Autonomic computingFrom Wikipedia,

Autonomic computing
From Wikipedia, the free encyclopedia

This article needs additional citations for verification. Please help improve this article by adding citations to reliable sources. Unsourced material may be challenged and removed. (March 2011)
Autonomic computing refers to the self-managing characteristics of distributed computing resources, adapting to unpredictable changes while hiding intrinsic complexity to operators and users. Started by IBM in 2001, this initiative ultimately aims to develop computer systems capable of self-management, to overcome the rapidly growing complexity of computing systems management, and to reduce the barrier that complexity poses to further growth.

The system makes decisions on its own, using high-level policies; it will constantly check and optimize its status and automatically adapt itself to changing conditions. An autonomic computing framework is composed of autonomic components (AC) interacting with each other. An AC can be modeled in terms of two main control loops (local and global) with sensors (for self-monitoring), effectors (for self-adjustment), knowledge and planner/adapter for exploiting policies based on self- and environment awareness.

Driven by such vision, a variety of architectural frameworks based on “self-regulating” autonomic components has been recently proposed. A very similar trend has recently characterized significant research in the area of multi-agent systems. However, most of these approaches are typically conceived with centralized or cluster-based server architectures in mind and mostly address the need of reducing management costs rather than the need of enabling complex software systems or providing innovative services. Some autonomic systems involve mobile agents interacting via loosely coupled communication mechanisms.[1]

Autonomy-oriented computation is a paradigm proposed by Jiming Liu in 2001 that uses artificial systems imitating social animals' collective behaviours to solve difficult computational problems. For example, ant colony optimization could be studied in this paradigm.[2]

Contents [hide]
1 Problem of growing complexity
2 Autonomic systems
3 Control loops
4 Conceptual model
5 Characteristics
6 See also
7 References
8 External links
Problem of growing complexity[edit]
Forecasts suggest that the number of computing devices in use will grow at 38% per year[3] and the average complexity of each device is increasing.[3] Currently, this volume and complexity is managed by highly skilled humans; but the demand for skilled IT personnel is already outstripping supply, with labour costs exceeding equipment costs by a ratio of up to 18:1.[4] Computing systems have brought great benefits of speed and automation but there is now an overwhelming economic need to automate their maintenance.

In a 2003 IEEE Computer Magazine article,[5] Kephart and Chess warn that the dream of interconnectivity of computing systems and devices could become the “nightmare of pervasive computing” in which architects are unable to anticipate, design and maintain the complexity of interactions. They state the essence of autonomic computing is system self-management, freeing administrators from low-level task management while delivering better system behavior.

A general problem of modern distributed computing systems is that their complexity, and in particular the complexity of their management, is becoming a significant limiting factor in their further development. Large companies and institutions are employing large-scale computer networks for communication and computation. The distributed applications running on these computer networks are diverse and deal with many tasks, ranging from internal control processes to presenting web content to customer support.

Additionally, mobile computing is pervading these networks at an increasing speed: employees need to communicate with their companies while they are not in their office. They do so by using laptops, personal digital assistants, or mobile phones with diverse forms of wireless technologies to access their companies' data.

This creates an enormous complexity in the overall computer network which is hard to control manually by human operators. Manual control is time-consuming, expensive, and error-prone. The manual effort needed to control a growing networked computer-system tends to increase very quickly.

80% of such problems in infrastructure happen at the client specific application and database layer.[citation needed] Most 'autonomic' service providers[who?] guarantee only up to the basic plumbing layer (power, hardware, operating system, network and basic database parameters).

Autonomic systems[edit]
A possible solution could be to enable modern, networked computing systems to manage themselves without direct human intervention. The Autonomic Computing Initiative (ACI) aims at providing the foundation for autonomic systems. It is inspired by the autonomic nervous system of the human body. This nervous system controls important bodily functions (e.g. respiration, heart rate, and blood pressure) without any conscious intervention.

In a self-managing autonomic system, the human operator takes on a new role: instead of controlling the system directly, he/she defines general policies and rules that guide the self-management process. For this process, IBM defined the following four functional areas:

Self-configuration: Automatic configuration of components;
Self-healing: Automatic discovery, and correction of faults;[6]
Self-optimization: Automatic monitoring and control of resources to ensure the optimal functioning with respect to the defined requirements;
Self-protection: Proactive identification and protection from arbitrary attacks.
IBM defined five evolutionary levels, or the autonomic deployment model, for its deployment: Level 1 is the basic level that presents the current situation where systems are essentially managed manually. Levels 2 - 4 introduce increasingly automated management functions, while level 5 represents the ultimate goal of autonomic, self-managing systems.

The design complexity of Autonomic Systems can be simplified by utilizing design patterns such as the model-view-controller (MVC) pattern to improve concern separation by encapsulating functional concerns.[7]

Control loops[edit]
A basic concept that will be applied in Autonomic Systems are closed control loops. This well-known concept stems from Process Control Theory. Essentially, a closed control loop in a self-managing system monitors some resource (software or hardware component) and autonomously tries to keep its parameters within a desired range.

