Автономные вычисления

Автономные вычисления ( AC ) — это распределенные вычислительные ресурсы с характеристиками самоуправления , адаптирующиеся к непредсказуемым изменениям, скрывающие при этом внутреннюю сложность для операторов и пользователей. Эта инициатива , инициированная IBM в 2001 году, в конечном итоге была направлена на разработку компьютерных систем, способных к самоуправлению, преодоление быстро растущей сложности управления вычислительными системами и снижение барьера, который сложность создает для дальнейшего роста. ^{[ 1 ]}

Описание

Концепция системы переменного тока предназначена для принятия адаптивных решений с использованием политик высокого уровня. Он будет постоянно проверять и оптимизировать свое состояние и автоматически адаптироваться к изменяющимся условиям. Структура автономных вычислений состоит из автономных компонентов (AC), взаимодействующих друг с другом. AC можно смоделировать в терминах двух основных схем управления (локальной и глобальной) с датчиками (для самоконтроля ), исполнительными механизмами (для саморегулировки), знаниями и планировщиком/адаптером для использования политик, основанных на самосознании и осведомленности об окружающей среде. Эту архитектуру иногда называют «Мониторинг-Анализ-План-Выполнение» (MAPE).

множество архитектурных схем, основанных на « саморегулирующихся Руководствуясь таким видением, недавно было предложено » вегетативных компонентах. Очень похожая тенденция в последнее время характерна для значительных исследований в области мультиагентных систем . Однако большинство этих подходов обычно разрабатываются с учетом централизованных или кластерных серверных архитектур и в основном направлены на необходимость снижения затрат на управление, а не на необходимость включения сложных программных систем или предоставления инновационных услуг. Некоторые автономные системы включают в себя мобильные агенты, взаимодействующие посредством слабосвязанных механизмов связи. ^{[ 2 ]}

Автономно-ориентированные вычисления — это парадигма, предложенная Цзимином Лю в 2001 году, которая использует искусственные системы, имитирующие коллективное поведение социальных животных , для решения сложных вычислительных задач. Например, оптимизацию колонии муравьев . в рамках этой парадигмы можно изучить ^{[ 3 ]}

Проблема растущей сложности

Прогнозы показывают, что количество используемых вычислительных устройств будет расти на 38% в год. ^{[ 4 ]} и средняя сложность каждого устройства увеличивается. ^{[ 4 ]} В настоящее время с этим объемом и сложностью справляются высококвалифицированные люди; однако спрос на квалифицированный ИТ-персонал уже превышает предложение, при этом затраты на рабочую силу превышают стоимость оборудования в соотношении до 18:1. ^{[ 5 ]} Вычислительные системы принесли большие преимущества в скорости и автоматизации, но в настоящее время существует острая экономическая потребность в автоматизации их обслуживания.

В статье IEEE компьютерной 2003 года «Кепхарт и шахматы» ^{[ 1 ]} предупреждают, что мечта о взаимосвязи вычислительных систем и устройств может стать «кошмаром всепроникающих вычислений », в котором архитекторы не могут предвидеть, проектировать и поддерживать сложность взаимодействий. Они заявляют, что суть автономных вычислений заключается в самоуправлении системой, освобождающем администраторов от управления задачами низкого уровня и одновременно обеспечивающем лучшее поведение системы.

Общая проблема современных распределенных вычислительных систем заключается в том, что их сложность , и в частности сложность управления ими, становится существенным ограничивающим фактором их дальнейшего развития. Крупные компании и учреждения используют крупномасштабные компьютерные сети для связи и вычислений. Распределенные приложения, работающие в этих компьютерных сетях, разнообразны и решают множество задач: от процессов внутреннего контроля до представления веб-контента службе поддержки клиентов.

Кроме того, мобильные компьютеры проникают в эти сети с возрастающей скоростью: сотрудникам необходимо общаться со своими компаниями, даже когда они не в офисе. Они делают это, используя ноутбуки , персональные цифровые помощники или мобильные телефоны с различными видами беспроводных технологий для доступа к данным своих компаний.

Это создает огромную сложность всей компьютерной сети, которой трудно управлять вручную операторам. Ручное управление требует много времени, дорого и подвержено ошибкам. Ручные усилия, необходимые для управления растущей сетевой компьютерной системой, имеют тенденцию очень быстро увеличиваться.

80% таких проблем в инфраструктуре возникают на уровне клиентского приложения и базы данных. ^{[ нужна ссылка ]} Большинство «автономных» поставщиков услуг ^{[ ВОЗ? ]} гарантия только до базового уровня сантехники (питание, оборудование, операционная система , сеть и основные параметры базы данных).

