МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ НАДЕЖНОСТИ КОМПЬЮТЕРНЫХ СИСТЕМ И СЕТЕЙ

компьютерные системы компьютерные сети надежность моделирование программное обеспечение.

АНАЛИЗ ФИЗИКО-ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ОСОБЕННОСТЕЙ ПРОЦЕССА УЛЬТРАСТРУЙНОЙ ДИАГНОСТИКИ, РОБОТИЗИРОВАННАЯ СИСТЕМА ОХРАНЫ И ОБОРОНЫ СПЕЦИАЛЬНЫХ ОБЪЕКТОВ И УЧАСТКОВ ГРАНИЦЫ, ...

Математическое моделирование надежности компьютерных систем и сетей предназначено для оценки зависимости их характеристик надежности от других параметров, значения которых могут быть известны либо измерены в процессе функционирования компьютерных систем и сетей. <...> В настоящее время создан целый ряд сложных компьютерных систем и сетей (КСС) управления высокой надежности. <...> Поэтому при анализе надежности КСС условно выделяют аспекты аппаратной, структурной (комбинаторной) и программной надежности. <...> Под аппаратной надежностью понимается сохранение работоспособности КСС с качеством не хуже заданного на некотором интервале времени. <...> Под структурной или комбинаторной надежностью понимается объективное свойство КСС обеспечивать связность параллельных КСС с качеством не хуже заданного. <...> Отказы КСС и ПО в определенных случаях являются взаимозависимыми событиями. <...> Рассмотрим подробнее влияние на надежность КСС и ПО этих факторов. <...> Вместе с тем в целях декомпозиции задачи получение отдельных оценок показателей надежности КСС и ПО с последующим их объединением по схеме независимых событий весьма распространено при комплексном анализе надежности КСС [1, 2]. <...> Таким образом, анализ надежности КСС — достаточно сложная задача, на которую влияет большое число факторов. <...> Рассмотрим взаимозависимые отказы КСС и ПО и определим характеристики надежности аппаратного и программного комплексов КСС. <...> Пусть векторная случайная функция X (t) состоит из m действительных составляющих X1 (t) , . . . ,Xm (t), каждая из которых представляет собой случайный процесс рождения и гибели, причем для каждого фиксированного момента времени t будем рассматривать случайный вектор в m-мерном пространстве X (t) = {X1 (t) ,X2 (t) , . . . ,Xm (t)}. <...> Введем в рассмотрение граф случайной функции X (t) G(X (t)), вершины которого представляют собой составляющие этой случайной функции. <...> Тогда граф случайной функции X (t), имеющей m составляющих, содержит m вершин. <...> Ребра <...>

• Похожие документы из РУАЭСТ
• |
• Похожие документы из Руконт