МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ОПТИМИЗАЦИИ СЕТЕВОЙ ИНФРАСТРУКТУРЫ РАСПРЕДЕЛЕННОЙ КОРПОРАТИВНОЙ СИСТЕМЫ НА БАЗЕ ОБЛАЧНЫХ, ТУМАННЫХ И ГРАНИЧНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ

В этой статье описывается постановка математической модели оптимизации структуры вычислительной сети распределенной корпоративной информационной системы на основе многоуровневой топологии. Многоуровневая топологическая структура позволяет представить структуру сети, которая включает детальное описание взаимосвязей между такими объектами сети, как активное оборудование, рабочие станции и серверы на различных уровнях модели, показать, как единое целое разнообразные аспекты управления передачей данных с поддержкой протоколов QоS, техническую и программную реализации, информационное пространство и менеджмент. В результате проектирование вычислительной сети корпоративной системы может быть выполнено как разработка единой сетевой инфраструктуры распределенных программно-аппаратных средств, которая включает взаимосвязанные и взаимодействующие между собой подсистемы, решающие функциональные задачи по управлению и планированию деятельностью предприятия в рамках единого подхода по достижению цели получения оптимальной архитектуры и отвечающих комплексу системных и функциональных требований по производительности, пропускной способности, надежности и др. Используется парадигма облачных, туманных и граничных вычислений, что позволяет строить современную сетевую инфраструктуру в рамках концепции промышленного IoT. Наиболее характерным примером использования данной парадигмы могут являться интеллектуальные сети электроснабжения, распределенные системы мониторинга транспортировки газа либо нефтепродуктов, распределенные системы промышленного предприятия. Для решения задачи предлагается использовать подход на основе модифицированного генетического алгоритма. Приводятся результаты экспериментов.

1. S. P. Vorobyev The mathematical model of building a multi-level topology of computer network for distributed corporate system based on the inverse problem // Journal of Engineering and Applied Sciences - 2016. - Vol. 11, Is. 6. - P. 1243-1247.

2. Воробьёв С.П. Возможные направления использования концепции многоуровневой топологии и оптимизации распределенных корпоративных систем /Вопросы современной науки и практики. Университет им. В.И. Вернадского. - 2009. - № 8. - С. 131-143.

3. Гудман, Э.Д. Эволюционные вычисления и генетическое алгоритмы. Обозрение прикладной и промышленной математики / Э.Д. Гудман, А.П. Коваленко. – Т. 3, вып. 5. – М.: ТВП, 1966. – 760 с.

4. Back, T. Handbook of Evolutionary Computation / T. Back, D.B. Fogel, Z. Michalewuz. – Oxford University Press, New York, and Institute of Public Publishing, Bristol, 1997. – 1130 p.

5. Курейчик, В.М. Генетические алгоритмы и их применение / В.М. Курейчик. – 2-е изд., доп. – Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2002. – 242 с.

6. Goldberg, D.E. Genetic Algorithms in Search, Optimization and Machine Learning / D.E. Goldberg. – Addison-Wesley Publishing Company, Inc. 1989. – 412 p.