структурного и объектно-ориентированного моделирования с методами имитационного дискретного моделирования и канонического интегрирования, обоснование направлений исследования;

• в [3] - разработка концепций открытого виртуального исследовательского пространства (ОВИП), разработка UML модели ОВИП, разработка подхода к интеграции методов IDEF.x, UML с методами дискретного имитационного моделирования и моделирования с использованием теории канонического интегрирования динамических систем, разработка стандартизованного профиля научно-исследовательской деятельности, связанной с моделированием систем и принятием решения;

• в [4,5,6,8,10,13, 17, 26-30, 32] - постановка задачи, разработка архитектурных решений, разработка компонент имитационных моделей;

• в [9] - постановка задачи, разработка методики хронометража пользовательской активности, разработка имитационной модели нагрузки на сервер;

• в [11, 23] - постановка задачи, разработка информационного обеспечения и потоков сообщений в системе, формализация CLI интерфейса;

• в [12, 19] - постановка задачи формализации окружения открытой вычислительной системы, разработка фрагментов семантической сети среды открытых вычислительных систем;

• в [16] — разработка и формализация критериев эффективности вычислительных систем как диссипативных, классификация наблюдаемых бифуркаций, разработка модели переходного процесса в вычислительных системах.

• в [33] - постановка задачи, разработка методика и модели обеспечения интеропера-бельности вычислительной системы;

• в [34] - постановка задачи, методика хронометрирования кода с последующей обработкой методами Data Mining.

Структура и объем работы. Диссертация изложена на 300-х страницах машинописного текста (368 с. с приложениями) и состоит из введения, обзора литературы, 6 глав собственных теоретических, расчетно-экспериментальных исследований, обсуждения результатов и практических рекомендаций, заключения и выводов, библиографического указателя. Работа иллюстрирована 59-ю рисунками (68 с учетом приложений), 16-ю таблицами (51 с учетом приложений), снабжена 8-ю приложениями. Библиография включает 85 отечественных, 157 иностранных источников, 51 нормативных и иных документов. Весь материал, представленный в диссертации, получен, обработан и проанализирован автором лично.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ Введение содержит обоснование актуальности, описываются объект, предмет и методы исследования, указаны средства обеспечения достоверности и обоснованности полученных результатов и выводов, отмечены научная новизна и практическая значимость результатов, приведены основные положения диссертационной работы, выносимые на защиту, а также сведения об апробации, реализации и внедрении результатов работы, сведения о публикациях и личном вкладе соискателя в работах, опубликованных в соавторстве. Приведены сведения об объеме и структуре работы.

В первой главе приводится характеристика рассматриваемой предметной области и анализ современного состояния, тенденций и перспектив развития методов и технологий

проектирования, реализации и сопровождения информационных систем, формулируются цель и задачи исследования.

В п. 1.1 проведен анализ тенденций развития ИС, требований и свойств, поддержка которых обязательна на всех этапах жизненного цикла. Выделены 4 группы требований, которые являются приоритетными при разработке сложных гетерогенных информационных систем: 1)адаптация в условиях стохастической природы изменения целей и задач при ограничении времени, 2)высокая степень гетерогенности по платформам и службам,

3)поддержка территориальной распределенности и мобильности облачных компонент,

4)возможность использования в качестве компонента в комплексных информационных системах. Определен круг дополнительных (вспомогательных) методов и технологий, без которых требования (1-4) труднодостижимы. На основании анализа материалов п. 1.1 установлено, что современная сложная информационная система должна рассматриваться с позиций открытых систем.

В п. 1.2. 1.3 выделена группа базовых и вспомогательных, теоретических и практических средств проектирования и разработки информационных систем.

В п. 1.2 приводится историческая справка о развитии технологий разработки ПО, о моделях поддержки жизненного цикла информационных систем, выявлены их сильные и слабые стороны.

В п. 1.3 анализируются концепция открытых информационных систем, виртуализация и облачные вычисления, отнесенные к группе вспомогательных средств, поскольку они дополняют с базовые методологии и явно акцентируются на свойствах открытости ИС. В нашей стране и за рубежом исследования по этим направлениям проводили и проводят Гуляев Ю.В., Олейников А.Я., Батоврин В.К., Васютович В.В., Журавлев Е.Е., Петров А.Б., Теряев Е.Д., В.А. Сухомлин и др. (открытые информационные системы), М. Розенб-люм, Т. Гарфинкель и др. (виртуализация), M. Peckham, J. Brightman, R. Chris и др. (облачные вычисления).

Дополнительно анализируются методологии моделирования бизнес-процессов, поскольку на ранних этапах ЖЦ ИС они играют важную роль и предопределяют дальнейшие процессы формирования ИС.

По результатам анализа материала п. 1.2 и 1.3 сделаны выводы о том, что компонентный подход к проектированию и разработке информационных систем, вместе с технологией открытых систем и виртуализацией позволяют создавать открытые ИС с некоторыми ограничениями:

1. Проектируемые системы, в случае высокой динамики бизнес-процессов, не обладают свойством высокой готовности.

2. Нет четкой системы проектирования механизмов балансировки нагрузки в гетерогенных системах.

3. На этапе проектирования информационных систем не предусматриваются встраиваемые механизмы мониторинга структурно-функциональной организации и обнаружения узких мест.

4. Отсутствуют эффективные методики и алгоритмы сборки профилей информационных систем на основе бизнес-моделей.

Одним из перспективных направлений дальнейшего развития методологии и технологий проектирования и реализации информационных систем является техническая самоорганизация, естество которой определяется процессом автоматической смены алгоритма действия при изменении свойств управляемого объекта, цели управления или параметров окружающей среды, за счет интеллектуальных адаптивных систем, обеспечивающих заданную работоспособность вне зависимости от условий функционирования. Ожидается, что применение принципов технической самоорганизации в задачах создания информационных систем позволит:

• создать технологии генерации информационных систем на основе стандартизированных бизнес моделей, описанных средствами дескрипционных логик и реализованных в формате баз знаний онтологического типа;

• реализовать алгоритмы профилирования и конфигурирования информационных систем в автоматическом режиме;

• повысить скорость адаптации информационных систем к изменениям в основополагающих бизнес процессах.

• в еще большей степени исключить труд программистов.

В п. 1.4 проведен анализ предметной области самоорганизации, включая техническую самоорганизацию информационной системы, показано отличие между понятиями самоорганизации применительно к естественным системам, технической самоорганизации и адаптации. Выполнен критический анализ работ по технической самоорганизации, на основе которого сделаны выводы о корректности применяемой терминологии.

В разное время над этими направлением работали и работают: Дж. Генри Холланд (сложные нелинейные системы), И. Р. Пригожин, Ю.Л. Климонтович, Дж. Николис (дис-сипативные структуры), Андронов A.A., Ю.И. Неймарк, (теория колебаний, бифуркация динамических систем), Жан-Мари. Лен, М.Л. Тай, (самосборка), Дж. Фон Нейман, Т. Тоффоли, Г. Е. Цейтлин, Н. Марголус, Б. Хэйес (самоорганизация клеточных автоматов), Yuan S., Yokoo М., Dautenhahn К., Bond A., Cañamero L., Edmonds В. Hexmoor H., Castel-franchi С., Falcone R., Braun P., Rossak W. Resconi G., Jain L., Khosla R., Ichalkaranje N., Jain С. (самоорганизация многоагентных систем), Буч Г., Рамбо Дж, Якобсон А., Ритчи Д., Бек К., Хелм Р., Джонсон Р. и др (управление ЖЦ информационных систем).

Особое внимание уделено анализу процессов самоорганизации в мультиагентных системах. Был проведен аналитический обзор примеров применения самоорганизации многоагентных систем в сфере информационных технологий и вычислительной технике. Установлено, что они касаются узких задач, таких как разработка протоколов и средств их поддержки, балансировка нагрузки в GRID-системах, поиск файловых ресурсов, управление доступом к сервисам и др.

В п.1.5 были сформулированы научная проблема, цель, задачи, объект и предмет исследования, а также приводится развернутая постановка задачи диссертационной работы.

Построены следующие основные рабочие гипотезы:

1. (О современном уровне развития средств исследования). Современный уровень теории искусственного интеллекта и возможности вычислительной техники создают основу для формализации, хранения и извлечения знаний в сферах IT-стандартизации, системного анализа и технологий разработки программного обеспечения, что позволяет организовать поддержку жизненного цикла открытых информационных систем с позиций технической самоорганизации.

2. (О формировании стандартизованного профиля открытой ИС в автоматическом режиме). Стандартизованный профиль ИС однозначно определяется на основе агентно-онтологического описания автоматизируемых процессов, стандартов, спецификаций, профилей IT;

3. (О формировании структуры аппаратного ресурса ИС в автоматическом режиме). При формировании структуры могут быть применены методы самоорганизации муль-тигентных моделей, имитирующих поведение естественных систем и, формируемый в результате имитационного эксперимента, аттрактор пространственно-временного ресурса может быть однозначно аппроксимирован параметрами реального ресурса посредством моделей нечеткого вывода. ,

4. (О самообследовании информационных систем). Применение интеллектуально-аналитического подхода и методологии больших данных позволят в автоматическом ре-

жиме выявлять группы ИС, совместимых/несовместимых по аппаратному ресурсу, приложенной нагрузки, а также выявлять узкие места в производительности.

5. (Об ожидаемом эффекте). Ожидается повышение скорости адаптации ИС к изменениям в автоматизируемой предметной области, при этом появится возможность прогнозировать с высокой точностью временные и финансовые затраты на адаптацию

Научной проблемой, на решение которой направлено исследование, является проблема управления проектированием, реализаций и сопровождением ИС, обладающих свойствами открытых систем, а также технической самоорганизации, обеспечивающей адаптивность открытых ИС к произвольным внешним воздействиям на всех этапах ЖЦ. Сформулированы задачи, направленные на достижение поставленной цели диссертационного исследования.

