Методология построения распределенных сетей передачи, обработки и хранения данных: анализ и выбор рациональной структуры. Монография. Том 1

Методология построения распределенных сетей передачи, обработки и хранения данных: анализ и выбор рациональной структуры. Том 1
Александр Юрьевич Чесалов

Том 1. Раскрывает классические подходы к проектированию распределенных сетевых структур на основе представленной методики анализа функционирования и выбора рациональной структуры региональной сети передачи, обработки и хранения данных в условиях использования разнородных и низкоскоростных каналов связи с целью повышения производительности, а как следствие, ее эффективности функционирования. В результате проведенных исследований сформирована алгоритмическая и методологическая основа.

Методология построения распределенных сетей передачи, обработки и хранения данных: анализ и выбор рациональной структуры

Том 1

Александр Юрьевич Чесалов

Дизайнер обложки Александр Юрьевич Чесалов

Редактор Александр Юрьевич Чесалов

Иллюстратор Freepik

© Александр Юрьевич Чесалов, 2023

© Александр Юрьевич Чесалов, дизайн обложки, 2023

© Freepik, иллюстрации, 2023

ISBN 978-5-0060-1444-2 (т. 1)

ISBN 978-5-0060-1445-9

Создано в интеллектуальной издательской системе Ridero

Посвящение

С глубоким чувством благодарности и уважения книга посвящается моему учителю, научному руководителю, заведующему кафедрой «Информационные системы» (с 1994 года и по настоящее время) Тверского государственного технического университета, заслуженному работнику высшей школы Российской Федерации, доктору технических наук, профессору Борису Васильевичу Палюху.

Предисловие

Александр Юрьевич Чесалов

Доктор технических наук, Член-Корреспондент РАЕН,

Разработчик программы Центра искусственного интеллекта МГТУ им. Н. Э. Баумана, программы «Искусственный интеллект» и «Глубокая аналитика» проекта «Приоритет 2030» МГТУ им. Н. Э. Баумана в 2021—2022 годах.

Сертифицированный специалист: IBM Professional certificate foundations of AI, IBM Professional certificate Essential Technologies for Business и др.

Добрый день, дорогие друзья и коллеги!

Представляю вам свою научно-исследовательскую работу на тему «Методология построения распределенных сетей передачи, обработки и хранения данных: анализ и выбор рациональной структуры. Том 1».

В 2003 году в Тверском государственном техническом университете я защитил кандидатскую диссертацию по теме «Анализ и выбор рациональной структуры региональных распределенных сетей передачи, обработки и хранения данных», специальность 05.13.01 – Системный анализ, управление и обработка информации (в промышленности). На сегодняшний день – это специальность 2.3.1. «Системный анализ, управление и обработка информации, статистика». Отзывы и акты на работу представлены в Приложении.

В честь двадцатилетия с момента написания своей первой научной работы я принял решение опубликовать накопившийся объем материалов в трех томах:

Том 1. Раскрывает классические подходы к проектированию распределенных сетевых структур на основе разработанной методики анализа функционирования и выбора рациональной структуры региональной сети передачи, обработки и хранения данных в условиях использования разнородных и низкоскоростных каналов связи с целью повышения производительности, а как следствие, ее эффективности функционирования. Основная работа над данным томом выполнялась в период с 2000 по 2003 годы.

Том 2. Раскрывает подходы к проектированию региональных распределенных сетей передачи, обработки и хранения данных на основе технологий следующего поколения – NGN (Next Generation Network), которые, в последствии, позволили перейти к «сетям будущего» (см. стандарты и рекомендации Международного союза электросвязи, серии Y), функционирующих на основе технологий искусственного интеллекта. Основная работа над данным томом выполнялась в период с 2009 по 2011 годы.

Том 3. Расскажет о подходах к созданию и проектированию интеллектуальных и самоорганизующихся сетей, а также методах анализа и обработки информации в них на основе технологий машинного обучения и искусственного интеллекта. Работа над третьим томом начата в 2023 году.

На первый взгляд читателю может показаться, что информация в первом томе значительно устарела, а подходы и результаты нельзя применить в современной практике. Я и сам так думал до того момента, пока в 2021 году меня не пригласили в МГТУ им. Н. Э. Баумана принять участие в создании Центра сильного и прикладного искусственного интеллекта.

Оглядываясь на свою практическую работу за последние двадцать лет я понял, что мои наработки пригодились мне в жизни не один раз.

Результаты научно-исследовательских работ и общие подходы к проектированию сетевых инфраструктур передачи, обработки и хранения данных, которые изложены в данной книге, мною были апробированы на практике неоднократно в разные периоды времени и в разных проектах.

