Цифровые технологии хранения данных для задач киберфизических систем

Введение
Основные причины актуальности цифровизации мира вокруг человека - сложность современных систем и организаций, которая достигает такого уровня, что централизованное управление в них становится неэффективным из-за наличия огромных потоков информации, когда на ее передачу в центр и принятие решений уходит слишком много времени. В то же время с увеличением сложности становится все сложнее обеспечить оптимальное выполнение целевых функций. Кроме того, с ростом сложности систем падает их надежность, растет техногенная аварийность производства.
Формирование умного (интеллектуального) пространства киберфизических систем становится заманчивым для технологического бизнеса. "Интеллектуальное пространство - это физическая среда, в которой люди и технологические системы взаимодействуют во все более открытых, взаимосвязанных, скоординированных и разумных экосистемах. Все их элементы, включая людей, процессы, услуги и вещи, формируют цифровую вселенную, а вместе с ней все более захватывающую, интерактивную и автоматизированную практику ", в которой искусственный интеллект (далее ИИ) обеспечивает сетевое самоуправление умных активов (умных сущностей) предприятий [1].
Первоначальное развитие идеи коллективного сетевого поведения умных сущностей интеллектуального пространства приводит к множеству проблем. Среди них такие проблемы, как формирование планов совместных действий в интеллектуальном пространстве, возможность учитывать интересы всех участников акций, синхронизация совместных действий умных субъектов, регулирование конфликтующих целей, учет возникающей конкуренции за совместные ресурсы, признание необходимости сотрудничества, самоорганизации и т.д.
В большинстве международных исследований самоорганизация в автоматизации рассматривается как аналог биологической самоорганизации дикой природы. И здесь цель такой самоорганизации принципиальна. Так, например, если рассматривать примитивную самоорганизацию некоторых сообществ насекомых: муравьёв, термитов, пчел и т. д., то основными целевыми задачами самоорганизации таких сообществ являются, прежде всего, самооборона и самосохранение. Затем самоорганизация насекомых начинает решать задачи коллективной (кооперативной) реализации целевых трудовых процессов. Для такой самоорганизации насекомыми разработан и разработан целый набор механизмов и алгоритмов, возможность использования которых в технических системах становится актуальной задачей искусственного интеллекта.
Эксперты указывают на развитие гиперавтоматизации в интеллектуальном пространстве. Это позволяет использовать передовые технологии, такие как ИИ и машинное обучение, для большей автоматизации процессов.





















1. Базовые технологии в системах хранения данных
Информация становится одним из важнейших активов предприятия и определяет его конкурентоспособность. Одной из самых сложных проблем, стоящих перед ИТ-менеджерами, является огромное количество распределенных данных, циркулирующих в информационной системе. Невозможность эффективно управлять ими может негативно сказаться на прибыльности предприятия и ограничить его способность к росту. Поэтому передача, хранение, защита и управление данными в условиях постоянного роста их объема и сложности структуры стали главными проблемами для бизнеса сегодня [2].
Для многих хранение связано с устройствами хранения, в основном дисковыми массивами. Действительно, дисковые массивы сейчас являются основными устройствами хранения, но не стоит забывать, что обработка информации, формирование логической структуры ее хранения (LUN и файловые системы) выполняется на сервере. В процедурах доступа к данным (помимо процессоров и серверной памяти) задействованы установленные в нём адаптеры, работающие по конкретному протоколу, драйверы, обеспечивающие взаимодействие "этих адаптеров с операционной системой, диспетчер логических устройств, диспетчер файловой системы и памяти ОС и т. д.
Обычно система хранения содержит следующие подсистемы и компоненты: непосредственно устройства хранения (дисковые массивы, ленточные библиотеки), инфраструктуру доступа к хранилищу, подсистему резервного копирования и архивирования, ПО управления хранилищем, систему управления и мониторинга.
Традиционный подход к хранению данных заключается в непосредственном подключении серверов к хранилищу DAS (Direct Attached Storage). Помимо DAS, к сети подключены устройства хранения данных - NAS (Network Attached Storage), а также компоненты сетей хранения данных - SAN (Storage Area Networks). Как NAS-, так и SAN-системы появились в качестве альтернативы архитектуре DAS. Более того, каждое решение разрабатывалось в ответ на растущие требования к системам хранения и основывалось на использовании доступных на тот момент технологий. Чтобы лучше понять преимущества сетевых моделей, начнем с традиционной.
2. Системы хранения прямого подключения
Устройства хранения данных DAS, также известные как SAS (Server Attached Storage), то есть системы, которые подключаются непосредственно к серверу, были разработаны много лет назад для расширения емкости хранения существующих серверов. В то время, когда требовалось увеличить количество томов, связанных с приложениями, на сервер добавлялись новые диски или приобретался новый сервер. Принимая во внимание технологические ограничения того времени (узкая полоса пропускания, медленные сети, дорогие микропроцессоры) и относительно низкие требования к емкости и времени доступа, системы DAS были вполне адекватным решением [3].