Программные продукты и системы

Проникновение в различные сферы жизни человека вычислительной техники и информационных технологий, в частности в виде компьютерных сетей, происходит все более быстрыми темпами. При этом сложность технических устройств, ПО и моделей вычислений неуклонно растет. Это, в свою очередь, делает задачу администрирования вычислительных сетей все более сложной, причем эффективность труда администраторов падает, а стоимость труда возрастает. Выходом из создавшейся ситуации является переход к частично, а затем и полностью автономным системам, которые способны сами поддерживать свою работоспособность [1].

Подобные идеи концептуально близки к моделям облачных вычислений, которые уже находят практическое применение, а также к моделям вездесущих и всепроникающих вычислений [2] и Интернета вещей (Internet of things).

В статье предлагается модель построения распределенных растущих БД, которые могут стать основой для функционирования автономных программных систем, например, в виде самоорганизующегося коллектива конкурирующих программных агентов.

Структура искусственного мира

Автор предлагает рассматривать совокупность программного и аппаратного обеспечения ав- тономной самоорганизующейся системы как искусственный мир, в котором развиваются и совершенствуются программные агенты, реализованные в виде цифровых организмов. Как и их биологические прототипы, цифровые организмы принадлежат к определенным видам, образующим многоуровневую иерархию, подобную иерархии видов в живой природе. Отношения между видами могут быть различными, но, как правило, их можно охарактеризовать как «хищник–жертва» или «производитель–потребитель».

Виды цифровых организмов с одинаковым назначением относятся к одному и тому же уровню, или слою иерархии. Каждый вид может относиться только к одному слою иерархии, но каждый слой может содержать бесконечное количество агентов бесконечно большого количества видов. Виды, относящиеся к нижним уровням иерархии, занимаются непосредственно обработкой данных, в то время как верхние уровни иерархии представлены видами, которые управляют нижними уровнями.

Управление осуществляется благодаря тому, что цифровые организмы, принадлежащие к видам с более высоких уровней иерархии, подавляют или стимулируют активность цифровых организмов с более низких уровней иерархии. Иногда виды с вышележащих уровней иерархии играют роль хищников по отношению к видам с нижележащих уровней, непосредственно ограничивая численность цифровых организмов, принадлежащих к управляемым видам.

Таким образом, предлагаемую совокупность программных агентов, или цифровых организмов, можно рассматривать как искусственный биоценоз.

Если проводить аналогию с биоценозами живой природы, то БД и СУБД представляют собой аналог растений, или продуцентов. Результатом работы СУБД будут организованные структурированные совокупности данных, которые являются объектами информационных запросов, или исходными данными, для программных агентов, то есть цифровых организмов. Выполняя запросы, агент получает плату и увеличивает количество накопленных им баллов. Баллы являются ана- логом внутренней энергии, наличие которой обеспечивает существование агента. Трата энергии агентом происходит постоянно. При отсутствии внутренней энергии агент гибнет. Это может произойти, если агент долгое время не был востребован или оказался неконкурентоспособным. Благодаря постоянной борьбе за существование, смене поколений и выживанию наиболее приспособленных коллектив агентов эволюционирует.

Иерархический способ построения присущ многим концепциям распределенных систем, в частности, архитектура вычислительных сетей является многоуровневой. Многоуровневый иерархический способ организации также положен в основу метакомпьютерных Grid-систем [3]. Примеры многоуровневых архитектур приведены на рисунке.

Поскольку речь идет об автономной самоорганизующейся системе, желательно, чтобы самоорганизация присутствовала на всех уровнях иерархии искусственного биоценоза, в том числе и на уровне управления данными, в частности, чтобы задачи, связанные с ростом БД и пространственным распределением данных, решались автономно.

Растущие БД

Спецификой растущей БД является то, что данные из такой базы не удаляются либо удаляются крайне редко. Такими свойствами, например, отличаются темпоральные (временнЫе) БД, представляющие динамику развития предметной области во времени [4].

