36258

Интеллектуальные службы администрирования. Современные программные продукты крупных компьютерных сетей (Cfengine)

Доклад

Информатика, кибернетика и программирование

Знания о предметной области необходимые для работы ЭС определенным образом формализованы и представлены в памяти ЭВМ в виде базы знаний которая может изменяться и дополняться в процессе развития системы. Главным достоинством ЭС является возможность накопления знаний и сохранение их длительное время. При решении задач требующих обработки большого объема знаний возможность возникновения ошибки при переборе очень мала. Также возможно возникновение трудностей чисто психологического порядка: при создании базы знаний системы эксперт может...

Русский

2013-09-21

104 KB

46 чел.

PAGE  1

  1.  Интеллектуальные службы администрирования. Современные программные продукты крупных компьютерных сетей (Cfengine).

Искусственный интеллект и экспертные системы

Искусственный интеллект (ИИ) представляет собой совокупность научных дисциплин, изучающих методы решения задач интеллектуального (творческого) характера с использованием ЭВМ.

Область ИИ имеет более чем сорокалетнюю историю развития. С самого начала в ней рассматривался ряд весьма сложных задач, которые, наряду с другими, и до сих пор являются предметом исследований: автоматические доказательства теорем, машинный перевод (автоматический перевод с одного естественного языка на другой), распознавание изображений и анализ сцен, планирование действий роботов, алгоритмы и стратегии игр.

Экспертные системы (ЭС) возникли как значительный практический результат в применении и развитии методов  ИИ. ЭС – это набор программ или программное обеспечение, которое выполняет функции эксперта при решении какой-либо задачи в области его компетенции. ЭС, как  и эксперт-человек, в процессе своей работы оперирует со знаниями. Знания о предметной области, необходимые для работы ЭС, определенным образом формализованы и представлены в памяти ЭВМ в виде базы знаний, которая может изменяться и дополняться в процессе развития системы.

Главным достоинством ЭС является возможность накопления знаний и сохранение их длительное время. В отличие от человека к любой информации ЭС подходят объективно, что улучшает качество проводимой экспертизы. При решении задач, требующих обработки большого объема знаний, возможность возникновения ошибки при переборе очень мала.

При создании ЭС возникает ряд затруднений. Это, прежде всего, связано с тем, что заказчик не всегда может точно сформулировать свои требования к разрабатываемой системе. Также возможно возникновение трудностей чисто психологического порядка: при создании базы знаний системы эксперт может препятствовать передаче своих знаний, опасаясь, что впоследствии его заменят “машиной”. Но эти страхи не обоснованы, т. к. ЭС не способны обучаться, они не обладают здравым смыслом, интуицией. Но в настоящее время ведутся разработки экспертных систем, реализующих идею самообучения. Также ЭС неприменимы в больших предметных областях и в тех областях, где отсутствуют эксперты.   

Как правило, в состав ЭС входят:

  •  интерфейс, обеспечивающий общение пользователя с экспертной системой в удобной для него форме, он позволяет передавать ей информацию, составляющую содержание базы данных, обратиться к системе с вопросом или за объяснением;
  •  рабочая память, хранящая данные (база данных), соответствующие объектам, связь между которыми задается правилами в базе знаний;
  •  диспетчер, определяющий порядок функционирования экспертной системы, планирующий порядок постановки и достижения целей;
  •  машина вывода – формально–логическая система, реализованная в виде программного модуля, позволяющая логически выводить необходимую для пользователя  информацию, исходя из сведений, размещенных в базе знаний. Принято рассматривать машину вывода и интерфейс как один крупный модуль, обычно называемый  оболочкой экспертной системы, или, для краткости, просто оболочкой;
  •  база знаний – совокупность всех имеющихся сведений о проблемной области, для которой предназначена данная экспертная система, записанных с помощью  определенных формальных структур представления знаний (набора правил, фреймов, семантических сетей и пр.);
  •  блок объяснений – важная компонента экспертной системы, который дает возможность пользователю убедиться в обоснованности информации, получаемой им от экспертной системы, позволяющий задавать ей вопросы, и на основании  разумных  ответов проникаться к ней доверием.

Под БЗ будем понимать модель предметной области, содержащей:

формализованные знания специалистов в виде наборов эвристических правил;

метаправила, определяющие стратегию управления эвристическими правилами в ходе реализации основных функций ЭС; сведения о структуре и содержании БД.