Во второй главе разработана концепция, положения и методология технической самоорганизации ИС как диссипативной системы. Сформулированы принципы самопрофилирования, самоконфигурирования и самообследования как разновидностей технической самоорганизации ИС.

В п.2.1. сформулированы принцип диссипативности и концепция технической самоорганизации ИС. Представлено формализованное представление открытой информационной системы. Рассмотрим множество задач Е решаемых для достижения системы целей О. Для решения задач формируется множество процессов Рь = ЩЕ,Р), где Р - универсум процессов, элементы которого имеют входную и выходную информацию Л*1, }'', исполнителей Л/ и механизмы контроля /Л Таким образом, каждый процесс может быть представлен четверкой множеств р=()С, Ур, А/, V). Элементарным процессом будем считать однозначно интерпретируемое действие р,,е Р, не требующее декомпозиции или дополнительного уточнения. На основе элементарных процессов могут создаваться сложные, представляющие собой тройку рс=(Рь, IV, С), где 1С - множество маршрутов, С - множество условий перехода, определяющих маршрут IV, е . В общем случае, в состав сложных процессов могут входить другие сложные процессы.

Процессы Р, ассоциированные с задачами £, можно разбить на два класса: автоматизируемые и не автоматизируемые РЕ = Р^ . Для автоматизируемого процесса Раш

существуют связанные с ними алгоритмы А1'- = Я(Раш,А), для которых определены входные и выходные данные -V", У , А - все множество алгоритмов. Элементарным алгоритмом будем считать однозначно интерпретируемое действие а,,€Л, не требующее декомпозиции или дополнительного уточнения. Элементарные алгоритмы могут образовывать сложные ар = (А'~',И\С), где IV - множество маршрутов, С - множество условий перехода, определяющих маршрут «', е IV. В общем случае сложные алгоритмы могут входить в состав других сложных алгоритмов. Здесь подчеркнем, что понятие алгоритм применяется исключительно в контексте машинной обработки, т.е. для выполнения алгоритма аРт, поддерживающего процесс раш, ставится в соответствие программно-аппаратный ресурс 7"'-- = /''■■< и/'-', где ■/"'*"- программный и ~ аппаратный ресурсы соответственно.

Сформированный ресурс находится под воздействием потока запросов формируемого потребителями ресурса , потока целей С , а, следовательно, и потоков задач Е и процессов Р.

На основании результатов, полученных в первой главе, сформулированы общие положения эффективности ИС: 1. Факт существования выходного отображения не должен зависеть от выбранного интервала времени, системы целей, задач и приложенной нагрузки

2. Актуальность выходного отображения: выходное отображение должно быть сформировано и передано по запросу ц, с задержкой, не

11

дкд/„

превышающей значение критической задержки: У^еф./е^,,/,]^ :/+Д/ -> у(1+А1) 3. Контролируемость перехода между соседними состояниями системы:

~~* —> ЛС,. 4. Минимизация стоимости перехода

Я. Я у

между соседними состояниями системы: X 2 X (а, • .у,д. + Д ■ л1,,,,) —» тт, 1Дс п^ -

количество точек, в которых требуется определить конечный вид функции перехода, пх - количество точек, в которых осуществляется переходный процесс, пс - количество типов используемых ресурсов,^. - объем ресурса типа_/', затрачиваемого в ходе переходного процесса на интервале времени / с при котором выполняется переход к к-ой пере-

ходной функции, - объем ресурса типа у, затрачиваемого в ходе переходного процесса на интервале времени /с(/„,/„], при котором выполняется переход кр-ому состоянию системы, коэффициенты ОГ,,Д - принимают значение 1, если на интервале времени ! используются ресурсы типа ] для выработки переходной функции или для осуществления перехода к новому состоянию системы соответственно. Введены и доказаны утверждения.

Утвержден не 1. Для любого процесса поддержки жизненного цикла информационной системы 30, Е, Р, д, причем О € 0, Е а 0,Р е 0,де 0. Утверждение 2. Изменения С,2,Р,д необратимы.

Таким образом, любая вычислительная система на протяжении всего жизненного цикла находится под воздействием необратимых процессов, изменяющих во времени

с,г,р,д.

Информационная система может быть представлена в виде::

5 = ГГ.С.Е.д, РЕ, А^.У-,У) , (1)

где У - поток информации, формируемый ресурсом У- при выполнении запроса дед. Смысл остальных множеств раскрыт выше.

Для дальнейшего исследования системы (1), необходимо определиться с математическим аппаратом, а это, в свою очередь, влечет необходимость определения ее класса. Лемма 1. Система (!) не является динамической в системе аксиом Калмана. Следствие Л1.1. Детерминированное описание системы (1) невозможно, поскольку 3', 6 7": V/ > 11гк функции /р:ТхТхХхС1 —>X и С1 = {а: Т ->и}не определены или определены с некоторой вероятностью.

Следствие Л1.2. Система (1) является стохастической.

На рисунке 1 представлена схема формализованного представления ИС.

Рис. 1 - Формализованное представление информационной системы.

Утверждение 3: Система (1) является изолированной.

Для поиска решений проблемы управления проектированием, реализаций и сопровождением ИС, обладающих свойствами открытых систем, а также технической самоорганизации, обеспечивающей адаптивность открытых ИС к произвольным внешним воздействиям на всех этапах ЖЦ, предлагается систему (1) рассматривать в качестве элемента следующей метасистемы:

Г = (5,0 ,„,Л,/), (2)

в которой возникает информационный процесс /, между 5, П,„ и Л, где Я,„- гетерогенный источник внешнего воздействия и Л - человеко-машинная система. В результате процесса I формируется информационный и материальный потоки, приводящие к эффективным структурам в системе 5. В Г система 5 является открытой, так как на нее оказывается воздействие со стороны Пгя, увеличивающее энтропию, и со стороны Л, которое может, как уменьшить, так и увеличить энтропию ©системы 5. В контексте системы (2) и далее понятие энтропии используется на концептуальном уровне для иллюстрации идей, лежащих в основе работы.

Формализм (2) позволяет рассматривать поддержку жизненного цикла ИС, как дис-сипативный процесс. В общем случае природа системы Л может быть различна: группа аналитиков и разработчиков, базы знаний и экспертные системы, математические и имитационные модели естественных и технических процессов, естественные и технические процессы и их комбинации. Основным предназначением системы Л является выработка не-гэнтропии за счет своей структурной и функциональной организованности и передача ее системе

Особенность системы (2) заключается в том, что переход <р.ХЛ. —> Хх возникает

вследствие информационного взаимодействия с внешней средой и формирует поток энтропии <ЛЭ (<р) за время Л, уменьшающий энтропию системы, т.е. общее изменение энтропии за Л может быть отрицательной величиной и определяться выражением с/0^0^ где |с/0^ |<|</0,(¥>)1 и </0,(«?)<О.

Сформулирован принцип диссипативности ИС: для обеспечения свойств открытости ИС, ее необходимо определить в качестве элемента метасистемы, в которой возникают диссипативные информационные процессы, приводящие к структурной целостности и эффективности ИС в смысле (1-4, стр. 12) вдали от положения равновесия. Самоорганизующейся информационной системой будем считать ИС, способную адаптироваться к изменениям внешних процессов, непосредственно влияющих на систему С. Е, Р, (Э за счет встроенных систем управления диссипативными информационными процессами или иными словами, приводящих к структурной целостности и эффективности ИС в смысле (1-4, стр. 12) вдали от положения равновесия. Сформулирована концепция технической самоорганизации ИС, которая направлена на поддержание в автоматическом режиме свойств открытости информационных систем на этапах проектирования, реализации и эксплуатации и обеспечивает удержание ИС в стационарных неравновесных состояниях на всех этапах ЖЦ в условиях стохастической природы внешних воздействий.

Любой переходный процесс в системе 5 на самом верхнем уровне может быть представлен комбинациями следующих элементарных процессов: 1. Формирование/модификация новой/существующей цели в иерархии целей. 2. Формирование/модификация новой/существующей задачи в иерархии задач. 3. Формирование/модификация нового/существующего автоматизируемого процесса. 4. Формирование/модификация нового/существующего алгоритма. 5. Добавление аппаратного ресурса типа у в количестве от, единиц внутри вычислительного узла. 6. Изъятие аппаратного ре-

сурса типа у в количестве т1 единиц внутри вычислительного узла. 7. Добавление копий вычислительного узла типа к в количестве от, единиц. 8. Изъятие копий вычислительного узла типа к в количестве т, единиц. 9. Формирование/модификация нового/существующего программного ресурса. 10. Изменение связи типа "программный ресурс "аппаратный ресурс".

Поскольку переходные процессы могут быть инициированы внешней средой, поведение которой выходит за рамки формализма (2), то можно говорить о существовании точек, в которых поведение ИС заранее не известно и не может быть воспроизведено на основе последовательности предшествующих стационарных состояний. Назовем их точками бифуркации. Понятие позаимствовано из теории самоорганизации и адаптировано к частному случаю технической самоорганизации информационных систем. Итак, под точкой бифуркации самоорганизующихся ИС будем понимать критическое состояние ИС, при котором ИС становится неустойчивой относительно изменений системы О, Е, Р, определяемых внешними по отношению к (2) процессами, и при этом возникает неопределённость: осуществим ли переход ресурса ИС в новое стационарное состояние. Выявленные основные виды бифуркаций представлены в табл. 1

Таблица 1 - Виды бифуркации

№ Пп Наименование Обоснование

1 Стратегическая (С,Е,Ре,А111,ГГ--') от Обусловлена внешним воздействием со стороны . Изменения затрагивают в первую очередь й.Е, а также все множества, определяющие состояние X.