Модель построения распределенной СУБД на базе многопроцессорной вычислительной системы с обменом сообщениями была рассмотрена в [4]. В этой модели каждый процессорный элемент имеет собственную внешнюю память, в которой хранятся фрагменты отношений темпоральной БД. Отношения распределены по процессорным элементам покортежно по временному признаку: каждый процессорный элемент хранит кортежи всех отношений БД, относящиеся к некоторому временному интервалу [tb, te]. Один из процессорных элементов ведет архивную БД, содержащую уже неактуальные кортежи отношений.

Рассмотрим модель самоорганизующихся растущих распределенных БД в многомерном пространстве вычислительных узлов. В частности, такое пространство может быть регулярным декартовым клеточным пространством.

Прежде всего для растущих распределенных БД предлагается использовать доменную модель [5]. Любое отношение в этой модели может быть построено в результате сборки на основе множества областей пронумерованных значений (доменов) и таблицы внутреннего представления, каждая строка которой содержит описание кортежа отношения в виде последовательности номеров значений атрибутов. В свою очередь, каждый атрибут связан с доменом значений. Совокупность номера домена и номера внутри домена позволяет однозначно определить кодируемое значение атрибута кортежа.

Доменная модель позволяет легко производить как распределение отношений по вычислительным узлам благодаря разбиению на подмножества, так и сборку отношений. В то же время каждый вычислительный узел может хранить не весь домен и не все отношения БД целиком, а только их отдельные части. Таким образом, могут сочетаться доменный подход и покортежное распределение отношений. При этом пользователю, как и в случае облачных технологий, безразлично, где физически будут располагаться необходимые ему данные: их легко найти благодаря запросу, выполняемому коллективом мобильных программных агентов, посещающих все вычислительные узлы и ориентированных при выполнении поиска на номера доменов и внутридоменные номера значений.

В случае растущих распределенных БД СУБД может быть реализована как приложение, сочетающее в себе свойства клиента и сервера, способное обмениваться данными и управляющей информацией с аналогичными СУБД, расположенными на других вычислительных узлах.

Опишем алгоритм пополнения данными базы. Пусть вычислительный узел, на котором располагаются часть БД и соответствующая СУБД, связан с соседними узлами с помощью n+1 логических каналов {ch1, …, chn, chn+1}. СУБД, находящаяся в любом из вычислительных узлов, может функционировать в одном из трех режимов: холостого хода и ожидания инициации, пассивной обработки запросов, а также управления СУБД в смежных узлах.

При поступлении новых данных СУБД выполняет следующие действия.

1. Если СУБД находится в режиме холостого хода, перейти в режим пассивной обработки запросов, выполнить шаг 2.

2. Пока не исчерпан допустимый для данного узла объем хранения, принимать данные и размещать их на локальном запоминающем устройстве. В противном случае установить i=1, перейти в режим управления СУБД в смежных узлах, выполнить шаг 3.

3. Если i=n+1, перейти к шагу 4. Иначе передать поступившие данные в направлении chi, чтобы на смежном узле была инициирована СУБД, которая начнет постепенное заполнение своей локальной памяти поступившими фрагментами БД. Присвоить i=i+1, повторять, пока i≤n.

4. Передать данные в случайно выбранном направлении в любой из логических каналов {ch1, …, chn}.

СУБД вычислительного узла может снова перейти в режим холостого хода, если БД, хранящиеся на данном вычислительном узле, будут удалены.

Канал chn+1 не используется для дальнейшего роста БД и рассматривается как материнский, связывающий данный экземпляр СУБД с управляющим по отношению к нему экземпляром из смежного вычислительного узла. Значение номера материнского канала определяется для СУБД на текущем узле при инициации и переходе в режим пассивной обработки запросов.

В рассматриваемой модели организации БД СУБД также можно реализовать как программный агент, способный клонироваться и обладающий мобильностью, что позволит осуществлять перемещение между вычислительными узлами как самой СУБД, так и доменов и БД, находящихся под управлением данной копии СУБД.

