Дисертації (ІТТ)
Постійне посилання зібрання
Переглянути
Нові надходження
Документ Відкритий доступ Метод доповнювальних навантажень для розподілу задач в хмарних системах(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Дмитренко, Олександра Анатоліївна; Скулиш, М. А.Дмитренко О.А. Метод доповнювальних навантажень для розподілу задач в хмарних системах. — Кваліфікаційна наукова праця на правах рукопису. Дисертація на здобуття наукового ступеня доктора філософії за спеціальністю 172 — Телекомунікації та радіотехніка. — Навчально-науковий інститут телекомунікаційних систем КПІ ім. Ігоря Сікорського, Київ, 2025. Завдання оптимізації використання ресурсів хмарних систем має високий пріоритет, оскільки ця технологія стала широко розповсюдженою та легкодоступною. Поширеною практикою є створення ефективних сервісів, які легко адаптуються до різних типів продуктів, наприклад, безсерверні технології, платні підлаштовані під потреби бізнесу бази даних та програмне забезпечення, оптимізоване для хмари. Тестування продуктивності хмарних застосунків стало значно простішим із появою засобів розгортання, т.я. Docker та засобів оркестрації, т.я. Kubernetes, що додатково збільшило попит на хмарні ресурси. Оскільки значна кількість ресурсів витрачається на розробку та обслуговування хмарної інфраструктури, важливо розуміти, як ці ресурси можна оптимізувати. Для організації роботи застосунків на хмарі використовується планувальник. В його функції входить аналіз вимог до роботи контейнерів з обчислювальними задачами та пошук кластера та вузла розміщення для них. Також виконується збір метрик роботи контейнера. В ході аналізу наявних підходів до розподілення навантаження задач виявлено певні їх недоліки. Для оцінки потреб роботи контейнеризованої задачі використовуються наступні параметри: бажані та максимальні значення requests та limits по RAM та CPU (можна додавати додаткові показники). Ці значення є основоположними при створенні подів наKubernetes чи їх аналогів на хмарах. Якщо ці значення задані, то у задачі більший пріоритет та менша ймовірність бути вилученою з вузла в разі його перевантаження. Водночас задача може бути вилучена, якщо потребує більше ресурсів, ніж вказано у граничному значенні. Інша проблема, що виникає при роботі ПЗ, є вивільнення RAM. Якщо обчислювальна задача нею заволоділа, то при зменшенні необхідності в оперативній пам’яті її вивільнення може не відбуватись без особливих налаштувань програми. Ідея роботи — трансформувати роль бажаних та максимальних значень ресурсів що виділяються на роботу пода з вирішального чинника на координаційний параметр, прибираючи права критичного впливу на вилучення справних задач з вузла. Це можливо замінивши підхід до виділення вузлового ресурсу. Проаналізувавши історичні дані та в разі їх однорідності, можна оцінити потреби задач в кожен окреслений період часу. Відповідно до потреб однієї задачі, буде знайдено доповнення її «прогалин» у навантаженні, та заповнене в результаті комбінації цієї задачі з іншими. Робота присвячена обґрунтуванню цієї ідеї за допомогою розробки математичної моделі з використанням нечіткої теорії ґраток, та доведенню її життєздатності через розробку методу та алгоритму пошуку доповнювальних навантажень та проведенню експериментальних та аналітичних розрахунків її якості. З метою забезпечити стале повне використання виділеного ресурсу була побудована математична модель. Вона базується на принципі доповнюваності (комплементарності) та теорії нечітких ґраток (об’єднання теорії ґраток та нечіткої логіки). Параметрами моделі є RAM, CPU, мережевий ресурс, а також вона враховує дисковий простір. Під комплементарністю мається на увазі що поди в межах доповнювальних груп сумарно формують повне навантаження на доступні вузли, розподілене відповідно до часових періодів. Задача оптимізації, яку ставить матмодель є максимізувати ефективність використання ресурсів, мінімізуючи їх простій. Як обмеження, розглядається прив'язаністьконтейнера до вузла або іншої частини ПЗ та подільність обчислювальної задачі на менші. Вперше запропоновано метод доповнювальних навантажень для формування груп сталої навантаженості. Алгоритм методу спрямований на оптимізацію використаних ресурсів під час роботи багатокомпонентної системи, зокрема, при масштабуванні її вузлів для забезпечення покриття навантаження всіх користувацьких запитів. Суть методу доповнювальних навантажень. Під час пошуку комплементарних навантажень