According to IBM, hundreds or even thousands of these control loops are expected to work in a large-scale self-managing computer system.

Conceptual model[edit]
AutonomicSystemModel.png
A fundamental building block of an autonomic system is the sensing capability (Sensors Si), which enables the system to observe its external operational context. Inherent to an autonomic system is the knowledge of the Purpose (intention) and the Know-how to operate itself (e.g., bootstrapping, configuration knowledge, interpretation of sensory data, etc.) without external intervention. The actual operation of the autonomic system is dictated by the Logic, which is responsible for making the right decisions to serve its Purpose, and influence by the observation of the operational context (based on the sensor input).

This model highlights the fact that the operation of an autonomic system is purpose-driven. This includes its mission (e.g., the service it is supposed to offer), the policies (e.g., that define the basic behaviour), and the “survival instinct”. If seen as a control system this would be encoded as a feedback error function or in a heuristically assisted system as an algorithm combined with set of heuristics bounding its operational space.

Characteristics[edit]
Even though the purpose and thus the behaviour of autonomic systems vary from system to system, every autonomic system should be able to exhibit a minimum set of properties to achieve its purpose:

Automatic
This essentially means being able to self-control its internal functions and operations. As such, an autonomic system must be self-contained and able to start-up and operate without any manual intervention or external help. Again, the knowledge required to bootstrap the system (Know-how) must be inherent to the system.
Adaptive
An autonomic system must be able to change its operation (i.e., its configuration, state and functions). This will allow the system to cope with temporal and spatial changes in its operational context either long term (environment customisation/optimisation) or short term (exceptional conditions such as malicious attacks, faults, etc.).
Aware
An autonomic system must be able to monitor (sense) its operational context as well as its internal state in order to be able to assess if its current operation serves its purpose. Awareness will control adaptation of its operational behaviour in response to context or state changes.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

