Способ обеспечения надежности вычислительных систем при различных архитектурах избыточности Российский патент 2019 года по МПК G06F11/14 

Описание патента на изобретение RU2699056C1

Изобретение относится к вычислительной технике, в частности к системам обладающим высоким уровнем отказоустойчивости при обработке информации, к которым предъявляются высокие требования по надежности, как аппаратных, так и программных средств.

Известен ряд технических решений [1, 2, 3], позволяющих за счет введения различных видов избыточности в структуру вычислительной системы, обеспечить требуемый уровень надежности, однако такие решения не позволяют обеспечить оптимального распределения имеющихся ресурсов для получения требуемого уровня надежности.

Наиболее близким к предлагаемому техническому решению является подход предложенный в работе [4], в котором для оптимизации сложной системы обработки информации по критерию надежности определяется вариант системы и способы надежностной реализации каждой из подсистем, которые доставляют экстремум целевой функции Р и обеспечивают успешное решение задач обработки информации с вероятностями не ниже заданных, в условиях ограниченности затрат на проект информационной системы. При этом процесс решения оптимизационной задачи представляет собой многоступенчатую структуру, каждая ступень которой связана с проверкой наличия тех или иных свойств у подмножества вариантов, что ведет к непосредственному сокращению исходного множества вариантов. Предлагаемый в работе [4] алгоритм использует методологию последовательного анализа и отсеивания вариантов путем отсеивания бесперспективных компонент кластерной структуры информационной системы как по ограничениям, так и по целевой функции без построения начальных частей вариантов и их дальнейшего развития.

Следуя [4] предлагается рассматривать систему обработки информации, которая состоит из отдельных подсистем, каждая из которых может быть реализована способами. Отказ любой из подсистем приводит к отказу всей системы в целом. Определение варианта системы осуществляется путем выбора способа реализации каждой подсистемы νextr, доставляющей максимум целевой функции

при наличии ограничений

где (j=1, …, n) - совокупность компонент различных типов, которые могут использоваться в j-й подсистеме (количество элементов в множестве Uj равно ξj), ν - текущий вариант системы

- надежность (вероятность безотказной работы на заданном интервале времени) элемента j-й подсистемы типа;

- значение р-го ограничивающего фактора, для элемента типа j-й подсистемы;

gp(ν) - количество р-го ограничивающего фактора израсходованного на всю систему;

- максимально возможное количество р-го ограничивающего фактора для всей системы в целом.

Представленная выше подстановка эквивалентна следующей задаче оптимизации

при наличии указанных ограничений и с учетом, что , так как логарифм является монотонным преобразованием. Для таких функций применяется условие алгоритма отсева по ограничениям [3], нахождение «безусловного» оптимального варианта для каждой рассматриваемой функции (как и проверка условия отсева) требует вычислений значений этих функций не более сравнений этих значений.

Для повышения надежности проектируемой системы обработки информации путем резервирования определяется максимальная и минимальная кратность резервирования (максимальное и минимальное возможное число резервных элементов) для типа j-й подсистемы. Используются постоянные для каждого модуля величины

Максимальную кратность резервирования для каждого элемента определяется по формуле:

Такой способ позволяет определить вводимую избыточность резервных элементов и произвести оптимальный выбор состава компонентов, используемых при формировании надежных структур систем обработки информации, реализуемых в дальнейшем использовании с использованием кластеризации.

Недостатком рассмотренного способа [4] является то, что в нем повышение надежности производится только путем введения структурной избыточности и не рассматриваются вопросы комплексной оптимизации различных видов избыточности. Это не позволяет обеспечить эффективное распределение ресурсов для обеспечения высокого уровня надежности вычислительной системы по отношению как к устойчивым отказам, так и сбоям, наиболее характерным видам отказов для цифровой техники.

Технический результат предполагаемого изобретения - повышение надежности вычислительных систем при различных архитектурах избыточности.

Технический результат достигается тем, что в известном способе [4] предлагается рассматривать вычислительную систему, которая состоит из отдельных подсистем, каждая из которых может быть реализована способами. Отказ любой из подсистем приводит к отказу всей системы в целом. Определение варианта системы осуществляется путем выбора способа реализации каждой подсистемы νextr, доставляющий максимум целевой функции

при наличии ограничений

где (J=1, …, n) - совокупность компонент различных типов, которые могут использоваться в j-й подсистеме (количество элементов в множестве Uj равноξj), ν - текущий вариант системы

- надежность (вероятность безотказной работы на заданном интервале времени) элемента j-й подсистемы типа;

- значение р-го ограничивающего фактора, для элемента типа j-й подсистемы;

gp(ν) - количество р-го ограничивающего фактора израсходованного на всю систему;

- максимально возможное количество р-го ограничивающего фактора для всей системы в целом.

