УДК 359.07

АКТИВНЫЙ МОНИТОРИНГ КАК ОСНОВА ЭФФЕКТИВНОГО УПРАВЛЕНИЯ РАСПРЕДЕЛЁННЫМИ СИСТЕМАМИ

Тиханычев Олег Васильевич
27 Центральный научно-исследовательский институт Минобороны России
кандидат технических наук, профессор Академии военных наук

Аннотация
Одно из условий эффективного управления сложными системами – постоянный мониторинг их состояния. Однако простой мониторинг не всегда обеспечивает адекватность управления, особенно для динамических систем. Предлагается использовать прогнозирование поведения управляемой системы в рамках так называемого «активного мониторинга». Предложенный подход позволит формировать управляющие воздействия заблаговременно с учётом прогноза развития обстановки.

Ключевые слова: активный мониторинг, математическое моделирование, прогнозирование развития ситуации, управление распределёнными системами


ACTIVE MONITORING AS A BASIS FOR EFFECTIVE MANAGEMENT OF DISTRIBUTED SYSTEMS

Tikhanychev Oleg Vasilevich
27th Central Research Institute of the Ministry of Defence of Russia
Candidate of Technical Sciences, Professor

Abstract
One of the conditions for effective management of complex systems - permanent obtain information about them. However, a simple monitor does not always ensure the adequacy of controls. Especially this thesis is relevant for systems with a high degree of inertia. It is proposed to use the prediction of the behavior of the control system within the so-called "active monitoring". The proposed approach allows to generate control actions in advance, taking into account the forecast of development of the situation

Keywords: active monitoring, forecasting situation, management of large systems, mathematical simulation


Библиографическая ссылка на статью:
Тиханычев О.В. Активный мониторинг как основа эффективного управления распределёнными системами // Современная техника и технологии. 2016. № 2 [Электронный ресурс]. URL: http://technology.snauka.ru/2016/02/9320 (дата обращения: 26.05.2017).

Основой эффективности применения любых систем является качественное управление процессом их функционирования.

Для решения проблемы повышения эффективности управления используются разные подходы, нацеленные, преимущественно, на постоянное получение информации о состоянии системы, её оперативную обработку и выдачу адекватных управляющих воздействий, совершенствование характеристик и структуры системы управления, оптимизация алгоритмов управления и т.п. Использование этих подходов позволяет решить многие проблемы, но не все. Особенно для систем, распределённых в пространстве и обладающих большой инерционностью в отработке управляющих воздействий.  Основная причина этого – в особенностях управления динамичными распределёнными системами.

В современных условиях, в рамках применяемых в настоящее время технологий, основой эффективного управления является своевременное и полное получение информации о состоянии управляемой системы. Полнота и актуальность этой информации обеспечивается наличием в системе управления средств сбора информации о состоянии и их мониторинга.

Мониторинг состояния осуществляется путём периодического считывания установленных оператором параметров управляемой системы, известных (предполагаемых) параметров противодействующих систем  и условий их функционирования с последующим сравнением их с критериальными значениями. Такой подход можно отнести к самой простой и наиболее распространённой форме мониторинга, когда агрегированные текущие параметры периодически сравниваются с критериями и сигнал “не норма” выдаётся при выходе параметра за установленные границы.

Организация программ простого мониторинга, преимущественно используемого в составе программного обеспечения автоматизированных систем управления в настоящее время, не очень сложна и, в первую очередь, требует оперативного агрегирования составляющих контролируемых параметров и наглядного представления их пользователю. Однако, в условиях управления динамичными системами, “простой” мониторинг не всегда обеспечивает  адекватность управления. В ряде случаев может наблюдаться запаздывание сигналов управления, несоответствие мощности управляющих воздействий требованиям достижения цели и т.п.

В целях повышения эффективности управления и формирования запаса времени для принятия решений целесообразно использование принципов опережающего мониторинга, который можно условно назвать “активным мониторингом”. Формально, “активный мониторинг” это тот процесс, который в специализированной литературе иногда называют “пассивным” прогнозированием [1,2]. В рамках такого процесса, по данным текущего мониторинга формируется прогноз изменения параметра на заданный период времени от момента измерения tизм до прогнозного значения tизм + t, по которому оценивается вероятность выхода контролируемого параметра за установленные границы (рисунок 1).

Рисунок 1. Принцип организации активного (опережающего) мониторинга

Основные требования к “активному мониторингу”: получение прогнозных оценок, сбалансированных по показателям оперативности между требованиями обеспечения динамического управления системой и достаточной для принятия решений точности прогноза. Эти требования определяют выбор методов прогнозирования, которые могут быть использованы в данном процессе. В настоящее время на практике используется довольно широкий спектр методов прогнозирования. Среди них принято выделять две основные группы методов получения прогнозных оценок: интуитивные, имеющие дело с субъективными суждениями и формальные методы, использующие расчётные методики и математические модели (рисунок 2). Данные методы реализуются через применение различного математического аппарата: от методов экспертных оценок для интуитивных методов до сложных математических моделей, реализуемых в фактографических подходах [3,4,5,6].

Рисунок 2.Обобщённая классификация методов прогнозирования

Задача активного мониторинга, как показывает анализ содержания данной проблемы, может решаться только с применением аппарата математического моделирования. Для реализации процесса активного мониторинга могут быть использованы преимущественно фактографические типы моделей [1], которые подразделяются на модели [5]:

- на основе моделей временных рядов;

- с применением моделей предметной области.