คอมพิวเตอร์ autonomicจากวิกิพีเดีย สารานุกรมฟรีบทความนี้ต้องอ้างเพิ่มเติมสำหรับการตรวจสอบ กรุณาช่วยปรับปรุงบทความนี้อ้างถึงแหล่งที่เชื่อถือได้ วัสดุ unsourced อาจจะท้าทาย และลบออกไป (2554 มีนาคม)คอมพิวเตอร์ autonomic ถึงลักษณะการจัดการตนเองของทรัพยากรระบบคอมพิวเตอร์แบบกระจาย ดัดแปลงเปลี่ยนแปลงไม่แน่นอนในขณะที่ซ่อนความซับซ้อน intrinsic ผู้ประกอบการและผู้ใช้ เริ่มต้น โดย IBM ในปีค.ศ. 2001 ความคิดริเริ่มนี้สุดมีวัตถุประสงค์เพื่อพัฒนาระบบคอมพิวเตอร์ที่สามารถจัดการด้วยตนเอง เอาชนะความซับซ้อนเติบโตอย่างรวดเร็วของคอมพิวเตอร์การจัดการระบบ การลดอุปสรรคที่ซับซ้อนซึ่งทำให้เกิดการเจริญเติบโตต่อไประบบช่วยให้การตัดสินใจในตนเอง การใช้นโยบายระดับสูง มันจะตรวจสอบอย่างต่อเนื่อง และปรับสถานะ และปรับเปลี่ยนเองโดยอัตโนมัติการเปลี่ยนแปลงเงื่อนไข ประกอบด้วยกรอบงานคอมพิวเตอร์มี autonomic ประกอบ autonomic (AC) โต้ตอบกัน AC สามารถจำลองในลูปควบคุมหลักสอง (ท้องถิ่น และสากล) กับเซนเซอร์ (สำหรับการตรวจสอบด้วยตนเอง), เบส (สำหรับการปรับปรุงตนเอง), ความรู้ และวางแผน/อะแดปเตอร์สำหรับ exploiting นโยบายตามการรับรู้ตนเองและสิ่งแวดล้อมขับเคลื่อนตามวิสัยทัศน์ดังกล่าว ความหลากหลายของสถาปัตยกรรมกรอบตามคอมโพเนนต์ autonomic "ควบคุมตนเอง" ได้ถูกเพิ่งเสนอ แนวโน้มที่คล้ายกันมากเมื่อเร็ว ๆ นี้มีลักษณะวิจัยสำคัญในพื้นที่ของตัวแทนหลายระบบ อย่างไรก็ตาม ส่วนใหญ่วิธีนี้จะโดยทั่วไปรู้สึกกับเซิร์ฟเวอร์ส่วนกลาง หรือคลัสเตอร์โดยใช้สถาปัตยกรรมในจิตใจและส่วนใหญ่ที่อยู่ต้องการลดต้นทุนการจัดการมากกว่าจำเป็นต้องเปิดใช้งานระบบซอฟต์แวร์ที่ซับซ้อน หรือบริการนวัตกรรม บางระบบ autonomic เกี่ยวข้องกับการเคลื่อนตัวแทนติดต่อผ่านกลไกการสื่อสารควบคู่ซึ่ง[1]อิสระเชิงคำนวณเป็นกระบวนทัศน์ที่เสนอในปีค.ศ. 2001 โดย Jiming หลิวที่ใช้ระบบเทียมที่เลียนแบบอากัปกิริยาของสัตว์สังคมรวมเพื่อแก้ปัญหาการคำนวณยาก ตัวอย่าง เพิ่มประสิทธิภาพฝูงมดสามารถศึกษาในกระบวนทัศน์นี้[2]เนื้อหา [ซ่อน] 1 ปัญหาความซับซ้อนของการเจริญเติบโตระบบ autonomic 23 ควบคุมลูปรุ่น 4 แนวคิดลักษณะ 56 ดูอ้างอิง 7เชื่อมโยงภายนอก 8ปัญหาของการเติบโตความซับซ้อน [แก้ไข]คาดการณ์แนะนำว่า จำนวนอุปกรณ์คอมพิวเตอร์ใช้จะเติบโต 38% ต่อปี [3] และเพิ่มพื้นที่เฉลี่ยของแต่ละอุปกรณ์[3] ปัจจุบัน ปริมาณและความซับซ้อนนี้ถูกจัดการ โดยมนุษย์ที่มีทักษะสูง แต่ความต้องการผู้เชี่ยวชาญด้าน IT อยู่แล้ว outstripping ซัพพลาย มีต้นทุนแรงงานเกินค่าอุปกรณ์ตามอัตราถึง 18:1ระบบคอมพิวเตอร์ [4] ได้นำผลประโยชน์ที่ดีของความเร็วและทำงานอัตโนมัติ แต่ไม่มีตอนนี้การครอบงำทางเศรษฐกิจจำเป็นต้องทำการบำรุงรักษาในบทความนิตยสารคอมพิวเตอร์ IEEE 2003, Kephart [5] และหมากรุกเตือนว่า ความฝันของการเชื่อมโยงกันของระบบและอุปกรณ์ในการใช้งานอาจกลายเป็น "ฝันร้ายคอมพิวเตอร์ชุมชนที่แพร่หลาย" ที่สถาปนิกไม่ มี ออกแบบ และรักษาความซับซ้อนของการโต้ตอบ พวกรัฐของ autonomic คอมพิวเตอร์เป็นระบบจัดการด้วยตนเอง เพิ่มพื้นที่ผู้ดูแลระบบจากบริหารงานระดับล่างในขณะส่งมอบระบบทำงานที่ดีปัญหาทั่วไปของสมัยกระจายคอมพิวเตอร์ระบบคือ ความซับซ้อนของพวกเขา และโดยเฉพาะความซับซ้อนของการบริหารจัดการ เป็น ปัจจัยข้อจำกัดหลักในการพัฒนาต่อไป บริษัทขนาดใหญ่และสถาบันใช้เครือข่ายคอมพิวเตอร์ขนาดใหญ่สำหรับการสื่อสารและการคำนวณ แอพลิเคชันแบบกระจายทำงานบนเครือข่ายคอมพิวเตอร์เหล่านี้มีหลากหลาย และจัดการกับงานต่าง ๆ ตั้งแต่กระบวนการควบคุมภายในการนำเสนอเนื้อหาบนเว็บการสนับสนุนลูกค้านอกจากนี้ คอมพิวเตอร์มือถือเป็น pervading เครือข่ายเหล่านี้มีความเร็วเพิ่มขึ้น: พนักงานจำเป็นต้องสื่อสารกับบริษัทของพวกเขาในขณะที่ไม่ได้อยู่ในสำนักงานของพวกเขา พวกเขาทำ โดยใช้แล็ปท็อป ส่วน หรือโทรศัพท์มือถือกับเครือข่ายไร้สายหลากหลายรูปแบบเพื่อเข้าถึงข้อมูลของบริษัทของพวกเขานี้สร้างความซับซ้อนเป็นอย่างมากในเครือข่ายคอมพิวเตอร์ทั้งหมดซึ่งยากที่จะควบคุมด้วยตนเองโดยตัวมนุษย์ ควบคุมตนเองเป็นเวลา ราคาแพง และข้อผิดพลาดได้ง่าย ความพยายามด้วยตนเองจำเป็นในการควบคุมการเจริญเติบโตเป็นเครือข่ายคอมพิวเตอร์ระบบมีแนวโน้มเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว80% ของปัญหาดังกล่าวในโครงสร้างเกิดขึ้นในแอพลิเคชันเฉพาะของไคลเอนต์และฐานข้อมูลชั้น[ต้องการอ้างอิง] มากที่สุด 'autonomic' ผู้ให้บริการ [ใคร] รับประกันไปจนถึงชั้นพื้นฐานไฟฟ้า (ไฟฟ้า ฮาร์ดแวร์ ระบบปฏิบัติการ เครือข่าย และพารามิเตอร์พื้นฐานของฐานข้อมูล)ระบบ autonomic [แก้ไข]สามารถแก้ไขปัญหาได้ให้ทันสมัย เครือข่ายระบบคอมพิวเตอร์ระบบการจัดการตัวเองโดยมนุษย์โดยตรง Autonomic คอมพิวเตอร์นวัตกรรม (ACI) มีจุดมุ่งหมายที่ให้พื้นฐานสำหรับระบบ autonomic มันเป็นแรงบันดาลใจ โดยระบบประสาทอัตโนมัติของร่างกายมนุษย์ ระบบประสาทนี้ควบคุมฟังก์ชั่นร่างกายที่สำคัญ (เช่น อัตราการเต้นหัวใจ และการหายใจความดันโลหิต) โดยมีสติในการจัดการตนเองระบบ autonomic ตัวดำเนินการที่มนุษย์ใช้ในบทบาทใหม่: แทนการควบคุมระบบโดยตรง เขากำหนดนโยบายทั่วไปและกฎที่แนะนำกระบวนการจัดการตนเอง กระบวนการนี้ IBM กำหนดขอบเขตหน้าที่ของสี่ต่อไปนี้:การกำหนดค่าด้วยตัวเอง: การกำหนดค่าอัตโนมัติประกอบSelf-healing: ค้นหาอัตโนมัติ และการแก้ไขข้อบกพร่อง[6]เพิ่มประสิทธิภาพตนเอง: อัตโนมัติตรวจสอบและการควบคุมทรัพยากรเพื่อให้การทำงานที่เหมาะสมกับความต้องการกำหนดปก: รหัสเชิงรุกและการป้องกันจากการโจมตีที่กำหนดIBM กำหนดห้าระดับวิวัฒนาการ หรือรุ่นใช้ autonomic สำหรับการใช้งานของ: ระดับ 1 เป็นระดับพื้นฐานที่แสดงสถานการณ์ปัจจุบันที่ระบบเป็นจัดการด้วยตนเอง ระดับ 2-4 แนะนำฟังก์ชันการจัดการอัตโนมัติมากขึ้น ในขณะที่ระดับ 5 หมายถึงเป้าหมายสูงสุดของ autonomic การจัดการระบบด้วยตนเองออกแบบความซับซ้อนของระบบ Autonomic สามารถทำได้ง่ายขึ้น โดยใช้รูปแบบการออกแบบเช่นรูปแบบ (โรงแรมเอ็มวีซี) ตัวควบคุมมุมมองรุ่นปรับปรุงแยกกังวล encapsulating ความกังวลงาน[7][แก้ไข] ลูปควบคุมแนวคิดพื้นฐานที่จะนำมาใช้ในระบบ Autonomic ปิดควบคุมลูป แนวคิดนี้รู้จักมาจากทฤษฎีการควบคุมกระบวนการ หลัก วนปิดควบคุมในระบบการจัดการตนเองตรวจสอบทรัพยากรบาง (ส่วนประกอบซอฟต์แวร์หรือฮาร์ดแวร์) และ autonomously พยายามเก็บพารามิเตอร์ภายในช่วงที่ระบุตาม IBM หลายร้อยหรือหลายพันลูปควบคุมเหล่านี้แม้จะคาดว่าจะทำงานในระบบคอมพิวเตอร์ขนาดใหญ่การจัดการตนเองแบบจำลองความคิด [แก้ไข]AutonomicSystemModel.pngกลุ่มอาคารพื้นฐานของระบบ autonomic ความ sensing (ซีเซนเซอร์), ซึ่งช่วยให้ระบบการสังเกตบริบทของการดำเนินงานภายนอก ได้ โดยธรรมชาติเป็นระบบ autonomic จะรู้วัตถุประสงค์ (เจตนา) และความรู้ในการทำงานตัวเอง (เช่น bootstrapping กำหนดรู้ การตีความข้อมูลทางประสาทสัมผัส ฯลฯ) โดยไม่มีการแทรกแซงของภายนอก การดำเนินงานจริงของระบบ autonomic จะบอก โดยตรรกะ ซึ่งรับผิดชอบทำการตัดสินใจเพื่อวัตถุประสงค์ของการให้บริการ และมีผล โดยการสังเกตบริบทปฏิบัติการเซ็นเซอร์การป้อนข้อมูล)รุ่นนี้เน้นความจริงที่ว่า การดำเนินการระบบ autonomic คือขับเคลื่อนวัตถุประสงค์ รวมถึงภารกิจ (เช่น การบริการควรให้), นโยบาย (เช่น ที่กำหนดพฤติกรรมพื้นฐาน), และ "สัญชาตญาณการอยู่รอด" ถ้าเป็นตัวควบคุมระบบนี้จะถูกเข้ารหัส เป็นฟังก์ชันข้อผิดพลาดข้อเสนอแนะ หรือระบบช่วยสำนึกเป็นอัลกอริทึมการรวมชุดของขอบเขตพื้นที่ปฏิบัติลองผิดลองถูก[แก้ไข] ลักษณะแม้ว่าวัตถุประสงค์ และพฤติกรรมของระบบ autonomic แตกต่างจากระบบหนึ่งไปสู่อีกระบบ ทุกระบบ autonomic ควรสามารถแสดงคุณสมบัติเพื่อให้บรรลุวัตถุประสงค์ของชุดขั้นต่ำ:อัตโนมัตินี้เป็นหมายถึง การสามารถควบคุมตนเองของหน้าที่และการดำเนินงาน ดัง เป็นระบบ autonomic ต้องมีอยู่ในตัวเอง และสามารถเริ่มต้น และทำงานโดยไม่ขัดจังหวะโดยด้วยตนเองหรือช่วยภายนอกใด ๆ อีกครั้ง ต้อง bootstrap ระบบ (ความรู้) ความรู้ต้องเป็นโดยธรรมชาติในระบบแบบอะแดปทีฟเป็นระบบ autonomic ต้องสามารถเปลี่ยนแปลงการดำเนินการ (เช่น การตั้งค่าคอนฟิก สถานะ และฟังก์ชัน) นี้จะช่วยให้ระบบการรับมือกับการเปลี่ยนแปลงชั่วคราว และพื้นที่ในบริบทของการดำเนินงานระยะยาว (ปรับแต่งสภาพแวดล้อมคุณภาพ) หรือระยะสั้น (ยกเว้นสภาพโจมตีที่ประสงค์ร้าย บกพร่อง ฯลฯ)ทราบเป็นระบบ autonomic ต้องสามารถตรวจสอบ (ความรู้สึก) บริบทของการดำเนินงานรวมทั้งสภาพภายในเพื่อให้สามารถประเมินถ้าการดำเนินการปัจจุบันรองรับวัตถุประสงค์ของการ ความตระหนักจะควบคุมการปรับพฤติกรรมการดำเนินงานตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงของบริบทหรือรัฐ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

