Ведущий программист Лаборатории ПСПОД Центра НТИ СПбПУ Михаил Успенский успешно защитил кандидатскую диссертацию в области методов и моделей обработки диагностической информации для обнаружения и локализации неисправностей в системах хранения данных

26 ноября 2020 года в Санкт-Петербургском политехническом университете Петра Великого (СПбПУ) состоялась успешная защита кандидатской диссертации «Разработка и исследование методов и моделей обработки диагностической информации для обнаружения и локализации неисправностей в системах хранения данных», подготовленной ведущим программистом Лаборатории «Промышленные системы потоковой обработки данных» Центра компетенций НТИ СПбПУ «Новые производственные технологии» Михаилом Успенским.

Научным руководителем соискателя ученой степени кандидата технических наук по специальности 05.13.01 «Системный анализ, управление и обработка информации» стал Владимир Ицыксон, кандидат технических наук, доцент, директор Высшей школы интеллектуальных систем и суперкомпьютерных технологий (ВШИСиСТ) Института компьютерных наук и технологий (ИКНТ) СПбПУ. Научный консультант соискателя – Марина Болсуновская, кандидат технических наук, доцент ВШИСиСТ ИКНТ СПбПУ, заведующий Лабораторией «Промышленные системы потоковой обработки данных» Центра НТИ СПбПУ.

«Современные системы хранения данных (СХД) являются комплексными аппаратно-программными системами, включающими в себя множество взаимосвязанных элементов. Сложность диагностики таких систем постоянно растет, так как по мере увеличения объема хранимых данных возрастает и сложность применяемых решений. Как следствие, растет важность своевременного и точного обнаружения неисправностей не только в носителях информации, но и в элементах, не предназначенных непосредственно для хранения данных, а также неисправностей, возникающих в результате межэлементного взаимодействия. Для обнаружения таких неисправностей необходима разработка новых методов и моделей, обеспечивающих комплексный подход к диагностике на основе анализа расширенного множества параметров СХД», – прокомментировал соискатель.

В своей диссертационной работе исследователь поставил своей целью расширить множество классов обнаруживаемых неисправностей в системах хранения данных, создать новые методы обработки и анализа диагностической информации и разработать инструментальные средства для автоматизации процесса диагностирования. Научная задача представленного исследования заключалась в разработке моделей, методов и алгоритмов, расширяющих множество возможных классов обнаруживаемых неисправностей в системах хранения данных.

Методологически диссертация Михаила Успенского базируется на междисциплинарном подходе с применением:

• методов диагностики на основании диагностических моделей;
• методов диагностики, основанных на анализе закономерностей в данных мониторинга, в том числе методами теории графов, теории распознавания образов, онтологического моделирования и семантических сетей, методами обработки естественного языка с использованием средств машинного обучения.

Теоретическая ценность работы состоит в  разработке подхода, развивающего научные основы построения диагностических моделей, предназначенных для автоматического и автоматизированного обнаружения неисправностей в СХД, путем применения онтологической модели для описания отношений между состоянием объекта, его элементами и диагностическими параметрами с расширением аппарата методов онтологического моделирования, за счёт добавления возможности описания отношения между понятиями, экземплярами и атрибутами при помощи внешних процедур, реализующих применение алгоритмов машинного обучения.

Практическая значимость исследования заключается в разработке и практической реализации в рамках диагностического ПО метода обнаружения неисправностей в СХД, использование которого в процессе функционирования СХД позволит повысить надежность хранения данных и обеспечить бесперебойный доступ к ним. Полученное решение может применяться для диагностирования широкого спектра конфигураций СХД путем изменения набора элементов онтологической модели.

Результаты, полученные в исследовании Михаила Успенского, были использованы для разработки опытного образца программно-аппаратного комплекса предотвращения сбоев в СХД в ходе выполнения работ по разработке программно-аппаратного комплекса прогнозирования неисправностей, выполненных при финансовой поддержке Министерства образования и науки Российской Федерации в рамках Федеральной целевой 7 программы «Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития научно-технического комплекса России на 2014-2020 годы», соглашение о предоставлении субсидии от 03.10.2017 г. № RFMEFI581 17Х 0023.

Официальными оппонентами соискателя выступили:

• Борис Кулик, доктор физико-математических наук, ведущий научный сотрудник лаборатории интеллектуальных электромеханических систем Института проблем машиноведения Российской Академии наук;
• Анна Мелехова, кандидат технических наук, доцент, старший преподаватель Московского физико-технического университета (национальный исследовательский университет) 

При проведении голосования диссертационным советом принято решение о присуждении Михаилу Успенскому ученой степени кандидата технических наук (8 голосов – «за», 0 – «против», 0 – «воздержался»).

Поздравляем новоиспеченного кандидата технических наук и желаем профессиональных успехов!

Справка:

Основные результаты по теме диссертационной работы опубликованы в 13 научных работах и приравненных к ним публикациях, в том числе 3 – в журналах из списка рекомендуемых ВАК и 5 – в журналах, индексируемых в базах SCOPUS и Web of Science. По результатам разработки практической части диссертационной работы зарегистрировано 9 программ для ЭВМ.