обчислювальних задач алгоритм виконує кластеризацію, в результаті чого екземпляри мікросервісів групуються за схожістю робочих шаблонів у класи еквівалентності. В межах кожної групи екземпляри сортуються за амплітудою використання ресурсів. Далі групи, що визначені як доповнювальні, перетинаються з метою знайти пари комплементарних мікросервісів. Екземпляри з протилежними шаблонами навантаження, але схожими амплітудами, комбінуються для ефективнішого використання ресурсів. Також можуть розглядатися пари з низькою амплітудою для заповнення «пробілів». Далі відбувається пошук екземплярів мікропослуг, що відповідають критеріям доповнення. Коли доповнення в межах першого підхожого кластера, чи наступних, не знаходиться, виконується збереження статистики комбінацій з усіма екземплярами, і пошук триває до знаходження доповнень або вичерпання доповнювальних груп. Процес повторюється до знаходження всіх можливих пар без повторних включень; залишкові екземпляри мікропослуг є очікуваними. Для мікросервісів, що не знайшли доповнень, застосовується додатковий аналіз екстремумів з використанням середнього та стандартного відхилення, щоб підвищити ймовірність знайти доповнення. Кластеризація і пошук продовжуються до останньої успішної спроби. Якщо залишається невелика кількість мікросервісів без пари, вони комбінуються в більшій кількості, ніж по два для досягнення мети.При реалізації алгоритму на основі методу застосовувалось Z-масштабування для нормалізації та виділення шаблону роботи мікропослуги, KMeans кластеризація для групування за схожим шаблоном роботи нормалізованих рядів. Додатково для візуалізації використовувались алгоритми FastDTW для накладання графіків шаблонів, та PCA — для зображення двовимірного простору для часових рядів замість n-вимірного. При пошуку доповнень використовувались сортування, бінарний пошук та жадібний алгоритм. Поділ на основі середнього значення та стандартного відхилення застосовувався для написання алгоритму пошуку екстремумів та розширених екстремумів для виділення їх в окремі контейнери. Групування малозатратних мікропослуг здійснювалось за допомогою розв'язання задачі про множинний рюкзак. Доповнювальний розподіл навантажень сприятиме суттєвому зменшенню необхідності розв'язання проблеми перегрупування навантаження в режимі реального часу, коштом розміщення на серверах заздалегідь сформованих груп навантажень, що утворюють доповнені ґратки. У роботі розглядаються ключові показники комп'ютерних систем, які можна виміряти та на які можна впливати. Ці характеристики включають пропускну здатність каналів передачі, оцінку продуктивності на основі затримки, обсяг оперативної та постійної пам'яті, обчислювальну потужність та кількість ядер. Запропоноване удосконалення підходу до автомасштабування у хмарній системі, спрямоване на зниження частоти необхідності масштабування шляхом ефективного планування навантаження на вузли на етапі розподілу заSдач, яке апріорі не вимагатиме масштабування. У традиційних підходах до автомасштабування хмарних ресурсів, масштабування відбувається у відповідь на зміну поточного навантаження, що призводить до частих операцій створення та видалення екземплярів обчислювальних вузлів, споживаючи додаткові ресурси для управління цими процесами. Якщо ж навантаження не змінюватиметься, то інеобхідності в масштабуванні не буде. Все ж, воно відбуватиметься в екстремальних випадках, коли ПЗ переживатиме незвичайні навантаження та відбуватиметься не для одної задачі, а для всієї групи. У дисертаційній роботі запропоновано новий підхід до планування навантаження в хмарних системах, що забезпечує оптимальне формування та розподіл пакетів задач у багатосерверному середовищі. Основою запропонованого підходу є моніторинг метрик використання ресурсів та застосування методу доповнювальних навантажень. Такий підхід оптимізує використання ресурсів хмарної системи шляхом ефективного розподілу навантаження доповнених мікропослуг між різними серверними групами. Оптимізація полягає в максимізації використання серверних ресурсів шляхом заповнення його вільного часу іншими мікросервісами й, таким чином, зменшення простою серверів. Це, своєю чергою, сприятиме покращенню загальної продуктивності РС та зменшенню витрат на обслуговування хмарних інфраструктур. Наведений підхід застосовується як до мікросервісів, так і до монолітів та безсерверні технологій, з описаними мінімальними змінами. Апробація підходу виконувалась методом