* WP = мировая премьера, IP = международная премьера

• Clydecynic (Канада) Ramiro Belanger – WP
• Delicious (Великобритания) Тэмми Райли-Смит – WP
• Dreamland (Швейцария / Германия) Петра Вольпе – IP
• Drift (Бельгия / Нидерланды) Бенни Вандендрише – WP
• Спокойной ночи (США) Шон Х.А. Галлахер – IP
• Home (Швеция / Исландия) Максимилиан Халт – WP
• Judas (Россия) Андрей Богатырев – IP
• Miss And The Doctors (Франция) Axelle Ropert – IP
• Шум (Колумбия) Роберто Флорес Прието – WP
• That Thing You Love (Перу / Аргентина) Альваро Веларде – WP
• The Impeccables (Турция) Рамин Матич – WP
• Рефери (Италия / Аргентина) ) Паоло Зукка – IP

Компьютеры | Бесплатный полнотекстовый | Оценка киберфизической вычислительной системы с миграцией виртуальных машин во время непрерывных вычислений

1.Введение

Киберфизические системы характеризуются прямым взаимодействием между вычислительными процессами в компьютерных системах и физическими процессами в реальном мире. Киберфизическая система – это сложная система вычислительных и физических элементов, которая получает массивы данных из окружающей среды и использует их для принятия решений по управлению объектами. В настоящее время такие системы сложны и разнообразны и проходят этап бурного развития. Киберфизические системы – один из результатов глобального прогресса в области промышленности и технологий.

Киберфизические системы связаны с физическим миром через датчики, с помощью которых они получают информацию, обработанную внутри такой системы, и преобразуют ее в решения и действия на реальных объектах. Рост числа устройств со встроенными процессорами и средствами хранения сделал киберфизические системы наиболее актуальными в современном мире. Киберфизические системы во много раз превосходят человеческую способность управлять физическими объектами, именно поэтому такие системы все чаще выполняют роли, предназначенные только для людей в прошлом.

Объем киберфизических систем следующий:

• Киберфизические системы могут улучшить производственные процессы, обеспечивая обмен информацией в реальном времени между агентами в производственной цепочке.

• Киберфизические системы могут контролировать показатели человеческого тела.

• В «умных» городах, домах и устройствах киберфизические системы могут оптимизировать использование ресурсов для наиболее эффективного существования этой среды.

• В транспортной инфраструктуре такие системы могут оптимизировать трафик, обрабатывая информацию о трафике, ремонтах и ​​другую информацию.

• В информационном пространстве Интернета киберфизические системы могут улучшить взаимодействие приложений с пользователями.

Функционирование киберфизических систем связано с рядом проблем. Основными требованиями к таким системам в области транспорта, здравоохранения и критических вычислений являются надежность и безопасность.В случае сбоев следует продумать меры по устранению и минимизации негативных последствий. Вероятность отказов и неисправностей в таких системах должна быть сведена к минимуму. Влияние таких систем на окружающий физический мир следует тщательно контролировать и контролировать, потому что невыполнение действий или их неправильное выполнение может привести к долговременному ущербу.

Следующие средства информации и коммуникации можно выделить как часть киберфизических систем по физическому расположению:

• Встроенные компьютеры подключаются напрямую и размещаются в конструкции физической системы; как правило, они реализуют функции контроля и управления в реальном времени.Классические встраиваемые системы реализованы на базе контроллеров, выполняющих функции управления. Из-за ограниченных вычислительных возможностей контроллеров они реализуют более низкий уровень управления, часто основанный на упрощенном представлении физического объекта и окружающей среды. Современные киберфизические системы могут существовать и принимать решения в реальном современном мире; соответственно, безопасность и точность решений таких систем повысились.

• Кластерные компьютерные системы: Кластер – это связанная сумма нескольких вычислительных систем, работающих вместе для выполнения общей задачи.В случае выхода из строя узлов кластера их функции перераспределяются между другими устройствами. Кластер реализует функции верхнего уровня управления киберфизической системой.

• Распределенные компьютерные системы: Распределенная система – это система, в которой обработка информации сосредоточена не на одном компьютере, а распределена между несколькими компьютерами.

• Сети: они предназначены для соединения компьютерных систем.

