26 декабря 2012
Аспекты разработки облачной системы мониторинга
Часть 3
Любая технология и стандартизация начинается с разработки эталонной модели, в данном случае эталонной модели облака, ориентированного на задачи мониторинга. В то же время эталонная модель представляет собой некоторую нейтральную архитектуру – скелет, которая может наращиваться по функционалу и сервисам. Неотъемлемой частью эталонной модели является таксономия облака, которую мы постарались описать в этой части.
Расширенная архитектура облака (таксономия) подразумевает увеличение количества вычислительных тканей, соответственно:
- с логической избыточностью при наличии нескольких логических и одной аппаратной ткани, частным случаем будет использование одного поля датчиков для разных целей с разными вычислительными тканями;
Рис. 4 Расширенная архитектура телеметрического облака
с логической избыточностью
- с аппаратной избыточностью при наличии нескольких аппаратных и одной логической вычислительной ткани, частным случаем облака такого типа является облако с сенсорными полями разных модальностей;
Рис. 5 Расширенная архитектура телеметрического облака
с аппаратной избыточностью
- гибридным телеметрическим облаком, соответственно, с аппаратной и логической избыточностью и несколькими логическими и физическими вычислительными тканями для решения сложных задач мониторинга.
Рис. 6 Расширенная архитектура гибридного телеметрического облака
Реализация модифицируемого поведения реализуется за счет логической структуры вычислительной ткани, называемой виртуальной сенсорной сетью, упоминаемой в источнике[8], которая если рассматривать классы систем, является интеллектуальной автономной системой (ИАС). Виртуальная сенсорная сеть обеспечивает адаптивное объединение датчиков в мультисенсор и обработку информации в ткани логических мультисенсоров. По сути, она виртуализирует аппаратные устройства и логические абстракции с имитированием функциональности биологической периферической нервной системы на базе аналога простого и сложного рефлекса.
Модифицируемое поведение может быть реализовано с помощью модели облака II-типа с логической избыточностью, когда виртуализации поддается только физический слой датчиков. Очевидно, что виртуализироваться может и только логический слой или аппаратный слой (моносенсорная виртуализация), а также логический и аппаратный на уровне одной вычислительной ткани (гетеросенсорная виртуализация).
Соответственно, телеметрические облака II-типа и III-типа с логической избыточностью и с аппаратной и логической избыточностью могут иметь вычислительную ткань с моносенсорной и гетеросенсорной виртуализацией, что назовем полисенсорной виртуализацией.
Рис. 7 Иллюстрация к моносенсорной, гетеросенсорной и полисенсорной
виртуализации в телеметрическом облаке
Подобная конвергентная организация сенсорных тканей с объединением сенсоров по ряду параметров не только сокращает количество классов и оптимизирует адресное пространство, но и позволит избежать программных «тупиков», которые являются основной проблемой сбоев интеллектуальных систем при параллельных вычислениях.
Стоит еще упомянуть интересное явление, имеющее место в биологической системе рецептивных полей, а именно свойство проприоцепции – глубокой чувствительности, упоминаемой в источнике [8]. Суть его состоит в том, что постоянно ощущаются все рецептивные поля организма. Подобный механизм стоит реализовать для системы мониторинга на предмет мониторинга активности сенсоров, особенно это актуально для крупных систем. Простейшая реализация возможна с помощью опроса сенсоров по широковещательному сигналу.
Виртуализация данных. Безусловно, система мониторинга опирается на некоторый объем активных данных об объекте мониторинга, которые соответствуют концепции предложенной IDC «хранения и вычисления» и представляют системный образ, по сути, динамически модифицируемые метаданные - отображение объекта мониторинга во внутреннюю форму представления.
Согласно требованиям ИАС и систем мониторинга метаданные должны непрерывно обновляться в соответствии с преобразованиями внешней среды. Системное наблюдение, как было показано в источнике [8], предполагает исследование параметров объединения однородных признаков и приведение их к иерархиезированному единству. Наличие нескольких сенсорно-рецепторых полей обеспечивает многомерное сканирование объекта мониторинга, а аппаратная избыточность позволяет уменьшать уровень детализации сканирования под управлением логической вычислительной ткани, на уровне которой обрабатываются данные мультисенсоров. Проводить многоаспектное сканирование объекта возможно за счет модифицируемого поведения логической виртуальной сенсорной сети с моно-, гетеро- и полисенсорной организацией.
