Архитектура автоматизированных систем обработки информации и управления. Тенденции автоматизации. Моделирование архитектуры АСОИУ

Шук В.П. Архитектура АСОИУ УДК 004.72 (075.8) – Архитектура сетей (учебник для ВУЗов) Аннотация Архитектура автоматизированных систем обработки информации и управления (АСОИУ), воплощающих современные и перспективные информационные технологии, рассмотрена как интеллектуальная информационно - технологическая среда жизнедеятельности человека и это принципиально для условий стремительного сближения до соприкосновения и дальше взаимопроникновения, т.е. симбиоза, человека и средств вычислительной техники, особенно миниатюрной с встроенными технологиями. Границы среды очерчивает базовая морфологическая модель. Субстанционально среду, т.е. её физическую природу, описывает базовая функционально-структурная модель. Жизнедеятельность человека в среде представлена моделью его поведения в ней. Предпринята попытка трактовки архитектуры АСОИУ в контексте цивилизационных, исторических, культурологических, социально-психологических, морально-этических и естественнонаучных аспектов, обеспечивающих, вопреки укоренившейся дидактической практике, более глубокую конвергенцию инженерных и гуманитарных знаний для университетского образовательного процесса по направлению “Информатика и вычислительная техника”. Содержание Стр. Предисловие Универсум, т.е. мир, как целое, чрезвычайно сложен, включает разнообразное очень многое, вплоть до кажущегося иногда несовместимым между собою. Многое, на самом деле, является монолитом вечного, совершенного и гармоничного в Природе [1]. Универсум, по-видимому, объективен, не зависим от воли человека, хотя и преобразуется и чем дальше, тем существеннее, в результате деятельности людей, и в таком, как есть виде, отражается в их сознании, трансформируясь через сознание в информацию для человека, и для каждого по-своему, о том, “что есть что” для него в Универсуме. Информация беспредельна, поскольку таковой является отображаемый ею мир. По оценке международного аналитического агентства ICD человечество за время своего существования уже сформировало мировой информационный фонд, исчисляемый 40 000 Эксабайтами или 5 200 Гигабайтами на душу населения. Этот объём сейчас продолжает увеличиваться с угрожающим ускорением, в том числе и благодаря набирающему силу интернету вещей. Существующий и нарастающий мировой информационный фонд содержит знания, понимания и умения Человека (в его собирательном смысле). Конкретный человек или коллектив на основе доступной ему части всеобщего информационного фонда не иначе как реконструирует каждый по-своему нужный себе существенно ограниченный по размеру и уникальный по содержанию информационный ареал или сегмент для осуществления своей деятельности (научной, технической или иной). Мировой информационный фонд имеет историческую природу, поскольку неотделим от всеобщей истории мировой цивилизации, развивающейся по своим в той или иной степени известным законам. В силу объективной неразделимости информации и цивилизации они в единстве представляют собой Информационную архитектуру, подчинённую цивилизационным закономерностям, которая нуждается в системотехническом осмыслении и ждёт своего исследователя. Вышесказанное справедливо по отношению к Архитектуре АСОИУ. И предлагаемая работа состоит из двух частей: первая концептуальная – это реконструкция архитектуры АСОИУ, вторая прикладная – моделирование архитектуры АСОИУ. Смыслы этих частей состоят в следующем. Часть I. Реконструкция архитектуры АСОИУ Для реконструкции исходным пунктом является этимологический анализ лингвистической конструкции “архитектура автоматизированной системы обработки информации и управления”. Анализ отдельных слов и разных словосочетаний данной конструкции (“система”, “управление”, “информация”, “система управления” и т.п., включая в том числе и “архитектура АСОИУ” в целом), а также лексических производных от них (“пользователь” ,“автоматизированное рабочее место” и др.) позволил естественным и ясным образом образовать начальное множество понятий, базовых для информационной научно-технической сферы, и дать им логически стройные и системно не противоречивые авторские определения, по возможности свободные от коннотаций. В дальнейшем начальное множество дополнялось определениями других понятий, обусловленных логикой повествования. Так сформировался эзотерический словарь терминов-понятий, не случайным образом выбранных, а необходимых и разъясняющих суть обсуждаемой проблематики, и приведённый в конце данной работы. Очевидно стремительное сближение современных информационных технологий и человека вплоть до их слияния (носимые вещи с встроенными технологиями) и далее взаимопроникновения – симбиоза (вживляемые микрочипы). На этом основании архитектура АСОИУ определена как интеллектуальная информационно-технологическая среда жизнедеятельности человека, которая должна быть для него понятной, привлекательной и практичной (правило трёх пи) – альтернатива традиционному смыслу понятия “архитектура”: в широком смысле - это внешний облик объекта без учёта внутреннего строения как совокупность реальных и чувственных признаков, устанавливающих отношения между человеком и объектом (рациональные или иррациональные, полезные или бесполезные, прекрасные или безобразные и т.п.) и многочисленные конкретные интерпретации этого представления. В контексте проведённого этимологического анализа рассмотрены в качестве примеров и в сопоставлении между собой архитектуры поучительных, но малоизвестных Государственных автоматизированных систем: “Контур” – позиционируется как система прошлого, “Выборы” – система настоящего и “ГРН” – система будущего. Системы принадлежат разным временным периодам, по-разному устроены с несхожими архитектурами в традиционном смысле, предназначены каждая для достижения своих целей и т.п., что позволило на фактографической основе наглядно проявить устойчивые тенденции и особенности автоматизации с далёкого прошлого через настоящее на обозримую перспективу (этапы автоматизации, информационные барьеры, кризисы, информационно-тектонические разломы, барьер информационной сложности и т.д.), а также сформулировать не решенные проблемы системотехнического, социально-психологического и социотехнологического характера и обратить внимание на отсутствие прикладного комплексного подхода к рассмотрению данной разно векторной проблематики. В этой связи предпринимается попытка рассмотрения очерченной проблематики с архитектурных позиций в контексте, господствующих двух концепций: культуроцентристской и техноцентристской. Для культуроцентриста архитектура есть, прежде всего и главное, образ (скульптурный, монументальный, литературный, музыкальный, ландшафтный), несущий людям духовное удовлетворение и притягивающий их художественными достоинствами. В основе культуроцентристской концепции присутствует благочинность. Техноцентрист трактует архитектуру как своеобразную организацию разнообразных различной физической природы элементов-частей в целое-систему, понятную специалистам (системотехникам, инженерам, программистам, экономистам, строителям, монтажникам и т.д.). Плоды труда техноцентриста удовлетворяют физические потребности человека. Они фактически являются данностью, которой люди принуждены пользоваться, в том числе, и часто, ценой значительных морально-духовных издержек, влекущих за собой материальные потери. Как этого избежать или, по крайней мере, свести к минимуму? Для этого предлагается концепция, названная культуротехнологической концепцией, что означает единство культуры и технологии, и здесь под культурой подразумевается богатство созданных человечеством материальных, духовных и социальных ценностей, необходимых для его жизнедеятельности, а технология понимается как часть культуры, обеспечивающая её самодостаточность для жизнедеятельности людей. Объектом рассмотрения в контексте культуротехнологической концепции является АСОИУ как пример реального воплощения современных информационных технологий. Основанием культуротехнологической концепции является представление архитектуры АСОИУ как понятной, привлекательной и практичной интеллектуальной информационно – технологической среды жизнедеятельности людей (пользователей). Такое определение проистекает из этимологического анализа лингвистической конструкции “архитектура автоматизированной системы обработки информации и управления”. В культуротехнологической трактовке архитектуры АСОИУ под средой понимается лабильная (подвижная) субстанция как результат технологического взаимопроникновения (симбиоза – полного и/или частичного) информации, программ, техники и людей посредством интерфейсов взаимосвязи, взаимодействий и взаимоотношений, короче, интерфейсного консолиданта. Интерфейсы формируют неповторимую технологическую ткань конкретной АСОИУ, впитавшей знания и умения (интеллект) её создателей и пользователей – реальных людей в контексте их эстетических (красота и наслаждение) и этических (мораль и нравственность) взглядов. Для культуротехнологической трактовки важны не только достигнутые результаты в области автоматизированных систем, а шире – в контексте генезиса культуры как среды жизнедеятельности человека с далёких времён по настоящее время, радикально трансформируемой сейчас активным внедрением в неё современных информационных технологий. В этой связи кратко рассматривается культура эпох цивилизации и сформированные в них стили, в известном смысле востребованные и сегодня. Во второй части работы рассматриваются вопросы практической реализации реконструированной архитектуры АСОИУ. Часть II. Моделирование архитектуры АСОИУ Для реализации авторской реконструкции архитектуры АСОИУ используются взаимодополняющие друг друга модели: Базовая морфологическая модель архитектуры АСОИУ, Базовая функционально-структурная модель архитектуры АСОИУ, Базовая модель пользователя в архитектуре АСОИУ, образующие архитектурную композицию в смысле пространственно- предметной формы концептуально-смыслового и физического единства элементов и составных частей системы в контексте трёх логически взаимообусловленных аспектов: внешнего представления системы, её внутреннего содержания и активности пользователя в фиксированном таким образом пространстве. Морфологическая модель, являясь вербальной моделью табличного вида, реализует стратифицированный подход, позволивший описать архитектуру в терминах страт, задающих её границы. Функционально-структурная модель использует принцип декомпозиции, обеспечивший возможность построения множества проектных задач, результаты решения которых определяют содержание архитектуры. Модель пользователя, исходя из социально- психологических предпосылок целеориентированного поведения человека, описывает его предсказуемую активность в информационно- технологической среде и обеспечивает возможность взять максимум его энергии на общую пользу без причинения ему чрезмерного вреда как личности. Послесловие Работа предназначена для студентов – будущих инженеров, бакалавров и магистров, специализирующихся по направлению “Информатика и вычислительная техника” и конкретно Автоматизированных систем обработки информации и управления. Кроме этого, она ориентирована на широкий круг читателей – преимущественно не специалистов в области вычислительной техники и программирования, использующих современные программно- технические и телекоммуникационные средства, но имеющих о них экзотерические представления, и круг этих пользователей центростремительно расширяется. В работе присутствует уважительное отношение к читателю – проблематика излагается вполне доступно для неспециалиста и в то же время совершенно всерьёз. Многочисленные рисунки играют инструментальную роль: они служат наглядным материалом. Некоторые вопросы освещаются с различных, иногда неожиданных сторон, и это является приглашением читателя к самостоятельным размышлениям. Если не все, то подавляющее число иностранных слов-терминов разъясняются по тексту, избавляя читателя обращаться к словарю и способствуя сосредоточению и эффективности работы его мысли. Безусловно, далеко не все будут согласны с некоторыми трактовками в работе, но ведь единство гораздо менее важно, чем понимание реально существующих различий во взглядах. Спор вообще стимулирует развитие мысли, не говоря о том, что взгляды другого человека могут послужить для развития собственных воззрений. Оглавление Стр. Введение ………………………………………………………………………………..11 Часть I. Реконструкция архитектуры АСОИУ ……………………………………..12 1. Этимологический анализ архитектуры АСОИУ 1.1. Система ……………………………………………………………………………….14 1.2. Информация ……………………………………………………………………….27 1.3. Автоматизация ……………………………………………………………………28 1.4. Архитектура …………………………………………………………………………35 2. Примеры АСОИУ ……………………………………………………………………42 2.1. ГАС Контур …………………………………………………………………………..42 2.2. ГАС “Выборы” ……………………………………………………………………..54 2.3. ГАС “ГРН” …………………………………………………………………………….89 3. Тенденции автоматизации …………………………………………………..92 3.1. Информационные барьеры ………………………………………………..92 3.2. Жизненный цикл системы ………………………………………………….107 3.3. Проектирование. Проект. Проектная задача …………………….117 3.4. Творчество и системы …………………………………………………………120 3.5. Индустриально-технологическая концепция систем ………..123 3.6. Сложность как феномен: его сущность и свойства ……………129 3.7. Этапы автоматизации …………………………………………………………133 4. Проблемы ……………………………………………………………………………..140 4.1. Системотехнические проблемы ………………………………………..140 4.2. Социально-психологические проблемы …………………………..141 4.3. Культуротехнологическая проблема …………………………………141 5. Концепции …………………………………………………………………………….143 5.1. Культуроцентристская концепция ……………………………………..143 5.2. Техноцентристская концепция …………………………………………..143 5.3. Культуротехнологическая концепция ………………………………..143 6. Эпохи цивилизации ……………………………………………………………….146 6.1. Античная эпоха 6.2. Средневековая эпоха 6.3. Эпоха нового времени 6.4. Эпоха новейшего времени 6.5. Вычислительная техника: факты и история 7. Стили 7.1. Архитектурные стили 7.2. Живописные стили 7.3. Литературные стили 7.4. Музыкальные стили 7.5. Дизайнерские стили 7.5. Информационные стили Часть II. Моделирование архитектуры АСОИУ ……………………………………….157 8. Модели …………………………………………………………………………………….158 8.1. Базовая морфологическая модель архитектуры АСОИУ ……..158 8.1.1. Предпосылки создания систем ………………………………………….162 8.1.2. Назначение систем ……………………………………………………………..162 8.1.3. Объекты автоматизации …………………………………………………… 162 8.1.4. Методологии проектирования ……………………………………………164 8.1.4.1. Классическая методология проектирования …………………..166 8.1.4.2. Традиционная методология проектирования 8.1.4.3. Методология структурного анализа и проектирования ….188 8.1.4.4. Методология объектно-ориентированного проектирования 8.1.4.5. Методология концептуального проектирования 8.1.4.6. Методология функционально-стоимостного анализа 8.1.5. Цели ……………………………………………………………………………………206 8.1.5.1. Первичные цели ………………………………………………………………207 8.1.5.2. Вторичные цели ………………………………………………………………207 8.1.5.3. Интегральная и глобальная цели ……………………………………212 8.1.6. Интеллектуальная информационно-технологическая среда ……………………………………………………………………………………………..214 8.1.6.1. Информационно-технологическая доминанта ……………….215 8.1.6.1.1. Техника …………………………………………………………………………..215 8.1.6.1.2. Топология ……………………………………………………………………….226 8.1.6.1.3. Связь ……………………………………………………………………………….230 8.1.6.1.4. Информация …………………………………………………………………..259 8.1.6.1.5. Функции ………………………………………………………………………….267 8.1.6.1.6. Задачи …………………………………………………………………………….269 8.1.6.1.7. Технологии ……………………………………………………………………..273 8.1.6.1.8. Программы ……………………………………………………………………..282 8.1.6.1.9. Языки программирования ……………………………………………..285 8.1.6.2. Интеллектуальная доминанта …………………………………………..290 8.1.6.2.1. Пользователи ………………………………………………………………….292 8.1.6.2.2. Структуры ……………………………………………………………………….296 8.1.6.2.3. Автоматизированные рабочие места ……………………………312 8.1.6.2.4. Ситуационный центр …………………………………………………… 315 8.1.6.2.5. Инженерно-строительный комплекс …………………………….320 8.1.6.3. Интерфейсный консолидант …………………………………………….323 8.1.6.3.1. Интерфейс взаимосвязи ………………………………………………..324 8.1.6.3.2. Интерфейс взаимодействия …………………………………………..331 8.1.6.3.3. Интерфейс взаимоотношения ……………………………………….342 8.1.7. Совершенство системы ………………………………………………………..345 8.1.7.1. Качество …………………………………………………………………………..346 8.1.7.2. Эффективность …………………………………………………………………352 8.1.7.3. Критерий ………………………………………………………………………… 353 8.1.8. Феномен ……………………………………………………………………………..356 8.1.8.1. Время ……………………………………………………………………………….356 8.1.8.2. Сложность ………………………………………………………………………..360 8.1.8.3. Творчество ……………………………………………………………………….360 8.2. Базовая функционально-структурная модель архитектуры АСОИУ …………………………………………………………………….362 8.2.1. Предварительные замечания …………………………………………….362 8.2.2. Структурная схема АСОИУ ………………………………………………….363 8.2.3. Структурная схема АИС ………………………………………………………363 8.2.4. Функциональная схема АИС ……………………………………………….367 8.2.5. Декомпозиция основной производственной функции и функциональный граф АИС …………………………………………………369 8.2.6. Декомпозиция комплекса средств автоматизации и структурный граф АИС …………………………………………………………371 8.2.7. Функционально-структурный граф АИС и множество проектных задач …………………………………………………………………..377 8.2.8. Собственно базовая функционально-структурная модель архитектуры АСОИУ …………………………………………………………… 389 8.2.9. Пример построения функционально-структурной модели архитектуры системы …………………………………………………………… 393 8.3. Базовая модель пользователя архитектуры АСОИУ ……………….403 8.3.1. Предварительные замечания ………………………………………………403 8.3.2. Постановка проблемы ………………………………………………………….408 8.3.3. Социально-психологические предпосылки моделирования поведения ………………………………………………………….412 8.3.4. Количественные оценки и модель пользователя ………………416 8.3.5. Экспериментальная проверка модели пользователя ………..425 8.3.6. Морально-этические аспекты моделирования и управления поведением ……………………………………………………………….433 Заключение ……………………………………………………………………….437 Приложение А. Вербально - табличная базовая морфологическая модель архитектуры АСОИУ ……………….439 Приложение Б. Начала графодинамики Предметный указатель Эзотерический словарь терминов-понятий архитектуры АСОИУ …………………………………………………………..484 Литература ………………………………………………………………………….500 Введение Архитектура в научно-технической сфере является чрезвычайно широкой словоприменительной практикой. Она проявляется, скажем так, в свободном и частом употреблении выражений на основе термина “архитектура”, своеобразных лексем (т.е. словоформ, здесь – лингвистических конструкций), соответствующих, например, таким оборотам речи, как: ландшафтная архитектура, городская архитектура, дорожная архитектура, архитектура объекта, архитектура системы, архитектура ЭВМ, и данный список имеет трудно обозримое и предсказуемое продолжение. Количество публикаций, имеющих к этому отношение, исчисляется десятками тысяч и более. При этом, чаще всего, умалчиваются их семемы, т.е. смысловые происхождения или, другими словами, что они значат сами по себе, до того, как будут наполнены реальным содержанием конкретной предметной области. Так возникают многочисленные коннотации, имеющие разную и, как правило, однонаправленную степень приближения к основному смыслу понятия “архитектура”, исторически сформировавшемуся в течение длительного предшествующего времени. Архитектура какая-либо или архитектура чего-либо – это не константа реальной действительности (её конкретной части). Это - часть пространства действительности с человеком, наполненная его страстями, выражающими интеллектуальные, эстетические, этические, моральные и иные качества человека и провоцируемыми самим пространством. В предлагаемой работе далее предпринята попытка: сначала - выяснить, что есть архитектура сама по себе с момента её зарождения и по текущее время, с ориентацией на автоматизированные системы обработки информации и управления (шире – информационные технологии), далее – рассмотреть конкретное содержание архитектуры автоматизированных систем обработки информации и управления в контексте возможных перспектив. Часть I. Реконструкция архитектуры АСОИУ 1. Этимологический анализ архитектуры АСОИУ Этимологический анализ в данном случае подразумевает смысловое уточнение понятий, определяемых словами и словосочетаниями, которые включает лингвистическая конструкция “архитектура автоматизированной системы обработки информации и управления (АСОИУ)”. Такими понятиями являются: система, автоматизированная система, информация, обработка, система обработки информации, автоматизированная система обработки информации, управление, система управления, объект управления, управляющий объект, автоматизированная система управления, автоматизированная система обработки информации и управления, архитектура, архитектура автоматизированной системы обработки информации и управления. Известны словари и энциклопедии, а также иные публикации, в которых можно обнаружить определения перечисленным понятиям. Для большинства из этих определений характерна, во-первых, смысловая неоднозначность, во-вторых, для определения понятия используются слова и выражения, которые нуждаются в свою очередь в разъяснениях, как правило, отсутствующих, и, в-третьих, понятия рассматриваются часто независимо друг от друга, что ведёт к утрате их смысловых различий, являющихся в определённых ситуациях принципиальными. Следствием этого является то, что нередко в реальной практике среди профессионалов встречается произвольное или случайное употребление перечисленных выше понятий, являющихся базовыми для информационных технологий. Далее обсуждаются определения этих понятий, в той или иной степени свободные от указанных недостатков. При этом, безусловно, понимается и признаётся, что любое определение не может быть исчерпывающим и общепризнанным единственным для любых ситуаций. Оно может быть лишь рабочим и в совокупности с определениями других понятий должно быть логически непротиворечивым и взаимодополняющим. Кроме того, между близкими по смыслу понятиями фактически нет чёткой границы. Поэтому, в общем случае, понятие – теоретическая абстракция, но, тем не мене, зримо определяющая элемент конкретного знания. Выделим своего рода системообразующие слова для групп близких между собой терминов и введём соответствующим им понятиям рабочие определения. 1.1. Система Центральным звеном исследуемой лингвистической конструкции признаем слово “система” и соответствующее ему понятие, означающее в данном случае следующее: Система – выделенное человеком из реальной или виртуальной действительности (виртуальной реальности)устойчивое целое, направленное на достижение определённой цели (или целей) и состоящее из закономерно расположенных и взаимосвязанных в пространстве и взаимодействующих во времени составных частей (элементов), обеспечивающих целому хотя бы одно системное свойство, которым не обладают части по отдельности. В определении использованы само собой разумеющиеся слова, кроме слов и словосочетаний “действительность”, “реальный”, “виртуальный”,” реальная действительность”, “виртуальная действительность”, “виртуальная реальность”, “элемент”, “цель “. Дадим им следующие определения: Действительность – всё, что существует и происходит в окружении человека, включая реальное и виртуальное; Реальный (лат. realis –вещественный) – существующий объективно, т.е. независимо от воли человека; Виртуальный (лат. virtualis– возможный) – существующий субъективно, т.е. мысленный (или образный, или воображаемый), происходящий в сознании человека как результат работы мысли (мышления) в мозгу человека; Реальность (то же, что и реальная действительность) – всё, что объективно существует и происходит в окружении человека и воспринимается его органами чувств (зрением, слухом и т.п.); Виртуальная действительность – субъективные (мысленные, воображаемые) образы человека, доступные его разуму и дополняющие реальность (часть действительности, воспринимаемой органами чувств); Разум – способность человека определять своё предназначение и место, а также происходящее вокруг него и с ним в окружающей действительности с помощью органов чувств и мышления; Виртуальная реальность – искусственная действительность, воссозданная в окружении человека. Инструментами построения искусственной действительности являются традиционно литература (проза и поэзия), живопись, музыка, архитектура и, наконец, новейшие мультимедиа средства, которые материализуют виртуальную действительность; Элемент – часть системы (или чего–либо другого), воспринимая как неделимое целое; Цель - будущий результат (объективный и конкретный, ожидаемый или непредвидимый и т.п.). В общем, цели определяют будущее. Целям предшествуют желания, мотивы, потребности человека [ ]. Способность к целеполаганию является фундаментальным свойством живой и неживой природы. Цель является системообразующим фактором, обеспечивающим предсказуемость поведения естественных и искусственных систем. По способности к целеполаганию принято различать следующие классы (лат. classis– разряд) систем [ ]: системы целенаправленные, системы целеустремлённые, человеко-машинные системы, самоорганизующиеся системы. Система целенаправленная – система, действующая в направлении достижения предопределённых заранее целей (растительные организмы, животные, автоматические системы). Система целеустремлённая – система, способная формировать цели функционирования, точнее поведения, самостоятельно (человек или коллектив, в будущем, возможно, роботы-гуманоиды, созданные человеком и от него отчуждённые). Далее примем следующие определения: Человеко-машинная система – система, состоящая из человека (коллектива) и машины и характеризующаяся диспропорцией способностей к целенаправленности и целеустремлённости, т.е. будучи по определению целенаправленной не лишена способности к целеустремлённости и наоборот. Здесь следует понимать: Машина (фр. machineили лат. machina – сооружение) – устройство или совокупность устройств, осуществляющих целесообразные действия, например, сбора, передачи, хранения, обработки и использования информации. Диспропорция – несоразмерность составных частей. В человеко-машинной системе может превалировать человеческая доминанта (лат. dominans–господствующий), тогда человеко-машинная система по определению будет целеустремлённой системой с поведением, в той или иной степени зависимым от машинной составляющей. При доминировании машинной составляющей человеко-машинная система, являясь по определению целенаправленной, включает активную человеческую составляющую, которая способна формировать цели собственного поведения, не всегда совпадающие с официально предписанными целями системы. Это обстоятельство требует при создании человеко-машинной системы предусматривать специальные механизмы для нейтрализации негативной активности человека. Подавляющее большинство действующих и создаваемых систем являются человеко-машинными системами. Самоорганизующаяся система – динамическая диссипативная система, которая, находясь в хаотическом состоянии, способна самопроизвольно приобрести не предсказуемый устойчивый порядок. Примером самоорганизующейся системы является сверхсознание []. Уникальность систем этого класса состоит в том, что переход от хаоса к порядку является событием, не причастным к понятию цель, которая по определения означает будущее и тем самым меньшую или большую предсказуемость. Следует обратить внимание на свойства системы, следующие из принятого выше определения этого понятия: - система персонифицирована, т.е. имеет всегда конкретного автора, - система является целесообразной, т.е. предназначенной для достижения цели (или целей), - система непременно имеет четкую границу, - система обладает свойством эмерджентности (от англ. emergence-возникновение, появление нового), - в мире все взаимосвязано и взаимовлияет одно на другое. Мир оказывает воздействие на систему (вход в систему) точно также как система - на мир (выход из системы). Сила воздействия обратно пропорциональна расстоянию между взаимодействующими предметами. Часть мира, непосредственно примыкающая к системе и воздействующая на неё, называется окружающей средой- ОС. Окружающая среда, как часть мира, не имеет четкой границы, отделяющей ОС от устремлённого в бесконечность остального окружающего мира -ОМ. Окружающую среду ещё принято называть надсистемой или метасистемой, или суперсистемой, - система является статической конструкцией, поскольку состоит из закономерно расположенных и взаимосвязанных в пространстве составных частей, т.е. устройство системы является неизменным, - поскольку система состоит из закономерно взаимодействующих во времени составных частей, то она является динамической, т.е. в ней протекают процессы, иначе, она функционирует, преобразуя вход в систему в выход из системы. На рис.1.1 система показана для наглядности в графическом виде. Систему, которая контекстно, т.е. при обсуждении той или иной конкретной ситуации или вопроса, подразумевается, как устойчиво целое без детализации внутреннего содержания, будем считать объектом. В этом случае объект и система – синонимы. В реальной действительности любой объект не просто существует сам по себе, а выполняет определённое действие. Здесь действие следует понимать в широком смысле: это не только процесс перехода из начального в конечное состояние, но и сохранение любого текущего состояния, в том числе и конечного, неизменным. Например, учебная парта, за которой находится студент в аудитории во время лекции, обеспечивает условия для получения новых знаний. Объект, для которого ничего не известно о его внутреннем содержании (строении) или в текущий момент его внутреннее строение не важно, является ОМ – окружающий мир черным ящиком. Графически чёрный ящик показан на рис.1.2. Здесь векторы X, U, W означают существенные воздействия окружающей среды на объект, а выходной вектор Y– воздействие объекта на окружающую среду в виде результата, предопределённого целью Ц. При этом автор черного ящика и окружающая среда предполагаются в соответствии с определением понятия “система”, но, для простоты, на графике не фиксируются. В общем случае: Входной вектор – вектор Х, означающий то, что объект должен преобразовать что-то в нечто другое, обозначающее выходной векторY, Управляющее воздействие – воздействие, стабилизирующее требуемое функционирование объекта (преобразование входного вектора Х в выходной вектор Y), Возмущающее воздействие – воздействие, дестабилизирующее функционирование объекта. Для окружающей среды объект является средством, испытывающим её воздействия X, W,U.Объект как средство служит в общем случае для производства чего-то, перемещения куда-то, восхищения или негодования чем-то (кем-то) (выходной вектор Y). Если объект что-то производит, то входные воздействия обеспечивают переработку исходного сырья. Если объект перемещает что-то, то входные воздействия инициируют движение в нужном направлении. Если объект предназначен для того, чтобы вызывать чувственные реакции, то его входные воздействия направлены на создание источника чувственного раздражения. Физический смысл выходного вектора Y состоит в удовлетворении физических, физиологических, духовных потребностей общества или человека, как в чистом виде, так и в различных возможных комбинациях. Удовлетворённая потребность соотносится конкретной цели Ц. Система (объект, черный ящик) всегда соотносится реальному или виртуальному миру, точнее конкретной его части, выполняя, по существу, описательную функцию и являясь моделью. Создание и использование моделей, т.е. моделирование, является единственной возможностью познания реальной действительности и взаимодействия с ней. Каждый человек является реальным фактом действительности. Представление человека о себе подобном является его моделью. Представление человека о любом окружающем его предмете или событии также является его моделью. Взаимодействие людей между собой и с окружающим миром осуществляется посредством моделей. Следовательно, в широком смысле моделирование является системообразующим фактором вообще жизни. Здесь: Жизнь – в широком смысле, форма существования чего или кого-либо (прежде всего человека), в общем случае материи, в тех или иных проявлениях. Рис. 1.2. Графическая модель «черный ящик» Обозначения: Обозначения: X, Y – входной и выходной векторы, W – вектор возмущающих воздействий, U – вектор управляющих воздействий Из этого следует важность понятия “модель”: Модель – упрощенное описание части реального или виртуального мира (объектов и процессов), учитывающее его наиболее существенные свойства, посредством пригодного для этого выразительного средства (вербального, формального, физического, а также их комбинации в различных сочетаниях). Соответственно: Моделирование – разработка моделей и использование их для изучения свойств объектов и процессов окружающего мира. Вербальные выразительные средства– это естественный язык двух модальностей: звуковая – речь и визуальная – текст (письменность). Формальные средства – это: - схемы, в том числе с поименованными элементами (блок – схемы), графики, рисунки, картины, - звук, свет, цвет, анимация, - математический язык в виде формул и уравнений, - языки программирования. Физические средства – это натуральные уменьшенные и упрощенные копии реального объекта, удовлетворяющие критериям подобия. Соответственно этому выделим следующие классы моделей: вербальные (речевые и текстовые), математические (аналитические), программные (в том числе имитационные), изобразительные (схемы, графики, рисунки), живописные (художественные картины и полотна), видео (визуальные, содержащие световые и цветовые композиции), аудио (музыкальные), мультимедиа (аудио + видео), физические (натурные). Наиболее распространены вербальные модели, формирующие коммуникационную среду обитания человека. В [] обращается внимание на то, что естественные языки, на которых говорят различные народы, являются своеобразными моделями мира, их окружающего. Заметим, лингвистические конструкции, если не всегда, то часто, по существу, представляют собой естественно-языковые аналоги графической модели “черный ящик”. Это проистекает из образности или ассоциативности человеческого мышления. Например, каждое из выражений: “Мы вчера с друзьями провели время в ресторане” и “А мы посетили дискотеку” можно представить своей моделью “черный ящик”, описывающей соответствующее событие с его побуждающим мотивом (вектор Х), способствующим (вектор U) и препятствующим (вектор W) факторами, фактическим результатом (цель Ц), но не раскрывающей конкретного механизма времяпровождения. Областью применения моделей “черный ящик” являются в основном те случае, когда о моделируемом объекте ничего или почти ничего неизвестно, а также неосознанно (когнетивно) повседневная коммуникативная практика людей. При этом модель “черный ящик” примечательна тем, что, являясь наглядной и общедоступной, обладает исключительной информационной ёмкостью и потому не меньшей сложностью. В инженерной практике широкое применение находят изобразительные модели в виде схем. Схемы, как графические образы, являются наиболее распространенным инженерным языком. Он обладает рядом важных свойств, прежде всего таких, как наглядность и однозначность. Схемы бывают разные: структурные, функциональные, декомпозиционные, организационные, принципиальные, монтажные, построения, разбиения, прокладки, электрические, гидравлические, топологические, технологические и др. Для каждого вида схемы существуют соответствующие правила их построения, закреплённые в соответствующих нормативных документах (государственных и отраслевых стандартах, стандартах предприятий и т.п.). Чаще всего используются структурные и функциональные схемы. Примем следующие определения: Структурная схема – графическая модель, описывающая упорядоченное множество конструктивных элементов системы и физических связей между ними. Функциональная схема – графическая модель, описывающая упорядоченное множество функций, реализуемых системой, и логических связей между ними. Каждая из этих моделей представляют собой блок-схему, состоящую из прямоугольников и соединяющих их тонких прямых или ступенчатых линий, оканчивающихся одинарными или двойными стрелками. В прямоугольники вписываются соответствующие названия элементов. Элемент структурной схемы означает техническое устройство и для его обозначения следует применять соответствующее имя существительное (или словосочетание на основе существительного), адекватное смыслу устройства. Функция подразумевает процесс и для её обозначения на функциональной схеме следует использовать глагол (или словосочетание на основе глагола), передающий смысл процесса. Однако эти лингвистические нюансы на практике не всегда учитываются. Примем во внимание, что сбалансированные и взаимообусловленные отношения векторов X, W, U и внутреннего строения определяют устойчивое состояние системы. Или, иначе: Состояние – сбалансированные и взаимообусловленные связи и отношения входных воздействий и внутреннего устройства чего-нибудь, определяющие его устойчивость или закономерное изменение. Устойчивое состояние однозначно характеризуется соответствующим значением выходного вектора Y, который определяет результат функционирования системы. В силу непредсказуемого характера возмущающих воздействий W и изменений входного вектора Х реальные состояния системы могут быть весьма разнообразны в допустимых пределах. Но в любом случае это будет либо текущее состояние, либо требуемое. Из их не совпадения следует: Управление – перевод системы из текущего состояния в состояние требуемое. Под управлением нередко понимается администрирование, руководство, менеджмент. Здесь нет принципиальных различий, но имеют место специфические особенности, диктующие уместность и корректность их употребления []. Система, в процессе функционирования которой требуется управление, называется объектом управления (ОУ). Реальное разнообразие объектов управления весьма внушительно. Однако не зависимо от этого: Система управления – замкнутая система, состоящая из объекта управления и контура обратной связи. Графическая модель системы управления в общем виде показана на рис.1.3-а. В данном случае контур обратной связи (КОС) образуют измерительное устройство ИУ, усилительное устройство УУ, управляющий орган УО (регулятор Р), исполнительный механизм ИМ и регулирующий орган РО. Задача системы управления заключается в том, чтобы обеспечить заданное значение Уз выходного вектора Y. Здесь назначение и смысл элементов ИУ, УУ, ИМ и РО являются очевидными. ИУ измеряет текущее значение того, что может свидетельствовать о необходимости управления (например, температура в ОУ). УУ усиливает выходной сигнал ИУ, если его мощность недостаточна. Р (УО) сравнивает усиленный сигнал с эталоном – сигналом, пропорциональным заданному значению выходного вектора ОУ, и формирует сигнал рассогласования, который включает ИМ (например, электродвигатель) для того, чтобы переместить регулирующий орган РО (например, движок реостата) в положение, обеспечивающее такое значение выходного вектора (например, напряжение питания электронагревательного элемента в ОУ), которое устанавливает равновесие Yт = Yз. Рис. 1.3. Графическая модель системы управления Обозначения: ОУ – объект управления, УО (Р) – управляющий орган (регулятор), ИУ – измерительное устройство, УУ – усилительное устройство (по необходимости), ИМ – исполнительный механизм, РО – регулирующий орган, КОС – контур обратной связи, ∆ = (Yт – Yз) – сигнал рассогласования, Yт – текущее значение, Yз – заданное значение, a) – замкнутая система, b) - разомкнутая система Если контур обратной связи разомкнуть (рис.1.3-б), то система лишается функции управления и трансформируется в систему контроля, графическая модель которой в общем виде представлена на рис. 1.4. Здесь: Система контроля – разомкнутая система, осуществляющая измерение величин, характеризующих свойства объекта контроля, сбор информации о текущем состоянии объекта, обработку информации и предоставление результатов обработки контролирующему органу. Здесь в общем виде: Измерение – определение текущего состояния чего-либо. Контроль (франц. controle) – проверка чего-либо в сравнении с чем-либо (температуры, давления, расхода и т.п., а также шире – законов, планов и т.п.). Объект контроля – объект, в процессе функционирования которого требуется контроль. Акцентируем внимание на центральном элементе контура обратной связи – управляющем объекте (органе): Управляющий объект (орган) – объект (орган), определяющий (вычисляющий или принимающий) управляющее (управленческое) воздействие на объект управления. Здесь “орган” понимается как производное от “организации”: Организация – объект с участием людей, обеспечивающий их совместную работу по достижению общих целей (целей организации). Орган – часть организации, состоящая из людей. В данном случае управляющий объект, не включающий людей, является регулятором (электромеханической природы, как это было раньше, или на основе микропроцессорной техники или ЭВМ, как теперь). Обратим внимание на различия трёх типов объектов, рассмотренных выше, и графически представленных на рис.1.5. Для модели “чёрный ящик” главным является выяснение характера и особенностей взаимодействия объекта О, внутреннее строение которого неизвестно или неважно, с окружающей средой, т.е. определение векторов Х и Y и вычленение из X составляющих W и U. Для объектов контроля и управления главной является задача построения системы контроля и системы управления соответственно. Целью системы контроля является выявление статических (зависимость Y от X в стационарном режиме, когда вектор Х постоянен во времени) и динамических (как изменяется во времени Y при скачкообразном или ином во времени изменении X или возмущающих воздействий W) свойств объекта, которые необходимы для определения закона управления и построения эффективной или работоспособной системы управления этим объектом. Система контроля может быть самостоятельной системой или встроенной в систему управления, являясь её частью. Система управления без контроля не дееспособна. Рис. 1.4. Графическая модель системы контроля Обозначения: Обозначения: ОК – объект контроля, КО – контролирующий орган, Xт, Yт, Zт – соответственно текущий входной, выходной и состояния вектор объекта контроля, Xп, Yп, Zп – соответственно предыдущий вектор входной, выходной и состояния объекта контроля, ВУ – вычислительное устройство, определяющее степень соответствия текущего состояния векторов с их предыдущими значениями, ИАВТА – измерительная и ауди-, видео, телевизионная аппаратура Рис. 1.5. Графические модели объектов Обозначения: a) – модель «Черный ящик», b) – модель объекта управления, c) – модель объекта контроля, X, Y – вектор входной и выходной соответственно, W – вектор возмущающих воздействий, U – вектор управляющих воздействий, Q – вектор контролируемых состояний Системы управления, контроля и вообще системы бывают разными, в том числе автоматизированными, системами обработки информации и другими. В связи с этим рассмотрим понятия “информация”, “автоматизация” и понятия, производные от них. 1.2. Информация Ключевым понятием анализируемой лингвистической конструкции является “информация”. В литературе можно отыскать много определений этого понятия, но многие из них исключают природу происхождения информации. В данном случае под информацией будем понимать следующее: Информация (лат. information – разъяснение, представление)– материализованный результат отражения в сознании человека окружающего реального или виртуального мира, воздействующего на его рецепторы. Окружающий мир воздействует на рецепторы человека непосредственно или опосредованно через фиксирующие (измерительные) приспособления. Результаты отражения материализуются посредством знаков (текст, графика, рисунки, живопись), звуков (речь, мелодия), эмоций (проявления душевных состояний), артикуляций (жестикуляция, мимика) в чистом виде или доступных комбинаций. Материализованный результат в дальнейшем отчуждается от автора, претерпевает всевозможные интерпретации, в том числе логические и вычислительные преобразования, и становится всеобщим достоянием. Принятое определение понятия “информация” соответствует психологической концепции рассмотрения психики как отражательно - регуляторного аппарата поведения и деятельности человека [ ]. У человека есть три источника знания о мире: чувственное отражение, знания других людей, которые мы получаем с помощью речи, выводы как результат размышлений. Накопленный таким образом с древнейших времён по текущий момент мировой информационный фонд, по-видимому, иного источника происхождения не имеет. Окружающие нас предметы и процессы, явления, события формируют информационный мир, в котором мы находимся. Информационный мир – это всё то, что мы видим, слышим, представляем, воображаем. Информация беспредельна, поскольку бесконечен адекватный ей мир. Иначе: Информационный мир – окружающая людей реальная и виртуальная действительность, доступная непосредственно и/или опосредованно для восприятия человеком с помощью органов чувств и разума. Поражает объём информации, созданной человечеством за время его существования. По оценке международного аналитического агентства ICD (International Data Corporation со штаб-квартирой в Фремингеме, штат Массачусетс, 1100 аналитиков в 110 странах мира) он достигает 40 000 Эксабайт или 5 200 Гигабайт на душу населения и неуклонно растёт. Однако она формируется и используется дискретно конечными порциями. Смысловыми единицы информации являются в общем случае слова, звуки, графики, картины. Из них складываются словосочетания, предложения, тексты различной длины. В компьютеры и построенные на их основе системы информация вводится и выводится в виде сообщений. Сообщение – фиксированный объем информации, состоящий из двух частей – заголовка и собственно информационной части. Заголовок включает атрибуты (источник сообщения, время формирования, кому предназначено, приоритет, срочность и т.д.), необходимые и достаточные для точной и однозначной идентификации сообщения. Информационная составляющая раскрывает смысловое содержание сообщения. Сообщение в компьютере или системе подвергается обработке. Обработка информации – упорядоченное множество преобразований над сообщением, многократно изменяющих его местоположение, форму, содержание, а также первого, второго, третьего в допустимых сочетаниях. Иначе, в формальном виде: О = ƒ (М, Ф, С, МUФ, MUC, ФUС, МUФUС, …), (1.1) О – обработка, ƒ - оператор, задающий множество преобразований, М, Ф, С – соответственно местоположение, форма, содержание сообщения, U – оператор, определяющий комбинацию преобразований над сообщением (логическая сумма). Для обработки информации необходимы средства, о которых речь идёт далее. 1.3. Автоматизация В исходной лингвистической конструкции прилагательное “автоматизированная” является производным от понятия “автоматизация”. Здесь: Автоматизация – разработка и внедрение средств вычислительной техники в виде предмета или орудия труда в деятельность человека и/или коллектива людей с целью повышения её эффективности. Отсюда следует: Автоматизированная система – человеко-машинная система, которая в качестве составных частей содержит человека (коллектив) и средства вычислительной техники, используемые в трудовой деятельности. Автоматизация является частным случаем более общего понятия “механизация”. Механизация – разработка устройств (механизмов, машин) и внедрение их в трудовую деятельность людей с целью повышения производительности труда и снижения вредных нагрузок на организм человека. Устройство (механизм, машина) – специализированное техническое средство для выполнения операции (действия, процесса). Пример операции – фиксация автомобиля с помощью противооткатного башмака, действия – подъём автомобиля с помощью подъёмного механизма, процесса – восстановление геометрии кузова аварийного автомобиля на стапеле. В процессе механизации создаются автоматы. Автомат – техническое средство, предназначенное для выполнения трудовых операций (действий, процессов) взамен человека, но под его контролем и обслуживанием. Отсюда следует: Автоматическая система – разомкнутая техническая система на основе автоматов, функционирующая без участия человека, но под его контролем и обслуживанием. Система обработки информации (СОИ) – автоматическая система на основе средств вычислительной техники, осуществляющая преобразований над сообщениями в соответствии с заданной последовательностью (алгоритмом). Автоматизированная система обработки информации (АСОИ) - система обработки информации, составной частью которой является человек (коллектив). В АСОИ средства вычислительной техники в составе СОИ являются предметом труда для человека (коллектива), который обеспечивает её работоспособность. АСОИ нуждается в источниках исходной информации (входных сообщениях) и потребителях результатов её обработки (выходных сообщений). Дополним автоматизированную систему обработки информации автоматизированными рабочими местами (АРМ), имеющими локальную и/или телекоммуникационную связь с АСОИ. В итоге получаем автоматизированную информационную систему (АИС), графическая модель которой приведена на рис. 1.6. Автоматизированное рабочее место в АИС предназначено для человека, осуществляющего ввод – приём сообщений с результатами обработки информации. АИС является реверсивной системой и АРМ является рабочим местом человека - пользователя, для которого система является орудием труда. С помощью него пользователь может удовлетворять свои информационные потребности. В итоге, примем следующие определения: Автоматизированная информационная система - автоматизированная система обработки информации, осуществляющая обработку информации и ин- Рис.1.6. Графическая модель автоматизированной информационной системы Обозначения: Обозначения: АСОИ - автоматизированная система обработки информации, АРМ - автоматизированное рабочее место (1, ..., N), КС - канал связи, Свх(вых) - сообщение входное (выходное) формационное облуживание результатами её обработки пользователей на АРМ системы. Автоматизированное рабочее место - рабочее место пользователя, построенное на основе средств вычислительной техники в соответствии с требованиями эргономического регламента и оснащённое или обеспечивающее доступность к профессионально ориентированным приложениям. Рабочее место – персональное место, предназначенное для трудовой деятельности пользователя. Эргономический (греч. ergon– работа + nomos– закон) –соответствующий оптимальным условиям труда человека и функционирования техники. Регламент (франц. regle–правило) – правило, определяющее что-либо. Приложение – программный продукт общего и/или специального назначения. Программный продукт общего назначения – общедоступный текстовый редактор, графический пакет и т.