Аннотации:
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 плат-
формы. 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. 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.
Описание:
Болодурина Ирина Павловна, д-р техн. наук, профессор, зав. кафедрой прикладной математики, Оренбургский государственный университет, г. Оренбург; prmat@mail.osu.ru.
Парфёнов Денис Игоревич, канд. техн. наук, начальник отдела программно-технической
поддержки дистанционного обучения, Оренбургский государственный университет, г. Оренбург;
parfenovdi@mail.ru. I.P. Bolodurina, prmat@mail.osu.ru,
D.I. Parfenov, parfenovdi@mail.ru
Orenburg State University, Orenburg, Russian Federation