METHOD FOR ENSURING THE SURVIVABILITY OF AN INFORMATION SYSTEM ON A MOBILE PLATFORM TAKING INTO ACCOUNT THE FEASIBILITY OF REDUNDANT RESOURCE-PROVISIONING PROFILES
DOI:
https://doi.org/10.35546/kntu2078-4481.2026.2.46Keywords:
information system, mobile platform, survivability, resource-provisioning profile, critical processAbstract
The paper considers a modification of the problem of ensuring the survivability of an information system on a mobile platform under limited resources, nonstationary external impacts, and intermittent connectivity among system components. It is shown that, under these conditions, the feasibility of the current resource-provisioning mode and the availability of a formalized resource margin to the feasibility boundary are critical, as they enable timely detection of the system state approaching a failure to perform its critical functions. A method of real-time dynamic redundancy is proposed that employs a finite set of redundant resource-provisioning profiles and a rule for controlled switching between them. For each profile, a resource allocation plan for critical processes is formed within a control interval; thereafter, the margin to the feasibility boundary is computed as the minimum relative reserve subject to meeting minimum resource requirements and the availability of the platform’s resources. The decision to retain or switch a profile is made with account for a holding zone, computational switching costs, a limit on the switching rate within a sliding window, and the constraint that switching is allowed only within connectivity windows. A simulation study is carried out using nonstationary time series of processor-core utilization, data-link load, and the energy resource for the platform’s autonomous operation, under critical resource losses, partial recovery of the system state, and episodes of intermittent connectivity among its components. The results demonstrate that the proposed method improves system survivability according to integral indicators of resource margin and resource deficit, increases the time to the first violation of feasibility conditions for redundant resource-provisioning profiles, and ensures that reconfigurations are performed within intervals of available connectivity without a significant increase in the number of profile switches.
References
Рубан І.В., Ткачов В.М. Багаторівнева модель інформаційної системи на мобільній платформі та формалізація критеріїв її живучості. Вісник Херсонського національного технічного університету. 2025. Том 2 № 3(94). С. 399–409. DOI: https://doi.org/10.35546/kntu2078-4481.2025.3.2.51.
Рубан І. В., Ткачов В. М. Моделювання процесу керування інформаційною системою на мобільній платформі в умовах деградації рівня даних. Актуальні питання сучасної інформатики: матеріали доповідей Х Всеукраїнської науково-практичної конференції з міжнародною участю «Сучасні інформаційні технології в освіті та науці», 13–14 листопада 2025 р. / за заг. ред. А. Федорчук. Житомир : Вид-во ЖДУ, 2025. Вип. 13. С. 446–450.
Додонов О. Г., Кузнєцова М. Г., Горбачик О. С. Моделювання і оцінювання функціональної стійкості інформаційних систем. Реєстрація, зберігання і обробка даних. 2025. Т. 27, № 1. С. 76–88. DOI: https://doi.org/10.35681/1560-9189.2025.27.1.335752.
Routing protocols strategies for flying Ad-Hoc network (FANET): Review, taxonomy, and open research issues / M. J. Almansor et al. Alexandria Engineering Journal. 2024. Vol. 109. P. 553–577. DOI: https://doi.org/10.1016/j.aej.2024.09.032.
AlHidaifi S. M., Asghar M. R., Ansari I. S. A Survey on Cyber Resilience: Key Strategies, Research Challenges, and Future Directions. ACM Computing Surveys. 2024. DOI: https://doi.org/10.1145/3649218.
Flying Sensor and Edge Network-Based Advanced Air Mobility Systems: Reliability Analysis and Applications for Urban Monitoring / H. Fesenko et al. Drones. 2023. Vol. 7, no. 7. P. 409. DOI: https://doi.org/10.3390/drones7070409.
Ланде Д.В. Методи підвищення живучості інформаційної складової корпоративних інформаційно-аналітичних систем. Реєстрація, зберігання і обробка даних. 2012. Т. 14, № 2. С. 48–58. DOI: https://doi.org/10.35681/1560-9189.2012.14.2.105050.
Додонов О. Г., Ланде Д. В. Мережева модель структурної живучості. Реєстрація, зберігання і обробка даних. 2021. Т. 23, № 1. С. 15–22. DOI: https://doi.org/10.35681/1560-9189.2021.23.1.235075.
Технологія забезпечення живучості територіально-розподілених інформаційних комп’ютерних систем в єдиному інформаційному просторі / О. Г. Додонов та ін. Реєстрація, зберігання і обробка даних. 2024. Т. 26, № 1. С. 121–143. DOI: https://doi.org/10.35681/1560-9189.2024.26.1.308659.
Models for Assessing the Dependability of Programmable Devices with Controlled Multi-Level Degradation / V. Kharchenko et al. Lecture Notes in Networks and Systems. Cham, 2025. P. 85–95. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-031-92734-8_9.
Рубан І.В., Ткачов В.М. Таксономія та метрики оцінювання підходів до забезпечення живучості інформаційних систем. Інформаційні технології і автоматизація – 2025: матеріали XVIII міжнародної науково-практичної конференції, 30-31 жовтня 2025 р. – Одеса: видавництво ОНТУ, 2025 р. С. 796–798.