п. Программный продукт специального назначения - программное обеспечение решения задач, учитывающих специфику сферы профессиональной деятельности пользователя и относящихся к коммерческой или иной тайне. Эргономический регламент требует, чтобы автоматизированное рабочее место: соответствовало антропологическим параметрам конкретного пользователя, было оснащено необходимым оборудованием для эффективного выполнения рабочих функций в полом объёме, обеспечивало комфортные условия для жизнедеятельности персонала и функционирования техники. В общем случае: Пользователь – физическое лицо на АРМ автоматизированной информационной системы, нуждающееся в удовлетворении информационных потребностей в реальном режиме времени. Выясним природу пользователей. Для этого рассмотрим логику функционирования объектов управления и управляющих органов двух видов: социально – технологического и организационно – социального характера. К первым относятся промышленные предприятия, вторым – министерства (ведомства), административные органы. Особенностью этих объектов является: высокий удельный вес человеческого фактора: министерство является организационной, предприятие – организационно-технологической структурой. Каждый специалист в рамках этих структур наделен должностными функциями, для исполнения которых необходимо в регулярном режиме выполнять повседневную рутинную работу (решать одни и те же задачи, но для разных исходных данных), значительные информационные потоки, являющиеся источниками для формирования информационных сообщений не автоматически, а специально назначенными для этого специалистами, управляющие воздействия не вычисляются, а принимаются управленческие решения, в том числе на коллегиальной основе по специально разработанному сценарию с использованием в режиме реального времени разнообразной, в том числе мультимедийной, информации, управленческое решение на объекте управления реализуется не автоматически, а выполняется специально уполномоченным для этого лицом (первым лицом и его аппаратом), необходимость создания привлекательного имиджа отрасли или отдельного предприятия на основе специально сформированной деловой и рекламной информации, пригодной для удовлетворения информационных потребностей сторонних пользователей. Исходя из этих особенностей, выделим следующие категории пользователей: лица, принимающие решения, ЛПР (например, первые лица министерств), лица, готовящие решения, ЛГР (аппарат первого лица), орган, осуществляющий выработку коллегиальных решений, КЛГ (коллегия или научно-технический совет ведомства), лица, реализующие сценарий, ЛРС (специалисты, обеспечивающие представление нужной информации в текущий момент процесса выработки управленческого решения), лица, исполняющие решения, ЛИР (первое лицо на объекте управления– руководитель предприятия и его аппарат), лица, готовящие информацию, ЛГИ (специально назначенные работники предприятия), лица, выполняющие повседневную работу, ЛВР (бухгалтер, экономист, юрист и т.п.), лица, пользующиеся информационными услугами, ЛПИ (сторонние пользователи, получающие разрешенную информацию в ответ на их запросы), лица, обеспечивающие функционирование АИС, ЛОФ (программисты, инженеры по вычислительной технике, специалисты, нейтрализующие попытки несанкционированного использования системы и нанесения ей вреда). Созданная система воплощает собой реализованные идеи, знания, опыт и умения своих разработчиков, которые не отделимы от неё и не зримо присутствуют в ней. Поэтому выделим особый класс пользователей: лиц, осуществивших разработку системы и её внедрение, ЛОР. Для ЛОФ и ЛОР автоматизированная информационная система является предметом труда, для остальных из приведённого перечня – орудием труда. Автоматизация как таковая вносит существенное разнообразие в системы управления, обеспечивая различные возможности исполнения контура обратной связи КОС. В зависимости от способа реализации КОС системы управления подразделим на следующие классы: системы автоматического управления (САУ), автоматизированные системы управления (АСУ), ручные системы управления (РСУ), автоматизированные системы управления и обработки информации (АСОИУ). Система автоматического управления – система управления, в которой контур обратной связи реализован с помощью технических средств (автоматов). В САУ управляющее воздействие (вектор U) вычисляется. Системы автоматического управления применимы для хорошо структурированных объектов, т.е. объектов управления, для которых можно построить точные математические модели. Автоматизированная система управления – система управления, в контур обратной связи, которой помимо техники включен человек (коллектив людей). В АСУ вычисленное управляющее воздействие согласуется с человеком. Автоматизированные системы управления применимы для слабоструктурированных объектов, т.е. объектов управления, для которых могут быть получены экспериментально только модели, приближенно описывающие некоторые режимы их функционирования. Ручная система управления – система управления, в которой контур обратной связи реализует человек (коллектив), в том числе и, как правило, с применением средств вычислительной техники для реализации текущих задач, сопровождающих ручной процесс управления. В РСУ решение о характере управляющего воздействия и его реализации принимает человек. Ручные системы управления применимы для плохо структурированных объектов, т.е. объектов управления, для которых в текущий момент принципиально не известны точные математические и адекватные, т.е. приемлемые, экспериментальные модели. Объединение АИС с АСУ приводит к образованию автоматизированной системы обработки информации и управления (АСОИУ). Тогда: Автоматизированная система обработки информации и управления – система управления, контур обратной связи которой реализован с помощью автоматизированной информационной системы. АСОИУ обладает расширенными функциональными возможностями, будучи работоспособной в разных режимах: контроля, обработки информации, автоматизированного управления, ручного управления и их комбинаций. Графическая модель АСОИУ приведена на рис.1.7. Управляющий орган УО представляет коллектив специалистов, выполняющих управленческие функции: оценки текущей ситуации, прогнозирования, Рис. 1.7. Графическая модель автоматизированной системы обработки информации и управления УО — управляющий орган, СЦ — ситуационный центр, ИС — информационная стена, АРМ — автоматизированное рабочее место, ЛПР — лицо, принимающее решения, ЛГР — лица, готовящие решения, КЛГ — коллегия, ЛРС — лицо, реализующее сценарий, ЛВР — лицо, выполняющее повседневную работу, ЛИР — лицо, исполняющее решения, ЛГИ — лицо, готовящее информацию, ЛПИ — лицо, пользующееся информационными услугами, ЛОФ — лицо, обеспечивающее функционирование системы, ЛОР — лица, осуществлявшие создание и внедрение системы, её разработчики, АСОИ — автоматизированная система обработки информации, СОИ — система обработки информации, АВТА — аудио-, видео-, телевизионная аппаратура, ОУ — объект управления, X, Y — соответственно входной и выходной вектор объекта управления принятия решений и контроля их исполнения, а также многочисленные вспомогательные функции, обслуживающие жизнедеятельность управляющего органа. Современный мир чрезвычайно динамичен, хаотичен и продуцирует калейдоскопическую информацию. Для принятия управленческих решений требуются адекватные полимодальные данные, включающие текст, звук, цвет, свет, графику, рисунки, изображения в реальном режиме времени, ретроспективе и перспективе. Полимодальные данные формируют не традиционное информационно-технологическое пространство, реализуемое в ситуационном центре СЦ управляющего органа на информационной стене ИС. Реальная обстановка на ОУ фиксируется аудио-, видео - мультимедийной аппаратурой и сопровождается сообщениями с АРМ ЛГИ. Эти первичные данные интегрируются ЛГР с участием ЛВР в итоговую информационную картину, отображаемую посредством АРМ ЛРС в динамике на информационной стене (полиэкране) и на АРМ КЛГ. Интегральная информация, воспринимаемая с полиэкрана и на АРМ КЛГ, используется коллегией во главе с ЛПР для принятия нужного решения. Принятое решение отправляется на АРМ ЛИР для исполнения. Современная АСОИУ, не зависимо от её масштаба, содержит значительное число составных частей различной природы, включая здания и сооружения, технику, программы, информацию, людей, связь и опосредованно знания и умения проектировщиков и пользователей. Эти многочисленные и разнородные части воплощены в технологии, которые реализует система. Составные части сложнейшим образом переплетены, взаимосвязаны и взаимообусловлены, образуя не конгломерат, а набирающий силу симбиоз в виде интеллектуальной информационно - технологической среды ИИТС (по аналогии - среда обитания, природная среда, городская среда и т.п.) или, короче, инфотехсреды. Здесь: Симбиоз (греч. symbiosis – сожительство) – длительное, переходящее в постоянное, совместное существование с нарастающим сближением до взаимопроникновения (скрещивания) человека и техники с встроенными технологиями. Физической основой среды является вычислительная техника и телекоммуникации, целесообразно преобразующие виртуальную субстанцию – информацию в соответствии с логикой, реализуемой программным обеспечением. Вычислительная мощность кратно усиливается интеллектом человека – частью среды. Системообразующим, цементирующим фактором является технология, как воплощение умений человека создавать и использовать среду в своих интересах и интересах среды. Словом, интригующим воображение, является “архитектура”. Акцентируем внимание на нём и соответствующем ему понятии. 1.4. Архитектура Наиболее широко распространено представление об архитектуре, как искусстве строить здания и сооружения, в том числе, в сочетании с окружающей средой (экзотерический смысл понятия). У древних греков и техника, и искусство обозначалось одним словом “технос”. Словом “архитектоника” называлось всё наиболее совершенное, целесообразное, изящное. Здесь “архи” означает высший творец, создатель. Отсюда возникло слово “архитектор”, которое применимо к человеку, способному создавать или творить нечто прекрасное, привлекательное, изящное. Конечный результат творческого процесса называется “архитектурой”, не раскрывающей внутреннего содержания, а представляющей внешний вид (облик) творения []. Со временем слово “архитектура” не только укоренилось в искусстве, но и распространилось на практику и стало отражать не только свойство прекрасного или безобразного, но и полезного, рационального или вредного, иррационального. Отсюда правомерно определение: Архитектура – результат творческого процесса, характеризующийся эстетичностью и практичностью. Архитектура всегда сочетается с чем-либо: памятником, сооружением, системой и т.п., в общем случае, с каким-либо объектом. Поэтому примем следующее определение: Архитектура объекта – внешний облик или вид объекта без учета внутреннего устройства, как совокупность реальных и чувственных признаков, устанавливающих отношения между человеком и объектом (рациональные или иррациональные, полезные или бесполезные, прекрасные или безобразные и т.п.). Это – чувственно-созерцательная позиция человека – наблюдателя. Объектом, вытекающим из исходной лингвистической конструкции, является автоматизированная система обработки информации и управления. По аналогии с предыдущим: Архитектура АСОИУ – модель, описывающая внешний вид или облик системы без учёта её внутреннего строения. Здесь опущен чувственный аспект, поскольку модель является результатом восприятия системы не человеком, который не только видит, но и чувствует её, а человеком, который лишь описывает то, что видит. Это определение является традиционным для данного понятия. Модель может содержать вербальные описания, таблицы, схемы, математические выражения, мультимедийных композиции и т.п. по отдельности или в различных сочетаниях. Но это не позволяет проникнуть в суть архитектуры АСОИУ как явления. Сосредоточимся на этой ситуации, приняв здесь в общем виде: Явление – то или иное обнаружение чего – либо. Сущность (или суть) – внутреннее содержание того, что обнаружено, представляющееся в единстве его составных элементов, их свойств, связей и отношений. Расширим понимание “архитектуры”, воспользовавшись определением []: Архитектура – это искусство строить. Добавив экспрессии, получим: Архитектура – это искусство созидать (или творить). Здесь: Экспрессия (лат. ex-pressio- выдавливание, выжимание) – выразительность, сила проявления чего-либо (чувств, переживаний, высказываний т.п.). Искусство – с одной стороны, высшая степень мастерства в любой сфере человеческой деятельности, с другой, - источник вдохновения, наполненный и продолжающий наполняться живописью, изваяниями, музыкой, литературой, архитектурными стилями, наконец, чувствами и страстями человека, созидающего или творящего. Здесь: Стиль – устойчивая общность близких по содержанию процессов или деятельностей для достижения одинаковых или схожих целей и их конечных результатов. “Строить “ и “созидать” – то и другое направлено на удовлетворение потребностей (личных и общественных). Но у них есть принципиальное различие. Результат строительства является полезным. Результат созидания, являясь полезным, обладает эстетической ценностью. Здесь примем: Эстетический (греч.aisthetikos – чувственный, чувствующий) – значит прекрасный. Прекрасное вбирает в себя красоту и наслаждение: что красиво – то достойно наслаждения. Красота присуща окружающей человека реальной действительности – природе, является её доминантой. Наслаждение (в той же степени и восхищение) является приматом человека. На стыке красоты и наслаждения проявляются ценностные отношения между человеком и действительностью, которые изучает эстетика как наука. Эффективность восприятия действительности и проявления ценностных отношений в значительной мере зависит от этических норм, которыми человек руководствуется в своём поведении. Здесь: Этика (греч. ethicaот ethos– обычай, нрав, характер) – наука, изучающая мораль и нравственность. Мораль – категория, определяющая отношения человека к другому человеку или коллективу людей. Нравственность – категория, определяющая отношения человека к самому себе. Категория (греч. kategoria– высказывание, признак) – наиболее общий признак чего-либо (свойств и отношений, присущих тому или иному явлению или событию реальной действительности). Природа являет собой непревзойдённое совершенство, проявляемое в разнообразии и гармонии многого. Здесь: Гармония (греч. harmonia– связь, стройность, соразмерность) – слияние многого разного (пропорция, диспропорция, симметрия, асимметрия, соразмерность, фактура, цвет и т. д.) в единое целое, чувственно воспринимаемое как предел неповторимого совершенства или чего-либо близкого к этому. Гармоничное совершенство природы, пронизывая всю многовековую историю человечества, оказалось той плодотворной питательной средой, которая обеспечила сначала зарождение, затем развитие и основательное закрепление в человеке чувства прекрасного [2], которое нуждается в красоте среды жизнедеятельности человека, отчуждающей его от красоты естественной природы. Цели и задачи созидания – получение гармоничного совершенства того мира, который человек создаёт в природной среде сам и для себя. Архитектуру следует рассматривать и как процесс созидания (исходное положение “чёрный ящик”) и как конечный результат процесса – созданный объект. Основой архитектуры как процесса является ориентированный на создаваемый объект поиск конструктивов: пространственного облика (форма снаружи и форма внутри) – П, конструкторского решения (конструкция) – К, строительного приёма (реализация) – С, внутреннего обустройства – В, функционального содержания – Ф. Здесь, в общем случае: Конструктив – составная часть представления о чём-либо. Физическая природа конструктивов для различных объектов может разниться. В данном случае интерес представляют архитектурные конструктивны АСОИУ. Они обсуждаются далее в контексте базовой морфологической модели архитектуры АСОИУ. Важным для архитектуры как процесса искусства созидания является конечный результат и прежде всего в виде АСОИУ. В общем виде, очевидно, что, АСОИУ –множество взаимосвязанных и взаимодействующих в неограниченном пространстве средств вычислительной техники, телекоммуникаций и людей и об этом говорилось выше. Это множество наполнено бестелесной информацией, проникающей в любое устройство и настигающее там человека, если он с ним связан. Уже сегодняшней чертой является то, что взаимосвязи и взаимодействия людей и техники стремительно сближаются, формируя континуум, и далее до взаимопроникновения, т.е. образования симбиоза. Здесь: Континуум (лат. continuum– непрерывное, сплошное) – непрерывность, неразрывность чего-либо. Тогда, перейдя с позиции внешнего наблюдателя на место пользователя внутри системы: Архитектура АСОИУ, как результат искусства созидания, – понятная, привлекательная и практичная (простая) интеллектуальная информационно - технологическая среда профессиональной деятельности или, что точнее, жизнедеятельности пользователей. Здесь: Понятность – доступность для интуитивного понимания физического смысла (принципа действия) чего – либо при минимуме конкретных знаний. Привлекательность – особенность чего – либо, вызывающая у кого – либо естественную без принуждения потребность в нём. Простота – пригодность чего – либо для массового применения (повседневного использования) без излишнего интеллектуального напряжения. Это – позиция реального ощущения пользователя – человека. Согласно такой позиции понятность, привлекательность и практичность среды формируется не с точки зрения внешнего наблюдателя, а с внутренней позиции пользователя, как активной составляющей интеллектуальной информационно- технологической среды, её физического и внутреннего восприятия пользователем. Понятность, привлекательность, простоту интеллектуальной информационно-технологической среды следует воспринимать правилом 3π (трёх пи), которым необходимо руководствоваться при создании АСОИУ. Правило трёх пи, проистекая из чувственно-материализованного определения понятия “архитектура АСОИУ”, делает человека в ней центральной фигурой. Такое определение является не традиционным, не встречается в известной литературе и тем оно ценнее, ибо обязывает создавать автоматизированные системы не с человеком, а для человека. Замена предлога “с” на предлог “для” в корне меняет методологию проектирования. Система должна учитывать потребности, желания, особенности конкретного человека, т.е. приспосабливаться к нему, а не наоборот, и прежде всего посредством гибкого интерфейса взаимодействия пользователей с системой на автоматизированных рабочих местах. Если раздвинуть пределы АСОИУ до неограниченного информационного пространства, а информация беспредельна, поскольку таковой является отображаемая ею действительность, то архитектура АСОИУ трансформируется в информационную архитектуру. Для этого введём определение: Информационная архитектура– интеллектуальная информационно- технологическая сфера жизнедеятельности Человека (человечества) или, короче, инфотехсфера жизнедеятельности Человека. Здесь: Инфотехсфера – континуум в неограниченном информационном пространстве людей, средств вычислительной техники, телекоммуникаций, технологий и культур. Рассмотрение информационной архитектуры в ракурсе инфотехсферы представляет самостоятельную задачу. В заключение отметим, в рассмотренной не традиционной интерпретации архитектура АСОИУ формирует материально организованную среду в неразрывной связи с её красотой, эстетикой и этикой для человека, который осуществляет свою деятельность в этой среде. Красота, эстетика (наслаждение), этика (дружественность) формируются в сознании человека путём чувственного восприятия производственной среды и взаимодействия с нею. Чем красивее, эстетичнее и этичнее эта среда, тем большими будут удовлетворённость человека, отдача им своей жизненной энергии на пользу производства и результативность его труда. Такое представление архитектуры проистекает из рассмотрения архитектуры вообще, как вида искусства творить при проектировании зданий, сооружений, памятников, скульптур и т.п. и их композиций. В течении нескольких столетий сформировались известные архитектурные стили такие, как барокко, рококо, готика, ренессанс, классицизм и др. Эти стили помимо строительства господствуют в живописи, литературе. Применимы ли они к информационным технологиям? Для ответа на этот вопрос необходимо время, размышления и раздумья. Но более важен другой вопрос: как нетрадиционный смысл архитектуры АСОИУ перевести в реально осязаемую плоскость зримых, в том числе, физически ощутимых вещей. Иначе, как построить конфигуратор интеллектуальной информационно-технологической среды с человеком, реализующий её сущность, заключенную в правиле 3π. В общем случае: Конфигуратор (лат. configuration – придание формы, расположение) – состав, назначение, расположение и соединение чего-либо (реальных и/или виртуальных, физических и/или логических элементов). Конечно, в конфигуратор вписывается множество декомпозиционных, структурных, функциональных и других схем (в общем случае моделей) и их комбинаций, необходимых и достаточных для объяснения строения, действия и применения среды. Жизнедеятельность человека многогранна, но большая её часть связана с трудовой деятельностью. Для труда, впрочем, как и для свободного времяпровождения, характерен индивидуальный стиль поведения человека. Люди разные, нет абсолютно похожих друг на друга двух человек. Неповторимость как своеобразие человека является природной данностью, а также связана с его воспитанием, образованием, способностями, наконец, привычками и проявляется в конкретных обстоятельствах реальной среды, в том числе и той, которая предопределена архитектурой АСОИУ. Создавая систему, разработчики обеспечивают статус-кво интеллектуальной информационно-технологической среды (ИИТС), одинаковое для каждого из реальных или потенциальных пользователей. Здесь: Статус-кво (лат. statusquo – состояние, в котором …) – существующее положение. Однако конкретный пользователь в силу своей индивидуальности по-своему воспринимает и оценивает среду, в которой осуществляет свою трудовую деятельность. В силу этого среда будет обеспечивать лучшую или худшую производительность труда пользователя и его удовлетворение своей работой. Отсюда следует значимость проблемы оценивания π-свойств с позиций разработчика и пользователя. И здесь первоочередными являются вопросы выявления механизмов, способных обеспечивать индивидуально лучшие π-свойства ИИТС, и факторов, обеспечивающих толерантность пользователей в случаях, когда фактические свойства среды ниже ожидаемых у пользователя, в том числе и с учетом тех случаев, когда восприятие системы пользователем по той или иной причине ошибочно. Эти вопросы в той или иной степени присутствуют в базовой морфологической модели архитектуры АСОИУ, которая обсуждается далее. Но прежде следует познакомиться с архитектурой АСОИУ в её традиционном представлении на конкретных примерах, приводимых ниже. 2. Примеры архитектур АСОИУ В качестве примеров познакомимся в традиционном смысле (архитектура – это внешний вид объекта без учёта его внутреннего строения) с архитектурными свойствами трёх государственных автоматизированных систем (ГАС): ГАС “Контур”, ГАС “Выборы”, ГАС “ГРН “. Первая из них – система прошлого (была создана в 80-е годы прошлого столетия), вторая – это система настоящего (создана в 90-е годы прошлого века и продолжает развиваться сейчас), третья – это система будущего (в настоящее время находится на начальных этапах создания). Для каждой системы (не только из числа перечисленных систем, но и любой другой автоматизированной системы) характерны предпосылки её создания, назначение, цели создания, цели функционирования, достигнутые результаты и дальнейшие перспективы. Физический смысл предпосылок, назначения, целей создания, целей функционирования, результатов и перспектив определяется ответами на вопросы: почему (необходима система)? кому (нужна система)? что (нужно сделать)? зачем (это нужно делать)? какие (результаты получены)? куда (дальше двигаться – модернизация или утилизация)? Далее рассматриваются ответы на эти вопросы для каждой из названных систем. 2.1. ГАС “Контур” Система начала создаваться в 1971 г. Семидесятые годы прошлого столетия – это разгар холодной войны, пик противостояния стран лагеря социализма во главе с Советским Союзом и развитых капиталистических стран во главе с США. Это непроницаемый между ними железный занавес, разрушить который, казалось, возможно только с применением атомного или более разрушительного термоядерного оружия. Вероятность войны была реальной. В этих условиях Руководство Советского Союза принимает решение о создании автоматизированной системы, концентрируя на этом доступные интеллектуальные силы и выделяя необходимые финансовые, материальные и трудовые ресурсы. Работы проводились вплоть до перестройки в условиях традиционной секретности. К концу 80-х годов прошлого столетия первая очередь требуемой системы была создана. Её графическая модель (структурная схема) приведена на рис. 2.1. Введём понятие “звено”: Звено – часть системы, характеризующаяся функциональной и/или конструктивной (физической) завершенностью (автономией). Рис. 2.1. Структурная схема ГАС "Контур" Обозначения: ГВЦ 1,2,3 - главный вычислительный центр (наземный; защищенный; повышенной защиты), ВС1,3,2 - вычислительная система (соответственно информационного обмена с верхними и нижними звеньями, ведения БД и решения задач), БД - база данных, АРМ - автоматизированное рабочее место, ОДП - оперативно-диспетчерский персонал, ККП - командно-контрольный пункт, МПД 1,2 - мультиплексор передачи данных (с верхними и нижними звеньями соответственно), АРХ - архив, АХР - автоматизированное хранилище, МЗ - машинный зал, СЖО - система жизнеобеспечения, АСП - административно-служебный персонал, ВК - визуальный канал, ЗК - звуковой канал, Д- директива, С - справка в ответ на директиву, УО - управляющий орган, ЛПР - лицо, принимающее решение, ЛГР - лицо, готовящее решение, ЛИР - лицо, исполняющее решение, ЛГИ - лицо, готовящее информацию, К - концентратор, КСВ,К - канал связи выделенный и концентрируемый соответственно, УКЗ - указание, ДУК - донесение в ответ на указание, ДНЗ - донесение незамедлительное, СВД - связка, ДПР - донесения периодические, КВТ - квитанция, ТРП - технологическое распоряжение, ↔, - канал электрический, транспортный соответственно Звеньями ГАС “Контур” являлись: главные вычислительные центры ГВЦ 1, 2, 3 – центральные звенья системы, Руководство страны – управляющий орган – верхнее звено системы, объекты народного хозяйства и местные органы власти – объекты управления – нижние звенья системы, каналы связи –звено системы, особенностью которого является распределённость (протяженность) в пространстве. Пользователями системы являлись: лица, принимающие решения (Генеральный секретарь ЦК КПСС и Председатель Совета Министров СССР), лица, готовящие решения (Аппараты ЦК КПСС и Совмина СССР), лица, исполняющие решения (Первые лица объектов управления), лица, готовящие информацию (специально выделенные для этого специалисты на объектах управления), лица, обеспечивающие функционирование системы (оперативно – диспетчерский персонал системы). Назначение системы. Система предназначалась для Руководства страны (управляющего органа) в лице Генерального секретаря ЦК КПСС и Председателя Совета Министров СССР и их Аппаратов. Цели создания системы: - обеспечение эффективной живучести системы в условиях интенсивных разрушающих воздействий со стороны окружающей среды, - формирование актуальной базы данных, характеризующей текущее и ретроспективное состояние объектов управления, - оснащение рабочих мест пользователей средствами вычислительной техники, - информационное взаимодействие пользователей в режиме реального времени. Цели функционирования системы: - оперативный сбор информации о текущем состоянии объектов управления и о чрезвычайных ситуациях, её ввод в систему и ведение единой базы данных, - своевременное удовлетворение информационных потребностей пользователей, - информационное обслуживание процессов выработки и принятия управленческих решений, - оперативное доведение управленческих решений до объектов управления и контроль их исполнения. Принцип действия системы Государственная автоматизированная система “Контур” была предназначена для управления народным хозяйством СССР в мирное время и особый период. Она состояла из управляющего органа УО – Руководства страны (верхнее звено), объектов управления ОУ – предприятий и организаций, важных для экономики и обороноспособности страны, распределённых на территории страны (нижние звенья) и трёх ГВЦ с идентичными функциями, но удалённых друг от друга для обеспечения живучести системы (центральные звенья). Верхнее звено и нижние звенья взаимодействовали с ГВЦ посредством связи, построенной на основе государственных телеграфных и телефонных каналов связи. Объекты народного хозяйства страны – это объекты управления. К ним относились органы власти союзных и автономных республик, краёв, областей и категорированных городов, а также важные для экономики и обороноспособности страны предприятия военно-промышленного комплекса в лице их первых руководителей и соответствующих аппаратов (управленческого персонала). Система являлась целенаправленной человеко-машинной, в которой для взаимодействия человека с техникой, ввода – вывода информации звенья оснащены автоматизированными рабочими местами. Обработка информации на ГВЦ осуществлялась тремя вычислительными системами ВС, объединёнными в кольцо, в котором ВС1 и ВС3 обеспечивали информационный обмен с нижними и верхним звеньями соответственно, ВС2 решала пользовательские задачи и во взаимодействии с автоматизированным хранилищем АХР осуществляла ведение единой базы системы. На ВС2 находилась актуальная информация. Неактуальная информация по мере её накопления передавалась для длительного хранения в автоматизированное хранилище АХР, из которого она по необходимости могла быть затребована. Для принятия управленческих решений была необходима информация о состоянии ОУ, которая вводилась в систему в виде донесений периодических ДПР и незамедлительных ДНЗ с АРМ лиц, готовящих информацию. Результаты её обработки на ВС2, а также информация в ответ на запросы ЗПР и с результатами решения задач по заданиям ЗРЗ, вводимых с АРМ лиц, принимающих и готовящих решения, выводились на эти же рабочие места в виде транзитных ДНЗ, сводок СВД, справок в ответ на запросы СЗП и справок с результатами решения задач СРЗ. Принятые на УО решения в виде указаний УКЗ с АРМ лиц, принимающего и готовящих решения, передавались для исполнения на АРМ лиц, исполняющих решения. После их реализации на ОУ результаты в виде донесений в ответ на указания ДУК передавались в обратном порядке с нижних звеньев на верхнее звено на АРМ ЛПР и АРМ ЛГР по принадлежности. Оперативный контроль и управление функционированием системы осуществлялось на ГВЦ оперативно – диспетчерским персоналом ОДП посредством отображения информации о текущем состоянии системы на табло коллективного пользования и АРМ ОДП. Перевод системы из текущего состояния в требуемое состояние осуществлялся с помощью директив, вводимых с АРМ ОДП по принадлежности. С помощью директив можно было менять конфигурацию программно - технических средств, приоритеты обработки сообщений различных типов и т.п. ГАС “Контур” функционировала в непрерывном режиме круглосуточно, частично прерывая функционирование для проведения профилактических и регламентных работ. Звенья системы размещались в специально построенных для них зданиях и сооружениях. Благоприятные условия для функционирования техники и жизнедеятельности персонала обеспечивала система жизнеобеспечения СЖО. Руководство системой как производственной организацией осуществлялось административно – служебным персоналам АСП. Информационные потоки системы Информационные потоки формировались путём ввода в систему и вывода из неё на верхнем и нижних звеньях системы сообщений (донесений) определённых типов. На нижних звеньях входные информационные потоки включали сообщения: ДПР донесения периодические (суточные, месячные, квартальные, годовые), характеризующие текущее состояние объектов управления. Они вводились в систему с АРМ ЛГИ строго по регламенту (расписанию). Объём ДПР исчислялся от нескольких килобайт до нескольких сотен килобайт. ДНЗ – донесения незамедлительные, характеризующие чрезвычайные ситуации на объектах управления. Они с АРМ ЛГИ вводились в систему в случайные моменты времени в темпе возникновения ситуаций на ОУ. Объём ДНЗ составлял в среднем несколько килобайт. Интенсивность ДНЗ составляла несколько сообщений в сутки; ДУК – донесения в ответ на указания, информирующие ЛПР о результатах исполнения его решения. Объём ДУК составлял в среднем килобайт. Донесения в ответ на указания вводились в систему по исполнению указаний. На верхнем звене входной информационный поток составляли сообщения: ЗПР – запросы на поиск в базе данных системы на ВС2 информации, необходимой для лиц, готовящих и принимающих решения. Они вводились с АРМ ЛГР и АРМ ЛПР в случайные моменты времени с интенсивностью порядка 1500 запросов в течение рабочего дня. Объём запроса составлял в среднем 500 байт; ЗРЗ – задания на решения задач, вводимые в систему с АРМ ЛГР и инициирующие на ВС2 процессы решения пользовательских задач. Задания вводились в случайные моменты времени с интенсивностью порядка 150 ЗРЗ в течение рабочего дня. Объём ЗРЗ составлял в среднем 150 байт; УКЗ – указания, содержащие принимаемые ЛПР решения по управлению состоянием объектов управления. Они вводились в систему в случайные моменты времени с интенсивность порядка 50 указаний в течение рабочего дня. Объём УКЗ составлял в среднем 200 байт. На верхнем звене выходной информационный поток включал сообщения: СВД – сводки различной периодичности (суточные, месячные, квартальные, годовые), формируемые на ВС2 на основе принятых донесений периодических и характеризующие обобщённо состояния объектов управления в определённых разрезах на различных периодах их функционирования. Сводки выводились строго по расписанию к назначенному времени на автоматизированные рабочие места ЛГР и ЛПР. Объёмы сводок колебались от нескольких килобайт до нескольких десятков килобайт; СЗП – справки в ответ на запросы содержали информацию, нужную ЛГР. Средний объём справки составлял один килобайт; СРЗ – справки с результатами решения пользовательских задач выводились на АРМ ЛГР в ответ на ЗРЗ. Средний объём справки составлял два килобайта; ДУК – донесения в ответ на указания уведомляли ЛПР об исполнении их решений. Объём донесения составлял в среднем килобайт; ДНЗ – донесения незамедлительные с информацией, характеризующей чрезвычайные обстоятельства на объектах управления. На нижних звеньях выходные информационные потоки включали указания УКЗ с управленческими решениями, принятыми на верхнем звене системы. Все входные и выходные сообщения загружались в базу данных системы, формируя её информационный фонд. Выходные информационные потоки, кроме того, включали технологические сообщения, формируемые внутри системы. К ним относились: КВТ – квитанции, свидетельствующие о том, что введённые с АРМ пользователей сообщения приняты системой; ТРП – технологическое распоряжение на повтор сообщений, которые не прошли в системе контроль; ТРН – технологические распоряжения о неприёме сообщений, не прошедших контроль после повторного ввода. Все сообщения входных и выходных потоков системы загружались в общую базу данных на ВС2. Кроме этого с АРМ ОДП в базу периодически загружалась условно постоянная информация в виде классификаторов, законов, приказов, распоряжений, инструкций и другой подобной регламентной документации. Таким образом, формировался и поддерживался информационный фонд системы. Задачи, решаемые в системе 1. Сбор информации о текущем и ретроспективном состоянии объектов управления. Решение этой задачи осуществлялось с помощью донесений периодических ДПР. 2. Анализ состояния объектов управления. Решение задачи осуществлялось посредством сообщений типа сводки СВД. 3. Обслуживание запросов пользователей. Решение задачи осуществлялось посредством сообщений типа запросы ЗПР и справок в ответ на запросы СПЗ. 4. Оперативное информирование Руководство страны о чрезвычайных происшествиях на объектах управления. Задача решалась с помощью сообщений типа донесения незамедлительные ДНЗ. 5. Решение функциональных задач. В общем случае: Функциональная задача –задача, решаемая в интересах пользователей с управляющего органа системы. К функциональным задачам относились следующие задачи: ПЛАН – разработка планов развития народного хозяйства, СНАБЖЕНИЕ – распределение ресурсов между народнохозяйственными объектами, СТРОЙКА – обеспечение и контроль строительства важных народнохозяйственных объектов. Решение этих задач осуществлялось с помощью сообщений типа заданий на решение задач ЗРЗ и справок с результатами решения задач СРЗ. 7. Оперативное управление народным хозяйством. Задача решалась с помощью сообщений типа указания УКЗ. 8. Контроль исполнения решений. Задача решалась с помощью сообщений типа донесения в ответ на указания ДУК. В системе также решались технологические задачи. В общем случае: Технологическая задача – это задача, решаемая в интересах пользователей, обеспечивающих функционирование системы. К технологическим задачам относились следующие задачи: контроль состояния технических и программных средств, процессов обработки сообщений и информационного обмена ГВЦ с верхним звеном и нижними звеньями системы. Задача решалась на АРМ ОДП с использованием табло коллективного пользования и соответствующих директив; управление очередями сообщений на входе ВС1 и ВС2 и реконфигурацией (переходом на резервные устройства) программно – технических средств. Задача решалась на АРМ ОДП с использованием табло коллективного пользования и соответствующих директив; ремонт и восстановление технических и программных средств. Задача решалась инженерно – техническим персоналом из состава системы жизнеобеспечения СЖО. Технические обеспечение системы. Система была построена на технических средствах исключительно отечественного производства. На ГВЦ применены для ВС1, ВС2, ВС3 вычислительные комплексы ВК, каждый из которых состоял из двух больших ЭВМ серии ЕС ЭВМ: сначала ЕС – 1010, затем, по мере появления более мощных моделей, они были заменены на ЕС – 1030, впоследствии – на ЕС – 1060. Автоматизированные рабочие места АРМ были построены на базе абонентских пунктов АП: сначала АП – 2, затем АП – 60, впоследствии АП – 4. Абонентские пункты АП – 2 и АП – 60, будучи электромеханическими устройствами, могли осуществлять только ввод – вывод информации. Абонентский пункт АП – 4 был построен на основе микропроцессорной техники. Поэтому кроме операций ввода – вывода информации он мог осуществлять её предварительную обработку: контроль достоверности, сортировку, элементарные математические операции и т.п. Программное обеспечение системы. Состав программного обеспечения системы показан на рис. 2.2. Общее программное обеспечение включало стандартный набор программных средств: ОС – операционная система, осуществляющая синхронизацию и координацию работы всех технических устройств вычислительных систем и протекающих в них процессов. Была использована операционная система ОС 6.0 и последующие её версии; СУТ – система управления телеобработкой, обеспечивавшая телекоммуникационную связь ГВЦ с верхним звеном и нижними звеньями: установление связи, выдача сообщений в каналы связи, приём сообщение из каналов связи, предварительный контроль информационных сообщений, формирование и выдача в каналы связи технологических сообщений и т.п.; СУВП – система управления вычислительным процессом, обеспечивавшая заданную последовательность обработки сообщений вычислительными системами, контроль и управление процессом обработки с автоматизированных мест оперативно – диспетчерского персонала, формирование и вывод информации на табло коллективного пользования ит.п.; Функции СУТ и СУВП выполнял пакет прикладных программ КИКС, который был установлен на каждой из ВС1 и ВС3; СУБД – система управления базой данных, осуществлявшая формирование централизованной базы данных на ВС2, включая накопление информационных сообщений и условно – постоянной информации, их обновление и хранение, а также решение функциональных задач. Функции СУБД выполнял пакет прикладных программ ДИСОД – ДИалоговая Система Обработки Данных, который был установлен на ВС2. Система жизнеобеспечения. Нормальные условия функционирования техники и жизнедеятельности персонала и их безопасности обеспечивала система жизнеобеспечения СЖО. СЖО включала следующие подсистемы: архитектурно – строительную, включающую специально спроектированные и построенные здания и сооружения для размещения техники и персонала, энергоснабжения, включая автономные электрогенераторы для бесперебойного электропитания техники при отказе центрального энергоснабжения, Рис. 2.2. Программное обеспечение ГАС “Контур” Обозначения: ОПО – общее программное обеспечение, СПО – специальное программное обеспечение, ОС – операционная система СУТ – система управления телеобработкой, СУВТ – система управления вычислительным процессом, СУБД – система управления базой данных, ПСЗАЩ – программная служба защиты информации от разрушения и несанкционированного доступа, ПСЗДЧ – программные средства решения функциональных и технологических задач водоснабжения и канализации, теплоснабжения, кондиционирования и пылеудаления, телефонии, теленаблюдения и внутренней громкоговорящей связи, ремонта и восстановления технических и программных средств, охраны и безопасности. Организационное обеспечение системы. ГАС “Контур” представляла собой промышленное предприятие информационного типа, нуждающееся в общем руководстве и оперативном управлении процессами обработки информации. Поэтому персонал системы состоял из двух частей: административно – служебного персонала АСП и оперативно – диспетчерского персонала ОДП. АСП обеспечивал общее руководство системой, включая самоорганизацию производственной деятельности коллектива и текущее, и перспективное материально – финансовое обеспечение системы. Упрощённая организационная структура АСП приведена на рис. 2.3. ОДП осуществлял оперативное управление процессами обработки информации в системе. Организационная структура ОДП приведена на рис. 2.4. Главный диспетчер системы ГДС осуществлял оперативное управление функционированием системы в целом. Диспетчеры ДИОН и ДИОВ выполняли функции управления информационным обменом с нижними звеньями и нижним звеном соответственно. ГВЦ функционировал под управлением главного диспетчера ГДЦ и подчинённого ему коллектива, организованного по четырёхуровневой линейной схеме: диспетчеры I операторы I инженеры I оперативные (дежурные) специалисты (работники). По вертикале специалисты были сгруппированы по направлениям: техника (ДТС, ОТС, И, дежурные работники по ремонту технических средств), вычислительные процессы (ДВП, ОВП, СП, дежурные работники по восстановлению программных средств), информационный фонд (ДИФ, ОИФ, Ио, н, дежурные работники по восстановлению информации), связь (ДСВ, ОСВ, Ис, дежурные работники по восстановлению средств связи), Рис.2.3. Оргструктура административно-служебного персонала ГАС “Контур” Обозначения: ГДС - главный диспетчер системы, ГИ - главный инженер, ГТ - главный технолог, ГЭ - главный энергетик Рис.2.4. Оргструктура оперативно-диспетчерского персонала ГАС “Контур” Обозначения: ГДС - главный диспетчер системы; ДИОН,В - диспетчер информационного облика соответственно с нижними звеньями и верхним звеном; ГДЦ - главный диспетчер ГВЦ; ДТС - диспетчер технических средств; ДВП - диспетчер вычислительного процесса; ДИФ - диспетчер информационного фонда; ДЗД - диспетчер задач; ДСВ - диспетчер связи; ДЗЩ - диспетчер защиты; ОТС1,2,3 - оператор технических средств соответственно ВС1,2,3; ОВП1,2,3 – оператор вычислительного процесса соответственно ВС1,2,3; ОИФО,Н - оператор информационного фонда соответственно оперативной информации и нормативно-справочной информации; ОСВН,В - оператор связи соответственно с нижними звеньями и верхним звеном; ОЗЩП,О - оператор защиты соответственно программно-технических средств и организационно-технических средств; ИЦ,ИК,ИВ - инженеры соответственно центральных устройств, каналов, внешней памяти ЭВМ; СП - системные программисты; ИО,Н – инженеры- информационщики соответственно оперативной информации (ДПР, ДНЗ, ...) и нормативно-справочной информации; ППФ,Т - прикладные программисты соответственно функциональных и технологических задач; ИС - инженеры - связисты; П - программисты программно-технических средств защиты; И - инженеры организационно-технических средств защиты задачи (ДЗД, ОЗД, ПП, дежурные работники по восстановлению прикладных программ), защита (ДЗЩ, ОЗЩ, П, И). Свойства системы. Система ГАС ‘Контур” обладала уникальными свойствами: - не имела аналогов, - масштабность – охватывала более 80% территории страны, - большая стоимость – сотни миллионов рублей, - тысячи единиц техники как серийного, так и уникального производства, - программное обеспечение – миллионы команд, - численность персонала более 1000 человек, - разработкой системы занималось более 10-ти академических, научно – исследовательских, строительных, монтажных и специальных организаций, - численность сотрудников головной организации – разработчика - более 7000 человек, - качественный состав разработчиков: учёные АН СССР и республиканских академий наук, системотехники, инженеры по вычислительной технике, программисты системные, программисты прикладные, математики, специалисты по информационному обеспечению, архитекторы, строители, монтажники, - среди разработчиков было свыше 20 докторов и свыше 100 кандидатов технических наук. - в процессе создания системы было защищено 15 докторских и более 50 кандидатских диссертаций. По прошествии многих лет ГАС “Контур” претерпела коренные модернизации, сменились несколько составов УО, обновились ОУ и сейчас функционирует в ином виде и новых условиях, решая актуальные задачи текущего времени. 2.2. ГАС “Выборы” Государственная автоматизированная система “Выборы” является системой настоящего времени. ГАС “Выборы” начала создаваться в начале 90-х годов прошлого столетия и, находясь в промышленной эксплуатации, продолжает совершенствоваться и развиваться до сих пор. В конце 80-х годов прошлого столетия появились персональные компьютера – ПЗВМ. Они, стремительно совершенствуясь, при малых габаритах и приемлемой стоимости по техническим характеристикам быстро превзошли не только микро и мини ЭВМ, но и существовавшие тогда большие ЭВМ. Одновременно с развитием ПЭВМ тогда же стало появляться сетевое оборудование и сетевое программное обеспечение. Это позволили объединить многие ПЭВМ в сети сначала локальные, в которых компьютеры удалялись друг от друга от нескольких метров до нескольких километров, затем глобальные, покрывающие большие территории, включая всю страну. Одновременно в России начались глубокие политические и социально- экономические преобразования. Страна отказалась от тоталитарного режима и встала на путь демократических преобразований, основой которых являются, в частности, свободные выборы органов власти. В результате возникла потребность в автоматизации избирательных процессов. Таким образом, сложилась ситуация, в которой социальный заказ на создание государственной автоматизированной системы “Выборы” оказался адекватным текущему научно – техническому уровню развития средств вычислительной техники. Назначение системы. Система ГАС “Выборы” предназначена для избирательных комиссий федерального, территориального и местного уровней, осуществляющих организацию и проведение избирательных компаний и референдумов. Цели создания системы: - организация единого распределённого по территории страны информационного фонда – базы данных, характеризующей текущее и ретроспективные состояния избирательных процессов и волеизъявлений граждан России на референдумах, - оснащение избирательных комиссий и избирательных участков современными средствами вычислительной техники и на их основе внедрение в трудовую деятельность работников прогрессивных и перспективных информационных технологий для повышения производительности и культуры труда специалистов, - обеспечение возможности совместной (параллельно) и/или автономной (независимо друг от друга) работы избирательных кампаний всех уровней по всем видам выборов и референдумов, - сокращение финансовых затрат на проведение и времени на подведение итогов выборов и референдумов, - обеспечение информационной безопасности системы и доверия внутри страны и за её пределами к процедурам и итогам выборов и референдумов, - обеспечение возможностей использования ресурсов системы на периодах отсутствия выборов и референдумов в интересах субъектов РФ. Цели функционирования системы: - ведение распределённой базы данных, - решение задач, сопровождающих выборы и референдумы, - проведение видеоконференций для координации деятельности избирательных комиссий и коллегиального обсуждения текущих вопросов, - проведение пресс – конференций для отечественных и зарубежных журналистов. Ведение базы данных обеспечивает: - приём, накопление, хранение текущих документов, - пополнение и обновление условно – постоянной информации, включая законодательные и нормативные документы, словари, справочники, классификаторы и т.п., - поиск документов по запросам. К решению задач относится: - подготовка и оперативное доведение распорядительной документации до избирательных комиссий, - подготовка документации в объёме необходимом и достаточном для проведения выборов и референдумов, включая списки избирателей и участников референдумов, избирательные бюллетени, организационно - информационные материалы и т.п., - приём бюллетеней избирателей, подсчёт голосов на избирательных участках и оперативная передача результатов в избирательные комиссии по принадлежности для интегрального подсчёта результатов и их отображения на средствах отображения индивидуального или коллективного пользования, - информирование общественности о ходе и итогах выборов и референдумов (подготовка и оперативное представление информации в средства массовой информации (СМИ) и интернет–пользователям). Подсистемы ГАС “Выборы” Цели создания и функционирования ГАС “Выборы” определили её подсистемы: - избирательных процессов (для поддержки деятельности избирательных комиссий), - регистра избирателей и участников референдумов (для автоматизации регистрации и составления списков избирателей и участников референдумов), - документооборота (для автоматизации делопроизводства и документооборота избирательных комиссий), - хозяйственной деятельности (для поддержки управления материально – технического снабжения, автотранспортного обслуживания, учёта и контроля социально – бытового обеспечения и медицинского обслуживания Аппарата Центральной избирательной комиссии России), - информационно – справочная (для пользовательского доступа к информационным ресурсам системы на основе Web – технологии), - интернет – портал ЦИК России (для оперативного представления информации о ходе выборов (референдумов), предварительных и окончательных итогах голосования, а также освещения деятельности ЦИК России и избирательных комиссий субъектов РФ), - отображения информации коллективного пользования (для представления на средствах визуализации большого формата информации о ходе выборов (референдумов) и подведении итогов голосования, при проведении референдумов), - управления финансами (для автоматизации бухгалтерского учёта и планово-финансовой деятельности ЦИК России и избирательных комиссий субъектов РФ), - подсистема связи и передачи данных (для передачи требуемых видов трафика между звеньями системы), - управления и контроля функционирования (для мониторинга состояния программно технической среды и дистанционного обновления программного обеспечения системы), - эксплуатации и сервисного обслуживания комплексов средств автоматизации (для ремонта и восстановления технических и программных средств системы), - обучения кадров (для подготовки и переподготовки специалистов и пользователей системы, проведения сертификации специалистов), - информационной безопасности (для защиты конфиденциальной информации от несанкционированного доступа, контроля целостности и подлинности электронных документов, обеспечения безопасного межсетевого взаимодействия, антивирусной защиты). Звенья системы Звеньями являются конструктивно и/или функционально завершенные и в той или иной степени территориально обособленные составные части системы. К ним относятся: - Центральная избирательная комиссия Российской Федерации (ЦИК России) – 1 объект в центре, - избирательные комиссии субъектов Российской Федерации (ИКСРФ) – до 86 объектов, - территориальные избирательные комиссии (городские и районные) (ТИК) – до 3000 объектов, - избирательные участки (ИУ), а также: - Федеральный центр информатизации (ФЦИ) - 1 объект в центре, - монтажно-технологические организации (МТО) – несколько объектов, распределённых по территории России, рабочие участки (РУ) – по нескольку участков на каждую МТО. ФЦИ, МТО и РУ созданы для обеспечения работоспособности системы и осуществления модернизации системы в процессе её эксплуатации. Звенья формируют линейную структуру системы, которая показана на рис.2.5. Структура описывает логические связи (соподчинённость) звеньев системы. Территориально-распределённым звеном, в отличие от вышеперечисленных, является подсистема связи и передачи данных (ПСПД). Топология ПСПД. Подсистема связи и передачи данных интегрирует ЦИК России, ИКСРФ, ТИК и ИУ в государственную автоматизированную систему “Выборы” с 4-х уровневой сетевой иерархической топологией. Физической основой ПСПД является арендуемая первичная сеть телефонных каналов связи, которые построены на основе металлических и оптоволоконных кабелей и радиоволн. Топология подсистемы, охватывающая верхние два уровня (ЦИК России и ИКСРФ), показана на рис. 2.6, структурная схема подсистемы приведена на рис.2.7. Подсистема связи и передачи данных построена на узлах пяти типов: - центрального узла связи, состоящего из оборудования, входящего в состав КСА ЦИК России; - семи транзитных узлов коммутации (ТУК); - 89 региональных узлов коммутации (РУК); - узлов доступа, состоящих из оборудования, входящего в КСА ИКСРФ; - узлов доступа, состоящих из оборудования, входящего в состав КСА ТИК. Трафик ПСПД формируют голос (телефонные диалоги), данные (документы) и мультимедиа (видеоконференции). Поэтому он является неоднородным и неравномерным. Для передачи такого потока требуются различные частотные полосы пропускания линии связи: одна для речи (низкочастотная), другая для данных (высокочастотная). Одну и другую частотную полосу реализует один и тот же металлический или оптоволоконный канал, или эфир. В этой ситуации технология временного разделения (мультиплексирования) арендуемой дорогостоящей физической линии связи весьма неэффективна, так как заметную долю времени она будет простаивать (рис. 2.8-а). Поэтому в ПСПД ГАС ‘’Выборы” использована технология мультисервисной транспортной сети (МСТС), позволяющая динамически перераспределять полосы пропускная между различными составляющими трафика с учетом потребностей их источников и не только внутри ПСПД, но и за её пределами (рис. 2.8-в). КСА звеньев системы Физической основой системы являются комплексы средств автоматизации (КСА). КСА звена – это локальная автоматизированная система, реализованная на звене, для информационного обслуживания пользователей. Все КСА звеньев ГАС “Выборы” построены на основе локальной вычислительной сети (ЛВС) Ethernet (Fast Ethernet, Gigabit Ethernet), неструктурированный вид которой показан на рис. 2.9. Сеть состоит из рабочих станций РС и серверов, взаимодействие которых осуществляется через общую шину – кабель. Противоположные концы кабеля закрыты специальными заглушками З, предот- Рис.2.5. Структура ГАС “Выборы” Обозначения: ЦИКРФ - Центральная избирательная комиссия Российской Федерации, ФЦИ - Федеральный центр информатизации, ИКСРФ - Избирательная комиссия субъекта Российской Федерации, МТО - монтажно-технологическая организация, ТИК - территориальная избирательная комиссия, РУ - рабочий участок, ИК - избирательная комиссия, ИУ - избирательный участок Рис. 2.6. Топология подсистемы связи и передачи данных верхних уровней сети связи ГАС "Выборы" • - центральный узел связи, - транзитный узел коммутации, - региональный узел коммутации А – ауди Д – данные В – видео ММТС – Московская междугородная телефонная станция ЦКС – центр космической связи ССОП – сеть связи общего пользования УКС – узел космической связи ФУК – федеральный узел коммутации РУК – региональный узел коммутации ТУК – территориальный узел коммутации ИКСРФ – избирательная комиссия субъекта РФ ТИК – территориальная избирательная комиссия УИК – участковая избирательная комиссия КОИБ – комплекс обработки избирательных бюллетеней КЭГ – комплекс электронного голосования ИУ – избирательная урна Рис. 2.7. Структурная схема ПСПД ГАС “Выборы” Рис. 2.8. Способы передачи трафика Обозначения: а) канал связи с временным разделением полосы пропускания, в) мультисервисный канал связи, КС - канал связи, Р – речь, Д – данные, A, C, D, F - интервалы телефонных диалогов, B, E - интервалы подачи данных, , - речь и данные соответственно (составляющие трафика ПСПД ГАС "Выборы"), - отсутствие трафика, - трафик сторонних пользователей Рис 2.9. Неструктурная ЛВС “Ethernet (Fast Ethernet, Gigabit Ethernet)” 1. ФС – файл-сервер 14. СХ – сервер-хранилище 2. СБД – сервер базы данных 15. СБИ – сервер безопасности информации 3. СПР – сервер приложений РС – рабочая станция 4. СП – сервер печати СК – сетевая карта 5. СПЦ – сервер цветной печати П - принтер 6. СГР – сервер-графопостроитель С - сканер 7. СЭП – сервер электронной почты ВП - видеопроектор 8. WC – веб-сервер Э - экран 9. СДК – сервер доступа с крипто шлюзом ВМ - видеомагнитофон 10. СА – сервер аутентификации Р - разветвитель 11. СЦП – сервер центра регистра П - повторитель 12. КС – коммуникационный сервер З - заглушка 13. СОИ – сервер отображения информации КМ - коммутатор коллективного пользования Ш-К – шина-кабель вращающими искажение полезного сигнала отраженными волнами. При распространении полезного сигнала по шине теряется его мощность, и возникают искажения, обусловленные внешними электромагнитными полями. Чтобы нейтрализовать эти факторы и увеличить длину шины до нужной величины, применяются повторители П. Рабочие станции и серверы подсоединяются к шине посредством сетевых карт и разветвителей Р. В качестве рабочих станций используются персональные компьютеры с качественным экраном монитора и привлекательным дизайном, поскольку предназначены для использования пользователями на их рабочих местах. Технические характеристики рабочей станции соответствуют их средней цене. Серверы, напротив, являются дорогостоящими сверхнадёжными компьютерами непритязательного дизайна, обладающие значительными объёмами памяти и высоким быстродействием. Это объясняется тем, что они предназначены обслуживать в течение длительного времени многих пользователей и хранить большие объёмы информации. ЛВС конкретного звена является частным случаем неструктурированной ЛВС, использующим только те её элементы, которые необходимы для КСА данного звена. КСА ЦИК и ФЦИ. Оргструктура ЦИК и ФЦИ, которые расположены в одном здании, представлена на рис. 2.10. Структурированная структурная схема комплекса средств автоматизации Центральной избирательной комиссии и федерального центра информатизации, приведена на рис. 2.11, состоящим из двух фрагментов – рис.2.11.1 и рис.2.11.2. Она реализует физические связи между элементами структуры, представленной на рис. 2.10. КСА ЦИК и ФЦИ состоит из шести ЛВС (рис. 2.11-а, б, в, г, д, е), объединённых коммутатором КМ7 в интегральную локальную вычислительную сеть (рис.2.11-ж). ЛВС1 и ЛВС2 предназначены для обслуживания Председателя и членов ЦИК, пресс – центра и пользователей в подразделениях ЦИК. Остальные используются в ФЦИ: - ЛВС3 – оперативно – диспетчерским персоналом ГАС “Выборы”, - ЛВС4 – реализует базу даны ГАС “Выборы”, - ЛВС5 –пользователями из подразделений ФЦИ, для автоматизации их деятельности, - ЛВС6 – службой обеспечения безопасности информации. ЛВС4 содержит два сервера БД, спаренных RAID-массивом (англ. Redundant Array of Independent Disks–избыточный массив независимых дисков). RAID-массив состоит из 2-х, 4-х или более пар жестких дисков, предназначенных для повышения производительности серверов и надёжности хранения информации на них. Скорость серверов несопоставима со скоростью записи или чтения информации на диске. Каждая пара дисков содержит одинаковую информацию. Следовательно, можно параллельно записывать или считывать информацию с двух дисков, тем самым повышая суммарную скорость операции. Поскольку при Рис. 2.10. Оргструктура ЦИК и ФЦИ Рис.2.11.1. Комплекс средств автоматизации ЦИК и ФЦИ Рис.2.11.2. Комплекс средств автоматизации ЦИК и ФЦИ этом имеется два массива одной и той же информации - повышается надёжность её хранения. Помимо интегрированной ЛВС в состав КСА ЦИК и ФЦИ входят ещё две автономные локальные вычислительные сети ЛВС7 и ЛВС8 (рис.7-ж, з). Первая из них ЛВС7 принадлежит пользователям финансового управления ЦИК, реализующих финансовое обеспечение ГАС “Выборы”. ЛВС8 реализует интернет – пор- тал ГАС “Выборы”. Для рабочего web-сервера интернет - портала информация поставляется на компакт- дисках из ЛВС1. КСА ИКСРФ. Комплекс средств автоматизации избирательной комиссии субъекта Российской Федерации (структурная схема комплекса) приведена на рис. 2.12. Он включает автоматизированные рабочие места пользователей (членов избирательной комиссии и обслуживающего персонала), средства защиты, средства отображения информации коллективного пользования и видеоконференцсвязи и средства связи и передачи данных. КСА ТИК. Структурная схема комплекса средств автоматизации территориальной избирательной комиссии показана на рис. 2.13. Автоматизированные рабочие места пользователей служат для ввода в систему протоколов голосования, поступающих с участковых избирательных комиссий (УИК), укомплектованных комплексами обработки избирательных бюллетеней (КОИБ). Количество АРМ пользователей ТИК определяется числом обслуживаемых участковых избирательных комиссий при средней норме 70 УИК на одно АРМ пользователя в ТИК. КОИБ УИК. Комплекс обработки избирательных бюллетеней предназначен для считывания и распознавания информации, содержащейся в избирательных бюллетенях, подсчета голосов избирателей и формирования протокола УИК с результатами голосования. Работа сканирующего устройства КОИБ основана на оптическом методе считывания информации, содержащейся на листе избирательного бюллетеня, интеллектуальных алгоритмах её анализа и обработки в реальном масштабе времени. КОИБ может комплектоваться от 1 до 4 сканирующими устройствами с накопителями документов, в зависимости от числа избирателей на участке и количества одновременно проводимых выборов и референдумов. При комплектовании КОИБ двумя и более сканирующими устройствами, они объединяются в локальную сеть. Технические средства КОИБ устанавливаются в помещениях для голосования, заменяют традиционные урны для голосования и позволяют одновременно проведение нескольких видов выборов и референдумов разного уровня: федерального, регионального и местного. В ходе голосования избирательные бюллетени вводятся избирателями в сканирующее устройство, которое обрабатывает и классифицирует избиратель- Рис. 2.12. Комплекс средств автоматизации ИКСРФ Обозначения: СА – системный администратор УКФ – управление и контроль функционирования МР1, МР2 – маршрутизаторы М1, М2 – модемы КРС – контрольно-режимная служба Рис. 2.13. Комплекс средств автоматизации ТИК ные бюллетени и нарастающим итогом подсчитывает голоса, поданные за каждого кандидата, и против всех кандидатур. Практика показала, что использование КОИБ оказалось довольно трудоёмким процессом, так как необходим не только сам аппарат, но и специальный бюллетень, печать и учёт нюансов, связанных с человеческим фактором. На смену КОИБ приходят комплексы электронного голосовании (КЭГ), которые уже применяются с 2006 г КЭГУИК. Комплекс электронного голосования разработан в соответствии с требованиями избирательного голосования, построен на современной элементной базе и прост в использовании. В состав КЭГ входит: - пять стационарных устройств сенсорного голосования (пять кабин для голосования с сенсорными экранами), - два переносных устройства для голосования на дому, - два тренажера, которые устанавливаются перед входом в помещение для голосования на каждом избирательном участке, оснащенном КЭГ, для ознакомления избирателей с голосованием на сенсорном устройстве, - сетевой контроллер, - сервисный блок, - мини - принтеры, - устройства автономного электропитания. В день голосования перед его началом на избирательном участке проводится полный цикл тренировочного голосования (тестирование КЭГ), в процессе которого проверяется работоспособность всех комплексов (их поверка). Итоги поверки оформляются протоколом, который удостоверяется председателем и членами избирательной комиссии, и независимыми наблюдателями. Процедура голосования. В день голосования избиратель, прибывший в помещение для голосования, проставляет в списке избирателей паспортные данные (или данные другого документа, удостоверяющего личность гражданина) и вместо избирательного документа получает карточку со штрих - кодом от члена участковой избирательной комиссии. Эта карточка используется только один раз и только для доступа к КЭГ на данном избирательном участке. Член участковой избирательной комиссии активирует карточку со штрих – кодом путём его считывания на оптическом считывателе, обеспечивая избирателю доступ к электронному бюллетеню. Избиратель в кабине для голосования прикладывает карточку со штрих – кодом к считывателю на корпусе КЭГ и на экране появляется электронный бюллетень. Процедура голосования осуществляется путём касания части экрана с выбранной строкой. После того, как избиратель осуществил касание, т.е. проголосовал, на экране появляется продолжение электронного бюллетеня с отображением сделанного избирателем выбора и просьбой подтвердить сделанный выбор или вернуться к предшествующему экрану для повторного голосования. После того, как избиратель завершил заполнение электронного бюллетеня, он нажимает кнопку с надписью “завершить заполнение электронного бюллетеня”. После чего на контрольной ленте и экране мини - печатающего устройства КЭГ регистрируется и отображается результат волеизъявления избирателя (за кого подан голос, без указания данных избирателя) и он может сравнить результат на ленте и со своим выбором на экране и в корректности учёта его голоса. Затем, путём нажатия кнопки” подтверждаю”, голосование завершается. На контрольной ленте результат волеизъявления доступен только самому голосующему – как только избиратель подтвердил свой выбор, лента автоматически прокручивается, чтобы следующий избиратель не мог видеть результаты голосования своего предшественника. Таким образом, соблюдается условие соблюдения тайны голосования. После окончания голосования на участке на КЭГ осуществляется распечатка результатов голосования. Вначале производится автоматическая проверка контрольных соотношений. При их выполнении производится распечатка протокола об итогах голосования, его проверка, далее он подписывается членами избирательной комиссии и записывается автоматически на внешний носитель – карту памяти. Карта памяти вместе с распечатанным и подписанным избирательной комиссией протоколом доставляется в вышестоящую избирательную комиссию. Кроме того, КЭГ имеет техническую возможность передачи данных об итогах голосования в автоматизированном режиме в вышестоящую избирательную комиссию с использованием электронной цифровой подписи. Комплексы электронного голосования, внедряемые в избирательные процессы в России, являются отечественными разработками. Избирательные процессы, референдумы и их информационное представление. Избирательные процессы и референдумы – это геоинформационные процессы, проистекающие из квазимоментно лавинообразного волеизъявления населения, характеризующего его настроения и ожидания. Масштаб проблемы заключён в децентрализованном множестве источников первичной гетерогенной информации в виде данных, документов, мультимедиа. Эта информация географически и по времени рассосредоточена. В таком виде заключённые в ней смыслы (конечные результаты, тенденции, закономерности, факты и постфактумы, мотивы, запросы и интересы граждан и т.п.) размыты и неуловимы. Но в таком виде она представляет реальную действительность в виде данной конкретной предметной области. Необходима её структуризация или, другими словами, упорядочение, заключающееся в выявлении главного и второстепенного и учёте первого и игнорировании последнего. Логика структуризации схематично приведена на рис. 2.14. Она приводит к построению распределённой базы данных создаваемой автоматизированной системы. Сначала строится концептуальная модель предметной области, выявляющая в ней главные элементы. Такими элементами являются: реальные объекты, события (факты), явления (процессы), Рис 2.14. Структуризация предметной области ограничения (бизнес – правила), алгоритмы (бизнес – процессы). Они определяют своеобразие и неповторимость предметной области. Среди них выделяются однотипные или близкие по некоторым признакам элементы - данные, объединяемые в сущности (своего рода абстрактные сосуды, кото- рые могут содержать различные количества присущих им данных). Множество сущностей формирует базу данных, в которой сущности имеют между собой разнообразные связи. Концептуальная модель является в основе своей содержательной или семантической моделью предметной области. Концептуальная модель является исходной для построения, уже формальной, логической модели базы данных, которая, в зависимости от выбранного способа упорядочивания сущностей и назначаемых между ними связей, может быть иерархической или сетевой, т.е. графовой, либо реляционной (табличной). Наконец, на основе логической модели базы данных строится её физическая модель. В общем случае, это означает разбиение логической модели на фрагменты А, Б, В, … с однозначным указанием того на каком звене и конкретно каких вычислительных ресурсах данного звена создаваемой автоматизированной системы будет реализован каждый фрагмент. Если база данных целиком реализуется на одной ЭВМ или нескольких компактно расположенных ЭВМ, то это – вариант централизованной базы данных. Если фрагменты базы данных привязаны к географически отдалённым друг от друга звеньям автоматизированной системы, то база данных является распределённой, как это имеет место в ГАС “Выборы”, причем её фрагменты адаптированы к функциональным и региональным особенностям звеньев. Фундаментальными являются, по крайней мере, три задачи, особенно, для распределённых баз данных. Первое – как своевременно обновлять базу данных (репликация данных), второе - как надёжно обеспечить сохранность базы данных (безопасность данных), третье – как осуществить быстрый поиск нужной информации, своевременно её обработать (реализовать алгоритм решения пользовательской задачи, так называемого приложения) и представить результаты в нужном виде и приемлемом темпе пользователю (представление данных пользователю). Для их решения существуют файл – серверная и клиент – серверная технологии, приведённые на рис. 2.15. При использовании файл – серверной технологии приложение (прикладные задачи – задачи пользователя) реализует клиент (рабочая станция), используя необходимую информацию из базы данных. При этом прямое взаимодействие с базой данных представляет реальную угрозу её безопасности и доставляет неудобства другим клиентам, вынужденным стоять в очереди к базе данных. Это приводит к потере эффективности работы автоматизированной системы. Клиент – серверная двухуровневая технология повышает эффективность работы системы за счёт уменьшения вероятности больших очередей к базе данных, но угроза её безопасности остаётся. Рис. 2.15. Варианты файл-серверной и клиент-серверных технологий Обозначения: К - клиент (пользователь + инструментальные средства на АРМ), СПР - сервер приложений, СБД – сервер базы данных Клиент – серверная трёхуровневая технология является более предпочтительной по сравнению с предыдущей, так как обладает не худшей эффективно- стью и обеспечивает большую безопасность базе данных, так как взаимодействие с ней сервера приложения поддаётся более эффективному администрированию. Клиент – серверная трёхуровневая многозвенная технология остаётся единственно возможной для крупномасштабных территориально распределённых систем, таких, какой является, ГАС “Выборы”. Однако, здесь остаётся проблема сокращения времени поиска нужной информации, её агрегирования в различных разрезах, реализации приложений и информационно - справочного обслуживания пользователей. Эта проблема решается специальными способами. Некоторые из них, в конкретной реализации, рассматриваются далее при обсуждении программного обеспечения ГАС “Выборы”. Техническое обеспечение. В качестве основных вычислительных средств ГАС “Выборы” использованы IBM–совместимые компьютеры на Intelпроцессорах, а для сетевых технологий – Fast Ethernetи Gigabit Ethernetс активным сетевым оборудованием. В качестве базовых характеристик компьютеров приняты характеристики серверов, рабочих станций и отказоустойчивых кластерных систем компании HP-Compaq. Для серверов использованы модели процессоров Pentium III, Pentium III Xeonс техническими характеристиками: количество процессоров от одного до восьми, максимальный объём RAMот 2 до 32 Gb, высокоскоростной контроллерRAID, количество HDD от 2 до 12, разъёмы расширения PCI от 1 до 10, сетевая карта 10/100 TX или 1000 Base-TX. В серверах предусмотрены резервные блоки питания, развитая система внутреннего контроля, оперативная память с коррекцией ошибок и функцией очистки памяти, поддержка спецификации мониторинга, возможность “горячей” замены накопителей на жестких магнитных дисках без выключения питания, удалённое управление серверами. Для АРМ использованы модели процессоров Pentium IV с техническими характеристиками: объём RAMот 256 Mbдо 2 Gb, минимальный объём HDD20Gb. В качестве активного сетевого оборудования применены маршрутизаторы, коммутаторы, концентраторы фирм Ciscoи Telesyn. В качестве сетевых и локальных принтеров использованы лазерные принтеры фирм HewlettиOKI. Программное обеспечение. Состав программного обеспечения ГАС “Выборы” показан на рис. 2.16. Оно состоит из общего программного обеспечения (ОПО) и специального программного обеспечения (СПО). ОПО реализует системные функции, связанные с синхронизацией работы многочисленных технических устройств и протекающих в них процессов, ведением распределённой базы данных, телекоммуникациями, автоматизацией процессов разработки новых программных компонентов, поддержкой двух- и трёхуровневой клиент – Рис. 2.16. Состав программного обеспечения ГАС Выборы Обозначения: ПО - программное обеспечение, ОПО - общее программное обеспечение, СПО - специальное программное обеспечение, ОС - операционная система, ПСТК - программные средства телекоммуникаций, ПССУ - программные средства сетевого управления, СУДБ - система управления базой данных, СПР - сервер приложений, СППР - средства поддержки принятия решений, ИСРП - инструментальные средства разработки приложений, ЭП - электронная почта, СОИКП - средства отображения информации коллективного пользования, ИСП - инструментальные средства пользователей, ПСЗДЧ - программные средства решения задач пользователей, ПСЗАЩ - программные средства защиты системы серверных технологий обработки данных, мониторингом состояний системы и т.п. СПО обеспечивает защиту системы и решение задач пользователей. Общее программное обеспечение создано путём комплексирования отечественных и импортных лицензионных программных продуктов, обеспечивающих выполнение заданных требований. Оно наделено свойствами: - адаптивности (настраиваемости на конкретное применение), - расширяемости или масштабируемости (способности функционировать на одной ЭВМ или в сети ЭВМ), - мобильности (пригодность для выполнения на разных ЭВМ и в разных сетях ЭВМ), - интероперабельности (способность взаимодействовать с другими программами не зависимо от того, когда они разработаны – ранее или позднее). В качестве операционных систем использовано семейство ОС Windows 2000(Professional, Server, Advance Server). Это операционные системы, предоставляющие достаточно широкий спектр услуг по управлению ЛВС, серверами, рабочими станциями, периферийными устройствами, а также при работе с приложениями. В качестве программных средств телекоммуникаций (ПСТК) использованы средства мультисервисных транспортных сетей. В качестве программных средств сетевого управления (ПССУ) использован программный продукт Unicenter TNG. Комплексы средств автоматизации ГАС “Выборы” образуют пространственную гетерогенную (неоднородную) среду, для которой характерно разнообразие техники, программных средств, интерфейсов связи и протоколов взаимодействий, обеспечивающих совместную работу удалённых друг от друга процессов (например, голосование в УИК и отображение результатов в ЦИК). Эта среда должна реализовывать различные режимы функционирования ГАС “Выборы”, например, осуществлять единый избирательный процесс одновременно на всех уровнях, или автономно на каком – либо одном из уровней. Следовательно, возникает необходимость обеспечить взаимодействие и контроль состояния разнородных элементов среды и управлять состоянием среды. Функции контроля и управления выполняет Unicenter TNG, по существу являясь автоматизированной системой управления вычислительным процессом (АСУ ВП) в ГАС “Выборы”. В качестве СУБД применены системы управления базами данных фирмы Oracle, позволяющие осуществлять разработки приложений клиент – сервер и Интернет/Интранет – приложений. КСА ЦИК и ФЦИ оснащен СУБД Oracle 9i Database Server Enterprise Edition (корпоративная редакция для крупномасштабных систем), которая установлена на кластере БД, позволяя создавать системы высокой надёжности. КСА ИКСРФ и КСА ТИР используют СУБД Oracle 9i Standard (редакция для систем меньшего масштаба). В составе общего программного обеспечения использованы два сервера приложений (СПР): - Oracle 9i Application Server Enterprise Edition, - Cold Fusion Server. Первый обеспечивает работу пользователей с базой данных, включая, например, просмотр данных, а также получать справки с данными в ответ на нестандартные запросы, генерировать отчеты и экспортировать их в Web- приложения и т.д. Cold Fusion Server реализует взаимодействие с Wеb - приложениями. К инструментальным средствам разработки приложений (ИСРП) в составе ОПО системы относятся: Oracle Developer – инструмент для получения произвольных отчетов, формирования нерегламентированных (нестандартных)запросов и анализа данных, формирующих OLAP–приложения (OLAP (англ. On-line Analysis Processing – оперативный анализ данных). OLAP - приложение – это агрегированная информация на основе больших массивов данных, заранее подготовленная в ответ на прогнозируемые запросы, Crystal Reports 8.0 – инструмент для неподготовленных профессионально пользователей, дающий им возможность готовить сложные выходные отчёты (для внешних потребителей), содержащие группировку, суммирование, сортировку, сложную выборку, форматирование презентационного качества, деловую графику и привязку данных отчета к географической карте. Данная версия тесно интегрирована с MS Office 2000 Professional Rus, Crystal Enterpriseпозволяет профессионально не подготовленным пользователям самостоятельно готовить отчёты, используя данные из разных источников, и распространять их между собой. Средства поддержки принятия решений (СППР) включают Oracle Express Server. Анализ и использование рассосредоточенной по звеньям системы информации является непростой задачей. Возможность её решения заключается в создании централизованных региональных хранилищ агрегированных данных, являющихся производными первичных данных из основной распределённой базы данных систем. Хранилище данных является многомерной базой данных, создаваемой и поддерживаемой средствами Oracle Express Server. Oracle Express Server позволяет: - осуществлять текущее планирование и прогнозирование, ретроспективный анализ, - использовать многие источники данных, - периодически пополнять данные, - динамически изменять структуру хранилища, - формировать аналитические и статистические отчёты, - предоставлять пользователям, принимающим решения, по их запросам быстрый доступ к оперативной информации. Oracle Express Server содержит более сотни встроенных функций – математических, статистических, анализа временных рядов. Они позволяют осуществлять прогнозирование, проводить регрессионные и частотные анализы, моделировать сценарии “что – если”. Функции электронной почты выполняет почтовый сервер ДИОНИС. Специальное программное обеспечение (СПО) системы состоит из программных средств защиты информации (ПСЗАЩ) и программных средств решения задач (ПСЗДЧ) в подсистемах ГАС “Выборы”. Безопасность информации в ГАС “Выборы” обеспечивается встроенными аппаратно-программными средствами защиты и организационно – техническими мероприятиями. Аппаратно- программные средства защиты реализуют: - защиту информации от несанкционированного доступа (НСД), - криптографическую защиту данных, передаваемых по каналам связи, - контроль целостности и подлинности электронных документов, - безопасность межсетевого взаимодействия, - антивирусную защиту. В состав программных средств защиты (ПСЗАЩ) входят: - система Secret Net 2000для защиты от НСД путём индивидуальной идентификации и аутентификации пользователей и разграничения их доступа к ресурсам системы, - аппаратно – программный комплекс “Соболь РСI” для обеспечения защиты серверов и рабочих станций от проникновения посторонних пользователей, несанкционированной загрузки операционной системы с дискет и компакт – дисков, а также организации контроля целостности файлов на накопителях жестких магнитных дисков, - аппаратно – программный комплекс “Континент”, который устанавливается в качестве шлюза между защищаемой и внешней сетью для криптографической защиты конфиденциальных данных, передаваемых по каналам связи, - межсетевой экран Check Point Fire Wall–1 Gate way Bundles для защиты и контроля информационных потоков к наиболее важным серверам, - система обнаружения атак Real Secure для нейтрализации внешних атак и внутренних злоупотреблений, направленных на серверы приложений, Web – серверы, БД, АРМ, маршрутизаторы, - комплекты программ антивирусной защиты КПАЗ-1, КПАЗ-2 и КПАЗ-3 для развёртывания в КСА ЦИК, КСА ИКСРФ и КСА ТИК соответственно. Программные средства решения задач пользователей (ПСЗАД) представлены программными изделиями, разработанными в основном с использованием средств Delphi (фирма Borland), SQL Windows (фирма Centura), Developer 2000 (фирма Oracle). Семантическая модель программного обеспечения. Семантическая модель описывает смысловое назначение компонентов (составляющих) программного обеспечения и их логические взаимосвязи при функционировании системы. Семантическая модель программного обеспечения ГАС “Выборы” упрощённо показана на рис. 2.17. Программные модули мультисервисной транспортной сети (коммуникационный сервер – КмС) посредством арендуемых каналов телефонной сети общего пользования и радиоэфира реализуют инфокоммуникационные связи звеньев системы. Программные средства шифрования, аутентификации, регистрации ключей электронной подписи обеспечивают защиту как в целом системы по периметру, так и безопасность информации внутри на звеньях системы. ГАС “Выборы” – это множество разнотипных локальных вычислительных сетей (Ethernet, Fast Ethernet, Gigabit Ethernet) и реализуемых в них разнообразных приложений. Чтобы система была работоспособной и эффективно функционировала, необходим оперативный контроль и управление её текущим состоянием. Функции контроля и управления выполняет программный продукт Unicenter TNG (Unicenter The Nex Generation– единый центр следующего поколения) – коммуникационный сервер (КмС), который реализует технологию менеджер/агент. Агент (программные модули Unicenter TNG), встроенные в объекты и процессы для контроля, передают данные менеджеру (управляющему блоку Unicenter TNG). Менеджер принимает решения, которые направляются агентам для исполнения. Обмен информационными сообщениями между пользователями осуществляется посредством электронной почты ДИОНИС (сервер электронной почты – СЭП). Электронная почта играет весьма ответственную роль. Она обеспечивает своевременное взаимодействие между пользователями и ускоряет деловые процедуры. Однако электронная почта не имеет непосредственного доступа к базе данных (БД) системы. Поэтому, когда пользователям необходимо взаимодействовать с использованием данных из БД, применение электронной почты ДИОНИС не эффективно. На эти случаи в системе предусмотрены другие возможности. Скоординированную работу вычислительных средств и реализацию процессов в них, а также взаимодействий пользователя с компьютером выполняет операционная система ОС (англ. Operating System–OS). В ГАС “Выборы” использована операционная система Windows 2000 (Professional – на федеральном уровне, Server – на уровне субъектов, Advance Server – на территориальном (местом) уровне). ГАС “Выборы” осуществляет приём, накопление, хранение, обновление и обработку многочисленных и разнообразных данных. К ним относятся классификаторы, справочники, нормативно - правовые документы, списки избирателей и участников референдумов, протоколы с результатами голосований, архивные документы и т.п., причем, материалы распределены по звеньям системы. Это Рис. 2.17. Семантическая модель ПО ГАС Выборы Обозначения: ПСЗАЩ - программные средства защиты, ПССУ - программные средства сетевого управления, СЭП - сервер электронной почты, СБД - сервер базы данных, ПСЗДЧ - программные средства решения задач пользователей, ХД - хранилище данных, СПР - сервер приложений, ИСППР - инструментальные средства поддержки принятия решений, ИСП - инструментальные средства пользователей, КЛИЕНТ - пользователь на АРМ, КмС - коммуникационный сервер, УД - узел доступа в интранет первичные материалы (данные), которые, будучи систематизированные таким образом, чтобы могли быть найдены и использованы, образуют базу данных (БД) системы. Распределённая база данных ГАС “Выборы” размещена на кластере БД – СБД (ЛВС-4 КСА ЦИК и ФЦИ). Чтобы можно было создать базу данных и управлять ею, необходима система управления базой данных (СУБД), в данном случае, распределённой. В общем случае: СУБД – это совокупность программных и лингвистических средств, обеспечивающих управление созданием и использованием базы данных. В ГАС “Выборы” использованы системы управления базами данных (СБД): - Oracle 9i Server Enterprise Edition (СУБД масштаба системы на ФЦИ), - Oracle 9Standard (СУБД масштаба звена – на звеньях системы). В ГАС “Выборы” применена многозвенная трёхуровневая клиент - серверная технология обработки данных. Это означает, что с базой данных взаимодействуют не клиенты, а серверы приложений – СПР (англ. Application Server–сервер приложений). В общем случае: Сервер приложений – это фреймворк (англ. framework –каркас, структура), предназначенный для эффективного исполнения прикладных программ пользователей (ПСЗДЧ). В ПО системы использован Oracle Application Server Enterprise Editionв качестве сервера приложения СПР1 для решения задач пользователей, которые реализуют функции подсистем ГАС “Выборы”. База данных ГАС “Выборы” содержит первичные данные, которые характеризуются большим объёмом и являются рассеянными по многочисленным звеньям системы, охватывающим большую территорию страны. Такая база данных доступна квалифицированным аналитикам, но возникает проблема оперативного поиска нужных данных и их извлечения из многомерных массивов, быстрого анализа найденных данных в различных разрезах и с разными целями, и применения данных рядовыми пользователями. Рядовые пользователи не имеют достаточных навыков для обращения и генерации запросов к таким источникам данных. Поэтому в ГАС “Выборы” предприняты энергичные меры по использованию инструментальных средств поддержки принятия решений и разработки приложений, содержащих вторичные (агрегированные) данные, которые значительно доступнее пользователям по сравнению с распределённой базой данных, это: - Oracle Express Server (СПР - ИСППР), - Oracle Developer (ИСРП), - Crystal Report (ИСРП). - Crystal Enterprise (ИСРП). Oracle Express Server обеспечивает возможность создания региональных хранилищ агрегированных данных, являющихся производными первичных данных распределённой базы данных системы. Данные хранилища моделируют типичные ситуации и дают возможность формировать и аргументировать альтернативные варианты принимаемых решений. В общем случае: Хранилище данных –предметно – ориентированные интегрированные неизменяемые во времени массивы агрегированных данных, предназначенные для поддержки принятия решений. Под предметной ориентацией понимается ориентированность на принятие решений (например, создание условий, исключающих фальсификацию итогов выборов), а не на конкретные вычислительные приложения (аналитические задачи, например, подсчёт итогов выборов). Под интегрированностью здесь понимается возможное объединение данных из разных источников (с разных звеньев системы, из Интернета и т.п.). Массивы данных хранилища не изменяются, они лишь регулярно пополняются на основе изменяющихся первичных данных распределенной базы данных системы. Oracle Developer является средством для формирования OLAP- приложений. OLAP–приложения содержат агрегированную информацию на основе больших массивов данных, заранее подготовленную в ответ на часто возникающие вопросы. Например, каковы соотношения голосов избирателей по регионам России, поданных за кандидатов ЕР, ЛДПР, СР и КПРФ в текущую и предыдущие избирательные кампании? Crystal Report позволяет непрофессиональным пользователям разрабатывать достаточно сложные отчёты. Отчеты могут быть отформатированы на уровне презентационного качества, содержать деловую графику и данные с привязкой к географической карте. Crystal Enterprise предназначен для распространения подготовленных отчётов между пользователями. Это программное изделие дополняет возможности электронной почты в случаях, когда при взаимодействии пользователей необходимы данные из БД. Пользователи на АРМ имеют возможность использовать в качестве инструментального средства пользователя (ИСП)пакет MSOffice 2000. В распоряжение пользователей системы предоставлен также второй сервер приложений (СПР 2) - программный продукт Cold Fusion Server. Это высокопроизводительная платформа, предназначенная для разработки и использования Web – приложений. Она содержит собственную среду выполнения программ, предусматривает поддержку популярных серверных технологий, предоставляет достаточные функции управления и обеспечения безопасности. Web– приложения – ресурс, содержащий для внешнего потребления специально подготовленную информацию об избирательной системе и процессах в России. Выход в Интернет является основой для реализации в ГАС “Выборы” активно развивающихся сейчас в мировом масштабе Internet/Intranet– технологий. ГАС “Выборы” является корпоративной сетью – Intranet, защищённой по периметру и внутри от несанкционированного доступа к информации. Однако эта информация, включая источники её происхождения, накопления, хранения, обработки и применения, имеет огромный общественный, в том числе политический, интерес. В демократическом контексте эта информация по определению должна быть открытой и доступной для общественности, тем более, когда уже половина населения страны активно использует Internet. В связи с этим использование в ГАС “Выборы” Internet/Intranet - технологии является не только уместным, но совершенно необходимым решением. Информационное обеспечение. Состав информационного обеспечения ГАС “Выборы” показан на рис. 2.18. Справочный и технологический фонды содержат условно – постоянную информацию, которая во времени меняется медленно. Информационный фонд при проведении избирательных кампаний и референдумов обновляется полностью. Справочный фонд включает в свой состав общесистемные справочники и общероссийские классификаторы в части, касающейся избирательных процессов и референдумов. Он содержит информацию, заимствованную из нормативных документов администрации Президента, Госкомстата России, федеральных служб, министерств и ведомств. Технологический фонд содержит: - формы документов, которые используются в процессе функционирования системы, - логическую модель базы данных системы, - параметры настройки, используемые при функционировании комплексов средств автоматизации системы. Информационный фонд содержит данные, сформированные в процессе проведения избирательных кампаний и референдумов. Достигнутые результаты. Они в полном объёме соответствуют реально достигнутым целям создания и функционирования системы, которые были продекларированы в начале. В соответствии с Конституцией и избирательным законодательством Российской Федерации автоматизирован крупный сектор социальных отношений, каким являются выборы. В количественном плане для первой очереди системы получены такие показатели: - сформирована и актуализирована база данных системы, охватывающая примерно 109 миллионов избирателей, - создано хранилище данных, заполняемое различными приложениями по широкому кругу социально- политических срезов состояния российского общества, - во время выборов Президента Российской Федерации на сайтах ЦИК России и ИКСРФ пользователями Интернет было просмотрено более 1.3 миллиона Рис.2.18. Состав информационного обеспечения ГАС «Выборы» Обозначения: СПРФ – справочный фонд, ИНФФ – информационный фонд, ТХНФ – технологический фонд, ОССП – общероссийский справочник, ОРКЛ – общероссийский классификатор, ФДКМ – формы документов, ЛМБД – логическая модель базы данных, ПНСТ – параметры настройки страниц с данными хода и итогов голосования и этот показатель неуклонно растёт от выбора к выборам, - сайт выборов Президента РФ посетило более 107 тысяч уникальных (внешних) пользователей и это было только началом, - подсистема отображения информации коллективного пользования обеспечила наглядное отображение результатов избирательных кампаний и процессов их проведения, что неоднократно транслировалось по телевидению, - подсистема связи и передачи данных охватила всю территорию России и объединила цифровыми, спутниковыми и аналоговыми каналами связи в единое информационное пространство свыше 3-х тысяч объектов. Социальная эффективность. Это степень удовлетворённости избирателей и в целом общества информационными услугами ГАС “Выборы”. Общественное мнение по определению является относительным: всегда есть “за” и “против” – решение на стороне большинства. ГАС “Выборы” не исключение. Большинство положительно оценивает систему и в основе этого лежат объективные факторы: - доступность достоверных данных о подготовке и проведении выборов для каждого гражданина, которая формирует повышенное общественное доверие к органам власти - оперативность подсчёта голосов, - открытость промежуточных и окончательных результатов выборов для наблюдателей и средств массовой информации, - масштабная компьютеризация страны с развитой телекоммуникационной инфраструктурой, давшая толчок развитию информационных технологий в регионах, а это означает расширение компьютерной грамотности населения, создание новых рабочих мест и снижение уровня безработицы на местах, - возможность интеграции с другими автоматизированными системы для расширения единого информационного пространства Российской Федерации. ГАС “Выборы” является реальной базой для социологических и политологических исследований. После проведения выборов и других видов голосований социологи получают при минимальных с их стороны усилий громадные объёмы данных: по республикам, регионам, областям, городам, сёлам, рабочим посёлкам. В этих данных скрыты важные для принятия решений и эффективного государственного управления тенденции, процессы и закономерности. Перспективы развития. В общем случае для многих автоматизированных систем они определяются необходимостью адаптации к изменениям среды, в которой функционирует система, и потребностям Заказчика (Пользователя) системы, которые в текущий момент, как правило, отличны от тех, что были раньше. Важным является также укрепление безопасности тех мест системы, которые более всего подвержены внешним атакам. Соответственно этому основными направлениями развития ГАС “Выборы” является: - совершенствование нормативно – правовой базы системы. С течением времени происходят изменения, порой значительные, в законодательстве Российской Федерации о выборах и референдумах и других законодательных актах. Реализация требований нормативно – правовой базы сопряжена с внесением в систему корректировок системного и организационного характера; - замена выработавших ресурс программно – технических средств на новые и перспективные, в том числе с учётом возможности использования отечественных разработок: - обновление и наращивание функциональных возможностей в интересах пользователей системы с опережением их потребностей, - укрепление информационной безопасности и в первую очередь обработки и хранения персональных данных избирателей. Принципы создания системы. Принципы (от лат. principium– основа, начало), определяющие основания для принятия решений, включали: - системный подход, ориентированный на эталонную модель взаимодействия открытых систем, реализованную в наиболее известных аппаратно – программных платформах, - адаптация к изменениям внешних условий, прежде всего, динамичности избирательного законодательства и потребностей пользователей системы, - эволюционную (от лат. evolution – развёртывание) преемственность, т.е. возможность наращивания потенциала компонентов и системы в целом без принципиальной ломки архитектуры системы и нарушения непрерывности функционирования, - модульность построения системы с использованием готовых аппаратно – программных продуктов, - управление рисками, связанными с финансированием, сроками внедрения, материально – техническим снабжением, текущими общественно – политическим ситуациями, - территориальная и функциональная этапность создания системы, - стандартизация интерфейсов связи и протоколов взаимодействия устройств и звеньев системы на основе российских и международных стандартов. - контроль проектных решений на соответствие требованиям ТЗ и на полноту, техническую и финансовую реализуемость. Заключение. Здесь рассмотрены архитектурные аспекты решений, принятых и реализованных в первой очереди, ГАС “Выборы”, которая относится к середине 90-х годов прошлого столетия. Однако архитектурный облик сегодняшней системы, технически и технологически несравненно более совершенной масштабной, остаётся подобным рассмотренного варианта ГАС “Выборы” [1]. 