Тенденції розвитку комп'ютерних систем та мереж 1

Мета вивчення дисципліни: формування комплексу знань і здобуття навичок системного мислення, практичних прийомів використання сучасних підходів та принципів про сучасні напрями розвитку комп’ютерних систем та мереж для використання отриманих знань та навичок на етапі аналізу та проектування у наукових дослідженнях за тематикою дисертаційної роботи.
Для досягнення мети здобувачі звання PhD повинні розробляти моделі та стратегії проектування як архітектури, так і компоненти спеціалізованих та універсальних комп’ютерних систем що функціонують на основі сучасних досягнень прикладної науки; отримати теоретичні знання з використання сучасних методів аналізу та проектування комп’ютерних систем та мереж; освоїти теоретичні знання з класифікації, стандартизації та технологій комп’ютерних систем та мереж наступного покоління; отримати теоретичні знання і практичні навички з розробки спеціалізованих, мобільних, медичних, інтелектуальних, автономних комп'ютерних систем з використанням новітніх мережевих технологій; вивчити методи та принципові підходи до реалізації комп'ютерних систем та мереж.

Практичне значення та використання отриманих знань: полягає у можливості професійно виконувати задачі пов’язані із вибором технічних вимог, яким мусить задовольняти комп‘ютерні системи та мережі, їх компоненти при проектуванні; обранням початкових даних, які необхідні для проектування; їх елементну базу; можливі технології побудови комп‘ютерних систем та мереж; обрання критеріїв оцінки результату функціонування комп‘ютерної системи та мереж; порядок розрахунку систем в заданому інформаційному середовищі. Крім того в результаті вивчення дисципліни доктори філософії повинні вміти: користуватися довідниковою літературою для проведення необхідних розрахунків; на основі початкових даних скласти алгоритм розрахунку ефективних комп‘ютерних систем; розробляти технологічну документацію для реалізації компонентів комп‘ютерних систем за допомогою САПР типу MicroCap, SciLab, MultiSim, OrCad, Altium Designer та NetCracker. Також придбати знання з загальних питань організації функціонування засобів обчислювальної техніки та системи в цілому при наявності мережевих технологій; знання з загальних питань підвищення ефективності спеціалізованих комп’ютерних системах при використанні мережевих технологій; вміти описувати функціонування систем та компонентів системи при використанні мережевих технологій.
Тематика та види навчальних занять

