Войти
Автономные вычисления (AC) относятся к характеристикам самоуправляемых ресурсов распределенных вычислений, которые адаптируются к непредсказуемым изменениям, скрывая 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 вычислений системного управления и снижение барьера этой сложности. создает условия для дальнейшего роста.
Концепция системы переменного тока разработана для принятия адаптивных решений с использованием политик высокого уровня. Он будет постоянно проверять и оптимизировать свой статус и автоматически адаптироваться к меняющимся условиям. Платформа автономных вычислений состоит из автономных компонентов (AC), взаимодействующих друг с другом. AC может быть смоделирован в терминах двух основных схем управления (локального и глобального) с датчиками (для самоконтроля ), эффекторами (для самонастройки), знания и планировщик / адаптер для использования политик, основанных на осознании себя и окружающей среды. Эту архитектуру иногда называют «монитор-анализ-планирование-выполнение» (MAPE).
Руководствуясь таким видением, недавно было предложено множество архитектурных структур, основанных на «саморегулирующихся » автономных компонентах. Очень похожая тенденция недавно характеризовала значительные исследования в области многоагентных систем. Однако большинство из этих подходов обычно разрабатываются с учетом централизованных или кластерных серверных архитектур и в основном направлены на снижение затрат на управление, а не на необходимость включения сложных программных систем или предоставления инновационных услуг. Некоторые автономные системы включают мобильные агенты, взаимодействующие через слабосвязанные механизмы связи.
Ориентированные на автономию вычисления - это парадигма, предложенная Джимингом Лю в 2001 году, в которой используются искусственные системы, имитирующие социальных животных 'коллективное поведение для решения сложных вычислительных задач. Например, в рамках этой парадигмы можно изучить оптимизацию колонии муравьев.
Согласно прогнозам, количество используемых вычислительных устройств будет расти на 38% в год и средняя сложность каждого устройства увеличивается. В настоящее время этот объем и сложность управляется высококвалифицированными людьми; но спрос на квалифицированный ИТ-персонал уже превышает предложение, а затраты на рабочую силу превышают затраты на оборудование в соотношении до 18: 1. Вычислительные системы принесли огромные преимущества в виде скорости и автоматизации, но в настоящее время существует огромная экономическая потребность в автоматизации их обслуживания.
В статье 2003 года IEEE Computer Кефхарт и Чесс предупреждают, что мечта о взаимосвязанности вычислительных систем и устройств может стать «кошмаром повсеместных вычислений. ", в котором архитекторы не могут предвидеть, спроектировать и поддерживать сложность взаимодействий. Они заявляют, что сущность автономных вычислений заключается в самоуправлении системы, освобождающем администраторов от низкоуровневого управления задачами и улучшающем поведение системы.
Общая проблема современных распределенных вычислительных систем заключается в том, что их сложность и, в частности, сложность управления ими, становятся существенным ограничивающим фактором в их дальнейшем развитии.. 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 и поддержки клиентов.
Кроме того, мобильные вычисления проникают в эти сети с нарастающей скоростью: сотрудникам необходимо общаться со своими компаниями, пока они не находятся в офисе. Для этого они используют ноутбуки, персональных цифровых помощников или мобильные телефоны с различными формами беспроводных технологий для доступа к данным своих компаний..
Это создает огромную сложность во всей компьютерной сети, которой трудно управлять вручную операторами. 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 происходит на уровне клиентского приложения и базы данных. Большинство «автономных» поставщиков услуг гарантируют только до базового уровня сантехники (мощность, оборудование, операционная система, сеть и основные параметры базы данных).
Возможное решение могло бы заключаться в том, чтобы позволить современным сетевым вычислительным системам управлять собой без прямого вмешательства человека. Инициатива автономных вычислений (ACI) направлена на создание основы для автономных систем. Он вдохновлен вегетативной нервной системой человеческого тела. Эта нервная система контролирует важные функции организма (например, дыхание, частоту сердечных сокращений и артериальное давление ) без какого-либо сознательного вмешательства.
В самоуправляемой автономной системе человек-оператор берет на себя новую роль: вместо того, чтобы напрямую контролировать систему, он / она определяет общие политики и правила, которыми руководствуется самоуправление. процесс. Для этого процесса IBM определила следующие четыре типа свойств, называемых свойствами self-star (также называемыми self- *, self-x или auto- *).
Другие, такие как Послад, Нами и Бертелс, расширили набор самозащищенности следующим образом:
IBM сформулировала восемь условий, определяющих автономную систему:
Система должна
Несмотря на то, что назначение и, следовательно, поведение автономных систем различаются от системы к системе, каждая автономная система должна обладать минимальным набором свойств для достижения своей цели:
IBM определила пять эволюционных уровней или модель автономного развертывания для развертывания автономных систем:
Сложность проектирования автономных систем можно упростить, используя шаблоны проектирования, такие как модель-представление-контроллер (MVC) для улучшения разделения проблем с помощью инкапсуляции функциональных проблем.
Основная концепция, которая будет применяться в автономных системах: замкнутые контуры регулирования. Эта широко известная концепция восходит к 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.
Согласно IBM, ожидается, что сотни или даже тысячи этих контуров управления будут работать в крупномасштабной самоуправляемой компьютерной системе.
Фундаментальным строительным блоком автономной системы является сенсорная способность (датчики S i), которая позволяет системе наблюдать за внешним операционным контекстом. Вегетативной системе присуще знание цели (намерения) и ноу-хау, чтобы действовать самостоятельно (например, самонастройка, знание конфигурации, интерпретация сенсорных данных и т. Д.) Без внешнего вмешательства. Фактическая работа автономной системы продиктована логикой, которая отвечает за принятие правильных решений для достижения своей цели, и влияет на нее посредством наблюдения за операционным контекстом (на основе входного сигнала датчика).
Эта модель подчеркивает тот факт, что работа автономной системы целенаправленно. Это включает его миссию (например, услугу, которую он должен предложить), политику (например, определяющую базовое поведение) и «инстинкт выживания ». Если рассматривать его как систему управления, это будет закодировано как функция ошибок обратной связи или в системе с эвристической поддержкой как алгоритм, объединенный с набором эвристик , ограничивающих его рабочее пространство.