2.3. ГАС “ГРН” Государственная автоматизированная система “Государственный регистр населения (ГРН)” (название условное) следует рассматривать в качестве примера автоматизированной системы будущего, концепция которой впервые начала обсуждаться в рамках Федеральной целевой программы “Электронная Россия” [Федеральная целевая программа “Электронная Россия (2002 – 2010 годы. Утверждена постановлением Правительства Российской Федерации от 28 января 2002 года №65”]. Название ГАС “ГРН” свидетельствует, что система должна обрабатывать информацию о населении страны и конкретно каждом её гражданине. Необходимость создания такой системы очевидна. Уже сейчас существуют ведомственные автоматизированные системы, хранящие и использующие информацию, которая касается тех или иных сторон личности многих граждан страны. К таким системам относятся автоматизированные системы МВД, МО, ФМС, ФНС и других ведомств, например, ЦИК. Носителями информации, которая формирует базы данных ведомственных систем, в известной мере являются одни и те же граждане страны. Поэтому было бы разумным объединить эти базы в единую интегрированную базу данных в ГАС “ГРН”. В таком случае ГАС “ГРН” приобрела бы статус метасистемы и по масштабности и сложности превзошла бы существующие ведомственные автоматизированные системы. Это вопрос дискуссионный, но правомерный в контексте “Концепции формирования и развития информационного пространства России и соответствующих государственных информационных ресурсов”, одобренной решением Президента РФ от 23 ноября 1995 года № Пр – 1694. Суть ГАС “ГРН”, как первоначальный вариант, может состоять в том, что каждому гражданину страны может быть присвоен уникальный персональный идентификатор (отдалённый аналог индивидуального номера налогоплательщика ИНН), который бы сопровождал индивидуума от момента рождения до кончины, очерчивая его жизненную траекторию. Аналогично следовало бы поступать с гражданами, прибывающими в страну временно или на постоянное место жизни. Структура и содержание уникального персонального идентификатора, а также его правомерность с точки зрения этики, гуманности и свободы личности должны быть предметом научных и публичных дискуссий. Объективная необходимость создания ГАС “ГРН” обусловлена рядом важных факторов, напряженность которых со временем усиливается, таких как: террористические угрозы, экоприродные проблемы, техногенные катастрофы, коллизии на почве социальной несправедливости и особенностей национальных самобытностей и культурных традиций народов, населяющих страну, миграционные процессы, претензии на исключительность и санкционные давления, а также не дружелюбие сопряженных и отдалённых государств, информационный негатив, включающий фальсификацию, дезинформацию, информационные атаки и кибервойны. Негатив, лежащий в основании этих факторов, обусловлен наличием в мире нарастающей массы психически, нравственно и социально незрелых (инфантильных) людей. Эти люди, в том числе высокого общественного статуса и распоряжающиеся средствами производства и оружием, способны негативно влиять не только на морально-политическую и экологическую ситуации на планете, но и коренным образом изменять эволюцию всего социоприродного Универсума. Здесь: Универсум (лат. universum – всеобщее) – Вселенная; Мир, как целое. Из этих факторов вытекают довольно тонкие и чрезвычайно сложные вопросы, затрагивающие конституционные основы государства и интересы каждого человека как личности, которые должны быть глубоко и объективно исследованы. Это пример того, как процесс создания системы должен включать проведение соответствующих научно-исследовательских и законотворческих работ. Следует сказать, что в ходе истории человечества были опробованы разные теории и практические методы преодоления негативной природы социального инфантилизма. Но эти меры были в основном направлены не на формирование зрелого человека и социума, а на обуздание асоциального способа существования инфантильных масс. Сейчас, это касается и ГАС “ГРН”, весьма вероятна попытка взять под контроль бытие социума с помощью вживления людям микрочипов, которые практически могут превратить их в биорабов, выполняющих команды хозяев жизни. Это недопустимо. Но подобные технические средства уже созданы и во многих странах осуществляются практические усилия для законодательного обеспечения правомерности тотального электронного контроля жизнедеятельности граждан. Это путь к тоталитаризму в завершенном идеальном воплощении. Чтобы этого не произошло, сформулируем назначение ГАС “ГРН”, цели создания этой системы и цели её функционирования, следующим образом: Назначение ГАС “ГРН”. Система может быть предназначена для федерального органа, уполномоченного осуществлять контроль человеческого ресурса страны и его регулирование. Цели создания системы – расширение и углубление цифиризация страны на основе интеграции ведомственных автоматизированных систем, формирование единой базы данных населения и метрики на её основе для описания народонаселения страны с точностью до гражданина на периоде его пребывания на территории страны. Цели функционирования системы – предоставление государственных услуг населению в электронном виде с использованием надёжных процедур идентификации и аутентификации тех, кто находится на территории страны, создание в стране условий, обеспечивающих зрелость социума и большинства его конкретных граждан, формирование и сопровождение уникального персонального идентификатора гражданина страны, выявление негативных тенденций в поведении отдельных граждан и групп граждан и выработка рекомендаций для нейтрализации выявленных нежелательных тенденций. Создание реальной автоматизированной системы в той или иной степени с идеологией ГАС “ГРН”, рассмотренной здесь, - дело не сегодняшнего дня. Однако уже сейчас в этом направлении в Правительстве Российской Федерации обсуждаются важные вопросы и принимаются серьёзные решения. Так, например, одно из заседаний Правительственной комиссии было посвящено развитию механизма предоставления государственных и муниципальных услуг в электронном виде, использованию электронной подписи при предоставлении госуслуг, созданию единого информационного ресурса – регистра населения [Заседание Правительственной комиссии по использованию информационных технологий для улучшения качества жизни и условий ведения предпринимательской деятельности 28 июля 2016 года], а также Правительством Российской Федерации принята Концепция формирования и ведения единого федерального информационного ресурса, содержащего сведения о населении России [Концепция формирования и ведения единого федерального информационного ресурса, содержащего сведения о населении России. Утверждена распоряжением Правительства Российской Федерации от 4 июля 2017 года № 1418-р]. 3. Тенденции автоматизации Рассмотрев с традиционной архитектурной позиции конкретные системы, следует обратить внимание на следующее. Первое – системы существенно расширяют и дополняют интеллектуальные возможности человека по сбору, накоплению, хранению и обработке информации, объёмы которой поражают нормальное человеческое воображение, но и это ещё не предел. Второе – системы характеризуются, хотя и длинным, но конечным сроком службы. Третье – каждая система является результатом процесса, который называется проектированием. Далее, каждая система не имеет аналогов и уникальна, следовательно, является своего рода творением, т.е. произведением искусства разработчиков. Кроме прочего, системы обладают чертами промышленного предприятия, но особенного, а именно информационного типа. Наконец, системы являются сложными и по этому признаку существенно отличаются друг от друга и тем более от того, что было достигнуто в процессе автоматизации ранее, т.е. автоматизация имеет свою историю. Кратко остановимся на каждом из указанных моментов безотносительно конкретных систем, тем самым наметив тенденции, которым подчинены процессы автоматизации. В данном случае: Тенденция (лат. tendere– направлять, стремиться) – направление, в котором совершается развитие чего-либо (процесса, мысли, идеи и т.п.). Прежде следует выяснить, как шло возрастание объемов информации, сопровождавшееся возникновением информационных барьеров и кризисов и их преодолением. 3.1. Информационные барьеры Управление является атрибутом живой и неживой природы. Для управления необходима соответствующая информация и принятие на её основе управляющих воздействий. Управленческая деятельность сопровождает человека с тех пор, когда он стал Homo sapiens (человеком разумным) и люди стали объединяться для совместной деятельности и среди них появились лидеры. На первых порах лидер группы (вождь племени, старейшина рода и т.п.) полностью единолично держал в своих руках бразды правления, владея в полной мере необходимой информацией, характеризующей текущую ситуацию. Но с ростом численности группы, распределением обязанностей между её членами, умножением разнообразных связей, тем более с зарождением и укреплением фабрично - заводского и далее промышленного производства, интеллектуальных возможностей одного человека оказалось недостаточно. Так возник первый информационный барьер, связанный с биологическими ограничениями человека по восприятию и обработке нужных объёмов информации и показанный на рис.3.1. Здесь и далее: Лидер Лидер Рис. 3.1. Первый информационный барьер Обозначения: а) – ситуация, полностью контролируемая и управляемая лидером, б) – ситуация, не подвластная лидеру полностью для контроля и управления в связи с физиологическими ограничениями человека по восприятию и обработке значительных объемов информации, К – контроль, У – управление, Vа, Vб – объем информации для восприятия и переработки лидером в ситуации а) и б) соответственно, , , … – элементы различной физической природы, формирующие ситуацию, С – связь между элементами ситуации, – воспринимаемая информация в полном и ограниченном объеме соответственно, – управленческая информация в полном и ограниченном объеме соответственно Ситуация (от позднелат. situation–положение) – в текущий момент, часть действительности (естественной или искусственной, или состоящей из них в различных комбинациях). Для преодоления барьера оказалось необходимым привлечь к управлению сначала нескольких, а далее всё больше и больше людей. Так возник управленческий персонал (чиновничья прослойка), ряды которого множатся до сих пор. Управленцы явились ответом на усложнение социально - экономической жизни общества, нуждающейся в регулировании. Но этот ответ не оказался навсегда адекватным. Так в пятидесятые годы прошлого столетия суммарный объём информации, необходимой для описания взаимосвязей в народном хозяйстве СССР, достиг такого объёма, что для её обработки с целью выработки и принятия рациональных управленческих решений требовалось привлечь население всего земного шара. Причём, оно должно было бы трудиться ежесуточно по 24 часа в течение года [Глушков]. Так возник второй информационный барьер, связанный с ограниченностью коллективного разума и проиллюстрированный графически на рис. 3.2. К счастью, в эти же годы были созданы электронно-вычислительные машины, существенно увеличившие вычислительные возможности человеческого интеллекта и обеспечившие преодоление второго информационного барьера, как это показано на рис.3.3 в ситуации д). Таким образом: Информационный барьер – несоответствие между объёмом информации и возможностями её восприятия, обработки (переработки) и полноценного использования. Здесь, в общем случае: Барьер (фр. barriere) –преграда, препятствие для чего-либо. Возможен ли третий и последующие информационные барьеры? Будем исходить из факта, что тенденция, сопровождающая мировой и отечественный научно-технический прогресс и вообще развитие цивилизации, заключается в том, что текущие и перспективные ситуации являются более сложными по сравнению с вчерашними и менее - более отдалёнными. Из этого следует, в частности, что от ситуации к ситуации число элементов и связей между ними в них увеличивается и, причём, в текущее время и в перспективе от настоящего к будущему с возрастающей скоростью. В этих условиях применение ЭВМ с банком данных для накопления, хранения, поиска в нём нужной информации, её обработки и использования для управления позволило преодолеть второй информационный барьер. Но вскоре при нарастающей сложности ситуаций сказалась неэффективность банка данных, как плохо структурированного вместилища большого объёма разнообразной информации. Неэффективность проявилась в избыточности банка данных, допускающего дублирование одной и той же информации, и Рис. 3.2. Второй информационный барьер Обозначения: в) – ситуация, полностью контролируемая и управляемая управленческим аппаратом, г) – ситуация, не подвластная управленческому аппарату полностью для контроля и управления в связи с физиологическими ограничениями управленческого аппарата, К – контроль, У – управление, Vв, Vг – объем информации для восприятия и переработки лидером в ситуации в) и г) соответственно, , , … – элементы различной физической природы, формирующие ситуацию, – воспринимаемая информация в полном и ограниченном объеме соответственно, – управленческая информация в полном и ограниченном объеме соответственно Рис 3.3. Третий информационный барьер Обозначения: УА – управленческий аппарат д) – ситуация, полностью контролируемая и управляемая управленческим аппаратом с использованием ЭВМ с банком данных; е) – ситуация, не подвластная управленческому аппарату полностью для контроля и управления в связи с не полной адекватностью банка данных предметной области; К – контроль; У – управление; Vд, Vе – объем информации для восприятия и переработки лидером в ситуации д) и е) соответственно; , , … – элементы различной физической природы, формирующие ситуацию; – воспринимаемая информация в полном и ограниченном объеме соответственно; – управленческая информация в полном и ограниченном объеме соответственно; трудности поиска в банке данных нужной информации для обработки и дальнейшего использования. Так возник третий информационный барьер (рис. 3.3). Банк данных, являясь реально конгломератом, не чувствителен к логической целостности ситуации и в этом смысле не полностью информационно адекватен ей. Здесь: Конгломерат (лат. conglomerates –собранный, скопившийся) - механическая смесь чего-либо. Для преодоления третьего информационного барьера оказалось необходимым отказаться от банка данных, как примитивного инструмента описания ситуации, и разработать базу данных, которая является адекватной информационной моделью ситуации (предметной области), учитывающей её многочисленные элементы и многообразные связи между ними (рис. 3.4-ж). Если банк данных представляет собой множество информационных элементов (объектов), то база данных для конкретной предметной области (ситуации) – это единый информационный объект на одной ЭВМ (централизованная база данных) или на многих ЭВМ (распределённая база данных) с чёткой навигацией по множеству входящих в объект связанных между собой элементов для поиска среди них тех, которые нужны для контроля и управления ситуацией. Однако, в случае распределённой базы данных, что является укореняющейся тенденцией с ростом сложности ситуаций (предметных областей), возникли реальные трудности оперативно формировать на запросы управленческого аппарата интегральные ответы (вторичные данные), являющиеся производными больших выборок по заданным признакам из фрагментов распределённой базы данных, размещённых на различных звеньях системы. Так возник четвёртый информационный барьер (рис. 3.4). Для преодоления четвёртого информационного барьера оказалось необходимым дополнить базу данных хранилищем данных (рис.3.5). Хранилище данных содержит вторичную информацию, формируемую заранее на основе содержательного анализа базы данных, исходя из концептуальной модели (смыслового представления) ситуации (предметной области), и наращиваемую ответами на реальные запросы управленческого аппарата. Это позволило в принципе обеспечивать контролируемость и управляемость текущей ситуации. Применение хранилища данных является эффективным преодолением четвёртого информационного барьера. Но это решение не является адекватным ответом на стремительный рост сложности ситуаций (предметных областей), с которым сталкивается управленческий персонал или, шире, человек в окружающей его действительности, где промышленные и социальные объекты сменяются социально-экономическими системами с немыслимым множеством внутренних и внешних связей и колоссальным разнообразием состояний. Стало очевидным, что поведение ситуации объясняется не столько непосредственно наблюдаемыми первичными элементами и их связями, учитываемыми банком данных, и вторичными данными, присутствующими в хранилище, Рис 3.4. Четвертый информационный барьер Обозначения: ж) – ситуация, полностью контролируемая и управляемая управленческим аппаратом с использованием ЭВМ с базой данных, з) – ситуация, не подвластная управленческому персоналу для контроля и управления в связи с отсутствием в базе вторичных данных X, являющихся производными от элементов A, B, C, … предметной области, К – контроль, У – управление, Vж, Vз – объем информации для восприятия и переработки лидером в ситуации ж) и з) соответственно, , , … – элементы различной физической природы, формирующие ситуацию, – воспринимаемая информация в полном и ограниченном объеме соответственно, – управленческая информация в полном и ограниченном объеме соответственно Рис. 3.5. Пятый информационный барьер Обозначения: л) – ситуация, полностью контролируемая и управляемая управленческим персоналом с использованием базы и хранилища данных на ЭВМ, м) – ситуация, не подвластная управленческому персоналу для контроля и управления в связи с отсутствием в базе и хранилище данных скрытых закономерностей (СЗ) предметной области, К – контроль, У – управление, Vл, Vм – объем информации для восприятия и переработки лидером в ситуации л) и м) соответственно, , , … – элементы различной физической природы, формирующие ситуацию; – воспринимаемая информация в полном и ограниченном объеме соответственно, – управленческая информация в полном и ограниченном объеме соответственно а неявными связями между данными и между первичными данными и соответствующими им внутри ситуационными закономерностями. Эти скрытые факторы, в большинстве своём сейчас не доступные для контроля и неизвестные управленческому аппарату, являются решающими для понимания сложности ситуации и управления ею. Так наступил пятый информационный барьер (рис.3.5). Преодоление этого барьера связано с выявлением скрытых закономерностей в информационном массиве, объединяющем данные базы и хранилища. Закономерности могут, вернее так оно и есть на самом деле, иметь системный характер в том смысле, что распространяться не на одну данную, а несколько смежных с ней ситуаций, совместно определяющие ареал реальной действительности, в котором только и могут быть выявлены искомые зависимости. Здесь: Ареал (от лат. area–площадь, пространство) – область распространения какого-либо явления. Тогда для преодоления пятого информационного барьера базы и хранилища данных ситуаций, принадлежащих ареалу, следует дополнить центром обработки данных (ЦОД), как показано на рис.3.6. Центр должен обладать значительной вычислительной мощностью. Задачами центра обработки данных являются, прежде всего, формирование информационного массива (данных) ареала, охватывающего входящие в него ситуации, и его интеллектуальный анализ. Здесь: Центр обработки данных – звено с мощными вычислительными ресурсами для приёма, накопления, хранения, интеллектуального анализа большого объёма данных и предоставления результатов анализа пользователям. Интеллектуальный анализ данных (англ. Data Mining–добыча данных, вскрытие данных, информационная проходка, извлечение данных) – обнаружение в большом массиве данных скрытых явлений (связей, зависимостей, тенденций, наконец, чего-либо неожиданного и непредвиденного). Интеллектуальный анализ данных может проводиться преимущественно аналитическими средствами, арсенал которых достаточно широк и продолжает в настоящее время активно пополняться и совершенствоваться. В каждом конкретном случае требуется выбрать из имеющихся или разработать новый метод анализа массива данных, построить для метода алгоритм (последовательность действий или шагов) получения искомого результата и реализовать алгоритм на ЭВМ за приемлемое время. Здесь одним из решающих фактором являются вычислительные возможности ЭВМ. Отметим, что череда информационных барьеров, сменяющих один другого, и их преодоление сопровождалась совершенствованием средств вычислительной техники, включая улучшение технических характеристик отдельных ЭВМ и объединение для совместной работы многих ЭВМ (применение систем обработки данных или, шире, вычислительных сред на основе локальных и глобальных Рис. 3.6. Шестой информационный барьер Обозначения: н) – ситуация, полностью контролируемая и управляемая управленческим персоналом с использованием базы, хранилища и центра обработки данных на ЭВМ, о) – ситуация с информационным хаосом от переизбытка информации, осложняющим целесообразное поведение человека, К – контроль, У – управление, Vн, Vо – объем информации для восприятия и переработки лидером в ситуации н) и о) соответственно, , , … – элементы различной физической природы, формирующие ситуацию; – воспринимаемая информация в полном и ограниченном объеме соответственно, – управленческая информация в полном и ограниченном объеме соответственно вычислительных сетей). Однако предел совершенствования ЭВМ существует, в то время как информация, отражающая действительность, беспредельна. Считается [?], что не существует вычислительных сред, которые могли бы обработать более чем1093 бит информации (предел Бремермана). Задачи, требующие обработки более чем 1093, называются трансвычислительными задачами. Примем, для общего случая: Трансвычислительная задача (от лат. trans–сквозь, через, за) – задача, которая по какой-либо причине не может быть вычислена. В практическом плане это означает, что, например, полный анализ системы из 100 переменных, каждая из которых может принимать 10 разных значений, является трансвычислительной задачей []. Фактор трансцендентности, объективно присущий центру обработки данных, объясняет приближение или, что, скорее всего, уже присутствие призрака шестого информационного барьера, сулящего в перспективе информационный хаос (рис3.6). Здесь: Трансцендентность (лат. transcendent – выходящий за пределы) - невозможность осуществить что-либо. Информационный хаос (греч. chaos–неразбериха, беспорядок) - ситуация с непреодолимыми трудностями поиска нужных данных в избытке доступной информации. Трансцендентность, по сути, трансформирует шестой информационный барьер в барьер сложности. Удастся ли успешно преодолеть барьер сложности, как это случилось в своё время со звуковым и тепловым барьерами. Известно [ ], что не так давно были выделены, как утверждают эксперты, огромные ресурсы, чтобы довести программные продукты фирмы Microsoft до уровня, гораздо более высокого, чем нынешний. Не удалось. Препятствием стала сложность. В этих программных продуктах должно быть более миллиона строк, что, по-видимому, близко к пределу возможностей современных технологий программирования. И ещё пример из этого же источника: программное обеспечение известной американской военной программы, связанной с выводом оружия в космос и созданием противоракетной обороны, должно было включать программные продукты, содержащие около миллиарда команд. Именно это стало одной из главных причин отказа от амбициозной военной программы “звёздных войн” на рубеже 90-х годов ХХ века. Впрочем, история не любит окончательных вердиктов, и сейчас США возвращаются к таким проектам на новом технологическом, экономическом, научном уровне. Инженеры, ученые, программисты вновь пробуют взять барьер сложности. Сходная ситуация складывается и в криптографии, где произошла революция, связанная с системами защиты информации с открытым ключом. В основе здесь лежат сложные математические задачи, т.е. трансвычислительные задачи которые компьютеры не умеют решать за степенное (Nα, где N– например, длина ключа) время. Сложность тут выступает гарантом безопасности. Но средства защиты стимулируют разработку новых стратегий и инструментов для нападения. Диалектика бытия такова, что осуществлённые проекты рождают новые идеи, реализация которых создаёт ситуации, ареалы и мир в целом менее подконтрольный и управляемый, адекватный информационному хаосу. Человек погружается в информационную стихию, в которой ему трудно ориентироваться, отыскивать нужную информацию для принятия решений и осуществлять целесообразное поведение. Такова аналитическая тенденция. В прагматическом аспекте повышение уровня разнообразия и сложности реальной действительности (объектов, с которыми приходится иметь дело людям) приводит, и чем дальше, тем чаще, к проблемам, перерастающим в кризисные (от греч. krisis– поворотный пункт – резкий, крутой перелом в чём – либо) ситуации, которые в последние времена приобретают глобальный характер. Таковой сейчас является политическая ситуация, связанная с попыткой утверждения однополярного мира и стремлением к глобальному лидерству, когда объектом управления одной страны, точнее её политической элиты, становится Универсум, т.е. мир, как целое. Особенностью локальных, национальных и тем более глобальных кризисов является то, что они, зрея в течение длительного периода, в момент времени икс развиваются стремительно. На первых порах не ясны однозначные причины возникновения этих кризисов и не понятны возможности их нейтрализации и преодоления последствий. Так возникает информационный голод, переросший уже сейчас в информационный кризис, который характеризуется отсутствием адекватной и точной информации, необходимой для прогнозирования и упреждения кризисных ситуаций, а в случае возникновения, для их эффективной ликвидации. Отсюда: Кризисная ситуация – ситуация, когда для принятия обоснованного решения в неожиданных условиях не хватает времени, опыта, нужной информации. Накопленный человечеством информационный фонд, являясь колоссальным по объёму и разобщённым во времени и в пространстве, а также содержащим много бесполезных данных, является практически не доступным в режиме реального времени. С учётом этого: Информационный кризис – отсутствие нужной информации в неожиданных условиях в данном месте в текущее время. Самый раз здесь чрезвычайно полезным является интеллектуальный анализ информационного фонда с целью выявления закономерностей, причастных к известным кризисным ситуациям, и использования их для прогнозирования кризисов в будущем и их упреждения. Другим направлением преодоления информационного кризиса является моделирование скрытых закономерностей, приводящих к кризисным явлениям, для выработки упреждающих рекомендаций []. Информационные барьеры и кризисы, как явления, обусловленные практической деятельности человека, объективны и не зависят от его воли. Однако отношение человека к информации, сопровождающей эти явления и составляющей их суть, глубоко мотивировано. Информация является экономической категорией, способной напрямую или опосредованно удовлетворять личные, общественные или производственные потребности. Поскольку человеческой природе присущ эгоизм, то человеку отдельно или людям консолидировано характерно стремление использовать информацию для получения сюда сторонних выгод для себя и/или потустороннего ущерба для других. Эгоистические интересы противоположных лагерей приводят по нарастающей сначала к противоречию, затем противостоянию и после противоборству. В качестве поражающих средств используется специально подготовленные фальсификаты и вирусы. Для достижения желаемых односторонних выгод без силовых действий применяются фальсификаты. С их помощью проводятся информационные шантажи и атаки, развязывается информационная война. Всё это направлено на целеориентированную деформацию общественного сознания той и другой стороны, формируя в информационной среде, в противоположность информационному барьеру, информационно-тектонический разлом. Для нанесения противоположной стороне физического ущерба без силовых действий применяются вирусы. С их помощью развязывается кибернетическая война. Она направлена на парализацию систем контроля и управления физических объектов и целенаправленные провокации техногенных катастроф, а также хищение, разрушение или искажение конфиденциальной информации. Здесь: Фальсификат (лат. falsificatum – подделанное) – в корыстных целях искажённые факты. Факт (лат. factum – сделанное) – действительное, невымышленное событие, явление, происшествие. Вирус (лат. virus–яд) – специальная компьютерная программа, принудительно внедряемая в автоматизированную информационную систему для нарушения её работоспособности. Информационный шантаж (фр. chantage) – угроза разглашения конфиденциальной информации. Конфиденциальный (лат. confidential– доверие) – принадлежащий исключительно только кому-то. Информационная атака (фр.attaque) – стремительное и массовое распространение фальсификатов. Кибернетическая атака (гр. kybernetike– искусство управления + фр. attaque атака) – стремительное и массовое распространение вирусов. Информационная война – продолжение политики с применением фальсификатов. Политика (гр. politike– искусство управления государством) - достижение цели без силовых действий путём уважительного и убедительного общения заинтересованных людей (дипломатов). Дипломат (фр. diplomate) – человек, достигающий цели тонким и умелым обращением с людьми. Кибернетическая война – продолжение политики с применением вирусов. Информационно-тектонический разлом–разнообразная по направлению и интенсивности искаженная информация (массив фальсификатов). Если информационный барьер объективен, то информационно - тектонический разлом спровоцирован человеком. Возможно ли разлом преодолеть – зависит от благоразумия человечества, точнее его инфантильных лидеров, которые, в отличие от детей, играют с настоящими танками, самолётами, бомбами. Какой позитив должен лежать в основании благоразумия. Казалось бы, справедливость. Но, если бы Бог был справедлив, то давно бы уничтожил человечество. Скорее всего, примирение, дружелюбие, всепрощение. Так написано в Библии [ ]. На рис. 3.7 приведена инфограмма, описывающая барьеры и разломы в динамике. Над осью абсцисс представлены информационные барьеры с I по VI, означающие: I– ограниченность интеллектуальных возможностей человека, II–ограниченность интеллектуальных возможностей коллектива людей, III– не эффективность банка данных, IY– отсутствие в базе вторичных данных, Y– отсутствие в данных базы и хранилища скрытых закономерностей, YI– проявление трансцендентности (трансвычислительных задач). Под осью абсцисс присутствуют информационно-тектонические разломы, означающие: А – фальсификат, сопутствующий Великую отечественную войну, Б – фальсификат периода холодной войны, В –фальсификат сегодняшнего времени. С учётом того, что проявление информационно-тектонических разломов является объективным фактором, для развязывания и ведения информационных и кибернетических войн необходимы соответствующие инструменты. Тогда выделим следующие классы автоматизированных информационных систем: Автоматизированные системы информационного обслуживания (АСИО), Автоматизированные системы информационного принуждения (АСИП), Автоматизированные системы информационного воздействия (АСИВ). Автоматизированная система информационного обслуживания – автоматизированная информационная система, осуществляющая удовлетворение информационных потребностей пользователей по их запросам. Автоматизированная система информационного принуждения - автоматизированная информационная система ведения информационной войны с целью деформации общественного сознания для провокации без применения силовых действий нужной целевой ориентации поведения человека, группы лиц или населения противоборствующей стороны. Автоматизированная система информационного воздействия – автоматизированная информационная система ведения кибернетической войны, обеспечивающей несанкционированный доступ к информации и причинение физического ущерба противоборствующей стороне без применения силовых действий. Автоматизированные системы информационного обслуживания предназначены для удовлетворения информационных потребностей пользователей, классы которых были рассмотрены выше. Автоматизированные системы информационного принуждения служат для ведения информационных войн с целью деформации общественного сознания для провокации коллективного поведения с требуемой целевой ориентацией. Автоматизированные системы информационного воздействия предназначены для ведения кибернетических войн с целью причинения ущерба противоборствующей стороне без применения силовых действий []. Рассмотренные ранее Государственные автоматизированные системы “Контур”, “Выборы”, “ГРН” представляют системы класса АСИО. Конкретно эти системы и им подобные другие современные автоматизированные системы способны накапливать, хранить и обрабатывать нужные и достаточно внушительные объёмы информации. Кроме этого, современные системы уже начинают реально приобретать интеллектуальные свойства, обеспечивающие возможность выявления в больших базах данных скрытые закономерности. Если ГАС “Контур” не обладала интеллектуальными свойствами, то ГАС “Выборы” уже способна сформировать и поддерживать в актуальном состоянии хранилище данных для хранения и использования данных интеллектуального анализа основной интегрированной базы данных системы. Такая трансформация свидетельствует о существовании фундаментального факта: разные системы могут находиться в различных качественных состояниях и, более того, состояния одной и той системы в разные периоды времени могут быть различными. Это свидетельствует о необходимости рассмотреть жизненный цикл систем. 3.2. Жизненный цикл Системы, рассмотренные выше, равно как и все другие, не являют собой нечто “застывшее”. Напротив, с течением времени они видоизменяются. Кроме того, каждая из трёх систем ГАС “Контур”, ГАС “Выборы”, ГАС “ГРН” сегодня находится в состоянии, отличном от других: ГАС ‘Контур” претерпела несколько модернизаций, ГАС “Выборы”, охватывая новые ранее труднодоступные территории, наращивает функциональные возможности, одновременно обновляя свою программно – техническую среду, в отношении ГАС “ГРН” решаются организационные вопросы, выполняются научно-исследовательские работы и проводятся дискуссии. Эти явления и процессы, формирующие калейдоскопическое впечатление, подчиняются устойчивой тенденции, которая характеризуется понятием “жизненный цикл”. Дадим следующие определения: Жизненный цикл – упорядоченное множество стадий, описывающее состояние системы в различные периоды времени её существования. Стадия – фиксированный отрезок времени в пределах жизненного цикла, характеризующийся выполнением некоторого рода работы, определяемой текущим состоянием системы. Следует различать ЖЦ простой системы и ЖЦ сложной системы. В данном случае под простой понимается система (объект), которая, будучи созданной в полном объёме, дальше используется без изменений сколь угодно долго до полного морального или физического износа. Например, персональный компьютер. Сложная система отличается от простой тем, что создаётся очередями, каждая из которых рассматривается как простая система. Например, ГАС “Контур” создавалась очередями: в состав 1-ой очереди входил ГВЦ 1 и ограниченный состав оконечных пунктов абонентов и пользователей, во вторую очередь при функционирующей 1-ой очереди создавался ГВЦ 2 и дополнительное количество оконечных пунктов абонентов и пользователей. После создания 2-й очереди ГАС “Контур” эксплуатировалась в составе двух очередей. Графическая модель жизненного цикла простой системы приведена на рис. 3.8. Создание системы начинается с появления социального заказа СЗ на неё или, что реже случается, оригинальной идеи И. На этой стадии социальный заказ С(или идея И)оформляется документально, т.е. в виде письменного документа, в котором приводятся аргументы, доказательства и обоснования в пользу необходимости его реализации. Как в случае идеи, так и социального заказа требуется проверка их на реализуемость. Для этого проводится соответствующая научно - исследовательская работа НИР, включая предпроектное обследование объекта автоматизации. При обследовании выясняется назначение объекта, реализуемые им функции и решаемые задачи, характер используемой информации и информационные потоки, состав пользователей будущей системы и их оргструктура, уровень автоматизации пользователей и используемые при этом комплексы средств автоматизации, предпочтения и пожелания пользователей. За НИР следует технико-экономическое обоснование ТЭО проекта будущей системы. Здесь оценивается экономическая целесообразность создаваемой системы. После этого разрабатывается техническое задание ТЗ на систему общего назначения или тактико-технические требования ТТТ на систему специального назначения. В ТЗ (ТТТ) формулируются назначение системы, цели её создания и функционирования, показатели важных свойств системы и количественные характеристики каждого показателя, которыми должна обладать реальная система, приводится перечень организаций-соисполнителей и распределение работ между ними, а также стадии и этапы создания системы. Стадии СЗ (И), НИР, ТЭО, ТЗ (ТТТ) образуют организационный период жизненного цикла (рис. 3.8 – период Организация). На этом периоде помимо выполнения работ, перечисленных выше, решаются организационные вопросы: определяются источники финансирования, принимаются юридические документы, санкционирующие разработку (Постановление Правительства, например, для государственной системы), определяется или вновь создаётся головная проектная организация-разработчик, назначаются Заказчик, Главный (Генеральный) конструктор и Пользователь (эксплуатирующая организация) будущей системы и т.п. Далее, на основании ТЗ (ТТТ) разрабатываются технические предложения ТПр, в которых описывается архитектура создаваемой системы, а именно: внешний облик будущей системы, включая состав, назначение и взаимосвязи звеньев системы, требуемые для их размещения здания и сооружения и условия в них, в том числе дизайн, интерьеры, мебель, принцип действия системы, понятный и прозрачный для пользователей, не антагонистический их устоявшемуся стилю трудовой деятельности, а облагораживающий повседневную работу, делая её более приятной и эффективной (правило трёх пи с привлечением соответствующих аргументаций), сравнительный анализ аналогов и прототипов, характеристика предполагаемых к использованию в системе комплексов средств автоматизации, их соответствия мировым стандартам и текущему уровню научно-технического прогресса, а также состав и объём уникальных разработок для данной системы, новации, привносимые системой в функционирование объекта и работу его персонала, место в системе каждого пользователя с учётом их предпочтений и пожеланий, макет автоматизированного рабочего места и дружественного интерфейса взаимодействия пользователей на нём с системой. По существу стадии ТЗ (ТТТ) и ТПр образуют период анализа - определение того, что система будет делать, как это будет делать, где будет делать и для кого это будет делать За техническими предложениями следует стадия эскизного проектирования ЭП, на которой в развитие технических предложений рассматриваются, по крайней мере, два альтернативных эскиза (варианта) построения будущей системы в целом или отдельных составных частей и приводятся аргументы в пользу одного из них. Выбранный эскиз системы детально прорабатывается на стадии технического проектирования, включая разработку: - частных технических заданий ЧТЗ на составные части и отдельные устройства системы, которые не могут быть приобретены на рынке; - топологии и структуры системы; - схем организационных, структурных, функциональных, технологических, принципиальных, алгоритмических; - экспериментально-моделирующего стенда; - концептуальной, логической и физической моделей базы данных; - спецификаций на техническое, программное, информационное и организационное обеспечения; - состава условно-постоянной и оперативной информации; - входных и выходных информационных потоков, и их информационных характеристик; - интерфейсы взаимодействия, веб-дизайн и интерьеры, ориентированные на пользователей. Здесь же проводится оценка показателей качества и эффективности, заданных в Техническом задании. Полученные результаты оформляются в виде многотомного документа, который называется Технический проект. За техническим проектом следует стадия рабочего проектирования. Здесь разрабатывается полный комплект конструкторской документации, необходимой и достаточной, чтобы физически реализовать систему, испытать её работоспособность и использовать в дальнейшем по назначению. Конструкторская документация состоит из двух частей: технической документации и эксплуатационной документации. Техническая документация содержит электрические, монтажные и другие схемы, чтобы смонтировать систему на рабочих местах, а также программы-методики испытаний системы в целом и её составных частей. Эксплуатационная документация состоит из технических описаний и инструкций по эксплуатации комплексов средств автоматизации системы, рабочих и должностных инструкций на автоматизированных рабочих местах пользователей системы. Конструкторская документация образует многотомный документ, называемый Рабочий проект. На стадии монтажа и испытаний МИ проводится монтаж комплексов средств автоматизации, их пуско-наладка и испытания четырёх видов: автономные, системные, Главного конструктора и Государственные. Каждый вид испытаний оформляется соответствующим протоколом. По завершении Государственных испытаний система передаётся Заказчику для опытной эксплуатации под контролем Главного конструктора. В процессе опытной эксплуатации ошибки и несовершенства, обнаруженные в работе системы, устраняются разработчиками. Всесторонне и надёжно проверенная система передаётся в промышленную эксплуатацию ПЭ. В процессе промышленной эксплуатации подтверждается принцип: что функционирует, то устарело. За промышленной эксплуатацией следует стадия модернизации системы. Средства вычислительной техники обновляются в среднем через 1 – 1.5 года, совершенствуется также программное обеспечение. В процессе эксплуатации вырабатывается физический ресурс, накапливается энтропия. Поэтому после некоторого времени промышленной эксплуатации системы требуется замена устаревших комплексов средств автоматизации на современные комплексы. После модернизации система продолжает промышленно эксплуатироваться. При этом стадии модернизации и промышленной эксплуатации могут чередоваться в течение длительного времени (нескольких десятков лет). Но неминуемо наступает момент времени, когда моральный и физический износ системы достигает такого уровня, что она перестают удовлетворять текущим требованиям, которые со временем у пользователей только возрастают. Наступает стадия утилизации системы. Рассмотренная графическая модель жизненного цикла простой системы является линейной. Эту следует считать канонической моделью жизненного цикла. Здесь: Канонический (греч. kanon – правило, предписание) – твердо установленный или логически обоснованный. Другие модели жизненного цикла, встречающиеся в литературе, являются либо частными случаями данной модели, либо, будучи различными терминологически и по виду, реализуют её логическую композицию (организация → проектирование → разработка → испытание → эксплуатация). Жизненный цикл ГАС “Контур” точно соответствует рассмотренной модели. Если линейную модель представить визуально или реально в виде ступенчатого графика, то она будет называться водопадной или каскадной. Результаты работы на каждой стадии, оформленные документально, представляются для ознакомления Пользователю и утверждения Заказчику. Это неформальная процедура, сопровождающаяся появлением списка замечаний и пожеланий Пользователя и Заказчика, которые должен учесть Главный конструктор и вновь представить на утверждение доработанные документы. Поэтому фактически создание системы имеет циклический характер, причём циклы могут охватывать не один, а несколько стадий жизненного цикла, приведённого на рис. 3.8. Такую модель с циклами называют ещё инкрементной (от англ. increment – увеличение, приращение) моделью. Таким образом, результаты, полученные на каждой стадии, представляются Заказчику и им утверждаются. В этом смысле между любыми смежными стадиями с формальной точки зрения есть четкая грань. Но фактически границы между стадиями на модели жизненного цикла условны. Реально соседние стадии пересекаются, а с учётом специфики создаваемой системы некоторые стадии могут исключаться (например, эскизного проектирования) или объединяться в одну (например, разрабатываться технорабочий проект). Это и есть частные случаи канонической модели. Общий вид жизненного цикла сложной системы показан на рис. 3.9. На нём жизненные циклы отдельных очередей, как простых систем, имеют временной сдвиг относительно друг друга. После того, как текущая очередь испытана, она внедряется в эксплуатацию для совместной работы с предыдущими очередями, и система функционирует как единое целое. В жизненном цикле сложной системы дополнительно присутствует стадия Внедрение. В общем случае, очерёдность в создании системы является признаком её сложности. В модели жизненный цикла простой системы следует выделить периоды: анализа (или организации) = СЗ+НИР+ТЭО+ТЗ (ТТТ), проектирования = ТПр+ЭП+ТП+РП, реализации = МН+ИС, эксплуатации = ОЭ+ПЭ+МД+ … +ПЭ+УТ или, укрупнено: создания (или разработки), эксплуатации, где создание (разработка) включает организацию, проектирование и реализацию системы. Такая декомпозиция фиксирует смысловые отличия использованных для обозначения выделенных периодов терминов, которые нередко воспринимаются как синонимы, например, проектирование, разработка, создание, что в данном контексте не правомерно. Таким образом, жизненный цикл является моделью, описывающей создание (разработку) и эксплуатацию системы. Создание и эксплуатация – это процессы, ограниченные сначала воображаемыми и затем реальными границами системы, и сопутствующие течению времени, которое нельзя остановить. Здесь: Процесс (лат. processus – продвижение) – последовательная смена состояний чего-либо, последовательность действий для достижения какого-либо результата. В границах жизненного цикла процессы развиваются не иначе, как в виде последовательности следующих параллельно и/или друг за другом задач, специфичных для каждого периода или стадии жизненного цикла и решаемых на них. Здесь: Задача – ситуация, в которой поставлена цель (сформулирован нужный результат), заданы условия (исходные данные, включая предельное время решения задачи) и требуется определить способ (алгоритм) достижения цели (получить решение). В зависимости от периода жизненного цикла, это могут быть задачи анализа (на периоде анализа), проектные задачи (на периоде проектирования) или производственные задачи (на периодах реализации и эксплуатации). Каждому периоду соответствует своя группа специалистов, которые решают задачи и которых, с долей условности, идентифицируем следующими дихотомиями: анализ – эксперты, проектирование – инженеры, разработка – практики, эксплуатация – пользователи. Здесь: Дихотомия (гр. dicha – две части +tome–сечение) – целое, представленное двумя частями. Эксперт (лат. expertus–опытный) -высокообразованный и высокопрофессиональный специалисты в узких пределах своей компетенции, но с реальным и обширным кругозором (это –руководители высокого уровня, ученые, менеджеры (управленцы), исследователи). Инженер (лат. ingenium–способность, изобретательность ) – специалист, в какой-либо области техники с высшим образованием, свободно ориентирующийся в своём виртуальном пространстве (технические специалисты, математики, программисты, специалисты по информации и т.п.). Практики (греч. praktikos–деятельный, активный) – специалисты, владеющие практическими навыками выполнения какой-либо работы, свободно ориентирующиеся в своём реальном (физическом) пространстве (монтажники, сборщики, наладчики и т.п.). Пользователи –специалисты из числа персонала объекта автоматизации, использующие систему в своей профессиональной деятельности. Специалисты каждой группы должны демонстрировать в пределах своей компетенции конкретные интеллектуально – психологические качества по отношению к конкретному предмету своей деятельности, а именно: эксперт должен знать, понимать, хотеть, инженер – знать, понимать, уметь, предчувствовать (будущее), практик – знать, понимать, уметь, чувствовать (настоящее), пользователь – знать, понимать, уметь, любить (новые условия работы). Вопреки остроумному замечанию А. Эйнштейна: “Мы много знаем, но так мало понимаем” в данном случае специалисты должны, по меньшей мере, в одинаковой степени знать и понимать. Знания и понимания экспертов являются достаточной основой для принятия ответственных организационных решений. Инженеры, практики и пользователи, кроме того, должны уметь, т.е. владеть практическими навыками. Для каждого специалиста чрезвычайно важной является психологическая составляющая качества, т.е. внутреннее позитивное предрасположение к будущей или реальной системе. Для эксперта – это желание (хотение), чтобы с необходимой целесообразностью система появилась. Для инженера – принять проектное решение относительно того, чего ещё нет. Для практика –физически реализовать проект, т. е. модель (приближённое описание) того, чего ещё нет в действительности. Для пользователя – принять (привязаться, полюбить) новацию, привнесённую созданной системой в привычный трудовой стиль. Принципиальные различия выделенных периодов в жизненном цикле системы заключаются в следующем: для эффективной эксплуатации системы требуются профессиональные знания и умения обслуживающего персонала (ЛОФ), для которых система является предметом труда, и грамотное использование возможностей системы пользователями (ЛПР, ЛГР, КЛГ, ЛРС, ЛИР, ЛГИ, ЛВП, ЛПИ), для которых система является средством решения задач в сферах их профессиональной деятельности. Эксплуатация системы в значительной степени формализована эксплуатационной документацией (техническими описаниями конструктивных элементов, инструкциями по эксплуатации, должностными инструкциями и т.п.) – пользователи имеют дело с готовым изделием, которое необходимо познать и освоить, проектирование связано с поиском проектных решений для создания ещё не существующей системы. Поиск – это творчество, которое является основой проектирования как процесса, завершающегося проектом системы, продолжительность эксплуатации системы во много раз превышает время, потраченное на её проектирование, цена устранения проектной ошибки, выявленной при эксплуатации системы, в тысячу и более раз оказывается выше той цены, которую бы пришлось заплатить при обнаружении и устранение ошибки на периоде проектирования. Исследования показали, что большой процент ошибок в системе возникает в процессе анализа и проектирования, гораздо меньше их появляется на периоде разработки (при монтаже, наладке и испытаниях), а цена (временная и денежная) обнаружения и исправления ошибок становится выше на более поздних стадиях жизненного цикла. Наибольший процент ошибок “закладывается” в процессе анализа и проектирования. Исправление ошибок стоит: на стадии проектирования – в 2 раза дороже, на стадии испытаний – в 10 раз дороже, на стадии эксплуатации – в 100 раз дороже, чем на периоде анализа. Кроме того, ошибки анализа и проектирования обнаруживаются часто самими пользователями, что вызывает их недовольства. Проект – это модель, которую необходимо воплотить в жизнь физически при реализации системы, включая её монтаж, пуско-наладку и испытания. Поскольку проект как модель в известном смысле приближенно описывает устройство и свойства системы, то принципиально важные, но трудноуловимые детали обнаруживаются и учитываются только на периоде реализации системы, во многом благодаря особому таланту монтажников и наладчиков, их практическому чутью (чувствованию). Проект является результатом проектирования будущей системы, которое является творческим процессом, поскольку направлено на создание ещёчего-то не существующего [1]. С учетом сказанного следует рассмотреть процесс проектирования систем и место творчества в этом процессе. 