Способ и система интеллектуального управления распределением ресурсов в облачных вычислительных средах

Изобретение относится к вычислительной технике, обработке данных для специальных применений и может быть использовано в процессах управления распределением ресурсов в облачных вычислительных средах. Технический результат заключается в повышении эффективности использования и перераспределения информационных ресурсов. Указанный результат достигается за счет применения системы управления распределением информационных ресурсов. Система включает вычислительные средства для формирования модели использования и перераспределения ресурсов в облачных вычислительных средах - в вычислительном облаке (ВО). Система включает последовательно соединенные блок первоначального выделения ресурсов, блок прогнозирования динамических параметров функционирования хостов ВО и блок динамического перераспределения ресурсов между экземплярами ВО, при этом блок первоначального выделения ресурсов запускаемому экземпляру выполнен в виде вычислителя, реализующего алгоритм выбора наилучшего адекватного хоста для размещения экземпляра в ВО на основе анализа иерархий, блок прогнозирования динамических параметров функционирования хостов ВО выполнен в виде вычислителя, реализующего алгоритм анализа и прогноза нагрузки. 2 н.п. ф-лы, 8 ил.

 

Изобретение относится к вычислительной технике, к обработке данных для специальных применений и может быть использовано в процессах управления распределением ресурсов в облачных вычислительных средах.

В последнее время все большее распространение в развитии информационных технологий получают так называемые «облачные вычисления» (Cloud computing) [12-14] в вычислительной облачной среде (Cloud computing environment) - вычислительное облако (ВО). Определения и параметры ВО зафиксированы Национальным институтом стандартов и технологий США [13].

Внутри ВО могут размещаться различные системы [11]: малонагруженные вебсайты, высоконагруженные базы данных (БД), ERP - системы (Enterprise Resource Planning - системы корпоративного планирования ресурсов) и др. Как правило, эти системы предъявляют специфические требования каждому типу вычислительных ресурсов, поэтому размещать их на одних и тех же хостах (серверах), хранилищах и участках сети неадекватно: это может привести к нерациональному использованию ресурсов, усложнению процесса управления их распределением, снижению производительности и дополнительным операционным затратам.

Таким образом, задача интеллектуального управления ресурсами ВО является весьма актуальной для достижения оптимального комплексного критерия процесса распределения ресурсов «сложность - стоимость - эффективность», т.е. для достижения максимально возможной эффективности и производительности при приемлемых сложности и стоимости.

При предоставлении поставщиком вычислительных мощностей потребителю может быть использована известная [14] модель IaaS Infrastructure as a Service - Инфраструктура как сервис), которая позволяет свести к минимуму взаимодействия поставщика и потребителя вычислительных ресурсов по техническим вопросам, сократить число инцидентов и время их обработки, обеспечить возможности адаптировать работу под свои нужды, а также сократить капитальные и операционные затраты.

Инфраструктура как сервис IaaS предоставляется как возможность использования облачной инфраструктуры для самостоятельного управления ресурсами обработки, хранения, сетями и другими вычислительными ресурсами, например, потребитель может устанавливать и запускать произвольное программное обеспечение, которое может включать в себя операционные системы, платформенное и прикладное программное обеспечение [11, 14]. Потребитель может контролировать операционные системы, виртуальные системы хранения данных и установленные приложения, а также набор доступных сервисов. Контроль и управление основной физической и виртуальной инфраструктурой ВО, в том числе сети, серверов, типов используемых операционных систем, систем хранения осуществляется облачным провайдером [13].

Используемые в настоящее время методы [11-14] в ряде случаев не удовлетворяют реальным потребностям владельцев и подписчиков облачной услуги «Инфраструктура как сервис» по целому ряду параметров и не позволяют оптимально использовать имеющиеся ресурсы для разнородных приложений, существующих внутри экземпляров.

В предложенном техническом решении технология управления распределением информационных ресурсов в облачных средах строится на базе модели IaaS с использованием концепции интеллектуальных алгоритмов, которые позволяют организовать управление ресурсами ВО, обеспечивая их динамическое перераспределение в процессе функционирования, учитывая как характер и интенсивность создаваемой приложениями нагрузки, так и аппаратные возможности хостов (серверов) виртуализации и текущую нагрузку на них.

В известных патентах [1-8 и др.] последних лет в области действий с ресурсами (в основном, зарубежных патентообладателей и авторов) модель IaaS для управления распределением ресурсов в ВО не рассматривается.

Так, способ и система [2] управления хранением, передачей и обменом информацией в вычислительной сети обеспечивает технический результат в виде интерактивного программирования в сети за счет обмена программными модулями для выборки одного программного модуля из множества взаимодействующих отдельных независимых выполняемых машиной программных модулей и пересылки его в удаленную вычислительную машину в ответ на ее запрос. Система и способ [2] не предназначены для работы в облачных вычислительных средах.

Способ и система [1] Корпорации «Самсунг Электроникс», KR (автор: Смирнов Д.Е., RU) по патенту RU 2303809 С2, 27.07.2007, принятые за прототип и выполняющие справочно-информационную поддержку пользователя ЭВМ, предназначены для решения ряда задач распределения ресурсов и посредством компьютера формируют модель использования и перераспределения ресурсов. Однако, модель, используемая в [1], не включает ряд моделей (например, модель анализа иерархий, модель искусственной нейросети и др.) необходимых для формирования модели IaaS, а аппаратура (вычислительная система) [1] не предназначена для целей реализации модели IaaS. При этом способ и система [1] не позволяют оптимально использовать имеющиеся ресурсы для разнородных (специальных) приложений.

Сущность предложенного технического решения заключается в создании способа и системы интеллектуального управления на основе модели IaaS распределением ресурсов в облачных вычислительных средах для обеспечения равномерного распределения нагрузки на все серверы облачной среды разной производительности, предоставив при этом наилучшие условия для функционирования различных приложений и максимальную эффективность использования вычислительных ресурсов.

Основной технический результат - повышение эффективности использования и перераспределения информационных ресурсов путем интеллектуального управления распределением ресурсов в облачных средах, своевременное удовлетворение потребителей ресурсов, простота использования, скорость выполнения операций. При этом достигается равномерное и оптимальное распределение нагрузки с минимальной потерей производительности, сокращение капитальных и операционных затрат при предоставлении вычислительных мощностей с использованием модели IaaS.

Технический результат при выполнении способа интеллектуального управления распределением ресурсов в облачных вычислительных средах достигается следующим образом.

Способ управления распределением информационных ресурсов заключается в том, что посредством компьютера формируют модель использования и перераспределения ресурсов в облачных вычислительных средах.

Отличительной особенностью способа является то, что модель использования и перераспределения ресурсов в облачных вычислительных средах (Cloud computing environment) - в вычислительном облаке (ВО) формируют с использованием концепции интеллектуальных алгоритмов, последовательно выполняя совокупность операций, включающую три основных этапа: на первом этапе в ВО выделяют ресурсы запускаемому экземпляру, на втором этапе проводят прогноз динамических параметров функционирования хостов (серверов) ВО, на третьем этапе осуществляют динамическое перераспределение ресурсов между экземплярами ВО. При этом модель формируют для максимализации показателя ЕВО эффективности функционирования ВО в соответствии с выражением (1) и учетом ограничения (2):

где ЕВО - комплексный показатель эффективности ВО, отражающий совокупную синергетическую эффективность выполнения экземпляров в рамках каждого типа ресурсов ВО;

ЕЦП, ЕОЗУ, ЕД, ЕС - совокупность частных показателей, равных числу экземпляров с удовлетворенной потребностью в ресурсах, соответственно центрального процессора (ЦП), оперативной памяти (ОЗУ), в дисковых (Д) ресурсах, в сетевых (С) ресурсах;

Т - время функционирования ВО (процессорное время);

RИСП - общий объем использующихся экземплярами ресурсов ВО;

RИМ - общий объем имеющихся ресурсов ВО.

