Автономные вычисления ( AC ) — это распределенные вычислительные ресурсы с характеристиками самоуправления , адаптирующиеся к непредсказуемым изменениям, скрывающие при этом внутреннюю сложность для операторов и пользователей. Эта инициатива , инициированная IBM в 2001 году, в конечном итоге была направлена на разработку компьютерных систем, способных к самоуправлению, преодоление быстро растущей сложности управления вычислительными системами и снижение барьера, который сложность создает для дальнейшего роста. [1]
Концепция системы переменного тока предназначена для принятия адаптивных решений с использованием политик высокого уровня. Он будет постоянно проверять и оптимизировать свое состояние и автоматически адаптироваться к изменяющимся условиям. Структура автономных вычислений состоит из автономных компонентов (AC), взаимодействующих друг с другом. AC можно смоделировать в терминах двух основных схем управления (локальной и глобальной) с датчиками (для самоконтроля ), исполнительными механизмами (для саморегулировки), знаниями и планировщиком/адаптером для использования политик, основанных на самосознании и осведомленности об окружающей среде. Эту архитектуру иногда называют «Мониторинг-Анализ-План-Выполнение» (MAPE).
Руководствуясь таким видением, недавно было предложено множество архитектурных схем, основанных на « саморегулирующихся » вегетативных компонентах. Очень похожая тенденция в последнее время характерна для значительных исследований в области мультиагентных систем . Однако большинство этих подходов обычно разрабатываются с учетом централизованных или кластерных серверных архитектур и в основном направлены на необходимость снижения затрат на управление, а не на необходимость включения сложных программных систем или предоставления инновационных услуг. Некоторые автономные системы включают в себя мобильные агенты, взаимодействующие посредством слабосвязанных механизмов связи. [2]
Автономно-ориентированные вычисления — это парадигма, предложенная Цзимином Лю в 2001 году, которая использует искусственные системы, имитирующие коллективное поведение социальных животных, для решения сложных вычислительных задач. Например, в рамках этой парадигмы можно изучить оптимизацию колонии муравьев . [3]
Прогнозы показывают, что количество используемых вычислительных устройств будет расти на 38% в год [4] , а средняя сложность каждого устройства будет увеличиваться. [4] В настоящее время с этим объемом и сложностью справляются высококвалифицированные люди; однако спрос на квалифицированный ИТ-персонал уже превышает предложение, при этом затраты на рабочую силу превышают стоимость оборудования в соотношении до 18:1. [5] Вычислительные системы принесли большие преимущества в скорости и автоматизации, но в настоящее время существует острая экономическая потребность в автоматизации их обслуживания.
В статье IEEE Computer 2003 года Кепхарт и Чесс [1]предупреждают, что мечта о взаимосвязи вычислительных систем и устройств может стать «кошмаром всепроникающих вычислений », в котором архитекторы неспособны предвидеть, проектировать и поддерживать сложность взаимодействий . Они заявляют, что суть автономных вычислений заключается в самоуправлении системой, освобождающем администраторов от управления задачами низкого уровня и одновременно обеспечивающем лучшее поведение системы.