SCI Библиотека
SciNetwork библиотека — это централизованное хранилище научных материалов всего сообщества... ещё…
SciNetwork библиотека — это централизованное хранилище научных материалов всего сообщества... ещё…
В статье анализируется эффективность процесса обслуживания потока заявок на создание ИТ-сервисов с использованием метода имитационного моделирования. Показано, что известные средства имитационного моделирования не позволяют полностью сымитировать процесс обслуживания заявок в подразделениях администрирования инфокоммуникационными инфраструктурами, отличающийся управляемым характером потока ресурсов. В рамках исследования разработано ПО имитационного моделирования процесса обслуживания потока заявок на создание ИТ-сервисов. Основным отличием разработки является возможность управления источником ресурсов в процессе обслуживания заявок и одновременного проведения экспериментов на одних исходных данных с несколькими дисциплинами обслуживания. Имитационная модель разработана в среде Microsoft Visual Studio и состоит из пяти макроблоков: генератор заявок, генератор ресурсов, обслуживающий прибор, блок алгоритма и блок проведения эксперимента. Блок алгоритма позволяет подключать внешние модели в виде блоков библиотек, реализующих через унифицированный интерфейс обработку потока заявок, включая возможность генерации команд на управление источником ресурсов. Блок эксперимента позволяет выполнять потоковые эксперименты на основе заданных настроек, а также сохраненных файлов экспериментов. Главным отличием разработанной имитационной модели является создание множества независимых потоков обслуживания заявок для различных алгоритмов. Возможность проведения сравнительного анализа проиллюстрирована серией экспериментов со стационарными и нестационарными потоками заявок и стационарным, нестационарным и управляемым потоками ресурсов на базе семейства альтернативных алгоритмов управления. Результаты применения имитационной модели процесса обслуживания заявок на создание инфокоммуникационных сервисов позволили оценить эффективность перспективных алгоритмов управления, разработанных в рамках исследования.
Аварийным службам часто приходится проводить спасательные и ликвидационные работы в условиях отсутствия централизованной связи. Невозможность обеспечения стабильной коммуникации между членами спасательного подразделения существенно снижает качество проведения работ. При этом в современных реалиях под стабильной коммуникацией понимается не только голосовой обмен, который может быть обеспечен коротковолновыми радиопередатчиками, но и интенсивный обмен большими объемами трафика. Применение стандартных решений на основе типового сетевого оборудования (Wi-Fi, спутниковая связь и др.) и существующих алгоритмов обеспечения качества обслуживания в рассматриваемых условиях не позволяет быстро обеспечить информационный обмен между разнородными абонентами. Более того, работа в высокогерцовых диапазонах может быть сильно затруднена при наличии препятствий, что снижает общую площадь покрытия и качество передачи данных. Мы предлагаем протокол маршрутизации сетевого уровня, предназначенный для организации децентрализованной связи в подразделении аварийной службы, где абоненты отличаются разной степенью мобильности и типом передаваемого трафика. Данный протокол включает алгоритмы подключения к сети, обнаружения оптимального и альтернативных маршрутов связи, передачи и балансировки трафика по найденным маршрутам. Оригинальный алгоритм поиска маршрутов анализирует производительность каналов связи и определяет все возможные пути передачи трафика между абонентами. С использованием функции оценки маршрутов, основанной на градиентном бустинге деревьев принятия решений, производится формирование оптимальных и альтернативных маршрутов связи, а при передаче данных, на основе полученной информации, выполняется балансировка трафика. Экспериментальное исследование предложенного протокола показало улучшение показателей скорости развертывания и качества обслуживания на сценариях с различной степенью мобильности абонентов.
Облачные инфраструктуры Amazon Web Services и Microsoft Azure поддерживают взаимодействие c IoT-устройствами (устройствами интернета вещей) по протоколу MQTT. Однако, интерфейс IoT-инфраструктуры несколько отличается, и разработка программного обеспечения для устройства, которое могло бы работать с обеими инфраструктурами, требует учета этих особенностей.
В статье описаны основные принципы разработки распределенной системы управления (РСУ) и системы операторского контроля GARNET на основе микросервисной архитектуры в рамках работы на кластере высокой доступности. Описано применение системы операторского контроля в качестве компоненты РСУ. Приведены и описаны основные элементы программных компонент операторского контроля и РСУ, а также описан процесс конвейерной сборки и публикации программных средств в рабочую продуктовую среду, реализующий принцип непрерывной интеграции. Представлен механизм взаимодействия ключевых компонент между собой. Продемонстрирован механизм размещения сервисов управления при помощи системы контейнеризации Docker и оркестрации контейнеров Kubernetes. Также показаны примеры сервисов взаимодействия с пользователями в среде разрабатываемой системы операторского контроля GARNET, разделение пользователей по ролям и правам доступа, интеграция сервиса визуализации данных средствами Grafana, описан вектор дальнейшего развития РСУ и средств операторского управления, в частности, возможность использования практики разработки пользовательских web-интерфейсов, используя подход micro frontend. Представлены компоненты и результаты работы прототипа системы, разработанного для взаимодействия с измерительной инфраструктурой линейного ускорителя тяжелых ионов ТИПр (г. Москва, ККТЭФ). |
---|