Содержание к диссертации
Введение
1. Обоснование необходимости исследования и разработки методического обеспечения для прогнозирования технического состояния корпоративной сети 11
1.1. Анализ существующих способов и обоснование необходимости прогнозирования технического состояния КС 11
1.2. Обоснование требований к методическому обеспечению прогнозирования технического состояния корпоративной сети 21
1.3. Постановка задачи на исследование и разработку методического обеспечения для прогнозирования технического состояния корпоративной сети 27
1.4. Выводы 32
2. Разработка методического обеспечения для выбора параметров прогнозирования технического состояния КС 36
2.1. Основы выбора параметров прогнозирования технического состояния корпоративной сети 36
2.2. Разработка методики выбора параметров прогнозирования технического состояния 39
2.2.1. Методика выбора совокупности параметров системы на основе информационного подхода 39
2.2.3. Метод анализа иерархий при оценке приоритетности параметров 45
2.3. Условия выбора метода выявления оптимальной совокупности параметров прогнозирования технического состояния корпоративной сети 49
2.4. Выводы 54
3. Разработка методического обеспечения для реализации процессов прогнозирования технического состояния КС 56
3.1. Основы выбора формальных методов прогнозирования технического состояния корпоративной сети 56
3.2. Разработка методических рекомендаций по построению и классификации эксплуатационных моделей КС 61
3.3. Разработка классификационных таблиц для формального выбора методов прогнозирования технического состояния корпоративной сети 67
3.4. Условия выбора и применения методов прогнозирования технического состояния корпоративной сети 70
3.5. Разработка методики прогнозирования технического состояния КС..72
3.6. Выводы 83
4. Методика параметрического прогнозирования корпоративной сети 87
4.1. Информационный подход при выборе параметров прогнозирования технического состояния КС 87
4.2. Выявление совокупности наиболее информативных параметров технического состояния корпоративной сети с помощью метода анализа иерархий 96
4.3. Определение зависимостей между значениями параметров корпоративной сети 101
4.4. Осуществление прогноза значений характеристик технического состояния корпоративной сети методом экспоненциального сглаживания. Анализ погрешности вычислений 105
4.5. Оценка эффективности методики параметрического прогнозирования корпоративной сети 109
4.6. Выводы 114
Заключение 117
Список использованных источников 130
Приложения 141
- Анализ существующих способов и обоснование необходимости прогнозирования технического состояния КС
- Основы выбора параметров прогнозирования технического состояния корпоративной сети
- Основы выбора формальных методов прогнозирования технического состояния корпоративной сети
- Информационный подход при выборе параметров прогнозирования технического состояния КС
Введение к работе
Актуальность работы.
При прогнозировании технического состояния корпоративных сетей основная трудность состоит в том, что заранее неизвестна совокупность признаков, обеспечивающая прогноз с требуемой точностью. Поэтому необходимо выбрать совокупность информативных параметров, по которым будет осуществляться прогноз с наилучшим качеством и минимальными затратами на контроль и осуществление процесса прогноза.
В связи с возрастающей ролью корпоративных сетей, их применением во многих областях деятельности и различных отраслях народного хозяйства возрастает значение предвидения их состояния. Предвидение дает возможность управлять состоянием системы, своевременно предупреждать аварийные ситуации.
Результаты диагностирования и контроля - основа для принятия решений о необходимости технического обслуживания (ТО), времени его проведения и объеме, а также о времени проведения очередного контроля технического состояния. С помощью средств ТД проводят непрерывный или периодический контроль параметров состояния. Прогнозирование выполняют при непрерывном контроле для определения времени, в течение которого сохранится работоспособное состояние, а при периодическом контроле — для определения момента времени следующего контроля [10, 22, 77].
Прогнозирование технического состояния (ТС) является наиболее эффективным методом повышения эксплуатационной надежности корпоративных сетей путем своевременного проведения мероприятий по ТО и ремонту. Прогнозирование позволяет предупреждать как постепенные отказы, так и внезапные. Обычно в практических применениях прогнозирования ТС некоторого объекта выполняют одновременно два прогноза: на короткий интервал времени в оперативных целях планирования использования по назначению, до нескольких дней. А также на интервал от недели до нескольких месяцев с целью планирования технического обслуживания и ремонта [24, 27].
