close

Вход

Забыли?

вход по аккаунту

?

Проектирование и разработка предметно-ориентированных композитных приложений в распределенных облачных средах на основе виртуальных моделирующих объектов.

код для вставкиСкачать
На правах рукописи
Смирнов Павел Андреевич
ПРОЕКТИРОВАНИЕ И РАЗРАБОТКА
ПРЕДМЕТНО-ОРИЕНТИРОВАННЫХ
КОМПОЗИТНЫХ ПРИЛОЖЕНИЙ
В РАСПРЕДЕЛЕННЫХ ОБЛАЧНЫХ СРЕДАХ
НА ОСНОВЕ ВИРТУАЛЬНЫХ МОДЕЛИРУЮЩИХ ОБЪЕКТОВ
Специальность: 05.13.11 - Математическое и программное обеспечение
вычислительных машин, комплексов и компьютерных сетей
АВТОРЕФЕРАТ
диссертации на соискание ученой степени
кандидата технических наук
Санкт-Петербург - 2014
2
Работа выполнена в Санкт-Петербургском национальном исследова­
тельском университете информационных технологий, механики и оптики
Научный руководитель:
Бухановский
Александр
доктор технических наук
Валерьевич,
Официальные оппоненты: Ильин Вячеслав Анатольевич,
доктор физико-математических наук,
начальник отделения НИЦ
«Курчатовский институт», Москва
Горовой Владимир Андреевич,
кандидат технических наук,
менеджер проектов ООО «Яндекс»,
Санкт-Петербург
Ведущая организация:
Лаборатория информационных технологий
Объединенного
института
ядерных
исследований РАН, Дубна
Защита состоится 22 декабря 2014 г. в 18:30 на заседании
диссертационного совета Д 212.227.06 при Санкт-Петербургском национальном
исследовательском университете информационных технологий, механики и
оптики по адресу: 197101, Санкт-Петербург, Кронверкский пр., д.49,
конференц-зал, ЦИО.
С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Санкт-Петербургского
национального исследовательского университета информационных технологий,
механики и оптики по адресу: 197101, Санкт-Петербург, Кронверкский пр., д.49
и на сайте fppo.ifmo.ru .
Автореферат разослан « ____»
Ученый секретарь диссертационного совета
кандидат физико-математических наук
2014 года.
<
„г
Лобанов И. С.
3
ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ
Актуальность темы диссертационной работы обусловлена развитием
парадигмы eScience, частью которой являются технологии облачных
вычислений, реализующие модель AaaS (Application as a Service). В модели
AaaS основным объектом абстракции (виртуализации) является композитное
приложение (КП) - набор взаимодействующих сервисов распределенной среды,
объединенных общей целью. Проектирование и разработка КП - нетривиальная
задача, в общем случае требующая высокой квалификации разработчиков,
которые должны обладать знанием основ использования вычислительных
пакетов и источников данных, входящих в состав КП. Как следствие, для
широкого класса специалистов-предметников, не обладающих специальными
знаниями о распределенных вычислениях, необходимо развивать особый класс
технологий человеко-компьютерного взаимодействия, обеспечивающих
формализацию структуры КП на основе высокоуровневых понятий, с
автоматической трансляцией ее в исполнимую форму для различных сред
eScience. Однако на практике возможности технологий построения КП
(например, различных редакторов) сильно ограничены и в основном
раскрываются в двух направлениях:
- хорошо формализованные инженерные задачи с ограниченным
количеством вариантов для выполнения расчетов;
- исследовательские задачи на основе КП, составленных из априори
совместимых между собой сервисов (например, разработанных одним
производителем в рамках общей модели использования).
В общем случае для коллаборативных исследовательских задач,
решаемых с использованием в ряде случаев экспериментального программного
обеспечения (ПО), задача проектирования и разработки КП является
грудноформализуемой, для решения которой требуются интеллектуальные
технологии, обеспечивающие возможность описания проблемы в терминах
предметной области, что и определяет актуальность темы исследования.
Предметом исследования являются КП, функционирующие в
глобальных средах распределенных вычислений.
Целью работы является создание интеллектуальной технологии для
проектирования и разработки КП на основе формализованных сущностей
предметной области, обеспечивающей автоматизацию преобразования
приложения к форме, исполнимой в глобальных средах распределенных
вычислений в рамках облачной модели AaaS.
