Моделирование обеспечения надежности функционирования объектов сетевой инфраструктуры кибер-физической системы
Автор: Болодурина Ирина Павловна, Парфнов Денис Игоревич
Рубрика: Инфокоммуникационные технологии и системы
Статья в выпуске: 4 т.18, 2018 года.
Бесплатный доступ
В рамках настоящего исследования построена структурная модель архитектуры производственной кибер-физической системы, использующей облачные вычисления в качестве базовой платформы. Представленная модель детализирует кибер-физическую систему на четырех уровнях абстракции, объединяя все элементы на основе мультиагентного подхода. Предложенный подход на основе методов интеллектуального анализа данных системы мониторинга позволяет осуществлять поиск и выявлять уязвимые с точки зрения надежности элементы сетевой инфраструктуры кибер-физической системы, расположенной на базе облачной платформы. Для проведения консолидированной оценки текущего состояния элементов сети в исследовании разработана модель обеспечения надежности функционирования объектов сетевой инфраструктуры, представленная в виде взвешенного мультиграфа, формирующего план сбора, анализа и верификации получаемых от системы мониторинга данных. При этом в качестве вершин графа выбраны параметры обеспечения надежности для отельных компонентов и узлов, как инфраструктуры кибер-физической системы, так и облачной платформы. В качестве дуг графа представлены связи между установленными критериям надежности, отражающие взаимосвязь между состоянием и параметрами работы связанных узлов инфраструктуры кибер-физической системы с учетом текущих параметров циркулирующих потоков данных. Это позволит определять сегменты системы, требующие реконфигурации, что сократит накладные расходы, необходимые для внесения изменений. При этом для прогнозирования бесперебойной инфраструктуры кибер-физической системы задействован нейросетевой подход. Использование предлагаемого гибридного подхода позволило предсказывать поведение инфраструктуры с течением времени и предупреждать о возможных сбоях в работе отдельных компонентов и критически важных узлов.
Киберфизическая система, облачная платформа, нейронная сеть, надежность
Короткий адрес: https://sciup.org/147232218
IDR: 147232218 | УДК: 62-51 | DOI: 10.14529/ctcr180404
Modeling of reliability of reliability of functioning of objects of network infrastructure of cyber-physical system
In the framework of this study, a structural model of an industrial cyber-physical system architecture was constructed using cloud computing as a basic platform. The presented model details the cyber-physical system on four levels of abstraction, combining all the elements on the basis of the multi-agent approach. The proposed approach based on the data mining methods of the monitoring system allows searching and identifying vulnerable from the point of view of reliability elements of the network infrastructure of a cyber-physical system based on the cloud platform. To conduct a consolidated assessment of the current state of network elements, the study developed a model for ensuring the reliability of network infrastructure facilities, presented in the form of a weighted multigraph forming a plan for collecting, analyzing and verifying data received from the monitoring system. At the same time, the parameters of ensuring reliability for hotel components and nodes, both the infrastructure of the cyber-physical system and the cloud platform, are selected as the vertices of the graph. As arcs of the graph, the relations between the established reliability criteria are presented, reflecting the relationship between the state and the operating parameters of the associated nodes of the infrastructure of a cyber-physical system, taking into account the current parameters of circulating data flows. This will allow you to identify system segments that require reconfiguration, which will reduce the overhead required to make changes. At the same time, the neural network approach is used to predict the uninterrupted infrastructure of the cyber-physical system. The use of the proposed hybrid approach made it possible to predict the behavior of the infrastructure over time and warn of possible failures in the operation of individual components and critical nodes.
Список литературы Моделирование обеспечения надежности функционирования объектов сетевой инфраструктуры кибер-физической системы
- Xia F., Yang L.T., Wang L., Vinel A. Internet of Things // International Journal of Communication Systems, 2012, vol. 25 (9), p. 1101. DOI: 10.1002/dac.2417
- Цветков, В.Я., Алпатов А.Н. Проблемы распределённых систем. Перспективы науки и образования. 2014. № 6. С. 31-36.