Расширенные запросы

Предложенный подход к организации распределенных БД имеет еще одно преимущество: в системе могут быть реализованы не только обычные, но и расширенные запросы. В случае расширенного запроса пользователь может не указывать имя таблицы БД, в которой производится поиск, предполагая, что поиск возможен по всем таблицам. В результате должны быть выбраны все кортежи из всех таблиц, содержащие заданные номера значений из заданных доменов на уровне внутреннего представления. Таким образом, расширенный запрос строится исходя из ориентации на домен и значение в нем.

Расширенный запрос с ориентацией на домен может, например, выглядеть так [6]:

select *

from*

where ФИО=²Иванов И.И.².

Здесь символ * в предложении from означает, что требуется провести поиск во всех имеющихся таблицах, в которых используется домен ФИО, безотносительно к имени связанного с доменом атрибута, и выбрать все записи из таблиц, содержащие значение ²Иванов И.И.² из домена ФИО. В данном случае имя домена и значение представлены в более удобной для пользователя символьной форме, однако при выполнении запроса СУБД и коллективом программных агентов должны использоваться внутрисистемные номера как доменов, так и значений в доменах.

В заключение необходимо отметить, что предлагаемый в статье подход к организации распределенных БД позволит перейти к новому типу систем, реализующих концепцию SaaS (Software as a Service – программное обеспечение как услуга). Эти системы не только будут распределенными и обладающими прозрачной для пользователя структурой, но и смогут адаптироваться к конкретному пользователю и его задачам благодаря самоорганизации. Применение доменно-ориенти­рованного подхода позволит приблизить поиск в распределенных БД к релевантному поиску в Интернете.

Литература

1.     IBM Autonomic Computing. URL: http://www-01.ibm. com/software/tivoli/autonomic/ (дата обращения: 30.05.2012).

2.     Гофф М.К. Сетевые распределенные вычисления: достижения и проблемы; [пер. с англ.]. М.: КУДИЦ-ОБРАЗ, 2005. 320 с.

3.     Foster I., Kesselman K., Tuecke S., The Anatomy of the Grid: Enabling Scalable Virtual Organizations, Lecture Notes in Comp. Sc., 2001, Vol. 2150, pp. 1–25.

4.     Кольчугина Е.А. Системы управления временными базами данных для решения задач обработки информации в автоматизированных системах управления распределенными объектами: дис... канд. техн. наук. Пенза, 1998. 156 с.

5.     Линьков В.М. Нумерационные методы в проектировании систем управления данными. Пенза: Изд-во Пенз. гос. техн. ун-та, 1994. 156 с.

6.     Кольчугина Е.А. Организация баз данных и распределенный информационный поиск // Современные информационные технологии: тр. междунар. науч.-технич. конф. Пенза: Пенз. гос. технологич. акад., 2005. Вып. 2. С. 95–97.

References

1.     IBM Autonomic Computing, available at: http://www-01.ibm.com/software/tivoli/autonomic/ (accessed 30 May 2012).

2.     Goff M.K., Network Distributed Computing: Fitscapes and Fallacies, Prentice Hall, 2004.

3.     Foster I., Kesselman K., Tuecke S., Lecture Notes in Computer Science, Vol. 2150, 2001, pp. 1–25.

4.     Kolchugina E.A., Sistemy upravleniya vremennymi bazami dannykh dlya resheniya zadach obrabotki informatsii v avtomatizi­rovannykh sistemakh upravleniya raspredelennymi objektami: dissertatsiya na soisk. uch. stepeni k.t.n. [Temporary databases control systems for solving data processing tasks in distributed objects automated control systems: Ph.D. thesis], Penza, PenzSTU Publ., 1998.

5.     Linkov V.M., Numeratsionnye metody v proektirovanii sistem upravleniya dannymi [Numeric methods in data control systems design], Penza, PenzSTU Publ., 1994.

7.     Kolchugina E.A., Sovremennye informatsionnye techno­logii: Trudy mezhdunar. nauchno-tekhnicheskoy konf. [Modern IT: proc. of int. computer-based conf.], Penza, PenzSTU Publ., 2005, iss. 2, pp. 95–97.