Задачи исследования:
- обоснование требований к интеллектуальной технологии проектирования
и разработки КП исходя из анализа научно-технического задела в части
автоматизации
вычислительного
эксперимента
в
глобальных
распределенных средах;
- разработка информационных и математических моделей абстрактного
представления КП с использованием априорных знаний предметной
4
области, формализуемых в виде виртуальных моделирующих объектов
(VSO, Virtual Simulation Object);
- разработка метода интерпретации абстрактного представления КП в виде
VSO в исполнимую форму на основе логического вывода по базе знаний,
характеризующей основные сущности процесса;
- создание экспериментального образца программного комплекса,
обеспечивающего проектирование, разработку и исполнение VSO в
глобальных средах распределенных вычислений, для выполнения
исследований;
- экспериментальные исследования технологии проектирования и
разработки КП на основе VSO, включая апробацию на прикладных
задачах (в том числе анализ экстремальных гидрометеорологических
явлений, моделирование городской транспортной инфраструктуры).
Методы исследования включают в себя методы теории множеств,
теории графов, инженерии программного обеспечения, дескрипционной и
пропозиционной логики, логики предикатов.
Научная новизна определяется предлагаемым способом абстрактного
представления предметно-ориентированных композитных приложений в форме
VSO исходя из терминов модельного описания предметной области, с
возможностью их эквивалентного преобразования к виду исполнимого
приложения для распределенных облачных сред.
Практическую значимость работы составляют:
программные компоненты для конструирования и использования VSO,
интегрированные в облачную платформу CLAVIRE;
набор
экспериментальных
VSO
для
анализа
экстремальных
гидрометеорологических
явлений
и
городской
транспортной
инфраструктуры.
На защиту выносятся:
модель КП в форме VSO и метод его интерпретации в форму потока задач
(workflow, WF), исполнимого в распределенных облачных средах в рамках
модели AaaS;
интеллектуальная технология проектирования и разработки КП в форме
VSO на основе знаний предметной области, формализованных в виде
онтологии.
Достоверность научных результатов и выводов обусловлена
строгостью
теоретической
постановки
задачи
с
использованием
дескрипционной и пропозиционной логики, а также логики предикатов,
обоснованностью применения математического аппарата, результатами
тестирования алгоритмов и программного обеспечения, экспериментальными
исследованиями на реальных приложениях, а также практическим внедрением
(опытной эксплуатацией) разработанных программных средств в составе
облачной платформы CLAVIRE.
Внедрение результатов работы. Полученные результаты использованы
при выполнении следующих НИОКР: «Создание высокотехнологичного
5
производства комплексных решений в области предметно-ориентированных
облачных вычислений для нужд науки, промышленности, бизнеса и социальной
сферы» в рамках реализации постановления Правительства РФ №218;
«Распределенные экстренные вычисления для поддержки принятия решений в
критических ситуациях» в рамках реализации постановления Правительства РФ
№220; «Системы раннего предупреждения для предотвращения критических
ситуаций, ориентированные на массового пользователя», договор №
11.G34.31.0019 от 2 декабря 2010 г.; «Виртуальный полигон для
суперкомпьютерного моделирования сложных систем», договор №
14.В37.21.0596 от 17 августа 2012 г.; «Интеллектуальные суперкомпьютерные
технологии e-Science», договор № 14.В37.21.0592 от 2» августа 2012 г.;
«Технология
системологического
проектирования
и
разработки
междисциплинарных приложений в среде облачных вычислений», договор №
14.В37.21.1870 от 4 октября 2012 г.; «Технологии экстренных вычислений в
задачах планирования и диспетчеризации маршрутов наземного общественного
транспорта», договор ГК № 14.514.11.4066 от 11 марта 2013 г.; «Технологии
больших данных для проектов в области мегасайнс», договор № 14.Z50.31.0024
от 14 мая 2014 г.
Апробация работы. Полученные результаты обсуждались на
международных и всероссийских научных конференциях, семинарах и
совещаниях, включая XIX Всероссийскую научно-методическую конференцию
"Телематика'2012"
(Санкт-Петербург,
2012),
всероссийский
форум
"Суперкомпьютерные технологии в образовании, науке и промышленности"
(Нижний Новгород, 2012), II Международную научно-практическую
конференцию
молодых
ученых
и
специалистов
«Технологии
высокопроизводительных вычислений и компьютерного моделирования»
(Барселона, 2013), IV Международную конференцию по инженерии знаний и
технологиям семантического web «KESW 2013» (Санкт-Петербург, 2013), XI
Международную конференцию по системам нечеткой логики и обработки
знаний «FKSD 2014» (Китай, 2014), V Международную конференцию по
инженерии знаний и технологиям семантического web «KESW 2014» (Казань,
2014).
Публикации. По материалам диссертационной работы опубликовано 11
печатных работ, в том числе 9 - в изданиях из перечня ВАК. На полученные
научные результаты также выдано 2 свидетельства о государственной
регистрации программы для ЭВМ.
