Состоялась защита кандидатской диссертации Михаила Успенского

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

М.Б. Успенский, М.В. Болсуновская

«Современные 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 М. 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 Александрович Кулик, доктор физико-математических наук, ведущий научный сотрудник лаборатории интеллектуальных электромеханических систем ФГБУН «Институт проблем машиноведения Российской Академии наук»
• Анна Леонидовна Мелехова, кандидат технических наук, доцент, старший преподаватель ФГАОУ ВО «Московский физико-технический университет» (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.

ПУБЛИКАЦИИ

В журналах, рекомендованных ВАК

1. Успенский М.Б. Обзор подходов к обнаружению неисправностей в системах хранения данных / Успенский М.Б. // Научно-технические ведомости СПбГПУ. Информатика. Телекоммуникации. Управление – 2019. — №4 – С.145-158.
2. Успенский М.Б. Применение онтологической модели и алгоритмов классификации текста в задачах обнаружения сбоев систем хранения данных / Успенский М.Б. // Известия Самарского научного центра Российской академии наук – 2020. — №1 — С.107-113.
3. Успенский М.Б. Автоматическое обнаружение сбоев в системах хранения данных с использованием журналов системного программного обеспечения / Успенский М.Б. // Информация и космос – 2020. — №1 – С. 90-96.

В изданиях, индексированных в Web of Science и Scopus

4. Uspenskij, M. B. (2019). Log mining and knowledge-based models in data storage systems diagnostics. //E3S Web of Conferences, Vol.140, №03006.
5. Shirokova S.V., Bolsunovskaiya M.V., Loginova A.V., Uspenskiy M.B. Developing a procedure for conducting a security audit of a software package for predicting storage system failures // MATEC Web Conf, 2018. International Scientific Conference on Energy, Environmental and Construction Engineering (EECE-2018). Volume 245, № 10007.
6. Uspenskij M., Makarov A., Sochnev A., Shirokova S., Petrov V. Development of a software structure for monitoring the working capacity of the data storage system for predicting failures and preventing critical situations // Proceedings of the 33^rd International Business Information Management Association Conference, IBIMA 2019: Education Excellence and Innovation Management through Vision 2020, 2019. Pp. 8508-8514.
7. Mamoutova O.V., Shirokova S.V., Uspenskij M.B., Loginova A.V. The ontology-based approach to data storage systems technical diagnostics // E3S Web of Conferences, Vol. 91, № 08018.
8. Mamoutova O.V, Uspenskiy M.B., Sochnev A.V., Smirnov S.V. Bolsunovskaya M.V. Knowledge Based Diagnostic Approach for Enterprise Storage Systems // Proceeding of IEEE 17th International Symposium on Intelligent Systems and Informatics, 2019

В прочих изданиях

9. Макаров А.С., Болсуновская М.В., Широкова С.В., Успенский М.Б., Кузьмичев А.А. Анализ подходов к диагностике систем хранения данных // Мягкие вычисления и измерения: сборник трудов XXI Международной конференции, 2018. Т. 2. С. 61-64
10. Приданова Е.В., Успенский М.Б., Ицыксон В.М. Мониторинг и анализ параметров системы хранения данных для оценки ее состояния // Сборник научных трудов XXIII Международной научно-практической конференции “Системный анализ в проектировании и управлении”, 2019. С. 170-177.
11. Иванов О.И., Михайлов Е.А., Пустоветов В.И., Успенский М.Б. Подсистема подготовки тестовых проектов для контрольно-диагностических комплексов // Вопросы радиоэлектроники. 2013. Т. 1. № 1. С. 99-105.
12. Берлик С.А., Иванов О.И., Успенский М.Б., Пустоветов В.И. Архитектура графической среды аппаратно-программного комплекса КДК // Вопросы радиоэлектроники. 2013. Т. 1. № 1. С. 73-80.
13. Михайлов А.Н., Иванов О.И., Успенский М.Б. Сигнатурный анализатор для многофункционального аппаратно-программного комплекса КДК // Вопросы радиоэлектроники. 2014. Т. 1. № 2. С. 106-112.

Свидетельства о государственной регистрации программ для ЭВМ

1. Успенский М.Б. Программа для сбора параметров системы хранения данных / М.Б. Успенский, В.Д. Петров, А.В. Сочнев, В.И Пустоветов. – Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2018660284 от 21.08.2018.
2. Успенский М.Б. Программа имитации функционирования аппаратной компоненты системы хранения данных — носителя информации / М.Б. Успенский, М.Е. Карпов. – Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2018665078 от 30.11.2018.
3. Успенский М.Б. Программа имитации функционирования аппаратной компоненты системы хранения данных — контроллера фабрики PCI-Express / М.Б. Успенский, К. Арзыматов. – Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2018665160 от 03.12.2018.
4. Успенский М.Б. Программа имитации функционирования аппаратной компоненты системы хранения данных — контроллера хранения данных / М.Б. Успенский, В.С. Белавин. – Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2018665676 от 06.12.2018.
5. Успенский М.Б. Программа для сбора и отображения климатических параметров систем хранения данных / М.Б. Успенский, С.В. Смирнов. – Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2019614476 от 05.04.2019.
6. Успенский М.Б. Программа для диагностирования системы хранения данных / М.Б. Успенский, М.И. Гущин. – Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2019618328 от 27.06.2019.
7. Успенский М.Б. Программа настройки параметров имитационной модели функционирования системы хранения данных / М.Б. Успенский, В.С. Белавин. – Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2019618010 от 25.06.2019.
8. Иванов О.И. Программа тестирования и диагностики цифровой радиоэлектронной аппаратуры с использованием многоканального сигнатурного анализа / О.И. Иванов, В.И. Пустоветов, М.Б. Успенский. – Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2015661325 от 23.10.2015.
9. Иванов О.И. Программа подготовки комбинированных тестовых проектов / О.И. Иванов, В.И. Пустоветов, М.Б. Успенский. – Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2015661326 от 23.10.2015.