Математическая модель надёжности аппаратно-программных комплексов обработки информации для систем управления реального времени
- Авторы: Ааб А.В.1, Галушин П.В.2, Попова А.В.1, Терсков В.А.1
-
Учреждения:
- Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М. Ф. Решетнева
- Сибирский юридический институт МВД России Российская Федерация
- Выпуск: Том 21, № 3 (2020)
- Страницы: 296-302
- Раздел: Раздел 1. Информатика, вычислительная техника и управление
- Статья опубликована: 25.07.2023
- URL: https://journals.eco-vector.com/2712-8970/article/view/562922
- DOI: https://doi.org/10.31772/2587-6066-2020-21-3-296-302
- ID: 562922
Цитировать
Полный текст
Аннотация
Одной из главных характеристик аппаратно-программных систем обработки информации реального времени является надёжность.
Под надёжностью программного обеспечения (ПО) понимается свойство этого обеспечения выполнять заданные функции, сохраняя свои характеристики в установленных пределах при определённых условиях эксплуатации.
Надёжность ПО определяется его безотказностью и восстанавливаемостью.
Безотказность ПО – это свойство сохранять работоспособность при использовании его для обработки информации в информационной системе. Безотказностью программного обеспечения оценивается вероятность его работы без отказов при определённых условиях внешней среды в течение заданного периода наблюдения.
Разработка и проектирование систем реального времени требует большого количества ресурсов на проектирование и тестирование. Одним из решений данной проблемы является математическое моделирование аппаратно-программных комплексов. Это позволяет более гибко проектировать системы реального времени с заданной надёжностью с учётом ограничений по цене и времени разработки, а также открывает возможность более гибкой оптимизации аппаратно-программных систем реального времени.
Для разработки математической модели надёжности аппаратно-программного комплекса систем реального времени необходимо учитывать обеспечение заданного уровня надёжности при целесообразных затратах на разработку.
Существует много методов повышения надёжности программного обеспечения, но наиболее перспективный и эффективный метод – это избыточность, которая достигается за счёт использования мультиверсионного программирования.
Для повышения надёжности аппаратной части комплекса также необходимо использовать избыточность и резервирование, что включает в себя мультипроцессорность и обеспечение разных шин и независимой оперативной памяти.
В данной статье рассматриваются существующие подходы к повышению надёжности аппаратного
и программного обеспечения, предлагается модель надёжности аппаратно-программного комплекса, которая понимается как произведение вероятности безотказной работы аппаратного обеспечения и вероятности безошибочной работы программного обеспечения.
Кроме того, предлагаются новые формулы для вероятностей состояний аппаратного обеспечения многопроцессорного вычислительного комплекса с разнородными процессорами в установившемся режиме, дающие тот же результат, что существующие, но требующие меньше вычислений.
В заключении статьи ставится вопрос о возможности оптимизации надёжности аппаратно-программных комплексов на основе построенной модели, указываются методы оптимизации, которые могут быть использованы при решении данной задачи.
Об авторах
Андрей Владимирович Ааб
Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М. Ф. Решетнева
Email: anastasiya.popowa@mail.ru
магистр; Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М. Ф. Решетнева
Россия, г. Красноярск, 660037, просп. им. газ. «Красноярский рабочий», 31Павел Викторович Галушин
Сибирский юридический институт МВД РоссииРоссийская Федерация
Email: anastasiya.popowa@mail.ru
кандидат технических наук, доцент; Сибирский юридический институт МВД России
Россия, г. Красноярск, 660131, ул. Рокоссовского, 20Анастасия Валерьевна Попова
Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М. Ф. Решетнева
Автор, ответственный за переписку.
Email: anastasiya.popowa@mail.ru
магистр; Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М. Ф. Решетнева
Россия, г. Красноярск, 660037, просп. им. газ. «Красноярский рабочий», 31Виталий Анатольевич Терсков
Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М. Ф. Решетнева
Email: anastasiya.popowa@mail.ru
доктор технических наук, профессор; Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М. Ф. Решетнева
Россия, г. Красноярск, 660037, просп. им. газ. «Красноярский рабочий», 31Список литературы
- Buttazzo G. Hard Real-Time Computing Systems: Predictable Scheduling Algorithms and Applications. New York, NY, Springer, 2011. XVI+524 P.
- Васильев В. А., Легков К. Е., Левко И. В. Системы реального времени и области их применения // Информация и космос. 2016. № 3. C. 68–70.
- Черкесов Г. Н. Надежность аппаратно-программных комплексов. Спб. : Питер, 2005. 479 с.
- Липаев В. В. Экономика производства программных продуктов. М. : СИНТЕГ, 2011. 358 с.
- Затуливетер Ю. С., Фищенко Е. А., Ходаковский И. А. Программные методы повышения надежности структурно сложных распределенных вычислений и процессов управления // Надежность. 2009. №. 1. С. 42–49.
- Avizienis A. The N-Version Approach to Fault-Tolerant Software // IEEE Trans. Soft. Eng, 1985. Vol. SE-11 (12). P. 1511–1517.
- Кукарцев В. В., Шеенок Д. А. Оптимизация программной архитектуры логистических информационных систем // Логистические системы в глобальной экономике. 2013. № 3. С. 138–145.
- Анализ надежности мультиверсионных архитектур аппаратно программных комплексов / О. А. Антамошкин, А. С. Дегтерев, М. А. Русаков и др. // Успехи современного естествознания. 2005. №. 6. C. 44-45.
- Ефимов С. Н., Терсков В. А. Реконфигурируемые вычислительные системы обработки информации и управления. Красноярск : КрИЖТ ИрГУПС, 2013. 249 c.
- Methods of assessing the characteristics of the multiprocessor computer system adaptation unit / Efimov S. N., Tyapkin V. N., Dmitriev D. D. и др. // Журнал Сибирского федерального университета. Серия: Математика и физика. 2016. Т. 9, № 3. С. 288–295.
- Грэхем Р. Л., Кнут Д. Э., Паташник О. Конкретная математика. Математические основы информатики : 2-е изд. ; пер. с англ. М. : ООО «И.Д. Вильямс», 2010. 784 с.
- Вентцель Е. С., Овчаров Л. А. Теория вероятностей и её инженерные приложения : 2-е изд. М. : Высшая школа, 2000. 480 с.
- Goldberg D. E. Genetic algorithms in search, optimization, and machine learning. Reading, MA, Addison-Wesley, 1989. 372 p.
- Vorozheikin F. Yu., Gonchan T. N., Panfilov I. A. at al. Modified Probabilistic Genetic Algorithm for the Solution of Complex Constrained Optimization Problems // Vestnik SibSAU. 2009. Iss. 5 (26). Р. 31–36.
- Галушин П. В. Разработка и исследование асимптотического вероятностного генетического алгоритма // Журнал Сибирского федерального университета. Серия: Математика и физика. 2012. № 1(5). C. 49–56.
- Использование метода роя частиц для формирования состава мультиверсионного программного обеспечения / Ковалев И. В., Соловьев Е. В., Ковалев Д. И. и др. // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2013. № 3. С. 1–6.
- Semenkin E., Semenkina M. Stochastic Models and Optimization Algorithms for Decision Support in Spacecraft Control Systems Preliminary Design // Informatics in Control, Automation and Robotics, Lecture Notes in Electrical Engineering. 2014. Vol. 283. P. 51–65.
- Semenkin E., Semenkina M. Self-Configuring Genetic Programming Algorithm with Modified Uniform Crossover Operator // Proceedings of the IEEE Congress on Evolutionary Computation. June 10–15, 2012.
Дополнительные файлы
