ПРОГРАМНА АРХІТЕКТУРА ОНТОЛОГІЧНО-КЕРОВАНОЇ СИСТЕМИ ДЛЯ УПРАВЛІННЯ СКЛАДНИМИ ОБ'ЄКТАМИ

Анотація

У статті розглянуто проблему побудови програмної архітектури онтологічно-керованої системи управління складними об’єктами, орієнтованої на забезпечення ефективного, адаптивного та пояснюваного функціонування в умовах динамічних навантажень і гетерогенності ресурсів. Актуальність дослідження зумовлена зростанням складності сучасних інформаційно-комунікаційних інфраструктур, зокрема університетських корпоративних мереж, які характеризуються високою інтенсивністю користувацьких запитів, варіативністю профілів навантаження та необхідністю забезпечення гарантованих показників якості обслуговування. Запропоновано інтегрований підхід, що поєднує онтологічне моделювання, математичні методи аналізу та оптимізації, а також програмні механізми інтеграції в межах єдиної багаторівневої архітектури. Розроблено формалізовану модель онтологічно-керованої системи, яка забезпечує узгоджене представлення знань предметної області, динамічних даних і процедур прийняття рішень. Запропоновано динамічну модель розподілу навантаження для центрів термінальних кластерів, що враховує часові характеристики потоків запитів, структурні особливості мережі та багатокритеріальні обмеження. Обґрунтовано програмну архітектуру системи, яка включає рівні збору та попередньої обробки даних, онтологічного представлення знань, семантичної обробки, аналітико-оптимізаційного аналізу, інтеграції та представлення результатів. Особливістю архітектури є інтеграція декларативного (онтологічного) та процедурного (алгоритмічного) рівнів, що забезпечує семантичну інтерпретацію станів системи, використання механізмів логічного виведення та формування обґрунтованих керуючих рішень. Показано, що поєднання знання-орієнтованих підходів із математичним моделюванням дозволяє підвищити ефективність розподілу навантаження, зменшити затримки обробки запитів і забезпечити збалансоване використання обчислювальних та комунікаційних ресурсів. Запропонований підхід орієнтований на інтеграцію в існуючі системи управління мережами та може бути використаний як основа для побудови інтелектуальних систем управління ІКТ-інфраструктурами. Перспективи подальших досліджень пов’язані з розширенням моделей за рахунок врахування невизначеності, інтеграцією методів машинного навчання та розробленням цифрових двійників складних систем.