Личный вклад автора в работах, выполненных в соавторстве,
заключается в: обосновании и формализации требований к технологии VSO;
разработке теоретических моделей VSO и доказательстве утверждений, на
которых строится алгоритм их использования; проектировании и разработке
программных компонентов конструирования и использования VSO (включая
мультиагентное
планирование
их
исполнения
в
распределенной
вычислительной среде); интеграции разработанных решений в облачную
платформу CLAVIRE; экспериментальных исследованиях функциональных
6
характеристик и производительности предложенных решений, а также в
участии в апробации предложенных решений в различных прикладных задачах
(моделирование
гидрометеорологической
обстановки,
транспортной
инфраструктуры). В диссертацию включены результаты выполненных в
соавторстве работ, соответствующие личному участию автора.
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, 4 глав,
заключения, списка литературы (91 наименование) и 2 приложений. Содержит
124 с. текста, включая 59 рисунков и 2 таблицы.
СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ
Во введении обоснована актуальность проблемы, сформулированы цель
и задачи исследования, отмечены научная новизна и практическая значимость
полученных результатов.
Первая глава посвящена аналитическому обзору проблематики
предметной области, в том числе интерфейсов человеко-компьютерного
взаимодействия с информационными системами, подходов к построению КП в
распределенных средах, методов и технологий формализации экспертных
знаний, использования формализованных знаний для интеллектуальной
поддержки пользователей при построении КП. В частности, рассмотрены
подходы в системах WINGS, VLAM-G, Kepler, подход Functional Units, в
которых экспертные знания формализуются в форме абстрактных WFшаблонов с последующим их замещением шаблонами конкретного WF. Это
обеспечивает возможности автоматической композиции КП, а также оказания
поддержки пользователя в процессе построения КП. Подход Research Objects
предлагает формализацию знания об эксперименте в целом, что позволяет
хранить его как отдельную сущность, а также повторно использовать, однако
осложняет использование таких знаний при разработке новых КП.
Анализ показал, что в последнее время основной акцент в развитии
систем построения КП делается на формализации абстрактных предметных
знаний с целью их повторного использования и обмена между участниками
научного сообщества. Помимо подхода, основанного на знаниях, в
современных системах применяется модельно-ориентированный подход,
предполагающий выделение сущностей различных уровней абстракции, а
также разделение функциональных, нефункциональных и сервисных операций.
Существующие подходы к организации процесса построения по принципам
модельно-ориентированной архитектуры предлагают модели оперирования
концептуальными сущностями и шаблонами, наполняемыми сущностями
конкретных реализаций.
Во второй главе приведены теоретические основы технологии VSO,
информационные и математические модели основных сущностей, а также
описания методов интерпретации VSO на основе иерархической структуры
сущностей и логического вывода по базе знаний предметной области.
Виртуальный моделирующий объект является моделью высоко­
уровневого представления комплекса вычислительных экспериментов в форме
7
абстрактного описания потенциально возможных композиций вычислительных
моделей и источников данных, в совокупности характеризующих свойства
какого-либо объекта реального мира, а также соответствующих им
программных, информационных вычислительных ресурсов глобальной среды
распределенных вычислений (рис. 1).
Технология VSO принципиально отличается от подходов к построению
КП способом организации формализованных предметных знаний, она
предполагает построение КП в терминах предметной области, а не в терминах
абстрактных вычислительных методов и операций. В качестве основной модели
формализации и хранения знаний в рамках технологии VSO выбрана
онтологическая модель, что обеспечивает интерпретируемость, возможность
публикации и повторного использования знаний, разделение декларативных и
процедурных знаний, структурный анализ, ранжирование и определение
релевантности знаний. При этом в технологии VSO реализован модельно­
ориентированный подход к разработке (предложен ассоциацией OMG),
заключающийся в построении пользователем высокоуровневой модели
решаемой задачи, которая впоследствии конвертируется в набор
низкоуровневых моделей, пригодных для исполнения на конкретной
вычислительной инфраструктуре.
а)
б)
Рисунок 1 - Информационная модель VSO: а) диаграмма сущностей структуры VSO в
нотации UML, б) пример структуры реализующих пакетов ipl, ip2, ip3
8
Таблица 1. Математические описания базовой структуры сущностей VSO
Математическое описание сущностей
№
1
vObject = ( P , M , I N v0bj e c t , O U T v0bj ect), где Р = { v P r o p e r t y } - свойства объекта,
М — {v M o d e l } - расчетные модели объекта, I N v0bj ect - входные параметры, OUTv0bj ect выходные параметры объекта (/ - длина множества М):
Щ?Mo d e l ^ j U ?