คอมพิวเตอร์อัตโนมัติ
จากวิกิพีเดียสารานุกรมเสรีบทความนี้ต้องการศึกษาข้อมูลเพิ่มเติมสำหรับการตรวจสอบ กรุณาช่วยปรับปรุงบทความนี้โดยการเพิ่มแหล่งข้อมูลที่เชื่อถือได้ วัสดุอ้างอิงอาจถูกท้าทายและลบออก (มีนาคม 2011) การคำนวณอัตโนมัติหมายถึงลักษณะการจัดการด้วยตนเองของทรัพยากรคอมพิวเตอร์กระจายปรับตัวเข้ากับการเปลี่ยนแปลงที่คาดเดาไม่ได้ในขณะที่ซ่อนความซับซ้อนที่แท้จริงกับผู้ประกอบการและผู้ใช้ เริ่มต้นโดย IBM ในปี 2001 โครงการนี้ในที่สุดมีวัตถุประสงค์เพื่อพัฒนาระบบคอมพิวเตอร์ที่มีความสามารถในการจัดการตนเองที่จะเอาชนะความซับซ้อนของการเติบโตอย่างรวดเร็วของการจัดการระบบคอมพิวเตอร์และเพื่อลดอุปสรรคที่ซับซ้อน poses เพื่อการเติบโตต่อไป. ระบบทำให้การตัดสินใจได้ด้วยตัวเอง โดยเลือกใช้นโยบายระดับสูง; มันอย่างต่อเนื่องจะตรวจสอบและเพิ่มประสิทธิภาพสถานะโดยอัตโนมัติและปรับตัวเข้ากับการเปลี่ยนแปลงเงื่อนไข กรอบการคำนวณอัตโนมัติประกอบด้วยส่วนประกอบอัตโนมัติ (AC) มีปฏิสัมพันธ์กับคนอื่น ๆ AC สามารถจำลองในแง่ของสองวงควบคุมหลัก (ประเทศและทั่วโลก) ด้วยเซ็นเซอร์ (สำหรับการตรวจสอบตนเอง), เอฟเฟค (สำหรับการปรับตัวเอง), ความรู้และการวางแผน / อะแดปเตอร์สำหรับการใช้ประโยชน์จากนโยบายขึ้นอยู่กับการรับรู้ของตนเองและสิ่งแวดล้อมขับเคลื่อนด้วยวิสัยทัศน์ดังกล่าวหลากหลายของกรอบสถาปัตยกรรมบนพื้นฐานของ "การควบคุมตัวเอง" ส่วนประกอบอัตโนมัติได้รับการเสนอเมื่อเร็ว ๆ นี้ แนวโน้มที่คล้ายกันมากมีความโดดเด่นเมื่อเร็ว ๆ นี้การวิจัยที่สำคัญในพื้นที่ของระบบหลายตัวแทน แต่ส่วนใหญ่ของวิธีการเหล่านี้จะรู้สึกโดยทั่วไปกับส่วนกลางหรือคลัสเตอร์ที่ใช้สถาปัตยกรรมเซิร์ฟเวอร์ในใจและส่วนใหญ่ที่อยู่ในความต้องการของการลดค่าใช้จ่ายในการจัดการมากกว่าความต้องการของการเปิดใช้งานระบบซอฟต์แวร์ที่ซับซ้อนหรือการให้บริการที่เป็นนวัตกรรมใหม่ บางระบบประสาทที่เกี่ยวข้องกับการมีปฏิสัมพันธ์ตัวแทนมือถือผ่านทางคู่หลวมกลไกการสื่อสาร. [1] การคำนวณเอกราชที่มุ่งเน้นการเป็นกระบวนทัศน์ที่เสนอโดย Jiming หลิวในปี 2001 ที่ใช้ระบบเทียมเลียนแบบพฤติกรรมรวมสัตว์สังคม 'ในการแก้ปัญหาการคำนวณยาก ตัวอย่างเช่นการเพิ่มประสิทธิภาพของอาณานิคมมดจะได้รับการศึกษาในกระบวนทัศน์นี้. [2] เนื้อหา [ซ่อน] 1 ปัญหาของการเจริญเติบโตความซับซ้อนของระบบ 2 ระบบอัตโนมัติ3 ลูปควบคุม4 รูปแบบแนวคิด5 ลักษณะ6 ดูเพิ่มเติม7 อ้างอิง8 เชื่อมโยงภายนอกปัญหาของความซับซ้อนที่เพิ่มขึ้น [แก้ไข ] แนะนำการคาดการณ์ว่าจำนวนของอุปกรณ์คอมพิวเตอร์ในการใช้งานจะเติบโตที่ 38% ต่อปี [3] และความซับซ้อนเฉลี่ยของอุปกรณ์แต่ละตัวจะเพิ่มขึ้น [3] ปัจจุบันนี้ปริมาณและความซับซ้อนของการจัดการโดยมนุษย์ที่มีทักษะสูง. แต่ความต้องการบุคลากรที่มีความเชี่ยวชาญด้านไอทีที่มีอยู่แล้วก้าวหน้าอุปทานที่มีต้นทุนค่าแรงงานเกินค่าใช้จ่ายอุปกรณ์โดยอัตราส่วนถึง 18: 1. [4] ระบบคอมพิวเตอร์ได้นำผลประโยชน์ที่ดีของความเร็วและระบบอัตโนมัติ แต่ตอนนี้จะมีความจำเป็นทางเศรษฐกิจที่ครอบงำ โดยอัตโนมัติการบำรุงรักษาของพวกเขา. ใน 2003 IEEE บทความในนิตยสารคอมพิวเตอร์ [5] Kephart และหมากรุกเตือนว่าความฝันของการเชื่อมต่อของระบบคอมพิวเตอร์และอุปกรณ์ที่อาจจะกลายเป็น "ฝันร้ายของการใช้คอมพิวเตอร์ที่แพร่หลาย" ซึ่งสถาปนิกไม่สามารถที่จะคาดว่าจะมีการออกแบบและการบำรุงรักษา ความซับซ้อนของการปฏิสัมพันธ์ พวกเขาระบุสาระสำคัญของการคำนวณอัตโนมัติเป็นระบบการจัดการตนเองพ้นผู้บริหารจากการบริหารงานในระดับต่ำในขณะที่การส่งมอบพฤติกรรมของระบบที่ดีกว่า. ปัญหาทั่วไปของการกระจายที่ทันสมัยเป็นระบบคอมพิวเตอร์ที่ซับซ้อนของพวกเขาและโดยเฉพาะอย่างยิ่งความซับซ้อนของการจัดการของพวกเขาคือ กลายเป็นปัจจัยสำคัญในการพัฒนาต่อไปของพวกเขา บริษัท ขนาดใหญ่และสถาบันการศึกษาที่มีการจ้างงานเครือข่ายคอมพิวเตอร์ขนาดใหญ่เพื่อการสื่อสารและการคำนวณ กระจายการใช้งานที่ทำงานบนเครือข่ายคอมพิวเตอร์เหล่านี้มีความหลากหลายและจัดการกับงานจำนวนมากตั้งแต่กระบวนการควบคุมภายในเพื่อนำเสนอเนื้อหาเว็บให้บริการลูกค้า. นอกจากนี้คอมพิวเตอร์มือถือคือการกระจายเครือข่ายเหล่านี้ที่ความเร็วที่เพิ่มขึ้น: พนักงานต้องสื่อสารกับ บริษัท ของพวกเขาในขณะที่ พวกเขาจะไม่ได้อยู่ในสำนักงานของพวกเขา พวกเขาทำเช่นนั้นโดยใช้แล็ปท็อป, ผู้ช่วยดิจิตอลส่วนบุคคลหรือโทรศัพท์มือถือที่มีรูปแบบที่หลากหลายของเทคโนโลยีไร้สายในการเข้าถึงข้อมูล บริษัท ของพวกเขา '. นี้จะสร้างความซับซ้อนอย่างมากในเครือข่ายคอมพิวเตอร์โดยรวมซึ่งยากที่จะควบคุมได้ด้วยตนเองโดยผู้ประกอบการของมนุษย์ ควบคุมด้วยตนเองเป็นเวลานานราคาแพงและผิดพลาดได้ง่าย ความพยายามคู่มือจำเป็นในการควบคุมการเจริญเติบโตของเครือข่ายคอมพิวเตอร์ระบบมีแนวโน้มที่จะเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว. 80% ของปัญหาดังกล่าวเกิดขึ้นในโครงสร้างพื้นฐานที่ลูกค้าใช้งานเฉพาะและชั้นฐานข้อมูล. [อ้างจำเป็น] ส่วนใหญ่ 'อัตโนมัติ' ผู้ให้บริการ [ใคร?] รับประกัน เท่านั้นถึงชั้นประปาล่าง (อำนาจฮาร์ดแวร์ระบบปฏิบัติการเครือข่ายและพารามิเตอร์ฐานข้อมูลพื้นฐาน). ระบบอัตโนมัติ [แก้ไข] วิธีการแก้ปัญหาที่เป็นไปได้อาจจะมีการเปิดใช้งานที่ทันสมัย, ระบบคอมพิวเตอร์เครือข่ายในการจัดการตัวเองโดยปราศจากการแทรกแซงของมนุษย์โดยตรง การคำนวณอัตโนมัติสร้างสรรค์ (ACI) มีวัตถุประสงค์เพื่อให้รากฐานสำหรับระบบอัตโนมัติ มันเป็นแรงบันดาลใจจากระบบประสาทอัตโนมัติของร่างกายมนุษย์ นี้ระบบประสาทที่ควบคุมการทำงานของร่างกายที่สำคัญ (เช่นการหายใจการเต้นของหัวใจและความดันโลหิต) โดยปราศจากการแทรกแซงใด ๆ มีสติ. ในการจัดการตัวเองของระบบอัตโนมัติให้ผู้ประกอบการที่มนุษย์จะใช้เวลาในบทบาทใหม่แทนของการควบคุมของระบบได้โดยตรงเขา / เธอ กำหนดนโยบายทั่วไปและกฎที่ให้คำแนะนำขั้นตอนการจัดการตนเอง สำหรับขั้นตอนนี้ไอบีเอ็มที่กำหนดไว้ต่อไปนี้สี่พื้นที่การทำงาน: การกำหนดค่าตัวเอง: การตั้งค่าโดยอัตโนมัติองค์ประกอบด้วยตนเอง: การค้นพบโดยอัตโนมัติและการแก้ไขความผิดพลาด [6] การเพิ่มประสิทธิภาพของตนเอง: การตรวจสอบโดยอัตโนมัติและการควบคุมของทรัพยากรเพื่อให้แน่ใจว่าดีที่สุด การทำงานที่เกี่ยวกับความต้องการที่กำหนดไว้; ป้องกันตนเอง:. บัตรประจำตัวเชิงรุกและการป้องกันจากการโจมตีโดยพลIBM กำหนดห้าระดับวิวัฒนาการหรือรูปแบบการใช้อัตโนมัติสำหรับการใช้งานของมันระดับ 1 เป็นระดับพื้นฐานที่นำเสนอสถานการณ์ปัจจุบันที่เป็นระบบ การจัดการด้วยตนเองเป็นหลัก ระดับ 2-4 