Методика сбора и обработки эксплуатационных данных для оценки надежности функционирования инфокоммуникационных систем при малом количестве отказов тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 00.00.00, кандидат наук Никулин Владимир Сергеевич

• Никулин Владимир Сергеевич
• кандидат наук
• 2024

Оглавление диссертации кандидат наук Никулин Владимир Сергеевич

Список принятых сокращений

Словарь терминов

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. Применение эксплуатационных данных для оценки надежности функционирования инфокоммуникационных систем

1.1 Нормативное регулирование эксплуатации и оценки надежности инфокоммуникационных и других технических систем

1.2 Программные продукты поддержки принятия решений при обслуживании сложных технических систем

1.3 Эксплуатационные данные как основной источник достоверной информации о функционировании инфокоммуникационных систем

1.4 Типовые компоненты инфокоммуникационных систем и контролируемые параметры для формирования массивов эксплуатационных данных

1.5 Особенности массивов эксплуатационных данных о состоянии инфокоммуникационных систем

1.6 Выводы по главе

ГЛАВА 2. Разработка методики сбора и обработки эксплуатационных данных для оценки функции плотности распределения отказов инфокоммуникационной системы

2.1 Технология сбора и обработки эксплуатационных данных о состоянии инфокоммуникационной системы

2.2 Распознавание отказов в массиве эксплуатационных данных при помощи системы моделей машинного обучения

2.3 Обработка эксплуатационных данных и адаптация метода Розенблатта -Парзена для оценки функции плотности распределения отказов инфокоммуникационной системы

2.4 Оценка точности адаптированного метода Розенблатта - Парзена

2.5 Выводы по главе

ГЛАВА 3. Программный комплекс поддержки принятия решений при обслуживании инфокоммуникационных систем и его практическое применение

3.1 Функциональные требования к разработке программного комплекса

3.2 Разработка программного модуля для распознавания отказов инфокоммуникационных систем по эксплуатационным данным

3.3 Разработка программного комплекса для поддержки принятия решений в процессе функционирования инфокоммуникационных систем

3.4 Апробация предложенной методики на реально функционирующей инфокоммуникационной системе

3.5 Выводы по главе

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Список литературы

ПРИЛОЖЕНИЕ А. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2020661451 от

ПРИЛОЖЕНИЕ Б. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2024619749 от

ПРИЛОЖЕНИЕ В. Исследование свойств адаптированного метода Розенблатта - Парзена

Список принятых сокращений

АРМ - автоматизированное рабочее место

БД - база данных

ВБР - вероятность безотказной работы

ЗИП - запасные части, инструменты и принадлежности

ИКС - инфокоммуникационная система

ОС - операционная система

ПО - программное обеспечение

СТС - сложная техническая система

СК - составной компонент

ТОиР - техническое обслуживание и ремонт

СМ - система мониторинга

ССОИ - система сбора и обработки информации

СУДЗ - система управления диспетчеризации задач

ЦСОД - центр сбора и обработки данных

ЭД - эксплуатационные данные

Словарь терминов

Группа эксплуатации: технический персонал объекта, на который возложена обязанность по поддержанию ИКС в исправном и работоспособном состоянии путем проведения предусмотренных работ по техническому обслуживанию, текущему ремонту (профилактике) и организации других видов ремонта (подача рекламаций и заявок на ремонт оборудования, отправка и прием оборудования), ведению эксплуатационной документации и сбору сведений о надежности.

Дисбаланс классов: ситуация, когда количество примеров одного класса в обучающем наборе данных существенно превышает или несоизмеримо с количеством примеров другого класса.

Запас: совокупность запасных частей одного типа, характеризуемая начальным уровнем, суммарными затратами, стратегией пополнения и показателем достаточности.

Интервал цензурирования: интервал наработки, внутри которого произошел либо произойдет отказ изделия, причем момент наступления отказа неизвестен.

Неполная наработка: наработка от начала испытаний или эксплуатационных наблюдений до прекращения испытаний или эксплуатационных наблюдений, причем в пределах данной наработки отказа не произошло.

Отказ: (по ГОСТ 27.002-89): событие, заключающееся в нарушении работоспособного состояния объекта.

Полная наработка: наработка изделия до отказа.