2 Нагрузочная .а,, ^у л»' ^ ^у 1 аи1 Обусловлена изменением нагрузки При этом выполняется переход к новой конфигурации ресурса, которая определяет общее состояние X. Это связано, как правило, с изменением количественных характеристик ресурса, а также с внутренними связями между отдельными типами ресурсов

3 Интеграционная Частный случай стратегической бифуркации. В точке данного типа возникает интеграционный процесс, в ходе которого происходит объединение подмножеств двух и более ИС, ранее рассматриваемых как самостоятельные системы. Переход к новому состоянию определяется в первую очередь интеропе-рабельностью существующих ресурсов.

Построены модели бифуркации ИС. В процессе бифуркации происходит изменение целей и задач, при этом необходимо совершить переход от текущей структуры Х(1к структуре Х(1,. ¡) за некоторый допустимый предельный период времени -/, < А/1|т. Изменения структуры в общем случае распространяются на процессы р, е РЕ, которые меняют свое состояние. Для автоматизируемых процессов РЕ £ РЕ изменения затрагивают алгоритмы Ар и ресурсы •/"'*■'.

Выделим несколько участков, на которых последовательно происходит:

— уменьшение неопределенности ожидаемого внешнего воздействия (длительный процесс выработки внешнего воздействия внешними системами) (интервал Л/,,),

- формирование конечной формы параметров внутреннего воздействия (й,Е, Р), и/или

(интервал А12)

- формирование <р{, , , е Ф за счет диссипации и самоорганизации (интервал Д/,),

- выполнение перехода к новому неравновесному состоянию^: Xs -» X . (интервал Atj.

Проведенный анализ переходных процессов и бифуркации ИС позволяет сформулировать элементарные процессы управления ИС, которые можно отнести к процессам технической самоорганизации: 1. Самоконфигурирование (самоорганизации пространственных и временных ресурсов в системах с большим числом элементов). 2. Самопрофилирование (самоорганизации архитектуры, структурных и функциональных аспектов системы, определяемых стандартизованными профилями). 3. Самообследование (автоматическое выявление узких мест в производительности ИС в монопольном режиме и режиме разделения аппаратного ресурса). 4. Саморазвертывание (автоматическое резервирование вычислительных узлов, распределение программного ресурса и их предварительная настройка).

Показано, что система Z обладает свойствами самоорганизующихся, сложных адаптивных систем, введенных Дж. Холландом: в разных формах существуют механизмы агрегации групп элементов, нелинейности, модификации ресурсов и информации, модификации структуры и поведения ее элементов, влияющих на эмерджентные свойства что приводит к повышению ее устойчивости. Известно, что естественным подходом для описания ССАС является агентный подход.

В п.2.2 построена методология технической самоорганизации ИС. Обоснована возможность применения агентного подхода к технической самоорганизации ИС, который включает:

• агентно-онтологическую составляющую для решения задачи самопрофилирования, на основе системы интеллектуальных агентов,

• агентную составляющую на основе системы реактивных агентов с механизмом нечеткой аппроксимации для решения задачи самоконфигурирования,

• интеллектуально-аналитическую составляющую, базирующуюся на аппарате OLAP и Data Mining, для решения задачи самообследования.

Разработан методологический базис технической самоорганизации ИС (рис. 2).

Множество 5 дополнено множеством профилей РР, которые определяют методики расчета ИС различного уровня. Множество профилей представлено стандартами, спецификациями и иными нормативными документами с указанием ограничений на используемые инструкции, параметры и их диапазоны.

Уровень, на котором происходит формирование ресурса У"'-*, разделе на два подуровня: абстрактный ресурс , реальный ресурс . Такой подход позволит создавать механизмы самоконфигурирования практически без ограничений на методы и средства. Параметры абстрактного ресурса могут быть отображены на множество реального ресурса.

Определен методологический базис окружения самоорганизующихся открытых ИС (рис. 3)

Среда в ianмодействии самоорганизующихся ИС поддержки информационных процессов

Технология Cloud Computing

Технология виртуализации

Технология открытых систем

нагрузка, внешние воздействия различной природы

Модели знаний онтологического типа

Агентное моделирование коллективного поведения

Мягкие вычисления

Методы функциональной стандартизации

Дескрипционная и нечеткая логики

Агента о- онтологический и интеллектуал ьно-а нал этический подходы

Теория самоорганизующихся адаптивных систем

Системный анализ

Методология

Рис. 3- Методологический базис окружения самоорганизующихся открытых ИС

На основании сформулированных гипотез (п. 1.5, стр. 10-11), принципа диссипатив-ности (п. 2.1, стр. 13) и анализа бифуркаций ИС (п.2.1, стр.14-15) был выявлен базис технической самоорганизации ИС, включающий процессы самопрофширования, самоконфигурирования, самообследования и получены концептуальные положения технической самоорганизации ИС: 1. О самоконфигурировании, как о двухуровневом процессе автоматического определения параметров пространственных и временных ресурсов ИС: на первом уровне выполняется формирование аттрактора ресурсов, на основе агентно-онтологического подхода и агентного моделирования процессов коллективного поведения, происходящих в естественных и социальных системах; на втором уровне выполняется нечеткая аппроксимация аттрактора смоделированного ресурса параметрами реального. 2. О самопрофилировании, как об автоматическом формировании согласованного набора нормативных документов с подмножеством регламентированных параметров и диапазонов их значений с целью обеспечения свойств открытости ИС на основе агентно-онтологического 16

подхода. 3. О самообследовании, как об автоматическом выявлении узких мест в производительности ИС в монопольном режиме и режиме разделении аппаратного ресурса на основе интеллектуально-аналитического подхода и методов Data Mining.

Сформулированы принципы двухуровневого сам окон фигурирования ресурса. 1. Источник ресурсов моделирует программно-аппаратный сервис, используемый для обработки запросов потребителей. 2. Потребитель обладает активным веществом, концентрация которого определяет степень его голода из-за отказов и задержек в обслуживании. 3. В случае высокой концентрации активного вещества у нескольких потребителей, они могут образовать эмбрион нового источника ресурса. 4. Потребитель использует множество посыльных для передачи запросов. 5. Посыльные обладают активным веществом, определяющим степень недовольства обслуживанием на ресурсе. 6. Источник обладает феромоном, концентрация которого определяет уровень загрузки и, следовательно, общую привлекательность для посыльных. 7. Посыльный передает источнику энергию, которая поддерживает источник в активном состоянии. При падении энергии ниже критического уровня возрастает вероятность «смерти» источника. 8. Аттрактор ресурсов естественным образом аппроксимируется посредством нечеткого вывода параметрами реального ресурса.

Принципы 1-7 позволяют сформулировать требования к уровням взаимодействия агентов: 1. Связность (сценарии взаимодействия «потребитель - посыльный», «посыльный - источник ресурсов», а также начальная конфигурация системы и механизмы порождения и уничтожения источников определены извне при инициализации агентной модели), 2. Координация (источники ресурсов влияют на посыльных, вследствие чего посыльные могут перейти к другими источникам), 3. Кооперация (при задержке ресурса, потребители кооперируются друг с другом с целью формирования нового источника ресурсов).

Предложена адаптация агентно-онтологического подхода к решению задачи самопрофилирования ИС, предложено расширение каркаса проектирования MVC для использования в качестве одного из базовых механизмов профилирования, предложен формальный язык, расширяющий понятие стандартизованного профиля, что позволяет закладывать в профиль рекомендации по использованию готовых алгоритмов, реализованных методов, библиотек и готовых систем. Сформулированы принципы самопрофнлнрования ИС: 1. Предметная область описывается посредством целей, задач, автоматизируемых процессов, макрофункций, алгоритмов, существующих средств реализации, а также связей между ними. 2. Отдельные аспекты поведения ИС на разных уровнях описаны в виде положений, совокупности параметров, режимов, определяемых комбинациями параметров и диапазонами их значений. 3. Вся информация представлена в виде совокупности классов и свойств, и представляется в формате баз знаний онтологического типа, в основе которого лежат семантические сети и логики SHOlN(D),SROlQ(D). 4. Используются две группы агентов: агенты-решатели (предназначены для подготовки решения по отдельным аспектам стандартизованного профиля) и агенты координаторы (предназначены для выбора агентов решателей). 5. Конечный профиль системы определяется множеством целей, автоматизируемых процессов, межпроцессными взаимодействиями и средой функционирования 6. Конечный профиль определяет степень открытости ИС. Выбор базы знаний в формате онтологий обусловлен хорошими показателями расширяемости, масштабируемости, интероперабельности, переносимости, а также существованием методов проектирования вычислимых алгоритмов логического вывода.

Показана возможность применения агентного подхода и методов Data Mining при создании встраиваемых средств диагностики ИС. Сформулированы принципы самообследования ИС: 1. Любая ИС, в общем случае, функционирует в режиме разделения временных и пространственных ресурсов. 2. ИС содержит встраиваемую карту профиля с контрольными показателями функционирования отдельных подсистем. 3. ИС содержит

17

множество агентов, формирующих оценки производительности и взаимодействующих с БЗ онтологического типа по проблемам ИС. 4. ИС содержит группу агентов, выполняющих а) кластеризацию совместимых в смысле производительности ИС по программно-аппаратной платформе, б) классификацию ИС по совместимости с другими ИС и программно-аппаратными платформами на основе стандартизованного профиля, в) кластеризацию выполняемых функций по потребляемым временным и пространственным программно-аппаратным ресурсам, г) формирование сводных отчетов о потребляемых ресурсах.

В третьей главе описаны модели технической самоорганизации ИС, построенные на основании принципа диссипативности ИС, концепции и методологии технической самоорганизации, включающих положения о самоконфигурировании, о самопрофилировании, о самообследовании, которые были сформулированы во 2 главе.

