Оценка и управление QoS и SLA в туманных и облачных сегментах iot-сети в авиационной отрасли

Авторы

Глушак Е. В.^*, Мишин Д. В.^**

Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики,

*e-mail: evglushak@yandex.ru
**e-mail: d.mishin@psuti.ru

Аннотация

Данная статья посвящена разработке и исследованию математической модели управления качеством обслуживания (QoS) и соблюдением соглашений об уровне сервиса (SLA) в гибридных IoT-сетях, включающих туманные и облачные сегменты, с учётом специфики авиационной отрасли. В современных условиях цифровизации авиационных систем и широкого внедрения Интернета вещей (IoT) возникает необходимость обеспечения высокой надёжности, минимальных задержек и гарантированной пропускной способности передачи данных, что критично для безопасности и эффективности авиационных операций.
В работе предложена комплексная математическая модель, учитывающая распределённую архитектуру IoT-сети, параметры интенсивности генерации данных IoT-устройствами, вычислительные мощности туманных узлов и облачного центра, а также сетевые задержки передачи данных. Модель базируется на теории массового обслуживания (M/M/1 очередь) для оценки времени обработки пакетов и включает ограничения по ресурсам, требованиям QoS и SLA.
2
Целью является минимизация суммарной задержки при одновременном соблюдении заданных параметров качества и пропускной способности.
Методология исследования включает численное моделирование с использованием программных средств Python, где для пяти IoT-устройств, двух туманных узлов и облака были заданы реальные параметры нагрузки, задержек и требований QoS/SLA. На основе эвристического алгоритма распределения нагрузки определялось оптимальное обслуживание каждого устройства, что позволило оценить эффективность предложенной модели.
Результаты численного эксперимента показали значительное улучшение ключевых показателей. Среднее снижение задержек составило около 40-45%, а увеличение пропускной способности — порядка 20-30% по сравнению с отсутствием оптимизации. Все устройства удовлетворяли требованиям QoS и SLA, что подтверждает практическую применимость модели для авиационных IoT-систем.
В заключении отмечается актуальность разработанной модели для авиационной отрасли, где критически важна оперативность и надёжность обработки данных. В дальнейшем планируется расширение модели с учётом динамических изменений нагрузки, интеграция механизмов безопасности и конфиденциальности, а также разработка адаптивных алгоритмов управления в реальном времени. Экспериментальная проверка и внедрение модели в реальные авиационные системы станут важным этапом дальнейших исследований.
Представленная работа вносит значительный вклад в развитие технологий управления QoS и SLA в гибридных IoT-сетях, способствуя повышению безопасности и эффективности авиационных информационных систем.

Ключевые слова:

интернет вещей; качество обслуживания; соглашение об уровне обслуживания; туманные вычисления; облачные вычисления; оптимизация; нагрузка.

Список источников

1. Кузьмичев А.Н., Морозов А.Ю. Технологии IoT в авиации // Авиация и космонавтика: 20-ая Международной конференции, М.: Перо, 2021. С. 237–238.
2. 13
3. Кондрашин М.А., Арсенов О.Ю., Козлов И.В. Применение технологии виртуализации и облачных вычислений при построении сложных распределенных моделирующих систем // Труды МАИ: электрон. журнал. 2016. № 89. 14 с. URL: https://trudymai.ru/published.php?ID=73411.
4.  Глушак Е.В., Михайлова П.Д. Обзор адаптивных алгоритмов распределения потоков данных Интернета вещей в облачных и туманных средах // Инфокоммуникационные технологии. 2024. Т. 22, № 4 (88). С. 15–22.
5. Кузнецова С.В., Семенов А.С. Цифровые двойники в аэрокосмической промышленности: объектно-ориентированный подход // Труды МАИ: электрон. журнал. 2023. № 131. URL: https://trudymai.ru/published.php?ID=175906.
6. Глушак Е.В., Клюев Д.С., Воловач В.И. Анализ распределения задач в системе облачных и туманных вычислений // T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. 2025. Т. 19, № 7. С. 25–33.
7. Глушак Е.В., Клюев Д.С. Разработка и исследование моделей функционирования облачных и туманных вычислений // Радиотехника. 2025. Т. 89, № 3. С. 157–168.
8. Глушак Е.В. Облачные и туманные вычисления: архитектура, моделирование, применение: монография. Вологда; М.: Инфра-Инженерия, 2025. 180 с.
9. Глушак Е.В. Разработка и исследование имитационных моделей облачных и туманных вычислений в программе Fogtorch // Радиотехника. 2025. Т. 89, № 8. С. 96–104.
10. Жаринов А.В. Организация передачи сигнальных сообщений в вычислительных сетях летательного аппарата // Известия Самарского научного центра Российской академии наук. 2023. Т. 25, № 1 (111). С. 76–82.
11. Гук Е.О. Применение сетевых технологий для обеспечения безопасности в гражданской авиации // Нанотехнологии: наука и производство. 2023. № 4. С. 14–18.
12. Особенности обработки сетевого трафика на коммутаторах третьего уровня с открытыми операционными системами / И.Г. Бужин, В.М. Антонова, Р.В.
13. Поздняков, Ю.Б. Миронов // Труды МАИ: электрон. журнал. 2024. № 136. URL: https://trudymai.ru/published.php?ID=180677.
14. Dogea R., Yan X.T., Millar R. Testing and evaluation of the structural performance of a 3D-printed polylactic acid aircraft wing rib // Discover Mechanical Engineering. 2023. Vol. 2, no. 1. 17 p.
15. Глушак Е.В. Михайлова П.Д. Исследование задержек при передаче данных в медицинских сетях с помощью программы iFogSim // Инфокоммуникационные технологии. 2024. Т. 22, № 2 (86). С. 35–45.
16. Тарасов В.Н. Спектральное разложение для модели задержки на основе СМО с эрланговским и гиперэкспоненциальным распределениями // Физика волновых процессов и радиотехнические системы. 2022. Т. 25, № 3. С. 24–28.
17. Буряк Ю.И., Никонов Ю.Ю. Совершенствование процессов поддержания летной годности воздушных судов за счет создания высокоскоростной гетерогенной информационной системы // Вестник компьютерных и информационных технологий. 2024. Т. 21, № 6 (240). С. 31–40.
18. Искусственный интеллект в авиации / Д.Е. Батищев, М.И. Козявин, И.Д. Ефимов, М.А. Кондрякова // Научный аспект. 2023. Т. 33, № 12. С. 4087–4095.
19. Опыт и задачи интеллектуализации бортового радиоэлектронного оборудования летательных аппаратов / С.В. Анохин, А.В. Требухов, В.В. Кавинский и др. // Труды ГосНИИАС. Серия: Вопросы авионики. 2023. № 1(60). С. 30–44.
20. Желтов С.Ю. Проблемы и направления интеллектуализации комплексов бортового оборудования // Труды ГосНИИАС. Серия: Вопросы авионики. 2020. № 3(49). С. 3–17.
21. Сенсорные сети контроля состояния авиационной техники при испытаниях и эксплуатации / Е.С. Солдатов, А.В. Богомолов, Е.В. Ларкин, А.С. Солдатов // Авиакосмическое приборостроение. 2024. № 2. С. 61–68.
22. Martin D., Kühl N., Satzger G. Virtual sensors // Business & Information Systems Engineering. 2021. Vol. 63, no. 3. P. 315–323.

Скачать статью