Фролов Д. Є. Огляд підходів до класифікації відмов і чинників впливу на функціональну здатність багаторівневих інформаційних систем. Проблеми iнформатизацiї : тези доп. тринадцятої міжнар. наук.-техн. конф. 27–28 листопада 2025 р. Т. 3, секцiя 4. Баку–Харків–Бельсько-Бяла, 2025. С. 21–23.
Resource Scheduling in Edge Computing: A Survey / Q. Luo et al. IEEE Communications Surveys & Tutorials. 2021. P. 1. DOI: https://doi.org/10.1109/comst.2021.3106401.
Xia X., Fattah S. M. M., Babar M. A. A Survey on UAV-enabled Edge Computing: Resource Management Perspective. ACM Computing Surveys. 2023. DOI: https://doi.org/10.1145/3626566.
Real-Time Service Migration in Edge Networks: A Survey / Y. Zhang et al. Journal of Sensor and Actuator Networks. 2025. Vol. 14, no. 4. P. 79. DOI: https://doi.org/10.3390/jsan14040079.
Handover Decision with Multi-Access Edge Computing in 6G Networks: A Survey / S. Jahandar et al. Results in Engineering. 2025. P. 103934. DOI: https://doi.org/10.1016/j.rineng.2025.103934.
Singh R., Sukapuram R., Chakraborty S. A survey of mobility-aware Multi-access Edge Computing: Challenges,
use cases and future directions. Ad Hoc Networks. 2022. P. 103044. DOI: https://doi.org/10.1016/j.adhoc.2022.103044.
Mukhopadhyay A., Iosifidis G., Ruffini M. Migration-aware Network Services with Edge Computing. IEEE Transactions on Network and Service Management. 2022. P. 1. DOI: https://doi.org/10.1109/tnsm.2021.3139857.
Wan X. Dynamic Resource Management in MEC Powered by Edge Intelligence for Smart City Internet of Things.
Journal of Grid Computing. 2024. Vol. 22, no. 1. DOI: https://doi.org/10.1007/s10723-024-09749-3.
AI Services-Oriented Dynamic Computing Resource Scheduling Algorithm Based on Distributed Data Parallelism in Edge Computing Network of Smart Grid / J. Zou et al. Future Internet. 2024. Vol. 16, no. 9. P. 312. DOI: https://doi.org/10.3390/fi16090312.
Ismail A. A., Khalifa N. E., El-Khoribi R. A. A survey on resource scheduling approaches in multi-access edge computing environment: a deep reinforcement learning study. Cluster Computing. 2025. Vol. 28, no. 3. DOI: https://doi.org/10.1007/s10586-024-04893-7.
Dynamic IoT deployment reconfiguration: A global-level self-organisation approach / N. Farabegoli et al. Internet of Things. 2024. Vol. 28. P. 101412. DOI: https://doi.org/10.1016/j.iot.2024.101412.
Evaluation of network resilience, survivability, and disruption tolerance: analysis, topology generation,
simulation, and experimentation / J. P. G. Sterbenz et al. Telecommunication Systems. 2011. DOI: https://doi.org/10.1007/s11235-011-9573-6.
Resilience in Edge Computing: Challenges and Concepts / D. Ergenç et al. Foundations and Trends® in Networking. 2025. Vol. 14, no. 4. P. 254–340. DOI: https://doi.org/10.1561/1300000074.
Task offloading strategies for mobile edge computing: A survey / S. Dong et al. Computer Networks. 2024. P. 110791. DOI: https://doi.org/10.1016/j.comnet.2024.110791.
A survey on task type-based computation offloading in mobile edge networks / H. Wu et al. Ad Hoc Networks. 2025. P. 103754. DOI: https://doi.org/10.1016/j.adhoc.2025.103754.
Bui K. A., Yoo M. Interruption-Aware Computation Offloading in the Industrial Internet of Things. Sensors. 2025. Vol. 25, no. 9. P. 2904. DOI: https://doi.org/10.3390/s25092904.
Tkachov V., Ruban I. Integral survivability metric of an information system on a mobile platform under functional cascading and secondary failures. Innovative Technologies And Scientific Solutions For Industries. 2025. No. 4(34). P. 78–100. DOI: https://doi.org/10.30837/2522-9818.2025.4.078.
Higham N. J. Accuracy and Stability of Numerical Algorithms. 2nd ed. Philadelphia, PA: Society for Industrial and Applied Mathematics (SIAM), 2002. 680 p. DOI: https://doi.org/10.1137/1.9780898718027.
Hespanha J. P., Morse A. S. Stability of switched systems with average dwell-time. 1999 Conference on Decision and Control, Phoenix, AZ, USA. DOI: https://doi.org/10.1109/cdc.1999.831330.
Tkachov V. Supplementary figures and tables for the article Method for Ensuring the Survivability of an Information System on a Mobile Platform with Account for the Feasibility of Redundant Resource-Provisioning Profiles. Версія 1 [Data set]. Zenodo. 2026. DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.18724603.