Модели временных рядов — математические модели прогнозирования, которые обеспечиваю поиск зависимости будущих значений параметров от истории  развития самого процесса и по этой зависимости построить прогноз. Эти модели универсальны для различных предметных областей, то есть их общий вид не меняется в зависимости от природы временного ряда.

Модели предметной области — такие математические модели прогнозирования, для построения которых используют законы предметной области. В этих моделях используются зависимости, свойственные конкретной предметной области. Такого рода моделям свойственен индивидуальный подход в разработке математического аппарата и детальный учёт всех значимых параметров системы и среды её функционирования.

Каждая из описанных групп моделей обладает набором свойств, определяющим их пригодность или непригодность к применению в тех или иных областях. Активный мониторинг выдвигает свои требования к используемым моделям, в основе которых оперативность получения прогноза и наличие в составе исходной информации больших массивов динамично меняющихся данных. В таких условиях применение моделей предметной области, большинство из которых требуют временных затрат на моделирование и ввода большого количества исходных данных, даже не смотря на их высокую точность, представляется проблематичным. В то же время, модели временных рядов, обладающие несколько меньшей точностью, но менее требовательные к вводу исходных данных и более оперативные, в большинстве случаев оказываются предпочтительнее. Хотя их достоинства, как это часто бывает, являются продолжением их недостатков.  В первую очередь к таким недостаткам относится слабый учёт изменения внешних условий функционирования управляемой системы. В перспективе, с развитием методов автоматического сбора и ввода данных в модели и модели предметной области могут достойно поучаствовать в разрешении перманентного противоречия между точностью и оперативностью прогноза. Но в настоящее время основная область их применения: гносеологическая, а в прогнозной сфере – в основном прогнозирование последствий принимаемых решений при планировании.

Таким образом, анализ состава исходных данных и требований по оперативности прогноза позволяет сделать вывод о целесообразности применения для активного мониторинга в существующих условиях именно моделей на основе временных рядов. К  математическим методам, реализующим подобные модели, можно отнести:

-  методы экстраполяции тенденций (метод наименьших квадратов, метод экспоненциального сглаживания, метод сплайнов, модель прогнозирования авторегрессии проинтегрированного скользящего среднего с учетом внешнего фактора auto regression integrated moving average extended  ARIMAX и т.п.);

- методы обработки данных DataMining (методики автоматического поиска типовых сценариев SmartData, методы построения системы рассуждений на аналогиях case based reasoning – CBR и т.п.).

Отметим, что предметная область активного мониторинга до настоящее времени была  недостаточно развита и слабо реализована в практике управления. Данная ситуация определяется как организационными, так и технологическими причинами. Организационно – долгое время просто не было существенной необходимости в высокой оперативности управления: большинство управляемых распределённых систем были низкодинамичными и позволяли обойтись методами обычного мониторинга. Технологические причины порождались недостаточными возможностями применяемых в практике управления информационных технологий.

Но ситуация меняется. С повышением динамичности управляемых систем, развитием скоростных компьютерных сетей и методов работы с большими массивами информации Big Data [5,7], подобные модели обязательно будут востребованы в составе программного обеспечения автоматизированных систем управления. Исходя из этого, необходимо обеспечить развитие теоретических положений и практических методов реализации технологий “активного мониторинга” состояния распределённых систем. А для запуска этого процесса необходимо, сначала, признать наличие и классифицировать указанную проблему, начало чему и положено в данной статье.


Библиографический список
  1. Тиханычев О.В., Саяпин О.В. Оперативное прогнозирование развития обстановки как основа успешного управления применением войск (сил) // Военная мысль.  – 2015. – №4. – С. 3-7.
  2. Новиков Д.А., Чхартишвили А.Г. Активный прогноз М.: ИПУ РАН, 2002. – 101 с.
  3. Цигичко В. Н. Модели в системе принятия военно-стратегических решений в СССР. М.: Империум-Пресс, 2005. 96 с.
  4. Тиханычев О.В. Общие подходы к обеспечению автоматизированной поддержки принятия решений. – М.: Эдитус, 2014. – 64 с.
  5. Выпасняк В.И., Гуральник А.М., Тиханычев О.В. Моделирование военных действий – история, состояние, перспективы развития // Военная мысль – 2014. –№7. – С. 28-37.
  6. Тиханычев О.В. Автоматизация поддержки принятия решений. – М.: Эдитус, 2015. – 96 с.
  7. Хайруллов Р.Ф. Новая отрасль бизнеса или опора существующего? // Connect. Мир информационных технологий. 2015. – №10. URL: http:/www.connect-wit/njvaya-otrasl-bisnesa-ili-opora-sushhestvuyshhego.html


Все статьи автора «Oberst»


© Если вы обнаружили нарушение авторских или смежных прав, пожалуйста, незамедлительно сообщите нам об этом по электронной почте или через форму обратной связи.

Связь с автором (комментарии/рецензии к статье)

Оставить комментарий

Вы должны авторизоваться, чтобы оставить комментарий.

Если Вы еще не зарегистрированы на сайте, то Вам необходимо зарегистрироваться: