В настоящее время компьютерное оборудование используется во всех областях человеческой жизни. Поддержание работоспособности компьютерного оборудования, как правило, осуществляется с помощью планового технического обслуживания. Но выход из строя любой единицы компьютерного оборудования может произойти в любое время эксплуатации и неблагоприятно повлиять на эффективную работу организации [3]. Необходим переход от традиционной стратегии проведения технического обслуживания в направлении диагностики компьютерного оборудования, когда имеет место определенный уровень его износа, или прогностического технического обслуживания, которое предполагает вероятность выхода из строя [2, 10].

Во многих других областях, например, таких как транспорт, энергия (ядерные установки), предпринимаются попытки использования оптимального технического обслуживания и прогностической модели для повышения надежности систем [8]. Но в области мониторинга и диагностики оборудования, в частности компьютерного, используются только плановые технические обслуживания.

Таким образом, необходим инструмент своевременной диагностики и прогнозирования выхода их строя дорогостоящего компьютерного оборудования.

Актуальность мониторинга и диагностики аппаратного и программного обеспечения компьютерного оборудования обусловлена большими рисками потери времени, денег и важных данных, а также затратами времени на выявление сбоев оборудования и необходимостью сокращения издержек на плановые технические обслуживания [4, 5].

Проблема данного исследования заключается в отсутствии полной автоматизации процесса мониторинга и диагностики состояния аппаратного и программного обеспечения компьютерного оборудования, а также отслеживания изменений параметров, т.е. получение динамики изменения состояния компьютерного оборудования и прогнозирования отказов [1, 7].

Мониторинг и диагностика состояния аппаратного и программного обеспечения компьютерного оборудования возможны на основании полученных эксплуатационных параметрах.

Для примера, возьмем системный блок компьютера как элемент компьютерного оборудования.

Выделим основные элементы:

−          блок питания;

−          центральный процессор;

−          графический процессор;

−          системная плата;

−          ОЗУ;

−          жесткий диск.

Затем, выделим основные ключевые эксплуатационные параметры, которые необходимо отслеживать для прогнозирования отказов элементов системного блока компьютера:

−          входное/выходное напряжение блока питания;

−          напряжение ядра центрального процессора;

−          напряжение ядра графического процессора;

−          температура центрального процессора;

−          температура системной платы;

−          частота центрального процессора;

−          температура жесткого диска;

−          используемая оперативная память;

−          свободное место на жестком диске;

−          скорость вентиляторов охлаждения на центральном и графическом процессорах.

Данные параметры можно получить, опросив датчики системной платы. Важной особенностью данного исследования, является получение данных значений параметров, и сравнение их с предыдущими показаниями датчиков, т.е. выполнение прогнозирования. Таким образом, наблюдается динамика изменения ключевых параметров системного блока компьютера. А также, при появлении критического значения какого-либо параметра, делается вывод о неисправности элемента, и проводится дальнейшее техническое обслуживание.

Графическое представление автоматизируемого процесса в виде диаграммы IDEF0 представлено на рисунке 1.

Рисунок 1. Диаграмма IDEF0 автоматизируемого процесса

Параметры системного блока компьютера можно получить с использованием технологии WMI (Windows Management Instrumentation) [6, 9].

WMI – это одна из базовых технологий для централизованного управления и слежения за работой различных частей компьютерной инфраструктуры под управлением платформы Windows. Так как WMI построен по объектно-ориентированному принципу, то все данные операционной системы представлены в виде объектов и их свойств и методов. Для обращения к объектам WMI используется специфический язык запросов WMI Query Language (WQL), который является одной из разновидностей SQL. Основное его отличие от ANSI SQL — это невозможность изменения данных, то есть с помощью WQL возможна лишь выборка данных с помощью команды SELECT.

Пример получения текущей температуры ядра центрального процессора с использованием запроса WQL на языке C# представлен ниже.

ManagementObjectSearcher searcher =

new ManagementObjectSearcher(“rootWMI”,

“SELECT * FROM MSAcpi_ThermalZoneTemperature”);

foreach (ManagementObject queryObj in searcher.Get())

{

Console.WriteLine(“———————————–”);

Console.WriteLine(“MSAcpi_ThermalZoneTemperature instance”);

Console.WriteLine(“———————————–”);

Console.WriteLine(“Current temperature CPU: {0}”, queryObj["CurrentTemperature"]);

}

Таким образом, предлагаемое в работе решение мониторинга и диагностики аппаратного и программного обеспечения компьютерного оборудования позволит снизить потери времени на выявление и устранение сбоев (неисправностей) компьютерного оборудования, а также количество технических обслуживаний.

Работа выполняется при поддержке РФФИ (грант № 16-07-00635_a, 16-47-340229) и проектной части госзадания (проект №2.1917.2014K_2014).

1. Воронин В.В. Система мониторинга технического состояния локальной вычислительной сети / В.В. Воронин, О.А. Давыдов // Электротехнические и информационные комплексы и системы. 2014. №1. URL: http://cyberleninka.ru/article/n/sistema-monitoringa-tehnicheskogo-sostoyaniya-lokalnoy-vychislitelnoy-seti-1 (дата обращения: 29.03.2016).
2. Денисов, М.В., Поддержка принятия решений при ведении дорожных работ и мониторинге техники / М.В. Денисов, А.В. Кизим // Научные труды SWorld. 2012. – Т. 14. № 4. – С. 56-60.
3. Кизим, А.В. Задачи и методы поддержки ТОиР оборудования на протяжении его жизненного цикла / А.В. Кизим // Известия Волгоградского государственного технического университета. 2012. Т. 13. № 4 (91). С. 55-59.
4. Насыров, И. И. Автоматизация диагностики вычислительной техники на крупных предприятиях / И. И. Насыров // Образование и наука – производству: матер, междунар. науч.-техн. и образов, конф. 28-31 марта 2010. – Наб. Челны: ИНЭКА. – 2010. – С. 214-216.
5. Насыров, И. И. Комплексный подход к автоматизации диагностики вычислительной техники / И. И. Насыров // Социально-экономические и технические системы. – 2010. – № 1 (54).
6. Ismail, A., Hajjar, M., & El-Sayed, M. A New Management Tools for Remote-Access Through Lan (P2P) Using WMI Technology. Procedia – Social and Behavioral Sciences, 62, 824–831, 2012.
7. Kumar, A., Saini, M., & Malik, S. C. Performance Analysis of a Computer System with Imperfect Fault Detection of Hardware. Procedia Computer Science, 45, 602–610, 2015.
8. Khoury, E., Deloux, E., Grall, A., & Bérenguer, C. On the Use of Time-Limited Information for Maintenance Decision Support: A Predictive Approach under Maintenance Constraints. Mathematical Problems in Engineering, 2013(2), 1–11.
9. Lavy, M., & Meggitt, A. Windows Management Instrumentation (WMI), 2011.
10. Thomas, E., Levrat, E., Iung, B., & Cocheteux, P. Opportune maintenance and predictive maintenance decision support. 13th IFAC Symposium on Information Control Problems in Manufacturing, INCOM’2009. Moscow, Russia, IFAC, 2009, June 3.

Все статьи автора «Морозов Александр Олегович»