Представленная выше подстановка эквивалентна следующей задачи оптимизации

при наличии указанных ограничений и с учетом, что так как логарифм является монотонным преобразованием. Для таких функций применяется условие алгоритма отсева по ограничениям [3], нахождение «безусловного» оптимального варианта для каждой рассматриваемой функции (как и проверка условия отсева) требует вычислений значений этих функций не болеесравнений этих значений. Сначала выполняется отсев элементов по типам ограничений без применения резервирования, в ходе которого множество возможных реализаций вычислительной системы V преобразуется в множество где- совокупность компонент различных типов, которые могут использоваться в j-й подсистеме после отсева по ограничениям.

Для повышения надежности проектируемой вычислительной системы разрабатывается вариант совместного использования различных видов избыточности (структурной, временной, информационной, алгоритмической). Возможность их группирования достигается за счет комплексирования теории алгебры логики, с помощью которой моделируются собственно алгоритм функционирования, а также структурная избыточность вычислительной системы и программного обеспечения (математического пакета), позволяющего имитировать другие виды избыточности.

Эффективность использования различных видов избыточности определяется по коэффициенту прореживания потока сбоев kпр, определение величины которого выполняется в следующей последовательности:

1) построение двух моделей вычислительной системы с многовидовой избыточностью;

2) имитация сбоев;

3) создание генератора тестовых воздействий;

4) оценка показателя сбоеустойчивости вычислительной системы.

Процедура построения моделей вычислительной системы включает: получение сведений о номенклатуре, серии и количестве ИМС, поиск в базе данных или построение их булевых моделей, выполнение их функционального связывания по принципиальной схеме; создание и реализацию в математическом пакете алгоритмов (фиг. 1, фиг. 2, фиг. 3, фиг. 4). Создание алгоритмов структурной (фиг. 1), временной (фиг. 2), информационной (фиг. 3) и алгоритмической (фиг. 4) избыточности предполагает корректировку моделей вычислительной системы, соответственно множество возможных реализаций вычислительной системы V* преобразуется в множество где - совокупность компонент различных типов, которые могут использоваться в j-й подсистеме после введения избыточности с учетом возможных допусков для каждого из ограничивающих факторов.

Имитация сбоев в модели вычислительной системы предполагает: определение места, времени и кратности (закона распределения плотности вероятности потока сбоев) на основе априори известных статистических данных по сбоям, например по критерию Колмогорова или χ2; синтез алгоритма внесения сбоя кратностью ν в модель, т.е. выбор из множества переменных n модели {х1, х2, …, хi, xi+1, …, xi+1+m, xi+1+m+1,…. xn} ν элементов, замена для каждого выбранного элемента логического состояния на противоположное.

Создание генератора тестовых воздействий. Тестовое воздействие представляет собой вектор, состоящий из последовательности логических «0» и логических «1» длиной где LTj - количество выходных переменных i-го абонента, k - число абонентов вычислительной системы.

Метод формирования тестового воздействия (последовательного перебора, случайный, детерминированных направлений) выбирается при настройке генератора.

Перечисленные методы манипулируют множеством (фиг. 5), размерностью, равной LTj=2n, где n - разрядность шины данных. Метод детерминированных направлений реализуется режимом фильтрации. Применением фильтрации достигается сокращение величины LTi, а значит, и временных затрат на вычисление показателя сбоеустойчивости. Правило работы фильтра

F: x1, х2,… xi, …, хn∈Мх1, х2, …, хi, …, хn ~ у1, у2, … yi, …, уm.

В результате фильтрации показатель мощности множества входных кодовых наборов Р(Мх) уменьшается, как минимум, на величину ΔР(Мх)>2n-2m, если n>m. Для случая n≤m величина ΔР(Мх) определяется статистическим перебором множества Р(Мх)=2n кортежей входных кодовых наборов и выбором из этого множества кортежей, приводящих к изменению выходных кортежей множества Р(Мy)=2m (на фиг. 5 отфильтрованные множества входных и выходных кортежей выделены серым тоном).

Оценивать kпр предлагается в соответствии с информационно-временной статистической моделью изображенной на фиг. 6.

Устройство управления - 1 (фиг. 6) координирует работу модулей модели согласно заданному алгоритму (фиг. 7, фиг. 8) и реализуется в математическом пакете программным способом.