Прогнозирование технического состояния представляет собой процесс определения технического состояния объекта на предстоящий интервал времени. Прогнозирование технического состояния основано на применении методов экстраполяции явлений на будущее время по известным результатам наблюдений за соответствующими явлениями в предшествующий период.
Существующие средства диагностики технического состояния сети, как правило, обладают только возможностью мониторинга, диагностики и анализа параметров технического состояния, но не обладают возможностью осуществления прогноза ТС, а также выбора совокупности наиболее информативных характеристик ТС КС. Все это делает процесс диагностики и прогнозирования технического состояния КС довольно дорогим и продолжительным по времени сбора и обработки данных.
Поэтому актуальными становятся задачи не только повышения работоспособности корпоративной сети, но и снижения временных и финансовых затрат на осуществление процесса прогнозирования ее технического состояния.
Компьютеры и компьютерные сети являются неотъемлемыми компонентами современных технологий управления и производства. В настоящее время их основные ресурсы - производительность процессоров и пропускная способность линий связи - не достаточно высоки. Возросшие вычислительные и коммуникационные возможности компьютеров стали предпосылкой для создания нового класса интегрированных сетевых приложений: видеоконференций, интернет-телефонии, анимации в реальном времени, распознавания голоса, распределенных вычислений, интерактивной графики, виртуальной реальности и др. Все перечисленные выше приложения функционируют в интегрированной сетевой среде и используют методы пакетной коммутации. Созданная совокупность сетевых устройств, протоколов и средств управления составляют основу интегрированной среды обработки, хранения и передачи данных - распределенной инфраструктуры современных компьютерных телекоммуникаций.
Корпоративные сети передачи данных предназначены для обеспечения эффективного функционирования информационной инфраструктуры предприятия. Сейчас уже трудно найти компанию, в которой отсутствовали бы подобные сети. Однако при этом уровень существующих корпоративных сетей очень сильно разнится. С одной стороны (в административном секторе, в коммерческой сфере) - предприятия, вложившие в создание корпоративных сетей связи огромные средства и создавшие современную первоклассную телекоммуникационную инфраструктуру всероссийского масштаба. Технологически такие сети находятся на мировом уровне и позволяют передавать практически любой трафик, обеспечивая территориально-распределенную работу с базами данных и т. д. С другой стороны - архаичные сети, построенные давно и использующие классическое оборудование, удовлетворяющее заданным при их строительстве требованиям. Нередко телефонная сеть существует отдельно от вычислительной сети, что удорожает обслуживание инфраструктуры и ограничивает ее эксплуатационные возможности. В настоящее время наблюдается реальный интерес к телекоммуникациям со стороны корпоративного сектора российской экономики. Инфокоммуникационные технологии становятся востребованными как в административных, так и в коммерческих структурах. Среди передовых в сфере построения самых современных сетей заказчиков наиболее преуспели компании, эффективность бизнеса которых напрямую зависит от информационных технологий: операторы связи, банки. Здесь часто можно встретить очень профессиональные современные решения и подходы к развитию и эксплуатации ИТ-инфраструктуры [3]. Цели и задачи исследования.
Целью настоящей работы является повышение эксплуатационных характеристик корпоративной сети за счет разработки и применения методического обеспечения для прогнозирования ее технического состояния.
Для практической реализации поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
- разработать структуру методического обеспечения для прогнозирования технического состояния корпоративной сети;
- разработать методику выбора параметров прогнозирования;
- разработать классификационную схему выбора методов прогнозирования для различных систем;
- разработать методику прогнозирования технического состояния корпоративных сетей и оценить эффективность разработанного методического обеспечения.
Идея работы заключается в повышении эксплуатационных характеристик корпоративных сетей путем получения достоверной информации о ее техническом состоянии за счет использования методического обеспечения для прогнозирования технического состояния КС.
Научная новизна данной работы заключается в решении перечисленных выше задач.
Практическая значимость результатов исследования предполагает следующее: применение методического обеспечения позволит осуществлять процесс прогнозирования технического состояния корпоративной сети на единой методологической базе, на основе чего можно будет осуществить научно-обоснованный выбор параметров для прогнозирования с вычислением информативности, возможностью исключения малозначащих параметров, а также выбора методов прогнозирования в зависимости от модели системы (корпоративной сети). Диссертационная работа включает в себя введение, четыре раздела, заключение и список использованных источников.