Характеристики вегетативных систем

Возможным решением могло бы стать предоставление возможности современным сетевым вычислительным системам управлять собой без прямого вмешательства человека. Инициатива по автономным вычислениям (ACI) направлена на создание основы для автономных систем. Он вдохновлен вегетативной нервной системой человеческого тела. ^{[ 6 ]} Эта нервная система контролирует важные функции организма (например, дыхание, частоту сердечных сокращений и кровяное давление ) без какого-либо сознательного вмешательства.

В самоуправляемой автономной системе человек-оператор берет на себя новую роль: вместо непосредственного контроля над системой он/она определяет общую политику и правила, которые направляют процесс самоуправления. Для этого процесса IBM определила следующие четыре типа свойств, называемых свойствами self-star (также называемыми self-*, self-x или auto-*). ^{[ 7 ]}

Самоконфигурация: Автоматическая настройка компонентов;
Самовосстановление: автоматическое обнаружение и исправление неисправностей; ^{[ 8 ]}
Самооптимизация : автоматический мониторинг и контроль ресурсов для обеспечения оптимального функционирования в соответствии с заданными требованиями;
Самозащита: превентивная идентификация и защита от произвольных атак.

Другие, такие как Послад ^{[ 7 ]} and Nami and Sharifi ^{[ 9 ]} расширили набор звезд следующим образом:

Саморегулирование : Система, которая работает для поддержания некоторых параметров, например, качества обслуживания , в пределах диапазона сброса без внешнего контроля;
Самообучение: системы используют методы машинного обучения, такие как обучение без учителя , не требующее внешнего контроля;
Самосознание (также называемое самопроверкой и саморешением): система должна знать себя. Он должен знать объем своих собственных ресурсов и ресурсов, с которыми он связан. Система должна знать о своих внутренних компонентах и внешних связях, чтобы контролировать и управлять ими;
Самоорганизация : структура системы, основанная на моделях физического типа без явного давления или участия извне системы;
Самосоздание (также называемое самосборкой , самовоспроизведением ): система, управляемая моделями экологического и социального типа без явного давления или участия извне системы. Члены системы самомотивированы и целеустремленны, создают сложность и порядок в творческом ответе на постоянно меняющиеся стратегические требования;
Самоуправление (также называемое самоуправлением): система, которая управляет собой без внешнего вмешательства. То, чем управляют, может варьироваться в зависимости от системы и приложения. Самоуправление также относится к набору процессов с собственной звездой, таких как автономные вычисления, а не к одному процессу с собственной звездой;
Самоописание (также называемое самообъяснением или самопрезентацией): система объясняет сама себя. Его можно понять (людьми) без дальнейших объяснений.

IBM сформулировала восемь условий, определяющих автономную систему: ^{[ 10 ]}^{[ 11 ]}

Система должна

знать себя с точки зрения того, к каким ресурсам он имеет доступ, каковы его возможности и ограничения, а также как и почему он связан с другими системами;
уметь автоматически настраивать и переконфигурировать себя в зависимости от меняющейся вычислительной среды;
уметь оптимизировать свою производительность для обеспечения максимально эффективного вычислительного процесса;
иметь возможность обойти возникшие проблемы, либо исправляя себя, либо перенаправляя функции от проблемы;
обнаруживать, идентифицировать и защищаться от различных типов атак для поддержания общей безопасности и целостности системы;
адаптироваться к окружающей среде по мере ее изменения, взаимодействуя с соседними системами и устанавливая протоколы связи;
полагаются на открытые стандарты и не могут существовать в закрытой среде;
предвидеть спрос на свои ресурсы, оставаясь при этом прозрачным для пользователей.

Несмотря на то, что цель и, следовательно, поведение автономных систем различаются от системы к системе, каждая автономная система должна иметь возможность проявлять минимальный набор свойств для достижения своей цели:

Автоматический : по сути, это означает возможность самоконтроля своих внутренних функций и операций. Таким образом, автономная система должна быть автономной и иметь возможность запускаться и работать без какого-либо ручного вмешательства или внешней помощи. Опять же, знания, необходимые для запуска системы ( ноу-хау ), должны быть присущи системе.
Адаптивная : автономная система должна иметь возможность изменять свою работу (т. е. свою конфигурацию, состояние и функции). Это позволит системе справляться с временными и пространственными изменениями в ее рабочем контексте как в долгосрочной перспективе (адаптация/оптимизация среды), так и в краткосрочной перспективе (исключительные условия, такие как злонамеренные атаки, сбои и т. д.).
Осведомленность : автономная система должна иметь возможность отслеживать (ощущать) свой рабочий контекст, а также свое внутреннее состояние, чтобы иметь возможность оценить, служит ли ее текущая работа своей цели. Осведомленность будет контролировать адаптацию его оперативного поведения в ответ на изменения контекста или состояния.

