DOI: https://doi.org/10.20998/2079-0023.2019.02.14

ОБҐРУНТУВАННЯ ПОПЕРЕДНЬОГО ВИБОРУ АРХІТЕКТУРИ СИСТЕМИ ОБРОБКИ ДАНИХ З ВИКОРИСТАННЯМ НЕЧІТКОЇ ЛОГІКИ

Sergiy Shevchenko, Viktor Guzhva, Valeriy Dmitrovna Malysh, Ivan Morkva

Анотація


Метою роботи є формування підходу до попереднього обґрунтування вибору типу архітектури системи обробки даних і управління. Архітектура системи являє собою способи побудови та організації її функціонування в процесі виконання програм обробки даних і управління. Якість архітектури може бути розглянуто з позицій прийнятих критеріїв ефективності таких як, наприклад, продуктивність, обсяги ресурсів, вартість обробки та інші. Вихідними даними для прийняття рішень по вибору кращою архітектури є характеристики даних задач, алгоритми обробки, характеристики прийнятних типів архітектури обчислювальних пристроїв, умови і вимоги до організації обчислювальних процесів і процесів управління, процедури обробки, їх характеристики і параметри, особливості програмного середовища, інструментальних засобів розробки і модифікації програмних рішень. Наявність невизначеності, викликаної майбутніми аспектами функціонування системи обробки даних і умовами її використання, а також зовнішніми і внутрішніми факторами, що  постійно змінюються, призводить до необхідності використання підходів формування архітектури системи обробки даних з позицій зменшення ризику прийняття необґрунтованих рішень. Тому виникають потреби в обробці даних у складі робочого навантаження, яке змінюється у часі, що проявляється як у сукупності задач обробки та їх вихідних даних, так і в необхідних процедурах обробки. Ці умови формують середовище обробки даних, для якого може бути поставлена у відповідність система обробки з адекватною архітектурою. Ступінь адекватності архітектури такої системи може бути оцінена з позицій обраних критеріїв і рівнів їх узгодження. Варіанти архітектури системи, що відповідають узгодженим рішенням, складають підмножину, яка надає обґрунтовані варіанти вибору рішень, що можуть прийматися з оцінками ефективності. З огляду на зростаючий інтерес замовників до побудови обчислювальних систем на основі хмарних технологій, обґрунтування та вибір архітектури системи обробки даних з використанням послуг хмарних обчислень набуває особливої актуальності. Підготовка подібних систем до застосування може займати кілька хвилин. Тому для поліпшення якості обґрунтування попереднього вибору архітектури системи обробки даних пропонується використовувати процедури апарату нечіткої логіки. Для ілюстрації підходу пропонується приклад чисельних розрахунків та аналіз отриманих результатів.


Ключові слова


архітектура; комп’ютерна система; обробка даних; критерії; нечітка логіка; алгоритм

Повний текст:

PDF

Посилання


Amazon EC2. URL: https://aws.amazon.com/ru/ec2 (accessed: 15.04.2019).

Welcome to IBM Cloud. URL: https://cloud.ibm.com (accessed: 17.09.2019).

Google Cloud. URL: https://cloud.google.com (accessed: 17.09.2019).

Cloud Computing and Cloud Storage Architectures. URL: https://www.seagate.com/gb/en/tech-insights/cloud-compute-and-cloud-storage-architecture-master-ti/ (accessed: 17.09.2019).

Podorozhnyy I. V., Svetlichnyy A. N., Podlesnov A. V. Vvedeniye v konteynery, virtual'nyye mashiny i docker [Introduction to containers, virtual machines and docker]. Molodoy uchenyy [Young scientist]. 2016, no. 19, pp. 49–53. URL: https://moluch.ru/archive/123/33873/ (accessed 16.04.2019).

Solov'yev A. M. Osobennosti raspredelennykh ASU TP [Features of distributed process control systems]. Informatsionnyye sistemy i tekhnologii [Information Systems and Technologies]. 2016, vol. 97, no. 5, pp. 50–56.

Andriyevskaya N. V., Reznikov A. S., Cheranev A. A. Osobennosti primeneniya neyro-nechetkikh modeley dlya zadach sinteza sistem avtomaticheskogo upravleniya [Features of the application of neuro-fuzzy models for the synthesis of automatic control systems]. Fundamental'nyye issledovaniya [Basic research]. 2014, part 7, no. 11, pp. 1445–1449.

Nogin V. D. Prinyatiye resheniy v mnogokriterial'noy srede: kolichestvennyy podkhod [Decision making in a multi-criteria environment: a quantitative approach]. Moscow, Fizmatlit Publ., 2004. 546 p.

Podinovskiy V. V., Nogin V. D. Pareto-optimal'nyye resheniya mnogokriterial'nykh zadach [Pareto-optimal solutions of multicriteria problems]. Moscow, Nauka Publ., 1982. 464 p.

Saati T. Prinyatiye resheniy. Metod analiza iyerarkhiy [Decision Making. Hierarchy Analysis Method]. Moscow, Radio i svyaz' Publ., 1993. 454 p.

Forman E. H., Selly M. A. Decision By Objectives. World Scientific Press, 2001. 420 p. URL: https://doi.org/10.1142/4281 (accessed: 17.09.2019)

Ovezgel'dyyev A. O., Petrov E. G., Petrov K. E. Sintez i identifikatsiya modeley mnogofaktornogo otsenivaniya i optimizatsii [Synthesis and identification of multivariate estimation and optimization models]. Kiev, Nauk. Dumka Publ., 2002. 164 p.