При этом на первом этапе формирования модели выбирают наилучший адекватный хост для размещения экземпляра в ВО на основе анализа иерархий, на втором этапе прогноз динамических параметров функционирования хостов ВО проводят путем анализа и прогноза нагрузки ВО посредством модифицированной модели искусственных нейронных сетей Элмана с вейвлет-функцией активации и обучением при помощи искусственных иммунных систем на основе исторических данных, сформированных при кластеризации методом нечетких c-средних, на третьем этапе динамическое перераспределение ресурсов между экземплярами ВО выполняют путем минимизации неравномерности использования нагрузки на основе ситуационного поиска решений.

Технический результат при использовании системы управления распределением информационных ресурсов в облачных вычислительных средах достигается следующим образом.

Система управления распределением информационных ресурсов включает вычислительные средства для формирования модели использования и перераспределения ресурсов в облачных вычислительных средах.

Отличительной особенностью системы является то, что она включает последовательно соединенные блок первоначального выделения ресурсов, блок прогнозирования динамических параметров функционирования хостов (серверов) ВО и блок динамического перераспределения ресурсов между экземплярами ВО.

Блок первоначального выделения ресурсов запускаемому экземпляру выполнен в виде вычислителя, реализующего алгоритм выбора наилучшего адекватного хоста для размещения экземпляра в ВО на основе анализа иерархий.

Блок прогнозирования динамических параметров функционирования хостов (серверов) ВО выполнен в виде вычислителя, реализующего алгоритм анализа и прогноза нагрузки ВО посредством модифицированной модели искусственных нейронных сетей Элмана с вейвлет-функцией активации и обучением при помощи искусственных иммунных систем на основе исторических данных, сформированных при кластеризации методом нечетких c-средних. При этом блок прогнозирования содержит последовательно соединенные блок нечеткой кластеризации, вход которого соединен с выходом блока первоначального выделения ресурсов, блок нейросетевого прогноза, выход которого соединен с входом блока динамического перераспределения ресурсов, и блок обучения нейросети, соединенный с блоком нейросетевого прогноза.

Блок динамического перераспределения ресурсов между экземплярами ВО выполнен в виде вычислителя, реализующего алгоритм минимизации неравномерности использования нагрузки на основе ситуационного поиска решений.

Изобретение поясняется фиг. 1 - фиг. 8:

- на фиг. 1 дана концептуальная схема управления динамическим перераспределением ресурсов в ВО;

- на фиг. 2 приведена обобщенная схема управления ресурсами;

- фиг. 3 - граф выполнения операций первоначального выделения ресурсов экземпляру ВО при использовании метода анализа иерархий (первый этап формирования модели);

- фиг. 4 - граф выполнения операции прогноза динамических параметров хостов ВО путем анализа и прогноза нагрузки ВО посредством модифицированной модели искусственных нейронных сетей Элмана с вейвлет-функцией активации и обучением при помощи искусственных иммунных систем на основе исторических данных, сформированных при кластеризации методом нечетких c-средних (второй этап формирования модели);

- фиг. 5 - граф выполнения операций при минимизации неравномерности использования нагрузки на основе ситуационного поиска решений (третий этап формирования модели);

- фиг. 6 - обобщенная схема динамического перераспределения ресурсов;

- фиг. 7 - обобщенная блок-схема системы прогнозирования параметров функционирования облачной среды;

- фиг. 8 - иллюстрация практического технического результата изобретения.

Способ интеллектуального управления распределением ресурсов в облачных вычислительных средах осуществляется следующим образом.

Модель использования и перераспределения ресурсов в облачных вычислительных средах (Cloud computing environment) - в вычислительном облаке (ВО) формируют (фиг. 1) в виде модели IaaS (Infrastructure as a Service - Инфраструктура как сервис) с использованием концепции интеллектуальных алгоритмов, последовательно выполняя совокупность операций, включающую три основных этапа (фиг. 2).

Модель формируют для максимализации показателя ЕВО эффективности функционирования ВО в соответствии с выражением (1) и учетом ограничения (2).

На первом этапе в ВО выделяют ресурсы запускаемому экземпляру. При этом на первом этапе формирования модели IaaS выбирают (фиг. 3) наилучший адекватный хост для размещения экземпляра в ВО на основе анализа иерархий, для чего могут быть использованы основные положения Метода анализа иерархий [9, 15].