Лекційні заняття.
Лекція 1. Мета та задачі дисципліни. Основні поняття і визначення. Області застосування комп'ютерних систем (КС) та мереж. Мета та задачі вивчення дисципліни. Інноваційні методи проектування (розробки) КС та мереж. Процес розробки нового виробу: НДР, ОКР. Технічне завдання. Технічна пропозиція. Ескізний проект. Технічний проект. Розробка технічної документації. Схема процесу проектування. Типові задачі проектування СКС.
Лекція 2. Види конструкторської документації. Схеми. Види та типи схем. Правила виконання структурної схеми. Правила виконання функціональної схеми. Правила виконання принципової схеми. Загальний опис метода чисельного інтегрування диференційного рівняння (ЧІДР). Метод інтегрування за Эйлером. Модифікований метод інтегрування за Эйлером. Метод трапецій. Похибки метода ЧІДР.
Лекція 3. Архітектури сучасних комп’ютерних систем і кіберфізичних систем. Поняття, архітектурні концепції кіберфізичних систем. Методи і технології моделювання систем. Методи і технології фізичних і обчислювальних компонентів. Архітектура КФС: сенсорний, обчислювальний, комунікаційний і керуючий рівні.Тенденції розвитку та стандарти (ISO/IEC, IEEE).
Лекція 4. Моделювання, синхронізація та управління процесами в кіберфізичних системах.
Принципи математичного та комп’ютерного моделювання КФС. Використання гібридних  моделей. Методи керування в реальному часі. Проблеми синхронізації між фізичними процесами та обчисленнями. Приклади інструментів моделювання: MATLAB/Simulink, AnyLogic, Modelica. Підходи до створення цифрових двійників.
Лекція 5. Безпека, надійність та верифікація кіберфізичних систем.
Кіберфізичні загрози: атаки на сенсорні вузли, мережеві з’єднання, керуючі модулі. Методи забезпечення безпеки КФС: криптографічний захист, автентифікація пристроїв, контроль цілісності. Питання надійності та відмовостійкості. Методи тестування та верифікації КФС. Приклади реальних інцидентів
Лекція 6.Архітектура хмарних, периферійних та туманних обчислень.
Поняття хмарних, периферійних, туманних обчислень. Порівняння централізованих і розподілених архітектур. Моделі IaaS, PaaS, SaaS. Роль Edge/Fog обчислень у зниженні затримок і навантаження на мережу. Приклади архітектур: Cloud–Fog–Edge Continuum, Federated Cloud. Використання контейнеризації (Docker, Kubernetes) у реалізації розподілених систем. Підходи до моделювання розподілених систем.
Лекція 7. Інтеграція кіберфізичних систем із хмарними, периферійними та туманними інфраструктурами. Концепція «КФС як служба». Обробка потоків даних із датчиків у хмарі або на периферії. Використання штучного інтелекту для аналізу даних КФС. Сучасні прикладні інтегровані промислові методи і моделі IoT (IIoT), Smart Factory 4.0, Predictive Maintenance. Виклики інтеграції: безпека, латентність, узгодження протоколів.
Лекція 8. Методи оптимізації та моделювання хмарних, периферійних та туманних інфраструктур для КФС. Моделювання потоків даних у розподілених середовищах. Балансування навантаження, енергозбереження, якості обслуговування QoS. Інструменти симуляції (CloudSim, EdgeSim, iFogSim). Методи розміщення сервісів і обчислювальних ресурсів. Оптимізація мережевих шляхів та ресурсів з урахуванням обмежень КФС. Приклади симуляцій Smart City, Smart Factory.
Практичні заняття
Практичне заняття №1 "Опис функцій методом чисельного інтегрування, розподіл адресного простору та способи адресації диференційного рівняння "
Мета роботи: Засвоєння методики моделювання розрахункового процесу, аналіз результатів моделювання та придбання навиків моделювання.
Практичне заняття №2 "Засвоєння обчислення елементарних функцій методом Волдера." 
Мета роботи: вивчення процесу обчислювання елементарних функцій на віртуальному стенді, засвоєння структури операційного блоку, та придбання навиків дослідження похибок та швидкодії.
Практичне заняття №3 “Моделювання кіберфізичної системи із зворотним зв’язком.”
Мета роботи: придбання навиків створення моделі КФСу середовищах MATLAB/Simulink. Реалізувати математичну модель керованого об’єкта, додати сенсорні вузли й алгоритм керування, змоделювати динаміку системи, проаналізувати вплив параметрів на стабільність.
Практичне заняття №4 “Дослідження безпеки та надійності кіберфізичної системи.”
Мета роботи: засвоїти основи аналізу безпеки та відмовостійкості КФС.
Практичне заняття №5 “Проєктування розподіленої архітектури Хмарна/Периферійна/Туманна”.
Мета роботи: засвоїти принципи побудови хмарно-периферійних інфраструктур.
Засвоїти навички проектування трирівневих моделей обчислень, визначення маршрутів потоків даних, оцінку затримки й навантаження.
Практичне заняття №6 “Інтеграція кіберфізичної системи з розподіленним обчислювальним середовищем.”
Мета роботи: вивчення методів об’єднання  фізичних пристроїв, датчиків та хмарних сервіси.
Придбання навиків створення моделі КФС, що передає дані в хмарний або периферійний сервіс; реалізації збору, передачій обробки даних.
Практичне заняття №7 “Моделювання оптимізації ресурсів Хмарної/периферійної/туманної інфраструктури”.
Мета роботи: освоїти методи симуляції й оптимізації ресурсів у розподіленому середовищі, придбати навички моделювання навантаження, розміщення сервісів та обчислень; дослідження балансування навантаження, затримки та енергоспоживання.

Консультації здійснюються впродовж семестру згідно встановленого розкладу.
Форми контрольних заходів та оцінювання результатів навчання

Поточний контроль полягає у виконанні 2-х контрольних опитувань. Контрольні опитування виконуються письмово і полягають в розв'язуванні типових задач відповідно до змісту лекційних занять. Бездоганне виконання кожного контрольного опитування оцінюється у 2 бали;7-і практичних занять. Практичні заняття виконуються відповідно до мети та завдань. По результатах виконання кожного заняття оформлюється виконання індивідуального завдання. Бездоганне виконання кожної лабораторної роботи оцінюється у 6 балів;  2-х модульних контрольних робіт. Модульні контрольні роботи складаються з теоретичної і практичної частин та проводяться у формі письмової роботи.Бездоганне виконання кожної модульної контрольної роботи становить 27 балів.
Підсумковий контроль – екзамен. Екзамен усний. Максимальна оцінка, яку може отримати студент – 100 балів.

Політика освітнього процесу
Здобувач зобов’язаний своєчасно та якісно виконувати всі отримані завдання, дотримуючись принципів академічної доброчесності; відвідувати консультації викладача за наявності незрозумілих питань. Викладач на першому аудиторному занятті надає повну інформацію щодо усіх складових дисципліни, роз’яснює кількісне та якісне наповнення змістовних модулів, рекомендує відповідну літературу, інформує щодо критеріїв оцінювання рівня навчальних досягнень здобувача з усіх видів навчальної діяльності та термінів контрольних заходів. Викладач зобов’язаний здійснювати консультації відповідно до затвердженого завідувачем кафедри графіка консультацій. Невиконання здобувачем МКР оцінюється у 0 балів, перескладання модулів відбувається за встановленим деканатом розкладом. Здобувач допускається до заліку, якщо самостійно і логічно відтворює фактичний і теоретичний матеріал та наводить приклади; володіє навчальним матеріалом і використовує набуті знання, уміння у стандартних ситуаціях; самостійно виконує практичні завдання відповідно до методичних рекомендацій; робить релевантні висновки з опрацьованого матеріалу.