Профилактика: комплекс операций или операция по поддержанию работоспособности изделия за счет предупредительной замены и (или) регулировки составных частей (узлов, механизмов, приборов, блоков и т.п.), параметры которых вышли за пределы профилактического допуска.

Ремонт: (по ГОСТ 18322-78): комплекс операций по восстановлению исправности или работоспособности изделия и восстановлению ресурсов изделий или их составных частей.

Текущий ремонт: (по ГОСТ 18322-78): ремонт, выполняемый для обеспечения или восстановления работоспособности изделия и состоящий в замене и (или) восстановлении отдельных частей.

Техническое обслуживание: (по ГОСТ 18322-78): комплекс операций или операция по поддержанию работоспособности или исправности изделия при использовании по назначению, ожидании, хранении и транспортировании.

Цензурирование данных: явление, при котором для части испытываемых или контролируемых изделий отсутствуют сведения о моментах наступления отказа за период наблюдения.

Цензурированные интервалом данные: цензурированные данные, для которых интервал неопределенности ограничен и справа и слева.

Цензурированные справа данные: цензурированные данные, для которых интервал неопределенности ограничен слева, а справа открыт.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Методика сбора и обработки эксплуатационных данных для оценки надежности функционирования инфокоммуникационных систем при малом количестве отказов»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность и степень разработанности проблемы. Значимость для современного общества проблем, связанных с обеспечением надежной и эффективной обработки и передачи информации, обусловливает высокие требования к системам поддержки принятия решений, которые используются при обслуживании инфокоммуникационных систем (далее - ИКС). ИКС представляют собой программно-аппаратные комплексы, в том числе вычислительные системы, дата-центры, внутренние корпоративные сети, автоматизированные системы управления и другие объекты ИТ-инфраструктуры, включающие в свой состав вычислительные сервера, компоненты сетевого оборудования, периферийные устройства и управляющее программное обеспечение.

Для принятия эффективных решений с целью обеспечения надежного функционирования ИКС важно как можно точнее распознавать их отказы, чтобы своевременно осуществлять замену или ремонт неисправных компонентов и предупреждать аварийные ситуации. Необходимо иметь качественные, достоверные и актуальные оценки надежности, которые учитывают особенности ИКС и корректируются при их масштабировании и модернизации. Добиться этого в реальном масштабе времени и при малом количестве отказов оказывается возможным только посредством сбора и обработки эксплуатационных данных (далее - ЭД) - разнородной информации о состоянии ИКС, извлекаемой в процессе функционирования. Основным результатом такой оценки является функция плотности распределения отказов, на основе которой можно определять показатели функционирования, осуществлять прогнозирование работоспособности и принимать решения в процессе обслуживания ИКС. Другие подходы в большинстве случаев не позволяют качественно и эффективно оценивать их надежность.

Теоретические оценки зачастую быстро устаревают или недостаточно адекватно отражают реальное положение дел, поскольку на этапе проектирования достоверная информация о надежности компонентов ИКС, планируемых режимах

ее работы и обслуживания отсутствует. Ускоренные лабораторные испытания до начала эксплуатации ИКС также как правило не позволяют получить достоверные оценки из-за возможного несоответствия законов распределения отказов в штатном режиме и при искусственном повышении нагрузки. По этой же причине сложно применять параметрические методы, требующие «жестких» предположений о распределении отказов. Кроме того, лабораторные условия могут существенно отличаться от реальных. Еще один экспериментальный метод - биномиальные испытания - при малом количестве отказов применим на практике только для крупных комплексов, например, центров хранения данных или вычислительных кластеров, состоящих из большого количества однотипных компонентов, часть из которых можно временно вывести из эксплуатации для исследования. При малом количестве отказов или в случае небольших ИКС этот метод будет требовать очень длительного периода исследования без возможности использования ИКС по целевому назначению. Помимо небольшого размера, малое количество зафиксированных отказов может быть обусловлено высокой надежностью отдельных компонентов ИКС (например, вычислительных серверов) или высоким порогом решающего правила, фиксирующего отказ.