На основе вышеперечисленных систем появились и развиваются современные киберфизические системы.

Цель работы – повышение функциональной надежности компьютерного кластера с миграцией виртуальных машин в реальном времени, для которых максимально допустимое время прерывания вычислительного процесса из-за сбоев меньше времени восстановления системы после сбоев.

Особенностью рассматриваемого подхода к оценке функциональной надежности является то, что условия отказа системы связаны не только со структурными отказами узлов системы, но и с возможными нарушениями непрерывности вычислительного процесса на время, превышающее максимально допустимое. .

Под функциональной надежностью мы понимаем способность систем выполнять требуемые функции с учетом работоспособности задействованных ресурсов и обеспечения условий для их реализации, включая задержки вычислений и обеспечение непрерывности процессов обработки и передачи данных. Таким образом, требования по обеспечению непрерывности вычислительного процесса могут быть выдвинуты как условия работы в случае недопустимости перерывов в работе резервной системы в процессе ее восстановления или реконфигурации.

Для достижения этой цели в данной статье предполагается следующее:

• Марковская модель, отражающая ограничения на максимально допустимое прерывание вычислительного процесса и опасность нарушения этих ограничений при выполнении расчетов в период восстановления построены вышедшие из строя вычислительные ресурсы (марковская модель системы с миграцией виртуальных машин при обеспечении непрерывности вычислительного процесса).

• Модель модифицирована режимами функционирования кластера без восстановления системы в случае отказа части системных ресурсов, не приводящих к потере непрерывности вычислительного процесса (марковская модель системы с миграция виртуальных машин при обеспечении непрерывности вычислительного процесса).

• Оценивается вероятность работоспособности системы при обеспечении непрерывности вычислений (расчет вероятности работоспособности дублированных систем)

• Время до отказа, приводящего к прерыванию вычислительного (управляющего) процесса сверх максимально допустимое время, оценивается (расчет вероятности работоспособности дублированных систем)

2. Организация кластера и варианты его восстановления

Рассмотрите варианты дисциплины поддержки отказоустойчивых систем на основе виртуальных машин:

• Вариант A обеспечивает восстановление системы при условии, что не нарушается непрерывность вычислительный процесс.

• Вариант B не включает восстановление системы.

Вариант B возможен при ограниченном техническом обслуживании системы, например, из-за его автономной работы.

Возможна ситуация нарушения непрерывности вычислительного процесса при Варианте А, например, когда узлы, поддерживающие вычисления, выходят из строя во время восстановления отказавших ресурсов. В этом случае резерв исчерпан, и время их восстановления кластера превышает максимально допустимое время нарушения непрерывности вычислительного процесса.

Для рассмотренных вариантов обслуживания переход в состояние отказа при невозможности реализации требуемых функций за время, превышающее заданное предельно допустимое значение, влечет переход в состояние неисправимого отказа.

3. Марковская модель системы с миграцией виртуальных машин при обеспечении непрерывности вычислительного процесса

Построим марковскую модель надежности компьютерного кластера реального времени с миграцией виртуальных машин, для которой Условием работоспособности является недопустимость прерывания вычислительного процесса.

Мы предполагаем, что нарушение непрерывности вычислительного процесса происходит, когда при восстановлении вышедших из строя узлов ресурсы, задействованные для выполнения функциональных задач, выходят из строя, когда их резерв в кластере исчерпан, а время восстановления превышает допустимое прерывание время вычислительного процесса.

Чтобы выделить модель по изучению влияния сбоев в вычислительном процессе на надежность кластера, рассмотрим простейший случай попарной интеграции физических серверов для обеспечения отказоустойчивости таких пар при миграции виртуальных машин.

В исходном состоянии (AA0 и B0 для вариантов обслуживания A и B, соответственно) все ресурсы рассматриваемой системы находятся в рабочем состоянии.

В зависимости от того, какой элемент вышел из строя, система переходит в одно из трех состояний. Для модели с вариантом организации A, когда компьютер выходит из строя, система переходит в состояние AA1, переключение AA2 и жесткий диск AA3. Если система имеет возможность восстановления, то после ремонта переходит в состояние АА4 с рабочими элементами. В состоянии AA4 данные реплицируются между жесткими дисками.Если во время репликации какой-то элемент выйдет из строя, то система снова перейдет в соответствующее состояние отказа (AA1, AA2 и AA3). Если репликация завершена и все элементы работают, система переходит в исходное состояние (AA0 и B0). Если при ремонте выходит из строя какой-либо элемент резервного компьютера, система переходит в режим полного отказа.