В п.3.1 приводится описание моделей самоконфигурирования как технической самоорганизации пространственно-временного ресурса.

В ИС выделим источники ресурсов г,,г2,...,г|1 и их потребителей (клиентов). Все ресурсы могут быть разделены на две группы: пространственные и временные. Источники ресурсов — объекты системы, которые предоставляют ресурс и могут контролировать его свойства. Все источники обладают способностью привлечения к своим ресурсам с помощью феромонов, концентрация Сг которых зависит от загруженности ресурсов в каждый момент времени. Потребители существуют за счет ресурсов, для получения которых они формируют запрос и пересылают его со своим агентом. Запрос включает требования к

пространственным Л', временным Л,' ресурсам, а также время потребления ресурсов в монопольном режиме. Агенты ориентируются в пространстве источников с помощью выделяемых ими феромонов. Агент передает источнику часть энергии, которая определяет предельно допустимый объем ресурса. При попадании на сервер агент уменьшает объем пространственного ресурса согласно требованиям - Я,, -дг . Потребление временного ресурса в общем случае определяется дополнительными параметрами агента и алгоритмами распределения ресурсов внутри источника. Все агенты, запрашивающие временной ресурс, разделяются источником на приоритетные группы. Приоритет определяет квант времени потребления ресурса типа Л, и зависит от таких характеристик как оплата ресурсов клиентом, тип запроса (краткосрочный, долгосрочный) и от других: Р(5,Т(),ОР), где 5 - размер

оплаты ресурсов клиентом; Т() - тип запроса агента; ОР - вектор параметров, характерных при планировании обслуживания источником.

В простейшем случае приоритет определяется параметром Б, причем для одних агентов приоритет масштабируется в случае перегрузки временного ресурса, а для других определяет фиксированную часть времени его использования. Таким образом, выделяем масштабируемый и фиксированный приоритеты. Агенты с фиксированным приоритетом уменьшают объем временного ресурса согласно требованиям Д, =Н1, . Эта величина выражена в процентах. Агенты с масштабируемым приоритетом потребляют временной ресурс следующим образом:

л*(1-5>)

1=1

где рк - динамический приоритет агента, долю потребления временного ресурса которого требуется определить, т - количество агентов с динамическим приоритетом, п - количество агентов с статическим приоритетом, А, - статический приоритет ¡-го агента, р} - динамический приоритет ]-го агента. 18

В случае имеющегося резерва временного ресурса агент удовлетворяет свои потребности полностью. Каждый ресурс характеризуется двумя динамическими параметрами: скоростью поглощения V и объемом V. Источники выделяют феромоны, сигнализирующие о доступности временных и пространственных ресурсов. Для описания увеличения или уменьшения концентрации феромона были выбраны сигмоидные функции вида:

^^'((тГтМЧ ' (3а)

^(*)=-И1т—w~i\+d\ ' (зь)

jw

где а, Ь, с, d-параметры, позволяющие гибко настроить вид зависимости.

Индекс inc указывает на возрастание функции, a dec — на убывание. Функции (За) и (ЗЬ) также используются для описания изменения концентрации активного вещества, регулирующего ряд важнейших процессов на источниках и потребителях, о чем подробно будет сказано ниже. Концентрация феромона привлекательности временного ресурса определяется по формуле:

СД* + 1,р) = СД0 + ^|>,-

Выбрана убывающая функция изменения концентрации феромона, которая определяется уровнем загрузки временного ресурса. Величина загрузки равна сумме приоритетов

^ pt агентов, которые обслуживаются источником. В оптимальной точке загрузки времен-i=i

ного ресурса Pi j = " • Чем больше загруженность, тем меньше феромона формирует-

ся и наоборот, чем больше время простоя ресурса (меньше загрузка), тем больше феромона выделяет источник в единицу времени. Феромон определяет привлекательность ресурса, чем выше уровень феромона, тем больше вероятность обнаружения его клиентами. Разные источники могут обладать разной скоростью испарения феромона vc . Кроме того, для каждого источника существует параметр, определяющий уровень энергии Е, который имеет некоторое начальное значение в момент зарождения и в процессе жизни источника постоянно уменьшается со скоростью vE. Процесс уменьшения уровня энергии описывается следующей итерацией:

£,(» + !) = £Дг)-

где V,.- j - скорость изменения энергии7-го источника.

Агенты, обслуживаемые источниками ресурсов, обладают активным веществом, определяющим степень удовлетворения обслуживанием:

+1, Д/^ = и(г)+ ¿'^(Д/), (4)

где А/ - вектор значений интервалов задержки между обслуживанием, ДI - средний интервал ожидания между обслуживанием.

Передачу энергии можно описать следующим образом:

т т

Е1 = Е, +ДЕ", АЕ" = 0,еслм£ Як < , Д£" = Ел ,если]£ Як > .

Потребители ресурсов, в свою очередь, обладают активным веществом, определяющим степень голода. Определим функцию изменения концентрации активного вещества в моменты поступления заявки на ресурсы и при возвращении агента от источника:

g^/+1ДЛ/) = *»(')+gh[t+\,b,^ = gh{>)-a(m*P*^T + SmXn),

а(АТ) = 1, если АТ<АТп1 , a(AT) = S\jAT\ если AT > АТсп,, где а(АТ),/} параметры, определяющие величину изменения концентрация активного вещества; AT - интервал времени возвращения агента; Т€Г„ - требуемый средний интервал времени возвращения агентов; и - количество ожидаемых агентов.

Потребители ресурсов начинают испытывать голод с момента формирования заявки на определенный ресурс. Каждая заявка должна быть реализована в течение интервала времени AT для / - го агента. В начальном состоянии клиент обладает некоторым уровнем концентрации активного вещества голода ght>. В момент отправки агента концентрация вещества увеличивается на некоторую величину /)*АТ. Если агент возвращается в течение требуемого периода времени, то уровень гормона голода понижается на величину f(AT). В противном случае эта величина уменьшается за счет а. Причем коэффициент определен на интервале [0; 1] и стремится к 0 с ростом AT.

Чтобы держать уровень феромона и энергии в устойчивом состоянии, источник может корректировать его объем. Величина прироста ресурса также зависит от количества энергии источника Е и текущего объема ресурса, который определяет скорость расхода энергии:

V(t +1) = V(t) + а(Е) * Sm(K), где К - количество агентов с концентрацией w г , причем К > Км.

а(Е) = 1, если Е > ЕсН,, а(Е) = SJlc(E), если Е < Есп,.

Если количество энергии опускается до некоторого предельного значения Emin/is, то источник выгружает все агенты, которые получают оставшиеся ресурсы у других источников. Далее, источник в течение интервала времени timeout самостоятельно восстанавливает энергию. Если количество энергии варьируется в диапазоне от Есп, до Emi„r,x, то появляется дополнительный коэффициент, который регулирует объем добавляемого ресурса в зависимости от степени близости к минимально возможной энергии.

В случае уменьшения количества агентов с высокой концентрацией w, источник уменьшает объем предоставляемого ресурса:

Г(/ + 1)=Г(/)-ДГт1„,

где Л(-'„,„ - заранее определенный, минимальный объем ресурса, который отдает источник в случае, когда количество недовольных агентов становится ниже некоторого граничного значения, подобранного эмпирически или с помощью дополнительных методов.

Объем ресурса варьируется на протяжении всего жизненного цикла источника. Активное вещество голода, удовлетворения агента, а также феромон источника определяют эволюционное развитие всей системы.

Решена задача отображения параметров аттрактора моделируемых ресурсов на параметры реальных ресурсов, соответствующая задаче управления свойствами пространственного и временного ресурсов конечной информационной системы.

Опыт показывает, что все выполняемые задачи можно разбить на кластеры по требованиям к: объему памяти, скорости выполнения, платформе, типам компонент, стоимости компонент. Количество вычислительных узлов, количество выполняемых процессов на каждом узле, параметры пространственных и временных ресурсов определяется аттракторами. Аттрактор, определяющий параметры модельного ресурса в стационарном состоянии, также содержит их разброс. 20

Отображение аттракторов модельных ресурсов на реальные ресурсы задается системой нечеткого логического вывода (для определения объема и производительности памяти, производительности процессора и их стоимости).

Введены следующие лингвистические переменные: объем пространственного модельного ресурса (¿Гтг), скорость чтения/записи из/в пространственный ресурс (£>„,)> объем временного модельного ресурса (), объем памяти , скорость чтения/записи из/в память (4>г)> быстродействие процессора (). На выходе модели получаем вектор параметров пространственно-временного ресурса (Утгтт, Утгпих,Ятгщт, Ь'тг^, Ттгшт, Ттгтл), определяющий минимальные и максимальные значения объема и скорости доступа к пространственным ресурсам, а также минимальное и максимальное значение временного ресурса. Для всех лингвистических переменных введены терм-множества, с 5ю термами

Т1 ={"очень_большая(оеУ\"большая(ое)","средняя(ее)","малая(ое)","очень_ма1ая(ое)"} с трапецевидными функциями принадлежности для входных и треугольными - для выходных значений. Общая схема иерархической системы представлена на рис. 4.

Рис. 4 - Отображение моделируемого ресурса на реальный

Все эвристические правила формирования структуры аппаратного ресурса системы могут быть представлены в следующей форме: «Если LVmr = itl, то LVlT = », «Если LXmr = t2l, то LSrr = /г,», «Если Lrnr = l„, то Llrr = », где /„ e Tj - термы, связанные с лингвистической переменной j. Применяется нечеткий вывод Мамдани. Благодаря этапу нечеткого вывода, существует возможность параметрической настойки самоорганизации агентной системы формирования пространственно-временного ресурса независимо от формирования кластеров реальных ресурсов й, на основании теоремы FAT, доказанной Bart Kosco, можно сколь угодно точно отразить связь «параметры виртуального пространственно-временного ресурса» — « параметры реального ресурса». Для получения конечных рекомендаций по аппаратной базе, требуется выработать функциональный стандартизованный профиль системы.