імітаційного моделювання, проведенням наукового експерименту та із застосуванням методу інтелектуального аналізу даних. Для виконання апробації було розроблено алгоритм та програму для визначення комплементарних екземплярів мікросервісів, які могли б ефективно використовувати серверні ресурси. Запропонований алгоритм може бути корисним для постачальників хмарних послуг та організацій, які використовують хмарні середовища для розгортання своїх застосунків. Апробація показала, що залежно від обраного ключового критерію: CPU, RAM чи мережевий ресурс, можна зменшити кількість технічного забезпечення на 8%, 10% та 17% відповідно, що сумарно становить понад 9% з врахуванням частки присутності кожного критерію. До технічних покращень також відноситься підвищення енергоефективності послуг хостингу на 10–15% та подовження строку служби на 8–12% на вузлахповністю з доповнювальним навантаженням. Причиною цього є сталість навантаження та відсутність стрибків електроенергії. Також, запропонований підхід сприяє зменшенню кількості перепланувань розміщення обчислювальних задач на 25–35%, що становить 9–15% від задач вузлів-планувальників. Таких вузлів на кожному кластері залежно від розміру від 3 до 7. Це дозволяє зменшити технічні вимоги до вузлів, або ж підвищити на них навантаження шляхом додавання нових вузлів у кластер. У зв’язку з тим, що кількість доповнювальних груп складатиме 20–30%, відповідно спостерігатиметься зменшення потреб в автомасштабуванні до 20%. На вузлах, де частково чи повністю будуть розміщені доповнювальні групи, можна зменшити кількість запасного ресурсу headroom відповідно до пропорції присутності доповнювальних груп на обчислювальних вузлах. Пропорція буде ефективною щодо кількості запасного ресурсу, якщо доповнювальні групи складатимуть 20–24% залежно від ключового ресурсу, а отже запасний ресурс можна зменшити на максимально 20%. В разі виділення вузлів, повністю заповнених групами доповнювальних навантажень, можна забезпечити збільшення пропускної можливості багатосерверної системи в години пік, яке становитиме 5–15% на 10–15% відсотках серверів. Основні ідеї методу доповнювальних навантажень впроваджені у курсі «Big Data», що викладається аспірантам НН ІТС на кафедрі ІТТ.Документ Відкритий доступ Моделі та методи підвищення захищеності та якості передачі даних в системах мобільного зв’язку(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Астраханцев, Андрiй АнатолiйовичАстраханцев А. А. Моделі та методи підвищення якості передачі даних сервісів в системах мобільного зв’язку. – Кваліфікаційна наукова праця на правах рукопису. Дисертація на здобуття наукового ступеня доктора технічних наук за спеціальністю 05.12.02 – телекомунікаційні системи та мережі. – Національний технічний університет України "Київський політехнічний інститут ім. Ігоря Сікорського" Міністерства освіти і науки України, м. Київ, 2024. Дисертаційна робота присвячена вирішенню актуальної наукової проблеми створення і наукового обґрунтування комплексної методології управління процесом обслуговування у інформаційно-телекомунікаційній мережі мобільного зв’язку з метою підвищення рівня захищеності та якості процесу обслуговування користувачів. В роботі продемонстровано передумови для виникнення протиріччя, оскільки досі немає єдиної концепції, моделей та методів управління процесом обслуговування у інформаційно-телекомунікаційній мережі мобільного зв’язку з метою підвищення рівня захищеності та якості процесу обслуговування користувачів. Показано, що поява нових джерел трафіку та впровадження нових сервісів, зумовлює підвищення вимог щодо швидкості та якості надання послуг, що в свою чергу вимагає удосконалення програмної частини ядра мережі та обладнання користувача. Також визначено, що в 5G мережі підвищуються вимоги щодо показників захищеності інформаційно-комунікаційних систем через появу нових загроз та реалізацію нових сервісів. На сьогодні дане протиріччя можливо розв’язати шляхом розробки нових принципів, математичних моделей та методів управління процесом обслуговування у інформаційно-телекомунікаційній мережі мобільного зв’язку. У дисертаційній роботі вирішено важливу науково-технічну проблему створення і наукового обґрунтування комплексної методології управління процесом обслуговування у інформаційно-комунікаційній мережі мобільного зв’язку з метою підвищення рівня захищеності та якості процесу обслуговування користувачів. У вступі обґрунтовується актуальність теми