3.3. Проектирование. Проект. Проектная задача Проектирование является процессом составления аргументированного описания, необходимого и достаточного для создания системы и последующей её эксплуатации. Полученное описание является проектом системы. Это официальные определения понятий “проектирование” и “проект”, следующие из нормативной документации. В научно - прикладном аспекте более адекватным существу дела является определение: Проектирование – дискретный процесс решения проектных задач на стадиях жизненного цикла, соответствующих периоду проектирования системы. Проект – документально оформленное множество результатов решения проектных задач (принятых проектных решений), полученных на соответствующейстадии проектирования системы. Существует два способа постановки проектной задачи: - функциональная постановка на естественном языке, - операторная постановка на основе выражения Y = f (X), (3.1) соответствующие модели “чёрный ящик”. Чаще используется функциональная постановка, так как позволяет быстро получить хотя и приближённое, но, как правило, правильное проектное решение на основе знаний и опыта разработчиков-инженеров, в том числе и не в последнюю очередь, с помощью интуиции, минуя кропотливую и длительную аналитическую работу. Операторная постановка применяется реже и в тех случаях, когда важно оптимальное проектное решение. Тогда требуется отыскать проектное решение в форме аналитического выражения оператора f, что нередко соответствует выполнению научной работы разработчиком инженером-исследователем. Различают три типа проектных задач: синтеза, анализа, принятия решения, которые образуют итерационный процесс выработки проектного решения, как показано на рис. 3.10. Задача синтеза заключается в определении оператора f, что эквивалентно определению того, как устроен рассматриваемый объект. Задача анализа – это определение значения Y для заданного значения X при известном операторе f. Задача принятия решения сводится к выяснению того, обеспечивает ли данный оператор f (принятая конструкция объекта) соответствие расчетных (экспери- ментальных) значений Yр (э) требуемым значениям Yт для рабочего диапазона значений X. Если “да”, то принимается проектное решение по данной проектной задаче, если “нет”, то осуществляется возврат к задаче синтеза и цикл повторяется для другого оператора f(иной конструкции объекта). Если после многократных итераций (циклов) не удаётся принять проектное решение, необходимо изменить исходные данные решаемой проектной задачи и повторить итерационный процесс. В исключительных случаях может потребоваться корректировка ТЗ (ТТТ). Проектирование начинается с постановки и решения задачи синтеза, она образует основу процесса, а задачи анализа и принятия решения являются производными задачи синтеза. В свою очередь процесс решения задачи синтеза опирается на процедуру выбора. Тогда уместно следующее определение: Проектирование(системы S) – это выбор из множества X доступных комплексов средств автоматизации подмножества xнеобходимых комплексов средств автоматизации, дополненных комплексами средств автоматизацииy, имеющимися на объекте автоматизации, установление между элементами подмножествxиyсвязей, выбранных из множества Lвозможных связей, для реализации множества Ф нужных функций, обеспечивающих достижения множества Ц поставленных целей с заданной эффективностью Э при выполнении множества требований ТЗ (ТТТ), и соблюдение множества О технических, финансовых, временных, интеллектуальных и иных ограничений. Или в формальном виде: S = f (X, x, y, L, Ф, Ц, Э,Т, О) (3.2) В выражении (3.2) под знаком функции заключено такое число элементов, из которых можно образовать немыслимое количество комбинаций. Если предпринять попытку выписать эти комбинации в строчку, то её длина окажется больше расстояния от Земли до Солнца. Перебрать эти комбинации не под силу не только всем существующим сегодня в мире ЭВМ, но и тем, которые появятся в будущем. Это свидетельствует о том, что кажущиеся системы на первый взгляд простыми, на самом деле являются очень сложными, так как обладают колос- Рис. 3.10. Алгоритм решения проектной задачи Обозначения: ТЗ (ТТТ) – техническое задание (тактико-технические требования), ИД – исходные данные, ? – сравнение проектного решения с техническим заданием, N, M, L – количество итераций (циклов) решения задачи синтеза, изменения исходных данных, корректировки ТЗ (ТТТ) соответственно сальным разнообразием состояний. Это побуждает далее коснуться проблемы сложности как загадочного феномена реальной действительности. Конкретно множество проектных задач (синтеза, анализа, принятия решения), которые требуется решить при проектировании системы, является мощным, т.е. содержит чрезвычайно много элементов. Однако его можно отобразить на компактное множество видов проектных задач, которое содержит всего 8 элементов, представленных в табл. 3.1 [23]. Физический смысл задачи каждого вида следует из её названия и очевиден. Эти задачи принято считать творческими. Решения таких задач образуют суть и уникальность любого процесса проектирования. 3.4. Творчество и системы Проектирование есть созидательный процесс, направленный на построение образа того, что ещё не существует, т.е. новых по замыслу духовных, культурных, материальных ценностей. Любое новшество (решение, изобретение, открытие) первоначально возникает в конкретной индивидуальной человеческой голове как результат работы мысли, которая является единственной, кто может творить. Любой человек от природы наделён творческими способностями, но степень их проявления у каждого своя. В большинстве своём люди обычны, часть их талантлива, некоторые гениальны. По красивому определению Шопенгауэра, талант попадает в цель, в которую никто не может попасть, а гений попадает в цель, которую никто не видит. Но и обычному человеку свойственны творческие находки. Именно такие творчески активные люди создают большинство ценных, изящных, красивых, нужных, целесообразных продуктов, являющихся всеобщим достоянием. Творческое начало в деятельности мозга представлено механизмами сверхсознания. Сверхсознание – неосознаваемое рекомбинирование ранее накопленного опыта, которое побуждается и направляется доминирующей потребностью в поиске средств ее удовлетворения. Неосознаваемость рождающихся гипотез и замыслов спасает их от консерватизма сознания, от чрезмерного давления очевидности непосредственных наблюдений, от догматизма прочно усвоенных норм. За сознанием остаются функции формулировки проблемы, её постановки перед умом, а также вторичный отбор порождаемых сверхсознанием гипотез путём их логической оценки. На основании этого: Творчество – мыслительный процесс на уровне сверхсознания, мотивированный, вдохновляемый и направляемый доминирующей потребностью или необходимостью создания ценных и целесообразных продуктов: материальных, культурных, духовных. Таблица 3.1 Виды проектных задач № п/п X S Y Вид задачи 1. - - - сотворения 2. + - - утилизации 3. - + - освоения 4. - - + удовлетворения 5. + + - предложения 6. + - + производства 7. - + + ресурсосбережения 8. + + + модернизации Нельзя научить другого творить, в лучшем случае, можно научить писать и читать. Всему остальному каждый учится сам – то и дело спотыкаясь, падая и снова поднимаясь. Результативность творчества и его качество определяется талантом. Талант – это некая смутного происхождения склонность. Она заставляет человека всю жизнь без остатка посвятить делу, к которому он однажды почувствовал призвание, можно даже сказать, что-то заставило к нему обратиться, и он вдруг осознал, что только так ему дано реализовать себя, исполняя некое своё предназначение, использовать лучшее, чем он наделён от природы, обрести уверенность в том, что жизнь не растрачивается понапрасну. Талант (греч. talanton – вес, весы) – выдающиеся природные способности к чему-нибудь, одарённость (Дар Божий) к чему-либо. Творчество субъективно (или персонифицировано). У творческого человека неоспоримо сочетаются два свойства: изумительная производительность воображения и не менее изумительная тонкая и быстрая критическая способность. Но это не единственное противоречие, поскольку сама природа (или суть) творчества алогична. Американский психолог венгерского происхождения Михей Чиксентмихайи сформулировал десять парадоксов (от гр. paradoxo - неожиданный, странный) творческой личности [12]: - творческие личности, будучи чрезвычайно энергичными, в то же время весьма часто спокойны и расслаблены, - творческие люди отличаются умом и сообразительностью, но одновременно они довольно наивны, - одновременная комбинация у творческого человека игривости и строгости, ответственности и безответственности, - в творческой личности постоянно чередуются между собой воображение и фантазия с твёрдым ощущением реальности, - творческая личность вмещает в себе такие противоположные черты, как экстраверсия и интроверсия, - творческие личности отличаются удивительной простотой и одновременно высокомерной гордостью, - творческие личности в определённом смысле избегают жестких стереотипов, навязываемых гендерными ролями. Так в большинстве культур, если не во всех, мужчина старается показать свою мужественность и пренебрежение, подавление тех сторон своего темперамента, которые традиционно считаются женскими. Подобный тип поведения свойственен и женщинам, которые, проявляя общепринятые формы женского поведения, стараются избегать мужских эталонов общения. Творчески одарённые девушки доминантны и жестки с другими девушками, чем их обычные подруги, а творчески одарённые парни более сенситивны и менее агрессивны, чем их сверстники, - творческая личность, проявляя традиционность и консервативность поведения, является и бунтующей, и низвергающей авторитеты, - творческие люди чрезвычайно страстны, субъективны в работе вообще и в своей работе в особенности, но в тоже время они могут быть и чрезвычайно объективны в оценке себя и результатов своей деятельности, - открытость и сенситивность творческой личности часто приводит её в процессе творчества к тяжёлым физическим страданиям и душевной боли, которые, как ни парадоксально, могут доставлять ей непередаваемое наслаждение. Эти противоположные личностные черты наиболее часто характеризуют творческих людей. Конечно, данный список в определённом смысле произвольный. Возможно, некоторые важные личностные черты остались в стороне. Но более важно не забывать, что описанные выше противоположные черты (или любые другие) сложно найти у одного и того же человека. Уместна метафора: без умения видеть оборотную сторону идеи, она не может быть опознана, а без умения разглядеть лицевую сторону, идея не может быть принятия. Так и творчество представляет собой возможность оперирования человеком обеими сторонами противоположностей, существующих как внутри него, так и вне него. Именно такой тип личности и следует признать творческим. Безусловно, не гении сотворили систему «Контур” или «Выборы”, ни та, ни другая не имевшая в то время аналогов, но, непременно, одарённые люди стояли у их истоков и принимали ключевые решения, которые воплотили в жизнь талантливые и способные специалисты. Эти системы уникальны во многих отношениях и являют собой пример начала индустриальной информатизации, когда механическая энергия атомов и молекул промышленного производства дополняется информационной мощью битов и байтов, которые правят бал в автоматизированных информационных системах, трансформируя их в индустриальные предприятия информационного типа [1-4]. 3.5. Индустриально -технологическая концепция систем Автоматизированная информационная система, являясь центральным звеном АСОИУ, обладает, по крайней мере, следующими отличительными чертами: - реализует непрерывный вычислительный процесс в течение длительного времени, - обладает информационной технологией, - накапливает, хранит и обрабатывает большие объёмы информации, - имеет хранилище данных, - содержит многочисленный эксплуатационный и административно-служебный персонал, - предоставляет информационные услуги значительному контингенту пользователей и потребителей, - обладает собственностью и правом самостоятельно ею распоряжаться, - функционирует как самостоятельный хозяйствующий объект. Эти черты характерны для современного промышленного производства, и правомочно представить АИС промышленным предприятием информационного типа. Любое предприятие обладает триадой: исходным сырьём, готовым продуктом и технологией, преобразующей сырьё в продукт, пригодный удовлетворять личные, общественные или производственные потребности. Определим эту триаду для АИС. Примем для АИС в качестве исходного сырья сведения С, которые представляют собою ту часть всеобъемлющей информации, которая может характеризовать текущее или ретроспективное состояние объектов управления (в общем случае объектов автоматизации). Или, иначе: Сведения – информационный фонд автоматизированной информационной системы, в общем случае, в виде информации, хранящейся в базе данных, хранилище, центре обработки данных, как осведомленность в чем-либо без конкретного использования для чего-нибудь. Сведения чрезвычайно разнообразны. Выделим следующие их типы: - данные Д – факты реальной действительности, например, количество выплавленной стали определённой марки за смену. Образуют класс автоматизированных систем обработки данных АСОД; - документы D – письменные акты, имеющие юридическую силу, познавательный интерес или осведомительный характер, например, приказ, художественное произведение или научная статья, объявление. Класс автоматизированных документальных систем АДС; - знания З – приобретённые из опыта причинно-следственные закономерности, например, если пошел дождь, то следует воспользоваться зонтом. Носителями знаний являются высокопрофессиональные специалисты, как правило, в узкой области, называемые экспертами. Класс экспертных систем ЭС; - геоинформация Г – картографическая, геодезическая, кадастровая, навигационная информация. Класс геоинформационных систем ГИС; - мультимедийные данные М – данные, сочетающие текст, звук, цвет, движение. Класс мультимедийных систем ММС. Выделенные классы автоматизированных систем являются одноконтурными. Это было раньше. Теперь чаще или, точнее, как правило, применяются интегрированные системы, обрабатывающие не один, а несколько типов сведений. Сведения типов Д, D, З, Г, М являются традиционными. Однако этот перечень следует расширить, добавив не традиционные типы сведений такие, как: -речь Р – упругие колебания атмосферной среды, - эмоции Э – реакции организма человека на внутренние и внешние факторы (раздражители). Экспериментальные работы по распознаванию эмоциональных состояний человека и передачи их на значительные расстояния известны; - мудростьM - знания человека, как результат обобщения и осмысления жизненного опыта, обогащённый неповторимостью свойств личности этого человека; - интуицияI – знания, опирающиеся на предшествующий опыт, но не имеющие формально-логической аргументации; - озарениеO – знания, не опирающиеся на предшествующий опыт и не имеющие формально-логической аргументации. Список не традиционных типов сведений остаётся отрытым. Современные компьютеры не способны пока оперировать этими сведениями, но в перспективе это может оказаться возможным, что будет чрезвычайно полезным, но и опасным. Опыты по съёму человеческой мысли с помощью контактных датчиков на голове человека и её расшифровке уже проводятся. Таким образом, в общем виде: C = (Д, D, З, Г, М, Э, M, I, O, …). (3.3) В качестве потребительского продукта, производимого АИС, примем информацию И, в данном случае имея в виду, что: Информация И – обработанные сведения, выданные потребителю (пользователю) для удовлетворения его информационных потребностей. Сведения приобретают статус информации только после того, как их получил пользователь. За качество информации ответственна информационная технология – технология обработки информации, реализуемая в АИС. Технология обработки информации ТОИ – упорядоченное множество преобразований над сведениями с учётом реализующих эти преобразования комплексов средств автоматизации КСА. В данном случае: Комплекс средств автоматизации – множество техники, программ, сведений (информации) и людей (пользователей), находящихся в закономерных связях, отношениях и взаимодействиях. Или: КСА = (Т, П, С, Л, Св, От, Вз), (3.4) где– техника, П– программы, С – сведения, Л – люди (пользователи), Св- связи, От– отношения, Вз – взаимодействия. Основой ТОИ является методология, как наука о методах, позволяющая упорядочить множество преобразований над сведениями, выбрать, или разработать и применить к ним нужные КСА, а также правильно их использовать. Но человек – разработчик или эксплуатационник может где-то что-то “недотянуть” или “перетянуть” и технологический результат будет разным для данной методологии. Основой методологии являются объективные знания, в технологии акцент смещается на субъективные умения конкретного человека. Поэтому приведённое выше определение ТОИ, являясь формально верным, не совсем точно. На самом деле: Технология обработки информации – симбиоз КСА и умений человека по их выбору (изготовлению) и применению. Здесь решающими являются такие факторы, как исторические традиции, политическая система и государственный правопорядок, культурные и национальные особенности, морально-этические устои, социальные условия, уровень образованности и интеллигентности, наконец, повседневные привычки человека и т.п. Поэтому, если методология является общедоступной, то технология в общем случае в сильной степени замкнута государственными границами. Отметим два подхода к проектированию АИС: технократический и технологический. Они представлены графически на рис.3.11 и 3.12. При технократическом подходе, исходя из концепции, выбираются (приобретаются и разрабатываются) Т, П, С, Л и для данного КСА строится ТОИ, ограниченная возможностями приобретённых КСА. Полученные в такой последовательности результаты оформляются в виде проекта будущей системы. Здесь: Технократический (греч. techno- искусство, мастерство + греч. kratos - власть) - принудительный, насильственный. Технологический (греч. techno- искусство, мастерство + греч. logos - мысль, разум, закономерность) – осмысленный, закономерный. При технологическом подходе первоначально разрабатывается ТОИ, задающая требования к КСА. Далее выбираются Т, П, С, Л не концептуально, как в предыдущем случае, а таким образом, чтобы удовлетворить этим требованиям. Полученные результаты оформляются в виде проекта создаваемой системы. При технократическом подходе удаётся, как правило, создать работоспособную систему. Однако отсутствуют гарантии того, что она является оптимальной, так как свойства ТОИ ограничены возможностями выбранного КСА без учёта её требований. Преимущество этого подхода в том, что он требует в принципе минимальных временных и финансовых затрат. Технологический подход позволяет создать оптимальную (или рациональную – близкую к оптимальной) систему, но ценой больших временных и финансовых расходов. Технократический и технологический подходы являются крайними противоположностями. Как всегда, в таких случаях истина посредине, более или менее смещённая в сторону одной из этих двух крайностей. Индустриально – технологическая концепция в общем случае включает: Рис. 3.11. Инфограмма технократического подхода Обозначения: Обозначения: Т – техника, П – программы, С(И) – сведения (информация), Л – люди (пользователи), ТОИ – технология обработки информации Рис. 3.12. Инфограмма технологического подхода Обозначения: Обозначения: Т – техника, П – программы, С (И) – сведения (информация), Л – люди (пользователи) ТОИ – технология обработки информации Методологии, Технологии, Информацию, Технику, Программы, Людей и всё это, находясь в связях, отношениях и взаимодействиях, образует виртуально - объективную реальность, находящуюся на грани (иногда уже за гранью) понимания. Причина этого – в сложности. В общих чертах разберём её суть[1]. 3.6. Сложность как феномен/ноумен: сущность и свойства Рассмотрим понятие “сложность” в контексте дихотомии “феномен - ноумен”. Здесь: Феномен (греч. phainomenon - являющееся) –наблюдаемое событие или явление, данное в чувственном созерцании, в опыте. В противоположность этому: Ноумен(греч.noumenon- разум) – сущность события или явления, постигаемая разумом. В соответствии с этим первоначально сложность, если задаться вопросом “что это такое?”, проявляется как феномен, т.е. на чувственном уровне. Вопрос: “Является ли конкретная система сложной (или простой)?” Для ответа на подобный вопрос существует, опирающийся на опыт, более – менее устоявшийся набор признаков сложного (или простого) объекта, например, таких, как: число входов и выходов, число составных частей, число связей между частями, расстояние между ними, степень утраты эффективности функционирования системы при частичном отказе её составных частей, многовариантность построения системы, её стоимость, количество и статус пользователей, состав и численность обслуживающего персонала, уровень его квалификации, численность, состав и квалификация разработчиков, количество реализуемых функций, число и характер решаемых задач, состав показателей качества построения и эффективности функционирования системы и их оценки и т.п. Перечень перечисленных признаков сложности не исчерпывает их множество и, в конкретных случаях, может и должен быть расширен. Кроме того, эти признаки взаимосвязаны и взаимообусловлены, т.е. находятся в связях и отношениях между собой, но которые данный перечень не учитывает. В таком виде состав признаков позволяют только сделать вывод о том, что система является сложной (или простой), но никак не выявить сущность сложности как явления. Сложность также оценивается только числом элементов, входящих в систему [Поваров Г.Н.]: малые системы – 10 – 103элементов, сложные – 104 – 106, ультрасложные – 107 – 1030, суперсистемы – 1031 - 10200. Различают сложность структурную (строения системы) и сложность функциональную (вычислительную). Таким образом, один и тот же объект может быть охарактеризован различной сложностью. Много внимания проблеме сложности уделяется в философии, где сложность исследуется в контексте обсуждения категории сложное/простое. И, тем не менее, природа сложности недостаточно изучена. Если обратиться к литературе, можно обнаружить много определений понятия “сложность”, но ни одно из них не будет исчерпывающим, общепризнанным и единоприменимым. В данном случае придержемся следующего определения: Сложность – сущность объекта как результат чувственного созерцания реальной или виртуальной действительности, описываемый моделью “черный ящик” или: Сложность – суть (сущность) как результат чувственного созерцания действительности, которая может быть постигнута разумом. Это определение как раз подразумевает сложность как дихотомию феномен – ноумен. Сложность может быть субъективной и/или объективной. Отбросим пока вопрос: является ли сложность данностью реального мира? Положим, что это – свойство человеческого разума (интеллекта). И здесь сложность следует считать понятием относительным. Для кого – то вещь является предельно простой, а для других непостижимо сложной. На уровне обыденного сознания люди привыкли достаточно свободно интуитивно различать простое и сложное. Относительность сложности проявляется и в том, что её уровень с течением времени изменяется. Ситуация не понятная изначально, в настоящее время в результате её познания становится настолько ясной, что может быть полностью формализована (описана математически). В управленческой сфере это проявляется в том, как создаются САУ. В случае частичной формализации возможны АСУ. В отдельных случаях, когда невозможна какая-либо формализация вообще, но проблемная ситуация подвластна человеческому разуму, применима ручная система управления. Значит, то, что было для человека сложным, или трудным вчера, становится ясным и простым завтра. Отсюда вопрос: не является ли деление на простое и сложное чисто субъективным? Не зависимо от ответа на этот вопрос пока следует признать фактическое наличие или проявление “субъективной” сложности. Но существует ли “объективная” сложность, не связанная с интеллектуальными способностями человека? Чтобы ответить на этот вопрос, следует попытаться осуществить анализ сложности как понятия количественного и ввести меру сложности, представляемую числом. Обратим внимание, терминологически сложность является производной от слова сложение, или наоборот. Тогда, сделаем предположение, что сложность в общем случае связана с числом, являющимся в том или ином виде суммой признаков сложности, перечень которых приведён выше, и их связей, и отношений. Это число, по существу, будет характеризовать многообразие формы (признаки) и содержания (связи и отношения) объекта. Если следовать этому предположению, то следует различать внешнюю и внутреннюю сложность объекта. И далее: объект, может быть, простым по форме и сложным по содержанию и наоборот. Нередко это наблюдается, когда речь идёт о произведениях искусства, которые не ограничены своими пространственно-временными рамками, а существуют в неограниченном контексте их возможных интерпретаций. В онтологическом (т.е. отражающем суть или сущность бытия) плане повышение сложности связано с появлением в природе новых форм существования и углублённости их взаимообусловленности и взаимопроникновения. Главная линия в известном нам мире: неживое – живое – социальное – духовное.Рост сложности систем является жизненной реалией. Эту предпосылку нужно принять как неизбежную. Но как практически определить (рассчитать) количественную меру сложности? В качестве примера воспользуемся рассуждениями Стаффорда Бира [45]. Рассмотрим, как возникает сложность, если отождествить её приближенно с разнообразием каких-то факторов или ситуаций в среде принятия управленческих решений. Представим себе технологический процесс, который может быть осуществлён на одном из k1 типов оборудования, одним из k2 способов для сырья одного из k3 видов. Тогда число принципиально возможных состояний (разнообразие) этого процесса равно композиции k1·k2·k3 и может быть достаточно большим в реальном производстве. Казалось бы, можно детально проанализировать каждое из возможных состояний процесса, его перевод из текущего состояния в любое из возможных состояний, результаты ввести в компьютер и держать всё под контролем. Но реально ли это? Если даже каждый фактор может принимать только 2 значения 0 или 1, исправен какой-либо из nстанков или нет, то потенциальное разнообразие состояний системы из n станков будет равно (2n)2n – это закон роста разнообразия данной системы. Если отсечь заведомо неприемлемые состояния, то итоговое число всё равно будет большим. При несерьёзном значении n = 2 уже будет 256 вариантов. Рассмотрим фирму с n = 300, хотя и это весьма далеко от реальности. Как и прежде для двух возможных состояний каждого фактора получим разнообразие для этой фирмы (2300)2 или в битах 300 х 2300 = 3 Х 1092 бит. Далее в [45] приводится расчет гипотетического компьютера, использующего всё вещество земли. Если попытаться хранить информацию по биту на каждом энергетическом уровне материального мира, то здесь существует предел Бремермана, который гласит: в течение секунды один грамм вещества не сможет переработать более 2 х 1047 бит информации. Это физический предел миниатюризации вычислительных устройств на квантовом уровне. Вся масса планеты равна 6 х 1027 грамм, период жизни земли равен 109 лет. В году 1017 секунд. Следовательно, используя всю массу земли в качестве компьютера Бремермана можно обработать (2 х 1047) (6 х 1027) (109) (1017) = 1092 бит. Для гипотетической фирмы требовалось в три раза больше. Вся Вселенная массой 1058 грамм за время её жизни 1017 секунд способна переработать 10125 бит, что, можно предположить, не дотягивает до потребностей реальной организации. Вопрос: возможен ли непреодолимый информационный барьер или он уже наступил? Ответим так: предел совершенствования ЭВМ существует, но и предельное быстродействие компьютера не способно справиться с разнообразием реальной организации. Но человек реально справляется в течение жизни с астрономическим разнообразием ситуаций! Как это удаётся? Ответ известен: люди противопоставляют сложности окружающей среды разнообразие человеческих мозгов, объединённых в структуры управления, т.е. самоорганизацию социальных систем. Это соответствует закону необходимого разнообразия У. Эшби: “Разнообразие регулятора должно быть не менее разнообразия объекта управления”. Физиологическое разнообразие человеческого мозга, определяющего многообразие мыслительной, в том числе творческой, деятельности, приводит к активным физическим действиям, адекватным реальной действительности. Тенденция, сопровождающая мировой и отечественный научно-технический прогресс и вообще развитие цивилизации, заключается в том, что текущие и перспективные ситуации являются более сложными по сравнению с вчерашними ситуациями и менее - более отдалёнными. В соответствии с этим средства механизации и автоматизации прошли в своём развитии ряд этапов, каждый из которых характеризуется соответствующим уровнем сложности своих устройств, механизмов, машин и систем. Познакомимся с историей автоматизации, рассмотрев основные её этапы. 3.7. Этапы автоматизации Практическое применение средств механизации и средств вычислительной техники имеет свою историю. Её развитие показано на рис. 3.13 в виде графической модели этапов автоматизации в широком смысле, на которой отмечены условные исторические моменты, являющиеся истоками процессов механизации, собственно автоматизации, информатизации, интеллектуализации, самоорганизации, гуманоидизации и гармонизации. На модели также приведены в исторической перспективе от древних времён до предполагаемого будущего технологическая трансформация, ответственная за производительные силы, и социально – экономическая реформация, определяющая общественное устройство, поставленные в соответствие друг с другом и этапами автоматизации, из которых каждый характеризуется своим технологическим укладом. Разработка устройств, механизмов и машин для повышения производительности труда человека и снижения нагрузок на его организм началась в глубокой древности, когда человек впервые взял в руки камень и палку и использовал их в качестве орудий труда, и интенсивно продолжается до сих пор. С течением времени их совершенство достигло уровня, позволившего уже в тридцатые годы прошлого столетия создавать системы автоматического управления (САУ) сначала для простейших объектов (например, уровня жидкости в ёмкости), а затем более сложных (например, температуры в печи и др.). Уже в 50-е годы появились первые автоматизированные системы управления технологическими процессами (АСУТП) в энергетике, металлургии, химических производствах. Общим для САУ и АСУТП было использование в контуре обратной связи специализированных регуляторов электромеханической природы. Практические разработки опирались на теорию автоматического регулирования, а для подготовки нужных специалистов в высших учебных заведениях были организованы кафедры АСУ. Так началась автоматизация управленческих функций, усилившаяся с появлением в 50-е годы сначала управляющих вычислительных машин (УВМ), пришедшим на смену электромеханических регуляторов, а затем электронных вычислительных машин. Автоматизация сопровождалась и стимулировалась усложнением объектов управления. В конце шестидесятых – начале семидесятых годов были созданы первые автоматизированные системы управления предприятиями (АСУП), предназначенные для автоматизации функций управленческого персонала. Наряду с АСУП начали разрабатываться отраслевые автоматизированные системы управления (ОАСУ), автоматизированные системы плановых расчётов (АСПР), автоматизированные системы научных исследований (АСНИ), автоматизированные системы + управления для общественных организаций (АСУОО). Каждая из этих систем представляет собой класс близких по назначению и устройству систем, а в совокупности они образуют кластер автоматизированных систем организационного управления (АСОУ). Пик создания этих систем приходится на конец семидесятых – первую половину восьмидесятых годов прошлого столетия, когда в стране создавались тысячи автоматизированных систем управления. На них возлагались большие надежды, связанные с упорядочиванием технологических, производственных и социально–экономических процессов, существенным повышением производительности, качества и культуры труда, получения существенного экономического эффекта. Вторая половина восьмидесятых годов – это период массового внедрения созданных АСУ и всеобщего разочарования в них, так как ожидаемые результаты при колоссальных затратах на системы оказались эфемерными. Последние из 80-х годов – это время жестокой критики всего, что было связано с автоматизацией, приведшее к тому, что имя АСУ стало нарицательным и неприличным для употребления. На смену ему пришло более лояльное название - автоматизированная система обработки информации и управления (АСОИУ), а также общеупотребительными стали нейтральные и менее категоричные понятия “автоматизированная система (АС)”, “информационная система (ИС)”, “информационная технология (ИТ)”. Поучительны причины неудач и выводы из них: отсутствие опыта создания автоматизированных систем управления, различных по назначению и масштабности, несовершенство отечественных средств вычислительной техники и невозможность в условиях холодной войны приобретения зарубежных образцов, неготовность массового пользователя к активному освоению в условиях АСУ новых технологий работы, требующих видоизменения привычного стиля деятельности человека, стиля по своей природе консервативного. Следует признать тактическим просчётом развёртывание широким фронтом работ по созданию АСУ в условиях отсутствия соответствующего опыта. Однако в стратегическом плане это было оправдано, поскольку началось активное формирование общественного сознания и понимания в отношении безальтернативной перспективности внедрения средств вычислительной техники во все сферы человеческой деятельности. И на этом фоне в начале 70-х годов было принято выверенное решение о создании крупномасштабной (глобальной в пределах страны) государственной автоматизированной системы “Контур”. Положительные разработки этой системы сформировали концептуальные основания для развёртывания работ в 80-е годы по созданию аналогичной по масштабам и не имеющей аналогов государственной автоматизированной системы “Выборы”. В целом сложившаяся в тот период ситуация и перечисленные причины неудач свидетельствовали о кризисных явлениях. Однако работы по автоматизации, помимо ГАС “Контур” и ГАС “Выборы”, продолжались, хотя и не такими темпами. В конце 80-х – начале 90-х годов началась автоматизация интеллектуальных процессов, и появились системы автоматизированного проектирования (САПР) в сфере строительства и машиностроения, а также экспертные системы (ЭС) для ряда прикладных областей, например, медицины. Тем временем независимо по законам научно-технического прогресса шло стремительное развитие и совершенствование вычислительных и телекоммуникационных средств, в том числе сетевого программного обеспечения. В первой половине 90-х годов в сфере машиностроения начали создаваться робототехнические устройства и механизмы, структурно и функционально имитирующие человека и его действия. Позднее на их основе появились гибкие автоматизированные производства (ГАП), в которых интегрировались средства автоматизации и механизации, в том числе и мультимедийной физической природы. В составе АСУ появились специализированные звенья – ситуационные центры (СЦ) для динамического отображения информации различной модальности в реальном режиме времени. На рис.3.13 показана последовательность процессов автоматизации в широком смысле, т.е. механизация, автоматизация, информатизация и т.д. Возникнув каждый из них в своё время, они развиваются одновременно, интегрируясь в разных пропорциях в комбинированные системы сообразно потребностям, нередко предвосхищая их, человека, коллектива людей, государства в целом, либо глобального человеческого информационного взаимодействия, не признающего государственные границы. Каждый процесс направлен на достижение своей цели. Целью механизации является повышение производительности труда и при этом сокращение вредных воздействий на организм человека. Целью автоматизации является достижение максимального выпуска полезной продукции наилучшего качества вплоть до её перепроизводства. Здесь основой при должной механизации является оптимизация управления. Процесс автоматизации сформировал индустриальное общество. Целью информатизации является выявление условий, обеспечивающих получение максимальной прибыли. Здесь основу составляет отслеживание и регулирование информационных потоков, выявляющих вид производимой продукции, её нужный объём и место максимального спроса на данную продукцию. Информатизация привела к формированию информационного общества. Целью интеллектуализации является получение сверхприбыли в условиях, когда в принципе потребительский спрос удовлетворён, и достижение успеха, обеспечивающего общественное внимание и признание. Здесь основу составляют способности генерировать новые идеи и умения их реализации, доступные творческой элите, являющейся ограниченной часть национального, либо мирового сообщества. Интеллектуализация ведёт к становлению, назовём так, концептуального общества, очертания которого улавливаются уже в настоящее время. Отметим, для концептуального общества, его устойчивости, важен баланс деловых и моральных качеств элиты, обеспечивающий устойчивость её взаимосвязей и взаимодействий с обществом. Этот нюанс акцентирует гуманитарный аспект автоматизированных систем ближайшей перспективы. В наше время темп конвергенции сложных систем, машин, механизмов и устройств различных классов в интегрированные сверхсложные суперсистемы вырос так сильно, что человеческий разум едва поспевает за ним. В этих и следующими за ними условиях развитый навык с большой вероятностью угадывать будущее станет необходимостью для концептуального общества. Тенденция ухода от простого к сложному, переходящему в сверхсложное и далее в ещё более сложное, может быть даже переступающее грань благоразумия, является объективной закономерностью. И как же человеку, вчера создавшему сложную систему на грани понимания, удаётся построить сегодня уже суперсложную систему? Выражение (3.2) свидетельствует о колоссальном разнообразии гипотетической системы S, не доступном для полного перебора с помощью ЭВМ. Однако реально построить работоспособную систему можно. Оказывается, многообразие состояний коллективного разума разработчиков в данном случае превышает гипотетически возможное разнообразие состояний создаваемой системы S (принцип необходимого разнообразия Эшби), что и обеспечивает положительный результат. Коллективный разум или в широком смысле социально-экономическая система обладает примечательной особенностью самоорганизации в усложняющихся условиях существования, обеспечивая и сохраняя принцип необходимого разнообразия. Продолжающаяся тенденция усложнения процессов автоматизации возможно в перспективе способна привести к эволюционному перевоплощению автоматизированных систем обработки информации и управления (АСОИУ) в автоматизированные самоорганизующиеся системы управления (АССУ). Это явится свидетельством преобразования концептуального общества в общество самоорганизации. Это предел? Едва ли. Преобразования неминуемы, но вектор развития определится силой человеческого духа в обществе самоорганизации: в направлении либо гуманоидизации, либо гармонизации. Предположим, неуёмное стремление человека к новому, с присущей новому сверхсложностью, позволит ему создать человекоподобные интеллектуально способные роботы – гуманоиды, которые могут трансформироваться в автоматические самоорганизующиеся управляющие системы (АСУС). Наступит постчеловеческая эпоха. Укоренение в обществе самоорганизации человеческого духа может направить человечество на путь возрождения и сохранения Божественной гармонии мироздания. Это путь перерождения общества самоорганизации в общество гармонии. Выбор за человечеством и каждым в настоящим и будущим из нас. Рассмотренные тенденции характеризуют научно-технический прогресс, с присущим ему нарастающим ускорением темпов развития. Но с достижением прогрессивных технических и технологических вершин, облагораживающих жизнедеятельность человечества, возникают серьёзные проблемы, ставящие человека перед новыми вызовами и определяющие дальнейший прогресс в будущее. Здесь: Прогресс (лат. progressus– движение вперёд, к успеху) – развитие от худшего к лучшему. Проблема (греч. problema – задача) – ситуация, в которой для решения задачи или принятия обоснованного решения отсутствуют формально-логические или иные убедительные доказательства. Сформулируем проблемы, проявившиеся при создании рассмотренных Государственных автоматизированных систем “Контур”, “Выборы”, “ГРН”, и присущие многим другим автоматизированным информационным системам. 4. Проблемы Проблемы сгруппируем в две группы: системотехнические проблемы и социально-психологические проблемы. Системотехническая проблематика связана с многообразием состояний предметной области, в которой существует неизвестная единственная х - точка, разно удалённая от всех остальных и соответствующая будущей конкретной системе. Социально-психологическая проблематика обусловлена принципиальной важностью человеческого фактора в системах, которые создаются с человеком и для человека и потому должны быть адекватны его уникальности. Отдельно выделим культуротехнологическую проблематику, соответствующую приграничной области между проблемами предыдущих двух групп. 4.1. Системотехнические проблемы Эту группу образуют следующие проблемы: Проблема концептуальной разобщенности. Проблему порождает неодинаковые представления о будущей системе Заказчика (пользователей) и Конструктора (разработчиков), а также специалистов разных профессий и различных квалификаций в среде разработчиков и в среде пользователей. Проблема неопределённости. Проблему порождает незнание Заказчика того, что ему действительно нужно. Интересы Заказчика в начале и конце проектирования различны. В условиях динамического окружения пользователи не могут предвидеть многие задачи, которые им придётся решать, и, следовательно, определить, какая информация им понадобится. Проблема рациональности. Система не должна быть оптимальной, т.е. наилучшей из возможных систем. Она должна быть хорошей в том смысле, чтобы удовлетворять текущие информационные потребности пользователей (пользователи должны быть довольны системой) и одновременно быть доступной для внесения изменений и развития (поддержание во времени удовлетворённости пользователей на приемлемом уровне). Проблема дефицита. Как осуществить тотальную автоматизацию при недостатке ресурсов и срочности заказа на создание системы. Проблема выбора. Проблему выбора порождает многообразие: - архитектур и технологий, - технических средств, - программных средств, - языков программирования, т.е. доступность богатого и динамичного рынка информационных услуг и продуктов. Проблема системной интеграции или проблема де-факто. Необходимо объединить в гетерогенную систему множество выбранных элементов в контексте действующих фрагментов. В течение долгого времени осуществлялась локальная автоматизация малоэффективная и бесперспективная для будущей системы, но работоспособная и привычная для персонала. Резко её ломать нельзя, необходим эволюционный подход. Построить систему быстро и сразу в полном объёме нельзя. Можно очередями, но нужна такая стратегия, чтобы на поздних стадиях не пришлось переделывать то, что было сделано ранее. Проблема исследований и разработок. Проблему порождает разрыв между теорией и практикой. Накопленный огромный научный потенциал в большей своей части не востребован практическими работниками, которые, как правило, принимают проектные решения в условиях дефицита времени и не имеют возможности для собственных, за редким исключением, исследований в обоснование принимаемых решений. 4.2. Социально-психологические проблемы Эту группу образуют следующие проблемы: Проблема менеджмента. Действия специалистов многочисленного коллектива разработчиков и пользователей системы должны быть скоординированы и их производственные потребности заблаговременно удовлетворены. Вовлечённость в процесс проектирования и последующую эксплуатацию большого количества специалистов разных квалификаций и профилей поставила задачу, связанную с трудностями такой организации людей, при которой каждый выполнял бы работу соответственно своим возможностям и получал результаты, способствующие достижению общей цели. Проблема дидактическая. Уже в настоящее время отсутствует возможность отбора специалистов требуемой квалификации и профиля. Исходя из наличного состава, требуется обучить фактический контингент работников до нужного уровня знаний и умений и в дальнейшем осуществлять их периодическую переподготовку в соответствии с производственными потребностями. Проблема социально–экономическая. Проблема связана с отношениями к интересам организации участвующих в ней людей и заключается в том, как взять без нанесения ущерба личности каждого человека максимум человеческой энергии и направить её на пользу организации. Проблема лингвистическая. Проблема связана с отсутствием языка для хорошего структурирования информации о проектируемой и далее эксплуатируемой системе и точного, краткого и однозначного её отображения в понятной форме. В основе неудач создания АСУ в 70-е годы прошлого лежат перечисленные проблемы, которые не имеют окончательного решения до сих пор. 4.3. Культуротехнологическая проблема Системотехнические и социально-психологические проблемы проистекают из представления системы как дихотомии (греч. dichotomia–разделение надвое), т.е. состоящей из двух первоначал целого – техники и человека, рассматриваемых в известном смысле автономно и независимо одно от другого, что следует признать сильным преувеличением. На самом деле, их конвергенция (лат. converge – приближаюсь, схожусь), т.е. слияние, и чем дальше, тем больше, породила комплексную проблему. Назовём её так, культуротехнологическая проблема, соответствующая архитектуре как интеллектуальной информационно - технологической среды жизнедеятельности людей, в которой техника и человек есть неразделимое целое. Рассмотрим кратко концептуальные основания культуротехнологической проблематики. 5. Концепции В общем случае: Концепция (лат. conceptio – понимание, система) –объяснение смысла чего-либо в сравнении, противопоставлении, новизне и т.п. с чем-то. Господствуют две архитектурные концепции, назовём их условно, культуроцентристская концепция и техноцентристская концепция. 5.1. Культуроцентристская концепция Для культуроцентриста архитектура есть, прежде всего и главное, образ (скульптурный, монументальный, литературный, музыкальный, ландшафтный), несущий людям духовное удовлетворение и притягивающий их художественными достоинствами. В основе культуроцентристской концепции присутствует благочинность. 5.2. Техноцентристская концепция Техноцентрист трактует архитектуру как своеобразную организацию разнообразных различной физической природы элементов-частей в целое-систему, понятную специалистам (системотехникам, инженерам, программистам, экономистам, строителям, монтажникам и т.д.). Плоды труда техноцентриста удовлетворяют физические потребности человека. Они фактически являются данностью, которой люди принуждены пользоваться, в том числе, и часто, ценой значительных морально-духовных издержек, влекущих за собой материальные потери. Как этого избежать или, по крайней мере, свести к минимуму? 5.3. Культуротехнологическая концепция Предложим архитектурную концепцию, которую условно назовём культуротехнологической, что означает сочетание культуры и технологии. Здесь в широком смысле: Культура (лат. cultura– возделывание, обрабатывание)– богатство созданных человечеством материальных, духовных и социальных ценностей, необходимых для его жизнедеятельности. Технология (греч. techne– искусство, мастерство + logos–понятие, учение)–часть культуры, обеспечивающая её самодостаточность для жизнедеятельности человечества. Самодостаточность культуры подразумевает наряду с богатством гармоничное сочетание её материальных, духовных и социальных ценностей, адекватное потребностям людей и их уникальности. Объектом рассмотрения в контексте культуротехнологической концепции в дальнейшем будет АСОИУ как пример реального воплощения современных информационных технологий. Основанием культуротехнологической концепции является представление архитектуры АСОИУ как понятной, привлекательной и практичной интеллектуальной информационно – технологической среды жизнедеятельности людей (пользователей). Такое определение проистекает из этимологического анализа лингвистической конструкции “архитектура автоматизированной системы обработки информации и управления”. В культуротехнологической трактовке архитектуры АСОИУ под средой понимается лабильная (подвижная) субстанция как результат технологического взаимопроникновения (симбиоза – полного и/или частичного) информации, программ, техники и людей посредством интерфейсов взаимосвязи, взаимодействий и взаимоотношений. Интерфейсы формируют неповторимую технологическую ткань конкретной АСОИУ, впитавшей знания и умения (интеллект) её создателей и пользователей – реальных людей в контексте их эстетических (красота и наслаждение) и этических (мораль и нравственность) взглядов. О симбиозе свидетельствуют известные факты компьютерной зависимости человека, в частности, массовый детский психоз в Японии, либо смерть молодого человека в России вследствие его длительного пребывания за компьютером. Интерфейсы взаимосвязей обеспечивают конструктивную, энергетическую, информационную и программную совместимость реальных и виртуальных физических элементов среды. Интерфейс взаимодействия (интерфейс пользователей) обеспечивает психофизиологическую, антропологическую и интеллектуально - лингвистическую совместимость человека и техники. Интерфейс взаимоотношений обеспечивает морально – этическую, административно – правовую и социально – экономическую совместимость людей (пользователей) в системе. Для культуроцентристской и техноцентристской концепций справедлива дихотомия человек – объект (объект – человек), упомянутая выше, и которая позволяет их рассматривать, в известном смысле, независимо одно от другого, как это началось с изучения обширного класса человека – машинных систем. В культуротехнологической концепции человек является частью объекта. Отсюда следует необходимость их совместного рассмотрения с системных позиций на междисциплинарной основе. Это справедливо для класса автоматизированных систем, к которому относятся АСОИУ (АСУ, АИС, ИТ и т.п.). Проблематика этих систем весьма обширна, её конкретная часть, вписывающаяся в архитектуру АСОИУ, обсуждается далее. В доступных публикациях не удаётся обнаружить исследований перечисленных выше проблем в комплексе, тем более в контексте культуротехнологической концепции. Такое комплексное исследование необходимо для формирования мировоззренческого методологического базиса. Методологический базис послужит, с одной стороны, для систематизации уже проведённых исследований и разработок, с другой, - для выявления нерешённых задач и постановки целей предстоящих исследований с учётом уже достигнутых результатов. Важны достигнутые результаты не только в области автоматизированных систем, а шире – в контексте генезиса культуры как среды жизнедеятельности человека с далёких времён по настоящее время, радикально трансформируемой сейчас активным внедрением в неё современных информационных технологий. В этой связи кратко рассмотрим культуру эпох цивилизации. 6. Эпохи цивилизации В культурно-исторической периодизации, принятой в науке XVIII–XIXвеков, рассматриваются три единицы исторического времени[?]: дикость (с момента появления человека в промежутке между 40 и 25 веками до н.э. и до изобретения гончарного дела примерно в XXвеке до н.э.), характеризовавшаяся предельным невежеством на бытовом уровне во всех возможных формах и видах его проявления; варварство (начиная с освоения гончарного производства примерно в XX–XIXвеках до н.э. и до появления письменности в XIII – XIIвеках до н.э.), характеризовавшееся грубой силой и крайней жестокостью в захватнических набегах одних племён на другие; цивилизация (с конца XIIвека до н.э. и по сей день), характеризующаяся гуманизмом. Или точнее: Цивилизация – ступень общественного развития, обозначающая длительное самодостаточное существование человечества на условиях гуманизма и справедливости. Здесь: Гуманизм (лат. humanus– человеческий) – благо человека как высший критерий совершенства общественных отношений. Справедливость – категория, определяющая абсолютную (для человека или группы людей) и/или относительную (для людей в группе, для групп или государств) пропорциональность (соразмерность, компромисс, паритет) любых противоположностей (прав и обязанностей, поощрения и наказания, требовательности и снисходительности, выгоды и убытка и т.п.). Историческое время цивилизации представляется последовательностью эпох [ ? ]: античности (VIIIвек до н.