К проблеме управления надежностью информационной системы в условиях интервальной неопределенности

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

В ходе выполненного исследования рассматриваются аспекты функционирования информационных систем в случае  неопределенности, описываемой данными интервального типа, а также изучаются основные виды ошибок, возникающих при их функционировании.

Цель исследования состоит в поиске эффективных подходов к обеспечению надежной работы информационных систем при условии наличия неопределенности в значениях параметров, задаваемых данными интервального типа.

Материалы и методы. В данной статье приведен подход к решению задачи управления надежностью сложной информационной системы при наличии фактора неопределенности в значениях параметров, которые могут быть описаны с использованием данных интервального типа и соответствующего математического аппарата работы с ними.

Научная новизна описанного подхода заключается в возможности наиболее точно учитывать фактор погрешностей, имеющих место при работе информационной системы в условиях неопределенности и определять оптимальные варианты коррекции значений ее параметров, не допуская выхода за допустимые интервалы их изменений.

Заключение. Предлагаемый в статье подход предполагается применять при решении задачи обеспечения надежной работы информационной системы в случае наличия неопределенности, которую можно описать с помощью аппарата интервальных данных. Разработанный метод позволяет найти оптимальное управляющее воздействие на параметры системы в данный момент времени, при котором вероятность возникновения сбоевых отказов будет сведена к минимуму.

Об авторах

Павел Викторович Калашников

Федеральное государственное учреждение науки Институт автоматики и процессов управления Дальневосточного отделения Российской академии наук (ИАПУ ДВО РАН); Владивостокский государственный университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: kalashnikovpv@iacp.dvo.ru

младший научный сотрудник

Россия, ул. Радио, 5, г. Владивосток, 690041, Российская Федерация; ул. Гоголя, 41, г. Владивосток, 690014, Российская Федерация

Список литературы

  1. Острейковский В. А. Теория техногенного риска: математические методы и модели: монография; Сургут. гос. ун-т ХМАО-Югр. Сургут: КЦ СурГу, 2015. 320 с.
  2. Острейковский В. А. Количественная оценка риска в теории техногенной безопасности сложных динамических систем // Итоги науки. Т.1. Избранные труды международного симпозиума по фундаментальным и прикладным проблемам науки. М.: РАН, 2013. Гл. 2. С. 12–31.
  3. Муравьев И. И. Модели оценки фактора времени в теории техногенного риска динамических систем / И. И. Муравьев, В. А. Острейковский, Е. Н. Шевченко // Труды Международного симпозиума Надежность и качество. 2015. Т. 1. С. 24–27.
  4. Королев В.Ю. Математические основы теории риска: учебное пособие. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2007. 544 c.
  5. Острейковский В.А. О некоторых классах моделей риска в теории техногенной безопасности // Надежность и качество. Труды Международного Симпозиума: в 2 т. / под ред. Н.К.Юркова. Пенза: Изд-во ПГУ, 2013. 1 т. С. 46-49.
  6. Калашников П.В. Математическая модель управления рисками, возникающими при функционировании сложных технических систем ответственного назначения в условиях неопределенности информации о значениях параметров и фазовом состоянии // International Journal of Advanced Studies, 2022. Т. 12, № 3. С. 22-39. https://doi.org/10.12731/2227-930X-2022-12-3-22-39.
  7. Калашников П.В. Применение сценарного подхода к анализу и управлению рисками при функционировании сложных динамических систем в условиях интервальной неопределенности // International Journal of Advanced Studies. 2023. Т. 13, № 3. С. 224-236. https://doi.org/10.12731/2227-930X-2023-13-3-224-236
  8. Наумов Ю. Е. Помехоустойчивость устройств на интегральных логических схемах / Ю. Е. Наумов, Н. А. Аваев, М. А. Бедрековский. М.: Советское радио, 1975. 216 с.
  9. Коваленко О. В. Вероятностный анализ безопасности сложных систем человек-машина / О. В. Коваленко, С.В. Петрик. Сарово: РФЯЦ-ВНИИЭФ, 2010. 114 с.
  10. Wang Y., Shi W. Budget-Driven Scheduling Algorithms for Batches of MapReduce Jobs in Heterogeneous Clouds // IEEE Transactions on Cloud Computing. 2014. Vol. 2, № 3. P. 306–319. https://doi.org/10.1109/TCC.2014.2316812
  11. Berkhin P. Survey of Clustering Data Mining Techniques / P. Berkhin J. Kogan, C. Nicholas, M. Teboulle // Crouping Multidime nsional Data: Recent Advances n Clustering. Berlin: Springer, 2006. P. 25-71. https://doi.org/10.1007/3-540-28349-8_2
  12. Hoehle H. Three decades of research on consumer adoption and utilization of electronic banking channels: A literature analysis / H. Hoehle, E. Scornavacca, S. Huff // Decision Support Systems. 2012. Vol. 54, № 1. P. 122–132. https://doi.org/10.1016/j.dss.2012.04.010
  13. Hutchinson D., Warren M. Security for internet banking: A framework // Logistics Information Management. 2003. Vol. 16, № 1. P. 64–73. https://doi.org/10.1108/09576050310453750
  14. Jain A. K. Data Clustering: A Review / A. K Jain, M. N. Murty, P. J. Flynn // ACM Computing Surveys. 1999. Vol. 31, N 3. P. 264-323. https://doi.org/10.1145/331499.331504
  15. Шарый С.П. Конечномерный интервальный анализ. Новосибирск: XYZ, 2018. 623 с.
  16. Добровец Б.С. Интервальная математика. Красноярск: Издательский центр Красноярского государственного университета, 2004. 219 с.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Калашников П.В., 2024

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

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».