Registration Number
0826U005278, PhD dissertation
Status
Доктор філософії
Date
23-09-2026
popup.evolution
.
Title
Computer model for predicting the split-brain state of a distributed information system cluster with microservice architecture
Author
Dmytro P. Sinko,
popup.head Hryhorii O. Kravtsov
popup.opponent Vitaliy Tsyganok
popup.opponent Andrii P. Musiienko
popup.review Serhii Honchar
popup.review Zelimkhan Borukaiev
popup.rada
Institute of Problems of Modeling in Energy named after GE Pukhov of the National Academy of Sciences of Ukraine
Description
Об'єктом дослідження є процес виникнення та розвитку стану розщеплення кластера у розподілених інформаційних системах з мікросервісною архітектурою. Предметом дослідження є моделі, методи та програмні засоби прогнозування відстані до стану розщеплення кластера на графово-інваріантному представленні його стану. Метою дослідження є підвищення стійкості розподілених інформаційних систем мікросервісної архітектури до розщеплення кластера, що спричиняє ризики порушення консистентності даних у системах, які зберігають стан, за рахунок комп'ютерної моделі прогнозування відстані до розщеплення на основі регресійних моделей машинного навчання та графово-інваріантного представлення стану кластера.
Наукова новизна отриманих результатів полягає в наступному:
1) Вперше формалізовано відстань до розщеплення кластера як неперервну міру структурної крихкості та поставлено задачу її регресійного прогнозування, за якої, на відміну від бінарної класифікації факту розщеплення, що фіксує лише настання критичного стану, зберігається інформація про ступінь близькості кластера до цього стану та забезпечується впорядкування конфігурацій за рівнем ризику, що дозволяє перейти від реактивного виявлення вже наявного розщеплення до завчасного кількісного оцінювання ризику його настання.
2) Вперше запропоновано подвійно інваріантне представлення стану кластера фіксованої розмірності, яке, на відміну від наявних представлень, інваріантних щонайбільше до перестановки вузлів, є інваріантним водночас до перестановки вузлів та до перейменування типів через канонічне впорядкування вузлів на основі кольорового уточнення й канонічне маркування типів за структурним рангом, що відповідає справжній симетрії задачі та унеможливлює залежність прогнозу від порядку запису елементів системи, причому удосконалено спосіб представлення стану кластера завдяки поєднанню канонізованого матричного опису з набором графово-інваріантних структурних ознак, що, на відміну від сирого матричного представлення, підвищує рангову кореляцію прогнозу приблизно на 23% та коефіцієнт детермінації приблизно на 60%.
3) Вперше розроблено комп'ютерну модель прогнозування відстані до розщеплення кластера, яка, на відміну від наявних засобів моніторингу, що фіксують розщеплення постфактум, поєднує точний алгоритм обчислення цільової величини, конвеєр формування інваріантних ознак, регресійну модель на основі ансамблів дерев рішень та механізми калібрування, при цьому дістали подальшого розвитку методи калібрування та оцінювання невизначеності прогнозу, зокрема ізотонічне калібрування та конформні інтервали, які, на відміну від точкових оцінок без гарантій покриття, застосовано до задачі регресії структурної крихкості з усуненням систематичного зсуву та забезпеченням емпіричного покриття, близького до заданого рівня довіри.
Практичне значення отриманих результатів полягає у наступному:
1) Забезпечене завчасне кількісне оцінювання ризику розщеплення кластера з якістю, придатною для практичного застосування в задачах підтримки прийняття рішень, а саме із середньою абсолютною похибкою 0,396, ранговою кореляцією Спірмена 0,638 та часткою влучень у межах одиниці 0,926 для підсумкової моделі на доповненому представленні після калібрування.
2) Запропоновано способи інтеграції розробленого програмного комплексу в системи моніторингу розподілених інформаційних систем без суттєвих змін їх архітектури, яка може бути забезпечена через графічний користувацький інтерфейс та через прикладний програмний інтерфейс вебсервісу, що повертає неперервну оцінку ризику з інтервалом надійності й може використовуватися також поза сферою енергетики.
3) Сформовано практичні матеріали для інженерів з проєктування та експлуатації розподілених систем щодо переходу від реактивних до превентивних механізмів управління кластерними системами, зокрема щодо коригування політик реплікації, обмеження операцій запису та ініціації контрольованих процедур відновлення, при цьому реалізацію виконано з дотриманням вимог відтворюваності через фіксацію джерел випадковості, фіксацію версій бібліотек та підтримку коду у відкритому репозиторії системи контролю версій.
Результати дослідження пройшли апробацію на науково-практичних й науково-технічних конференціях та отримали відображення у матеріалах, які підлягають впровадженню в сфері енергетики при забезпеченні резильєнтності індустріальних кіберфізичних систем у складі систем моніторингу розподілених інформаційних систем.
Registration Date
2026-09-19
popup.nrat_date
2026-09-19 / 2026-10-12
