Автореферат (1148253), страница 4
Текст из файла (страница 4)
Основные результаты диссертационной работы заключаются в следующем.1. Разработана усиленная модель консистентности по выходу, позволяющая гарантировать согласованность данных в различных узлах распределённоймультиагентной системы и отличающаяся от существующих тем, что сочетаетв себе свойства нескольких других моделей, в своей совокупности позволяющие минимизировать время существования уникальных данных в системе иобеспечить высокий уровень устойчивости к непреднамеренным ошибкам прикладного программиста, вместе с тем, не наследуя свойств, избыточных для17обозначенной сферы применения.2.
Разработан алгоритм организации узлов мультиагентной системы в самовосстанавливающуюся структуру, устойчивую к выходу из строя отдельных узлов. Алгоритм основан на концепции ролей – каждый узел системы исполняетнекоторую роль, динамически сменяющуюся в случае изменений в конфигурации системы. Проработаны возможные аварийные ситуации, способы их выявления и восстановления системы без потери функциональности и данных. Такжеопределена ситуация, в которой восстановление системы в текущей реализациине обеспечивается (каскадный отказ нескольких узлов).3. Разработаны принципы программного интерфейса для прикладного взаимодействия с созданным механизмом реализации концепции распределённойпамяти.
При формировании принципов были учтены недостатки прошлых решений, препятствующие широкому распространению соответствующих систем.4. Разработано программное обеспечение, реализующее концепцию распределённой общей памяти для мультиагентных систем в сфере IoT. Созданноерешение позволяет существенно упростить задачу организации взаимодействияустройств в МАС, что показано на примере использования данного решения.5.
Создан экспериментальный программно-аппаратный стенд из пяти устройств. С его помощью собраны характеристики решения для конфигураций отдвух до пяти устройств в системе. В дополнение к стенду создан программныйимитационный комплекс, позволяющий предсказать характеристики решенияв более широких пределах вариантов использования. Достигнута точность модели, обеспечивающая сравнимые характеристики модели и программно-аппаратного стенда при одинаковом количестве устройств. На модели произведенызамеры для количества устройств от двух до шестнадцати.Рекомендации по применению результатов работы.
При применении результатов данной работы в научных исследованиях или на производственеобходимо учитывать следующие аспекты.1. При переносе МАКС DSM на другие платформы и среды разработки необходимо учитывать возможности соответствующего компилятора. Система МАКС DSM реализована на языке C++ в рамках стандарта ISO/IEC14882:2003, однако в области встраиваемых решений поддержка даже распро18странённых стандартов может быть ограничена.2. При использовании решения необходимо учитывать, что устойчивость ккаскадным сбоям, когда очередной сбой происходит в процессе восстановлениясистемы от предыдущего сбоя, в данный момент решением не обеспечивается.3.
При использовании системы в практических задачах с целью максимизации производительности следует настраивать величину таймаутов в алгоритмесмены роли узлом в соответствии с характеристиками конкретной сети.Перспективы дальнейшей разработки темы. В ходе проведения исследования было выявлено несколько моментов, нуждающихся в дополнительной проработке вне рамок текущей работы. Основные из них перечислены ниже.1. Доработка решения в плане отказоустойчивости – необходимо предусмотреть устойчивость к каскадным сбоям, в ситуациях когда очередной сбойпроисходит в процессе восстановления системы от предыдущего сбоя.2.
Сбор метрик решения, связанных со скоростью восстановления системыпосле сбоев отдельных узлов.3. Выявление причин аномалий, обнаруженных при проведении замеровна оборудовании. Данные аномалии выглядят незначительными, однако потенциально могут быть следствием неучтённых, но существенных явлений.4. Оптимизация решения по производительности, сравнение вариантов повсем метрикам, включая скорость восстановления системы после сбоев. К примеру, одним из способов существенной оптимизации может стать ликвидацияроли «Копия» – необходимо оценить влияние данного решения на скорость восстановления и возможности масштабирования решения.5. Разработка моделей программирования, примеров для распространённых вариантов использования.
Например, конечное ПО, предназначенное длягруппы устройств, порождающих новые данные, может существенно отличаться от ПО для системы, в которой дополнительные устройства лишь резервируют основной узел. В обоих случаях МАКС DSM позволяет существенно упростить разработку конечного решения, однако для достижения оптимальногорезультата нужно придерживаться различных принципов разработки.19Список публикаций автора по теме диссертацииВ журналах из перечня рецензируемых научных изданий, в которых должны быть опубликованы основные научные результаты диссертаций на соискание ученой степени кандидата наук, доктора наук1.
Бойко, П. В. МАКС DSM: Метаязык для организации взаимодействия группавтономных аппаратов [Текст] / П. В. Бойко // Навигация и гидрография. —2017. — № 50. — С. 7–11.2. Бойко, П. В. Подход к задаче обеспечения когерентности распределённыхданных в мультиагентной системе [Текст] / П. В. Бойко // Инновации иинвестиции. — 2017.
— № 2. — С. 206–208.3. Бойко, П. В. Разработка прикладного API системы распределенной общейпамяти МАКС DSM [Текст] / П. В. Бойко // Системный администратор. —2017. — № 6. — С. 12–13.4. Бойко, П. В. Распределённая общая память как способ организации взаимодействия в мультиагентных системах [Текст] / П.
В. Бойко // Инновации иинвестиции. — 2017. — № 3. — С. 113–117.5. Бойко, П. В. DSM в IoT: Усиленная модель консистентности по выходу [Текст] / П. В. Бойко // Инновации и инвестиции. — 2017. — № 7. —С. 134–136.6. Бойко, П. В. ОСРВ МАКС (операционная система реального времени длямультиагентных когерентных систем) [Текст] / П. В. Бойко. — [Б. м.] : Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2016617143,28.06.2016 (Роспатент)..