I N y O b je c t ~
2
3
0 ^ TvObject
INS =
IJ
I N iPi
OUTs
i->k
где k
ip =
7
8
u
P
длина множества I P
( s p , INip, O U T ip), где s p
—{ i n ip}
= У
O U T i v .,
i->k
-
inip =
6
0 U T vModel^j
v P r o p e r t y = ( n a m e , v a l u e , U R I ) где n a m e - имя параметра, v a l u e - значение, заданное
пользователем, U R I - идентификатор сущности в базе знаний (БЗ)
vM odel = (S, I N vModei>O UT vModed , где S = (s) - методы реализации модели,
INvModel = IN s,
OUTvModel ~ OUTsl
где s ' - выбранный метод
s = (IP, I N S, OUT s), где I P = { i p } - реализующие (абстрактные) пакеты метода,
4
5
= ^У
( i n s p, v a l u e , U R I )
-
описание запускаемого пакета в системе,
OUTip
o u tip =
( o u t sp, U R I )
где i n sp / o u t sp - параметр пакета s p (наследуемый), v a l u e - значение, заданное
пользователем, U R I - идентификатор сущности в БЗ
sp = ( I N sp, OUTs p ), где I N sp - входные, OUTsp - выходные параметры пакета:
I N sp
(^Щр)
OUTsp
{ o u t sp}
i n sv = ( v a r n a m e , v a l u e )
outsp = ( v a r n a m e )
v a r n a m e - имя переменной пакета, v a l u e - значение по умолчанию
Исходя из требований к формализации знаний, модельно­
ориентированного и предметно-ориентированного подходов разработана
структура сущностей VSO (табл. 1):
1) Объект - базовая иерархическая структура, обладающая набором
статических свойств и вычислительных моделей.
2) Свойство объекта - набор характеристик, не зависящих от состояния и
внутренней конфигурации объекта.
3) Модель объекта - набор расчетных моделей, влияющих на те или иные
свойства объекта в процессе расчета. Каждая модель имеет собственный набор
методов.
4) Метод модели - один из вариантов выполнения расчетов конкретной
модели (методы задаются экспертом с учетом знаний о предметной области).
5) Реализующие пакеты метода (абстрактные) - платформенно­
независимые описания программных пакетов, образующие последовательность
вычислений выбранного метода.
9
6) Входные/выходные параметры абстрактного реализующего пакета семантически аннотированные параметры, получаемые путем наследования
параметров пакетов системы.
7) Запускаемые пакеты системы - описания реально исполняемых
программных пакетов, вызываемых в распределенной системе.
8) Входные/выходные параметры пакетов системы - описания
параметров исполняемых программных пакетов вычислительной системы.
На рис. 1а и в табл. 1 приведены соответственно информационные и
математические модели сущностей VSO (№ 1-8).
Для работы с VSO использются следующие формальные методы, в
совокупности обеспечивающие построение КП и их интерпретацию в
исполнимую форму:
1) Метод агрегации параметров с нижних уровней абстракции на
верхние предполагает рекурсивное обобщение входных и выходных
параметров сущностей уровнем ниже. Агрегация параметров выполняется
последовательно для всех уровней абстракции, исключая нижний. Метод
использует математические модели структуры сущностей VSO (табл. 1, №1,
3,4), а также включает в себя ряд добавочных условий для фильтрации.
Агрегирование только части параметров позволяет избежать визуальной
перегрузки пользователя.
2) Метод поиска семантически связных элементов в пределах одного
уровня абстракции основан на том, что две сущности VSO одного уровня, не
являющиеся параметрами, связны, если в их множествах есть хотя бы одна пара
семантически эквивалентных другу параметров:
ConnL(a,b) <=* Зх такой что, х у
(1)
где а, Ъ - сущности уровня абстракции L, х Е INa U OUTa и у £ lNb U OUTb,
- семантически эквивалентные элементы. Метод реализуется последовательно
на всех уровнях абстракции начиная с нижнего.
Для поиска семантически эквивалентных параметров предлагается
использовать функцию интерпретации с квантором существования,
определенную в дескрипционных логиках EL и ACL:
(Эг. С)2 = {х е л 2 | Зу £ А2 такой что (х, у) £ г2 и у £ С2}, (2)
где С - множество интерпретируемых концептов, г - несущее множество
бинарных ролей (отношений) между элементами из множества С. На уровне
реализующих пакетов (нижнем уровне абстракции VSO) выражение (2)
принимает следующий вид:
(BparamEqual. Params)2 => ConnIP(ipa,ipb),
(3)
где Params - множество всех параметров рассматриваемых пакетов ipa и ipb,
paramEqual - множество отношений эквивалентности параметров между
собой (задаются пользователем в процессе работы и формируют базу знаний).
Пусть пакеты ip±, ip2, Фз (см. рис. 16) имеют множества параметров:
INip = {al, bl, cl]
INip2 = {a2, b2, c2)
INip3 = {аЗ, ЬЗ],
OUTipl = {dl, el, /1}
OUTip2 = {d2, e2, /2}
OUTip3 = {d3, e3],
а множество отношений эквивалентности между ними имеет вид (см. рис. 16):
1
10
paramEqual = {(d l, a2), (el, b2), (c2, a3)}
(4)
Множества рассматриваемых параметров данных пакетов, а также
результаты их интерпретации на множество отношений эквивалентности
представлены в табл. 2.
Таблица 2. Интерпретация параметров на множество отношений эквивалентности
№
1
2
3
Пакеты Множества параметров пакетов (Params) (BparamEqual. Params)2
{al, bl, cl, d.1, el, f l , a2, b2, c2, d2, e2, /2}
[dl, e l}
Фт, Фг
(c2)
Ф2 , Фз {a.2, b2, c2, d2, e2, f2, a3, b3, d3, e3]
{al, bl, cl, d 1, el, f l , a3, b3, d3, e3]
0
Фт, Фз
Результат интерпретации в виде непустого множества, согласно
выражению (1), свидетельствует о том, что для найденных параметров (х) на
множестве Params существуют семантически эквивалентные параметры (у), не
принадлежащие к параметрам того же пакета. Таким образом, {dl,el} =>
ConnIP(ip1,ip2), {с2} => ConnIP(ip2, ip3), 0 => -i ConnIP(ip1, ip3). Справедливо
также обратное утверждение.
3) Метод трансляции связности на высшие уровни абстракции строится
на базе двух предыдущих и заключается в импликации (влечении)
семантической связности между элементами нижних уровней на элементы
верхних абстракции структуры сущностей VSO:
ConnlP(ipa,ipb) => Conns(sa,sb) => ConnM(ma,m b) => Connvso(oa,ob). (5)
Рассмотрим произвольно выбранную конфигурацию системы (рис. 2а), в
которой связность реализующих пакетов определена множеством:
Сопп1Р = {(ip5, ip6), (ip4, ip9), (ip6, ip9), (ip9, ip13), (ip13, ip14).
(6)
(
Bx.1
Параметр 1
Bx.1
v
У
Объект 1
Объект 1
Объект 1
Параметр 2
Вых.1
4>
Bx.2
Модель 2
Bx.N
Модель N
Вх.1
= Значение
Bx.N
= Значение
Модель 2
Модель N
Модель 2
Модель N
( Параметр N )
( Параметр 3
Вых.2
Обозначения: \
Вых.1
Значение
Вых.Ы
4
Вых.1
\ Сущности VSO
V
С
)
Bbix.N
Узлы графа VSO
6)
a)
Рисунок 2. а) пример структуры реализующих пакетов, б) принципиальная схема
формирования VSO-графа
11
Поскольку (согласно методу 1) каждое из бинарных отношений в (6)
порождено минимум одной парой семантически эквивалентных параметров,
агрегирование параметров на следующий уровень (по методу 2) и поиск
семантически эквивалентных параметров на следующем уровне (по методу 1)
порождает семантическую связность соответствующих элементов следующего
уровня абстракции VSO. Последовательность импликации бинарных
отношений связности элементов разных уровней для рассматриваемых
реализующих пакетов приведена в табл. 3.
Таблица 3. Принадлежность элементов VSO к элементам следующих уровней
абстракции (№2,4,6), связность элементов разных уровней абстракции VSO
(№1,3,5,7)_________________________________________________________
№ Отношения связности / Принадлежность к следующим уровням VSO
1
Сопп,Р = {<ips,
{ipА, ipq), (ipfiJ ipq), (ipq, ipi3>, (ip™. iPi >
2 IPs?. = {ip4} , IPs = (iPs, iPe). IP<* = { i p I P s 7 = (iPi <Ф } - пакеты методов
3
Conns = fejS s); {s?,Sa), (ss,s7)}
4 SmA = fo , s2) - Sm2 = fa,}, sm = (s4, %}, SmA = {s6, s7>Sfi) - методы моделей
5
Соппм = {(т , т )){т ,т з ) ,( т я ,т 4)}
6 МоЛ = {vModeli.vMode^.vModel^.Mte = (vModelA} - модели объектов
7
Connv = {{ог,о2)}
4
3
3
1 4
3
1
3
7
4) Метод сравнения альтернативных конфигураций системы. В качестве
минимального набора альтернативных опций пользователю предлагается
включение/исключение модели в расчет, выбор альтернативных (с точки зрения
системы) методов реализации моделей (в итоге это порождает множество
альтернативных конфигураций конечных вычислительных операций, см. рис.
2а). Сравнение альтернативных конфигураций по различным критериям
(например,
ожидаемому
времени
выполнения)
является
полезной
функциональной возможностью при построении КП.
Таким образом, в отличие от подходов к построению КП (см. главу 1),
базирующихся на повышении уровня абстракции WF и использующих логику
индуктивного вывода, применение VSO позволяет осуществлять композицию
посредством управления иерархическими структурами сущностей предметной
области на основе дедуктивного вывода, с последующей интерпретацией в
исполняемое КП.