э. – V век н.э.), средневековья (V – XVвека н.э.), нового времени (XV – XVIIIвека н.э. или конкретнее 1492 – 1789 годы), новейшего времени (XIXвек или точнее 1917 (или 1918) год – настоящее время). Здесь: Эпоха (греч. epoche– остановка) – промежуток времени в развитии чего-либо, имеющий какие-либо характерные особенности. Эпохи цивилизации разнятся между собой, прежде всего и в основном, уровнями достигнутых культур. Оценим культуры выделенных эпох. При этом будем придерживаться приведённого выше определения понятия “культура” и следовать культурологической (культура + греч. logos – понятие, учение) инфограмме на рис. 6.1, являющейся основанием рассматриваемого цивилизационного мироустройства, меняющегося при смене эпох. Рис. 6.1. Культурологическая инфограмма эпох цивилизации Центральным системообразующим фактором является власть (светская, церковная или смешанная), соответствующая определённой общественно - экономической формации эпохи. Центростремительные силы власти объединяют в государство как целое науку, технику, производство, религию, оборону, искусство, формируя, посредством реализуемой человеком технологии, самодостаточный материально-духовный базис для жизнедеятельности народа. Здесь в общем смысле: Власть (старослав. волость – территория, управляемая единолично кем-то) – способ владения и/или управления кем - чем–либо. Государство – организация народа с юридически закреплённым статусом.- Народ – всё население страны. Статус (лат. status– состояние дел) – правовое положение. Страна –территория, соответствующая конкретной географической местности, имеющая границы и пользующаяся государственным суверенитетом. Суверенитет (франц. souveraineto– верховная власть) – независимость во внешних и верховенство во внутренних делах. Формация (лат. formation– образование, вид) – ступень, стадия в развитии чего-либо. Общественно-экономическая формация – ступень в развитии человеческого общества, обусловленная свойственным ему государственным строем (первобытнообщинным, рабовладельческим, феодальным, капиталистическим или коммунистическим, первая фаза которого – социализм). Характер государственного строя и, соответственно, формации определяют производственные и общественные (социальные) отношения. Отношение – взаимодействие между кем- чем-нибудь, в котором находится какой-либо признак (например, подчинённость кого- кому-нибудь или собственность на что-либо и т.п.). Для сравнения: Связь – физическое соединение между чем-либо. Производственные отношения– отношения человека к орудиям труда (производству) и результатам труда (продуктам). Общественные отношения – отношения между людьми. Наука – сфера человеческой деятельности, направленная на познание окружающего мира; объём приобретённых знаний. Техника (греч. techne– искусство, мастерство) – сфера человеческой деятельности, связанная с созданием материальных предметов; совокупность созданных предметов. Искусство – сфера человеческой деятельности, связанная с образным отражением действительности; живописный, архитектурный, литературный, музыкальный фонды. Религия – (лат. religio– совестливость) – вера в существование сверхъестественных сил. Оборона– сфера человеческой деятельности, связанная с безопасностью и, нередко, приумножением богатства страны путём захватнических войн; вооружённые силы. Производство – сфера человеческой деятельности, связанная с созданием материальных благ для удовлетворения личных, общественных и производственных потребностей. Применим культурологическую инфограмму конкретно к каждой эпохе цивилизации с позиции уникальности соответствующих ей власти, науки, техники, производства, религии, обороны, искусства. 6.1. Античная эпоха 6.2. Средневековая эпоха При рабовладельческом строе в античную эпоху рабы не были заинтересованы в эффективности своего труда. Чтобы пробудить интерес, в средневековую эпоху их сделали свободными в том смысле, что разрешили поселяться семьями на отдельных участках земли и использовать их самостоятельно, тем самым дав толчок к становлению натурального хозяйства. Но при этом хозяину земли причиталась половина или большая часть из того, что рабом было произведено, т.е. раб должен был регулярно выплачивать ренту. Тем, что оставалось у раба, он мог распорядиться самостоятельно: оставить себе для удовлетворения своих нужд или отправить на сторону в своих интересах. Таким образом возникли и начали активно развиваться торгово-рыночные отношения, а рабы преобразились, в общем случае, в крестьян, возделывающих землю, и ремесленников, производящих те или иные средства, отличные от сельхозпродукции. Право собственности на землю фактически расслоило население на подчинённых и господ, последние, в свою очередь, были раздроблены на неравноправные сословия. В результате зародился и утвердился феодальный строй – становой хребет эпохи средневековья. Здесь: Феодальный строй – господство землевладельцев, основанное на эксплуатации крестьян (ремесленников), имеющих собственные хозяйства (ремесла). 6.3. Эпоха нового времени При феодальном строе в средневековую эпоху было два класса: господа и подчинённые, или феодалы-землевладельцы, подразделявшиеся в зависимости от размера землевладения на сословия, и крестьяне-собственники личных натуральных хозяйств, находившихся в крепостной зависимости от феодалов. В средневековую эпоху достиг пика религиозный фанатизм, тормозивший развитие общества. Не способствовала прогрессу и метафизическая схоластика, господствовавшая в философии. И, тем не менее, начали возникать города, хотя подавляющая часть населения продолжала проживать в деревнях, появился институт государства как орудие властного управления общественными отношениями на основе разделения законодательных и исполнительных функций (парламентаризма). Произошла секуляризация духовной жизни общества, университеты и в целом образование стали светскими Здесь: Секуляризация (лат. saecularis – мирской, светский) – освобождение индивидуального и общественного сознания от влияния церкви, обращение государством церковной собственности в общедоступную. 6.4. Эпоха новейшего времени Начало эпохи относится к 1917 – 1918 годам, когда произошла Октябрьская революция и завершилась Первая мировая война. В Новейшем времени принято выделять следующие периоды [?]: межвоенный период (интербеллум), Вторая мировая война, холодная война, современный период. Интербеллум охватывает промежуток между Первой и Второй мировыми войнами (1918 – 1939 годы), который характеризовался в различных частях мира проявлениями в том или ином виде тоталитаризма, авторитарных, военных, монархических, бюрократических диктатур. Вторая мировая война (1941 – 1945 годы) явилась самой кровопролитной и разрушительной за всю историю человечества. Холодная война (1945 – 1991 годы) началась сразу после окончания Второй мировой войны и продолжалась до прекращения существования Советского Союза. Для этого периода характерны явления: распад колониальной системы: на мировую арену вышли многие страны Азии, Африки, Латинской Америки, сформировался биполярный миропорядок с чёткими, жёсткими, непроницаемыми границами между противостоящими блоками во главе с СССРи США соответственно, невиданный ранее в истории человечества рост производства, сопровождавшийся беспрецедентным повышением уровня и качества жизни, ростом потребления, распространение и укрепление либеральных ценностей: демократии, парламентаризма, рыночной экономики. Современный период охватывает период с 1991 года до настоящих дней. Это период распада СССР, становления независимых государств, появления блоков, союзов, регионов с открытыми, гибкими, проницаемыми границами, претензий на единоличное мировое господство, зарождения и укрепления тенденции к установлению многополярного мироустройства и разнообразных глобальных изменений. Международные структуры сделались гибкими, определённость уступила место неопределённости, прежняя система безопасности распалась на мозаику локальных конфликтов и войн, возникающих в различных регионах мира. Стало трудно идентифицировать, выявить источник какой-либо угрозы. Тем не менее, в многополярном и многомерном мире, каковым он ныне является, можно найти достаточно места для самовыражения и самореализации, выбрать собственный путь развития каждому народу, каждой стране. Этот мир предполагает национально-государственные, расово-этнические, социально-экономические, социокультурные, религиозные и иные формы плюрализма. В современных условиях для реализации своих интересов все страны, составляющие мировое сообщество, конкурируют и конфликтуют между собой. В этих условиях практически невозможно, чтобы какая-нибудь отдельная страна контролировала в старом имперском стиле происходящие в мире события. Влияние каждой из наиболее крупных и развитых стран ограничивается определённой сферой (финансовой, информационной, сырьевой, ядерной, военно-промышленной и др.), поэтому её нельзя рассматривать как гегемонию над всем миром. Эпоха новейшего времени, не продолжительная по времени в сравнении с предшествующими эпохами, удивительно богата общественно - политическими событиями, а также научно-техническими изобретениями и открытиями, принципиально преобразившими цивилизацию с момента её зарождения по настоящее время. Вот только некоторые из них: события – социалистическая (Россия) и ряд буржуазно-демократических (Германия, Венгрия, Турция и др. страны) революций; образование СССР и построение социализма; великая депрессия в США и ряде Европейских стран (Англия, Франция); фашистские режимы в странах Европы (Италия, Португалия, Испания, Германия); Великая Отечественная война, унёсшая жизни десятки миллионов людей; создание ООН и появление НАТО и ОВД (Организации Варшавского договора); появление и осознание глобальных экологических проблем (уничтожение, лесов, нехватка воды и энергии, радиационные опасности, нарастание глобального потепления и др.); полёт человека в космос; Карибский кризис; появление СПИДа; распад СССР; массовое распространение Интернета и бурное развитие связанных с ним технологий; присоединение Крыма к Российской Федерации; увеличение населения планеты от 1 млрд. в 1820 г. до 7 млрд. в 2011 г. и др.; изобретения –полиграф, тепловоз, турбореактивный двигатель, антибиотики, компьютер, атомная бомба, транзистор, голография, водородная бомба, калькулятор, спутник, интегральная схема, лазер, томограф, персональный компьютер, компакт-диск, сотовый телефон, опытный образец квантового компьютера и др.; открытия – углеродных нанотрубок, бозона Хиггса, гравитационных волн и др. Приведённый перечень событий, изобретений, открытий далеко не исчерпывает их фактический состав, но достаточно характеризует генезис цивилизационной культуры. Однако совершим исторический экскурс из наших дней в далёкое прошлое и отчётливее выясним место и роль в культуре средств вычислительной техники и информации, их возникновение, развитие и применение. Садовничий В.А. Математика и развитие человечества. М.: МГУ им. М.В. Ломоносова. 2007. – 21 с. 6.5. Вычислительная техника: факты и история Вычислительная техника своим появлением обязана потребности человека в манипулировании информацией: её приобретении, накоплении, преобразовании, хранении, поиске, передаче, использовании, что характеризует процессуальный, или многостадийный, аспект информации, т.е. процесс последовательного изменения состояния информации. Процессуальный характер информации позволяет вычленить в целом из вычислительной техники её специализированные составляющие – классы, такие как: измерительная техника – своя для получения информации в различных предметных областях, собственно вычислительная техника (далее по тексту просто – вычислительная техника) – для накопления, хранения, поиска, преобразования, использования информации, инвариантная предметным областям, телекоммуникационная техника – для передачи информации на расстояния, не зависимая от предметных областей. Измерительная техника относится к компетенции метрологии и здесь не рассматривается. В данном случае в исторической последовательности рассмотрим факты, касающиеся вычислительной техники и телекоммуникаций. Процессуальный характер информации в итоге привёл к созданию информационных технологий, архитектура которых, как явление, возникла, пусть на неосознанном уровне, с появлением счётно-вычислительных устройств таких, как, сначала в глубокой древности, счетные палочки. Затем они преобразовались в счёты, арифмометры, далее большие электронно-вычислительные машины. Наконец, человек стал свидетелем и пользователем современных компактных персональных ЭВМ к настоящему времени нескольких поколений. Сейчас на их основе с применением сетевого оборудования и программного обеспечения построены автоматизированные системы, реализующие современные информационные технологии, которые стремительно развиваются и размножаются, приближаясь по своим возможностям к интеллекту человека. Приведённый перечень открыли примитивные счётные палочки, зародившиеся в недрах первобытной культуры, и не утратившие актуальность по сей день. Завершился список наукоёмкими информационными технологиями, относящимися к высоким технологиям, которые формируют архитектурный стиль хай-тек. Средства передачи информации также имеют свою историю. Начиная с самых древних времён человечество активно использовало звук и свет как простейшие и естественно доступные средства передачи информации. Помимо разнообразных звуков, с помощью которых человек предупреждал соплеменников об опасности или созывал их на охоту, свет также был возможностью передавать важные сообщения на большие расстояния. Для этого использовались сигнальные костры, факелы, горящие копья, стрелы и другие приспособления. Вокруг селений сооружались сторожевые посты с сигнальным огнём, чтобы опасность не застала людей врасплох. Разнообразие информации, которую необходимо было передать, привело к использованию своего рода кодов, формируемых с помощью специальных устройств в виде барабанов, свистков, гонгов и др. Особое развитие кодировка получила при перемещении по воде. Когда человек вышел в море, появились первые маяки. Древние греки при помощи определённых комбинаций из факелов передавали сообщения по буквам. Также в море применялись различные по форме и цвету сигнальные флаги. Таким образом, появилось такое понятие, как светофор, когда с помощью особых положений флажков или фонарей можно было передавать разные сообщения. Это были первые попытки телеграфирования. Позднее появились ракеты. Эти средства связи до сих пор не потеряли своего значения. С древних времён человечество интересовали не только средства передачи информации, но и способы её хранения. Примером этому служат наскальные рисунки в различных древних пещерах. Благодаря им можно судить о жизни людей в далёкие времена. Способы запоминания, записи и хранения информации развивались и на смену рисунков в пещерах пришла клинопись, следом иероглифы и, наконец письменность. Изобретение письменности обеспечило возможность накапливать, распространять и передавать знания следующим поколениям. В XVIвеке было изобретено книгопечатание. Появилась возможность хранить информацию в больших объёмах в виде книг, и они стали массово доступны – общемировым достоянием. Однако ещё до изобретения письменности средством связи была почта. Посланцы изначально передавали устные сообщения. Но с появлением возможности написать сообщение этот вид связи стал ещё более востребованным. Гонцы изначально были пешие, позднее конные. Постепенно почтовая связь наладилась по принципу эстафеты. Наконец, в качестве средства связи начали использовать почтовых голубей. На смену факельному телеграфу позднее пришли приборы, действовавшие на электромагнитной основе, после открытия электромагнитных волн. Но массовое распространение получил электромеханический телеграф, для которого Сэмюэл Морзе изобрёл специальный телеграфный код, и стало возможным передавать на значительные расстояния большие объёмы письменной информации. За телеграфом идёт появление телефона как нового средства передачи речевой информации. Следующий этап развития средств связи связан с изобретением радио, обеспечившего беспроводную связь на значительные расстояния, а затем и телевидения, которое позволило передавать движущиеся изображения, сопровождаемые звуком и цветом. С разработкой искусственного спутника Земли появилась спутниковая система связи, получившая колоссальное развитие и используемая в различных сферах для ретрансляции, телевидения, радионавигации и прочего. Пейджинговая, сотовая связь, оптоволоконные линии связи – это направление создания глобальной сети коммуникаций. Изобретение микропроцессора совершило революцию в способах передачи информации, обеспечив переход на цифровую коммуникацию. Сеть завоевала мир и стала неотъемлемой частью всех его сфер: политики, образования, промышленности, искусства. Географические рамки оказались размыты, сеть мгновенно соединяет людей на противоположных полюсах планеты за считанные секунды. Подытоживая рассмотрение цивилизационной культуры, отметим, что достижения её огромны. Богатство материальных, духовных и социальных ценностей, созданных человеком и для человека в унисон и не редко вопреки целесообразности и гармонии естественной природы, сформировало культуру жизнедеятельности человечества, которая является искусственной в природном естестве, иначе, - искусственной средой (или природой). Целесообразность и гармония естественной культуры – первоосновы её порядка и совершенства. Создавая культуру, активность человека, как дитя природы, была и остаётся целесообразной и в смысле не только конкретно материализованной полезной результативности, но и стремлении придать конечному результату образность (“образную привлекательность” по [Гнедич П.П.], подчинённую “гармоническому, чисто математического свойства закону, от которого живому существу невозможно отделаться, до того понимание его инстинктивно” [Гнедич П.П., стр.14].Из этого следует слитность, т.е. неразрывность, результативности и образности, трансформации их, назовём так, в “образную результативность”, в которой физически осязаемая субстанция наглядно воспроизводит плоды творчества в сфере образных искусств, тем самым пробуждая в человеке его естественное чувство прекрасного. Образная результативность является ничем иным, как тем, что называется стилем или укладом. Здесь: Стиль (уклад) –устойчивая общность близких по содержанию объектов или процессов, соотносимая одинаковым или схожим целям, постоянная или изменяющаяся во времени и характеризующаяся уникальной особенностью (доминантой). Общим для стилей является то, что каждый из них явился ответом на потребность общества. Это первое. Второе, стиль, сформировавшись в своё историческое прошлое, в той или иной степени востребован сегодня. В-третьих, любой стиль является венцом научных и технических достижений мировой цивилизации за всё время, предшествующее периоду формирования конкретного стиля, обеспечивая физическую и чувственную доступность людей к лежащим в его основе достижениям. Термин стиль употребляется в сочетании с тем или иным другим словом, определяющим конкретную предметную область, в которой рассматриваются стили, имеющие каждый своё уникальное название. Стиль является вершиной цивилизационной культуры и её общедоступным рациональным продуктом в той или иной конкретной интеллектуально - применительной практике. Рассмотрим некоторые известные стили и их отношение к архитектуре АСОИУ или соотношения с нею. 7. Стили Обратим внимание на дихотомию “человек-техника”, образующую выделенный ранее обширный класс “человеко-машинных систем”, предназначенных для достижения конкретно сформулированных целей, а также существующих в неограниченном числе на бытовом уровне. В них человек осуществляет свою деятельность (трудовую, праздную или какую угодно другую), а техника функционирует. Деятельность человека, включая её результаты, принято характеризовать индивидуальным стилем, а функция является приматом техники. Здесь: Примат (лат. primatus–первое место, главенство) – первичность, главенство, преобладание. Соответственно этому правомерно выделять трудовой стиль, архитектурный стиль, литературный стиль и т.п., каждый раз сосредоточивая внимание на прикладном аспекте. Здесь: Аспект (лат. aspectus –вид) – точка зрения, с которой рассматривается что-либо. В предложенной интерпретации архитектура АСОИУ формирует материально – организованную среду деятельности человека в неразрывной связи с красотой, эстетикой и этикой. Красота и эстетика (наслаждение) являются результатом чувственного восприятия человеком производственной среды и взаимодействия с ней. Чем красивее и эстетичнее среда, чем она дружелюбнее, тем больше будет удовлетворённость человека и результативность его труда. Чувственно-материализованное понимание архитектуры АСОИУ проистекает из представления архитектуры вообще, как вида искусства и творчества при проектировании зданий, сооружений, памятников и т.п. и их комплексов. Часть II. Моделирование архитектуры АСОИУ 8. Модели При рассмотрении архитектуры Государственных автоматизированных систем “Контур” и “Выборы” были использованы структурные, функциональные, топологические схемы, организационные структуры и др., то есть графические модели, а также вербальные описания и естественно-языковые определения понятий, и поясняющие рассуждения. Если не все, то большинство лингвистических конструкций, по сути дела, являются моделями “черный ящик”, не раскрывающими смысла объекта или явления. К тому же, любая графическая модель, являясь, в известном смысле, формализованной, включает вербальную составляющую. Общеизвестно, что естественный язык обладает колоссальной выразительной мощью и одновременно не меньшей размытостью: неопределённость, неоднозначностью, недосказанностью, вариабельностью и т.п. На лицо проблема противоречия между лаконичностью и точностью любой модели: чем компактнее модель, тем меньше её точность (адекватность), чем пространнее модель, тем сложнее её понимание и применение. Выход единственный - обнаружение компромисса в процессе творческого поиска. С учётом сделанного замечания проведём формализацию архитектуры АСОИУ с помощью графических и математических моделей и их комбинаций, в которых естественный язык играет, как правило, вспомогательную роль пояснений и комментариев. Для описания архитектуры АСОИУ используем следующие взаимодополняющие друг друга модели: - базовая морфологическая модель архитектуры АСОИУ - функционально-структурная модель архитектуры АСОИУ - поведенческая модель пользователя архитектуры АСОИУ. 8.1. Базовая морфологическая модель архитектуры АСОИУ Суть модели состоит в следующем. Морфология по определению описывает строение объекта и его составных частей. Профессионально-логический анализ АСОИУ позволяет предложить для описания её архитектуры вербальную модель табличного вида, структура которой приведена в табл.8.1.1. Составными частями модели являются страты (лат. stratum – настил, слой): I. Предпосылки II. Назначение III. Объект IV. Методология V. Цель VI.Среда VII. Совершенство VIII. Феномен Таблица 8.1.1 Структура базовой морфологической модели архитектуры АСОИУ № п/п Позиция Страта Смысл Объяснение имя обозначение 1 2 3 4 5 1. I Предпосылки ПРД Почему? Первоисточники 2. II Назначение НЗЧ Для кого? 3. III Объект ОБК Что? 4. IV Методология МТД Как? 5. V Цель ЦЕЛ первичная Для чего? вторичная 6. VI Среда СРД информационно-технологическая доминанта Кто, что и как? 7. интерфейсный консолидант 8. интеллектуальная доминанта 9. VII Совершенство СВР качество Что получено? 10. эффективность Что достигнуто? 11. критерий Оправдано ли? 12. VIII Феномен ФНМ время Что дальше? 13. сложность 14 творчество В приведённом перечне позиция конкретной страты определяется её логической взаимообусловленностью со смежными стратами, примыкающими сверху и снизу. Смысл страт раскрывает четвёртая графа таблицы, и он заключён в ответе на вопрос, который сформулирован для каждой страты. Предпосылки, являясь ответом на вопрос: «Почему существует потребность в системе?”, объясняют необходимость создания системы. В ответе на вопрос: «Для кого существует или должна быть создана система?” заключён физический смысл страты Назначение, которая определяет состав пользователей системы. Страта Объект означает “объект автоматизации”, который конкретизируется в ответе на вопрос: “Что должно быть автоматизировано?”, т.е. определена предметная область для внедрения средств вычислительной техники и телекоммуникаций и построенных на их основе информационных технологий. Вопрос: “Как может быть создана автоматизированная система?” определяет Методологию как научный базис в основании создаваемой автоматизированной системы. Ответ на вопрос “Для чего создаётся система?”, т.е. какими результатами будет сопровождаться её функционирование, определяет физический смысл страты Цель. Страта Среда содержит две доминанты: информационно - технологическую и интеллектуальную, которые объединены (сплочены) интерфейсным консолидантом (от лат consolidare -укреплять, сплачивать). Информационно-технологическая доминанта – это программно-технические средства, реализующие технологию обработки информации, которая предназначена для интеллектуальной доминанты. Интеллектуальная доминанта– это пользователи системы и условия их жизнедеятельности в ней. Взаимосвязи и взаимодействия доминант обеспечивает интерфейсный консолидант. Интерфейсный консолидант – совокупность интерфейсов взаимосвязи (для дихотомий “техника - техника”), взаимодействия (для дихотомий “человек – техника) и взаимоотношений (для дихотомий “человек - человек”). Интерфейсный консолидант реализует логистику информации в автоматизированной системе как жизненном пространстве пользователей. Доминанты и консолидант представляют интеллектуальную информационно-технологическую среду жизнедеятельности пользователей, физическое содержание которой заключено в общем виде в ответе на вопрос: “Кто (фактические пользователи и условия их жизнедеятельности), что (конкретные современные программно-технические средства и информационные технологии) и как из них формируется среда жизнедеятельности?”. Страта Совершенство представлена качеством, эффективностью и критерием. Здесь: Качество - объективная определённость объекта как совокупности его значимых свойств, зависящих от устройства объекта, благодаря которой объект является именно тем, что есть, а не иным. Эффективность (лат.etffectus–исполнение, действие, efficio–действую, исполняю) – степень достижения желаемой цели. Критерий (греч. criterion – средство для суждения) – признак или основа для сравнительного анализа чего-либо с чем-либо. Из принятых определений следует, что качество характеризует объект как явление, существующее неопределённо долго без изменений, т.е. в статике -здесь заключён ответ на вопрос: “Что получено?”. Эффективность характеризует объект в динамике, т.е. его функционирование, что соответствует ответу на вопрос: “Что достигнуто?”. Критерий позволяет сравнить два и более схожих объектов между собой и сделать вывод о том, какой из них лучший – и в этом заключён ответ на вопрос: “Оправдан ли в определённом смысле созданный объект в сравнении с другими или в определённых условиях?”. Присутствие в модели страты Феномен означает, что архитектура АСОИУ и, шире, информационных технологий является динамичной, т.е. развивающейся во времени, категорией, наращивающей с ускорением свою объективную сложность сообразно творческим устремлениям разработчиков. Неминуем момент, когда она может стать гиперсложной и не подвластной человеческому интеллекту. С естественно интеллектуальных позиций следует предположить, что может возникнуть неуправляемый хаос, развивающийся по ведомым только ему законам. Определит ли это постчеловеческий или гуманистический вектор развития – остаётся вопросом. Во всяком случае, неопределённость перспективы уже сейчас следует серьёзно учитывать путём всесторонне аргументированного и беспристрастного ответа на вопрос: “Что будет, начиная с текущего времени, в обозримой перспективе и, по возможности, за её пределами в будущем?”. Сформулированный выше для каждой страты модели физический смысл, безусловно, нуждается в объективной аргументации. Для этого, т.е. объяснения принятого смысла (его интеллектуального наполнения), предназначена пятая графа модели, предполагающая ссылки на соответствующую многочисленную литературу (книги, монографии, статьи, отчёты), в которой разобщён богатый научно-технический потенциал, достигнутый к настоящему времени. Объективизация потенциала, его структуризация и обобщение образует методологический базис данной модели, доступный практическим работникам – истинным творцам нового, полезного, необходимого. Физический смысл страт модели, заключённый в ответах на соответствующие им вопросы, в данном случае сформулирован в общем виде. Однако необходима и возможна его конкретизация и детализация. Для этого требуется анализ, по существу, каждой страты в отдельности. Далее проводится такой анализ. Результаты анализа позволяют трансформировать структуру базовой модели, соответствующую табл. 1, в таблично-вербальную базовую морфологическую модель архитектуры АСОИУ, приведённую в Приложении А. Данная модель по существу формализует вербально пространный материал ниже проводимого анализа, акцентируя внимание на важном и главном, устраняя разночтения и неопределённости, оставляя при этом возможность обращения читателя к первоисточникам за уточнениями и разъяснениями, а также формирования иной оригинальной или уникальной точки зрения по обсуждаемым вопросам. 8.1.1. Предпосылки создания системы Как отмечено выше, предпосылки являются ответом на вопрос: “Почему и для чего необходимо создавать систему?”. Конкретно, это может быть недостаточная эффективность управления, низкая производительность труда, недопустимые нагрузки на организм человека, опасные угрозы. Недопустимые угрозы на организм человека могут быть внешними и внутренними. Внешние нагрузки подразделяются на механические, электромагнитные, тепловые, радиационные, световые, звуковые, зрительные и, возможно другие. К внутренним нагрузкам на организм человека следует отнести эмоциональные и интеллектуальные нагрузки. Нарастает актуальность опасных угроз таких, как: террористические, техногенные, миграционные, экологические, наркологические, межнациональные, внешнеполитические и, в общем случае, могут быть другие. Всё это по отдельности или в различных комбинациях является реальной основой для формирования социального заказа, который является исходным пунктом жизненного цикла будущей системы. 8.1.2. Назначение системы Назначение является ответом на вопрос: “Для кого предназначена система?”. Будущая система может быть предназначена в общем случае для пользователей из числа тех, кто осуществляет свою деятельность в сфере государственной власти, производства, предоставления профессиональных услуг для удовлетворения национальных, общественных и личных интересов. В свою очередь государственная власть разделяется на законодательную, исполнительную и судебную, а производство состоит из двух секторов – промышленного и аграрного. Обширна сфера непроизводственных услуг, которая включает оборону, правопорядок, безопасность, науку, образование, медицину, финансы, культуру, избирательные процессы и референдумы, торговлю, спорт и т.д. 8.1.3. Объект автоматизации Объект автоматизации – объект для внедрения средств вычислительной техники и построенных на их основе информационных технологий. Это объекты, физическая природа которых определяется наличием и единством материального и информационного начал. В общем случае к ним следует отнести органы государственной власти на федеральном, региональном и местном уровнях, хозяйствующих субъектов и различного рода организации, объединяющие людей в большей части по интересам. Хозяйствующий субъект может принадлежать производственной сфере в её промышленном или аграрном сегменте, или сфере услуг обороны, безопасности, образования, медицины, туризма, спорта, культуры и т.д. Организации могут быть разными: партийными, профсоюзными, общественными, некоммерческими, религиозными, молодёжными и т.д. В свою очередь каждый из них может представляться широким спектром конкретных проявлений. В них могут протекать в той или иной степени интеллектуальности и рутинности процессы различной природы: производственные, административные, социальные, экономические, гуманитарные, образовательные, научно-исследовательские, политические и т.п., а также их различные комбинации. Однако независимо от природы объекта автоматизации он будет включен либо в замкнутую систему управления, либо в разомкнутую систему контроля. В первом случае объект автоматизации образуют управляющий орган и объект (или объекты) управления, во втором – контролирующий орган и объект (или объекты) контроля Объект автоматизации принято считать и называть предметной областью, которая должна быть обследована и на этом основании построена её информационная модель. Здесь в общем виде: Предмет – то, что привлекает внимание и представляет познавательный или практический интерес. Предметная область – множество предметов и связей и/или отношений между ними. Информационная модель – логически непротиворечивое множество фактов (фактография), однозначно и всесторонне характеризующее предметную область. Здесь: Факт (лат. factum – сделанное) - действительность, реальность, то, что объективно существует. Фактография должна в общем случае отражать следующие аспекты объекта автоматизации: руководство, менеджмент, управление, стратегия, тактика, цели, функции, задачи, информационные потоки, структура, топология, технология принятия решений (включая их исполнение и контроль), пользователи будущей автоматизированной системы (состав, квалификация, рабочие места, условия работы, их предпочтения и пожелания), концептуальная модель базы данных, средства вычислительной техники и телекоммуникаций (состав, степень соответствия текущему уровню научно-технического прогресса, возможности их включения в будущую автоматизированную систему), обоснования возможности, необходимости и объёма автоматизации объекта. Здесь: Аспектом (лат. aspectus – взгляд, вид) - точка зрения, с которой рассматривается объект, явление, понятие. 8.1.4. Методологии проектирования В литературе можно обнаружить много дефиниций понятия “методология” и его производных, в частности, таких, как “метод”, “методика”. Дадим в свою очередь следующее определение понятию “методология” в широком смысле: Методология – способы, методы и результаты познания человеком действительности, формирующего общедоступные научные знания. Носителем способа познания является человек, который является единственным, кто может познать часть окружающей его действительности (реальной и/или виртуальной). Для этого человек должен обладать способностями, т.е. индивидуальными особенностями личности, являющимися субъективными условиями успешного познания действительности. Способности и следующий из них способ действий человека не сводится только к знаниям, умениям, навыкам, а выражаются ещё в большей степени такими понятиями, как незаурядность, одарённость, талант, гениальность человека. Отсюда следует: Способ – имманентная (лат immanens–свойственный, присущий) активность человека, проявляющаяся как уникальное явление в реальных действиях, которые определяют результативность познавательного процесса. Способ действия, как внутренне присущая человеку способность, персонифицирован и в принципе не может быть в точности воспроизведён другими людьми. Однако конкретный научный результат может быть, как это не редко бывало, получен независимыми авторами, действующими каждый по-своему. Это свидетельствует об объективности научного знания, лежащего в основании методологии, и его воспроизводимости и, в том числе, если воспользоваться известным для этого методом, уже не адекватным первоначальному способу действия первооткрывателя знания. В общем случае: Метод (гр. methodos–путь исследования, теория, учение) –совокупность инструментов (орудий труда) и методик, пригодная для осуществления познавательной или реальной деятельности. Инструмент (лат. instrumentum)– это то, что человек может видеть, держать в руках или мыслях, чем может манипулировать, но специально предназначенное для осуществления определённых действий. Методика (гр.methodike)–порядок осуществления конкретных действий с помощью соответствующих этому инструментов. В итоге будем понимать, что способ и метод не сводятся один к другому (не синонимы), способ присущ конкретному человеку, а метод общедоступен. Существенно, что для методологии способ является первичной, а метод вторичной единицами целостной методологической конструкции, поскольку человек благодаря своим способностям создаёт метод, который вкупе со способом обеспечивает результативность познавательного процесса. Приведённое толкование смысла “методологии” является философской дефиницией этого понятия. В рациональном плане термин “методология” используется в сочетании с, другими словами, очерчивающими предметную область, например, “методология проектирования” или, ещё конкретнее в рамках рассматриваемой морфологической модели, “методология проектирования автоматизированных систем (систем управления и автоматизированных систем)”. Генезис (гр. genesis – возникновение и развитие) этой методологии представлен в данном случае следующими её разновидностями: классической, традиционной, структурного анализа, объектно - ориентированной, концептуальной, функционально-стоимостной. Классическая методология рассматривает хорошо структурированные объекты на основе теории автоматического управления. Объектами изучения традиционной методологии являются большие системы. Эта методология использует методы системного анализа. Сложные системы с различных точек зрения представляют методологии структурного анализа и проектирования, объектно-ориентированного проектирования, концептуального проектирования и функционально-стоимостного анализа. Основой методологии структурного анализа и проектирования является понятие “функция” и правила построения и согласования функциональных схем. Методология объектно-ориентированного проектирования использует понятие “объект” применительно к программе, файлу, функции и т.п. и устанавливает правила сопряжения объектов по входам и выходам. Концептуальная методология– это преодоление традиций. Основой концептуального проектирования является творческий поиск, свободный от консерватизма сознания, догматизма прочно усвоенных норм и правил и чрезмерного давления ранее принятых решений. Основой методологии функционально-стоимостного анализа является сопоставление функций по затратам на реализацию и выбор из них тех, цена которых минимальна. О перечисленных методологиях подробнее. 8.1.4.1. Классическая методология проектирования Предметом синтеза и анализа классической методологии являются системы автоматического (САУ) и автоматизированного (АСУ) управления. Определение системы управления (СУ) дано в разделе 1. Там же на рис. 1.3 приведена графическая модель системы управления (СУ). Объектом управления (ОУ) или, в широком смысле, объектом автоматизации здесь является хорошо или слабоструктурированный объект, т.е. объект управления, для описания поведения которого (его динамических и статических свойств) можно получить адекватную математическую (аналитическую) модель. Разъясним приведённый тезис показательным примером. Объект автоматизации. История САУ берёт своё начало с простейших объектов автоматизации, таких как ёмкость с жидкостью. Простейшая механическая система автоматического управления уровнем жидкости в ёмкости с притоком и переменным стоком приведена на рис.8.1.4.1. На рис. 8.1.4.2 показана графическая модель электропечи как объекта автоматизации. Электропечь служит в данном случае для нагрева помещаемых в рабочую камеру металлических, например, слитков. Электрический нагревательный элемент НЭ создаёт в рабочей камере температуру t. Изменяя напряжениеu, эту температуру можно повышать или понижать. В камеру загружаются (непрерывно или дискретно) холодные слитки с температурой tх и покидают её нагретые с температурой tн. Технологический процесс работы электропечи требует, чтобы температура tв рабочей камере в процессе функционирования электропечи была постоянной и равной заданной величине t= tз = idem (idemозначает “неизменное” в данном случае в отличие от const– “постоянное” всегда). Причиной нарушения этого равенства могут быть разнообразные факторы, в частности, непостоянство температуры окружающей средыw1, различные температуры загружаемых слитковw2, неодинаковые теплоемкостиw3и теплопроводностиw4 материала, из которого изготовлены слитки, колебания напряженияw5, подаваемого на нагревательный элемент и т.п., т.е. W = (w1, …,w5, …) – вектор возмущающих воздействий. Следовательно, для обеспечения заданного постоянства температуры в рабочей камере печи необходимо управление, которое бы нейтрализовало возмущающие воздействия. Иначе, нужна система управления температурой в рабочей камере электропечи. Создание такой системы начинается с решения задачи синтеза. Приведённые элементарные рассуждения на простейшем примере поясняют физический смысл страты “объект автоматизации” (табл. 8.1.1, позиция III) базовой морфологической модели. Синтез СУ. Для любой системы управления необходимо прежде определить управляемую величину и управляющее воздействие. В данном случае управляемой величиной является температура t в рабочей камере электропечи, а управляющим воздействием – напряжение u, подаваемое к нагревательному элементу Рис.8.1.4.1.1. Система автоматического управления уровнем жидкости в емкости (механическая) Обозначения: ОУ – объект управления Р – регулятор ИУ – измерительное устройство РО – регулирующий орган ИМ – исполнительный механизм у (зад, τ-время) – уровень жидкости в емкости (заданный, текущий) W – возмущающее воздействие Рис.8.1.4.1.2. Графическая модель объекта автоматизации (физического объекта) Обозначения: ОС – окружающая среда, ЭП – электропечь, РК – рабочая камера, НЭ – нагревательный элемент, u – напряжение, вольт, СЛn(n-1;n+1) – слиток соответственно нагреваемый (нагретый, очередной для нагрева), t – температура рабочей камеры ЭП, °С, tx(н) – температура соответственно холодного и нагретого слитков, °С, toc – температура окружающей среды, °С, X, Y – входной и выходной вектор соответственно рабочей камеры. С учётом этого электропечь как объект управления следует представить графической модель, приведённой на рис.8.1.3. Необходимо обратить внимание на принципиальное отличие моделей, представленных на рис.8.1.2 и рис.8.1.3. Первая из них описывает конструктивное устройство электропечи, вторая – характеризует электропечь с позиции управления. В силу этого входные и выходные векторы моделей имеют различный физический смысл: в первом случае – это материальные потоки, во втором, как будет показано далее, — это электрические сигналы. Более того, в общем случае может быть ситуация, когда физический объект, рассматриваемый как объект автоматизации и имеющий один вход и один выход, с позиции управления будет иметь несколько входных векторов и несколько выходных векторов. Например, в рассматриваемом примере технологический процесс функционирования электропечи может требовать постоянства не только температуры t в рабочей камере, но и постоянства температуры tн нагретого слитка, покидающего печь, при очевидном условии t≥tн и конкретных заданных значений температур из их рабочих диапазонов. Синтез системы управления означает формирование замкнутой системы, состоящей из объекта управления (рис.8.1.3) и контура обратной связи (КОС). Контур обратной связи в данном случае должен состоять, по крайней мере, из следующих элементов: датчика, фиксирующего и измеряющего температуру в рабочей камере электропечи, регулирующего органа, предназначенного для изменения величины напряжения, которое подводится к нагревательному элементу рабочей камеры электропечи, исполнительного механизма, управляющего регулирующим органом, управляющего органа (регулятора), определяющего величину рассогласования между текущим (фактическим) значением температуры в рабочей камере электропечи и её заданным (требуемым) значением. Если в качестве обязательных составляющих КОС выбрать конкретно следующие технические устройства: термопару в качестве температурного датчика, милливольтметр со шкалой, отградуированной в градусах Цельсия, в качестве прибора для измерения температуры, электродвигатель в качестве исполнительного механизма, редуктор для преобразования вращательного движения выходного вала электродвигателя в линейное перемещение выходного штока редуктора, реостат с подвижным движком в качестве регулирующего органа, то графическая модель искомой системы управления будет иметь вид, приведённый на рис.8.1.4.1.4 Здесь в контуре обратной связи находится, кроме того, специализированное устройство – регулятор Р (управляющий орган УО). Он предназначен для выполнения исключительно важной миссии, а именно: с учётом свойств Рис.8.1.4.1.3. Графическая модель электропечи как объекта управления Обозначения: ОУ – объект управления, t – управляемая величина, °С (выходной вектор ОУ), u – управляющее воздействие, вольт (входной вектор ОУ), W = (w1, …, w5, …) – вектор возмущения, действующего на ОУ Рис. 8.1.4.1.4. Графическая модель системы управления температурой рабочей камеры электропечи Обозначения: ОУ (ЭП) – объект управления (электропечь), Р(УО) – регулятор (управляющий орган), РК – рабочая камера, СЛn(n-1;n+1) – слиток соответственно нагреваемый (нагретый, очередной для нагрева), НЭ – нагревательный элемент, РС(РО) – реостат (регулирующий орган), РД – редуктор, ЭД – электродвигатель, ТП – термопара, mV – милливольтметр, УУ – усилительное устройство, U – питающее напряжение, вольт, u – управляющее воздействие ( напряжение, подаваемое на нагревательный элемент, вольт), t – управляемая величина (температура в рабочей камере электропечи, °С), tз – температура рабочей полости заданная (требуемая), r – сигнал рассогласования, W – вектор возмущающего воздействия электропечи как объекта управления, а также особенностей цепи, состоящей из ЭД, РД, РС, регулятор должен определить величину изменения напряжения, подаваемого на нагревательный элемент НЭ с тем, чтобы свести рассогласование µ = t-tз к нулю теоретически, а практически – к минимуму. В общем случае в отношении tз возможны три варианта: а) - tз = idem, б) - tз = f (),–время, т.е. температура в печи должна меняться по заданной программе, в)–tз = t. Тогда в первом случае система управления будет системой стабилизации, во втором –системой программного управления, в третьем - следящей системой. Термопара как температурный датчик представляет собой два разнородных (например, хромель и алюмель или платина-родий и платина и т.п.) металлических проводника – электрода, соединённых (сваренных или спаянных) одной парой концов (рис.8.1.5). Длина электродов составляет десятки сантиметров, разная для различных типов термопар. Если рабочий спай и свободные концы термопары будут находиться при разных температурах tр и t0, tр0 , то на свободных концах термопары появляется постоянное напряжение - термоэлектродвижущая сила (термоЭДС) E, пропорциональная разности температур (tр – t0) (эффект Зеебека – немецкого физика, впервые обнаружившего и изучившего это явление). Если рабочий спай термопары встроить в объект управления (рабочую камеру электропечи в данном случае), то температура спая tр при t0 = idemи tр0будет однозначно характеризовать температуру в рабочей камере в точке расположения спая. Физические смыслы и принципы действия остальных элементов, включённых в рассматриваемую систему управления, очевидны. Датчик, фиксирующий управляемую величину, является непременным и важным элементом контура обратной связи любой замкнутой системы управления. Объектами управления могут быть физические объекты, для которых управляемой величиной может быть не только температура, но и другие параметры, например, расход (жидкости или газа), давление, уровень, влажность, плотность или вязкость вещества, химический состав и т.п. После разработки системы управления (решения задачи синтеза СУ) необходимо провести анализ её работоспособности, т.е. решить задачу анализа синтезированной системы управления. Анализ СУ. Прежде будем иметь в виду, что объектами автоматизации и соответствующими им объектами управления могут быть хорошо или слабоструктурированные объекты различной физической природы: тепловой, как рассматриваемый в данном случае пример, теплоэнергетической, гидроэнергетической, Рис. 8.1.4.1.5. Термопара - микровольтметр для измерения термоЭДС, отградуированный в единицах измерения температуры, °С энергетической, химической, металлургической, наконец, механической. Большинство из этих физических объектов обладают свойством инерционности и свойством запаздывания или транспортного запаздывания (их принято называть динамическими свойствами объекта). Первое свойство означает, что после нане- сения управляющего воздействия объект переходит из текущего состояния в новое не мгновенно, а в течение некоторого времени (его принято называть временем переходного процесса). Во втором случае (свойство запаздывания) между моментом нанесения управляющего воздействия и началом реакции на него объекта управления должно пройти определённое время. Реальная система управления должным образом обязана учитывать эти свойства. Наглядно проявления этих свойств демонстрирует рис. 8.1.4.1.6. При подаче на вход объекта управления, например электропечи, ступенчатого входного управляющего воздействия (именно такого вида воздействия используются при исследовании динамических свойств реальных объектов) гипотетически переходный процесс может соответствовать одной из приведённых на рис.8.1.4.1.6 качественных кривых. Система управления должна быть спроектирована, рассчитана и настроена таким образом, чтобы переходный процесс соответствовал кривой, обозначенной цифрой один. На рис.8.1.4.1.6 также показано запаздывание, равное величине (2 –1). Для электропечи это время необходимо, чтобы сигал, выработанный регулятором Р (УО), был фактически реализован на нагревательном элементе НЭ в рабочей камере после прохождения участка КОС, состоящего из ЭД, РД, РС (РО). Каждый из этих элементов вносит задержки, обусловленные механическим трением, инерционностью, пропорциональной массе элемента, факторами электромагнитной природы. Возможно, в данном примере этими задержками можно пренебречь. Однако они гипотетически объясняют физическую природу транспортного запаздывания в реальных системах управления, которое следует выяснять и учитывать. При создании систем автоматического или автоматизированного управления видом переходного процесса и необходимостью его учитывать дело не ограничивается. Проблема намного сложнее. Часто оказывается, что µ () со временем может неограниченно увеличиваться. Система управления становится неустойчивой. Этой проблеме посвящены многие работы, например, [1]. Далее на примере поясним смысл хорошо и слабо структурированных объектов управления, покажем, как возникает система управления и появляется потребность не только в управлении, а в наилучшем управлении, т.