БЗ, в отличие от БД, содержит не только количественные характеристики фактов (данные), а в основном субъективные эвристические знания экспертов. Знания в БЗ образуют сложные, иерархические структуры, что достигается путем введения разнообразных отношений, взаимосвязей.

БЗ с помощью тех или иных моделей отражает знания эксперта о предметной области, способы анализа поступающих фактов и методы вывода, т.е. порождения новых знаний на основании имеющихся и вновь поступивших. Факты и правила существуют в различных видах знаний человека-эксперта.

Назначение экспертных систем

ЭС – это яркое и быстро прогрессирующее направление в области ИИ. Причиной повышенного интереса, который ЭС вызывают к себе на протяжении всего своего существования, является возможность их применения к решению задач из самых различных областей человеческой деятельности. Пожалуй, не найдется  такой проблемной области, в которой не было бы создано ни одной ЭС или, по крайней мере, такие попытки не предпринимались бы.

ЭС выдают советы, проводят анализ, выполняют классификацию, дают консультации и ставят диагноз. Они ориентированы на решение задач, обычно требующих проведения экспертизы человеком-специалистом. В отличие от машинных программ, использующий процедурный анализ, ЭС решают задачи в узкой предметной области (конкретной области экспертизы) на основе дедуктивных рассуждений. Такие системы часто оказываются способными найти решение задач, которые неструктурированны и плохо определены. Они справляются с отсутствием структурированности путем привлечения эвристик, т. е. правил, взятых “с потолка”, что может быть полезным в тех системах, когда недостаток необходимых знаний или времени исключает возможность проведения полного анализа.

Главное достоинство ЭС – возможность накапливать знания, сохранять их длительное время, обновлять и тем самым обеспечивать относительную независимость конкретной организации от наличия в ней квалифицированных специалистов. Накопление знаний позволяет повышать квалификацию специалистов, работающих на предприятии, используя наилучшие, проверенные решения.

Практическое применение ИИ на машиностроительных предприятиях и в экономике основано на  ЭС, позволяющих повысить качество и сохранить время принятия решений, а также способствующих росту эффективности работы и повышению квалификации специалистов.

Отличие ЭС от других программных продуктов

Основными  отличиями ЭС от  других программных продуктов являются использование не только данных, но и знаний, а также специального механизма вывода решений и новых знаний на основе имеющихся. Знания в ЭС представляются в такой форме, которая может быть легко обработана на ЭВМ. В ЭС известен алгоритм обработки знаний, а не алгоритм решения задачи. Поэтому применение алгоритма обработки знаний может привести к получению такого результата при решении конкретной задачи, который не был предусмотрен. Более того, алгоритм обработки знаний заранее неизвестен и строится по ходу решения задачи на основании эвристических правил. Решение задачи в ЭС сопровождается понятными пользователю объяснениями, качество получаемых решений обычно не хуже, а иногда и лучше достигаемого специалистами. В системах, основанных на знаниях, правила (или эвристики), по которым решаются проблемы в конкретной предметной  области, хранятся в базе знаний. Проблемы ставятся перед системой в виде совокупности фактов, описывающих некоторую ситуацию, и система с помощью базы знаний пытается вывести заключение из этих фактов (см. рис.1).

                                        

                                         

                                                                  

Рис.1 Взаимодействие механизма вывода с базой знаний

Качество ЭС определяется размером и качеством базы  знаний (правил или эвристик). Система функционирует в следующем циклическом режиме: выбор (запрос) данных или результатов анализов, наблюдения, интерпретация результатов, усвоение новой информации, выдвижении с помощью правил временных гипотез и затем выбор следующей порции данных или результатов анализов (рис.2). Такой процесс продолжается до тех пор, пока не поступит информация, достаточная для окончательного заключения.                                                                 

В любой момент времени в системе существуют три типа знаний:

структурированные знания - статические знания о предметной области. После того как эти знания выявлены, они уже не изменяются;

структурированные динамические знания - изменяемые знания о предметной области. Они обновляются по мере выявления новой информации;

рабочие знания  - знания, применяемые для решения конкретной задачи или проведения консультации.  

Все перечисленные выше знания хранятся в базе знаний. Для ее построения требуется провести опрос специалистов, являющихся экспертами в конкретной предметной области, а затем систематизировать, организовать и снабдить эти знания указателями, чтобы впоследствии их можно было легко извлечь из базы знаний.  

                             

          

                                  

 

                                                        

     

                                                   

                                                  

                                                                                 

                                                                                           

Рис.2. Схема работы ЭС.