В п.3.2 приводится описание моделей самоконфигурирования как технической самоорганизации нормативной базы И С, определяющей базовые программно-аппаратные механизмы, а также систему интерфейсов.

Задача самопрофилирования в рамках онтологического подхода включает следующие подзадачи: классификация информации, интеграция разнородной информации, информационный поиск и логический вывод на основе онтологии, интерпретация результатов решения задачи. Несмотря на высокую сложность, процессы профилирования обладают хорошими показателями формализуемости, поскольку: основывается на нормативной

21

базе 1Т, которая обладает структурой, выработанной и постоянно совершенствующейся на протяжении нескольких десятков лет; лежащий в основе принцип горизонтальной и вертикальной декомпозиции позволяет распараллелить процесс подготовки онтологий между различными группами экспертов использующих/не использующих средства автоматизации; процесс подготовки онтологии может осуществляться итерационно.

В самом общем случае профилем информационной системы будем понимать тройку множеств:

где Д,. - множество нормативных документов, V,, - множество параметров, определяемых документом, - множество ограничений значений параметров.

Онтология нормативных документов образует базовый слой

5

Рис. 5. Документы. Онтологический каркас На верхнем уровне расположен концепт Document, от которого наследуются все спецификации, стандарты. Все документы сгруппированы по двум уровням: уровень классификаторов, эталонных документов и уровень прикладных документов. На первом уровне выделены концепты Classifier, Reference Model Classifier, Interoperability Model Classifier. Они образуют основу таксономии остальных нормативных документов. Отметим, что предлагаемая модель расширяема, т.е. может быть добавлено произвольное число классификаторов каждой группы и, в том числе, допускается добавление новых групп без серьезных изменений структуры онтологии. На втором уровне вводится группа концептов и атомарных ролей, формализующих множество прикладных документов. Концепт AppDocument определяет все множество документов. Наследуемый Interface Document выделяет только такие документы, которые регламентируют поведения каждого интерфейса. Дня каждого документа предусмотрена модульная структура, задаваемая концептом Interface Document Part, каждый модуль может содержать некоторое количество логических групп (наборов) параметров ParameterSet, включающих отдельные параметры Parameter. Как только части документа классифицируют хотя бы по одному признаку, они

становится Classified Document Part. Параметры, регламентируемые в нормативной документации, имеют определенную область значений, задаваемую доменом, который описывается концептом Domain Mode. При описании домена, задается базовый системный тип System Data Туре определяющий значения параметров, а также ограничения Restriction, описываемые множествами Set и/или перечислениями Enumeration. Для одного параметра может быть определено несколько экземпляров Domain Mode, задающих различные области их определения. Это необходимо для гибкости формирования стандартизированных профилей ИС. Граничный концепт Interface Profile используется для формирования выборки параметров нормативных документов и режима их использования. С этим концептом непосредственно связаны многочисленные концепты Interface (Интерфейс) и их разновидности, которые моделируют вход/выход и способы взаимодействия с системой.

На рис. 6 показан слой процессов прикладных областей (бизнес-процессов) онтоло-

Рис. 5. Прикладная область. Онтологический каркас Концепт SubjectArea определяет предметную область, включающую бизнес-процессы Process, часть которых может быть автоматизирована AutProcess. Все процессы, согласно спецификации IDEF0 имеют несколько точек входа для информационных потоков: вход, выход, контроль и механизм. Для автоматизированных процессов значение имеют только потоки типа вход и выход, поскольку они выполняются в контексте более общих бизнес-процессов, для которых известны все потоки. Эти точки описываются концептами Inputlnterface, Outputlnterface, Control, Mechanism. Для связи интерфейсов бизнес-процессов с их профилем вводится атомарная роль hasInterfaceProfile. Особенности внутреннего устройства бизнес-процессов выходят за рамки каркаса и мог^т быть описаны дополнительными средствами, либо текущая онтология может быть дополнена простыми и сложными концептами и ролями, формализующими одну из существующих нотаций, предназначенных для этих целей.

На рис. 6 показан слой сервисов поддержки автоматизируемых процессов.

В онтологии может быть зарегистрирована информационная система Information System, которая состоит из сервисов AppService, имеющих три основные группы интерфейсов: системный (System Interface ), пользовательский (User Interface ), с платформой (Platform Interface ). Кроме сервисов прикладного уровня AppService ИС включает системные сервисы System Service, используемые для поддержки многочисленных интерфейсов, посредством которых она взаимодействует с программно-аппаратными платформами, системами поддержки человеко-машинного интерфейса, системами управления базами данных, графическими системами, другими прикладными системами.

Показано, что при построении сложных концептов необходимо и достаточно применить атрибутивную логику AL с расширениями S,R,0,1,Q, для которой существуют машины вывода Fact++, Pellet. В 90% случаях можно обойтись более «легковесным» расширением SHOIN, на которой построен стандарт OWL-DL.

Для анализа онтологий, построенных с помощью предложенного каркаса вводится система агентов. Предложена общая схема процесса выработки стандартизированного профиля в условиях стандартизированных бизнес-процессов. Формирование стандартизированного профиля происходит в несколько этапов. На первом этапе строится профиль уровня прикладной области. На втором этапе для маркированных профилей автоматизируемых процессов подбираются профили сервисов, для которых существуют реализации. На третьем этапе формируется список нормативных документов и сервисов, который анализируется. В результате анализа определяется множество точек сопряжения бизнес-процессов, для которых выявляются граничные сервисы, попарно обменивающихся данными, для автоматизации цепочки бизнес-процессов. Далее оценивается совместимость сервисов в контексте обмена информацией на физическом, синтаксическом и семантическом уровнях, при этом также учитывается наличие сервисов сопряжения. Полученный профиль может содержать участки, на которых для автоматизируемых процессов не обнаружены сервисы, либо средства сопряжения граничных сервисов неэффективны. На последнем этапе решается задача профилирования "пустых участков". Для этого предлагается использовать уже существующую базу стандартизированных профилей, для которых должны быть сформирована система кластеров, причем: кластеризация должна быть проведена по всем параметрам, влияющим на интероперабельность, независимо друг от друга, и каждый кластер должен содержать небольшое число профилей, чтобы с ростом их количества в онтологии, не падала производительность анализирующих агентов. Для кластеризации применяются известные иерархические алгоритмы, поскольку они позволяют сформировать многоуровневые кластеры и на каждом уровне содержится небольшое число элементов (профилей). При этом появляется возможность гибкой настройки обучающих выборок как по мощности, так и по их точности.

В п.3.3 приводится описание методики и моделей самобследования как направления технической самоорганизации ИС, базирующиеся на методах и средствах OLAP, Data Mining, а также средствах информирования, встраиваемых в IDE и внедряемых в ИС

Вычислительные системы S, S2, ..., Sj назовем пересекающимися по ресурсу R, обозначим 5я, если существует интервал времени Д/, на котором S, удерживает ресурс r„ a St удерживает ресурс rh причем rl,rj е R. Обеспечивается поддержка опционального режима самообследования вычислительной системы, в котором выполняется фиксация меток времени начала t0'L и завершения 1„и фрагмента исполняемого кода /с. Очевидно, что разные замеры времени выполнения одного и того же фрагмента кода будут отличаться друг от друга и в общем случае зависят от конфигурации аппаратной платформы А, от множества вычислительных систем, являющихся пересекающимися по ресурсу R с исследуемой, причем R < А, от нагрузки Q, приложенной ко всем пересекающимся по R системам.

Таким образом, Д/f = rf -t* -F(R,Q,S") и для комплексного анализа масштабируемости вычислительных систем, выполняющихся на платформе А необходимо обеспечить сбор t*,t£,R,Q,S", хранение их в форматах, наиболее удобных для аналитической обработки, включая поддержку автоматического поиска зависимостей.

Параметры t* ,t{' могут быть получены с помощью дополнительной функциональности в программном коде. Дзя этого используется сервисный класс или библиотека, содержащая методы (функции) разметки и выполнения хронометража кода, далее Chronometer. В каждом модуле, который содержит код, требующий хронометража, создается объект класса Chronometer. Участок исследуемого кода обрамляется методами start chronQ и stop_chron(). Вызовы этих методов порождают события starttime event, stoptime event и запускают на выполнение их обработчики, которые считывают текущее время, тип метки, идентификатор вычислительной системы, идентификатор ус и передают эти сведения в стандартный поток вывода. В среде разработки могут быть использованы дополнительно конструкторы режима самообследования, которые включают визуальные инструменты разметки fc и генерации соответствующих программных конструкций. Общая нагрузка Q на систему 5й определяется множествами пользовательских и программных запросов.

Собираемые данные приводятся к формату гиперкубов, что позволит естественным образом формировать аналитические структуры, поддающиеся автоматизированной обработке, разрабатывать модели Data Mining, для построения классификаторов и неочевидных функциональных зависимостей, в собираемых данных, с целью формализованного описания вычислительных систем и выявления оптимальных S

Концептуальная модель комплексной открытой системы мониторинга представлена на рис. 5. На тестируемом аппаратном узле функционирует система мониторинга SM, позволяющая собирать информацию об использовании ресурсов отдельными прикладным и системным процессами в срезе времени. На тестируемом аппаратном узле функционируют программные системы (компоненты программных систем) SIV/... SIV„, которые поддерживают режим самообследования, включающий идентификацию фрагментов кода и хронометраж. В общем случае, при тестировании все прикладное ПО переводится в режим самообследования, также включается система мониторинга SM. Это позволяет собрать наиболее полные сведения о функционировании узла. Выгрузка хронометража и идентификаторов кода, а также данных об использовании ресурсов системы может быть инициирована: 1. По расписанию 2. По факту фиксации клиентской нагрузки определенного уровня на узле 3. По факту фиксации критической отметки загрузки процессора одним или несколькими процессами 4. По факту фиксации критической отметки загрузки памяти одним или несколькими процессами 5. Принудительно.