е. оптимальном управлении, а также выясним, как появляется сложность и возможность её преодоления. Обратимся к электрической цепи, показанной на рис. 8.1.4.1.7, которая является составной частью электропечи, рассматриваемой в качестве объекта автоматизации. Здесь электрическая спираль нагревательного элемента НЭ представлена в виде последовательно следующих один за другим активного R и индуктивно- Рис. 8.1.4.1.6. Переходные процессы объекта управления Обозначения: 1 – оптимальный, 2 – допустимый, 3 – мало приемлемый, 4 – недопустимый (катастрофический) – аварийная динамика, (τ2­­- τ1) – время запаздывания, (τ3- τ2), (τ4- τ2), (τ5- τ2) – время переходного процесса соответственно 1, 2, 3, τ­6 – начала разноса Рис. 8.1.4.1.7. Электрическая цепь Обозначения: ЭП – электропечь, РК – рабочая камера, НЭ – нагревательный элемент, u – напряжение на НЭ, i – сила тока в электрической цепи, R – активное сопротивление, L – индуктивное сопротивление, РС – реостат, ДВ – движок реостата, РД – редуктор, ШТ – шток, передвигающий ДВ вверх-вниз, ЭД – электродвигатель го L сопротивлений. При подаче на НЭ напряжения u через него протекает электрический ток I и электроспираль нагревается, создавая в рабочей камере элек- тропечи рабочую температуру tр. Напряжение u может меняться с помощью реостата РС. В общем случае в электрической цепи имеет место изменяющиеся во времени сила тока (Будем далее следовать [2]. По закону Кирхгофа напряжение и сила тока в данной цепи удовлетворяет дифференциальному уравнению (, С [0,1], (8.1.4.1.1) - текущее время. Это означает, что сила тока в цепи будет меняться с течением времени С [0,1] в соответствии с уравнением (8.1.4.1.1) по закону, который зависит от выбора функции и начальных условий {0, i(0)i0}. Возможность произвольного выбора входного напряжения (на некотором отрезке времени [0,1], позволяет целенаправленно влиять на изменение силы тока в цепи и превращает эту цепь в управляемую систему. Следовательно, в данном случае цепь является объектом управления, сила тока – управляемой величиной, а напряжение – управляющим воздействием. Данный объект управления здесь является простейшим примером хорошо структурированного объекта, поскольку его поведение описывается математической моделью в виде уравнения (8.1.4.1.1). Произвол в выборе управляющего воздействия (можно использовать так, чтобы получать законы изменения силы тока i(в цепи, обладающие нужными нам свойствами. Положив для простоты R = L = 1 уравнение (8.1.4.1.1) примет вид: ( или (8.1.4.1.2) ( Задача об управлении рассматриваемой цепи формулируется следующим образом: требуется найти такое непрерывное управляющее воздействие u(), которое переводит уравнение (8.1.2) из заданного начального состояния {0=0, i0=0} в заданное конечное состояние {=1=1, i(1)=1}. Следовательно, требуется найти такое управление (, которое порождает решение уравнения (8.1.4.1.2), удовлетворяющее граничным условиям i(0, u) = 0, i(1,u) = 1. Вычислив решение уравнения (8.1.4.1.2) при начальных условиях {0=0, i(0)=0}, получим i(,u) = . (8.1.4.1.3) Полагая в равенстве (8.1.4.1.3) =1=1, приходим к выводу, что функция ( является искомой тогда и только тогда, когда она удовлетворяет интегральному уравнению 1 = . (8.1.4.1.4) Интегральное уравнение (8.1.4.1.4) имеет бесконечное множество решений. Например, управляющее воздействие ( = (8.1.4.1.5) является его решением при любом выборе кусочно-непрерывной или (в общем случае) интегрируемой функции f (, удовлетворяющей условию 0 . (8.1.4.1.6) Наличие бесконечного множества решений у интегрального уравнения (8.1.4.1.4)) представляет возможность выбора и позволяет сформулировать задачу о наилучшем или об оптимальном управлении. В конкретных задачах выбирается некоторый критерий качества, характеризующий, например, затраты ресурсов на осуществление процесса управления. За критерий качества можно взять функционал I[u] = 2()d (8.1.4.1.7) Задача оптимального управления с целью приведения рассматриваемой электрической цепи в заданное конечное состояние формулируется следующим образом: требуется найти кусочно-непрерывную функцию u0(), которая переводит цепь из исходного состояния в заданное конечное состояние и доставляет минимум функционалу (8.1.4.1.7) , т.е. удовлетворяет неравенству I [u0] = 0()]2dI [u] = 2() d (8.1.4.1.8) какова бы ни была другая кусочно-непрерывная функция (, приводящая цепь в заданное конечное u(1) = 1 состояние. Отыскание оптимального управляющего воздействия при решении таких и подобных задач осуществляется с помощью известных математических методов, в частности, линейного, нелинейного, целочисленного, динамического программирования, вариационного исчисления, метода максимума Понтрягина [3]. Требование минимума квадратичного функционала (8.1.4.1.7) имеет очевидное значение: напряжение на входе цепи должно быть ограниченным, не допускающим слишком большие управляющие сигналы ( В общем случае, критерий качества (8.1.4.1.7) привлекателен не столько своим реальным содержанием, сколько тем, что решение задачи об оптимальном управлении при условии минимума этой величины находится сравнительно просто в явном аналитическом виде, если уравнения движения управляемой системы линейны. Это относится преимущественно к объектам управления механической природы, в частности, летательным аппаратам. Для таких случаев разработан эффективный аналитический аппарат, например, [4]. Приведённые соображения проясняют физический смысл хорошо структурированных объектов управления, т.е. объектов, для которых могут быть построены математические модели. В данном случае это сделано для электрической цепи (рис.8.1.4.1.7), которая является составной частью системы управления, приведённой на рис.8.1.4.1.4, и потому её математическая модель, устанавливающая зависимость силы тока i от напряжения u, не описывает поведение в целом электропечи как объекта управления. Для электропечи как объекта управления необходима модель, описывающая зависимость температуры t в рабочей камере, которая является управляемой величиной, от напряжения u, подаваемого на нагревательный элемент НЭ, - управляющего воздействия. Обсудим возможности построения такой модели. Для данной системы управления справедливы следующие зависимости: t= φt (u, uʹ, uʹʹ, …, u(m), tʹʹ, …,t(n), f, fʹ, fʹʹ, …,f(l)), (8.1.4.1.9) 𝜇=φ1(tз, tʹ. tʹʹ, …, t(n), 𝜇ʹ, 𝜇ʹʹ, …,𝜇(k)), (8.1.4.1.10) 𝜔=φ2(𝜇,𝜇ʹ, 𝜇ʹʹ, …,𝜇(k), 𝜔ʹ,𝜔ʹʹ, …,𝜔(𝜌)), (8.1.4.1.11) L= φ3(𝜔, 𝜔ʹ, 𝜔ʹʹ, …,𝜔(𝜌), L, Lʹ, Lʹʹ, …,L(s)), (8.1.4.1.12) u = φ4(U, L, Lʹ, Lʹʹ, …, L(s), uʹ, uʹʹ, …, u(m)), (8.1.4.1.13) uʹ, uʹʹ, …, u(m), tʹ, tʹʹ, …, t(𝛿), fʹ, fʹʹ, …, f(l), 𝜇ʹ, 𝜇ʹʹ, …, 𝜇(k),𝜔ʹ, 𝜔ʹʹ, …, 𝜔(𝜌), Lʹ, Lʹʹ, …, L(s) – производные переменных u(𝜏), t(𝜏), f(𝜏), 𝜇(𝜏),𝜔(𝜏), L(𝜏). Объединив выражения (8.1.4.1.9) – (8.1.4.1.13) путём подстановок, получим математическую модель системы управления, представленной на рис. 8.1.4, в следующем виде: t(𝝉) = Ф (U, tз, u(𝝉), uʹ, uʹʹ, …, u(m), tʹ, tʹʹ, …, t(n), f(𝝉), fʹ, fʹʹ, …,f(l), 𝜇ʹ, 𝜇ʹʹ, …,𝜇(k𝜔ʹ,𝜔ʹʹ…,𝜔(𝜌), Lʹ, Lʹʹ, …,L(s)). (8.1.4.1.14) Это динамическая модель, описывающая поведение системы управления во времени. Об этом свидетельствуют производные под знаком функционала Ф. Если режим работы электропечи стационарный, то, приравняв производные нулю, получим статическую модель данной системы управления: t = F (U, tз, u, f). (8.1.4.1.15) Важным является вопрос: насколько правильно (или точно) модели (8.1.4.1.14) и (8.1.4.1.15) описывают поведение системы и объекта управления и как реально ими воспользоваться? Следует сразу констатировать, что эти модели являются грубо приближёнными по следующим причинам. Во–первых, они не учитывают помехи, вносимые элементами, которые образуют контур обратной связи данной системы управления. Помехи обусловлены, прежде всего, механическим трением и инерционностью элементов. Эти помехи в реальных системах существенны. Во- вторых, существенно следующее обстоятельство. Электрический токi, протекая по НЭ (рис.8.1.4.1.7), нагревает его до температуры tнэ, предполагая, что она одинаковая в любой точке нагревательного элемента, т.е. НЭ является в этом случае объектом с сосредоточенными параметрами. Однако НЭ при этом характеризуется инерционностью, проявляющейся в том, что темп его нагрева отличается (запаздывает) от скорости изменения подаваемого на него напряжения u. Для этих условий нужно прежде установить зависимость tнэ = fнэ{}, т.е. представить в явном виде функцию fнэ, здесь Кнэ – конструктивные особенности нагревательного элемента. Далее, НЭ путём лучистого и конвективного теплообмена внутри рабочей камеры нагревает её до температуры tр. При этом в процессе нагрева температура tр в разных точках внутри рабочей камеры РК будет различной, т.е. рабочая камера в данном случае является объектом с распределенными параметрами, обладающим к тому же инерционностью. Для этих условий требуется установить зависимость tр = fрк{ tнэ, Крк}, т.е. представить явно функцию tр, здесь Крк – конструктивное устройство рабочей камеры, учитывающее также и находящиеся в ней для нагрева слитки. К тому же термопара должна быть заменена автоматической системой контроля нестационарного температурного поля. Таким образом, электропечь в данном случае представляет собой объект управления с распределёнными параметрами, в котором протекают электромагнитные (в нагревательном элементе) и теплообменные (в рабочей камере) процессы, описываемые в принципе нелинейной системой дифференциальных уравнений в частных производных. При переходе к системе управления нелинейность ещё усугубится учётом помех, вносимых элементами контура обратной связи, которые отмечались выше. Использовать такую математическую модель в рассматриваемой системе управления крайне неудобно, тем более что все функции и функционалы ещё должны быть представлены явно. Так конкретно проявляется сложность, внутренний механизм (многообразие процессов, элементов, связей и взаимодействий) которой достаточно типичен и широко распространён в реальной практике. Однако есть подход к преодолению сложностей такого рода, опирающийся на опыт и профессиональные знания. Имеются в виду промышленные объекты, технологические процессы в которых тщательно отработаны и которые устойчиво функционируют на основных рабочих режимах, подчиняясь ручному управлению. В подобных ситуациях ставится задача перевода ручного управления на автоматизированное управление, чтобы текущие управляющие воздействия формировал и реализовывал не человек, а автомат (ЭВМ или регулятор – специализированное устройство, использующее, в том числе, и ЭВМ), но под контролем и обслуживанием специалистов. На рис.8.1.4.1.8 приведены примеры возможных динамических характеристик системы управления, показанной на рис.8.1.4.1.4. Это – переходные процессы, в соответствии с которыми изменяется температура в рабочей камере электропечи при разных управляющих воздействиях. При чрезмерном скачкообразном изменении напряжения с 4 до 9 условных единиц (рис.8.1.4.1.8-а) температура в рабочей камере начинает колебаться с нарастающей амплитудой, свидетельствующей об аварийном режиме. При умеренном скачкообразном изменении управляющего воздействия (рис.8.1.4.1.8-б) после затухающего колебательного переходного процесса на отрезке времени (3–1) в рабочей камере устанавлива- Рис. 8.1.4.1.8. Динамические характеристики системы управления ется новый стабильный тепловой режим с температурой, соответствующей 8 –ми условным единицам. Длительные переходные процессы, как правило, не допускаются технологическими ограничениями объектов управления. На рис.8.1.4.1.8-в показано гипотетическое управляющее воздействие, которое обеспечивает меньшее время переходного процесса. Нахождение такого закона изменения управляющего воздействия является одной из конкретных задач оптимального управления, о котором шла речь выше. Описанные ситуации характерны для многих теплоэнергетических, металлургических, химических объектов управления. Для решения задач оптимального управления этими объектами необходимы математические модели систем управления, которые бы принципиально верно с приемлемой точностью описывали их поведение. Ранее уже было указано, что, построить теоретически такие модели во многих случаях не представляется возможным (либо недостаточно знаний или отсутствует необходимый аналитический аппарат, либо получаемые модели громоздки и не удобны). Но возможен доступный и эффективный экспериментальный путь, когда объект управления является реальным и можно контролировать (измерять) его входные и выходные векторы в процессе различных режимов функционирования как в статике (пассивный эксперимент), так и в динамике (активный эксперимент). Основой экспериментального подхода являются результаты измерения контролируемых величин, которые характеризуют текущее состояние объекта управления или системы управления в целом. Результат любого измерения не является абсолютно точным и включает ошибку измерения. Рассмотрим следующие ситуации. Слитки, загружаемые в рабочую камеру электропечи для термической обработки, могут различаться массой (весом). При этом поведение электропечи как объекта управления со слитками, имеющими разную массу, будет различным. Следовательно, возникает необходимость контролировать массу каждого слитка перед загрузкой его в рабочую камеру. Как наилучшим способом осуществить эту процедуру? Для этого существует измерительный инструмент – весы, на которых в одинаковых условиях можно многократно взвесить конкретный слиток и получить последовательность результатов измерения М1, М2, М3, …, МN, т.е. Мj, j = . Результаты измерения будут различаться друг от друга на большую или меньшую величину каждый раз по-разному для любой пары измерений по очень многим текущим малозаметным и неизвестным причинам, но одинаковым для каждого измерения. Множество результатов измерений является статистической выборкой случайной величины Мj размера N (желательно, чтобы N представляло собой большое положительное натуральное число). Вероятностная интерпретация данной выборки геометрически представлена на рис.8.1.4.1.9-а. Здесь ступенчатая диаграмма является гистограммой, опреде- Рис. 8.4.1.9. Вероятностные характеристики экспериментальных данных Обозначения: М (или x) – вес, кг; ni – количество результатов измерений, принадлежащих интервалу , I = 9 – частный случай, длина интервала одинакова для всех ; – количество измерений (статистическая выборка); f(M) или f(x) – плотность распределения случайной величины M или x; ⚫ - точка на оси абсцисс, соответствующая середине интервала ; ⚪ - точка, равная отношению и соответствующая точке ⚫ на оси абсцисс ляющей относительную частоту , которая оценивает вероятность попадания результатов измерений в соответствующий интервал ∆i на оси абсцисс. Непрерывная колоколоподобная кривая характеризует плотность распределения вероятности f(M) случайной величины М (результатов измерения веса слитка) и соответствует нормальному закону распределения случайных величин: f(M) = , (8.1.4.1.16) где M(M) ≈ = –среднее арифметическое значение искомой величины (веса слитка), являющееся оценкой её математического ожидания M(M), D(M) ≈σ2=–оценка дисперсии D(M) случайной величины M (результатов измерения), σ – среднее квадратичное отклонение случайной величины M. Следует обратить внимание на то, что непрерывная кривая, соответствующая выражению (8.1.4.1.16) т.е. любая точка на этой кривой (её координаты) может быть рассчитана по этой формуле, является аппроксимацией экспериментальных точек, помеченных на рис.8.1.4.1.9 символом “ °“. Аппроксимация (лат. approximate– приближаться) – приближенное выражение каких-либо величин (например, экспериментальных) через другие (например, расчётные). Дисперсия D(M) (или среднее квадратичное отклонение σ) характеризуют рассеянье случайной величины относительно её математического ожидания M(M) (или среднего арифметического значения ). Так, если провести три серии измерения веса одного и того же слитка с помощью трех измерительных приборов (весов), отличающихся друг от друга точностью измерения, то получим три вида плотности распределения вероятностей, качественно показанные на рис. 8.1.4.1.9-в. Справедливо утверждение: при измерении любой физической величины, предназначенным для этого измерительным прибором, с вероятность 1.0 точный (истинный) результат измерения будет принадлежать отрезку оси абсцисс, соответствующему непрерывной кривой; с вероятность 0.995 он будет находиться на отрезке оси абсцисс, принадлежащем заштрихованной площади (это правило “трёх сигм”). Чтобы отрезок оси абсцисс, соответствующий заштрихованной площади, был меньше, необходимо использовать более точный из измерительных приборов, которые подразделяются на эталонные, образцовые и рабочие (рис. 8.1.4.1.9-в)). Эталоны являются самыми точными приборами, которые хранятся в государственных палатах мер и весов и периодически используются для поверки образцовых приборов. Образцовые приборы являются достаточно точными приборами, которые находятся в метрологических организациях, обеспечивающих поверки рабочих приборов. Рабочие измерительные приборы, подразделяющиеся по точности на классы, являются массовыми приборами, повсеместно использующимися в реальной практике. Чем точнее прибор, тем меньшую погрешность измерения он обеспечивает. Однако уменьшить погрешность измерения можно ещё, специальным образом организуя процесс измерения. Например, требуется определить вес не одного, а трёх слитков А, Б, В. Обычная процедура состоит сначала в установке нулевого значения шкалы прибораy1, затем в последовательном одноразовом взвешивании грузов А, Б, и В - yi, i = 2,3,4, в соответствии с планом процедуры, показанном в табл.8.1.4.1.1 (здесь знаком “+”, обозначен слиток, подлежащий взвешиванию).Результаты измерений, в том числе установка нулевого значения на шкале прибораy1, являются случайными величинами, отличия которых от точных значений искомых величин определяется дисперсией D(yi) = σ2(yi), лимитированной классом точности используемого для измерения прибора и являющейся известной величиной. Искомые значения определяются очевидными соотношениями: А = y2-y1, (8.1.4.1.17) Б = y3 - y1, (8.1.4.1.18) В = y4 - y1 (8.1.4.1.19) и каждая из вычисленных величин характеризуется дисперсией: σ2 (А) = σ2 (y2-y1) = 2σ2 (yi) (8.1.4.1.20) По аналогии: σ2 (Б) = σ2 (В) = 2σ2 (yi) (8.1.4.1.21) Теперь определим искомые величины А, Б, В, действуя в соответствии с планом, представленном в табл.8.1.4.1.1. Здесь искомые величины вычисляются по формулам: А = , (8.1.4.1.22) Б = , (8.1.4.1.23) В = , (8.1.4.1.24) где в числителе стоят элементы последнего столбца со знаками, указанными в соответствующих столбцах А, Б, В. Видно, что при вычислении, например, веса А, он входит в числитель два раза, и потому в знаменателе стоит число 2. Вес А, вы- числяемый по этой формуле, оказывается не искаженным весами Б и В, так как вес каждого из них входит в формулу для веса А дважды и с разными знаками. Таблица 8.1.4.1.1 (8.1.2) Традиционная схема взвешивания ni А Б В yi 1 - - - Y1 2 + - - Y2 3 + Y3 4 - - + Y4 Обозначения: + - процедура однократного взвешивания соответствующего груза, - - - - процедура установки начала шкалы Таблица 8.1.4.1.2 (8.1.3) Нетрадиционная схема взвешивания ni А Б В yi 1 + + + Y1 2 - + - Y2 3 + - - Y3 4 - - + Y4 Обозначения: + + + - процедура однократного совместного взвешивания трёх грузов, + - процедура однократного взвешивания соответствующего груза Вычислим дисперсию для веса А: σ2 (А) = σ2 () = = σ2 (yi). (8.1.4.1.25) По аналогии будет: σ2 (Б) = σ2 (yi) и σ2 (В) = σ2 (yi). (8.1.4.1.26) Из сопоставления выражений (8.1.4.1.20), (8.1.4.1.21) и (8.1.4.1.25), (8.1.4.1.26) следует, что при новой схеме взвешивания, дисперсия искомой величины оказывается вдвое меньше, чем при традиционной процедуре взвешивания, а число взвешиваний в том и другом случае одинаково. Процедуры измерений с использованием соответствующей аппаратуры (измерительных приборов) величин различной физической природы (веса, давления, расхода, температуры, химического состава, вязкости, напряжения и т.п.) является принципиальной основой любого эксперимента, проводимого на реальном объекте. При этом целью этих экспериментов является не только и, главное, не столько определение номинальных значений этих величин, сколько на их ос- нове установление зависимостей (взаимосвязей) между этими величинами в виде математических выражений. Завершим проведённые рассуждения утверждением: фундаментальной основой методологии классического анализа и проектирования является конвергенция теорий автоматического регулирования и управления, оптимизации, идентификации, адаптации, инвариантности, планирования эксперимента, аппроксимации, использующих аналитический аппарат дифференциального и интегрального исчислений и математической статистик [5]. 8.1.4.2. Традиционная методология проектирования 8.1.4.3. Методология структурного анализа и проектирования Методология структурного анализа и проектирования (SADT–Structured Analysis and Design Technique) разработана для описания и понимания производственных сред (искусственных систем с техникой, людьми, информацией) различной физической природы. SADTбыла разработана и апробирована практически в период с 1969 по 1973 г. В последствии она была усовершенствована и для её реализации в автоматизированном режиме было создано программное обеспечение. Разработка SADTвелась в рамках проектов: ICAM (Integrated Computer – Aided Manufacturing) – разработка подходов повышения эффективности производства за счёт систематического внедрения компьютерных технологий, IISS (Integrated Information Support System) – создание технологии, позволяющей логически и физически объединять в сеть неоднородные вычислительные системы. Методология SADT фактически является метаметодологией, вмещающей семейство моделей IDEF (ICAM DEFinition): IDEF0– методология создания функциональных моделей (структурированного представления функций или процессов в системе), IDEF1 –методология создания информационных моделей, представляющих структуру и семантику информации в системе, IDEF2 – методология создания динамических моделей, представляющих зависящие от времени характеристики поведения системы, IDEF1X– методология семантического моделирования данных (IDEF1X= extended IDEF1 = IDEF1+ E-R, где E-R– ER-модель (англ. entity–relationship model, ERM) –модель данных, позволяющая описывать концептуальные схемы предметной области). Далее рассмотрим основы методологии SADT/IDEF0 [6]. Методология SADT/IDEF0. Под словами “система», «объект”, “моделирование”, “модель” будем понимать соответствующие им понятия, определения которых приведены ранее в разделе 1. Описание системы с помощью SADT называется моделью (SADT-модель), принадлежащей классу изобразительных (графических) моделей, который также был выделен ранее. В SADT-модели используется как естественный, так и графический языки. Естественно – языковое описание (вербальная модель) системы осуществляют люди (человек), хорошо знающие и понимающие систему. Графический язык SADT преобразует вербальную модель в графическую SADT-модель, устраняя в значительной части неопределённость и неоднозначность естественного языка, сохраняя его структуру и семантику. Поскольку система является сложной, то она описывается множеством SADT-моделей, которые определённым образом строго упорядочиваются. С точки зрения SADT/IDEF0SADT-модели сосредоточиваются на функциях системы. Поэтому они называются также функциональными моделями. Любая система (объект) дуальна. Она является носителем одновременно функции (процесса) и физического предмета или механизма (покоя). Механизм реализует функцию, которая определяет характер (суть, смысл) преобразования входа (входного вектора) системы в её выход (выходной вектор). При этом конкретная любая функция в нормальных условиях, как правило, ограничена некоторыми условиями, находящимися вне функции. Например, хлебопекарня, принадлежащая хлебозаводу, предназначена для производства хлеба. Функцию пекарни обозначим глагольным оборотом “выпечь хлеб” –это процесс. Упрощенно, для выпечки хлеба и образующихся при этом отходов (компоненты выходного вектора Y) необходимы сырьё и хлебопекарное оборудование (компоненты входного вектора X), персонал пекарни (механизм, обеспечивающий реализацию процесса выпечки хлеба) и, чтобы из сырья получился хлеб нужного ассортимента и качества, а не что – либо другое, рецепт (управляющее воздействие – регламентирующий фактор). Входной и выходной векторы, механизм, управление (управляющее воздействие) принадлежат окружающей среде вне функции и являются по смыслу и физической природе объектами, для названия которых используются имена существительные (в общем случае обороты на основе имен существительных). Приведённая вербальная модель (естественно – языковое описание) пекарни компактно и выразительно представляется графической моделью, приведённой на рис. 8.4.3.1. Эта модель в методологии IDEF0 является частным случаем функционального блока, канонический (от гр. kanon– правило, предписание) вид которого показан на рис.8.4.3.2. Функциональный блок является фундаментальной конструкцией SADT-модели. Блок изображается прямоугольником, каждая сторона которого имеет определённое назначение. Левая сторона блока предназначена для Входов, верхняя – для Управления, правая – для Выходов, нижняя – для Механизмов. Функциональный блок преобразует Входы в Выходы, т.е. входную информацию в выходную информацию. Управление определяет, когда и как это преобразование может или должно произойти. Механизм непосредственно осуществляет это преобразование. Вернёмся к хлебопекарне как объекту моделирования и её функции “выпечь хлеб”. Эта функция является системной (основной) для хлебопекарни. Чтобы выпечь хлеб (функция Ф0) необходимо, по крайней мере, замесить тесто из муки, воды, дрожжей и других компонентов (Ф1), загрузить тесто в хлебопечку для термической обработки(Ф2), перегрузить на поддон хлеб для остывания (Ф3), проверить его качество (Ф4) и утилизировать брак (Ф5), если обнаружилась некачественная партия хлеба. Графическая модель функциональной декомпозиции хлебопечки приведена на рис.8.4.3.3, функциональная схема– на рис.8.4.3.4. В общем случае глубина (число уровней) декомпозиции на рис.8.4.3.3 определяется уровнем М, элементы фn, n= 1, …, N, которого становятся предельно понятными, и функциональная декомпозиция описывается линейным графом, пред- Рис.8.4.3.1. Графическая модель пекарни Рис.8.4.3.2. Графическая модель функционального блока Рис.8.4.3.3. Функциональная декомпозиция хлебопекарни (общий случай) Функции: Ф0 - выпечь хлеб, Ф1 - замесить тесто, Ф2 - обработать термически тесто в печи, Ф3 - выгрузить буханки из печи, Ф4 - проверить качество, Ф5 - утилизировать брак Рис.8.4.3.4. Функциональная схема хлебопекарни Обозначения: Ф1 - замесить тесто, Ф2 - загрузить хлебопечку, Ф3 - перегрузить на поддон, Ф4 - проверить качество, Ф5 - утилизировать отходы ставленным на этом рисунке, (линейный означает, что любой элемент данного уровня связан только с одним элементом вышестоящего уровня). Граф (гр. grapho –пишу) –множество точек (элементов), некоторые из которых соединены отрезками прямой линии. Декомпозиция (лат. decomposition – разъединение, выделение) - ветвящийся сверху вниз линейный процесс разделения целого на части. Процесс разделения целого на части сопровождается профессионально – логическим анализом моделируемого объекта на основе знаний и опыта автора декомпозиции (аналитика), в том числе его эвристических (лат. evrica – отыскиваю, открываю) способностей. В силу индивидуальных различий аналитиков функциональные декомпозиции одного и того же объекта будут разниться друг от друга. Теоретическая доказуемость существования единственности декомпозиции для объекта отсутствует принципиально. Принцип функциональной декомпозиции является основополагающим в методологии IDEF0. Здесь функциональная схема, показанная на рис.6, преобразуется в содержательно более насыщенную функциональную диаграмму, приведённую на рис.8.4.3.5. В основании преобразования лежит замена “функции” в функциональной схеме на “функциональный блок” в диаграмме. Диаграмма фиксирует, помимо связей между функциональными блоками, механизмы, реализующие функции, управляющие воздействия на них, а также обратную связь (на рис.8.4.3.5 – рекомендации), обеспечивающую нужное качество выполнения функций. Диаграмма на рис.8.4.3.5 – это частный случай диаграмм, являющихся основным рабочим инструментом при моделировании объектов в IDEF0. Рассмотрим их детальнее безотносительно к конкретному приложению. Диаграммы имеют собственные синтаксические (от гр. syntaxis– составление) правила, определяющие структуру диаграммы - состав, расположение и сочетания в ней блоков. Эти правила важно хорошо понимать, поскольку графические обозначения имеют особый смысл. Прежде отметим, для детального описания реального объекта может потребоваться несколько десятков диаграмм. Так, если ограничиться четырьмя уровнями декомпозиции (рис.8.4.3.3) и каждый элемент данного уровня представлять четырьмя составными частями, принадлежащими смежному нижележащему уровню, то общее число диаграмм будет равно 32. При пяти уровнях декомпозиции количество диаграмм увеличится до 157. Кроме того, одну и ту же диаграмму переделывают несколько раз, что приводит к появлению различ- Рис.8.4.3.5. Функциональная диаграмма хлебопекарни ных её вариантов (версий). Множество диаграмм однозначно упорядочено линейным графом соответственно логике функциональной декомпозиции моделируемого объекта. Чтобы сохранить эту упорядоченность и восстановить связи любой диаграммы с примыкающими диаграммами со смежных уровней (вышестоящего и нижестоящего уровней графа функциональной декомпозиции) с учётом их различных редакций, каждая диаграмма располагается на стандартном бланке, показанном на рис.8.4.3.6. Практическое применение стандартных бланков показано на рис.8.4.3.7-8.4.3.11. На стандартном бланке размещена прямоугольная рамка R, которая ограничена штампами Hw сверху и Hn снизу. Поле D предназначено для диаграммы. Штампы Hw и Hn содержат атрибуты, однозначно идентифицирующие представленную на бланке диаграмму и её связь со смежными диаграммами на других бланках. Атрибут (лат. attribo– придаю, наделяю) –существенное свойство объекта, позволяющее различать однотипные объекты между собой. Идентификация (ср. лат. identificato– отождествляю) – установление соответствия распознаваемого объекта его уникальности, т.е. исключительности, в своём роде единственности. В полях верхнего штампа Hwуказывается фамилия автора диаграммы, условное обозначение проекта, в рамках которого разработана данная диаграмма (например, ХП – хлебопекарня) и дата её разработки, условное обозначение объекта, в котором применяется моделируемый объект (в данном случае ХЗ – хлебозавод). Здесь же указаны возможные статусы разрабатываемой диаграммы: рабочая версия, эскиз, рекомендовано, публикация. Первая редакция диаграммы, представленная её автором, имеет статус рабочей версии, которая доступна для ознакомления сторонним читателям (экспертам). Читатели – эксперты после ознакомления с рабочей версией, указав свои фамилии и дату, представляют свои эскизы (версии) данной диаграммы с замечаниями. Версии, идентифицируемые по замечаниям как 1,2,3, …, являются основанием для пересмотра исходной редакции диаграммы и приведения к виду, пригодному для рекомендации компетентным органом (технической комиссией) к её публикации и фактической публикации. Последнее означает признание того, что разработанная диаграмма адекватна объекту и на текущий момент пересмотру не подлежит. Адекватный (лат.adaequatus – приравненный) – равный, вполне соответствующий. Рис.8.4.3.6. Стандартный бланк IDEF0 Наконец, штамп Hw в поле КОНТЕКСТ: фиксирует место декомпозируемого блока во множестве сопряженных с ним других блоков на предшествующей диаграмме. В нижнем штампе Hnприводится обозначение узла, которому принадлежит представленная на бланке диаграмма. Обозначение узла формируется следующим образом: последовательно указывается условное обозначение проекта, косая черта, А-0 (или А0, или Аi, i = 1, …, 5) (например, ХП/А-0 (или ХП/А0, или ХП/А1, или … , или ХП/А5). Далее приводится название представленной на бланке диаграммы (среднее поле штампа Hn). Название совпадает с названием декомпозируемого блока. И, наконец, в поле номер: проставляется хронологический(chronological) авторский номер, или C – номер, данной диаграммы с указанием в скобках C – номера (или номеров)её предыдущей редакции (или редакций), например, ПСИ003 (ПСИ001, ПСИ002), где ПСИ – Петр Сергеевич Иванов. Диаграммы, выполненные на стандартных бланках по правилам и с использованием нотации (синтаксических правил) методологии IDEF0, называются SADT–диаграммами. Они состоят из функциональных блоков (поименованных глаголами или глагольными словосочетаниями прямоугольников) и соединяющих их дуг (поименованных существительными или на их основе словосочетаниями связей в виде плавно сопрягаемых под прямым углом отрезков тонких прямых линий). Блоки представляют функции (процессы), дуги – объекты и людей (человека). Дуги, кроме этого, указывают на связи блоков данной диаграммы с блоками других диаграмм (так называемые граничные дуги). Нотация (лат. notatia – обозначение, замечание) – система условных письменных обозначений, принятая в какой – либо области знаний. Функциональные схемы, приведённые на рис.8.4.3.1 и 8.4.3.5, преобразованы в SADT– диаграммы, показанные на рис.8.4.3.7, 8.4.3.8. Техника преобразований очевидна. Однако семантикуSADT –диаграмм необходимо разъяснить. Семантика (гр. semanticos – обозначающий) – правила интерпретации знаков и составленных из них конструкций как средств выражения смысла. Прежде ясно, что количество SADT–диаграмм может исчисляться десятками. В совокупности они образуют искомую SADT – модель системы (или объекта). Описание модели SADTорганизовано в виде иерархии взаимосвязанных диаграмм, соответствующей декомпозиционной схеме, пример которой приведён на рис.8.4.3.3. Вершина этой древовидной конструкции представляет самое общее описание системы (рис. 8.4.3.7) и соответствующая ей диаграмма называ- Рис.8.4.3.7. Контекстная диаграмма хлебопекарни Обозначения: ХЗ – хлебозавод, ХП – хлебопекарня, Тор (англ.top - высший, главный) - диаграмма, соответствующая хлебопекарни в целом (главная диаграмма), А (англ. Activity - действие, процесс) - активный (функциональный) блок Рис.8.4.3.8. SADT - диаграмма родительская Обозначения: СР – сырь, СМ – смеситель, ХП – хлебопечка, ПД – поддоны, КИП - контрольно-измерительная аппаратура, УТ – утилизатор, МС – мастер, Р-А (Б, В) - рабочий А (Б, В), ЭК – эксперт, РК – рекомендация, РК1 (2) - рекомендация 1 (2), РЦ – рецепт, РЦ1 (2) - рецепт 1 (2), ТС – тесто, ХГ - хлеб горячий, ХХ - хлеб холодный, СИ – автор (Пётр Сергеевич Иванов) ется контекстной диаграммой. Нижележащие по отношению к вершине уровни вплоть до основания состоят с нарастанием из наиболее детализированных описаний (рис. 84.3.8, 8.4.3.9). Диаграмма является основным рабочим элементом при создании модели. Диаграмме даётся название, которое располагается в центре нижнего штампа бланка. На каждой диаграмме приводится идентифицирующая её информация: автор, частью какого проекта является работа по созданию диаграммы, дата создания или последнего пересмотра диаграммы, статус программы. Вся идентифицирующая информация располагается в верхнем штампе бланка. SADTтребует, чтобы в диаграмме, кроме корневой, было не менее трёх и не более шести блоков. Эти ограничения поддерживают сложность диаграммы на уровне, доступном для чтения, понимания и использования. Блоки никогда не размещаются на диаграмме случайным образом. Они размещаются по степени важности, как её понимает автор диаграммы. В SADT этот порядок называется доминированием. Доминирование понимается как влияние, которое один блок оказывает на другие блоки диаграммы. Наиболее доминирующий блок обычно размещается в верхнем левом углу диаграммы, а наименее доминирующий – в правом нижнем угла. В результате получается ступенчатая схема, подобная представленным на рис.8.4.3.8 -8.4.3.10. Если какой – либо из промежуточных блоков оказывается наиболее важным, то он может быть вынесен вверх, нарушая общую ступенчатую последовательность (рис.8.4.3.11). Блоки на диаграмме должны быть перенумерованы. Номер блока состоит из положительного натурального числа в сочетании с заглавной буквой A (Activity–действие, процесс). Номер блока проставляется в правом нижнем углу прямоугольника, изображающего на диаграмме блок. Блоку контекстной диаграммы всегда присваивается номер A0. БукваA здесь и в номерах блоков остальных диаграмм иногда может опускаться. Технику присвоения номеров блокам диаграмм демонстрируют диаграммы, приведённые на рис.8.4.3.8, 8.4.3.9. 8.1.4.4. Методология объектно-ориентированного проектирования 8.1.4.5. Методология концептуального проектирования 8.1.4.6. Методология функционально-стоимостного анализа Рис.8.4.3.9. SADT - диаграмма потомок Рис.8.4.3.10. SADT - диаграмма родительская с замечанием читателя Обозначения: СР – сырьё, СМ – смеситель, ХП – хлебопечка, ПД – поддоны, КИП - контрольно-измерительная аппаратура, УТ – утилизатор, МС – мастер, Р-А (Б, В) - рабочий А (Б, В), ЭК – эксперт, РК – рекомендация, РК1 (2) - рекомендация 1 (2), РЦ – рецепт, РЦ1 (2) - рецепт 1 (2), ТС – тесто, ХГ - хлеб горячий, ХХ - хлеб холодный, СИП – автор (Сергей Иванович Петров) Рис.8.4.3.11. SADT - диаграмма родительская пересмотренная Обозначения: СР – сырьё, СМ – смеситель, ХП - хлебопечка; ПД – поддоны, КИП - контрольно-измерительная аппаратура, УТ – утилизатор, МС – мастер, Р-А (Б, В) - рабочий А (Б, В), ЭК – эксперт, РК – рекомендация, РК1 (2) - рекомендация 1 (2), РЦ – рецепт, РЦ1 (2) - рецепт 1 (2) ТС – тесто, ХГ - хлеб горячий, ХХ - хлеб холодный, СИП – автор (Сергей Иванович Петров) 8.1.5. Цели Целесообразность является фундаментальным свойством живой и неживой природы как естественной, так и искусственной, т.е. созданной человеком и для человека, которая организует среду его жизнедеятельность. Сюда относятся и АСОИУ. Целесообразность обеспечивает предсказуемость будущих результатов. Потому так важно тактическое и стратегическое целеполагание, которое должно предварять первоначальные практические действия на периоде создания автоматизированной системы. Создаваемые автоматизированные системы являются, как правило, многоцелевыми. Поэтому требуется решить две задачи: первая – построить множество непротиворечивых целей (непротиворечивость целей, является необходимым условием работоспособности системы), вторая – упорядочить построенное множество целей. Основой решения первой задачи является разноаспектный, т.е. с разных точек зрения, профессионально-логический анализ будущей системы. Вторая задача решается совместно с первой с помощью построения, чаще всего, дерева целей, которое обеспечивает субординацию и координацию целей, исключая их противоречивость Универсум, т.е. мир как целое, погружается в пучину слабо контролируемых и плохо прогнозируемых глобальных процессов, нет, не касающихся, а уже пронизывающих фундаментальные основы существования человечества, приближая его, возможно, к небытию. Заслуживают внимания, прежде всего, два аспекта профессионально-логического целеполагания: первый – разработка и функционирование системы для достижения целей, обусловленных потребностями пользователей (для этого система и создаётся), второй – взаимодействие системы при её создании и эксплуатации с окружающей средой, сопровождаемое остаточными явлениями в ней (следствие того, что система в окружающей среде создавалась и функционирует). Остаточные явления имеют смысл конечных результатов, обусловленных достижением, в общем случае, когнитивных, т.е. скрытых, целей, возможно, не продекларированных разработчиками системы, но объективно реально возникающие не зависимо от них. Не аккуратное или, хуже, пренебрежительное отношение к скрытым целям чревато большими потерями, перекрывающими достигаемые успехи. Назовём цели, для достижения которых создаётся и функционирует система, первичными целями, когнитивные цели будем называть вторичными целями. Построим дерево первичных целей и дерево вторичных целей для автоматизированной информационной системы в общем случае. Важное замечание состоит в том, что доказать единственность дерева целей для конкретной системы не представляется возможным, да этого принципиально и не нужно, по той причине, что это определяется тем, кто строит дерево (профессиональные качества автора) и какая конкретно задача при этом решается). То и другое не предсказуемы. Поэтому обсуждаемые ниже деревья целей являют собой методический пример того, как они могут быть построены. 8.1.5.1. Первичные цели Фрагмент дерева первичных целей приведён на рис. 8.5.1. Автоматизированные информационные системы создаются, как правило, для сбора и обработки информации с целью удовлетворения информационных потребностей пользователей – Ц0, которая является в данном случае комплексной в том смысле, что соответствующий ей конечный результат функционирования системы предопределён необходимостью достижения соподчинённого и согласованного с ней множества простых целей. Множество простых целей является результатом декомпозиции цели Ц0 на подцели, соответствующие принятым на рис. 8.5.1 основаниям разбиения целого на составные части (любая пара двух смежных оснований находится в логически непротиворечивых отношениях между собой): сферы деятельности пользователя, которые в общем виде представлены стратой Назначение базовой морфологической модели архитектуры АСОИУ (подцель ЦN, например, условно соответствует сфере государственного управления – система типа “Контур”), классы пользователей (для АСОИУ ранее выделено 10 классов пользователей - ЛОФ, ЛОР, ЛПИ, ЛВР, ЛГИ, ЛИР, ЛРС, КЛГ, ЛГР и использованный в данном случае класс ЛПР – подцель ЦN10), способы принятия решений (принятие коллегиальных решений КЛГ-Р и индивидуальных решений ИНД – Р), виды информации (например, фактографическая информация – подцель ЦN1011, аудиовидеосюжеты – подцель ЦN1012 , телевизионные репортажи - подцель ЦN1013 и др.), которые в общем виде представлены в информационно -технологической доминанте страты Среда базовой морфологической модели архитектуры АСОИУ, способы отображения информации (отображение информации коллективного пользования – подцель ЦN10121 и для индивидуального пользования – подцель ЦN10122, средства отображения информации (различающиеся принципами действия, фирмами-поставщиками, стоимостью и т. д.). Для других сфер деятельности и иного класса пользователей, а также с учётом специфики решаемой задачи, основания декомпозиции исходной цели на подцели будут отличаться от рассмотренных выше и должны устанавливаться каждый раз с учётом привходящих обстоятельств. 8.1.5.2. Вторичные цели Дерево вторичных целей представлено на рис. 8.5.2. Вторичные цели сопровождают создание (подцель Ц1) и эксплуатацию (подцель Ц2 ) систем. Созда- Рис.8.5.1. Дерево первичных целей Рис.8.5.2. Дерево вторичных целей ние (проектирование) и эксплуатация (функционирование) систем протекают во взаимосвязях и взаимодействиях с окружающей средой. Для среды любая система является инородным телом, оказывающим на среду возмущающее воздействие. Поэтому в качестве комплексной вторичной цели Ц0 нужно принять минимизацию деструкции, т.е. разрушения, среды или, иначе, минимизацию ущерба окружающей среде. Проектирование является творческим процессом, рождающим новые идеи для создания в будущем более совершенных и масштабных систем (это – подцель Ц11 цели Ц1). В процессе создания систем происходит подготовка квалифицированных (защищаются кандидатские и докторские диссертации) научных (подцель Ц12) и инженерно-технических (проходят практику студенты университетов – подцель Ц13 ) кадров, а также формирование ячейки экспертов - высокопрофессиональных специалистов в узкой области знаний (подцель Ц14 ) и уникального научного и производственно-технологического авторитета проектной организации как национального достояния (подцель Ц15). Процесс эксплуатации созданной системы также или даже более активно воздействует на окружающую среду. Идентифицируем среду тремя элементами: человеком, обществом (коллективом людей в частном случае) и естественной природой, которым поставим в соответствие три подцели Ц21 , Ц22 , Ц23. Для человека важно сохранение физического здоровья (подцель Ц211), поддержание устойчивой психики (подцель Ц212) и совершенствование интеллекта (подцель Ц213). Интеллект (лат.) – это ум, рассудок, разум; шире – мыслительная деятельность. Общеизвестно и общепризнанно, что вычислительная и телекоммуникационная техника и построенные на её основе информационные технологии способствуют повышению эффективности мыслительной деятельности человека. Это так и есть на самом деле. Но пока менее известно, что и интенсивная и масштабная компьютеризация общества опасна перерождением человека, мыслящего в человека - компьютер или хомютер. Качественная зависимость интеллекта от степени хомютеризации имеет вид, представленный на рис. 8.5.3. Важно не переступить допустимую грань – hопт, после которой ослабевает эволюция, как процесс совершенствования, и начинается деградация личности. Не только отдельный человек, но и общество в целом испытывает воздействие функционирующих систем. Прежде всего, расширяются коммуникативные функции между людьми. Поставим этому фактору в соответствие подцель Ц221. Однако укоренение новых коммуникативных возможностей сопровождается утратой многих межличностных отношений живого общения, таких, как очаровательная улыбка, лёгкое прикосновение, выразительный жест, неподражаемая Рис.8.5.3. Влияние компьютеризации на интеллект Обозначения: Обозначения: I – интеллект, h - хомютеризация мимика, душевный трепет и т.п. Всё это признаки социальной деградации общества, для учёта которой введём подцель Ц222.Кроме того, в условиях свободных телекоммуникаций общество испытывает давление информационного криминала, обусловленного целенаправленным распространением специально подготовленной информации для отъёма у граждан без физического насилия принадлежащих им благ, - подцель Ц223. Наконец, и природе не удаётся избежать негативных последствий воздействия на неё системы, таких, как загрязнение отходами и мусором (подцель Ц231), истощение ресурсов (подцель Ц232), техногенные катастрофы (подцель Ц233) и т.д. Таким образом, дерево вторичных целей акцентирует внимание на многих фактически важных для человека факторах, но которые практически находятся за пределами его внимания. Вторичные цели не афишируют, о них умалчивают. Однако они сопровождают любую целесообразную деятельность человека, коллектива, государства независимо от их желания и воли, более того, они имеют планетарный характер. Вторичные цели обладают уникальной особенностью. Они проявляются не сразу, а через какое-то время, порой очень большое, приводя к необратимым или трудно устранимым последствиям. Пример тому глобальное потепление. Человечество на грани столкновения с дотоле неизвестными и масштабными проблемами: таянье льда Северного ледового океана, затопление традиционных мест обитания огромных масс населения, изменение климата и плодородных территорий, неконтролируемая миграция огромных масс людей в поисках приемлемых условий жизни, невзирая на официальные государственные границы, вопреки обычаям, традициям, культуре коренного населения, и т.д. Не иначе, как следствием проявления вторичных целей, является различного рода турбулентности мировой политической, финансовой, экономической жизни. Таковы реалии. Но реальность состоит и в том, что важность и неотвратимость вторичных целей ещё не заняла достойного и прочного места не только в общественном сознании, но и, к сожалению, в сознании преосвященной элиты, причастной к научно-техническому прогрессу. И, как следствие, на вторичных целях недостаточно сконцентрировано внимание в технических университетах при подготовке инженерных кадров. Чтобы поправить положение, нужно время, и потребуется его много, возможно, больше, чем отпущено человечеству судьбой. 8.1.5.3. Интегральная и глобальная цели Глобальное дерево целей показано на рис. 8.5.4. Первичные и вторичные цели относятся к одной и той же системе. Сведение к нулю деструктивного воз- - Сохранение гармонии мироздания (жизни на планете Земля) - Интегральные цели (компромисс между пользой и ущербом) в сферах жизнедеятельности - Комплексные цели: Ц0 – первичные Ц0 – вторичные Сферы жизнедеятельности, определяемые стратой Объекты автоматизации в базовой морфологической модели архитектуры АСОИУ Рис.8.5.4. Глобальное дерево целей действия системы на окружающую среду при современном уровне индустриально-технологических достижений материального производства равнозначно тому, чтобы систему не создавать вообще. Создание и эксплуатация системы с максимально достижимой эффективностью чревато нанесением максимального ущерба окружающей среде. Поэтому правомерно поставить в соответствие комплексным целям Ц0 и Ц0 интегральную цель Ц0, означающую достижение компромисса между пользой и ущербом, получаемых от неё. Следует заметить, что существует много автоматизированных информационных систем и их количество стремительно растёт. Более того, в стране и мире функционируют огромное число машиностроительных, энергетических, химических, металлургических и иных производств, каждое из которых представляет собой систему с множеством первичных и вторичных целей, приносящих не только пользу для человека, но и причиняющих ущерб окружающей среде во вред человечеству. Следовательно, на самом деле существуют и другие интегральные цели (на рис.8.1.3 – цели Ц-2, Ц-1, Ц1, Ц2, …), соответствующие отраслевым производствам. Тогда всем им, включая и Ц0, нужно соотнести глобальную цель , означающую стремление к сохранению жизни на Земле (или, что предпочтительнее, сохранению гармонии мироздания). Постановка глобальной цели укладывается в современный сформировавшийся мировой глобализационный тренд, а физическая суть глобальной цели является более позитивной и реалистичной альтернативой стремлению какой либо отдельно взятой, даже экономически мощной страны или ограниченного блока продвинутых стран к единоличному мировому господству, ибо неаккуратное использование имеющихся достижений может быть чревато большими потерями, а вовсе не ожидаемыми успехами. 8.1.6. Интеллектуальная информационно – технологическая среда Интеллектуальная информационно-технологическая среда – это плоть архитектуры АСОИУ. Здесь: Плоть – суть чего-либо, выраженная в комбинации его реальных, виртуальных и духовных (душевных) субстанций. Субстанция (лат. substantia – то, что лежит в основе) – то, что существует само по себе, не зависит ни отчего другого. Для сопоставления из толкового словаря Ефремовой: Плоть – 1. (устар.) Человеческое тело, как источник чувственности, прихоти. 