Области применения экспертных систем

Области применения ЭС могут быть сгруппированы в несколько основных классов: медицинская диагностика, контроль и управление, диагностика неисправностей в механических и электрических устройствах, обучение.

Медицинская диагностика. Диагностические системы используются для установления связи между нарушениями деятельности организма и их возможными причинами. Наиболее известна диагностическая система MYCIN, которая предназначена для диагностики и наблюдения за состоянием больного при менингите и бактериальных инфекциях. Ее первая версия была разработана в Стенфордском университете в середине 70-х годов. В настоящее время эта система ставит диагноз на уровне врача-специалиста. Она имеет расширенную базу знаний, благодаря чему может применяться и в других областях медицины.

Прогнозирование. Прогнозирующие системы предсказывают возможные результаты или события на основе данных о текущем состоянии объекта. Программная система “Завоевание Уолл-Стрита” может проанализировать конъюнктуру рынка и с помощью статистических методов алгоритмов разработать для вас план капиталовложений на перспективу. Она не относится к числу систем, основанных на знаниях, поскольку использует процедуры и алгоритмы традиционного программирования. Хотя пока еще отсутствуют ЭС, которые способны за счет своей информации о конъюнктуре рынка помочь вам увеличить капитал, прогнозирующие системы уже сегодня могут предсказывать погоду, урожайность и поток пассажиров. Даже на персональном компьютере, установив простую систему, основанную на знаниях, вы можете получить местный прогноз погоды.

Планирование. Планирующие системы предназначены для достижения конкретных целей при решении задач с большим числом переменных. Дамасская фирма Informat впервые в торговой практике предоставляет в распоряжении покупателей 13 рабочих станций, установленных в холле своего офиса, на которых проводятся бесплатные 15-минутные консультации с целью помочь покупателям выбрать компьютер, в наибольшей степени отвечающий их потребностям и бюджету. Кроме того, компания Boeing применяет ЭС для проектирования космических станций, а также для выявления причин отказов самолетных двигателей и ремонта вертолетов. Экспертная система  XCON, созданная фирмой DEC, служит для определения или изменения конфигурации компьютерных систем типа VAX и в соответствии с требованиями покупателя. Фирма DEC разрабатывает более мощную систему XSEL, включающую базу знаний системы XCON, с целью оказания помощи покупателям при выборе вычислительных систем с нужной конфигурацией. В отличие от XCON система XSEL является интерактивной.

Интерпретация. Интерпретирующие системы обладают способностью получать определенные заключения на основе результатов наблюдения. Система PROSPECTOR, одна из наиболее известных систем интерпретирующего типа, объединяет знания девяти экспертов. Используя сочетания девяти методов экспертизы, системе удалось обнаружить залежи руды стоимостью в миллион долларов, причем наличие этих залежей не предполагал ни один из девяти экспертов. Другая интерпретирующая система- HASP/SIAP. Она определяет местоположение и типы судов в тихом океане по данным акустических систем слежения.

Контроль и управление. Системы, основанные на знаниях, могут иметь применение в качестве интеллектуальных систем контроля, с помощью которых можно принимать решения, анализируя данные, поступающие от нескольких  источников. Такие системы уже работают на атомных электростанциях, управляют воздушным движением и осуществляют медицинский контроль. Они могут быть также полезны при регулировании финансовой  деятельности предприятия для оказания помощи при выработке решений в критических ситуациях.

Диагностика неисправностей в механических и электрических устройствах. В этой сфере системы, основанные на знаниях, незаменимы как при ремонте механических и электрических машин (автомобилей, дизельных локомотивов и т.д.), так и  при устранении неисправностей и ошибок в аппаратном и программном обеспечении  компьютеров.

Обучение. Системы, основанные на знаниях, могут входить составной частью в компьютерные системы обучения. Система получает информацию о деятельности некоторого объекта (например, студента) и анализирует его поведение. База знаний изменяется в соответствии с поведением объекта. Примером этого обучения может служить компьютерная игра, сложность которой увеличивается по мере возрастания степени квалификации играющего. Одной из наиболее интересных обучающих ЭС является разработанная Д. Ленатом система EURISCO, которая использует простые эвристики. Эта система была опробована в игре Т. Тревевеллера, имитирующая боевые действия. Суть игры состоит в том, чтобы определить состав флотилии, способной нанести поражение в условиях неизменяемого множества правил. Система EURISCO включила в состав флотилии небольшие,  способные провести быструю атаку корабли  и одно очень маленькое скоростное судно и постоянно выигрывала в течение трех лет, несмотря на то, что в стремлении воспрепятствовать  этому правила игры меняли каждый год.

