Математическая модель оценки надежности функционирования многопроцессорных вычислительных комплексов

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Для повсеместного применения информационных технологий в бизнес-процесс организации, которое будет направленно на оптимизацию работы и приводящее к росту продуктивности и доходности, необходимо качественное программное обеспечение. Следовательно, проектирование и производство нового программного обеспечения требует точного анализа его технических характеристик и на этой основе будет оставаться одной из актуальных задач в области информационных технологий. Поэтому в статье рассматривается подход для оценки и улучшения основных параметров эффективной работы ПО. Надежность, для обеспечения необходимой производительности, является главным критерием работы, так как это способность программного продукта безотказно выполнять заданные функции при заданных условиях в течение нужного периода времени с достаточно высокой вероятностью. Проблема надежности программного обеспечения заслуживает все большего внимания в связи с непрерывным усложнением создаваемых систем, увеличением круга задач, возлагаемых на них, а, как вывод, и значительным увеличением сложности и объемов ПО. Используются новые версии для тех модулей программного обеспечения, в которых могут возникнуть программные сбои. Для реализации предлагаемого подхода приводится математическая модель оценки надежности ПО. Представлены формулы, по которым рассчитываются комплексные параметры надежности рассматриваемой системы. Показан соответствующий пример. Для этого использовалась марковская модель обслуживания, то есть изучение систем массового обслуживания с помощью марковского процесса, который имеет дискретное множество состояний. Процесс функционирования многопроцессорного вычислительного комплекса, состоящего из идентичных процессоров представлен замкнутой системой массового обслуживания с ожиданием.

Об авторах

Виталий Анатольевич Терсков

Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М.Ф. Решетнева

Автор, ответственный за переписку.
Email: terskovva@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-9310-2409
SPIN-код: 7090-7408

доктор технических наук, профессор, Институт информатики и телекоммуникаций

Россия, г. Красноярск

Ирина Юрьевна Сакаш

Красноярский государственный аграрный университет

Email: stella93@yandex.ru
SPIN-код: 5080-6432

кандидат технических наук, доцент, Институт инженерных систем и энергетики

Россия, г. Красноярск

Список литературы

  1. Bahnam B.S., Dawwod S.A. Younis M.C. Optimizing software reliability growth models through simulated annealing algorithm: parameters estimation and performance analysis // The Journal of Supercomputing. April 2024. doi: 10.1007/s11227-024-06046-4
  2. Pelliccione P., Laranjeiro N. Insights From the software reliability research community // IEEE Reliability Magazine. March 2024. doi: 10.1109/MRL.2024.3358736
  3. Гачаев А.М., Датаев А.А., Вазкаева С.С.-А. Исследование надежности программного обеспечения компьютерных информационных технологий // Прикладные экономические исследования. 2023. № 2. C. 80–84.
  4. Eze N., Ejikeme A., Guha K. RFID library management software dependability through reliable fault-detection and fault correction procedures // Microsystem Technologies. February 2024. doi: 10.1007/s00542-023-05607-6
  5. Wang J., Zhang C. An open-source software reliability model considering learning factors and stochastically introduced faults // Applied Sciences. January 2024. doi: 10.3390/app14020708
  6. Sama U., Kumar A. A software reliability model incorporating fault removal efficiency and it’s release policy // Computational Statistics. November 2023. doi: 10.1007/s00180-023-01430-9
  7. Qiu N. et al. Infinite-failure software reliability models based on non-homogeneous Markov Processes // Research Square. November 2023. Pp. 1–32. doi: 10.21203/rs.3.rs-3507541/v1
  8. Van Driel W.D. et al. Software reliability for agile testing // Mathematics. 2020. No. 8. Pp. 791–805. doi: 10.3390/math8050791
  9. Доброхвалов М.О. и др. Анализ подходов к моделированию систем массового обслуживания // Известия СПбГЭТУ «ЛЭТИ». 2021. № 5. С. 56–64.
  10. Вадейко В.С., Манько А.В. Марковская модель надежности. Минск: БНТУ. 2022. С. 222–225.
  11. Расулов М.М. Оценка надежности программного обеспечения // Актуальные научные исследования в современном мире. 2020. № 6 (62). С. 112–116.
  12. Оразов М.Ш., Аннамурадов М.Т., Вепаев Ш.В. Исследование Марковских моделей обслуживания // Молодой ученый. 2022. № 49 (444). С. 26–28.
  13. Копейка Е.А., Вербин А.В. Методический подход оценивания вероятности безотказной работы сложных технических систем с учетом характеристик системы контроля на основе байесовской сети доверия // Труды МАИ. 2023. № 128. doi: 10.34759/trd-2023-128-22
  14. Сивопляс М.А. Марковская модель безопасности технического обслуживания сложной техники // Надежность и качество сложных систем. 2022. № 3. С. 49–53.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2. Рис. 1. Марковская модель надежности работы процессора

Скачать (13KB)
3. Рис. 2. Марковская модель надежности работы многопроцессорных вычислительных систем из трех процессоров

Скачать (15KB)
4. Рис. 3. Марковская модель надежности функционирования МВК из т процессоров

Скачать (14KB)


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».