1 Условия снижения производительности фрагментов кода ПО

2 Кластеры фрагментов кода по использованию памяти и процессорного времени

3 Классификация фрагментов кода нового программного

продукта по требованиям к памяти и процессора

4 Факт снижения производительное™ фрагмента кода в монопольном режиме использования аппаратного ресурса

Идентификация, хронометраж

Система Dala Mining

SW, Йодуль поддержки режима Хронометража \

sw2 ¿Лодуль поддержки режима Хронометража

i /

swn ф1одуль поддержки режима Хронометража

\-- ----

Статистика производительности фрагментов коза ПО в срезах времени, программного окружения, аппаратных платформ, разработчиков. стоимости, процента потребления ресурсов.

Временные файлы, таблицы в БД

Операционная система

Рис. 7. Концептуальная модель комплексной открытой системы мониторинга Сформулированы следующие базовые задачи, которые могут быть решены с помощью механизмов самообследованиия: 1. Выявление условий снижения производительности компонент ИС. 2. Формирование кластеров компонент ИС по использованию временных и пространственных ресурсов. 3. Классификация новых компонент ИС по предъявляемым требованиям к пространственным и временным ресурсам. Для решения задачи кластеризации компонент ИС по производительности может быть применен алгоритм К -Means, а также его модификации, входящие в поставку систем интеллектуального анализа. При классификации фрагментов кода программных систем используется набор данных, сформированный в результате кластеризации по производительности. В терминах Data Mining решается задача регрессии, поскольку независимые переменные обладают числовыми областями определения. Для определения класса требовательности к процессору и памяти рекомендуется использовать алгоритм Support Vector Machine и его модификации, входящие в поставку систем интеллектуальной обработки данных Data Mining.

В рамках самообследования ИС может собирать сведения о клиентских запросах и строить эмпирические модели клиентской нагрузки ИС. Основные положения методики: 1. Модель описывает дифференцированный трафик, из которого можно выделить потоки, принадлежащие определенным сервисам ИС и связанные с определенными задачами. 2. Источник дифференцированного трафика определяется процессами человеко-машинного взаимодействия. 3. В модель передаются эмпирические функции распределения вероятностей интервалов времени между передачами управляющих сигналов серверу, приводящих к существенной загрузке центрального процессора и оперативной памяти. 4. Особое внимание уделено системному анализу процессам решения пользовательских задач с применением программного обеспечения, поведению пользователя при решении задач с помощью программ. 5. Высокая степень автоматизации процессов сбора эмпирических данных. Схема методики представлена на рисунке 8.

Рис. 8 - Методика моделирования нафузки на сервер

В четвертой главе представлены некоторые алгоритмы технической самоорганизации ИС и результаты их экспериментальной проверки.

В п. 4.1 построены модели состояний, деятельности, алгоритмы поведения реактивных агентов решающих задачу самоконфигурирования вычислительных систем. На рис 9. приведена диаграмма деятельности одного из вариантов реализации. Клиент посылает запрос в сеть. Узел, на который будет обрабатывать данный запрос, первоначально выбирается случайным образом или зависит от географического положения (выбирается ближайший к клиенту узел). После отправки запроса, ожидая получения необходимых ресурсов, узел начинает испытывать голод, который увеличивается с каждой единицей модельного времени. На каждом узле закреплен интеллектуальный агент, который следит за его состоянием и производит мониторинг состояния ресурсов данного узла. Так же агент осведомлен о других, соседних агентах с которыми может контактировать. Агент опрашивает связанный с ним и соседние узлы для получения сведений о текущем состоянии феромона. После оценки полученной информации, агент принимает решения о привлекательности узлов (чем феромон выше - тем выше привлекательность), так же на уровень ферромона оказывает влияние загруженность сети. Агент пересылает запрос, либо обрабатывает его сам. Основываясь на информации о состоянии ресурсов узла, агент отправляет заявку на обработку, либо добавляет в очередь, до тех пор пока ресурс не сможет в полном объеме удовлетворить заявку. После того, как заявка попадает на обработку, узел уменьшает объем предоставляемых им ресурсов, и оповещает об этом свой агент. В свою очередь агент передаёт узлу часть своей энергии и оповещает клиента о том, что ресурс предоставлен. Далее агент производит мониторинг состояния ресурсов узла для поддержания информации об уровне выделяемого феромона в актуальном состоянии. При увеличении уровень голода клиента может превысить критическую отметку, при этом клиент информирует менеджера ресурсов о неудовлетворении обслуживании. Менеджер ресурсов, на основании жалоб клиентов может увеличить количество ресурсов, добавив новый узел в сеть. После обработки заявки узел освобождает ресурсы и уведомляет агента о результате обработки, который в свою очередь пересылает результат клиенту.

Рис 9. - Диаграмма деятельности системы

На рис. 10 показаны фрагменты графиков, иллюстрирующих области притяжения наблюдаемых траекторий (аттракторов).

28

.......................................................................................................

жГ .тг^^-МГ

$0 40 20 1......-............................................................................................

20 15 ;

<0

0 ........ % :

о so 100 1ь0 да «0 j00 "л0

ч-й» ........... • .......

__ .. \ и» • .. .. :

x» 1» ( Г"'' ) : >Jjppf

v» jflhhvr .....—о«,—-

«

<1 м 100 1vj л»1 ло *«> « » « » " » "» ■» <* ■» »"

Рис 10. - Аттракторы ресурсов ИС.

Проведены исследования моделей формирования аттракторов виртуальных пространственно-временных ресурсов. В ходе серии экспериментов удалось добиться сходимости к конечному значению количества источников ресурсов. При этом вариация ресурса в устойчивом состоянии составила в среднем от 7% до 19% от разброса между максимальным и минимальным количеством ресурса, наблюдаемым за весь период моделирования.

В п. 4.2 исследуются трехуровневая архитектура системы и процессы передачи графического интерфейса пользователя в потоковом видео. Программно-аппаратный комплекс первого уровня (ресурсные серверы) осуществляет выполнение программных ресурсов и обеспечивает взаимодействие с пользователем. Программно-аппаратный комплекс второго уровня (генераторы потокового видео) обрабатывает дублирующий GUI, обеспечивает взаимодействие пользователя с оболочкой посредством удаленных управляющих сигналов, осуществляет кодирование изменений GUI в потоковое видео и транслирует видео клиентским платформам, функционирующим на третьем уровне, решается задача исследования трафика, построения расширения онтологического каркаса, используемое для описания сервисов на основе вычислительных систем. По результатам имитационного эксперимента сделаны выводы, что среднее время отклика сервера генерации видео составляет 0.4 с при 18-19 пользователях. Для 25 - 28 пользователей время отклика может принимать значение от 0.8 до 1с, что является предельно допустимым с точки зрения авторов. Уменьшение значения времени отклика в имитационной модели по сравнению с замерами в реальной системе объясняется тем, что пользователи 40-70% времени не проявляют активность. Таким образом, средняя нагрузка сервера при 18-19 пользователях составляет 6-8 генерируемых одновременно потоков видео, а для 25-28 человек - 10-11. Таким образом, применение современных рабочих станций для трансляции GUI в потоковом видео для интерактивных систем является обоснованным. Одна рабочая станция рассмотренной конфигурации позволит обслужить до 25 клиентских подключений, построенных на основе различных программно-аппаратных платформ и поддерживающих потоковое видео.

В п.4.3 представлены алгоритмы самопрофилирования ИС. На рис. 11 представлен алгоритм обработки пустых участков профиля.

формирование графа профилей

Список М (фиксируются перебираемые элементы графа), список в (фиксируются пустые участки профиля). I. (ссылка на текущий элемент, признак поддержки сервисом).

флаг Г (признак незавершенного списка 5)

< ' грэф не пустой

Создание и _ инициализация ссыпок

Добавить элемент а список М и настроить L

да 1

Зобаеитъ элемент в список М

)

„•<5ущест«ует-педцер+иа

Ж—

^уС— поддерживаете^ ^ ч СВР№»ОК /

7 да

Создать и инициал изироэать новый пустой участок 5, устаншитьР

Добавить LвS, качестве левого фаничного интерфейса

Изменить I. на

текущий анализируемый элемент

\

\

Рис. 11,- Алгоритм обработки пустых участков профиля

В пятой главе описано применение результатов исследования при построении технологии создания диалоговых сервисов в гетерогенных программно-аппаратных средах.