В первом разделе приведен анализ существующих способов прогнозирования технического состояния корпоративных сетей, выделены основные блоки, составляющие систему методического обеспечения в общем виде, приведены некоторые определения, и составлена схема разрабатываемого методического обеспечения. Рассмотрен также процесс построения системы методического обеспечения в формализованном виде. Обоснована необходимость создания универсальной системы методического обеспечения для прогнозирования технического состояния корпоративной сети. Перечислены проблемные вопросы, возникающие при проведении теоретических исследований эксплуатации сложных систем и построении искомого методического обеспечения, а также приведена постановка задачи на разработку методического обеспечения выбора параметров прогнозирования, выбора метода прогнозирования и осуществление прогноза технического состояния корпоративной сети.
Во втором разделе рассмотрены методологические основы выбора параметров индивидуального прогнозирования технического состояния, разработаны методики выбора параметров изучаемой системы для осуществления прогноза ее технического состояния. Обобщены условия выбора метода выявления оптимальной совокупности параметров индивидуального прогнозирования технического состояния корпоративной сети.
Третий раздел посвящен выбору метода прогнозирования и осуществлению прогноза. Приведены методологические основы выбора формальных методов прогнозирования технического состояния корпоративных сетей, разработаны признаки классификации эксплуатационных моделей сложных систем, граф-дерево выбора метода прогнозирования в зависимости от модели изучаемой системы (КС), а также классификационная схема выбора метода прогнозирования. Сформулированы условия выбора и применения методов прогнозирования технического состояния корпоративной сети, разработана методика осуществления параметрического прогнозирования КС.
Четвертый раздел представляет собой практическое применение разработанного в диссертационной работе методического обеспечения. Это осуществляется на конкретных примерах, при заданных условиях. Последовательность практических результатов включает: выбор оптимальной совокупности наиболее информативных параметров корпоративной сети, определение зависимостей между значениями параметров системы, осуществление прогноза значений характеристик корпоративной сети методом экспоненциального сглаживания, анализ значений погрешности прогноза и расчет эффективности внедрения разработанного методического обеспечения.
Реализация выводов и рекомендаций работы.
Результаты диссертационной работы используются при проведении занятий по дисциплине «Аппаратные средства вычислительной техники» на кафедре Защиты информации автоматизированных систем Краснодарского высшего военного училища имени генерала армии СМ. Штеменко. Методика определения характеристик надежности систем и сетей, а также выбор оптимальной методики расчета параметров надежности системы, разработанные в данной работе, применяются в ООО «Медицинский центр «Сантэ», что позволяет максимизировать показатели надежности корпоративной сети организации при заданных затратах. Приведенные в работе результаты также используются в курсе лекций и практических занятий по дисциплинам «Телекоммуникации и сети», «Сети ЭВМ» при проведении занятий преподавателями кафедры информатики факультета компьютерных технологий и автоматизированных систем КубГТУ. Метод обобщенного параметра, рассмотренный в работе и примененный для прогноза технического состояния КС по выбранным наиболее значимым характеристикам корпоративной сети, используется в 000 «М.видео Краснодар» и позволяет в целом повысить техническую готовность корпоративной сети. Практические результаты прогноза технического состояния корпоративной сети получены в результате внедрения разработанного методического и программного обеспечения в ООО «Югкабель».
В. Федеральной службе по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам получены два свидетельства об официальной регистрации программ для ЭВМ:
1. Выбор оптимальной совокупности элементов корпоративной сети и расчет ее надежности (соавторы Петриченко Г.С, Горбачев Л.Е.) -№2007612574, 19.06.2007 г.
2. Выбор технического обеспечения для корпоративной сети (соавторы Петриченко Г.С., Поверенный Ю.С., Грамин М.Н.) - №2007614314, 10.10.2007г.
Апробация.
Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались и получили положительную оценку на региональных, Российских и международных научно-практических конференциях КВВАУЛ, ТГРУ, ИЭиУ МиСС, опубликованы в сборниках трудов КубГТУ, политематическом сетевом электронном научном журнале КГАУ, научно-информационном и учебно-методическом журнале «Вестник ИМСИТа», журнале «Научно-технические ведомости СПбГПУ», научном журнале «Телекоммуникации», журнале «Автоматизация и современные технологии» и внедрены в КВВАУЛ.
Анализ существующих способов и обоснование необходимости прогнозирования технического состояния КС
Вопросы прогнозирования технического состояния изделий привлекают все большее внимание специалистов различных отраслей техники как в России, так и за рубежом. Это вызвано тем, что в связи с возрастающей ролью корпоративных сетей возрастает значение предвидения их состояния. Без предвидения нельзя управлять состоянием системы, нельзя своевременно предупреждать аварийные ситуации.
Теория прогнозирования технического состояния корпоративных сетей находится в состоянии становления и развития. Многое в ней еще не определилось и не сформировалось. Она располагается на стыке ряда научных дисциплин и теорий, таких, как теория надежности, техническая диагностика, основы технических измерений и других.
В процессе развития техники возникла задача управления техническим состоянием больших систем путем своевременного переключения на резерв, своевременного перехода на новые рабочие режимы и т. п. Но управлять без прогнозирования ожидаемого состояния нельзя. Таким образом, новые этапы развития техники обозначили новую техническую проблему - проблему прогнозирования технического состояния. Для составных частей корпоративной сети важно установить не только то, что они исправны в данный момент времени (в период контроля), но и то, что они будут продолжать оставаться исправными на протяжении некоторого будущего интервала времени. По результатам ускоренных испытаний делается прогноз о предполагаемом состоянии изделий в нормальных условиях.
Прогнозировать событие - означает предвидеть, предсказать будущее событие на основании изучения таких факторов, от которых оно зависит или которые ему сопутствуют. Научное прогнозирование основывается на изучении объективных закономерностей, которым подчиняются интересующие нас процессы и события [17, 18]. При этом используются две группы закономерностей: - закономерности случайных событий или вероятностные (стохастические); - закономерности детерминированные. При прогнозировании события можно выделить два характерных подхода к решению поставленной задачи: - прогнозирование будущего состояния данного события на основании изучения закономерности изменения данного события; - прогнозирование будущего состояния данного события на основании изучения другого события (или группы других событий), связанного с данным. Прогнозирующими параметрами могут быть [20, 21]: - эксплуатационные параметры, измеряемые штатными приборами системы, при этом применяется функциональная диагностика без вывода оборудования из эксплуатации; - параметры технического состояния, измеряемые переносными приборами с остановкой оборудования и/или частичной или полной разборкой. В зависимости от используемого математического аппарата различают следующие основные направления прогнозирования: - экспертные оценки, когда мнения экспертов о будущем состоянии оборудования собирают путем опроса или анкетирования, обрабатывают и получают прогноз; - аналитическое, когда в результате прогнозирования определяется - величина контролируемого параметра (параметров), характеризующего ТС объекта во времени; - вероятностное, когда в результате прогнозирования определяется вероятность выхода (невыхода) параметра (параметров) ТС за допустимые пределы; - статистическая классификация (распознавание образов), когда в результате прогнозирования определяется класс диагностируемого объекта по критерию работоспособности. На практике исходными данными для проведения прогнозирования по любому из методов является история измерения параметров во времени. Если интервалы между измерениями в сериях равны, то такой ряд измерений называют временным. Некоторые методы прогнозирования требуют, чтобы ряд был именно временным - без пропусков значений с одинаковыми интервалами времени [34]. На принцип прогнозирования влияют различные факторы, но основные из них - совокупность имеющихся параметров, целевая направленность поставленной задачи и рабочий алгоритм. Совокупность прогнозируемых параметров определяющих состояние корпоративной сети, можно представить различным образом: значениями параметров в моменты времени /, распределениями параметров, комплексными показателями и т. д. Процесс прогнозирования преследует различные цели. Он позволяет определить: 1) протекание процесса на протяжении будущего отрезка времени в конкретной размерности; 2) ожидаемую вероятность того, что исследуемый процесс не выйдет за установленные допусковые границы; 3) к какому классу по долговечности следует отнести исследуемый процесс. В зависимости от прогнозируемых параметров и целевой направленности прогнозирования выбираются имеющиеся методы и математический аппарат [17, 18].
