Використання рівняння автомодельного типу для моделювання надійності програмного забезпечення, реалізованого за допомогою хмарних технологій

Abstract

Надано опис процесу тестування та налагодження програмного забезпечення та комплексу для реалізації скінченноелементного аналізу у хмарному середовищі. Аналізуються типи та причини виникнення помилок при налаштуванні та виконанні програмного коду, серед яких: помилки, що виникають під час розгортання інфраструктури та перешкоджають створенню необхідних ресурсів хмарного середовища; помилки в конфігурації інфраструктури, які не заважають роботі середовища, але роблять його використання неефективним або ненадійним; помилки, пов'язані з доступом до ресурсів в хмарному середовищі; неефективні рішення, що не заважають роботі, але знижують її ефективність. Описано інструменти для забезпечення роботи у хмарному середовищі, серед яких Azure Resource Manager, Terraform Cloud, GitHub Actions та інші. Використано архітектуру типу «головний сервіс – працюючий сервіс». Описано вибрану за результатами досліджень конфігурацію системи. Розглянуто питання керування хмарними ресурсами. За аналізом експериментально отриманої залежності числа помилок та відмов від часу запропоновано математичну модель для прогнозування надійності роботи програмних засобів. Модель побудовано на базі інтегрування за часом диференційного рівняння автомодельного типу для параметру відмов, близькість якого до нуля у певний інтервал часу й забезпечує прогноз потрібної надійності програмного засобу. Обговорюється процедура ідентифікації параметрів моделі зі степеневою залежністю від числа відмов. A description of the testing and debugging process of a software for implementing finite element analysis in a cloud environment is provided. The types and causes of errors during configuration and execution of the program code are analyzed, including: errors that occur during infrastructure deployment and prevent the creation of the necessary cloud environment resources; errors in the infrastructure configuration that do not interfere with the operation of the environment, but make its use ineffective or unreliable; errors related to access to resources in the cloud environment; ineffective solutions that do not interfere with operation, but reduce its efficiency. Tools for ensuring operation in a cloud environment are described, including Azure Resource Manager, Terraform Cloud, GitHub Actions and others. The "main - worker" architecture is used. The selected system configuration is based on the research results is described. The issue of cloud resource management is considered. Based on the analysis of the experimentally obtained dependence of the number of errors and failures on time, a mathematical model is proposed for predicting the reliability of software operations.