На втором этапе прогноз динамических параметров функционирования хостов ВО проводят путем анализа и прогноза нагрузки ВО посредством модифицированной модели искусственных нейронных сетей Элмана с вейвлет-функцией активации и обучением при помощи искусственных иммунных систем на основе исторических данных, сформированных при кластеризации методом нечетких c-средних. При этом могут быть использованы модифицированные искусственные нейронные сети Элмана (Elman), аналогичные искусственным нейронным сетям, рассмотренным в [7, 8, 10], с вейвлет-функцией активации и обучением (настройкой) [7, 8] при помощи искусственных иммунных систем (например, посредством алгоритма AIS-WELman) на основе исторических данных, сформированных при кластеризации (группировании) методом нечетких c-средних (fuzzy с-means - FCM), рассмотренных, например, в Трудах 4-й Международной конференции по Облачным вычислениям в 2013 г. (CLOUD COMPUTING 2013: The Fourth International Conference on Cloud Computing, GRIDS, and Virtualization // Fuzzy Subtractive Clustering Based Prediction Approach for CPU).

На третьем этапе (фиг. 5) динамическое перераспределение ресурсов между экземплярами ВО выполняют путем минимизации неравномерности использования нагрузки на основе моделей ситуационного поиска решений, описанных в [9, 12].

Система (фиг. 7) управления распределением информационных ресурсов представляет апаратурно-программную реализацию способа, включает вычислительные средства для формирования модели использования и перераспределения ресурсов, выполняющие последовательность операций и алгоритмов способа, рассмотренных выше (фиг. 3-5).

Таким образом, при выполнении предложенного нового способа посредством реализующей его системы получают технический результат - динамическое перераспределение ресурсов (фиг. 6) с равномерным распределением нагрузки, достигая преимуществ в эффективности и производительности по сравнению с известными технологиями (например [12], фиг. 8). Способ и система реализованы в ООО «СТОРМ СИСТЕМС» в 2014-15 г.г. при построении публичного ВО "Storm Cloud" и позволили снизить расходы на оборудование инфраструктуры и его техническое сопровождение в среднем на 30-35%.

ИСТОЧНИКИ ПО УРОВНЮ ТЕХНИКИ

I. Прототип и аналог:

1. RU 2303809 C2, 27.07.2007 (прототип).

2. RU 2226711 C2, 10.04.2004 (аналог).

II. Дополнительные источники по уровню техники:

3. RU 2142158 C1, 27.11.1999.

4. RU 2103731 C1, 27.01.1998.

5. US 5129083, 07.07.1992.

6. US 610967, 15.08.2000.

7. US 5444619, 22.08.1995.

8. US 2009119018 A1, 07.05.2009.

9. Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий. - М.: Радио и связь, 1993. - 320 с.

10. Назаров А.В., Лоскутов А.И. Нейросетевые алгоритмы прогнозирования и оптимизации систем. - СПб.: Наука и техника, 2003. - 384 с.

11. Sugang Ma. A Review on Cloud Computing Development. - Journal of Networks, 2012, 7 (2), pp. 305-310.

12. http://docs.openstack.org/trunk/openstack-compute/admin/ ch_schedulmg.html (OpenStack Compute Administration Guid).

13. http://csrc.nist.gov/publications/nistpubs/800 - 145/sp 800 - 145.pdf (NIST Difinition of Cloud Computing).

14. http://redmonk.com/jgovernor/2008/03/13/15/Ways to Tell Its Not Cloud Computing).

15. http://citforum.ru/consulting/bi/resolution (Технология принятия решений: метод анализа иерархий.

