ІНТЕЛЕКТУАЛЬНИЙ МЕТОД КЕРУВАННЯ ВУЗЛАМИ У РОЗПОДІЛЕНИХ ТЕЛЕКО-МУНІКАЦІЙНИХ СИСТЕМАХ

Анотація

У статті запропоновано інтелектуальний метод керування вузлами у розподілених телекомунікаційних системах, що ґрунтується на поєднанні нейромережевого прогнозування, адаптивної оптимізації та самоорганізованої координації у середовищах Fog/Edge. Метою розробленого методу є підвищення стійкості та масштабованості процесів керування за умов динамічних змін навантаження, затримок і можливих відмов вузлів. Запропонований підхід, реалізований у вигляді методу SENTRY-L (Secure Neuro-predictive Risk-aware Leader), який забезпечує інтелектуальне прогнозування стабільності вузлів, оцінювання ризиків безпеки та асинхронну передачу повноважень головного координатора без необхідності запуску централізованих виборчих процедур. Особливістю методу є використання нейромережі для побудови моделі поведінки вузлів у кластері, що дозволяє здійснювати прогноз стану кожного вузла на основі поточних значень пропускної здатності, обчислювальних ресурсів, рівня затримки та енергоспоживання. Це дає змогу переходити від реакційного до проактивного типу керування, коли рішення про переобрання координатора приймається до настання відмови. Додатково застосовується Security-Scoring Hub, який формує ризиковий показник і матрицю довіри між вузлами, інтегруючи безпеку в алгоритм координації. Проведене експериментальне моделювання показало, що запропонований метод зменшує середній час реакції на відмову координатора на 27–35 % порівняно з класичними алгоритмами, знижує службові витрати трафіку на 18–22 % і забезпечує стабільність узгодження рішень на рівні 0,94–0,97 при втраті до 10 % пакетів.

Таким чином, метод SENTRY-L забезпечує ефективне, безпечне і адаптивне керування вузлами у розподілених телекомунікаційних системах, поєднуючи функції прогнозування, оптимізації та самоорганізації. Його впровадження дає змогу підвищити масштабованість, адаптивність та стійкість телекомунікаційних мереж Fog/Edge нового покоління, що є особливо актуальним для застосувань у критичних інфраструктурах, безпілотних системах та інтелектуальних транспортних мережах.