К.В. Гусев1, А.С. Леонтьев2

1–2 МИРЭА – Российский технологический университет (Москва, Россия)

Постановка проблемы. Большое количество информационных систем, использующих распределенные хранилища данных, вызывают необходимость проведения оценки достоверности (безошибочности) числовых показателей, разработки систем контроля информации, а также выбора специальных технологических процедур для повышения достоверности. При решении таких задач предлагается использовать математический подход, базирующийся на теории булевых функций и построении параболических и линейных моделей прогнозирования значений числовых показателей по имеющимся выборочным значениям.

Цель. Рассмотреть формирование системы методов булевых функций, используемых при оценке достоверности числовых показателей и аппроксимационные модели различных классов для прогнозирования значения числовых показателей годичной периодичности.

Результаты. Разработана система индикативных булевых функций и обобщенный алгоритм, использующий списочную структуру булевых функций, характеризующую выборку элементов числовых показателей по годам, что позволяет провести многовариантный анализ различных схем контроля информации и реализовать программный комплекс контроля числовых показателей годичной периодичности. Сформирована система индикативных булевых функций, являющаяся основным архитектурным ядром при разработке процедур грубого и уточненного контроля числовых показателей, отмечено, что каждый числовой показатель характеризуется выборкой его значений за несколько лет. По данной выборке определены булевы переменные, на основе которых строится булева индикативная функция ошибки порядка П, характеризующая ошибки порядка в значениях числового показателя. Для формирования индикативного признака грубого контроля выборки значений числового показателя введены две булевы переменные, характеризующие соотношение элементов выборки числового показателя. На основе этих переменных определена булева индикативная функция грубого контроля числового показателя Г. Отмечено, что общий индикативный признак, характеризующий элементы выборки числового показателя, определяется функцией МЕТ, зависящей от булевых функций П и Г. При МЕТ = 0 считается, что числовой показатель прошел контроль на ошибки порядка и грубый контроль на достоверность элементов выборки показателя. Основу метода уточненного контроля составляет процедура выбора и использования модели прогнозирования для расчета новых элементов выборки числового показателя. При этом осуществлено исследование на выпуклость (вогнутость) аппроксимационной функции для возможного использования параболических моделей прогнозирования. Установлено, что если не выполнены условия выпуклости или вогнутости, то использованы линейные модели прогнозирования для расчета новых значений числового показателя.

Практическая значимость. Разработана списочная структура для алгоритма контроля достоверности числовых показателей в распределенном хранилище большого объема. Создан обобщенный алгоритм для реализации программного комплекса контроля достоверности числовых показателей годичной периодичности в распределенном хранилище данных большой размерности.

Гусев К.В., Леонтьев А.С. Формирование системы булевых функций, используемых при оценке достоверности числовых показателей и выборе моделей прогнозирования их значений в базах данных большой размерности // Системы высокой доступности. 2022. Т. 18. № 1. С. 62−73. DOI: https://doi.org/ 10.18127/j20729472-202201-06