Фактически наша модель облака подразумевает два вида виртуализации: виртуализацию устройств и виртуализацию данных с них полученных. Выражаясь в современной технологической базе, мы говорим о внутреннем построении таксономии объекта мониторинга с использованием инструментария метаданных.
В качестве параметров системы мониторинга, характеризующие таксономию объекта мониторинга, можно описать следующие:
- покрытие мониторинга характеризует наличие зон эффективного и неуверенного сканирования, а также «мертвых» зон. С учетом того, что сенсорная система предполагается как мультимодальная, поэтому данный параметр будет представлять собой свертку покрытий по разным модальностям. Объединение сенсоров и системное рассмотрение сенсорных полей дают дополнительные преимущества в качестве сканирования объекта за счет повышения чувствительности системы мониторинга;
Рис. 7 Покрытие мониторинга по квадратам покрытия сенсорных полей
- зерно мониторинга как составляющей сетки мониторинга – степень детализации сканирования. Далеко не во всех случаях нужно увеличивать многоаспектность сканирования, этого потребуют только определенные части объекта мониторинга. Принцип сетки мониторинга показан на иллюстрации 8.
Рис. 8 Сетка и зерно мониторинга 1/16, 1/4:1/16, 1/8:1/16, зерно1/128
- глубина мониторинга – это характеристика образа метаданных, характеризующая многоаспектность сканирования. Так как не во всех частях объекта мониторинга проводится равномерное сканирование, глубина мониторинга также представляет собой свертку глубин мониторинга в каждой точке сетки мониторинга;
- плотность мониторинга – это производный параметр от зерна и сетки мониторинга, который характеризует плотность физических сенсоров в той или иной зоне мониторинга;
- горизонт мониторинга – предполагает функции прогнозирования ИАС, соответственно, может идти речь о горизонте мониторинга;
- степенью сенсорного разнообразия – количество сенсорных модальностей.
Приведенная группа параметров, не только является функциональной частью дизайна облачной системы мониторинга, но и позволит проводить самодиагностику облака на предмет улучшения сервисных характеристик. Практически модификация сенсорных полей проводится на логическом уровне, тем не менее, использование вычислительной ткани на физическом уровне подразумевает и коллегиальное поведение сенсоров, различие между функциями датчиков на уровне физической и логической ткани, мы дадим позднее.
Наличие сервисных характеристик и управление характеристикой как горизонт мониторинга, позволит улучшить сенсорные характеристики за счет выполнения рекомендаций системы по монтажу физических сенсоров относительно местоположения и плотности мониторинга, таким образом, реализуется улучшение сенсорных характеристик системы на аппаратном уровне.
Имеет смысл также перечислить требования Путеводителя по облачным вычислениям NIST к развертыванию облака, в требованиях стандарта, о котором будет идти речь в следующей части [9]:
- простая проверка сертификата потребителя услуг;
- управление с помощью виртуальной машины (VM);
- управление хранением данных;
- соглашение об обслуживании, производительности и мощности;
- обслуживание при регистрации;
- управление рабочим процессом со стороны пользователя;
- аудит услуг;
- наличие брокера, реализующего услуги облака.
При подключении к сервисным функциям облака отдельных сенсорных устройств не в каждом случае требуется развертывание виртуальной машины. Это имеет смысл только при обслуживании сеансов мониторинга географически распределенных объектов. Данный вопрос будет рассмотрен в пятой части, где будет обсуждаться расширение архитектуры прикладного облака до уровня конвергентной инфраструктуры. Применение аудита облака и наличие брокеров потребуется в разветвленных сетях устройств, например, коммунальных и энергетических сетях, которые в данном случае не рассматриваются.
Кроме требований к облаку, как среде виртуализации, также должна быть обеспечена следующая функциональность [9]: самообслуживание (устройств в нашем случае) по требованию; глобальный сетевой доступ, объединение ресурсов, эластичность ресурсов и моментальное предоставление сервисов, непрерывное обслуживание.
Продолжение следует