Большинство  ЭС включают знания, по содержанию которых их можно отнести одновременно к нескольким типам. Например, обучающая система может также обладать знаниями, позволяющими выполнять диагностику и планирование. Она определяет способности обучаемого по основным направлениям курса, а затем с учетом полученных данных составляет учебный план. Управляющая система может применяться для целей контроля, диагностики, прогнозирования и планирования. Система, обеспечивающая сохранность жилища, может следить за окружающей обстановкой, распознавать происходящие события (например, открылось окно), выдавать прогноз (вор-взломщик намеревается проникнуть в дом) и составлять план действий (вызвать полицию).

В целом ЭС не рекомендуется применять для решения следующих типов задач:

- математических, решаемых обычным путем формальных преобразований и процедурного анализа;

- задач распознавания, поскольку в общем случае они решаются численными методами;

- задач, знания о методах решения которых отсутствуют (невозможно построить базу знаний).

Система Cfengine 2.0.8

Cfengine, или configuration engine (конфигурационный двигатель) специальный агент/программный робот и высокоуровневый язык политик для построения экспертной системы администрирования и конфигурирования крупных компьютерных сетей.

Cfengine использует идею классов и несложного интеллекта для определения и автоматизации конфигурирования и поддержки системного состояния для различных конфигураций, от маленькой до очень крупных. Cfengine разработан как часть компьютерной иммунной системы.

Концептуальная основа Cfengine. Современная информационная система не является одним компьютером, нынче она похожа больше на сообщество компьютеров, которое состоит из множества независимых компонентов, которые работают вместе для достижения общих целей. Различными путями современные операционные системы и сети разработаны одновременно, и их разработка имеет много параллелей. Компьютерные сети используют эту модель для обеспечения функционирования. Операционные системы лучше обслуживаются этой моделью и стремятся к ясной объектной ориентированности и лучшему распределению ресурсов. Это фундаментальный механизм, с помощью которого распределенные системы работают.

Cfengine - это система, базирующаяся на языке, разработанном Марком Бургессом, которая специально разработана для тестирования и конфигурирования программного обеспечения. Можно считать cfengine языком очень высокого уровня, намного выше уровня, чем Perl или shell. Одна строка может привести к созданию тысяч связей, или установке тысяч разрешений на доступ к тысячам файлов. Основная идея cfengine состоит в создании одного конфигурационного файла (или комплекта файлов) которые должны содержать в себе конфигурационные установки для каждого, отдельно взятого, хоста в вашей сети. Cfengine запускается на каждом хосте и руководствуется одним файлом (или группой файлов), в которых определена политика конфигурирования системы; затем cfengine, если необходимо, проверяет текущую конфигурацию хоста и, в случае отклонений, корректирует в соответствие эталонной.

Несмотря на стандартное мнение, что системным администрированием должен заниматься только суперпользователь, cfengine может также использоваться обычными пользователями, как инструмент удаления старых ненужных файлов и управления разрешениями на доступ к их файлам.

Когда вы начинаете управлять маленькой сетью с несколькими рабочими станциями, или возможно одним мэйнфреймом, это достаточно просто привыкнуть корректировать конфигурацию системы вручную, создавать ссылки, писать скрипты и т.п. Когда же размер системы возрастает, то до того, как вы сможете это осознать, ваша система возможно будет иметь пять различных типов UNIX от различных поставщиков и каждая система должна конфигурироваться по–своему. И вы поймете очень скоро, что UNIX не имеет общего стандарта, и что ни один из ваших скриптов не может работать на каждой из систем без тщательного исследования и тестирования. Количество конструкций if..then..else.. в ваших скриптах будет расти так быстро, что вы не сможете реально увидеть конец вашего скрипта .

Для крупных систем с различными операционными системами требуется более реальный путь проведения изменений. И после всего, если вам срочно понадобиться заменить вышедший из строя диск, тогда все ваши вручную установленные ссылки превратятся в никому не нужные каракули!

С другой стороны идея cfengine состоит в фокусировке на предоставлении удобного инструмента для ключевых областей системного администрирования и языка, который убирает все эти суетливые if..then...else из скриптов с помощью декларативного языка, оптимизируя конфигурационную программу и содержащую раздельные функции управления и реализации.