Сбор и обработка ЭД для получения оценок надежности функционирования ИКС является комплексной проблемой, требующей разработки и применения специализированных программных архитектур, обеспечивающих извлечение, группировку и представление в едином формате информации о состоянии как программных, так и аппаратных компонентов ИКС. А.Г. Тарасов и М.Б. Успенский [70; 71] отмечают, что многие современные системы мониторинга и стандартные прикладные протоколы эффективно работают только для аппаратных компонентов. Общих подходов для опроса состояния программных (драйверов, операционных систем, цифровых порталов и пр.) и аппаратных компонентов одновременно к настоящему моменту не разработано. По этой причине, несмотря на развитие современных систем мониторинга, сведения о состоянии ИКС, включая информацию об отказах, по-прежнему часто фиксируются вручную в

журналах, рекламационных актах и формулярах, создавая риск искажений и пропусков данных о значимых событиях. Подобная проблема носит общий характер для многих технических систем и была исследована В.С. Викторовой, А.С. Степанянц, М.Б. Успенским, А.Г. Тарасовым, R. Wolski, I. Foster [13; 52; 70; 71; 78; 104] и др.

Еще одна проблема связана с фильтрацией ЭД для обнаружения релевантной информации именно об отказах. Решающие правила для определения отказов аппаратных компонентов достаточно просты, поскольку строятся на основе критических значений (предельная температура, частота работы кулера, потребляемая мощность системы охлаждения, время работы подсистемы хранения данных и пр.). Для выявления же отказов программных компонентов такие правила могут включать целый комплекс сложных условий и быть очень громоздкими. Распространены случаи, когда и о состоянии аппаратных устройств невозможно извлечь корректные сведения напрямую. Отсюда следует, что распознать неочевидные отказы оказывается возможно только по косвенным признакам, которые могут отличаться для разных компонентов ИКС, поэтому актуальной является задача адаптации методов и моделей распознавания под их особенности.

Для построения оценок функции плотности распределения отказов при малом их количестве, отсутствии априорной информации и необходимости получения оценок в реальном масштабе времени основной альтернативой является применения непараметрических методов. Среди них метод Розенблатта - Парзена, метод проекционных оценок и метод корневого оценивания. Исследованием данного вопроса занимались отечественные ученые А.В. Антонов, М.С. Никулин, А.М. Половко, С.В. Гуров [7; 24; 37] и др.

Еще одним важным аспектом, требующим внимания, является обработка цензурированных данных, которые встречаются среди ЭД. Они не включают сведения о фактических отказах (так называемые полные наработки на отказ), которые можно было бы использовать при построении базовых оценок, но содержат информацию, которую можно использовать для повышения их точности.

Ограничением существующих непараметрических методов является то, что они не адаптированы к учету цензурированных данных и позволяют строить оценки плотности только по полным наработкам на отказ. Исключением является метод Розенблатта - Парзена, для которого известен алгоритм вычисления уточняющей поправки, но в ней учитываются только данные, цензурированные интервалом, а цензурированные справа данные остаются вне рассмотрения. Кроме того, эта поправка позволяет достичь хороших результатов только при малой их доле. Тем не менее, базовая оценка плотности распределения отказов, получаемая методом Розенблатта - Парзена, и идеи, заложенные в алгоритме вычисления уточняющей поправки, могут быть выбраны в качестве отправной точки для построения более точных оценок, включающие все виды цензурированных данных.

Таким образом, разработка и совершенствование методов сбора и обработки ЭД, включая цензурированные данные, с целью повышения эффективности исследования и прогнозирования надежности функционирования ИКС, в том числе, с целью повышения точности оценок плотности распределения отказов с учетом особенностей ИКС, является актуальной научно-технической задачей, имеющей большое значение для информатики и информационных технологий.

Целью диссертационной работы является разработка и совершенствование методов сбора и обработки ЭД для повышения точности оценки функции плотности распределения отказов ИКС по малым выборкам и при наличии цензурированных данных.

Для достижения цели определены следующие задачи:

1. Разработать технологию сбора и обработки ЭД, позволяющую эффективно извлекать информацию о состоянии ИКС и представлять ее в формате, пригодном для построения оценок плотности распределения отказов.

2. Создать эффективный метод для распознавания отказов по косвенным признакам, накопленным в массиве разнородных ЭД о состоянии ИКС.

3. Для повышения точности оценок плотности распределения отказов ИКС адаптировать метод Розенблатта-Парзена к обработке цензурированных

данных, в том числе данных об отказах, выявленных по косвенным признакам в ЭД и учитывающих особенности ИКС.