дисертаційної роботи. Визначено мету роботи, основні задачі та методи досліджень. Сформульовано наукову новизну і практичне значення отриманих результатів. Перший розділ роботи містить огляд літературних джерел за темою дисертації, проведення аналізу сучасного стану та тенденцій розвитку, особливостей функціонування інформаційно-телекомунікаційної системи на основі 5G, її ключові сервіси та технології. Визначені основні показники якості та захищеності передачі даних у інформаційно-телекомунікаційних системах. Для інформаційно-телекомунікаційних систем на основі мережі 5G визначені основні вразливості та загрози, що можуть впливати на ступінь повноти надання послуг із захисту інформації. Окремо розглянуто вразливості та атаки на існуючі методи віддаленої автентифікації користувачів, визначені їх слабкі місця, які потребують вдосконалення. Проведено огляд методів завадостійкого кодування в мобільних мережах. В другому розділі запропоновано комплексну методологію забезпечення якості передачі та захищеності даних у системі мобільного зв’язку, яка базується на удосконаленій структурі мережі мобільного зв’язку 5G. Запропонована структура забезпечує покращення наведених в розділі 1 показників якості (рівень помилок і втрат пакетів, швидкість передачі інформації, затримка передачі й обробки інформації), показників захищеності (конфіденційність, цілісність, доступність та спостереженість). Для підвищення значень показників якості передачі даних запропоновано поетапне впровадження у вузлі мережі таких кроків, як: вдосконалення методів попередньої обробки даних у вузлах мережі для підвищення точності класифікації і обробки трафіка та зменшення затримки на обробку даних; впровадження новітніх адаптивних методів класифікації трафіка для підвищення ефективності використання мережних ресурсів під час застосування мережних зрізів; впровадження нових методів розподілу трафіка на граничних елементах мережі для підвищення якості застосування технології граничних обчислень з множинним доступом; вдосконалення методів завадостійкого кодування пакетів під час їх передачі мобільною мережею для зменшення рівня помилок і втрат пакетів. При цьому, вдосконалення методів завадостійкого кодування пакетів пропонується до реалізації у модемній частині обладнання користувача. Для вдосконалення показників захищеності, запропоновано впровадження таких кроків як: вдосконалення методу формування біометричного шаблону користувача, в тому числі нового методу об’єднання різних біометричних ознак користувача; застосування методів мережної стеганографії та завадостійкого кодування для підвищення прихованості та завадозахищеності інформації під час проходження процедури віддаленої автентифікації; впровадження нового методу взаємної автентифікації користувачів під час дзвінка, що перекриває ряд загроз пов’язаних із шахрайськими схемами підміни користувача; впровадження нового методу наскрізного шифрування під час дзвінка для підвищення рівня показника конфіденційності; впровадження нових методів управління приватними даними користувача для забезпечення захищеності під час реалізації нових сервісів. Також в розділі запропоновано онтологічну модель системи мобільного зв’язку з урахуванням показнників якості та захищеності. В третьому розділі для зменшення сумарної затримки передачі трафіка було вдосконалено методи обробки пакетів у вузлі мережі за рахунок раціонального вибору параметрів та методів класифікації трафіка, оптимізації кількості ознак, які використовують під час класифікації, а також нових методів кластеризації трафіка. Розроблений новий метод обробки даних у вузлі мережі, який підвищує якість застосування технології граничних обчислень з множинним доступом. Запропоновані методи у поєднанні з застосуванням мережних зрізів дозволяють зменшити затримку передачі трафіка і покращити ефективність 5G мережі в цілому, що знайшло відображення у авторському свідоцтві. В четвертому розділі описано вдосконалення моделей та методів завадостійкого кодування пакетів під час їх передачі мобільною мережею для зменшення рівня помилок і втрат пакетів. Вдосконалення завадостійкого кодування полягає у новому методі формування коду Raptor, вдосконаленні коду LDPC, як прекодеру коду Raptor, а також методі декодування коду Raptor. Вдосконалення моделі Raptor кодів відбувається шляхом внесення процедури перемежіння і змін у матриці формування коду, що дозволило знизити рівень помилок, що не виправляються, а також підвищити швидкість декодування. В п’ятому розділі описано нові моделі захисту приватних даних у пристрої користувача, які відрізняються наявністю нових методів формування біометричного шаблону, об’єднання різних типів біометричних даних, запропонованого завадостійкого методу приховання біометричних даних під час передачі, а також забезпечення двобічної автентифікації та наскрізного шифрування під час дзвінка, що дозволяє уникнути підміни користувача на іншому боці і отримати доступ до сервісів лише авторизованому користувачу, що підвищує на один рівень надання послуг показників конфіденційності, цілісності та спостереженості.