Так как сделать "все" обычно невозможно, cfengine сфокусировано на нескольких ключевых функциях, которые трудно обеспечить с помощью ручного создания скриптов. Этот продукт устраняет необходимость во множестве тестов и позволяет вам организовать вашу сеть согласно классам компонентов. Из одного конфигурационного файла (или группы файлов) вы определяете, используя классы, как ваша сеть должна быть сконфигурирована – и cfengine будет затем, разбирая ваш файл и исполнять инструкции для каждого конкретного хоста, посылать административные сообщения, исправлять ошибки и злонамеренные внешние изменения конфигурации.

Операции, которые могут быть автоматизированы с помощью cfengine:

  •  проверка и конфигурирование сетевых интерфейсов;
  •  редактирование текстовых файлов;
  •  создание и поддержка сиволических ссылок, включая множественные ссылки с помощью одной команды;
  •  проверка и установка разрешений на доступ и владельцев  файлов;
  •  очистка (удаление) старых ненужных файлов, которые захламляют систему;
  •  систематическое, автоматизированное монтирование файловых систем (Unix);
  •  проверка наличия важных файлов и файловых систем;
  •  контроль выполнения пользовательских скриптов и команд;
  •  Cfengine следует структуре решений на основе классов.


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

48346. Консульство Н. Бонапарта 31.5 KB
  Здійснивши державний переворот Наполеон зосередив у своїх руках таку виконавчу владу якої не мав навіть Людовік XVI за Конституцією 1791 р. Наполеон правив в інтересах великої буржуазії та користувався підтримкою селянвласників які сподівалися що він захистить країну від відновлення влади Бурбонів і забезпечить можливість користуватися одержаною в роки революції землею. Наполеон багато уваги приділяв розвиткові економіки державного управління та правової системи. Наполеон здійснив реформу фінансової системи в результаті якої з'явилася...
48348. Конституционное право Российской Федерации 95.5 KB
  Кафедра конституционного и муниципального права Контрольная работа по курсу Конституционное право Российской Федерации Избирательная система Российской Федерации: понятие характерные черты. Под избирательной системой в Российской Федерации понимается порядок выборов Президента Российской Федерации депутатов Государственной Думы Федерального собрания Российской Федерации порядок выборов в иные федеральные государственные органы предусмотренные Конституцией Российской...
48350. Методы формирования и классификация электронно-дырочных переходов 32 KB
  Электроннодырочный переход полученный методом вплавления в полупроводник металла или сплава содержащего донорные или акцепторные примеси называют сплавным переходом а переход полученный в результате диффузии атомов примеси в полупроводник – диффузионным. Диффузионный рппереход образованный в результате диффузии примеси сквозь отверстие в защитном слое нанесенном на поверхность полупроводника называют планарным рппереходом. Электроннодырочный переход образованный в результате конверсии полупроводника вызванной обратной диффузией...
48351. РОЛЬ И МЕСТО СТРОИТЕЛЬСТВА В ЭКОНОМИКЕ СТРАНЫ 1.85 MB
  Неустойчивость соотношения строительномонтажных работ по их сложности и видам в течение месяца что затрудняет расчет численного и профессиональноквалификационного состава рабочих. Роль климата и местных условий в строительных работах. К наиболее значимым нарушениям природной среды относятся: нарушение верхнего покрова почвы при выполнении земляных работ и потеря растительного слоя; вырубка лесов и зеленых насаждений и т. Структура сметной стоимости строительства и строительномонтажных работ.
48352. Технология конструкционных материалов. Материаловедение, конспект лекций 1.25 MB
  Поверхностное упрочнение стали Поверхностная закалка стали Углеродистые стали Легированные стали и сплавы. Проектирование рациональных, конкурентоспособных изделий, организация их производства невозможны без должного технологического обеспечения и достаточного уровня знаний в области материаловедения и технологии. Последние являются важнейшим показателем образованности инженера в области техники.
48353. Русский язык и культура речи 283 KB
  Культура речи как учебная дисциплина Культура речи изучается в высших учебных заведениях как составная часть цикла гуманитарных дисциплин предназначенного для студентов всех специальностей. Предметом культуры речи как учебной дисциплины являются нормы литературного языка виды общения его принципы и правила этические нормы общения функциональные стили речи основы искусства речи а также трудности применения речевых норм и проблемы современного состояния речевой культуры общества.; повышение культуры разговорной речи обучение речевым...