1. Способ управления распределением информационных ресурсов, заключающийся в том, что посредством компьютера формируют модель использования и перераспределения ресурсов в облачных вычислительных средах (Cloud computing environment) - в вычислительном облаке (ВО), отличающийся тем, что модель использования и перераспределения ресурсов формируют с использованием концепции интеллектуальных алгоритмов, последовательно выполняя совокупность операций, включающую три основных этапа: на первом этапе в ВО выделяют ресурсы запускаемому экземпляру, на втором этапе проводят прогноз динамических параметров функционирования хостов (серверов) ВО, на третьем этапе осуществляют динамическое перераспределение ресурсов между экземплярами ВО, при этом модель формируют для максимализации показателя ЕВО эффективности функционирования ВО в соответствии с выражением (1) и учетом ограничения (2):

где ЕВО - комплексный показатель эффективности ВО, отражающий совокупную синергетическую эффективность выполнения экземпляров в рамках каждого типа ресурсов ВО;

ЕЦП, ЕОЗУ, ЕД, ЕС - совокупность частных показателей, равных числу экземпляров с удовлетворенной потребностью в ресурсах, соответственно центрального процессора (ЦП), оперативной памяти (ОЗУ), в дисковых (Д) ресурсах, в сетевых (С) ресурсах;

Т - время функционирования ВО (процессорное время);

RИСП - общий объем использующихся экземплярами ресурсов ВО;

RИМ - общий объем имеющихся ресурсов ВО,

при этом на первом этапе формирования модели выбирают наилучший адекватный хост для размещения экземпляра в ВО на основе анализа иерархий, на втором этапе прогноз динамических параметров функционирования хостов ВО проводят путем анализа и прогноза нагрузки ВО посредством модифицированной модели искусственных нейронных сетей Элмана с вейвлет-функцией активации и обучением при помощи искусственных иммунных систем на основе исторических данных, сформированных при кластеризации методом нечетких c-средних, на третьем этапе динамическое перераспределение ресурсов между экземплярами ВО выполняют путем минимизации неравномерности использования нагрузки на основе ситуационного поиска решений.

2. Система управления распределением информационных ресурсов, включающая вычислительные средства для формирования модели использования и перераспределения ресурсов в облачных вычислительных средах (Cloud computing environment) - в вычислительном облаке (ВО), отличающаяся тем, что включает последовательно соединенные блок первоначального выделения ресурсов, блок прогнозирования динамических параметров функционирования хостов (серверов) ВО и блок динамического перераспределения ресурсов между экземплярами ВО, при этом блок первоначального выделения ресурсов запускаемому экземпляру выполнен в виде вычислителя, реализующего алгоритм выбора наилучшего адекватного хоста для размещения экземпляра в ВО на основе анализа иерархий, блок прогнозирования динамических параметров функционирования хостов (серверов) ВО выполнен в виде вычислителя, реализующего алгоритм анализа и прогноза нагрузки ВО посредством модифицированной модели искусственных нейронных сетей Элмана с вейвлет-функцией активации и обучением при помощи искусственных иммунных систем на основе исторических данных, сформированных при кластеризации методом нечетких c-средних, при этом блок прогнозирования содержит последовательно соединенные блок нечеткой кластеризации, вход которого соединен с выходом блока первоначального выделения ресурсов, блок нейросетевого прогноза, выход которого соединен с входом блока динамического перераспределения ресурсов, и блок обучения нейросети, соединенный с блоком нейросетевого прогноза, а блок динамического перераспределения ресурсов между экземплярами ВО выполнен в виде вычислителя, реализующего алгоритм минимизации неравномерности использования нагрузки на основе ситуационного поиска решений.



 

Похожие патенты:

Изобретение относится к автоматизированным системам управления и системам управления запуском летательных аппаратов. Модель основана на методе имитационного статистического моделирования, содержит блок функциональных задач вычислительной системы (ВС), блок задания/приема параметров решения, блок задания/приема параметров объекта исследования (ОИ) и параметров обстановки, блок моделирования выхода объектов управления (ОУ) в точку привязки к ОИ, блок распределения ОИ, блок расчета показателей эффективности запуска ОУ.

Изобретение относится к способу и узлу обновления встроенного программного обеспечения. Технический результат заключается в обеспечении загрузки контролера управления материнской платы после неудачного завершения исполнения процедуры обновления встроенного программного обеспечения контроллера управления материнской платы.

Изобретение относится к технике обработки цифровых данных с помощью программируемых специализированных вычислительных устройств и может быть использовано при разработке специализированных вычислительных устройств обработки цифровых данных на борту боевых летательных аппаратов.