В третьей главе представлен экспериментальный образец программного
комплекса, обеспечивающий полный цикл операций по проектированию и
разработке, подготовке к запуску, хранению и повторному использованию
разработанных КП. На рис. 3 приведена архитектура программного комплекса,
проиллюстрировано его взаимодействие с компонентами платформы
CLAVIRE.
12
Среда разработки образов VSO
VSO Editor
Компонент
интеграции
внешних знаний
Компонент анализа
профилей
исполнения WF
Описания
выполненных WF
Описания пакетов
Среда построения КП в форме VSO
VSO Environment
Библиотека построения
графического интерфейса
Компонент
генерации кода WF
Z7TI
Образы VSO
Экземпляры VSO,
VSO-графы
Библиотека конвертации
триплетов
Проекты в форме AWF
Состояния ресурсов-
Сервис концептуальной
интерпретации VSO
Компонент база
пакетов
CLAVIRE/
PackageBase
о
>ф
5
Триплеты
ч
Файлы,
ссылки
С____2*
С бз J
Менеджер проектов
CLAVIRE/
ProjectManager
03
-а
О
CL
Компоненты платформы CLAVIRE
Компонент хранения
профилей исполнения WF
CLAVIRE/Provenance
Компонент хранения
файлов
CLAVIRE/Storage
03
2ао;
с;
Компонент
распределенного
планирования КП
CLAVIRE/Scheduler
Исполнение задачи на ресурсе
о
03
Рабочие станции Суперкомпьютеры
GL
.д
а
со
Рисунок 3. Общая архитектура программного комплекса
Программный комплекс состоит из двух клиентских и одного серверного
компонентов, в разной степени взаимодействующих и имеющих общие
программные библиотеки. Клиентские компоненты (VSOEditor - среда для
проектирования образов VSO, VSO Environment - среда для построения КП)
представляют собой web-приложения, разработанные по технологии Microsoft
Silverlight, они запускаются в браузере пользователем, не требуют
предварительной установки и предоставляют пользователю возможность
удаленной работы по принципу «тонкий клиент». Выбор в пользу технологии
Microsoft Silverlight обусловлен возможностью использования платформы
.NET, предлагающей разработчику весьма удобный инструментарий для
построения сервис-ориентированных приложений. Большинство программных
компонентов и библиотек платформы CLAVIRE реализовано по технологии
.NET, это значительно облегчает интеграцию и взаимодействие. В качестве
сервера баз знаний и механизма осуществления операций логического вывода
использовано открытое ПО Fuseki/Jena.
Среда разработки образов (VSO Editor) предполагает использование
специалистами-экспертами предметных областей, она обеспечивает решение
следующих задач:
- проектирование структуры образов виртуальных объектов;
- интеграция с базой пакетов платформы CLAVIRE;
- спецификация параметров пакетов, контекстных переменных среды;
- интеграция онтологических моделей из внешних источников;
13
-
анализ профилей исполнения WF (provenance).
Формализация экспертных знаний в VSO Editor осуществляется
посредством проектирования образов виртуальных объектов, которые при
построении КП инициализируются в качестве экземпляров.
Среда построения КП (рис. 3, VSO Environment) предназначена для
построения структурной модели системы и дальнейшей автоматической
генерации кода WF в нотации выбранного предметно-ориентированного языка.
Программное средство ориентировано на работу конечного пользователя специалиста-предметника,
проводящего
научно-ориентированные
моделирующие
эксперименты
с
использованием
распределенной
вычислительной системы. В частности, среда обеспечивает
- формирование структуры виртуальной системы;
- спецификацию потоков данных между элементами системы;
- выбор вариантов реализации вычислений;
- сравнение альтернативных конфигураций по заданным критериям;
- генерацию кода WF в нотации предметно-ориентированного языка.
Таким образом, разработанный экспериментальный образец в полной
мере реализует технологию VSO и обеспечивает решение всего цикла задач,
связанных с проектированием, разработкой, запуском, хранением и повторным
использованием КП в форме YSO.
В четвертой главе описаны экспериментальные исследования
предложенной модели композитного приложения в формате VSO.
Моделирование городской транспортной инфраструктуры. Цель
экспериментальных исследований - проверка применимости технологии VSO
для решения набора прикладных задач в области моделирования городского
транспорта, требующих композиции различных моделей:
1) расчет корреспонденций (объемов перемещения людей) для заданной
территории;
2) прогнозирование динамической загрузки дорожной сети;
3) проектирование новых маршрутов общественного транспорта;
4) детальный анализ движения транспортных средств на определенном
участке города;
5) интерактивное моделирование карты большого масштаба;
6) исследование влияния количества различных типов автомобилей на
дорожную ситуацию в городе;
7) исследование влияния количества автомобилей с навигаторами на общий
параметр загрузки сети при разрывах дуг графа;
8) исследование динамики движения автобусов;
9) оптимизация маршрутов общественного транспорта на динамическом
графе;
10) оптимизация расписаний маршрутов автобусов.