Модуль генератора сбоев - 2 (фиг. 6) вносит по выбранному закону сбой в модель вычислительной системы №2 - 5 (фиг. 6), с определенной интенсивность, характеризующейся значением - количеством сбоев внесенных в модель вычислительной системы единицу времени.

Модуль генератора тестовых воздействий - 3 (фиг. 6) формирует тестовые воздействия с использованием рассмотренного выше метода и подает их на модели вычислительных систем №1 и 2 - (4 и 5 на фиг. 6).

Модель вычислительной системы №1 - 4 (фиг. 6) формирует массив эталонных откликов Мэт на тестовые воздействия.

Модель вычислительной системы №2 - 5 (фиг. 6) формирует массив откликов Мс в условиях имитации сбойных ситуаций.

Схема сравнения - 6 (фиг. 6) проверяет соответствие откликов с выходов моделей вычислительных систем (4 и 5 на фиг. 6), и определяет - количество отказов сбойного характера (сбоев не перехваченных моделью вычислительной системы с конкретной архитектурой избыточности) в единицу времени по количеству несовпадений МЭТ и Мс.

Модуль оценки сбоеустойчивости - 7 (фиг. 6) определяет величины показателей сбоеустойчивости по результатам обработки данных, полученных в ходе статистического исследования моделей вычислительных систем (4 и 5 на фиг. 6) по формуле

где λOCX - интенсивность потока отказов сбойного характера на выходе модели вычислительной системы, λс - интенсивность потока сбоев вносимых в модель вычислительной системы.

Из отобранных вариантов реализации вычислительной системы V** выбирается вариант обладающий максимальным значением kпр.

Информационно-временная статистическая модель (фиг. 6) позволяет решать задачу количественной оценки сбоеустойчивости в условиях различных сочетаемости и перекрытия видов избыточности, оценивать эффективность системы обнаружения сбоев, определять коэффициент функциональной загруженности подсистем вычислительной системы.

Источники информации

1. Научный журнал «Математические машины и системы» 2002 г. №2 Теслер Г.С. «Концепция создания вычислительных средств с высоким уровнем отказоустойчивости».

2. Патент на изобретение «Способ автоматического управления избыточностью неоднородной вычислительной системы и устройство для его реализации» RU 2612569.

3. Вычислительные методы исследования и проектирования сложных систем. Михалевич B.C., Волкович В.Л. - М.: Наука. Главная редакция физико-математической литературы, 1982.

4. Электронный журнал «ИССЛЕДОВАНО В РОССИИ» 1123 http://zhumal.ape.relarn.ru/articles/2004103.pdf.