P0 ′ (t) = – (2λ0 + λ2 + 2λ1) P0 (t) + μ3P4 (t),

P1 ′ (t) = – (λ1 + λ0 + μ0) P1 (t) + 2λ0P0 (t) + λ0P4 (t),

P2 ′ (t) = – (λ1 + λ0 + μ2) P2 (t) + λ2P0 (t) + λ2P4 (t),

P3 ′ (t) = – (λ1 + λ0 + μ1) P3 (t) + λ1P4 (t) + 2λ1P0 (t),

P4 ′ (t) = – (2λ0 + λ2 + 2λ1 + μ3) P4 (t) + μ1P3 (t) + μ0P1 (t) + μ2P2 (t),

P5 ′ (t) = – (λ1 + λ0) (P1 (t) + P2 (t) + P3 (t) + P4 (t)).

P0 ′ (t) = – (2λ0 + λ2 + 2λ1) P0 (t),

P1 ′ (t) = – (λ1 + λ0) P1 (t) + 2λ0P0 (t),

P2 ′ (t) = – (λ1 + λ0) P2 (t) + λ2P0 (t),

P3 ′ (t) = – (λ1 + λ0) P3 (t) + 2λ1P0 (t),

P4 ′ (t) = – (λ1 + λ0) (P1 (t) + P2 (t) + P3 (t)).

Представленные системы дифференциальных уравнений позволяют определять зависимость вероятностей всех состояний системы от времени.

4. Расчет вероятности работоспособности дублированных систем при условии непрерывности вычислительного процесса

Расчеты проводились с интенсивностью отказов λ0 = 1,115 · 10−5 (1 / час), λ1 = 3,425 · 10−6 (1 / час), λ2 = 2,3 · 10−6 (1 / час) и восстановлением скорости μ0 = 0,33 (1 / час), μ1 = 0,17 (1 / час), μ2 = 0,33 (1 / час) и μ3 = 1 (1 / час).

Представленные зависимости позволяют оценить влияние на вероятность поддержания работоспособности дублированной системы ограничения на недопустимость прерывания вычислительного процесса для рассмотренных вариантов систем с вариантами обслуживания А и Б.

5. Расчет вероятности работоспособности дублированных систем

Среднее время наработки на отказ может быть получено путем интегрирования системы дифференциальных уравнений для модели с поглощающим состоянием, начальные условия P1 (0) = 1,… Pk (0) = 0, Pn (0) = 0 для модель с n состояниями.

– (2λ0 + λ2 + 2λ1) T0 + μ3T4 = −1,

– (λ1 + λ0 + μ0) T1 + 2λ0T0 + λ0T4 = 0,

– (λ1 + λ0 + μ2) T2 + λ2T0 + λ2T4 = 0,

– (λ1 + λ0 + μ1) T3 + λ1T4 + 2λ1T0 = 0,

– (2λ0 + λ2 + 2λ1 + μ3) T4 + μ1T3 + μ0T1 + μ2T2 = 0,

– (λ1 + λ0) (T1 + T2 + T3 + T4) = 0.

– (2λ0 + λ2 + 2λ1) T0 = −1,

– (λ1 + λ0) (T1 + T2 + T3) = 0.

Для рассматриваемой системы время до отказа при соблюдении дисциплины обслуживания Варианта A составляет T1 = 3,891 × 105 ч, а для варианта B – T2 = 3,277 × 103 ч.

Таким образом, в результате расчетов для представленного примера показано, что средняя наработка до отказа при восстановлении в случае обеспечения непрерывности вычислительного процесса увеличивается более чем на два порядка.Это подтверждает значимость влияния рассмотренных сервисных дисциплин на надежность кластерных систем при миграции виртуальных машин.

6. Выводы

Предложена марковская модель надежности компьютерного кластера реального времени с миграцией виртуальных машин, для которой условием работы системы является недопущение прерывания вычислительного процесса.