4. Разработать программный комплекс, предназначенный для оценки плотности распределения отказов ИКС, получаемой в реальном масштабе времени по ЭД и используемой для прогнозирования отказоустойчивости и поддержки принятия решений в процессе обслуживания ИКС.

Объектом исследования являются массивы разнородных данных о состоянии ИКС, извлекаемых в процессе функционирования.

Предметом исследования является методы и алгоритмы сбора и обработки ЭД для построения оценок функции плотности распределения отказов ИКС, в том числе в реальном масштабе времени.

Методы исследований. Методы теории надежности и математической статистики; технологии структурного и объектно-ориентированного программирования; методы машинного обучения и нечеткие технологии.

Научная новизна диссертационной работы заключается в следующем.

1. Предложена технология сбора и обработки ЭД, позволяющая сформировать единый массив разнородных данных об аппаратных и программных компонентах ИКС, включая информацию об отказах, за счет новых методов извлечения информации об их состоянии и специализированной программной архитектуры, объединяющей компоненты обоих типов.

2. Разработан интеллектуальный метод распознавания отказов в массиве разнородных ЭД, который за счет применения системы моделей машинного обучения, адаптированных под типовые компоненты ИКС, позволяет эффективно выявлять релевантную информацию об отказах по косвенным признакам, что невозможно осуществить посредством решающих правил на основе явных критических значений контролируемых параметров.

3. Предложена адаптация непараметрического метода Розенблатта -Парзена, позволяющая даже при малом количестве отказов ИКС получать достоверные оценки плотности их распределения и повышающая точность базовой оценки за счет новых алгоритмов обработки цензурированных ЭД, оптимизации вычисления параметра локальности и компенсации смещения плотности.

Теоретическая значимость. Получено аналитическое представление функции плотности распределения отказов ИКС, которое наряду с полными наработками на отказ учитывает ЭД, цензурированные интервалом, и ЭД, цензурированные справа.

Практическая значимость работы. Разработан программный комплекс поддержки принятия решений при обслуживании ИКС (в том числе, вычислительных систем), который осуществляет оценку надежности функционирования посредством сбора и обработки ЭД. Создан интеллектуальный модуль для распознавания отказов среди разнородных ЭД на основе технологий машинного обучения. Результаты диссертационной работы используются в образовательном процессе кафедры информационных технологий ФГБОУ ВО «Новосибирский государственный университет экономики и управления «НИНХ». Получены 2 свидетельства о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2020661451 от 24.09.2020 и № 2024619749 от 25.04.2024.

Положения, выносимые на защиту.

1. Технология сбора и обработки ЭД для формирования единого массива информации о состоянии программных и аппаратных компонентов ИКС.

2. Интеллектуальный метод, опирающийся на систему моделей машинного обучения и позволяющий распознавать отказы ИКС по косвенным признакам, содержащимся в массиве разнородных ЭД.

3. Адаптация непараметрического метода Розенблатта - Парзена для оценки плотности распределения отказов ИКС, предусматривающая возможность ее построения по цензурированным данным, оптимизацию вычисления параметра локальности и компенсацию смещения плотности.

4. Программный комплекс поддержки принятия решений при обслуживании ИКС, позволяющий осуществлять сбор и обработку эксплуатационных данных, распознавание отказов среди разнородной информации и получать оценки надежности функционирования ИКС.

Личный вклад автора. Все результаты, выносимые на защиту, получены автором диссертации лично. В совместных публикациях вклад диссертанта был определяющим. Соавторы участвовали в постановках задач, обсуждении результатов исследований и подготовке рукописей статей.

Соответствие паспорту специальности. Диссертация соответствует паспорту специальности 2.3.8 «Информатика и информационные процессы»:

Пункт 9. Разработка архитектур программно-аппаратных систем поддержки цифровых технологий сбора, хранения и передачи информации в инфокоммуникационных системах, в том числе, с использованием «облачных» интернет-технологий, и оценка их эффективности.

Пункт 13. Разработка и применение методов распознавания образов, кластерного анализа, нейро-сетевых и нечетких технологий, решающих правил, мягких вычислений при анализе разнородной информации в базах данных.

Пункт 17. Разработка методов обеспечения надежной обработки информации и обеспечения помехоустойчивости информационных коммуникаций для целей передачи, хранения и защиты информации; разработка основ теории надежности и безопасности использования информационных технологий.