Разработана состоящая из нескольких образов VSO структурная модель
предметной области, описывающая динамические процессы движения
транспортных потоков, образования заторов и пр.
14
Рисунок 4. Структурная модель КП для моделирования движения
и оптимизации расписания движения общественного транспорта
Решение указанных задач достигалось путем разработки различных
конфигураций структурной модели. Например, на рис. 4 приведена
конфигурация системы для моделирования движения городского транспорта и
оптимизации
расписания
движения
общественного транспорта
на
динамическом графе (№ 9).
Таким образом, применение технологии VSO для моделирования
движения городского транспорта позволило объединить в конфигурируемую
систему целый набор разнородных объектов предметной области,
моделируемых одной или несколькими вычислительными моделями.
Результатом работы системы является динамически генерируемое КП в форме
абстрактного WF, не требующее навыков написания пользователем кодов на
предметно-ориентированном языке. За счет организации наглядного
графического интерфейса построения КП задача интеграции вычислительных
пакетов свелась к построению структурной модели виртуальной системы в
терминах сущностей предметной области.
15
Моделирование экстремальных гидрометеорологических явлений. Цель
данных экспериментальных исследований - проверка применимости
технологии VSO для сопоставления текущих данных метеопрогнозов с
историческими циклонами с целью определения меры сходства-различия.
Данная задачи была выбрана исходя из того, что открытые источники содержат
множество формализованных предметных знаний о метеорологических
явлениях, и возможность обработки таких знаний непосредственно в рамках
разрабатываемого КП предлагается технологией VSO.
Для каждых из 60 сущностей циклонов, найденных в соответствующей
категории базе знаний DBpedia.org, требовалось выполнение следующих
операций: извлечение из отрытых источников NCEP/NCAR измерений
атмосферного давления, силы ветра и т.д., интерполирование значений на более
мелкую координатную сетку и визуализация полученных результатов
посредством программного компонента собственной разработки на базе
инструмента научной визуализации GNUPlot.
■E x p o rt t o CCAV1RE j
//Sea le v e l p ressu re
s te p s i rune n eto d f_ e x tra c to r(
t y p e —"s ip ” ,
ste rtT im e 1 99 3-0 1 -0 7 ,
enrtTim e** 5 9 9 3 -0 1 -1 6 ,
roinPoi nts<= - 8 0 ; 75,
n i s x P o in r & = 4 5 ) 3 1
h
//Wind
s te p s 2 runs n e to d f_ e x tra c to Ц
ty p e = "w in d *,
s tartT im e <* 1 S 9 3 -C 1-0 7 ,
e n d T i m e*“ Д9 9 3 -0 1 -1 6 ,
m ih P pin ts >=-8 0 j 7S,
m a x P O in ts = 4 5 ;3 l
>;
//In terp olator
s te p s 3 runs Ak im «In te r p o la to r a f t e r s t (
m in u te s ln ie rv a l= 6 0 ,
in te rp o Ia t o r i h p u tR le —s i , R esult .ou tp utsresu It
У
s te p s4 runs A k im a ln terp o la to r a fte r s2 (
t y p 6 = "'tifr ie "",
m in u tesln terva?“ 6 0,
in terp oia torIn p u tFi!e—s2.R,esu it.ou tputsresuft
);
//Vicoalizer
s te p sS runs PMGM aker a fte r s 3 {
visu alizerln p u triJe^sB . Result.outpu t5resu ft2
&
p e6 rune PM GM aker afte r s 4 (
visualizerlnpufcF:ile“ s4.Resuit.cutputsresuifc2
У,
Рисунок 5. КП для расчета и визуализации характеристик экстремального циклона
16
С помощью разработанного компонента интеграции онтологических
моделей из внешних источников был разработан VSO-образ «Циклон»,
имеющий необходимые вычислительные модели, а также КП на его основе
(рис. 5). Результатом выполнения данного КП являются два набора
изображений, иллюстрирующих изменение выбранных показателей (сила
ветра, атмосферное давление) во времени и географических координатах
(рис. 6). Благодаря наследованию объектов разработанное КП было запущено
для каждого циклона.
Рисунок 6. Визуализация полей давления и скорости ветра в циклоне
Решение этой задачи демонстрирует эффективность применения
технологии VSO для пакетной обработки данных, извлекаемых из
онтологических сущностей, опубликованных во внешних источниках знаний
посредством разработки исполнимых композитных приложений в форме
абстрактного WF.