Эволюционные уровни

IBM определила пять эволюционных уровней или модель автономного развертывания для развертывания автономных систем:

Уровень 1 — это базовый уровень, который представляет текущую ситуацию, когда системы по существу управляются вручную.
Уровни 2–4 вводят все более автоматизированные функции управления, в то время как
уровень 5 представляет собой конечную цель автономных, самоуправляемых систем. ^{[ 12 ]}

Шаблоны проектирования

Сложность проектирования автономных систем можно упростить, используя шаблоны проектирования, такие как шаблон модель-представление-контроллер (MVC), чтобы улучшить разделение задач путем инкапсуляции функциональных проблем. ^{[ 13 ]}

Контуры управления

Базовая концепция, которая будет применяться в автономных системах, — это замкнутые контуры управления . Эта хорошо известная концепция берет свое начало из теории управления процессами . По сути, замкнутый контур управления в самоуправляемой системе контролирует некоторый ресурс (программный или аппаратный компонент) и автономно пытается поддерживать его параметры в желаемом диапазоне.

По данным IBM, ожидается, что сотни или даже тысячи таких контуров управления будут работать в крупномасштабной самоуправляемой компьютерной системе.

Концептуальная модель

Фундаментальным строительным блоком автономной системы является сенсорная способность ( сенсоры Si ₎ , которая позволяет системе наблюдать за своим внешним рабочим контекстом. Автономной системе присуще знание Цели ( намерения) и ноу-хау, позволяющих действовать самой (например, начальная загрузка , знание конфигурации, интерпретация сенсорных данных и т. д.) без внешнего вмешательства. Фактическая работа автономной системы диктуется Логикой , которая отвечает за принятие правильных решений для достижения своей цели , и влияет на нее путем наблюдения за операционным контекстом (на основе входных данных датчика).

Эта модель подчеркивает тот факт, что работа автономной системы целенаправлена. Это включает в себя ее миссию (например, услуги, которые она должна предлагать), политику (например, определяющую базовое поведение) и « инстинкт выживания ». Если рассматривать ее как систему управления, это будет закодировано как функция ошибок обратной связи или в системе с эвристической поддержкой как алгоритм в сочетании с набором эвристик, ограничивающих ее рабочее пространство.

См. также

Ссылки

^ Jump up to: ^а ^б Кефарт, Джо; Чесс, DM (2003), «Видение автономных вычислений», Computer , 36 : 41–52, CiteSeerX 10.1.1.70.613 , doi : 10.1109/MC.2003.1160055
^ Падовиц, Амир; Аркадий Заславский; Сенг В. Локе (2003). «Информированность и гибкость автономных распределенных систем: независимая от платформы и коммуникация на основе событий с публикацией и подпиской для мобильных агентов». 14-й международный семинар по приложениям баз данных и экспертных систем, 2003 г. Материалы . стр. 669–673. дои : 10.1109/DEXA.2003.1232098 . ISBN 978-0-7695-1993-7 . S2CID 15846232 .
^ Цзинь, Сяолун; Лю, Цзимин (2004), «От индивидуального моделирования к автономным вычислениям», Агенты и вычислительная автономия , Конспекты лекций по информатике, том. 2969, с. 151, номер домена : 10.1007/978-3-540-25928-2_13 , ISBN 978-3-540-22477-8
^ Jump up to: ^а ^б Рог. «Автономные вычисления: взгляд IBM на состояние информационных технологий» (PDF) . Архивировано из оригинала (PDF) 16 сентября 2011 года.
^ «Тенденции в технологиях», опрос, Калифорнийский университет Беркли, США, март 2002 г.
^ «Что такое повсеместные вычисления (повсеместные вычисления)?» .
^ Jump up to: ^а ^б Послад, Стефан (2009). Автономные системы и искусственная жизнь, В книге: Повсеместные вычислительные интеллектуальные устройства, интеллектуальная среда и интеллектуальное взаимодействие . Уайли. стр. 317–341. ISBN 978-0-470-03560-3 . Архивировано из оригинала 10 декабря 2014 г. Проверено 17 марта 2015 г.
^ Сеть S-Cube. «Система самоисцеления» .
^ Нами, MR; Шарифи, М. (2007). «Обзор автономных вычислительных систем». Интеллектуальная обработка информации III . Третья Международная конференция по автономным и автономным системам (ICAS'07). ИФИП Международная федерация обработки информации. Том. 228. С. 26–30. дои : 10.1007/978-0-387-44641-7_11 . ISBN 978-0-387-44639-4 . S2CID 6974127 .
^ «Исследование IBM | Автономные вычисления | Обзор | 8 элементов» . Архивировано из оригинала 12 августа 2004 г. Проверено 27 декабря 2021 г.
^ «Что такое автономные вычисления? Определение в вебпедии» . 22 июня 2004 г.
^ «IBM представляет новую модель развертывания автономных вычислений» . ИБМ . 21 октября 2002 г.
^ Карри, Эдвард; Грейс, Пол (2008), «Гибкое самоуправление с использованием шаблона модель-представление-контроллер», IEEE Software , 25 (3): 84, doi : 10.1109/MS.2008.60 , S2CID 583784

