Математическая модель оценки надежности функционирования многопроцессорных вычислительных комплексов
(Стр. 22-28)

Для повсеместного применения информационных технологий в бизнес-процесс организации, которое будет направленно на оптимизацию работы и приводящее к росту продуктивности и доходности, необходимо качественное программное обеспечение. Следовательно, проектирование и производство нового программного обеспечения требует точного анализа его технических характеристик и на этой основе будет оставаться одной из актуальных задач в области информационных технологий. Поэтому в статье рассматривается подход для оценки и улучшения основных параметров эффективной работы ПО. Надежность, для обеспечения необходимой производительности, является главным критерием работы, так как это способность программного продукта безотказно выполнять заданные функции при заданных условиях в течение нужного периода времени с достаточно высокой вероятностью. Проблема надежности программного обеспечения заслуживает все большего внимания в связи с непрерывным усложнением создаваемых систем, увеличением круга задач, возлагаемых на них, а, как вывод, и значительным увеличением сложности и объемов ПО. Используются новые версии для тех модулей программного обеспечения, в которых могут возникнуть программные сбои. Для реализации предлагаемого подхода приводится математическая модель оценки надежности ПО. Представлены формулы, по которым рассчитываются комплексные параметры надежности рассматриваемой системы. Показан соответствующий пример. Для этого использовалась марковская модель обслуживания, то есть изучение систем массового обслуживания с помощью марковского процесса, который имеет дискретное множество состояний. Процесс функционирования многопроцессорного вычислительного комплекса, состоящего из идентичных процессоров представлен замкнутой системой массового обслуживания с ожиданием.

ОБРАЗЕЦ ЦИТИРОВАНИЯ: Терсков В.А., Сакаш И.Ю. Математическая модель оценки надежности функционирования многопроцессорных вычислительных комплексов // Computational Nanotechnology. 2024. Т. 11. № 2. С. 22-28. DOI: 10.33693/2313-223X-2024-11-2-22-28. EDN: MHZWBU

Bahnam B.S., Dawwod S.A. Younis M.C. Optimizing software reliability growth models through simulated annealing algorithm: parameters estimation and performance analysis // The Journal of Supercomputing. April 2024. DOI: 10.1007/s11227-024-06046-4
Pelliccione P., Laranjeiro N. Insights From the software reliability research community // IEEE Reliability Magazine. March 2024. DOI: 10.1109/MRL.2024.3358736
Гачаев А.М., Датаев А.А., Вазкаева С.С.-А. Исследование надежности программного обеспечения компьютерных информационных технологий // Прикладные экономические исследования. 2023. № 2. C. 80–84.
Eze N., Ejikeme A., Guha K. RFID library management software dependability through reliable fault-detection and fault correction procedures // Microsystem Technologies. February 2024. DOI: 10.1007/s00542-023-05607-6
Wang J., Zhang C. An open-source software reliability model considering learning factors and stochastically introduced faults // Applied Sciences. January 2024. DOI: 10.3390/app14020708
Sama U., Kumar A. A software reliability model incorporating fault removal efficiency and it’s release policy // Computational Statistics. November 2023. DOI: 10.1007/s00180-023-01430-9
Qiu N. et al. Infinite-failure software reliability models based on non-homogeneous Markov Processes // Research Square. November 2023. Pp. 1–32. DOI: 10.21203/rs.3.rs-3507541/v1
Van Driel W.D. et al. Software reliability for agile testing // Mathematics. 2020. No. 8. Pp. 791–805. DOI: 10.3390/math8050791
Доброхвалов М.О. и др. Анализ подходов к моделированию систем массового обслуживания // Известия СПбГЭТУ «ЛЭТИ». 2021. № 5. С. 56–64.
Вадейко В.С., Манько А.В. Марковская модель надежности. Минск: БНТУ. 2022. С. 222–225.
Расулов М.М. Оценка надежности программного обеспечения // Актуальные научные исследования в современном мире. 2020. № 6 (62). С. 112–116.
Оразов М.Ш., Аннамурадов М.Т., Вепаев Ш.В. Исследование Марковских моделей обслуживания // Молодой ученый. 2022. № 49 (444). С. 26–28.
Копейка Е.А., Вербин А.В. Методический подход оценивания вероятности безотказной работы сложных технических систем с учетом характеристик системы контроля на основе байесовской сети доверия // Труды МАИ. 2023. № 128. DOI: 10.34759/trd-2023-128-22
Сивопляс М.А. Марковская модель безопасности технического обслуживания сложной техники // Надежность и качество сложных систем. 2022. № 3. С. 49–53.

надежность программного обеспечения, вероятность, модель надежности, марковская модель, функционирование процессора, система уравнений Колмогорова–Чепмена.