Основы выбора параметров прогнозирования технического состояния корпоративной сети
Таким образом, при выборе прогнозирующих параметров необходимо выделить из совокупности Y такие параметры, которые позволяют определять предотказные состояния корпоративной сети в процессе ее эксплуатации и сами отказы, причинами которых являются временные факторы. Выявление временных факторов является важнейшей задачей выбора прогнозирующих параметров [83].
В процессе вычисления информативности выбираемых параметров руководствуются следующим. Если параметры системы статистически независимы, то процедура отбора сводится к упорядочению параметров по убыванию количества обеспечиваемой ими информативности при прогнозировании, вычисляемого для каждого параметра в отдельности.
Далее после определения информативности каждого параметра выбираются те из них, информативность которых наибольшая. В случае зависимости параметров такой подход неприемлем.
В реальной ситуации прогнозирования, может возникнуть ситуация, что знание значений других параметров сделает информацию, которую несет данный параметр, бесполезной для прогнозирования. Это имеет место в том случае, когда объекты, которые данный параметр позволяет классифицировать, оказываются уже надежно классифицированными с применением других параметров. Если значения коэффициентов корреляции двух параметров в различных классах сильно отличаются друг от друга, то сочетание этих параметров может играть существенную роль для прогнозирования. Такая ситуация означает, что некоторые сочетания значений этих параметров в одном из различных классов чаще появляются одновременно, чем в другом. Поэтому при предварительном исследовании объекта коэффициент корреляции для всех пар параметров следует вычислять как по всей выборке параметров, так и отдельно на каждом из различных классов объекта [8, 83].
Например, когда два параметра сильно коррелированны друг с другом на всей выборке параметров системы S, и их коэффициенты корреляции в каждом из классов примерно одинаковы, это не означает, что один из этих параметров можно исключить из рассмотрения. Учет данного параметра может оказаться полезным для тех объектов, о которых не было получено достаточно информации от более информативного параметра.
В настоящее время отсутствует общий метод оценки информативности и выбора минимально необходимого и достаточного числа измеряемых параметров для оценки технического состояния вычислительной техники.
В каждом случае приходится экспериментально или расчетным путем определять параметры, по которым можно характеризовать работоспособность вычислительной системы. Данные параметры необходимо статистически обрабатывать с целью выявления корреляционных связей, после чего на основе выбранного критерия оценивать сравнительную информативность каждого параметра, и далее делать вывод о целесообразности его измерения и учета.
При прогнозировании состояния корпоративных сетей основная трудность состоит в том, что заранее неизвестна совокупность признаков, обеспечивающая прогноз с требуемой точностью. Поэтому из множества параметров, характеризующих техническое состояние корпоративной сети, необходимо выбрать совокупность информационных параметров, по которым будет осуществляться прогноз с наилучшим качеством и минимальными затратами на контроль и осуществление процесса прогноза. При выборе наиболее информативных параметров для прогнозирования технического состояния корпоративной сети следует руководствоваться следующим [31, 47, 49]: - измерение (регистрация) и учет большого количества параметров часто сопряжено с большими затратами средств и времени; - качество прогноза сложных систем не всегда зависит от большого количества параметров. На данном этапе поставим перед собой следующую цель: оценить информативность и осуществить выбор минимально необходимого и достаточного числа измеряемых параметров для определения технического состояния корпоративной сети. Сформулируем рассматриваемую задачу следующим образом. Пусть некоторая система (корпоративная сеть) характеризуется совокупностью N параметров xu...xN, которые обозначим вектором х= (х\, ..., xN). Необходимо найти такую функцию f(x), которая бы, описывая свойства системы, отвечала следующим требованиям: вектор z = f(x) содержал бы ту же информацию о свойствах системы, что и вектор х; число компонент М вектора z = (zv...,zA!) было бы меньше числа компонент N вектора х. Поскольку при уменьшении числа параметров можно потерять часть информации о свойствах системы, то, говоря о сохранении информации, условимся, что при переходе от х к z ошибки первого рода а (вероятность ложной тревоги) и второго рода/? (вероятность выхода из строя составной части сети или сбой передачи данных) оценок интересующих нас свойств сохраняются в заданных пределах [8].
