13 декабря 2012
Аспекты разработки облачной системы мониторинга
Часть 1
В настоящий момент все чаще появляются сообщения о разработке облачной технологии «Безопасный город», облачной телефонии и пр. Причем разработчики обычно не публикуют анонсы, где можно проследить хоть какие-то особенности архитектурного дизайна заявленных облачных систем. С одной стороны, можно предположить, что девелоперы сохраняют коммерческую тайну, с другой стороны, что также вполне объективно, понятие «облачная технология» разработчиками может быть использовано только как трендовая метафора для более быстрого получения финансовых средств от инвесторов, а речь идет об обычном дистанционном сервисе с классической клиент-серверной архитектурой.
Мы решили рассмотреть задачу создания облачного продукта в деталях и описать нашу версию последовательности разработки, в частности, облачной системы мониторинга, ориентированной на системы безопасности. Описание проводится таким образом, чтобы явно выделить преимущества, предоставляемые разработчикам конвергентной инфраструктурой и облачными системами, по сравнению с обычной клиент-серверной архитектурой. Статья является логическим продолжением приведенного цикла статей.
- Постановка задачи и использование автономных вычислений
Задача состоит в том, чтобы создать систему мониторинга, способную обрабатывать разнородные данные с объекта мониторинга, полученные от разных источников (множества датчиков различной модальности), и автономно формировать результат с высоким уровнем доверия без участия человека. Отсутствие участия человека – это скорее необходимость, чем коммерческая потребность, так как при увеличении количества датчиков и расширении области мониторинга, постоянное участие человека в принятии решений системой мониторинга просто невозможно.
Фактически реализация подобной задачи возможна только в рамках одного класса - класса интеллектуальных автономных систем (ИАС), аналог в западных источниках autonomiccomputing – автономные вычисления. Мы не будем подробно на них останавливаться. Ознакомиться с основными признаками этих систем можно в источниках [1, 2]. В нашем варианте дополнением к этому классу систем будет использование облачной технологии и интеграция ряда облачных стандартов в ИАС.
Для систем мониторинга целесообразен выбор именно автономных вычислений. Так как эти системы характеризуются активным взаимодействием с внешней средой, модифицируемыми видами поведения и образованием некоей предварительно не сформированной адаптивной модели поведения. Характер возможной модели поведения, возможность формирования целей системы без вмешательства эксперта определяет степень интеллектуальности и автономности системы, которые выходят за рамки теории автоматов и экспертных систем.
Поведение системы мониторинга определяется видом и характером реакций системы на изменения внешней среды. ИАС предполагают наличие механизмов рассудочной деятельности [1,2]. Если объектом мониторинга является достаточно простой объект, который не характеризуется географической распределенностью, а также не предполагает сложного и заранее непредсказуемого поведения, то реализовать задачу можно с использованием классических адаптивных методик, например, в рамках нечеткой логики. Система будет реагировать на заранее определенные события, которые будут хорошо распознаваемы системой при их незначительной модификации, например, в рамках меры Ягера и ее свертки, если задача решается с помощью методов нечеткой логики. В случае если система географически распределена и присутствует большое количество сенсоров различного типа, то система мониторинга должна предполагать автономность обработки данных и интеллектуальность, то есть использование ИАС.
При разработке систем мониторинга как систем безопасности можно выделить два аспекта:
- Во-первых, в условиях работы систем безопасности критичные события могут быть определены только с определенной долей вероятности и степенью нечеткости, причем даже эти события могут динамически трансформироваться и в результате не распознаваться системой. Также могут возникать совершенно новые события, с которыми ранее не сталкивалась система, и, тем не менее, она должна формировать эффективную реакцию часто во временном режиме, приближающимся к жесткому реальному времени. Безусловно, нам нужно реализовать модифицируемые виды поведения и адаптивность к условиям внешней среды, высокую интеллектуальную точность принимаемых решений, что просто невозможно без использования автономных вычислений;
- Во-вторых, если мы говорим о мониторинге в рамках систем безопасности, то в оригинальном понимании мониторинга, который начал свое развитие с радиолокационной разведки, наблюдение должно быть организовано максимально скрыто, то есть абсолютно автономно и незаметно.
Так как речь идет о применении интеллектуальных методов, то имеет смысл рассматривать и функции, свойственные биологическим системам. Как известно, рецепторными функциями организма, которым подобны технологические сенсоры, управляет периферическая нервная система с помощью механизма простого и сложного рефлекса. Возбудимость системы и возникновение эффекторной реакции при воздействии на рецептор возникает автоматически без задействования механизма мышления за счет пластичности нейронных связей – механизма привыкания. Это стереотипные реакции, которые также являются адаптивными.
Распознавание любой ситуации достигается за счет хранения в нейронах некоего распределенного образа, который может видоизменяться и все равно распознаваться. Очевидно, что рецепторные функции у большинства биологических организмов отличаются. С течением эволюции развивались именно те сенсорно-рецепторные механизмы, которые обеспечивали выживаемость определенному виду. Появление новых свойств, отражаемых в модификациях периферической нервной системы, с течением времени фиксировалось уже на уровне ДНК и передавалось по наследству на уровне генотипа. Таким образом, в биологической системе рецепторы считывают из внешней среды только наиболее важную информацию без чрезмерной избыточности и оптимизируется механизм сканирования внешней среды, который функционирует непрерывно. Если опираться на генетические алгоритмы, то речь идет о максимизации функции фитнеса.
В реальной сенсорной системе мы не можем реализовать непрерывную аппаратную модификацию сенсорных механизмов системы под действием внешней среды для улучшения сенсорных качеств системы, но это вполне реализуемо логически. Сенсоры могут быть организованы в логически модифицируемые сенсорные поля с высокой степенью аппаратной избыточности для получения возможности высокой детализации информации о состоянии объекта мониторинга. То есть аппаратная избыточность в данном случае применяется не только для минимизации рисков сбоев, о чем было рассказано в источнике [3], но и для реализации механизма модификации сенсорной системы на логическом уровне. Общие черты архитектуры телеметрического облака для подключения множества сенсоров даны в источнике [3]. В следующей части приведем некоторые аспекты дизайна модели телеметрического облака.
Продолжение следует
