МИНИСТЕРСТВО ЦИФРОВОГО РАЗВИТИЯ, СВЯЗИ И МАССОВЫХ КОММУНИКАЦИЙ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ
«САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ТЕЛЕКОММУНИКАЦИЙ ИМ.ПРОФ.М.А.БОНЧ-БРУЕВИЧА»
(СПбГУТ)
Факультет: «Институт магистратуры»
Кафедра: «Систем автоматизации и робототехники»
Направление подготовки: |
Автоматизация технологических процессов и производств |
Направленность (профиль): |
Интеллектуальные технологии в автоматизации |
Практические работы № 1-10
по дисциплине:
Проектирование единого информационного пространства виртуальных производств |
-
Выполнил студент группы:
дата, подпись
Фамилия И. О.
Принял к.т.н., доцент
Акимов С.В.
дата, подпись
Фамилия И. О.
Санкт-Петербург
2025
Оглавление
ПРАКТИЧЕСКОЕ ЗАНЯТИЕ № 1 ИЗУЧЕНИЕ ПРИНЦИПОВ АГЕНТНОСТИ И ИНФОРМАЦИОННОГО САМООБСЛУЖИВАНИЯ 7
1. Цель работы 7
2. Задание 7
3. Принцип агентности 7
4. Принцип информационного самообслуживания 8
5. Принцип управляемой информационной открытости 9
6. Заключение 10
ПРАКТИЧЕСКОЕ ЗАНЯТИЕ № 2 ИЗУЧЕНИЕМ ПРИНЦИПА УПРАВЛЯЕМОЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ ОТКРЫТОСТИ 12
1. Цель работы 12
2. Задание 12
3. Концепция реализации управляемой информационной открытости 12
4. Система лицензий, реализующих управляемую информационную открытость 13
5. Заключение 15
ПРАКТИЧЕСКОЕ ЗАНЯТИЕ № 3 ИЗУЧЕНИЕ МЕТОДА ИНТЕГРАЦИИ ЛОКАЛЬНЫХ КИБЕРСРЕД В ЕДИНУЮ ГЛОБАЛЬНУЮ КИБЕРСРЕДУ 16
1. Цель работы 16
2. Задание 16
3. Концепция интеграции разрабатываемого интероперабельного программного модуля в единое информационное пространство 16
4. Схема интеграции разрабатываемого интероперабельного программного модуля в единое информационное пространство 18
5. Схема установления информационных связей и миграции в другую киберсреду 19
6. Заключение 22
ПРАКТИЧЕСКОЕ ЗАНЯТИЕ № 4 ИЗУЧЕНИЕ ПЛАТФОРМ ДЛЯ ФОРМИРОВАНИЯ ЕДИНОГО ИНФОРМАЦИОННОГО ПРОСТРАНСТВА ВИРТУАЛЬНЫХ ПРОИЗВОДСТВ 23
1. Цель работы 23
2. Задание 23
3. Серверные технологии 24
4. Клиентские технологии 25
5. Технологии DevOps 26
6. Заключение 27
ПРАКТИЧЕСКОЕ ЗАНЯТИЕ № 5 ИЗУЧЕНИЕ ПРОТОКОЛОВ ИНТЕРНЕТА ВЕЩЕЙ 28
1. Цель работы 28
2. Задание 28
3. Протоколы IoT и IIoT 29
4. Сравнительный анализ протоколов IoT и IIoT 30
5. Заключение 32
ПРАКТИЧЕСКОЕ ЗАНЯТИЕ № 6 ИЗУЧЕНИЕ МЕТОДОВ КОНЦЕПТУАЛЬНОГО ПРОЕКТИРОВАНИЯ 34
1. Цель работы 34
2. Задание 34
3. Методы концептуального проектирования 34
4. Результаты анализа предметной области 35
5. Заключение 37
ПРАКТИЧЕСКОЕ ЗАНЯТИЕ № 7 ИЗУЧЕНИЕ АРХИТЕКТУРНЫХ ПАТТЕРНОВ 37
1. Цель работы 38
2. Задание 38
3. Сравнительный анализ архитектурных паттернов 38
4. Заключение 41
ПРАКТИЧЕСКОЕ ЗАНЯТИЕ № 8 ИЗУЧЕНИЕ МЕТОДОВ ФОРМИРОВАНИЯ ЦИФРОВЫХ ДВОЙНИКОВ НА БАЗЕ АГЕНТОВ КИБЕРСРЕДЫ ВИРТУАЛЬНЫХ ОРГАНИЗАЦИЙ 43