Документ Відкритий доступ Комплексний метод планування радіомережі стільникового зв'язку(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Прокопець, Володимир Андрійович; Глоба, Л. С.Прокопець В.А. Комплексний метод планування радіомережі стільникового зв'язку. – Кваліфікаційна наукова праця на правах рукопису. Дисертація на здобуття наукового ступеня доктора філософії за спеціальністю 172 – Телекомунікації та радіотехніка. – Національний технічний університет України «Київський Політехнічний Інститут імені Ігоря Сікорського», Київ, 2023. У дисертаційній роботі розв’язано актуальну науково-практичну задачу удосконалення процесу планування та оптимізації радіомережі стільникового зв’язку за рахунок застосування технології цифрового двійника. Аналіз специфікацій та рекомендацій Міжнародної спілки електрозв’язку та консорціуму 3GPP (англ. 3rd Generation Partnership Project) щодо особливостей побудови та функціонування стільникових мереж зв’язку показав, що дані особливості мереж стандарту 3GPP суттєво відрізняються, що вимагає різних підходів до процесу планування та оптимізації цих мереж. Аналіз трендів використання даних мереж виявив, що планування та оптимізація мереж другого та третього поколінь є неактуальною задачею, оскільки тренди показують стабільне зменшення частки цих мереж в загальному переданому трафіку. Натомість, доля мереж четвертого та п’ятого поколінь стабільно збільшується, окрім того, прогнози, що надаються провідними телекомунікаційними компаніями показують, що тенденція збільшення частки даних мереж зберігатиметься щонайменше до 2027 року. Таким чином, актуальною є задача планування та оптимізації мереж 4G та 5G. В ході аналізу існуючих підходів щодо планування та оптимізації радіомережі стільникового зв’язку виявлено певні їх недоліки, а саме: фокус виключно на технічному аспекті планування, що робить їх малопридатними для використання в реальній мережі, відсутність автоматичного обміну інформацією з мережею, відсутність інтеграції GIS (англ. Geographical Information System) та фокус на одному з двох шляхів проведення оптимізації (конфігураційний або апаратний), без урахування іншого. В літературі задача планування та оптимізації мережі не розглядалася комплексно, в контексті урахування як технічних, так і економічних, маркетингових та юридичних аспектів. Таким чином, актуальною є задача створення удосконаленого методу планування радіомережі системи стільникового зв’язку, який вирішуватиме основну задачу планування з урахуванням технічного, економічного, маркетингового та юридичного аспектів, можливістю комплексної оцінки рішень щодо оптимізації радіомережі, інтеграцією GIS та автоматизацією обміну даними з мережею щодо її стану. Для вирішення цієї задачі було: 1. Проведено опис основних статистичних показників функціонування радіомережі стільникового зв’язку. Проведений аналіз показників визначив ті, що є суттєвими для процесу планування та оптимізації радіомережі, а саме Об’єм переданих даних, Кількість користувачів, Утилізація канального ресурсу, Відстань від базової станції до користувача, Індикатор якості каналу та Швидкість передачі даних. 2. Серед наведених вище показників було визначено такий, що найбільше підходить для визначення стану ємності мережі – Кількість користувачів. На відміну від показників Утилізації канального ресурсу та Об’єму переданих даних, визначений показник не має суттєвого недоліку – чутливістю до аномальних даних, коли один або декілька користувачів використовують значну частину канального ресурсу для передачі великого об’єму даних. 3. Обрано дванадцять моделей лінійної регресії для експерименту з визначення найкращої моделі для набору даних Кількість користувачів – Швидкість передачі даних. Для визначення залежностей між випадковими величинами широко використовуються регресійні моделі, оскільки статистичні дані можна розглядати як набори випадкових величин, які відповідають певним показникам. 