Апробация результатов работы. Основные результаты исследования представлены на Х Всероссийской научно-практической конференции с международным участием «Наука молодых» (Арзамас, 2017); Национальном суперкомпьютерном форуме «НСКФ» (Переславль-Залесский, 2017); XXXVII Всероссийской научно-технической конференции «Проблемы эффективности и безопасности функционирования сложных технических и информационных систем» (Серпухов, 2018); XIV Всероссийской научной конференции молодых ученых «Наука. Технологии. Инновации» (Новосибирск, 2019); VII международной научно-технической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Математическое моделирование и информационные технологии» (Иваново, 2020); XXI Всероссийской конференции молодых ученых по математическому моделированию и информационным технологиям

(Новосибирск, 2020); ХУ-ой Международной научно-практической конференции «Современные инструментальные системы, информационные технологии и инновации» (Курск, 2020); XX Международной конференции «Сибирская научная школа-семинар "Компьютерная безопасность и криптография" — SIBECRYPT'21» имени Г. П. Агибалова (Новосибирск, 2021); XVI Всероссийской научной конференции молодых ученых «Наука. Технологии. Инновации» (Новосибирск, 2022); XXIII Всероссийской конференции молодых ученых по математическому моделированию и информационным технологиям (Новосибирск, 2022); XX Всероссийской ежегодной молодежной научной конференции с международным участием «Наука Юга России: достижения и перспективы» (Ростов-на-Дону, 2024); Всероссийской научно-практической конференции «Математические модели техники, технологий и экономики» (Санкт-Петербург, 2024).

Публикации. Результаты исследований отражены автором в 16 научных работах [45; 54-65; 81; 106; 107], среди них 4 публикации в журналах, рекомендованных высшей аттестационной комиссией для опубликования научных результатов диссертации на соискание ученой степени доктора или кандидата наук [45; 55; 58; 65] и 2 свидетельства о государственной регистрации программ для ЭВМ [106; 107].

Объем и структура работы. Работа содержит 3 основных главы, введение и заключение. Основное содержание работы изложено на 127 страницах, включая 24 рисунка, 20 таблиц. Список литературы включает 107 наименований.

ГЛАВА 1. Применение эксплуатационных данных для оценки надежности функционирования инфокоммуникационных систем

ЭД - это данные, извлекаемые в процессе эксплуатации ИКС и других технических систем. ИКС - это программно-аппаратные комплексы, которые могут отличаться масштабом, архитектурой и целевым назначением. К ним могут относиться вычислительные системы, внутренние корпоративные сети, дата-центры, автоматизированные системы управления и другие объекты ИТ-инфраструктуры, включающие в свой состав вычислительные сервера, источники питания, сетевое оборудование, периферийные устройства и управляющее программное обеспечение. ИКС являются подклассом так называемых сложных технических систем (далее - СТС), для оценки надежности функционирования которых разработан ряд подходов, стандартов и программных продуктов поддержки принятия решений в процессе их эксплуатации. В настоящей главе анализируется применимость перечисленных средств оценки именно к ИКС через рассмотрения нормативного регулирования, современных тенденций, международного опыта стандартизации, а также методологического и прикладного аспектов этой научно-технической деятельности. Рассматриваются эксплуатационные данные как основной источник информации о функционировании ИКС и определяются типовые компоненты ИКС, обуславливающие особенности формируемых массивов ЭД.

1.1 Нормативное регулирование эксплуатации и оценки надежности инфокоммуникационных и других технических систем

Надежность, как свойство техники, является предметом нормативного регулирования. Анализ стандартов Технического комитета 56 «Надежность» Международной электротехнической комиссии (далее - МЭК/ТК56) и отечественных стандартов серии «Надежность в технике» [1-3] выявил следующие аспекты:

1. Стандартизация надежности направлена в первую очередь на обеспечение деятельности производителя. Основная часть стандартов напрямую связана с организационным, методическим, технологическим и информационным обеспечением надежности на стадиях разработки, производства и испытаний. Это руководства по сбору данных о надежности, анализу надежности, проектированию и отработке надежных изделий, закрепленный на нормативном уровне инструментарий контроля, проверки (подтверждения) показателей надежности с помощью методов математической статистики, расчета и оценки надежности с помощью специально разработанных математических методов.