แนะนำฟังก์ชั่นการจัดการแบบอัตโนมัติมากขึ้นในขณะที่ระดับ 5 หมายถึงเป้าหมายสูงสุดของระบบประสาทส่วนกลาง, ระบบการจัดการด้วยตนเอง. ความซับซ้อนของการออกแบบของระบบอัตโนมัติได้ง่ายโดยใช้รูปแบบการออกแบบเช่นแบบจำลอง View-Controller (MVC) รูปแบบ เพื่อปรับปรุงการแยกความกังวลโดยการเก็บกักความกังวลการทำงาน. [7] ลูปควบคุม [แก้ไข] แนวคิดพื้นฐานที่จะนำมาใช้ในระบบอัตโนมัติที่มีการควบคุมลูปปิด ซึ่งเป็นแนวคิดที่รู้จักกันดีเกิดจากทฤษฎีการควบคุมกระบวนการ โดยพื้นฐานแล้วการควบคุมวงปิดในระบบการจัดการตัวเองตรวจสอบทรัพยากรบาง (ซอฟต์แวร์หรือส่วนประกอบฮาร์ดแวร์) และตนเองพยายามที่จะให้พารามิเตอร์ในช่วงที่ต้องการ. ตาม IBM, หลายร้อยหรือหลายพันของลูปควบคุมเหล่านี้คาดว่าจะทำงานใน ขนาดใหญ่ระบบคอมพิวเตอร์การจัดการตัวเอง. กรอบความคิดแบบ [แก้ไข] AutonomicSystemModel.png สร้างบล็อกพื้นฐานของระบบประสาทส่วนกลางคือความสามารถในการตรวจจับ (เซนเซอร์ Si) ซึ่งช่วยให้ระบบที่จะสังเกตเห็นบริบทการดำเนินงานภายนอก แฝงไปยังระบบประสาทเป็นความรู้เกี่ยวกับวัตถุประสงค์ (ตั้งใจ) และรู้วิธีการใช้งานของตัวเอง (เช่นความร่วมมือ, ความรู้การกำหนดค่าการตีความหมายของข้อมูลทางประสาทสัมผัสอื่น ๆ ) โดยไม่มีการแทรกแซงจากภายนอก การดำเนินงานที่เกิดขึ้นจริงของระบบประสาทเป็น dictated โดยลอจิกซึ่งเป็นผู้รับผิดชอบในการตัดสินใจที่เหมาะสมเพื่อตอบสนองวัตถุประสงค์ของตนและอิทธิพลจากการสังเกตของบริบทในการดำเนินงาน (บนพื้นฐานของข้อมูลเซ็นเซอร์). รุ่นนี้เน้นความจริงที่ว่า การทำงานของระบบประสาทส่วนกลางคือจุดประสงค์ที่ขับเคลื่อนด้วย ซึ่งรวมถึงการปฏิบัติภารกิจของตน (เช่นบริการที่มันควรจะมี) นโยบาย (เช่นที่กำหนดพฤติกรรมพื้นฐาน) และ "สัญชาตญาณการอยู่รอด" หากมองว่าเป็นระบบการควบคุมนี้จะได้รับการเข้ารหัสเป็นฟังก์ชั่นข้อผิดพลาดข้อเสนอแนะหรือในระบบช่วย heuristically เป็นอัลกอริทึมรวมกับชุดของการวิเคราะห์พฤติกรรมวิ่งพื้นที่การดำเนินงาน. ลักษณะ [แก้ไข] แม้ว่าวัตถุประสงค์และทำให้การทำงานของระบบประสาทแตกต่างกันไป จากระบบไปยังระบบทุกระบบอัตโนมัติควรจะสามารถที่จะแสดงชุดขั้นต่ำของคุณสมบัติเพื่อให้บรรลุวัตถุประสงค์ของมันอัตโนมัตินี้เป็นหลักหมายถึงความสามารถในการควบคุมตนเองฟังก์ชั่นภายในและการดำเนินงานของ เช่นระบบอัตโนมัติจะต้องเป็นตัวเองและมีความสามารถที่จะเริ่มต้นขึ้นและดำเนินการโดยปราศจากการแทรกแซงใด ๆ ด้วยตนเองหรือความช่วยเหลือจากภายนอก อีกครั้งความรู้ที่จำเป็นในการบูตระบบ (ความรู้) จะต้องเป็นธรรมชาติที่มีอยู่ในระบบ. การปรับตัวของระบบอัตโนมัติจะต้องสามารถที่จะเปลี่ยนการดำเนินงาน (เช่นการกำหนดค่าของรัฐและฟังก์ชั่น) นี้จะช่วยให้ระบบที่จะรับมือกับการเปลี่ยนแปลงของเวลาและพื้นที่ในบริบทการดำเนินงานทั้งระยะยาว (สิ่งแวดล้อมการปรับแต่ง / การเพิ่มประสิทธิภาพ) หรือสั้น (เงื่อนไขพิเศษเช่นการโจมตีที่เป็นอันตรายผิดพลาดอื่น ๆ ). ตระหนักถึงระบบอัตโนมัติจะต้องสามารถ ตรวจสอบ (ความรู้สึก) บริบทการดำเนินงานเช่นเดียวกับรัฐภายในคู่แข่งเพื่อให้สามารถประเมินว่าการดำเนินงานในปัจจุบันมีจุดมุ่งหมายที่ การให้ความรู้จะควบคุมพฤติกรรมการปรับตัวของการดำเนินงานในการตอบสนองกับบริบทหรือการเปลี่ยนแปลงสถานะ