4. Розглянуто модель бюджету каналу зв’язку, яка широко використовується для визначення потужності прийомного сигналу. Головним компонентом даної моделі є втрати на трасі, визначення чого є однією з основних проблем бездротових комунікацій. Було проведено аналіз основних моделей втрат на трасі, таких як Okumura-Hata, Cost 231 та інших. Серед розглянутих моделей найбільш релевантною є модель, запропонована в релізі 3GPP TR 38.901 version 16.1.0 Release 16, оскільки вона була спеціально розроблена для сценарію використання у стільникових мережах 5G, з урахуванням особливостей розповсюдження радіохвиль в широкому діапазоні спектру (500 МГц – 100 ГГц). 5. Запропоновано комплексний метод планування радіомережі стільникового зв’язку, який базується на технології цифрового двійника, враховує стан існуючої мережі, маркетингові прогнози трафіку, та характеризується автоматизованістю, та гнучкістю. Метод може бути використаний на етапах стратегічного, оперативного, тактичного планування радіомережі та виконувати планування в режимі реального часу, що зменшує часові та трудові витрати. Даний метод враховує маркетингові показники (прогнози зміни об’єму трафіку/кількості користувачів), що доцільно для високорівневого попереднього планування, оскільки допомагає визначити потенційні проблемні ділянки мережі, та, відповідно, превентивно виконати розширення ємності цієї ділянки. Метод враховує також економічні параметри (вартість рішень) з метою зменшення обсягу витрачених фінансових ресурсів, що дозволить виконати більшу кількість змін на мережі без збільшення витрат. 6. Запропоновано метод рівномірного розподілу користувачів між сусідніми секторами, який відрізняється від відомих застосуванням технології цифрового двійника для перевірки коректності розподілу методом перебору таких значень кутів нахилу антен та потужностей випромінювання, що забезпечать рівномірний розподіл користувачів між сусідніми секторами. Метод виконує прогнозування зон обслуговування базових станцій із використанням моделі втрат на лінії 3GPP, яка відрізняється гнучкістю та адаптивністю використання в різних сценаріях. 7. Запропоновано метод комплексної оцінки рішень, який враховує технічні, економічні та маркетингові показники функціонування стільникової мережі зв’язку та дозволяє визначити найкраще конфігураційне або апаратне рішення для збільшення ємності ділянки мережі з мінімальними економічними витратами. 8. Запропоновано онтологічну модель цифрового двійника процесу планування радіомережі стільникового зв’язку, яка дозволила описати як статичний так і динамічний аспекти процесу її планування, врахувати мультидисциплінарність цього процесу, а також визначити змістовні логічні зв’язки між компонентами даного процесу. 9. На основі запропонованого комплексного методу планування та оптимізації радіомережі створено програмне забезпечення (ПЗ), яке дозволяє підвищити автоматизованість та гнучкість процесу планування та оптимізації мережі. Запропонована програмна реалізація цифрового двійника побудована на архітектурі SPL (англ. Software Product Line) та містить реалізації запропонованих методів комплексної оцінки рішень та міжсекторального розподілу користувачів, може бути ефективно використана для вирішення задач планування та оптимізації радіомережі стільникового зв’язку, оскільки відповідає вимогам до гнучкості, автоматизованості, часової ефективності, врахуванні маркетингової та економічної компонент. 10. Проведено імітаційне моделювання, результати якого показують, що за наявності точного розподілу користувачів на місцевості та алгоритму розрахунку втрат на трасі, досить простою є задача рівномірного перерозподілу користувачів між сусідніми секторами, а часові витрати на розрахунок повного покриття гіпотетичної гетерогенної мережі (40000 секторів) складають 33 хвилини 36 секунд, що є гарним показником, проте недостатнім для забезпечення функціонування цифрового двійника в режимі реального часу. Використання високопродуктивного процесора та технологій паралельного програмування дасть можливість зменшити часові витрати у 15-20 разів. Використання технології розподіленого обчислення зводить задачу масштабування обчислювальної потужності до суто технічної, що дозволить забезпечити вимоги щодо часових витрат для забезпечення роботи цифрового двійника радіомережі в режимі реального часу.