2. Существует тенденция расширения области регламентации в сфере надежности на все виды техники. Все больше разрабатывается стандартов по надежности, носящих комплексный характер и взаимосвязанных со стандартизацией по безопасности, живучести, технической диагностике, применению статистических и других методов и одновременно рассматриваемых как составная часть общей проблематики стандартизации управления качеством [5]. Управление надежности осмыслено в рамках управления качеством, что предполагает деятельность производителя, направленную на повышение в выпускаемой продукции. Потребитель в системе качества, включающей надежность, выступает в роли индикатора и создает обратную связь с разработчиком и предприятием-изготовителем.

3. Для СТС, со значительным потенциалом риска, деятельность по управлению надежностью направлена на обеспечение безопасности. Эта деятельность осуществляется потребителем в процессе эксплуатации, то есть для потенциально опасных СТС основным субъектом управления выступает не проектирующая организация и производитель, а эксплуатирующая организация. ИКС не относятся к изделиям, представляющим опасность для людей и окружающей среды в случае отказов, поэтому применение предложенных в стандартах методов оценки рисков не является обязательным [2; 6].

4. Одним из перспективных направлений развития стандартизации является применение информационных технологий, для создания стандартов-программ. В них, вместо регламентации на бумажном носителе ограниченного числа решений некоторого метода, реализован сам метод. Разработанные и планируемые к разработке методы данного направления не соответствуют задачам обеспечения эксплуатации ИКС.

В МЭК/ТК56 руководящие документы по управлению надежностью и посвященные техническому обслуживанию и ремонту (далее - ТОиР) находятся на стадии разработки и планирования. Отечественные стандарты также не позволяют в полной мере организовать эффективное планирование эксплуатации ИКС.

Основным выводом из анализа нормативных документов является то, что существующие стандарты в полной мере не регламентируют процесс обеспечения контроля и поддержания надежности ИКС, их применение требует гибкого и выборочного подхода. При этом отдельные методы (в первую очередь это касается специальных методов расчета, оценки и подтверждения надежности) могут быть использованы.

Особенности применения наиболее подходящих методов описаны в руководстве [3]. При этом ни один их известных методов не является универсальным. Основными ограничениями методов, которые предполагают количественную, а не качественную оценку показателей надежности, являются размерность оцениваемой системы и наличие марковского свойства [32].

1.2 Программные продукты поддержки принятия решений при обслуживании сложных технических систем

В настоящее время на рынке программного обеспечения (далее - ПО) представлен широкий спектр систем поддержки принятия решений в процессе обслуживания СТС, позволяющих проводить автоматизированные расчеты

показателей надежности, а также осуществлять моделирование сбоев и отказов. В существующем ПО, главным образом, реализованы разработанные и апробированные модели и методики расчета надежности систем, представленных в виде связанных структур. Ряд программных продуктов реализуют методы марковского анализа, которые используют допущения о наличии экспоненциального распределения времени безотказной работы и восстановлений. Рассмотрим некоторые программные продукты, на примере которых можно продемонстрировать их типичные возможности и ограничения.

ПК АРБИТР (Россия), Relex (США), Risk Spectrum (Швеция) [92; 93; 100] имеют схожую структуру и позволяют производить логико-вероятностный анализ надежности и безопасности СТС. В качестве средства построения графических моделей используют деревья событий и деревья отказов. ПО Relex и Risk Spectrum используются в основном для оптимизации техногенных рисков и определения оптимальных параметров системы ТОиР потенциально опасных объектов.

В частности, ПО Risk Spectrum широко применяется в вероятностном анализе безопасности объектов атомной энергетики на стадиях проектирования и эксплуатации и позволяет моделировать развитие аварийного процесса. В состав ПО Relex входят расчетно-аналитические модули для решения задач прогнозирования безотказности, анализа видов, последствий и критичности отказов, расчета ремонтопригодности и др. Расчеты производятся в соответствии со стандартами Европы и США. Кроме того, ПО позволяет производить оценку влияния человеческого фактора на надежность и рассчитывать экономические показатели, характеризующие этапы создания, эксплуатации и утилизации системы.