В п.5.1 описано применение технической самоорганизации при построении диалоговых сервисов на базе произвольных информационных систем. Разработана открытая платформа поддержки диалоговых сервисов с оконным пользовательским интерфейсом. К особенностям данной платформы можно отнести, что интерфейс пользователя транслируется видео потоком с сервера. Кодирование видео уменьшает требования к пропускной способности сети. Нужно отметить, что интерфейс пользователя хранится отдельно от самого сервиса. Над одним приложением может быть надстроено множество сервисов. Клиентское приложение способно работать из под браузера, который поддерживает плагин flash player. Данная система удовлетворяет сформулированным требованиям: предоставляет пользователю простой доступ сервису, есть возможность регистрации сервиса, построение списка доступных сервисов, трансляция пользовательского интерфейса через видео поток. Она обеспечивает следующие функции: формирует списки сервисов, производит запуск, завершение сервиса, захват действий пользователя и передачу их сервису через интерфейс, трансляция интерфейса через видео поток, кодирование видео потока. К перспективам дальнейшей разработки системы относится оптимизация кода, которая позволит снизить нагрузку на оборудование клиента. Применение более совершенных алгоритмов кодирования видео

В п.5.2 описано применение технической самоорганизации при разработке технологии построения открытых виртуальных исследовательских пространств (ОВИП) была получена архитектура платформы интеграции виртуальных лабораторий, сформирован стандартизованный профиль. Кроме того, проведены исследования трафика запросов к определенным лабораториям в контексте решаемых задачи. В записке приводится описание анализа трафика, формирующегося в процессе взаимодействия с системой GPSS

В п. 5.3 описано применение технической самоорганизации при исследовании нагрузки на серверную часть в открытых информационных системах

Для оценки достоверности полученной модели был проведен хронометраж запросов на запуск имитационного эксперимента в среде GPSS тремя группами учащихся (табл. 1). Табл. 1 - Хронометраж запросов на запуск имитационного эксперимента

№ Учащиеся Задачи

группы Успевающие Неуспевающие Сложные Простые

1 8 12 5 3

2 10 0 6 2

3 0 12 4 I

На рис. 12 приведены гистограммы пиковой загрузки реального и модельного сервера запросами на запуск имитационной модели.

Построены доверительные интервалы Велча для среднего значения числа заявок, поступающих в интервалы времени, равные 60 с: (-0.21, 0.94), (-0.83, 1.07); (-1.17, 1.35).

Таким образом, достоверность построенной модели подтверждается наличием нуля в каждом интервале.

в)

Рис. 12 - Пиковая загрузка реального и модельного сервера по табл. 1: а) для группы 1; б)

для группы 2; в) для группы 3

В шестой главе приводятся практические рекомендации по использованию результатов исследования, а также намечены перспективы развития.

В п. 6.1 обсуждаются результаты исследования. Результаты работы были внедрены в организациях ФГБОУ ВПО Нижегородский государственный технический университет им. P.E. Алексеева, ФГБОУ ВПО Ижевский государственный технический университет им. М.Т. Калашникова, ФГБОУ ВПО Магнитогорский государственный технический университет им. Г.И. Носова и были использованы в учебном процессе, а также при проектировании, реализации и внедрении информационных систем корпоративного уровня, обладающих свойствами открытости. В рамках научно-исследовательской работы "технология построения от-крытых виртуальных исследовательских пространств (ОВИП)"построенные онтологии, алгоритмы формирования стандартизированного профиля, а также технология самоорганизации диалоговых сервисов в гетерогенных программно-аппаратных средах повысили скорость адаптации новых программно-аппаратных компонент (виртуальных лабораторий) к ОВИП.

Благодаря выработке стандартизированного сервиса сопряжения, а также интеграции пользовательского интерфейса к ОВИП, эти показатели улучшены на 18 - 33% по сравнению с ситуацией, характеризующейся одним или несколькими свойствами: адаптация базовых модулей виртуальной лаборатории к Интранет или Web среде производится вручную (проектирование и разработка), внедрение технологии виртуализации, модернизация канала передачи данных между облаком, в котором выполняются лаборатории и клиентскими системами.

Кроме того, для новых виртуальных лабораторий, которые построены изначально на основе стандартизированных профилей, показатель адаптируемости увеличивается до 72%.

В рамках исследования системы "ОЬАР-эксперт"(МГТУ им. Г.И. Носова) была внедрена методика и средства, которые позволили выявить 43% случаев неконтролируемого падения производительности компонент гетерогенной информационной системы, а также сформировать стратегию балансировки нагрузки на аппаратный ресурс организации.

В п. 6.2 и 6.3 определены перспективы развития результатов настоящего диссертационного исследования: 1. Облачные системы поддержки интероперабельности и координации коллективных действий с динамическим распределенным центром управления. 2. Система формирования интероперабельных диалоговых сервисов на основе программно-аппаратных комплексов.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

В диссертационном исследовании содержатся постановка и решение крупной научной проблемы - управление проектированием, реализаций и сопровождением информационных систем, обладающих свойствами открытых систем, а также технической самоорганизации, обеспечивающей их адаптивность к произвольным внешним воздействиям на этапах жизненного цикла. Получены следующие результаты:

1. Агентно-онтологический и интеллектуально-аналитический подходы к решению задачи технической самоорганизации ИС.

2. Принцип диссипативности ИС.

3. Принципы самоконфигурирования, самопрофилирования, самообследования как разновидности технической самоорганизации ИС.

4. Методы, модели и алгоритмы самоконфигурирования, самопрофилирования, самообследования ИС.

5. Методы, модели и алгоритмы самообследования ИС на основе OLAP, Data Mining.

Результаты работы были внедрены в организациях ФГБОУ ВПО Нижегородский государственный технический университет им. P.E. Алексеева, ФГБОУ ВПО Ижевский государственный технический университет им. М.Т. Калашникова, ФГБОУ ВПО Магнитогорский государственный технический университет им. Г.И. Носова и были использованы в учебном процессе, а также при проектировании, реализации и внедрении информационных систем корпоративного уровня, обладающих свойствами открытости.

В рамках научно-исследовательской работы "технология построения открытых виртуальных исследовательских пространств (ОВИП)" построенные онтологии, алгоритмы формирования стандартизированного профиля, а также технология самоорганизации диалоговых сервисов в гетерогенных программно-аппаратных средах повысили скорость адаптации новых программно-аппаратных компонент (виртуальных лабораторий) к ОВИП.

Благодаря выработке стандартизированного сервиса сопряжения, а также интеграции пользовательского интерфейса к ОВИП, эти показатели улучшены на 18 - 33% по сравнению с ситуацией, характеризующейся одним или несколькими свойствами:

• адаптация базовых модулей виртуальной лаборатории к Интранет или Web-среде производится вручную (проектирование и разработка).

• внедрение технологии виртуализации, модернизация канала передачи данных между облаком, в котором выполняются лаборатории и клиентскими системами.

Кроме того, для новых виртуальных лабораторий, которые построены изначально на основе стандартизированных профилей, показатель адаптируемости увеличивается до 72%.

В рамках исследования системы "ОЬАР-эксперт"(МГТУ им. Г.И. Носова) была внедрена методика и средства, которые позволили выявить 43% случаев неконтролируемого падения производительности компонент гетерогенной информационной системы, а также сформировать стратегию балансировки нагрузки на аппаратный ресурс организации. СПИСОК ОСНОВНЫХ ПУБЛИКАЦИЙ Монографии и учебные пособия

1. Жевнерчук, Д. В. Открытые виртуальные исследовательские пространства. Аналитический обзор [Текст]: монография / Д.В. Жевнерчук, A.B. Николаев, И.Н. Ефимов, С.Ж. Козлова. - М.: Изд-во Института экономики УрО РАН, 2008. — 83 с

2. Жевнерчук, Д.В. Методика проектирования имитационных моделей [Текст]: монография /Д.В. Жевнерчук. - М.: Изд-во Института экономики УРО РАН, 2006. - 139 с.

3. Жевнерчук, Д.В. Открытые виртуальные исследовательские пространства. Технология построения [Текст]: учеб. пособие /Д.В. Жевнерчук, A.B. Николаев, И.Н. Ефимов, С.Ж. Козлова. - М.: Изд-во. Нижегородского гос. унив. Им. Н.И. Лобачевского, 2008. -203 с (гриф ГОУ ВПО «Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана)

Статьи в рецензируемых изданиях, рекомендованных ВАК

4. Жевнерчук, Д.В. Открытый инструмент проведения дистанционного имитационного эксперимента [Текст]/Д.В. Жевнерчук, A.B. Николаев // Вестник ИжГТУ: №2 - Ижевск: Изд-во ИжГТУ, 2008. - С. 103-108

5. Д. В. Жевнерчук, Система планирования оптимального функционирования программно-аппаратного комплекса [Текст]/Д.В. Жевнерчук, A.B. Николаев// Вестник ИжГТУ: №3 - Ижевск: Изд-во ИжГТУ, 2009. - С. 131 -135

6. Жевнерчук, Д.В. Web 2.0 среда моделирования динамических систем [Текст] / Д.В. Жевнерчук, A.B. Аристов // Программные продукты и системы: №2 - Москва-Тверь: МНИИПУ, Научно-исследовательский институт «Центрпрограммсистем», 2011. - С. 1619

7. Жевнерчук, Д.В. Моделирование трафика открытой информационной системы с трансляцией GUI в потоковом виде [Текст]/ Д.В. Жевнерчук // Инфокоммуникационные технологии: №4 - Самара: ПГУТИ, 2011. - С. 46 - 52

8. Жевнерчук, Д.В. Моделирование нагрузки на сервер трансляции GUI в потоковом виде [Текст] /Д.В. Жевнерчук, А. Сергачев, Д. Моисеев // Системы управления и информационные технологии: №4(46)- Воронеж: ВГТУ, 2011. - С. 50-53

9. Жевнерчук, Д.В. Методика моделирования нагрузки на сервер в открытых системах облачных вычислений [Текст] / Д.В. Жевнерчук, A.B. Николаев // Информатика и ее применения: т. 6, вып. 2 — Москва: Российская академия наук, Институт проблем информатики Российской академии наук, 2012. - С. 99-106

10. Жевнерчук, Д.В. Программный генератор трафика пользователей ресурса виртуальных лабораторий [Текст] / Д.В. Жевнерчук, A.B. Николаев // Программные продукты и системы: №3- Москва-Тверь: МНИИПУ, Научно-исследовательский институт «Центрпрограммсистем», 2012. - С. 31-38

11. Жевнерчук, Д.В. Информационное обеспечение поддержки семантической интеро-перабельности [Текст] / Д.В. Жевнерчук, В.В. Магафуров// Информационные техноло-

гии и вычислительные системы: №4 - Москва: Отделения нанотехнологий и информационных технологий Российской академии наук, 2012. - С. 16-21

12. Жевнерчук, Д.В. Web-онтологии окружения открытой системы поддержки диалоговых сервисов [Текст]/ Д.В. Жевнерчук, A.B. Аристов, В.Л. Чепкасов // Системы управления и информационные технологии: №3(53) - Воронеж: ВГТУ, 2013. - С. 50-55

13.Жевнерчук, Д.В. Мультиагентная среда исследования алгоритмов балансировки нагрузки в гетерогенных информационных системах [Текст] / Д.В. Жевнерчук, В.Л. Чепкасов// Вестник Нижегородского университета им. Лобачевского: №1 - Нижний Новгород: ННГУ им. Лобачевского, 2014. - С.280-287.