- Bolodurina I., Parfenov D. Development and Research of Models of Organization Distributed Cloud Computing Based on the Software-Defined Infrastructure // Procedia Computer Science, 2017, vol. 103, pp. 569-576. DOI: 10.1016/j.procs.2017.01.064
- Тихонов А.Н., Иванников А.Д., Соловьёв И.В., Цветков В.Я., Кудж С.А. Концепция сетецентрического управления сложной организационно-технической системой. М.: МаксПресс, 2010. 136 с.
- Чехарин Е.Е. Большие данные: большие проблемы. Перспективы науки и образования. 2016. № 3 (21). С. 7-11.
- Koren I. Detecting and Counteracting Benign Faults and Malicious Attacks in Cyber Physical Systems // Proc. of 2018 7th Mediterranean Conference on Embedded Computing (MECO), 2018, June 10-14, p. 1.
- Zhu Q., Basar T. Towards a Unifying Security Framework for Cyber-Physical Systems // Proc. of the Workshop on the Foundations of Dependable and Secure Cyber-Physical Systems (FDSCPS-11), 2011, Dec. 15-18, pp. 47-50.
- Ghosh T., Sarkar D., Sharma T., Bali R., Desai A. Reliability-Based Software Rejuvenation Scheduling for Cloud-Based Systems // Proc. of the 2016 IEEE International Conference on Internet of Things (iThings), 2016, Dec. 15-18, pp. 822-827.
- DOI: 10.1109/iThings-GreenCom-CPSCom-SmartData.2016.171
- Rahme J., Xu H. Reliability-Based Software Rejuvenation Scheduling for Cloud-Based Systems // Proc. of the 27th International Conference on Software Engineering and Knowledge Engineering, 2015, July 15, pp. 1-6.
- DOI: 10.18293/SEKE2015-233
- Jing Li, Mingze Li, Gang Wang, Xiaoguang Liu, Zhongwei Li, R., Huijun Tang. Global Reliability Evaluation for Cloud Storage Systems with Proactive Fault Tolerance // Algorithms and Architectures for Parallel Processing Lecture Notes in Computer Science, 2015, vol. 9531 (3), pp. 189-203.
- DOI: 10.1007/978-3-319-27140-8_14
- Dong O., Yu P., Liu H., Feng L., Li W., Chen F., Shi L. The Impact of Information Visualization on Human Problem-Solving Performance in a Complex Business Domain // Proc. of NOMS 2018 - 2018 IEEE/IFIP Network Operations and Management Symposium, 2018, April 23-27, pp. 1-6.
- DOI: 10.1109/NOMS.2018.8406294
- Lee E.A., Seshia S.A. Introduction to Embedded Systems - A Cyber-Physical Systems Approach. MIT Press, 2017, 585 p.
- Lin Gu, Deze Zeng, Song Guo, Ahmed Barnawi, Yong Xiang. Cost Efficient Resource Management in Fog Computing Supported Medical Cyber-Physical System // IEEE Transactions on Emerging Topics in Computing, 2017, vol. 5 (1), pp. 108-119.
- DOI: 10.1109/TETC.2015.2508382
- Yi S., Li C., Li Q. The Impact of Information Visualization on Human Problem-Solving Performance in a Complex Business Domain // Proc. of the 2015 Workshop on Mobile Big Data (Mobidata '15), 2015, June 21, pp. 37-42.
- DOI: 10.1145/2757384.2757397
- Osanaiye O.A., Chen S., Yan Z., Lu R., Kim-Kwang R. Choo, Dlodlo M.E. From Cloud to Fog Computing: A Review and a Conceptual Live VM Migration Framework // IEEE Access, 2017, vol. 5, pp. 8284-8300.
- DOI: 10.1109/ACCESS.2017.2692960
- Bolodurina I., Parfenov D. The Development and Study of the Methods and Algorithms for the Classification of Data Flows of Cloud Applications in the Network of the Virtual Data Center // International Journal of Computer Networks and Communications, 2018, vol. 10 (2), pp. 15-22.
- DOI: 10.5121/ijcnc.2018.10202
- Baccarelli E., Gabriela P., Naranjo V., Scarpiniti M., Shojafar M., Abawajy J.H. Fog of Everything: Energy-Efficient Networked Computing Architectures, Research Challenges, and a Case Study // IEEE Access, 2017, vol. 5, pp. 9882-9910.
- DOI: 10.1109/ACCESS.2017.2702013