Основы выбора формальных методов прогнозирования технического состояния корпоративной сети
Исходные понятия и основные положения предназначены для разработки методических рекомендаций по выбору формальных методов индивидуального прогнозирования технического состояния корпоративной сети. В диссертационной работе в целях создания методического обеспечения для реализации процессов индивидуального прогнозирования технического состояния КС, вводится система основных понятий и положений, которые являются основой разрабатываемого методического обеспечения. К таким понятиям и положениям относятся: объект прогнозирования, субъект прогнозирования, метод прогнозирования, виды прогнозирования, модель методов прогнозирования, критерии эффективности метода прогнозирования, условия выбора метода прогнозирования. Выделенные исходные понятия и основные положения составляют методологическую основу разработки организационных и технических мероприятий для внедрения метода эксплуатации КС по фактическому техническому состоянию [5, 17, 84].
В качестве объекта прогнозирования рассматриваются составные части КС и КС в целом. Для реализации метода индивидуального прогнозирования объект прогнозирования должен определяться эксплуатационной моделью, отображающей с требуемой глубиной процессы функционирования КС, процессы постепенного изменения состояния КС и ее составных частей в результате постепенного старения или расходования ресурса, а также множество взаимосвязанных контролируемых параметров с заданными пределами изменения и с заданной точностью измерения; средствами измерения контролируемых параметров с заданной точностью в требуемых режимах эксплуатации КС; свойством ремонтопригодности, обеспечивающим замену составных частей КС, если по результатам индивидуального прогнозирования эти составные части подлежат замене.
Указанные свойства объекта прогнозирования задаются в тактико-технических требованиях на разработку корпоративной сети, предназначенного для эксплуатации по фактическому техническому состоянию (ФТС).
В качестве субъекта прогнозирования рассматриваются органы управления системой эксплуатации КС (отделы) или исполнительные органы системы эксплуатации (группы, инженеры, администраторы). Для реализации эксплуатации КС по ФТС субъект прогнозирования должен удовлетворять следующим требованиям: 1) быть подготовленным к эксплуатации КС по ФТС; 2) быть подготовленным к применению эксплуатационных моделей КС при применении методов эксплуатации по ФТС; 3) быть подготовленным к проведению контроля состояния КС и накоплению полученных результатов контроля; 4) быть подготовленным к применению методов индивидуального прогнозирования состояния КС и получению требуемых результатов прогнозирования; 5) располагать необходимыми средствами передачи, накопления и обработки информации при реализации метода индивидуального прогнозирования. Указанные требования к субъекту прогнозирования должны быть учтены при формировании организационной структуры органов управления и исполнительных органов системы эксплуатации КС, при внедрении метода эксплуатации КС по ФТС. Применительно к эксплуатации корпоративных сетей метод прогнозирования технического состояния составных частей КС — это совокупность правил и приемов, используемых для определения состояния КС в заданный момент или интервал прогнозирования. Как было сказано выше, если объектом прогнозирования технического состояния является множество КС, то в этом случае применяются методы массового прогнозирования. Если объектом прогнозирования является отдельная КС, эксплуатируемая в конкретной обстановке внешней среды, применяемое для выполнения конкретных задач, то в этом случае применяются методы индивидуального прогнозирования. В соответствии с приведенным определением понятие метода прогнозирования в формализованном виде может быть представлено в виде системы: где Мп — формализованное описание метода как системы, Хм — описание исходных данных, YM - описание результатов применения метода, Ам — множество операций метода, задаваемых на описании исходных данных для получения результатов метода В качестве исходных данных метода прогнозирования рассматривается информация о результатах наблюдения за предыдущим поведением объекта, подлежащего прогнозированию, а именно изменению его состояния за определенный предыдущий интервал времени. При массовом прогнозе в качестве исходных данных метода рассматривается изменение состояние однотипных объектов в интервале времени, а в качестве выходных данных рассматривается описание результатов применения метода в момент времени прогнозирования.
Информационный подход при выборе параметров прогнозирования технического состояния КС
В данном разделе разработаны эксплуатационные модели корпоративных сетей предприятия, эксплуатируемых по фактическому техническому состоянию.