Изобретение относится к импульсной технике и может быть использовано в устройствах обработки информации, управления и измерения, в частности в устройствах приема униполярных старт-стоповых последовательных комбинаций импульсов для контроля отклонения длительности и количества импульсов от заданного значения, контроля местоположения импульсов в комбинации.

Изобретение относится к области удаленной активации приложений. Техническим результатом является эффективная активация приложения.

Изобретение относится к области внесения изменений в дистрибутив программного обеспечения. Технический результат настоящего изобретения заключается в обеспечении изменения дистрибутива программного обеспечения для конечного пользователя с использованием способа изменения дистрибутива программного обеспечения без повторного вычисления цифровых подписей для файлов внутри дистрибутива.

Изобретение относится к способу совместной обработки данных. Технический результат заключается в повышении точности определения внесенных изменений в редактируемые тексты за счет обеспечения совместного редактирования текста пользователями и подсчета статистики вносимых изменений в текст.

Изобретение относится к системе моделирования виртуального сообщества пользователей информационной среды. Технический результат заключается в повышении быстродействия системы за счет локализации адресов записей входных транзакций по идентификаторам имитируемых сообщений, а также в формировании нарастающего итога результатов обработки транзакций в реальном масштабе времени.

Изобретение относится к области вычислительной техники и может быть использовано в высокопроизводительных микропроцессорных системах. Технический результат заключается в повышении производительности микропроцессора путем обеспечения возможности использования дополнительных инструкций для управления сопроцессорами, в том числе и потоковыми.

Изобретение относится к области установки и обновления программного обеспечения. Техническим результатом является повышение надежности установки и обновления программного обеспечения прикладного терминала в домашней сети.

Изобретение относится к серверу и способу выполнения очереди запросов в отношении цифровых объектов. Технический результат заключается в обеспечении устранения конфликтов при последовательном выполнении пересекающихся запросов. В способе выполняют получение с клиентского устройства первого запроса на выполнение первой задачи, содержащего указание на цифровые объекты из первого множества цифровых объектов, разделение первого запроса на множество подзапросов, каждый из подзапросов содержит информацию о первой задаче и указание на цифровые объекты из первого множества цифровых объектов, расчет уникального идентификатора подзапроса на основании содержимого этого подзапроса, сохранение подзапросов и их идентификаторов в хранилище подзапросов, получение с клиентского устройства второго запроса на выполнение второй задачи, содержащего указание на цифровой объект, связанный со вторым запросом, определение наличия в хранилище подзапросов подзапроса, содержащего указание на тот же цифровой объект, указание на который содержится во втором запросе, удаление в найденном подзапросе указания на этот цифровой объект, выполнение подзапросов в отношении цифровых объектов, указания на которые содержатся в подзапросах. 2 н. и 26 з.п. ф-лы, 6 ил.

Изобретение относится к средствам обработки естественного языка. Технический результат заключается в повышении эффективности решения задач обработки текстов на естественном языке. Указанный результат достигается за счет выполнения этапов способа выявления словосочетаний в текстах на естественном языке. При этом используют вычислительное устройство, с помощью которого выполняют семантико-синтаксический анализ текста на естественном языке для получения множества семантических структур. Далее формируют исходный список сочетаний слов с учетом отношений, определенных семантическими структурами. Составляют список словосочетаний путем применения эвристического фильтра к исходному списку сочетаний слов, где применение эвристического фильтра основано на использовании метрики качества, представляющей функцию от частот семантических классов и частоты отношений между словами в составе словосочетания. Используют список словосочетаний для выполнения операции обработки естественного языка. 3 н. и 22 з.п. ф-лы, 15 ил.