ПК АРБИТР - отечественная разработка, которая позволяет рассчитывать вероятность безотказной работы (далее - ВБР), среднюю наработку до отказа, коэффициент готовности, значимость и др. показатели, а также вклад компонентов в надежность системы в целом.

ПО FavoWeb - представляет собой удаленно доступный интерфейс для расчета и прогнозирования показателей надежности с использованием информации из постоянно обновляемой распределенной базы данных (далее - БД) об отказах и сбоях различного оборудования зарубежного производства. ПК позволяет проектировать системы с учетом тех или иных конфигураций на основе зарубежных регламентирующих документов и статистически проверенных данных об компонентной базе из справочников [97].

ПО АСОНИКА-К-РЭС - программное средство решения задач анализа и обеспечения надежности в рамках автоматизированного проектирования радиоэлектронной аппаратуры. Функционал этого ПК аналогичен предлагаемому в ПК «FavoWeb», только расчеты проводятся на основе данных, приведенных в отечественных справочниках «Надежность электрорадиоизделий», «Надежность электрорадиоизделий зарубежных аналогов». Комплекс позволяет проводить расчет надежности с использованием различных видов резервирования составных частей (горячее, скользящее горячее), а также обеспечивает способы контроля работоспособности компонентов (непрерывный/периодический) [94].

Применение рассмотренного ПО для оценки надежности ИКС не представляется возможным из-за ряда причин. Например, приведенное ПО имеет закрытый исходных код и не предусматривает возможность интеграции сторонних модулей. Отсутствует информация о возможности сбора данных с программных компонент ИКС. Также, ИКС имеют сложно-резервированную систему и трудно формализуемые условия отнесения к неисправным и работоспособным состояниям. Таким образом требуется разработка методов и методик, учитывающих особенности построения и эксплуатации, а также неопределенность в исходных данных о надежности СК ИКС.

1.3 Эксплуатационные данные как основной источник достоверной информации о функционировании

инфокоммуникационных систем

Организационная составляющая обеспечения функциональной надежности ИКС включает в себя проведение испытаний на надежность, организацию сбора, обобщения и обработки эксплуатационных сведений, а также планирование эксплуатации и модернизации.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Никулин Владимир Сергеевич, 2024 год

// // //

1000

1500

параметр локальности 0=50

интервалы Д=250 цензура интервалом — г^=50

у

/

1000

15:: 1500

параметр локальности 0=50

интервалы Д=250 цензура интервалом — г^=75

у? У

/

1000

1500 1500

параметр локальности СГ=200

интервалы Д=500 цензура интервалом - и_ц=25

Г-Л-ьл^

■

с

500

1000

1500 1500

параметр локальности СГ=200

интервалы Д=250 цензура интервалом - и_ц=50

Е.СОГЭф

4 ■

■

500

1000

1500 1500

параметр локальности (7=200

интервалы Д=2?0 цензура интервалом - и_ц=75

0.5

Ftb_.no

4 ■

5-::

1000

1500 1500

Эксперимент 8 - Усеченные ядра. Полные наработки и цензурирование интервалом. Большой массив данных. Разные параметры локальности и интервалы.

Условия проведения: Исходные данные:

момент последнего контроля _=3500; число сгенерированных СВ: п=100 (в расчет p_q= 100, отброшено г=0); число СВ, отобранных для генерации интервалами - 50 (n_q=50, р=50).

параметр локальности 0=5 О

интервалы Д=500 цензура интервалом -п^=25

параметр локальности СГ=200

интервалы Д=500 цензура интервалом -п^=25

.-■■ / . У -У

/// ■и - / у

параметр локальности 0=5 О

интервалы Д=250 цензура интервалом -11^=50

/ -

параметр локальности СГ=200

интервалы Д=250 цензура интервалом - п^=50

■1 / . у -у

УГ/ :'// УГ / -V У

параметр локальности 0=5 О

интервалы Д=250 цензура интервалом - n_q=75

500 1000

[

параметр локальности О=200

интервалы Д=250 цензура интервалом — г^=75

/ ■

/

г, .-

•■У' у/

/// ./ / У у

параметр локальности 0=5 О

интервалы Л=500 цензура интервалом - п_ц=75

/ У

У

500 1000

I

параметр локальности О=200

интерваты Д=500 цензура интервалом — г^=75

■ / у

./ / ;/ / У/ /// ■// у

500 1000 15»:

[