К значимым результатам, основанных на моей работе, можно отнести следующие:

2005 год

В период с 2005 до 2008 годы в компании «Сетевые системы» под моим непосредственным руководством проводились научно-исследовательские и опытно-конструкторские разработки (НИОКР) в области информационных технологий и сетевой безопасности.

Одним из основных результатов НИОКР стало создание встраиваемой сетевой операционной системы для устройств сетевой безопасности: аппаратных файрволлов (firewall), систем обнаружения и предотвращения вторжений (Intrusion Detection Systems – IDS и Intrusion Prevention System, IPS) управляемых коммутаторов и других.

Операционная система ничего общего не имела с клонированием Linux. Наш опыт в создании собственной системы базировался на знаниях FreeBSD и QNX. Первый прототип был создан на основе FreeBSD и промышленного сервера Advantech FWA-3140. В последующем ядро, драйвера и код были полностью переработаны. Был создан свой перечень управляющих команд и командный интерпретатор.

В последствии данная разработка была высоко оценена на международной выставке CeBIT 2007, как техническое решение, специалистами компаний Intel, Cisco и тогда еще никому не известной компании Huawei.

Подробнее об этой разработке можно узнать из моей книги «Разработка встраиваемой сетевой операционной системы PyrOS»[1 - Чесалов А. Ю. Разработка встраиваемой сетевой операционной системы PyrOS / А. Ю. Чесалов. – 1-е изд. – Москва: Ridero, 2023. – 220 с. – URL: https://ridero.ru/books/razrabotka_vstraivaemoi_setevoi_operacionnoi_sistemy_pyros/ (https://ridero.ru/link/avCPvfZA1v3qP904CHgpb) (дата обращения: 31.05.2023). – Текст: электронный.].

2011 год

Диссертация на соискание ученой степени доктора технических наук на тему: «Методология определения операционных характеристик и рациональной структуры региональных распределенных сервисных сетей передачи, обработки и хранения данных». Специальность 05.13.10 – Управление в социальных и экономических системах.

Работа посвящена развитию технологий сетей Next Generation Network (NGN) и применения их для построения региональных распределенных сетей.

Диссертация защищена в Межотраслевом центре эргономических исследований и разработок в военной технике (Тверское отделение (40-я лаборатория) НИИ авиационного оборудования) – филиала Центрального научно-исследовательского института экономики и конверсии (ЦНИЭК).

2021 год

1. Написана Программа центра разработки и внедрения сильного и прикладного искусственного интеллекта МГТУ им. Н. Э. Баумана по теме: «Создание платформы машинного обучения для автоматизации интеллектуальных сетей передачи, обработки и хранения гетерогенных данных на основе технологий доверенного искусственного интеллекта». По направлению: «Межотраслевые технологии искусственного интеллекта и искусственный интеллект для иных приоритетных отраслей экономики и социальной сферы».

Основная цель программы Центра разработки и внедрения сильного и прикладного искусственного интеллекта МГТУ им. Н. Э. Баумана – создание специализированного программного комплекса – платформы машинного обучения для автоматизации обеспечения бесперебойной работы и улучшения качества услуг интеллектуальных сетей передачи, обработки и хранения гетерогенных данных (включая поддержку работы с широкополосными сетями передачи данных, сетями Wi-Fi, сети IoT и д.р.) на основе технологий доверенного искусственного интеллекта, а также:

– работу в распределенных облачных инфраструктурах для решения широкого круга межотраслевых задач индустриальных партнеров;

– создание и тестирование новых алгоритмов обучения нейронных сетей, которые могут применяться в широком спектре кросс-отраслевых прикладных решений;

– сделать существенных шаг для последующих исследованиях в направлении Сильного искусственного интеллекта.

Очень важным аспектом работы данной платформы является реализация задачи поддержания наиболее эффективной нагрузки на сеть по критерию производительности в условиях интенсивной маршрутизации обмена сообщениями. На основании исходных данных платформа может моделировать и прогнозировать поведение сети, информируя оператора о причинах сбоев или снижения эффективности работы сети, или помогая делать прогнозы по улучшению обслуживания сети, а также решать задачи по ее оптимизации.

Созданная «умная» платформа сможет также применяться крупными производственными компаниями при переводе производственных и технологических процессов на уровень «Индустрия 4.0» и промышленного Интернета вещей, для решения задач автоматизации обмена данными о процессах и автоматической реконфигурации без непосредственного участия человека.