Внешние ссылки

[Kephart-1] Jump up to: ^а ^б Кефарт, Джо; Чесс, DM (2003), «Видение автономных вычислений», Computer , 36 : 41–52, CiteSeerX 10.1.1.70.613 , doi : 10.1109/MC.2003.1160055

[2] Падовиц, Амир; Аркадий Заславский; Сенг В. Локе (2003). «Информированность и гибкость автономных распределенных систем: независимая от платформы и коммуникация на основе событий с публикацией и подпиской для мобильных агентов». 14-й международный семинар по приложениям баз данных и экспертных систем, 2003 г. Материалы . стр. 669–673. дои : 10.1109/DEXA.2003.1232098 . ISBN 978-0-7695-1993-7 . S2CID 15846232 .

[3] Цзинь, Сяолун; Лю, Цзимин (2004), «От индивидуального моделирования к автономным вычислениям», Агенты и вычислительная автономия , Конспекты лекций по информатике, том. 2969, с. 151, номер домена : 10.1007/978-3-540-25928-2_13 , ISBN 978-3-540-22477-8

[IBM1-4] Jump up to: ^а ^б Рог. «Автономные вычисления: взгляд IBM на состояние информационных технологий» (PDF) . Архивировано из оригинала (PDF) 16 сентября 2011 года.

[5] «Тенденции в технологиях», опрос, Калифорнийский университет Беркли, США, март 2002 г.

[6] «Что такое повсеместные вычисления (повсеместные вычисления)?» .

[Poslad-7] Jump up to: ^а ^б Послад, Стефан (2009). Автономные системы и искусственная жизнь, В книге: Повсеместные вычислительные интеллектуальные устройства, интеллектуальная среда и интеллектуальное взаимодействие . Уайли. стр. 317–341. ISBN 978-0-470-03560-3 . Архивировано из оригинала 10 декабря 2014 г. Проверено 17 марта 2015 г.

[8] Сеть S-Cube. «Система самоисцеления» .

[Nami-9] Нами, MR; Шарифи, М. (2007). «Обзор автономных вычислительных систем». Интеллектуальная обработка информации III . Третья Международная конференция по автономным и автономным системам (ICAS'07). ИФИП Международная федерация обработки информации. Том. 228. С. 26–30. дои : 10.1007/978-0-387-44641-7_11 . ISBN 978-0-387-44639-4 . S2CID 6974127 .

[IBM_Research-10] «Исследование IBM | Автономные вычисления | Обзор | 8 элементов» . Архивировано из оригинала 12 августа 2004 г. Проверено 27 декабря 2021 г.

[Webopedia-11] «Что такое автономные вычисления? Определение в вебпедии» . 22 июня 2004 г.

[12] «IBM представляет новую модель развертывания автономных вычислений» . ИБМ . 21 октября 2002 г.

[13] Карри, Эдвард; Грейс, Пол (2008), «Гибкое самоуправление с использованием шаблона модель-представление-контроллер», IEEE Software , 25 (3): 84, doi : 10.1109/MS.2008.60 , S2CID 583784

[ 1 ]

[ 2 ]

[ 3 ]

[ 4 ]

[ 5 ]

[ 6 ]

[ 7 ]

[ 8 ]

[ 9 ]

[ 10 ]

[ 11 ]

[ 12 ]

[ 13 ]