Разработаны прогнозные модели методов прогнозирования. Приведены основы выбора метода прогнозирования технического состояния корпоративной сети, формализованное представление метода как системы. Оно включает описание множества входных параметров, выходных параметров, а также множество операций метода, задаваемых на описании исходных данных для получения результатов метода.
В качестве исходных данных метода прогнозирования рассматривается информация о результатах наблюдения за предыдущим поведением объекта, подлежащего прогнозированию, а именно изменению его состояния за определенный предыдущий интервал времени. При массовом прогнозе в качестве исходных данных метода рассматривается изменение состояние однотипных объектов в интервале времени, а в качестве выходных данных рассматривается описание результатов применения метода в момент времени прогнозирования.
О состоянии множества объектов принимается заключение отдельного объекта (группы объектов), как элемента, множества, обладающего выделенными свойствами, при этом индивидуальные особенности объекта в конкретных условиях не учитываются. При индивидуальном прогнозе в качестве исходных данных рассматривается информация о поведении отдельного объекта на заданном интервале времени, а в качестве результатов прогноза рассматривается информация о состоянии объекта в момент времени Тп с учетом его индивидуальных особенностей поведения в конкретных условиях. Множество операций метода представляет собой взаимосвязанную последовательность арифметических и логических операций, выполняемых над множеством исходных данных для получения конечного результата. Разработаны классификационные таблицы методов прогнозирования. Разработаны методические рекомендации по выбору методов прогнозирования для заданных эксплуатационных моделей составных частей корпоративной сети и заданных классов прогнозных моделей. Методические рекомендации по построению и классификации эксплуатационных моделей корпоративных сетей учитывают, что в эксплуатационных документах содержатся эксплуатационные модели составных частей КС с различной структурой содержания и полнотой. Субъект прогнозирования реализует процесс прогнозирования на основе имеющейся эксплуатационной модели КС. В зависимости от структуры содержания и полноты эксплуатационной модели субъект прогнозирования проводит выбор соответствующих методов индивидуального прогнозирования. Информационную основу выбора методов прогнозирования составляют классификационные модели объекта прогнозирования, базой для которых являются признаки моделей, удовлетворяющих следующим требованиям: - информативности, т.е. содержащие необходимую информацию об эксплуатационной модели, обеспечивающую однозначный выбор методов прогнозирования; - однозначности, т.е. обеспечивающие разбиение множества эксплуатационных моделей на их однозначные классы; - полноты, т.е. охватывающие классификацию всего множества известных эксплуатационных моделей. В соответствии с этим построены таблицы классов эксплуатационных моделей КС. Так как множество методов прогнозирования можно разбить на три группы - методы массового, индивидуального прогнозирования и экспертные методы прогноза, построено соответствующее дерево выбора метода прогнозирования, позволяющее опираться при выборе метода на информацию об исходных данных, выходных параметрах, а также способах перехода (преобразования) от входных данных к выходным. Обобщение условий выбора метода прогнозирования предусматривает в качестве исходных условий и положений по выбору методов прогнозирования рассматривать следующие: - составные части КС эксплуатируется по методу ФТС; - поставлены задачи эксплуатации КС и установлены временные характеристики проведения процесса прогнозирования; - субъекту прогнозирования представлена эксплуатационная модель системы, а также указаны необходимые средства прогнозирования; - субъект прогнозирования реализует рекомендации по выбору методов индивидуального прогнозирования и осуществляет процесс прогнозирования корпоративной сети. Разработанная в данном разделе методика осуществления прогноза параметров ТС КС позволяет выявить функцию тренда по имеющимся исходным данным контролируемого параметра, произвести экстраполяцию (прогноз) его значения на некоторый интервал упреждения, прогнозировать значения погрешности вычислений и формировать в итоге окончательный прогноз. В качестве метода прогнозирования по предложенной классификации из группы методов экстраполяции выбран метод экспоненциального сглаживания. Данный метод является надежным, предполагает возможность учета весов информации, достаточно прост в вычислениях, гибок при описании различных динамик процессов, описывает не средний уровень процесса, а тенденцию, сложившуюся к моменту последнего наблюдения. Данный метод дает хорошую точность прогноза (не менее 95%) на основе исходного ряда данных, имеющего до 20-30 значений.