Похожие патенты RU2699056C1

название год авторы номер документа
СПОСОБ ТЕСТИРОВАНИЯ КАНАЛА УПРАВЛЕНИЯ БОРТОВОЙ АППАРАТУРОЙ КОСМИЧЕСКОГО АППАРАТА 2016
  • Колташев Андрей Александрович
  • Тимисков Михаил Владимирович
  • Шумаков Николай Николаевич
  • Барков Алексей Владимирович
  • Корытин Сергей Сергеевич
  • Дутин Моисей Степанович
RU2653670C1
СПОСОБ КОНТРОЛЯ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ 2011
  • Балясов Александр Евгеньевич
  • Бухарин Владимир Владимирович
  • Липатников Валерий Алексеевич
  • Рисман Олег Владимирович
  • Стародубцев Петр Юрьевич
RU2464628C1
СПОСОБ ВЫПОЛНЕНИЯ РАСПРЕДЕЛЁННОЙ ФОТОГРАММЕТРИЧЕСКОЙ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ В ОДНОРАНГОВОЙ СЕТИ НАЗЕМНЫХ ЦЕНТРОВ ПРИЁМА, ОБРАБОТКИ И РАСПРОСТРАНЕНИЯ ИНФОРМАЦИИ 2019
  • Шуклин Игорь Игоревич
  • Ющенко Сергей Петрович
  • Крылов Виталий Алексеевич
  • Спирин Андрей Викторович
RU2731660C1
КОМПЛЕКС СРЕДСТВ АВТОМАТИЗАЦИИ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ СИЛАМИ И СРЕДСТВАМИ 2014
  • Усков Анатолий Федорович
  • Кваша Владимир Сергеевич
  • Хрестинин Дмитрий Владимирович
  • Уткин Иван Алексеевич
RU2560196C1
СПОСОБ И СИСТЕМА АВТОМАТИЗИРОВАННОГО КОНТРОЛЯ И УПРАВЛЕНИЯ ТЕХНИЧЕСКОЙ ЗАЩИТОЙ ИНФОРМАЦИИ ОБЪЕКТОВ ИНФОРМАТИЗАЦИИ ОТ УТЕЧКИ ПО КАНАЛАМ ПОБОЧНЫХ ЭЛЕКТРОМАГНИТНЫХ ИЗЛУЧЕНИЙ И НАВОДОК 2021
  • Алексеев Дмитрий Николаевич
  • Финько Олег Анатольевич
RU2770684C1
СПОСОБ МОДЕЛИРОВАНИЯ И ОЦЕНИВАНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ КОМПЛЕКСНОГО ПРИМЕНЕНИЯ РАЗНОРОДНЫХ СИЛ, СРЕДСТВ И РЕСУРСОВ 2018
  • Анисимов Владимир Георгиевич
  • Анисимов Евгений Георгиевич
  • Гречишников Евгений Владимирович
  • Белов Андрей Сергеевич
  • Сысуев Сергей Юрьевич
  • Орлов Дмитрий Васильевич
  • Кожухов Дмитрий Сергеевич
RU2691257C1
СПОСОБ КОНТРОЛЯ ДЛЯ РЕКОНФИГУРАЦИИ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ СИСТЕМЫ 2022
  • Агеев Андрей Михайлович
  • Беляев Виктор Вячеславович
  • Попов Александр Сергеевич
  • Гамаюнов Илья Федорович
RU2801202C1
СПОСОБ КОНТРОЛЯ ДЛЯ ФУНКЦИОНАЛЬНОЙ РЕКОНФИГУРАЦИИ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ СИСТЕМЫ 2022
  • Агеев Андрей Михайлович
  • Беляев Виктор Вячеславович
  • Попов Александр Сергеевич
  • Гамаюнов Илья Федорович
RU2792920C1
СПОСОБ РАСПРЕДЕЛЕННОГО ХРАНЕНИЯ ДАННЫХ С ПОДТВЕРЖДЕННОЙ ЦЕЛОСТНОСТЬЮ 2020
  • Самойленко Дмитрий Владимирович
  • Диченко Сергей Александрович
  • Финько Олег Анатольевич
  • Странадкин Руслан Николаевич
  • Самохвалов Руслан Юрьевич
RU2758943C1
Способ профессиональной подготовки должностных лиц органов управления радиоэлектронной борьбы 2022
  • Агеев Павел Александрович
  • Божьев Александр Николаевич
  • Смирнов Павел Леонидович
  • Хохленко Юрий Леонидович
RU2794470C1

Иллюстрации к изобретению RU 2 699 056 C1

Реферат патента 2019 года Способ обеспечения надежности вычислительных систем при различных архитектурах избыточности

Изобретение относится к вычислительной технике, в частности к системам, обладающим высоким уровнем отказоустойчивости при обработке информации, к которым предъявляются высокие требования по надежности как аппаратных, так и программных средств. Технический результат предлагаемого изобретения - повышение надежности вычислительных систем при различных архитектурах избыточности. В способе эффективность использования различных видов избыточности определяется по коэффициенту прореживания потока сбоев kпр, определение величины которого выполняется в следующей последовательности: построение двух моделей вычислительной системы с многовидовой избыточностью, имитация сбоев с помощью модуля генерации сбоев, с помощью модуля генератора тестовых воздействий формируют тестовые воздействия, статистически обрабатывают полученные данные на устройстве оценки сбоеустойчивости вычислительной системы. 8 ил.