Изобретение относится к защите информации от несанкционированного доступа. Технический результат – повышение пропускной способности сетевой системы защиты информации. Способ управления рабочим множеством виртуальных вычислителей в виртуальной сетевой системе защиты информации включает обработку передаваемых по сети данных на уровне потоков путем кодирования и агрегации сетевых пакетов, а также балансировку трафика путем назначения виртуальных машин сетевым пакетам, при этом перед кодированием для сетевой системы защиты определяют максимально допустимые верхний и нижний пороги загруженности виртуального вычислителя, определяют загруженность каждого виртуального вычислителя, определяют максимально и минимально загруженные виртуальные вычислители в системе, включают новый виртуальный вычислитель тогда, когда для максимально загруженного виртуального вычислителя его загруженность превышает верхний порог загруженности виртуального вычислителя в системе, выключают минимально загруженный виртуальный вычислитель тогда, когда его загруженность не превышает нижнего порога загруженности виртуального вычислителя в системе, через равные промежутки времени повторно выполняют указанные действия над виртуальными вычислителями. 1 ил.

Изобретение относится к области конфигурирования скважинных инструментов. Техническим результатом является изменение конфигурации скважинного инструмента. Система для изменения конфигурации содержит: корпус, содержащий скважинный инструмент или тросовый инструмент и выполненный с возможностью хранения файла команд синтаксического анализа и двоичного файла конфигурации; и поверхностный компьютер, выполненный с возможностью выполнять синтаксический анализ двоичного файла конфигурации в соответствии с файлом команд синтаксического анализа для определения конфигурационной информации, связанной с двоичным файлом конфигурации, отображать, по меньшей мере, некоторую конфигурационную информацию в качестве части графического пользовательского интерфейса (GUI); принимать выборку, по меньшей мере, некоторой конфигурационной информации и соответствующих измененных значений, причем выборка образует подмножество конфигурационной информации, преобразовывать двоичный файл конфигурации в преобразованную версию двоичного файла конфигурации для замены значений из выборки на измененные значения, и передавать в корпус преобразованную версию двоичного файла конфигурации в качестве замены для двоичного файла конфигурации, причем преобразованная версия двоичного файла конфигурации предназначена для конфигурирования работы скважинного инструмента или тросового инструмента, причем файл команд синтаксического анализа содержит информацию о формате отображения, и согласно указанной информации о формате отображения, содержащейся в файле команд синтаксического анализа, строится GUI. 3 н. и 16 з.п. ф-лы, 6 ил.

Изобретение относится к моделированию процессов управления и может быть использовано при проектировании радиоэлектронных, технических систем для оценки показателей результативности их функционирования. Техническим результатом изобретения является повышение достоверности оценки моделируемых процессов, который достигается за счет имитации: развертывания и функционирования распределенной сети связи вышестоящей системы управления на ПУ различных уровней, перемещения элементов (узлов связи) сети связи вышестоящей системы управления на ПУ различных уровней и объектов органов вышестоящего управления, использования вышестоящей системой управления телекоммуникационного ресурса системы связи ПУ и ЕСЭ РФ, взаимодействия элементов (узлов связи) сети связи вышестоящей системы управления на ПУ различных уровней с техническими средствами ПУ различных уровней управления. 1 ил.

Группа изобретений относится к системе и способу автоматического пилотирования, способам разработки и обслуживания системы автоматического пилотирования летательного аппарата (ЛА). Система содержит модуль сбора сигналов ЛА, интерфейсный модуль, модуль обработки выходных сигналов, общее ядро программного обеспечения и инструмент его параметризации, средства загрузки и хранения базы данных (БД). Для автоматического пилотирования производят сбор сигналов ЛА, обрабатывают выходные сигналы, производят вычисления, параметризуемые при помощи БД двоичных параметров. Для разработки системы автоматического пилотирования определяют область конфигурации эксплуатационных потребностей системы автоматического пилотирования, осуществляют программирование и сертификацию общих программных механизмов. Для обслуживания системы автоматического пилотирования осуществляют идентификацию подключившегося пользователя, загрузку БД двоичных параметров, параметризацию общего ядра программного обеспечения с сохранением данных на борту ЛА. Обеспечивается возможность адаптации разрешенной к изменениям части системы автоматического пилотирования к изменениям эксплуатационных потребностей ЛА. 4 н. и 10 з.п. ф-лы, 6 ил.