Заключение. В ходе выполнения диссертационной работы была
достигнута поставленная цель и получены следующие основные результаты:
- разработана модель построения композитных приложений в форме
виртуальных моделирующих объектов, совмещающая в себе принципы
объектно-ориентированного и модельно-ориентированного подходов,
подхода к построению к построению КП на основе формализованных
экспертных знаний;
17
- предложена технология проектирования и разработки композитных
приложений в форме виртуальных моделирующих объектов,
обеспечивающая
ряд
функций
интеллектуальной
поддержки
пользователя на основе формализованных экспертных знаний;
- разработан прототип программного комплекса, предоставляющего
пользователю
минимально
необходимый
функционал
для
проектирования, разработки, подготовки к запуску, хранения и
повторного использования разработанных КП и их составных элементов;
- продемонстрирована состоятельность и эффективность предложенной
технологии путем проведения серии экспериментальных исследований.
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
Публикации по теме диссертационной работы
Kovalchuk S. V., Smirnov Р. A., Kosukhin S. S., Boukhanovsky А. V. Virtual
Simulation Objects Concept as a Framework for System-Level Simulation //
8th IEEE Intern. Conf. on eScience. 2012. P. 1-8. ISBN 978-1-4673-4466-1.
[Входит в перечень ВАК]
Смирнов П.А., Ковальчук С.В., Бухановский А.В. Системологический
подход к проектированию и разработке предметно-ориентированных
информационно-управляющих систем // Информационно-измерительные
и управляющие системы. 2012. Т. 10, № 11. С. 17-24. [Входит в перечень
ВАК]
Ковальчук С. В., Князьков К. В., Чуров Т. Н., Смирнов П. А., Бухановский
А. В. Организация человеко-компьютерного взаимодействия в средах
компьютерного моделирования на базе облачной инфраструктуры //
Прикладная информатика. 2012. № 5(41). С. 89-102. [Входит в перечень
ВАК]
Смирнов П. А., Бухановский А. В. Распределенное планирование процесса
исполнения композитных приложений в иерархических облачных средах
// Динамика сложных систем. 2013. № 3. С. 78-82. [Входит в перечень
ВАК]
Kovalchuk S. V., Smirnov Р. A., Maryin S. V., Tchurov Т. N., Karbovskiy V. А.
Deadline-Driven Resource Management within Urgent Computing
Cyberinfrastructure // Procedia Computer Science. Elsevier, 2013. N 18. P.
2203-2212. ISSN: 1877-0509. [Входит в перечень ВАК]
Smirnov Р. A., Kovalchuk S. V., and Boukhanovsky A. V. Knowledge-Based
Support for Complex Systems Exploration in Distributed Problem Solving
Environments // Communications in Computer and Information Science.
Springer, 2013. N 394. P. 147-161. ISSN 1865-0929. [Входит в перечень
ВАК]
Kovalchuk S. V., Smirnov P. A., Knyazkov К. V., Zagarskikh A. S.,
Boukhanovsky A. V. Knowledge-based Expressive Technologies within Cloud
Computing Environments // Advances in Intelligent Systems and Computing.
Springer, 2014. N 279. P. 1-13. ISSN 2194-5357. [Входит в перечень ВАК]
18
8.
9.
10.
11.
12.
13.
Smirnov P. A., Kovalchuk S. V., Dukhanov A. V. Domain Ontologies
Integration for Virtual Modelling and Simulation Environments // Procedia
Computer Science. Elsevier, 2014. N 29. P. 2507-2514. ISSN 18770509.
[Входит в перечень ВАК]
Smirnov Р. A., Kovalchuk S. V. Linked-data integration for workflow-based
computational experiments // Communications in Computer and Information
Science. Springer, 2014. N 468. P. 175-183. ISSN 1865-0929. [Входит в
перечень ВАК]
Smirnov Р. A., Kovalchuk S. V. Provenance-Based Workflow Composition
with Virtual Simulation Objects Technology // Proc. of 11th Intern. Conf. on
Fuzzy Systems and Knowledge Discovery (FSKD). 2014. P. 942-946. ISBN
978-1-4799-5148-2.
Смирнов П.А., Ковальчук С.В. Технология высокоуровневой разработки
композитных приложений
в рамках концепции виртуальных
моделирующих
объектов //
Матер.
XII
Всерос.
конф.
«Высокопроизводительные параллельные вычисления на кластерных
системах». 2012. С. 481^185. ISBN 978-5-91326-223-3.
Свидетельство о гос. регистрации программы для ЭВМ №2012660431.
Программная система создания и управления виртуальными объектами в
среде облачных вычислений «VirSimO» / С.В. Ковальчук, П.А. Смирнов,
А.В. Бухановский. 20.11.2012.
Свидетельство о гос. регистрации программы для ЭВМ №2014613326.
Программная
библиотека планирования
процессов
исполнения
композитных приложений в облачной среде / КО. Боченина, Н.А.
Бутаков, П.А. Смирнов. 06.02.2014.
1/--страниц
Пожаловаться на содержимое документа