Формула изобретения RU 2 699 056 C1

Способ обеспечения надежности вычислительных систем при различных архитектурах избыточности, заключающийся в том, что при проектировании вычислительной системы ее разделяют на ряд подсистем, каждая из которых может быть реализована различными способами, определение варианта системы осуществляется путем выбора способа реализации каждой подсистемы νextr, доставляющей максимум целевой функции , при наличии ограничений , (р=1, …, q), , р=q+1, …, Q, ν∈V, (j=1, …, n), где , (j=1, …, n) - совокупность компонент различных типов, которые могут использоваться в j-й подсистеме (количество элементов в множестве Uj равно ξj), ν - текущий вариант системы , - надежность (вероятность безотказной работы на заданном интервале времени) элемента j-й подсистемы типа, gp(uj(lj)) - значение р-го ограничивающего фактора, для элемента типа j-й подсистемы, gp(ν) - количество р-го ограничивающего фактора, израсходованного на всю систему, - максимально возможное количество р-го ограничивающего фактора для всей системы в целом, при наличии указанных ограничений и с учетом, что , находится максимум функции , сначала выполняется отсев элементов по типам ограничений без применения резервирования, в ходе которого множество возможных реализаций вычислительной системы V преобразуется в множество - совокупность компонент различных типов, которые могут использоваться в j-й подсистеме после отсева по ограничениям, после чего рассматриваются варианты возможного повышения надежности путем введения избыточности с учетом возможных допусков для каждого из ограничивающих факторов , отличающийся тем, что для повышения надежности проектируемой вычислительной системы выбирается вариант совместного использования различных видов избыточности (структурной, временной, алгоритмической, информационной), эффективность варианта совместного использования различных видов избыточности определяется по коэффициенту прореживания потока сбоев kпр, определение величины которого выполняется в следующей последовательности, последовательно на основе алгебры логики, формируются две идентичные модели каждого из отобранных вариантов построения вычислительной системы с возможными вариантами введения многовидовой избыточности, соответственно множество возможных реализаций вычислительной системы V* преобразуется в множество , где - совокупность компонент различных типов, которые могут использоваться в j-й подсистеме после введения избыточности с учетом возможных допусков для каждого из ограничивающих факторов, выполняется имитация сбоев путем определения места, времени и кратности (закона распределения плотности вероятности потока сбоев) на основе априори известных статистических данных по сбоям, сымитированные сбои вносятся в одну из моделей, с помощью модуля генератора сбоев, на основе одного из известных методов (например, метода последовательного перебора, метода детерминированных направлений, случайным способом), с помощью модуля генератора тестовых воздействий, формируются тестовые воздействия, которые подаются на обе модели вычислительной системы, выполняется оценка показателя сбоеустойчивости - kпр - варианта вычислительной системы путем сравнения откликов на тестовые воздействия с выходов обеих моделей вычислительной системы при помощи схемы сравнения и статистической обработки полученных результатов на устройстве оценки сбоеустойчивости, при этом расчет коэффициента прореживания сбоев выполняется по формуле

где - количество сбоев, внесенных в модель вычислительной системы в единицу времени, - количество отказов сбойного характера (сбоев, не перехваченных моделью вычислительной системы с конкретной архитектурой избыточности) в единицу времени, λОСХ - интенсивность потока отказов сбойного характера на выходе модели вычислительной системы, λс - интенсивность потока сбоев, вносимых в модель вычислительной системы, из отобранных вариантов реализации вычислительной системы V**, выбирается вариант, обладающий максимальным значением kпр.

Документы, цитированные в отчете о поиске Патент 2019 года RU2699056C1

Автомобиль-сани, движущиеся на полозьях посредством устанавливающихся по высоте колес с шинами 1924
  • Ф.А. Клейн
SU2017A1
Автомобиль-сани, движущиеся на полозьях посредством устанавливающихся по высоте колес с шинами 1924
  • Ф.А. Клейн
SU2017A1
Автомобиль-сани, движущиеся на полозьях посредством устанавливающихся по высоте колес с шинами 1924
  • Ф.А. Клейн
SU2017A1
УСТРОЙСТВО ХРАНЕНИЯ И ПЕРЕДАЧИ ДАННЫХ С ОБНАРУЖЕНИЕМ ОШИБОК 2016
  • Корсунский Денис Александрович
  • Лебедев Владимир Львович
  • Машевич Павел Романович
  • Павлов Александр Алексеевич
  • Плис Николай Иванович
  • Стешенко Владимир Борисович
  • Хамаганов Кирилл Баторович
  • Царьков Алексей Николаевич
RU2637426C1
ОТКАЗОУСТОЙЧИВАЯ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ СИСТЕМА С АППАРАТНО-ПРОГРАММНОЙ РЕАЛИЗАЦИЕЙ ФУНКЦИЙ ОТКАЗОУСТОЙЧИВОСТИ И ДИНАМИЧЕСКОЙ РЕКОНФИГУРАЦИИ 2010
  • Еремеев Петр Михайлович
  • Беликов Юрий Александрович
  • Бирюков Сергей Алексеевич
  • Бобров Владимир Юрьевич
  • Быков Юрий Яковлевич
  • Гришин Вячеслав Юрьевич
  • Жаркова Фаина Ивановна
  • Лобанов Анатолий Васильевич
  • Мелконян Олег Ервандович
  • Николаев Сергей Ростиславович
  • Садовникова Антонина Иннокентьевна
  • Селезнев Игорь Павлович
  • Сиренко Владимир Григорьевич
  • Тихонов Сергей Николаевич
  • Травин Александр Валентинович
RU2455681C1

RU 2 699 056 C1

Авторы

Константиновский Валентин Михайлович

Скачков Сергей Анатольевич

Ковалев Артем Александрович

Клюев Алексей Васильевич

Иванов Дмитрий Николаевич

Даты

2019-09-03Публикация

2018-03-20Подача