Группа изобретений относится к способу и устройству для конфигурирования системы управления тревожным сигналом для летательного аппарата, системе управления тревожным сигналом. Для осуществления способа генерируют список тревожных сигналов и процедур решения, определяют для каждого тревожного сигнала его отличительные признаки, логику обнаружения, процедуры решения, записывают данные в определенный файл, определяют связи между специальными файлами, обновляют содержимое специальных файлов после определения согласно идентифицированным связям. Устройство для конфигурирования содержит модуль генерирования списка тревожных сигналов и процедур решения, компьютерный интерфейс пользователя, модуль сохранения для компьютерного оборудования, модуль определения связей, модуль для автоматического обновления содержимого файлов. Система для управления тревожным сигналом содержит устройство для ее конфигурирования. Обеспечивается итеративное и полное определение характеристик системы тревожных сигналов. 3 н. и 7 з.п. ф-лы, 3 ил., 9 табл.

Изобретение относится к построению коммутационных средств мультипроцессорных вычислительных и управляющих систем, абонентских систем связи с децентрализованным управлением и информационно-измерительных систем. Технический результат заключается в повышении скорости выполнения барьерной синхронизации участков параллельных программ, выполняющихся в различных модулях логического мультиконтроллера, контроллерах, за счет увеличения скорости переключения между слоями синхронизации путем параллельного распространения «волн» тактовых импульсов от одного углового модуля через всю структуру к другому угловому модулю и одновременно в обратном направлении. 6 ил.

Изобретение относится к области загрузки приложений. Техническим результатом является эффективная загрузка приложений из хранилища приложений. Предлагается способ загрузки приложения на электронное устройство, связанное с пользователем. Способ выполняется сервером, который может быть соединен с электронным устройством через сеть передачи данных. Способ включает в себя: получение от электронного устройства через сеть передачи данных указания на приложение, которое загружается на электронное устройство; на основе указания, определение первого приложения и второго приложения, потенциально связанного с указанием на приложение, причем первое приложение и второе приложение не установлены на электронном устройстве; передачу первого и второго приложения на электронное устройство. 3 н. и 21 з.п. ф-лы, 10 ил.

Изобретение относится к системе и способу устранения последствий удаления вредоносного файла во время проведения антивирусной проверки неактивной операционной системы (ОС), которая установлена и не запущена на компьютере. Технический результат заключается в предотвращении ошибок при запуске или работе ОС после удаления вредоносного файла из указанной ОС, когда ОС была неактивна. Система содержит: средство перечисления ОС, предназначенное для поиска установленных неактивных ОС, определения идентификаторов логических дисков для каждой установленной неактивной ОС; средство поиска файлов, предназначенное для проведения антивирусной проверки файлов неактивной ОС; средство очистки неактивной ОС, предназначенное для поиска и удаления данных, связанных с удаленным вредоносным файлом, на логических дисках проверенной неактивной ОС, на основании сопоставления идентификаторов логических дисков в активной ОС и в проверяемой неактивной ОС при указании полного пути к файлу; средство контроля критических файлов, предназначенное для проверки удаленного вредоносного файла на критичность, и когда файл является критическим для неактивной ОС, установки безопасной версии файла в месторасположение удаленного вредоносного файла. 2 н. и 4 з.п. ф-лы, 5 ил., 1 табл.

Изобретение относится к вычислительной технике, обработке данных для специальных применений и может быть использовано в процессах управления распределением ресурсов в облачных вычислительных средах. Технический результат заключается в повышении эффективности использования и перераспределения информационных ресурсов. Указанный результат достигается за счет применения системы управления распределением информационных ресурсов. Система включает вычислительные средства для формирования модели использования и перераспределения ресурсов в облачных вычислительных средах - в вычислительном облаке. Система включает последовательно соединенные блок первоначального выделения ресурсов, блок прогнозирования динамических параметров функционирования хостов ВО и блок динамического перераспределения ресурсов между экземплярами ВО, при этом блок первоначального выделения ресурсов запускаемому экземпляру выполнен в виде вычислителя, реализующего алгоритм выбора наилучшего адекватного хоста для размещения экземпляра в ВО на основе анализа иерархий, блок прогнозирования динамических параметров функционирования хостов ВО выполнен в виде вычислителя, реализующего алгоритм анализа и прогноза нагрузки. 2 н.п. ф-лы, 8 ил.

Наверх