14. Жевнерчук, Д.В. Онтологический каркас поддержки профилирования вычислительных систем [Текст] / Д.В. Жевнерчук // Системы управления и информационные технологии: №2.1 (56) - Воронеж: ВГТУ, 2014,-С. 187-190

15. Жевнерчук, Д.В. Моделирование процессов самоорганизации распределенных пространственно-временных ресурсов в открытых вычислительных системах [Текст] / Д.В. Жевнерчук //Вестник Нижегородско-го университета им. Лобачевского: № 2(1) - Нижний Новгород: ННГУ им. Лобачевского, 2014. - С.218-222

Материалы международных конференций

16.Жевнерчук, Д.В. Методика построения модели открытого виртуального исследовательского пространства [Текст] / Д.В. Жевнерчук, A.B. Николаев // Информационно-математические технологии в экономике, технике и образовании: Сб. тезисов междунар. науч. конф. - Екатеринбург: Изд-во УГТУ-УПИ, 2007. - С. 232-233

17. Жевнерчук, Д.В. Открытый справочник моделей динамических систем [Текст] /Д.В. Жевнерчук, A.B. Аристов, Ю.В. Герасимов // Компьютерное моделирование 2009: Сб. трудов международной научно-технической конференции - Санкт-Петербург: Изд-во Политехнического университета, 2009. - С. 193 - 200

18. Жевнерчук, Д.В. Прикладные программы, как основа информационного обеспечения Web 3.0/ Д.В. Жевнерчук, A.B. Аристов// Перспективы развития информационных технологий: сб. материалов III международной научно-практической конференции - Новосибирск, 2011. - С. 195-200

19. Жевнерчук, Д.В. Открытая сервис-ориентированная платформа для интеграции информационных систем [Электронный ресурс] / Д.В. Жевнерчук // 18-я Международная научно-техническая конференция "Информационные системы и технологии"ИСТ-2012: Сб. трудов международной научно-технической конференции - Нижний Новгород: НГТУ им. Алексеева, 2012.-1 электрон, опт. диск (CD-ROM). - С. 117-119

20. Жевнерчук, Д.В. Мультиагентная модель открытой информационной системы [Текст]/ Д.В. Жевнерчук // Десятый международный симпозиум «Интеллектуальные системы» INTELS': Сб. трудов международной научно-технической конференции - Москва-Вологда, 2012. - С. 240-243

21. Жевнерчук, Д.В. Моделирование процессов формирования и предоставления однородного динамического ресурса в открытых вычислительных систем [Электронный ресурс] /Д.В. Жевнерчук // Международная научно-техническая конференция «Информационные системы и технологии» ИСТ-2013: Сб. трудов международной научно-технической конференции - Нижний Новгород: НГТУ им. Алексеева, 2013. - 1 электрон. опт. диск (CD-ROM). - С. 225

22. Жевнерчук, Д.В. Модель интерфейса командной строки (CLI) [Электронный ре-сурс]/Д.В. Жевнерчук, В.В. Магафуров // Международная научно-техническая конференция «Информационные системы и технологии» ИСТ-2013: Сб. трудов международной научно-технической конференции - Нижний Новгород: НГТУ им. Алексеева, 2013. - 1 электрон, опт. диск (CD-ROM). - С. 226

23.Жевнерчук Д.В. Поддержка жизненного цикла вычислительных систем как диссипа-тивный процесс [Электронный ресурс] /Д.В. Жевнерчук// Международная научно-техническая конференция «Информационные системы и технологии» ИСТ-2014: Сб. трудов международной научно-технической конференции - Нижний Новгород: НГТУ им. Алексеева, 2014.-1 электрон, опт. диск (CD-ROM). - С. 218-219

24. Жевнерчук, Д.В. Методика самотестирования исполняемого кода [Электронный ресурс]/ Д.В. Жевнерчук, П.А. Родионов, A.C. Захаров // Международная научно-техническая конференция «Информационные системы и технологии» ИСТ-2014: Сб. трудов международной научно-технической конференции - Нижний Новгород: НГТУ им. Алексеева, 2014.-1 электрон, опт. диск (CD-ROM). - С. 220

Другие статьи, материалы конференций

25. Ефимов, И.Н. ER-модель среды имитационного моделирования [Текст]/ И.Н. Ефимов, Д.В. Жевнерчук // Интеллектуальные системы в производстве: №2. — Ижевск:Изд-во ИжГТУ, 2005. - С. 92-98

26. Ефимов, И.Н. Механизм настройки системных событий и условий с помощью DSQL в процессно-ориентированной реляционной среде имитационного моделирования [Текст]/ И.Н. Ефимов, Д.В. Жевнерчук// Интеллектуальные системы в производстве: №2. - Ижевск: Изд-во ИжГТУ, 2006. - С. 121-126

27. Жевнерчук, Д.В. Представление фактов состояний очередей и функционирования устройств обслуживания с помощью OLAP структур [Текст]/ Д.В. Жевнерчук, И.Н. Ефимов// Научная жизнь: №6. - Москва: Изд-во "Наука 2006. - С. 22-27

28. Ефимов, И.Н. Методика построения адекватных имитационных моделей сложных дискретных систем [Текст]/ И.Н. Ефимов, Д.В. Жевнерчук, С.С. Кензин // Вестник ИжГТУ:.^. - Ижевск: Изд-во ИжГТУ, 2007. - С. 18-22

29. Жевнерчук, Д.В. Технология web-сервисов в интеграции виртуальных лабораторий [Текст]/ Д.В Жевнерчук, A.B. Николаев // Открытые информационные технологии: перспективы развития и внедрения: Сб. мат. российской, науч.- практич. конф. - Уфа: Изд-во Восточный университет, 2008. - С. 236-240

30. Жевнерчук, Д.В. OLAP - основа виртуального анапитико-ориентированного пространства систем [Текст]// Технологии Microsoft в теории и практике программирования: Сб. трудов VI всероссийской научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых. - Томск: Изд-во ТПУ, 2009. - С. 150-152

31. Жевнерчук, Д.В. Структурная оптимизация программно-аппаратного комплекса виртуальных лабораторий с применением методов имитационного моделирования и нечеткой логики [Текст]/ Д.В. Жевнерчук, В.В. Девятков, A.B. Николаев // Имитационное моделирование. Теория и практика. ИММОД-2009: Сб. докладов всероссийской научно-практической конференции. - Санкт-Петербург: Изд-во ОАО «Центр технологии судостроения и судоремонта», 2009. - С. 246-251

32. Жевнерчук, Д.В. Семантическая интероперабельность в диалоговых информационных системах [Текст]/ Д.В. Жевнерчук, A.B. Аристов, Ю.В. Герасимов// Труды Нижегородского государственного технического университета им. P.E. Алексеева: №2 (95). -Нижний Новгород: Изд-во НГТУ им. P.E. Алексеева, 2012. - С. 76-83

33. Жевнерчук, Д.В. Исследование интероперабельности систем мониторинга вычислительных процессов и ресурсов [Текст] / Д.В. Жевнерчук, П.А. Родионов, A.C. Захаров// Труды Нижегородского государственного технического университета им. P.E. Алексеева: №1 (103). - Нижний Новгород: Изд-во НГТУ им. P.E. Алексеева, 2014. - С. 66-73

Свидетельства о регистрации программ для ЭВМ

34. Свидетельство РФ на программу для ЭВМ Система имитации распределенного вычислительного ресурса [Текст] / Жевнерчук Д.В. (Россия); заявитель НГТУ им. Алексеева (Нижний Новгород)-№ 2014615434; заявл. 03.04.2014 ; дата регистрации. 27.05.2014

35. Свидетельство РФ на программу для ЭВМ Открытая система поддержки диалоговых сервисов в Web [Текст] / Жевнерчук Д.В., Чепкасов B.JI., Аристов A.B. (Россия); заявитель НГТУ им. Алексеева (Нижний Новгород) -№ 2014615446; заявл. 02.04.2014 ; дата регистрации. 27.05.2014

36. Свидетельство РФ на программу для ЭВМ Открытый программный комплекс самотестирования вычислительных процессов [Текст] / Жевнерчук Д.В., Родионов П.А., Захаров A.C., Лопатин Д.А. (Россия); заявитель НГТУ им. Алексеева (Нижний Новгород) -№ 2014617751; заявл. 03.06.2014; дата регистрации. 01.08.2014

ИС - вычислительная система

ЖЦ — жизненный цикл

MAC - мультиагентная система

ПО — программное обеспечение

ОИС — открытая информационная система

ССАС - самоорганизующаяся сложная адаптивная система

MVC - (Model-View-Controller) модель-вид-контроллер

АОП - агентно-онтологический подход

Подписано в печать 12 09.2014. Формат 60x84 '/к, Бумага офсетная. Печать трафаретная Уч -ичд л. 2,0. Тираж 120 экз. Заказ 584.

Нижегородский государственный технический университет им. Р.Е Алексеева Типография НГТУ 603950, ГСП, Нижний Новгород, ул. Минина, 24

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ

/