1. Бройдо В.Л., Ильина О.П. Архитектура ЭВМ и систем: Учебник для вузов. Изд. 2-е изд. СПб.: Питер. 2021. 720 с.
2. Леонтьев А.С. Разработка аналитических методов, моделей и методик анализа локальных вычислительных сетей // Теоретические вопросы программного обеспечения: Межвуз. сб. науч. трудов. М.: МИРЭА. 2001. C. 70–94.
3. Колесников Г.С., Леонтьев А.С., Ткаченко В.М. Анализ базовых архитектур локальных сетей при разработке информационно-вычислительных систем: Учеб. пособие. М.: МИРЭА. 2011. 64 с.
4. Леонтьев А.С., Рожицкая П.Д. Аналитические методы анализа вероятностно-временных характеристик обработки информации в локальных вычислительных сетях: Учеб. пособие (Электронное издание. № госрегистрации 0321803741). М.: ФГБОУ ВО «МИРЭА-Российский технологический университет». 2018. 63 с.
5. Криницкая Е.В., Леонтьев А.С., Попо Р.А. Сетевые вероятностные модели исследования временных характеристик процессов подготовки информационно-аналитических документов // Теоретические вопросы вычислительной техники и програм­много обеспечения: Межвуз. сб. науч. трудов. М.: МИРЭА, 2006. С. 64–72.
6. Колесников Г.С., Леонтьев А.С., Ткаченко В.М. Аналитические методы оценки защищенности информационных технологий при разработке многоуровневых систем защиты. Учеб. пособие. М.: МИРЭА. 2013. 60 с.
7. Леонтьев А.С., Рожицкая П.Д. Аналитические методы оценки вероятностных показателей защищенности информационных технологий от несанкционированного доступа. Учеб. пособие. (Электронное издание. № госрегистрации 0321803742). М.: ФГБОУ ВО «МИРЭА-Российский технологический университет». 2018. 55 с.
8. Клейнрок Л. Теория массового обслуживания. М.: Машиностроение. 1979. 432 с.
9. Гнеденко Б.В., Коваленко И.Н. Введение в теорию массового обслуживания. М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит. 1987. 336 с.
10. Марченков С.С. Основы теории булевых функций. М.: Физматлит. 2014. 136 с.
11. Бескоровайный М.М., Костогрызов А.И., Львов В.М. Инструментально-моделирующий комплекс для оценки качества функционирования информационных систем «КОК»: Руководство системного аналитика. М.: Вооружение. Политика. Конверсия. 2002. 305 с.
12. Семенов С.С., Воронов Е.М., Полтавский А.В., Крянев А.В. Методы и модели принятия решений в задачах оценки качества и технического уровня сложности технических систем. М.: Ленард. 2019. 516 с.
13. Саати Т., Кернс К. Аналитическое планирование. Организация систем / Пер. с англ. М.: Радио и связь. 1991. 224 с.
14. Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий: Пер. с англ. Р.Г. Вичнадзе. М.: Радио и связь. 1993. 278 с.
15. Андрианова Е.Г., Головин С.А., Зыков С.В., Лесько С.А., Чухалина Е.Р. Обзор современных моделей и методов анализа временных рядов динамических процессов в социальных, экономических и социотехнических системах // Российский технологический журнал. 2020. № 8(4). С. 7–45. https://doi.org/10/32362/2500-316X-2020-8-4-7-45
16. Назаров А.А. Подходы к выбору рациональных параметров элементов системы мониторинга чрезвычайных ситуаций техногенного характера при построении комплексной системы безопасности жизнедеятельности населения // Техносферная безопасность. 2021. № 1(30). С. 123–132.
17. Pursiainen C.H. et al. Critical infrastructure resilience index: in book « Risk, Reliability and Safety: Innovating Theory and Practice». CRC Press. 2017. 2183–2189.
18. Labaka L., Hermantes J., Sarriegi J. M. Resilience framework for critical infrastructures: An Empirical Study in a Nuclear Plant. Reliability Engineering and System Safety, 141: 92-105, 2015.
19. Андрейчиков А.В., Андрейчикова О.Н. Системный анализ и синтез стратегических решений в инноватике. Модели многокритериального анализа деятельности инновационных организаций. М.: Либроком. 2020. 360 с.
20. Петрова О.В. Методология принятия управленческих решений: Учебное пособие. М.: Академия управления МВД России. 2020. 92 с.
21. Толстова Ю.Н. Математическое моделирование социальных процессов в социологии // Социологические исследования. 2018. № 9. С. 104–112.
22. Орлов Ю.Н., Федоров С.Л. Генерация нестационарных траекторий временного ряда на основе уравнений Фоккера–Планка // Труды МФТИ. 2016. № 8(2). С. 126–133.
23. Михайлов В.М. Эффективность мониторинга как необходимое условие принятия корректных решений в сфере техносферной безопасности // Российский технологический журнал. 2020. № 8(2). С. 23–32. https://doi.org/10.32362/2500-316X-2020-8-2-23-32
24. Бронштейн И.Н., Семендяев К.А. Справочник по математике для инженеров и учащихся втузов. Изд. 13-е, испр. М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит. 1986.  544 с.
25. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика: Учеб. пособие для втузов. Изд. 5-е, перераб. и доп. М.: Высшая школа. 1977. 479 с.
26. Корн Г., Корн Т. Справочник по математике для научных работников и инженеров. М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит. 1973. 832 с.