ПРАКТИЧЕСКОЕ ЗАНЯТИЕ № 9 ИЗУЧЕНИЕ МЕТОДОВ И ТЕХНОЛОГИИ ИНТЕГРАЦИИ ИНТЕРНЕТА ВЕЩЕЙ В ЕДИНУЮ КИБЕРФИЗИЧЕСКУЮ СРЕДУ 48
ПРАКТИЧЕСКОЕ ЗАНЯТИЕ № 10 ИЗУЧЕНИЕ ТЕХНОЛОГИИ УПРАВЛЕНИЯ РАСПРЕДЕЛЕННЫМИ ОРГАНИЗАЦИЯМИ И ПРОИЗВОДСТВАМИ НА БАЗЕ КИБЕРСРЕДЫ ВИРТУАЛЬНЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ И ПРОИЗВОДСТВ 53
ПРАКТИЧЕСКОЕ ЗАНЯТИЕ № 1 ИЗУЧЕНИЕ ПРИНЦИПОВ АГЕНТНОСТИ И ИНФОРМАЦИОННОГО САМООБСЛУЖИВАНИЯ
1. Цель работы
Приобретение навыков по использованию принципов агентности, информа-ционного самообслуживания и управляемой информационной открытости при разработке киберсред виртуальных предприятий и организаций.
2. Задание
Согласно своему варианту предложить принципов агентности, информаци-онного самообслуживания и управляемой информационной открытости при раз-работке интероперабельного программного модуля.
3. Принцип агентности
Основная идея агентности заключается в создании программных агентов, обладающих автономностью, реактивностью и проактивностью, то есть способных самостоятельно принимать решения на основе анализа информации, адаптироваться к изменениям и предсказывать потребности. В контексте геосервисов в сетях 5G агентность может быть реализована через два ключевых направления: во-первых, разработка автономных агентов для обработки геоданных, во-вторых, организация многоагентных систем (MAS) для оптимизации распределения ресурсов сети. Автономные агенты собирают данные о текущем состоянии инфраструктуры и поведении пользователей: они автоматически отслеживают трафик в различных зонах города, контролируют плотность пользователей в реальном времени и фиксируют изменения параметров сети, таких как уровень сигнала и пропускная способность базовых станций. При этом для повышения точности и адаптивности агенты могут использовать методы обучения с подкреплением, что позволяет им со временем улучшать стратегию мониторинга и прогнозирования. Например, агент, получивший вознаграждение за точность прогноза загруженности сети, будет корректировать свои действия и выбирать оптимальные точки сбора данных для последующего анализа.
Второе направление – это внедрение многоагентных систем, где агенты базовых станций обмениваются информацией и координируют свои действия для динамического перераспределения ресурсов: например, если прогноз загрузки, сформированный на основе анализа данных машинного обучения, показывает, что в одной из зон города ожидается всплеск активности пользователей, соответствующий агент увеличивает мощность сигнала или освобождает дополнительные частотные каналы. Аналогичным образом в соседних зонах агент минимизирует избыточную мощность, чтобы избежать перекрытий и потерь спектральной эффективности. Таким образом, агенты не только реагируют на текущую ситуацию, но и проактивно предотвращают потенциальные проблемы перегрузки сети.