2. (перен.) Конкретное материальное содержание чего-либо. В архитектуре АСОИУ материальной субстанцией являются средства вычислительной техники и телекоммуникаций, виртуальной – информация, программы, а также знания и умения разработчиков, воплощенные в созданной ими системе, и знания и умения пользователей, обеспечивающие успешность применения системы в сфере их профессиональной деятельности. Духовной субстанцией являются эмоциональные состояния и предпочтения (прихоти) пользователей. Эти смыслы интеллектуальной информационно-технологической среды представлены в базовой морфологической модели архитектуры системы двумя доминантами: информационно-технологической и интеллектуальной и связующим их интерфейсным консолидантом. Определим содержание доминант и консолиданта. 8.1.6.1. Информационно-технологическая доминанта Эта доминанта формирует в архитектуре системы её физический (материальный) базис с виртуальной начинкой. Физическим базисом является техника, заполненная информацией, логистику которой в системе посредством связи и сообразно топологии определяют функции, задачи, технологии и программы, составленные на языках программирования. Здесь: Логистика (греч. logistike – искусство вычислять, рассуждать) – порядок сбора и обработки информации с выдачей результатов по назначению в требуемые время и место. Рассмотрим составные части физического базиса с логической надстройкой (технику, топологию, связь, информацию, функции, задачи, технологии, программы, языки программирования) в контексте их логической взаимообусловленности. Техника является первоосновой системы. Пространственное распределение техники определяет топология, формируя, таким образом, звенья системы. Взаимодействия звеньев осуществляет связь, являющаяся носителем информации. Звенья реализуют функции, которые определяют порядок обработки информации и решения задач, складывающийся в устойчивые технологии, пригодные для распространения и многократного применения. Реализацию физического базиса обеспечивают программы на языке, понятном технике, и являющиеся второосновой архитектуры системы. Рассмотрим составные части физического базиса и надстройки по отдельности. 8.1.6.1.1. Техника В общем случае: Техника (греч. techne–искусство, мастерство) –множество инструментов (средств, орудий труда), используемых при оказании услуг и/или изготовлении продуктов, которые пригодны для удовлетворения личных, общественных или производственных потребностей. Сегодняшний мир техники труднообозрим и в нём своё прочное место заняли мириады средств вычислительной техники и телекоммуникаций (СВТ и ТК), имеющие отношение к архитектуре АСОИУ. При всём своём конкретном много и разнообразии средства вычислительной техники и телекоммуникации включают: электронно-вычислительные машины, каналы связи, устройства ввода информации, устройства отображения информации. Электронные вычислительные машины. Примем следующее определение: Электронная вычислительная машина (ЭВМ) – вычислительная машина, осуществляющая арифметические и логические операции с помощью устройств, принцип действия которых основан на использовании свойств электронов, определяющих с другими частицами строение твёрдого тела. Здесь: Электрон (гр. electron) – элементарная частица с массой, равной 9.108 ∙ 10-28 г, отрицательным электрическим зарядом и спином ½. Спин (англ. spin– вращаться) – собственный механический момент количества движения элементарной частицы (электрона, протона, нейтрона). Электронные вычислительные машины представим следующими группами технических средств: стационарные и подвижные технические средства - персональные компьютеры (ПК) в виде рабочих станций (РС) и серверов, суперЭВМ, кластеры ЭВМ и ЭВМ будущего (ЭВМБ); мобильные технические средства – телефоны, смартфоны, коммуникаторы, айфоны, айпады, гаджеты и другие девайсы; носимые технические средства (или wearable-устройства, англ. wearable – носимый, пригодный для носки)– это аксессуары в виде миниатюрных со встроенными технологиями технических устройств, расположенных стационарно на человеке, взаимодействующих с интернетом и посредством интернета с другими техническими устройствами. Здесь: Аксессуар (франц. accessoire)– что-то, принадлежащее или сопутствующее чему-либо. Стационарные технические средства занимают неизменное местоположение, передвижные технические средства стационарно размещаются на платформе, которая может перемещаться в пространстве. Мобильные технические средства принадлежат человеку и, когда находятся при нём или у него, то перемещаются вместе с ним. Носимые технические средства находятся на человеке и перемещаются вместе с ним. Мобильные и носимые устройства не только функциональны, что важно само по себе, но ещё и социальны, что приумножает их значимость для человека. Если мобильные устройства соответствуют его стилю жизни, одежде, самовыражению, то wearable-устройства являются частью образа и реализуют дополнительные функции украшения. Уже сейчас существующие wearable-устройства поражают своим разнообразием – это фитнес – трекеры, умные часы, ювелирные изделия, смарт - очки, гибкие экраны, сервисы геолокации, показывающие местоположение сотрудников и особенности их перемещения, наконец, синаптические платья (англ. Synapse Dress), на которых световыми сигналами отображаются эмоции владельцев одежды. И это только начало и то, что только что перечислено, и то, что появится в обозримой перспективе, относится к гаджетам и/или девайсам. Безусловно, отсутствуют четкие и однозначные границы между многими техническими средствами из числа тех, что принадлежат той или иной из приведённых групп. Тем более, основой любой ЭВМ, будь то суперЭВМ или карманный компьютер, является каноническая графическая модель (структурная схема), показанная на рис. 8.6.1.1. Здесь: Канонический (греч. kanon – консервативный) – твёрдо установленный, принятый за образец. Любая ЭВМ, независимо от типа и принадлежности к той или иной из выделенных групп, состоит из процессора П (ВУ) – центрального блока, способного выполнять арифметические и логические операции над информацией, поступающей в ЭВМ на обработку в виде мультимедийных сообщений М, содержащих в общем случае данные Д, звук З, изображения И или любые две или одну из этих модальностей. Кроме того, любая ЭВМ должна иметь блоки оперативной ОП и внешней ВП памяти, а также устройство ввода /вывода информации Увв/выв. Физическое взаимодействие перечисленных устройств через соответствующие интерфейсы ИН обеспечивает устройство управления УУ. Различия между группами заключается в конструкторской реализации (построении) блоков (устройств) канонической модели и особенностях используемой элементной базы, т.е. физических элементов, являющихся конкретными носителями и преобразователями информации в ЭВМ. Следствием этого являются своеобразия свойств множества реальных ЭВМ и возможностей их практического применения. Элементная база традиционных кремниевых ЭВМ имеет свою историю, вехами которой являются электронные лампы для ЭВМ первого поколения, полупроводники – ЭВМ второго поколения, интегральные схемы – ЭВМ третьего поколения, большие и сверхбольшие интегральные схемы – ЭВМ четвёртого поколения. Здесь поколения характеризуются своеобразием технологических решений, доминантой которых является повышение быстродействия ЭВМ, сопровождаемое сдерживанием (понижением) роста её цены и габаритов. В традиционных ЭВМ пятого поколения акцент смещается на разработку способов общения пользователей с ЭВМ на естественном языке. Рис.8.6.1.1. Структурная схема ЭВМ (каноническая) Обозначения: А, Б, В, … - данные Д • … - звук (речь, музыка) З … - изображения И П(ВУ) – процессор (вычислительное устройство) УУ – устройство управления ОП – оперативная память ВП – внешняя память Увв/выв – устройство ввода/вывода ИН – интерфейс Отличительные признаки включенных в группы технических средств существуют, и следует их указать. Сделаем это, приняв следующие определения. Компьютер (англ. computerот лат. computare – считать, вычислять) - электронная вычислительная машина; термин принят в иностранной (главным образом английской) литературе и прочно утвердившийся в русском языке. Компьютинг (англ. computing) – вычисление, выполненное на компьютере; вычислитель. Телефон (гр.tele – вдаль, далеко + гр.phone- звук)- устройство для передачи речи (звука) на расстояние по проводным линиям связи. Мобильный телефон (фр. mobileот лат. mobilis – подвижный, способный к передвижению + гр. telephone – устройство для передачи речи) – устройство для передачи речи на расстояние по беспроводным линиям связи. Смартфон (англ. smart– умный + гр. phone - звук) – умный телефон, предназначенный для преобразования, зрительного восприятия и передачи на расстояние информации (звука, текста, цвета, движения, изображения и их сочетаний в различных комбинациях) с помощью сенсорного экрана по беспроводным линиям связи (посредством Интернета). Сенсорный (лат. sensus– чувство, ощущение) – чувствующий. Коммуникатор (англ. kommunikator от лат. communicatio – связь, сообщение) – карманный компьютер с клавиатурой, снабженный модулем мобильного телефона. iPhone(i – Internet + гр. phone - звук) – тоже самое, что и смартфон. iPad (англ. Appletablet – Стив Джобс и корпорация Appleобозначили жаргоном iPad(I–Internet + англ.pad – контактная площадка, клавиатура, планшет; набивать, заполнять)) – планшетный компьютер с сенсорным экраном. Девайс (англ. device– устройство, машина, предмет) – устройство, которое может работать самостоятельно независимо от чего-либо (например, компьютер). Гаджет (англ. gadget– устройство, приспособление) – устройство, которое может работать совместно с чем-то, расширяя его функциональные возможности (например, клавиатура, мышь или звуковые колонки для компьютера). Кластер (англ. cluster – скопление) – объединение нескольких одинаковых или близких между собой объектов, одновременно функционирующих, дополняя друг друга и обеспечивая лучший в некотором смысле результат. Укажем на принципиальные прикладные особенности ЭВМ из разных групп. Рабочие станции РС в виде персональных компьютеров от минимальной до средней стоимости предназначены для индивидуального использования пользователями на автоматизированных рабочих местах в автономном режиме или в режиме реального времени в составе вычислительной сети. Они имеют привлекательный дизайн, цветной монитор с приличной разрешающей способностью, удобную клавиатуру и средние характеристики по быстродействию и объёмам оперативной и внешней памяти. Серверы (англ. toserve– обслуживать) в виде дорогостоящих компьютеров предназначены для коллективного использования в режиме реального времени многими пользователями с их автоматизированных рабочих мест в составе вычислительной сети. Они не притягательны своим внешним видом, но обладают мощными характеристиками по быстродействию и объёмам памяти и, что важно, исключительной надёжностью, обеспечивающей бесперебойную работу в режиме 24/7, т.е. непрерывную работу 24 часа в сутки 7 дней в неделю.Посути, серверы являются в настоящее время более совершенными аналогами того, чтоне так давно было принято называть большими ЭВМ (БЭВМ). СуперЭВМ характеризуются большими объёмами оперативной и внешней памяти. Кроме этого, что существенно, они отличаются высоким быстродействием, начинающимся с 108 оп/сек, и простирающимся до 1 Петафлопс = 1015 оп/сек (суперЭВМ Blue Gene) и далее. Здесь: Флопс (англ. flops или flop/s – акроним от англ. Floating-point Operations Per Second – произносится как флопс) – величина, используемая для измерения производительности компьютеров, показывающая, сколько операций с плавающей запятой в секунду выполняет данная ЭВМ. Поскольку современные компьютеры обладают высоким уровнем производительности, более распространены производные от FLOPS, образуемые путём использования стандартных приставок системы СИ: Флопс 1941 год 00 оп/сек Килофлопс 1949 – 103 Мегафлопс 1964 – 106 Гигафлопс 1987 - 109 Терафлопс 1997 - 1012 Петафлопс 2008 - 1015 Эксафлопс - 1018 Зеттафлопс - 1021 Йоттафлопс - 1024 Здесь год означает время появления реальной суперЭВМ с производительностью, измеряемой величиной, кратной соответствующей производной от флопс. Так, например, пиковая производительность суперЭВМ Cray-1 (США, автор Сеймур Крэй) составила 133 Мегафлопс. Для сравнения, нынешний 1 в рейтинге Top500 суперкомпьютеров Тяньхэ-2 (Китай) обладает вычислительной мощностью 23.96 Петафлопс. Как большинство других показателей производительности, флопс определяется путём запуска на испытуемом компьютере тестовой программы с известным количеством операций и подсчитывается время, за которое она была решена. Наиболее популярным тестом на сегодня является программа LINPAC, используемая, в том числе, при составлении рейтинга суперкомпьютеров TOP500. Одним из важнейших достоинств показателя флопс является то, что он до некоторых пределов может быть истолкован как абсолютная величина и вычислен теоретически, в то время как большинство других популярных мер являются относительными и позволяют оценить испытуемую систему лишь в сравнении с рядом других. Эта особенность даёт возможность использовать для оценки работы различных алгоритмов, а также оценить производительность вычислительных систем, которые ещё не существуют или находятся в разработке. Человек, пользуясь лишь ручкой и бумагой, выполняет операции с плавающей запятой очень медленно и часто с большой ошибкой. Говоря о производительности нашего вычислительного аппарата, придётся использовать такие единицы Миллифлопс и даже Микрофлопс. Тем не менее, мозг человека в реальном времени может выполнять такие сложные операции как синтез и распознание речи и образов, координацию в пространстве и многие другие. Китайский университет оборонных технологий разработал вычислительную машину Tianhe-1А, мощность которой составляет 2.5 петафлопс, что эквивалентно двум квадрильонам вычислений за секунду. Предполагается, что устройство будет использовано для моделирования климата, исследования генов, прогнозирования сейсмической активности. Сейчас в десятке самых мощных суперкомпьютеров находятся две китайские машины и семь американских. Самый мощный российский суперкомпьютер “Ломоносов” исследовательского центра МГУ занимает 13-ю строчку рейтинга. Он был спроектирован российской компанией “Т-Платформа”, его производительность – 0.35 петафлопс. Перспективные американские суперкомпьютеры: Sequoia - 20 Петафлопс, Dawn - 500 Петафлопс. Для развертывания суперкомпьютера требуется более 300 кв. метров площади. Современная суперЭВМ может содержать более 10 000 процессоров и сотни, и более Гигабайт оперативной памяти. Почему современные суперЭВМ работают так быстро? Это связано, во-первых, с развитием элементной базы и, во-вторых – и это главное, с реализацией принципа параллельной обработки информации, воплощающей идею одновременного выполнения нескольких действий. Используется два способа параллельной обработки информации: собственно параллельная и конвейерная. При собственно параллельной обработке независимо одновременно работают несколько соединённых параллельно процессоров, суммарный результат действий которых формирует конечный искомый результат. При конвейерной обработке процессоры соединены последовательно и каждый из процессоров реализует свой этап многоэтапного вычислительного процесса, используя результаты работы предшествующего процесса в качестве входной информации и передавая результаты свой работы на вход последующего процесса. В том и другом случае, при параллельной или последовательной схеме соединения процессоров, время обработки информации может сокращаться пропорционально числу используемых процессоров. Развитие суперЭВМ идёт по трём направлениям: векторно-конвейерные ЭВМ (оперируют массивами независимых данных, например, перемножают сразу два массива, а не два числа), массивно-параллельные ЭВМ (здесь процессоры соединяются с помощью сетевого оборудования – меняя число процессоров, легко подбирается нужная производительность ЭВМ), параллельно-процессорные ЭВМ (здесь оперативная память разделяется между одинаковыми процессорами, имеющими доступ к общей дисковой памяти) Гигантская производительность суперЭВМ с лихвой компенсируется трудностями их использования: нужны дополнительные знания и, значит, высококвалифицированные специалисты, написать эффективную параллельную программу намного сложнее, чем последовательную программу, требуются существенные финансовые затраты, исчисляемые десятками миллионов рублей). Однако спектр научных и практических задач, решаемых только на суперЭВМ, достаточно велик, и он склонен к расширению. Кластеры ЭВМ представляют собой объединения высокоскоростной телекоммуникационной средой многих ЭВМ или процессоров, что позволяет обеспечить большую надёжность и повысить производительность такой системы. Достоинством кластеров является то, что они позволяют объединять в систему ЭВМ различного типа, начиная от персональных компьютеров и кончая суперЭВМ. Кластеры ЭВМ классифицируются по назначению: вычислительные кластеры, кластеры баз данных, отказоустойчивые кластеры, кластеры для распределения нагрузки. Вычислительные кластеры ориентированы на решения задач конкретных пользователей. Кластеры баз данных работают с параллельными версиями баз данных, обеспечивая их надёжность и повышая производительность. Отказоустойчивые кластеры строят для того, чтобы обеспечить надёжность критически важных приложений пользователей. Кластеры распределения нагрузки предназначены для распределения большого потока запросов по многим серверам. Рано или поздно (уже в обозримой перспективе) элементная база современных ЭВМ, традиционно изготавливаемая в виде полупроводниковых микросхем из кремния, изживёт себя в том смысле, что не позволит в силу физических ограничений совершенствовать быстродействие ЭВМ, потребность в котором увеличивается с нарастающей скоростью. Поэтому предпринимаются энергичные усилия для создания ЭВМ будущего (ЭВМБ), действующих на принципах, отличных от того, который лежат в основе современных ЭВМ. Кремниевые ЭВМ основаны на бинарном принципе, т.е. байты, являющиеся носителями инфор- мации, представляются в виде последовательной во времени цепочки битов (нулей и единиц), как показано на рис. 8.6.1.2-а). Альтернативой является представление байтов мгновенными комбинациями нулей и единиц, называемыми кубитами, как показано на рис. 8.6.1.2-б). На рис. 8.6.1.2-в) проиллюстрирован принцип действия квантового кубита. Здесь: Кубит (англ. quantum–величина, количество, частица + англ. bit - кусочек, немножечко) – наименьший элемент хранения и передачи информации в квантовом компьютере. Каналы связи. Для совместной работы ЭВМ объединяются в сети: глобальные и локальные. Глобальная вычислительная сеть (ГВС) – вычислительная сеть, охватывающая значительную территорию (масштаба страны, региона или отрасли). Локальная вычислительная сеть (ЛВС) –вычислительная сеть, охватывающая ограниченную территорию (масштаба предприятия, организации или подразделения). В общем случае ГВС может включать несколько ЛВС. В ГВС расстояние между удалёнными друг от друга ЭВМ может исчисляться десятками тысяч километров, в ЛВС – десятками сотен метров. Для взаимодействия в сети любой пары ЭВМ (или каких-либо других объектов) они соединяются между собой каналом связи (КС). Канал связи – линия связи и подключённая к ней аппаратура передачи данных (канальная аппаратура или оборудование). Канал связи является средством электросвязи, которое обеспечивает передачу электрических сигналов от одного объекта к другому по линии связи. В качестве линии связи (или, как принято называть, передающей среды) применяются металлические (преимущественно медные)провода в чистом виде или в форме многожильного кабеля, оптоволоконные нити в виде оптоволоконного кабеля и, наконец, эфир (воздушные линии) для беспроводной, в том числе, подвижной связи. Линия связи устанавливает физическое соединение между ЭВМ, пригодное для передачи по нему электрического сигнала, являющегося носителем информации. Однако для гарантированной передачи сигнала от источника к получателю, процесс передачи может включать ряд специфических, но обязательных процедур таких, как: установление размера передаваемого сигнала, определяемого видом используемой связи, переформатирование сигнала (преобразование его из одной формы, например, дискретной, в другую, например, аналоговую, и наоборот, восстановление теряемой мощности сигнала при распространении его по линии связи, Рис.8.6.1.2. Варианты представления информации в ЭВМ. Обозначения: а) – классическая ЭВМ, б) – квантовая ЭВМ, C1,2 – спин (направленное магнитное поле электрона), Э1,2 – электрический электрод для управления защита сигнала от искажений, разрушений и несанкционированного доступа к нему, установление направления передачи сигнала по линиям связи и осуществление коммутации линий связи, концентрирование сигналов на передающей стороне для передачи их далее по одной линии связи и выделение сигналов на приёмной стороне, подсоединение к линии связи нового оборудования и отключение не нужного, деление сети линий связи на фрагменты и передача сигнала с соблюдением некоторых правил внутри сегментов и между ними и т.п. Отсюда: Аппаратура передачи данных (АПД) – аппаратура, подключаемая к линиям связи, для обеспечения идентичности и сохранности в сети линий связи передаваемого по ней сигнала. Соответственно этому к аппаратуре передачи данных в общем случае следует отнести устройства, реализуемые технически или программно, либо комбинированным методом: модем (модулятор-демодулятор – преобразует дискретный сигнал из ЭВМ в аналоговый в линию связи и наоборот), маршрутизатор (англ. router–роутер, определяет путь следования сигнала в сети по линиям связи от ЭВМ- источника к ЭВМ-получателю), шлюз (обеспечивает передачу сигнала по линии связи между ЭВМ разных типов, например, с разными операционными системами), мост (англ. bridge - делит сеть линий связи на фрагменты и обеспечивает передачу сигнала через границы между фрагментами в том случае, если ЭВМ-источник и ЭВМ-получатель принадлежат разным фрагментам сети), концентратор (англ. concentrator – направляет сигналы из многих входных линий в одну выходную линию связи), коммутатор (англ. switch – перенаправляет входной сигнализ линии связи на одну из выходных линий связи), повторитель (англ. repeater – восстанавливает мощность передаваемого по линии связи сигнала, сохраняя его форму) УЗО (устройство защиты от ошибок), ЗАС (аппаратура засекречивания), разветвитель (подключает к линии связи ЭВМ), заглушка (гасит в линии связи отраженный сигнал). Устройства ввода информации. В общем случае информация представляется в виде символов-знаков (текст), звуков (речь, мелодия), изображений (рисунки, картины), цвета, движения и возможных комбинаций перечисленных модальностей. Следовательно, устройствами ввода являются устройства, способные распознавать эту информацию и преобразовывать её в электрический сигнал, пригодный для ввода в ЭВМ. К таким устройствам относятся: клавиатура ЭВМ (посимвольно воспринимает текст, вводимый вручную человеком), микрофон (воспринимает звуковые волны, несущие речь или мелодию), фотоаппарат (фиксирует черно-белое или цветное изображение), аудио-видеокамера (фиксирует черно-белое или цветное изображение, сопровождаемое звуком), сканер (считывает черно-белые или цветные изображения и текст), человек (при естественно-языковом взаимодействии с ЭВМ – пока в ограниченных пределах). Устройства отображения информации. Любая сеть или отдельная ЭВМ осуществляет обработку информации не самоцельно, т.е. для самой себе, а для представления результатов пользователям на их устройства отображения информации. В качестве устройств отображения информации применяются: дисплей или монитор (англ. display–показывать или лат. monitor–тот, кто напоминает, советник–отображает в общем случае мультимедийную информацию или любую её модальность в статике или динамике на экране, воспринимаемую визуально и на слух во время отображения или после до переключения или выключения устройства), электроуправляемая пишущая машинка или принтер (англ. printer–тот, кто печатает – отображает текстовую информацию на бумажном носителе для текущего или последующего визуального восприятия), графопостроитель (отображает графическую информацию на бумажном носителе для текущего или последующего визуального восприятия), динамик или колонка (отображает звуковую информацию для текущего слухового восприятия), синтезатор речи (отображает информацию с помощью слов или словосочетаний естественного языка для текущего слухового восприятия), табло или панель, доска, стена (то же, что и дисплей, но на экране большого формата для коллективного восприятия). Таким образом, номенклатура технических средств рассматриваемой доминанты весьма внушительна, она позволяет закономерно формировать из её элементов (устройств) различные комбинации. Географическое местоположение комбинаций определяет ту или иную топологию. Рассмотрим возможные топологии. 8.1.6.1.2. Топологии В общем случае: Топология (гр. topos– место, местность + гр. logos– понятие, мысль, разум)– графическая модель, описывающая с учётом пространственного расположения упорядоченное множество физических элементов и физических связей между ними. Формально топология является графом. Вершинам графа соответствуют конструктивно и функционально завершенные комбинации технических средств или различные типы отдельных технических средств (типы оборудования или вычислительных средств). В первом случае – это звенья: например, в ГАС “Контур” ГВЦ, оконечные пункты и т.п. Во втором – серверы, рабочие станции, маршрутизаторы и т.п., как, например, в ГАС “Выборы”. Рёбра графа соответствуют линиям связи между физически совместимыми вершинами. Следует выделить типовые топологии, к которым относятся следующие топологии [ ]: полносвязная – П, дерево – Д, звезда – З, кольцо – К, шина – Ш, ячеистая – Я, иерархическая – И, смешанная – С. Типовые топологии графически представлены на рис. 8.6.1.3. Топология полносвязная П. Здесь каждый элемент (вершина) связан со всеми остальными. Полносвязность обеспечивает максимальную надёжность, помехоустойчивость и живучесть топологии. Недостаток – высокая стоимость в силу значительной капиталоёмкости линий связи. Применяется топология в случаях, когда количество элементов (вершин) незначительно, как, например, в ГАС “Контур”, или, когда это необходимо в силу принципиальных соображений, например, сети передачи данных общего пользования – это основная прикладная область данной топологии. Общая длина физических линий связи в полносвязной топологии составляет 168 единиц [ ]. Для уменьшения стоимости следует в полносвязной топологии устранить часть физических связей и перейти к другим топологиям, рассматриваемым ниже. Топология дерево Д. В этой топологии физические связи, сливаясь в промежуточных пунктах, направлены к центральной общей точке К – это коммутатор или концентратор. Благодаря этому общая длина физических связей составляет 83 единицы, что является наименьшей общей длиной среди всех возможных видов соединений. Действительно, для любого заданного множества точек существует “минимальное стягивающее дерево”, которое сводит общую длину рёбер к наименьшему возможному значению при оптимальном выборе местоположения точки К. Основное достоинство данной топологии – её экономичность. Недостаток – низкая надёжность и слабая живучесть системы с такой топологией. Топология звезда З. Здесь связь любой пары вершин осуществляется через концентратор К. Главное преимущество –повышенная надёжность. Любая неопрятность с физической связью касается только одной вершины. Концентратор, кроме того, может выполнять функции интеллектуального фильтра информации, блокируя запрещённые передачи. Недостаток – повышенная стоимость из-за концентратора, который должен иметь много коммуникационных портов. В звёздообразной топологии суммарная длина физических связей составляет 116 единиц. Топология кольцо К отличается от всех других топологий тем, что в ней данные передаются по единственному кольцу от вершины к вершине в одном направлении. Если вершина распознаёт данные как свои, то копирует их себе во внутренний Рис.8.6.1.3. Типовые топологии буфер памяти. В этой топологии необходимо принимать специальные меры, чтобы в случае выхода из строя или отключения какой-либо вершины не прерывались физические связи между оставшимися вершинами. Эта топология представляет очень удобную конфигурацию для организации обратной связи: данные, сделав полный оборот, возвращаются к вершине – источнику. Поэтому легко контролируется процесс доставки данных адресату. Суммарная длина физических связей в кольце составляет 98 единиц. Данная топология часто используется в локальных вычислительных сетях. Топология шина Ш. Здесь вершины подключаются к общей физической связи – шине. Это уменьшает стоимость сети, построенной по данной топологии. Недостаток – низкая надёжность: любой дефект шины, включая многочисленные разъёмы, полностью парализует работу всей сети. Другой недостаток – невысокая производительность, так как в любой момент только одна вершина может передавать данные в сеть. Для нейтрализации этих недостатков данная технология интенсивно совершенствуется и очень распространена в локальных вычислительных сетях. Ячеистая технология Я. Она получается из полносвязной топологии путём удаления некоторых связей. В ней непосредственно связываются только те вершины, между которыми происходит интенсивный обмен данными. Чаще всего эта топология применяется в глобальных вычислительных сетях. Иерархическая топология И. Ей присуще разделение функций между вершинами и наличие управляющих и управляемых элементов. Чаще всего эта топология применяется в глобальных сетях. Примером тому является ГАС “Выборы”, которая рассмотрена выше. Функциональная специализация – это более высокая степень организации информационно-технологической доминанты архитектуры. Рассмотренные типовые топологии практически используются в частных случаях. Для крупных сетей характерно наличие произвольных связей между вершинами и строятся они с использованием смешанных технологий. Смешанная топология С. В общем случае эта топология является произвольной комбинацией топологий П, Д, З, К, Ш, Я, И. Во всех рассмотренных технологиях предполагается, что вершины не изменяют своего местоположения и соединяются двухточечными стационарными линиями связи. Однако, радиосистемы могут работать в широковещательном режиме, т.е. каждая вершина может связываться одновременно со всеми остальными. Это позволяет создавать сети без фиксированной топологии. Более того, передвижные вершины, снабженные радиостанциями, могут в любой момент времени менять своё местоположение. Повторим, что рассмотренные топологии имеют смысл математического объекта, называемого графом. Граф задаёт состав вершин и отношений или связей между ними. Это наиболее наглядный способ описания топологии и понятный для человека (пользователя), не имеющего специальной подготовки. Недостаток этого способа – относительная сложность использования ЭВМ для анализа свойств топологии, характеризующейся такими параметрами, как: связность, т.е. наличие обрывов, висячих фрагментов и т.п., избыточность, т.е. превышение общего числа связей над числом минимально необходимых связей, компактность, т.е. близость вершин между собой, централизация или размытость, и т.д. Эти параметры оцениваются на основании информации, извлекаемой из информационно-технологической доминанты, в частности, составе технических устройств и их связей. Если ввести числовые функции на топологии, то можно оценить её временные, надежностные, стоимостные и иные характеристики. Для этого наиболее компактным и эффективным способом описания топологии является использование матричного и множественного представления графов [ ? ]. Акцентируем два момента. Во-первых, топология по определению отражает географический аспект информационно-технологической доминанты архитектуры, т.е. взаимосвязи технических устройств, расположенных в различных географических пунктах Во-вторых, местоположение технических устройств определяют конфигурацию системы передачи данных – СПД. СПД является самой консервативной составляющей архитектуры. Далее рассмотрим связь конкретнее. 8.1.6.1.3. Связь В философском смысле связь обеспечивает взаимообусловленность существования в природе и обществе предметов, процессов, явлений, событий, разделённых в пространстве и во времени. Связь классифицируют по многим основаниям, в том числе по содержанию. Если содержание рассматривать предметом связи, то связь позиционируется как способ переноса вещества, энергии или информации [25]. С учётом этого дадим понятию “связь” следующее определение: Связь – информационное взаимодействие двух или более объектов между собой. В роли объекта может выступать любой элемент автоматизированной системы, являющийся или считающийся неделимым целым (рабочая станция, сервер, маршрутизатор, хранилище информации и т.п.), и местоположение которого задаётся топологией системы. Для взаимодействия элементов необходимо их физическое соединение. Таким соединением является канал связи, в котором могут распространяться сигналы электрической (электромагнитной, оптической) природы. Эти сигналы являются носителями информации, передаваемой в системе от одного элемента к другому. Рассмотрим физический смысл информационного взаимодействия с архитектурных позиций. Архитектурный подход позволяет опустить теоретические и конструктивные детали механизмов, реализующих информационное взаимодействие, но обязывает акцентировать внимание на роли и месте в нём информации, каналов связи, коммутации, маршрутизации, мультиплексирования, телекоммуникационной инфраструктуры, технологий передачи данных и т.д. Информация. Информационное взаимодействие осуществляется с использованием информации, которая может иметь в общем случае одну из трёх форм: звуковую, визуальную и комбинированную. Информация в звуковой форме – это речь или музыка, а также их сочетание в различных пропорциях. Визуальная информация – это письменность: текст или изображения и комбинации текста и изображений в различных сочетаниях. Изображения – это графики, схемы, рисунки (включая фото и живописные высокохудожественные полотна или их копии) в статике или динамике с использованием цветовых и световых эффектов. Комбинированная форма информации – это мультимедиа на основе звуковых и визуальных компонентов. Источником информации является человек. Звуковая информация инициируется человеком путём физического воздействия его на собственный голосовой аппарат или на клавиши музыкального инструмента. В том и другом случае создаются плавные (непрерывные) упругие колебания воздуха различной амплитуды с частотами из диапазона от 16 герц до 20 килогерц. Такая форма информации является аналоговой (непрерывной). Человек также является источником визуальной информации, которую он продуцирует (производит) путём начертания специальных знаков (символов) на бумаге. Такая форма информации является для зрительного восприятия дискретной (импульсной). Атмосфера и бумага являются уникальными и универсальными носителями информации. Визуальная информация является статичной (неизменной во времени и независящей от него). Звуковая информация является динамичной (исчезающей в атмосфере с течением времени). Информация независимо от формы её представления должна нести в себе определённый смысл. В общем случае под смыслом будем понимать следующее: Смысл – сущность предмета или явления, определяющая “что есть что”. Сущность (того, что есть что), — это лабильная ассоциация представлений о признаках предмета (явления), определяющих его правомерность, непротиворечивость, предназначение, порядок и закономерность, а также взаимообусловленность с окружением в пространстве и во времени и т.п. Осмысленность информации обеспечивается использованием для её представления знаковой (символьной) системы, лежащей в основе конкретного языка. Знаковая система включает алфавит языка, правила произношения звуков, образования слогов, построения слов и словосочетаний, а также сложных лингвистических конструкций и т.д. Исторически первым возникло речевое взаимодействие в виде непосредственного общения людей друг с другом на естественном языке. Позднее оно дополнилось пересылкой письменных сообщений в конвертах от отправителей к получателям с помощью почтовых общего назначения и фельдъегерских специального назначения служб (опосредованное общение). Для опосредованного речевого общения людей, находящихся на расстояниях друг от друга и в условиях, исключающих их личный диалог, нужны были специальные средства, и они были изобретены виде телефонной связи. С течением времени телефонная связь стала повсеместной, общедоступной для миллионов людей и превратилась в телефонную сеть общего пользования ТфСОП, которая, покрывая фактически территорию всей страны, является национальным достоянием каждого государства. Далее с появлением сначала отдельных ЭВМ, потом систем, состоящих из двух взаимосвязанных и взаимодействующих ЭВМ, затем сетей, объединяющих многие ЭВМ, стало необходимым передавать между ЭВМ данные. Под данными здесь понимается информация в любой форме, представленная в памяти ЭВМ (фотоаппарата, видеокамеры и т.п.) или вне них на отдельном носителе в двоичном коде. Иначе, закономерно упорядоченным набором дискретных электрических сигналов, называемых битами (или байтами – 8 бит каждый), т.е. в виде нулей и единиц. Для взаимообмена данными многих ЭВМ и других устройств стали разрабатываться системы и сети передачи данных СПД. С течением времени объективные предпосылки привели к пониманию необходимости слияния двух видов связи: ТфСОП и СПД и создания единой информационно – телекоммуникационной или, короче, инфокоммуникационной инфраструктуры. Объединяющей тканью инфокоммуникационной инфраструктуры являются каналы связи, рассмотренные выше, которые являясь средством электросвязи, обеспечивают передачу электрических сигналов от одного объекта к другому. Электрический сигнал может быть аналоговым в виде переменного напряжения синусоидальной формы с фиксированной частотой или дискретным в виде последовательности прямоугольных импульсов напряжения, характеризующихся постоянной амплитудой и длительностью. В первом случае канал связи называется аналоговым, во втором – цифровым (дискретным). Независимо от типа канал связи содержит передающую физическую среду и аппаратуру, которая обеспечивает преобразования сигналов и их устойчивое направленное распространение в этой среде. Передающая среда называется линией связи. В зависимости от вида физической среды линии связи подразделяются на следующие типы: проводные медные линии связи без изолирующих и экранирующих оплёток, кабельные, где для передачи сигналов используются такие линии связи как кабели “витая пара”, коаксиальные кабели или оптоволоконные кабели, беспроводные (радиоканалы наземной и спутниковой связи), использующие для передачи сигналов электромагнитные волны, распространяющиеся по эфиру. Аналоговый канал связи. Аналоговый канал первоначально был изобретён для телефонной связи и вскоре получил широкое применение в телефонных сетях связи. Принцип действия телефонного аналогового электрического канала связи показан на рис. 8.6.1.4. Звуковая волна ЗВ1, адекватная голосу человека, преобразуется микрофоном М в электрический сигнал С, форма которого определяется суперпозицией многих синусоидальных гармоник разных амплитуд и частот из диапазона от 16 герц до 20 килогерц. Этот сигнал посредством линии связи ЛС принимается противоположной стороной. Здесь динамик Д преобразует принятый сигнал в звуковые волны ЗВ2, воспринимаемые слу- ховым аппаратом другого человека. Аналогично осуществляется передача речи в обратном направлении, реализуя на расстоянии диалог двух лиц. При этом необходимое качество диалога обеспечивается с помощью многочисленной специальной аппаратуры А, расположенной как на передающей, так и принимающей стороне. Рассмотрим суть и специфику аналогового потока сигнала, показанного на рис.8.6.1.5. Это гармоническая волна, характеризующаяся амплитудой, длиной волны, частотой, фазой и периодом. Амплитуда – это расстояние по вертикали между самой верхней и самой нижней точками волны сигнала. Расстояние между двумя соседними самыми верхними (нижними) точками является длиной волны, измеряемой в метрах. Частота – это количество волн сигнала, проходящих через фиксированную точку за одну секунду. Частота измеряется в герцах (Гц) или единицах кратных герцу (килогерц – КГц, мегагерц – МГц). Человеческому голосу соответствуют частоты в диапазоне от 50 Гц до 5000 Гц, причём основная активность приходится на диапазон от 50 Гц до 3400 Гц. Длина волны и частота находятся в обратно пропорциональной зависимости: чем больше частота, тем меньше длина волны и наоборот. Период гармонического колебания – это время одного полного колебания. Полное колебание, когда точка, начав колебательное движение, возвращается в исходное состояние, равно 2π радиан или 3600. Фаза определяет долю периода, прошедшего с момента начала колебания, в соответствии с выражением: = t Если в среде распространяются два независимые сигналов, то они могут быть смещены относительно друг друга по фазе (времени), как показано на рис. 8.6.1.6. Такое смещение используется в СПД с фазовой модуляцией передаваемых сигналов. Аналоговые сигналы восприимчивы к затуханию, шумам и разновидности шума - перекрёстным наводкам. Затухающий поток с шумом показан на рис.8.6.1.7. Затухание, шум и перекрёстные наводки наиболее характерны для медных проводников, наиболее доступных и широко используемых в качестве материала передающей среды. Затухание является физическим свойством передающей среды, связанным с движением электронов в ней. Степень затухания зависит от частоты переда- Рис.8.6.1.4. Телефонная аналоговая связь Обозначения: – абонент (передающий, принимающий), ЗВ1,2 – звуковая волна на входе и выходе соответственно, Д – динамик, М – микрофон, А – аппаратура, ЛС – линии связи (медные провода), С – электрический сигнал, передаваемый по линии связи, – направления передачи электрического сигнала Рис.8.6.1.5. Аналоговый поток электрического сигнала. Обозначения: А – амплитуда, λ – длина волны, ω – частота, y – фаза Рис.8.6.1.6. Аналоговые потоки двух сигналов. Обозначения: τ, ед. вр. – сдвиг потоков по времени, y, радиан (град) – сдвиг потоков по фазе, y = ωτ Рис.8.6.1.7. Аналоговый поток сигнала с шумом Обозначения: • – полезный сигнал, • – шум ваемого сигнала и особенностей конструктивного устройства проводника. Степень затухания сигнала в линии связи определяет её полосу пропускания. Полоса пропускания (или амплитудно-частотная характеристика)– это непрерывный диапазон частот, для которого отношение амплитуды выходного сигнала к амплитуде входного превышает некоторый заданный предел (рис.8.1.10). Пропускная способность является физической характеристикой линии связи. Для разных типов линии связи и её протяженности полоса пропускания разная. Допустимый предел затухания обычно равен 0.5. Полоса пропускания зависит от типа линии связи и её протяженности. Затухание измеряется в децибелах, вычисляемых по формуле, A = 10 log 10 Pвых/Рвх , где Рвых, вх– мощность соответственно на выходе и входе линии связи и пропорциональнаамплитуде сигнала. Аналоговый поток сигнала, несущий полезную информацию от источника, характеризуется спектром частот составляющих сигнал гармоник. Спектр сигнала определяется непрерывным интервалом, определяемым разностью частот высокочастотной и низкочастотной гармоник Очевидно, что спектр сигнала не должен быть больше пропускной способности (полосы пропускания) передающей среды. Это, во-первых. Во-вторых, полоса пропускания аналоговой линии связи, как правило, реально существенно больше спектра полезного сигнала. Сигнал при этом может передавать информацию различного вида: речь, данные, звук, видео, цвет, свет. Следовательно, полоса пропускания может быть поделена на диапазоны, в общем случае, различной длины (рис.8.6.1.8). Конкретный диапазон частот может предоставляться конкретному источнику для передачи информации по выделенной ему телекоммуникационной линии связи. Телекоммуникационная линия связи – это виртуальная линия связи, характеризующаяся фиксированным диапазоном полосы пропускания реальной линии связи. Аналоговая линия связи состоит из конечного множества виртуальных (телекоммуникационных) линий связи, обеспечивающих независимую передачу многих потоков информации по одной физической линии. По этой причине аналоговую линию связи (и соответствующий ей аналоговый канал связи) называется широкополосной линией связи (широкополосным каналом связи). Шумы в линии связи обусловлены внешними электромагнитными полями, источниками которых являются, близко расположенные к линии, работающие электротехнические механизмы (трансформаторы, двигатели и т.п.). Эти поля Рис.8.6.1.8. Амплитудно-частотная характеристика Обозначения: Авых – амплитуда сигнала на выходе линии связи, вольт, Авх – амплитуда сигнала на входе линии связи, вольт наводят в линии связи электродвижущую силу, являющуюся источником дополнительных сигналов – шумов. При прохождении по линии связи полезного сигнала также возникает электромагнитное поле. Если две линии связи проложены параллельно и близко друг к другу, то электромагнитные поля линий вызывают перекрёстные наводки и соответственно шумы в каждой из линий. При этом шум в данной линии будет повторять полезный сигнал соседней линии. Чем выше частота полезного сигнала и хуже качество линии связи (плохо свитый кабель, трещины в оболочке, неплотности в разъёмах и т.п.), тем сильнее перекрёстные наводки. В результате каждая приёмная сторона может одновременно распознавать два полезных сигнала от независимых источников. Например, при разговоре по телефону двух собеседников иногда прослушивается диалог третьих лиц. Если затухание аналогового потока сигнала не контролировать, уровень сигнала понизится так, что принимающая сторона не сможет распознать переданный полезный сигнал и информация будет утеряна. Поэтому потоки аналоговых сигналов должны усиливаться в виду непрерывного уменьшения их амплитуды. Усилитель повышает уровень сигнала в линии, в том числе и уровень шума. Но чем больше усиливать сигнал, тем значительнее будет амплитуда и шума. Это иллюстрирует рис. 8.6.1.9. В конце концов, наступит момент, когда усиливать сигнал больше нельзя, так как шумы становятся настолько сильными, что принимающая сторона не может распознать полезный сигнал. На рис. 8.6.1.9 также показана максимально возможная протяженность аналогового канала связи. Цифровой канал связи. Этот канал использует не аналоговый (непрерывный) сигнал синусоидальной формы, а последовательность одиночных электрических (или световых) импульсов (рис. 8.6.1.10). Дискретный (или цифровой) поток характеризуется: высотой (амплитудой) импульс – А, шириной (длительностью) импульса или следующих непосредственно друг за другом нескольких импульсов, кратной длительности единичного импульса, скважностью импульсов (расстоянием между двумя соседними одиночными импульсами). Цифровой канал также, как и аналоговый восприимчив к затуханию сигнала и шумам, обусловленным электромагнитной обстановкой вдоль линии связи. Однако здесь требуется не усиление сигнала, а блокировка шума, точное распознание искаженного импульса и его регенерация (восстановление) до исходных параметров. Эти действия осуществляет специальное устройство - повторитель П, показанный на рис. 8.6.1.11. Передача дискретного сигнала оказывается эффективнее по сравнению с аналоговой и обеспечивает лучшее качество воспроизведения цифровой информации на принимающей стороне. Естественными источниками дискретного сигнала являются цифровые средства вычислительной техники (ЭВМ, фотоаппараты, видеокамеры и т.п.). Чтобы Рис.8.6.1.9. Усиление аналогового потока сигнала в линии связи с шумом. Обозначения: У – усилитель, Lmax – максимально возможная протяженность, аналогового потока связи, • – полезный сигнал, • – шум, Рис.8.6.1.10. Дискретный или цифровой поток сигнала. Обозначения: а) регулярный, в) не регулярный, А – амплитуда сигнала(импульса), следующих непосредственно один за другим импульсов, кратная длительности одного импульса, S = δ – скважность импульсов (расстояние между двумя соседними импульсами, равная или кратная длительности импульса), с = 2S, d = 3δ, δ, S = idem для потоков а) и в) Рис.8.6.1.11. Дискретный поток сигнала в линии связи с учётом затухания, шумов и регенерации Обозначения: А – амплитуда, П - повторитель, 10,20,30 – импульсы искаженные, 11,21,31 – импульсы восстановленные воспользоваться цифровым каналом связи для передачи речи, необходимо аналоговый сигнал, формируемый микрофоном, преобразовать в дискретный поток электрических импульсов. На приёмной стороне дискретный поток сигнала преобразуется в аналоговый, который посредством динамика воспроизводит переданную речь. Телефонная цифровая связь показана на рис. 8.6.1.12. Виды и характер преобразований сигнала в этой сети приведены на рис. 8.6.1.13. Процедура аналога – цифрового преобразования (АЦП) непрерывного сигнала после микрофона в дискретный сигнал, передаваемый по линии связи, состоит из трёх этапов: дискредитация, квантование и кодирование. Дискретизация представляет собой процедуру взятия отдельных значений непрерывного сигнала через равные промежутки времени – рис.8.6.1.13 -a, в). Согласно теореме Котельникова [35] частота дискретизации должна быть как минимум в два раза выше, чем верхняя частота сигнала. Исходя из этого, для речевого сигнала дискретизация равна 8 кГц. Далее производится квантирование амплитуды (напряжения) А9, т.е. разбиение на равные интервалы В1 – В6, и определение интервалов местонахождения дискретных точек 1 – 9 – рис. 8.6.1.13-с). При этом, чем больше будет интервалов, тем более точно будет восстановлен непрерывный сигнал в исходной форме на приёмной стороне. После этого значения В1 – В9 кодируются двоичным кодом, как показано на рис.8.1.36-d). Дискретизация, квантирование и кодирование называется импульсно - кодовой модуляцией аналогового сигнала. Кодированные дискретные значения исходного непрерывного сигнала передаются по линии связи на противоположную сторону. При этом возможно применение различных методов шифрования, сжатия, помехоустойчивого перекодирования, использования повторителей и т.п. В конце линии связи на приемной стороне применяется обратная процедура цифра – аналогового преобразования (ЦАП) для получения аналогового потока сигнала, максимально приближенного по форме к входному сигналу на передающей стороне (рис.8.6.1.13 -f). Далее после ЦАП аналоговый сигнал преобразуется динамиком в звуковую волну, воспринимаемую абонентом на принимающей стороне (рис.8.6.1.12). Отличительной особенностью дискретного канала связи является то, что спектр электрического импульса перекрывает полосу пропускания линии связи и дискретный поток сигнала использует всю её ёмкость. По этой причине дискретный канал связи называется узкополосным каналом связи. Такой канал является идеальным для обмена данными между двумя автономными компьютерами или многими компьютерами в локальных вычислительных сетях. Здесь не нужны промежуточные преобразования сигнала. Иначе обстоит дело, когда требуется обеспечить взаимодействие между собой двух и более компьютеров по- средством аналоговых каналов связи. В компьютере данные представлены последовательностью дискретных сигналов (электрических импульсов), называемых битами, и их комбинациями – байтами. Рис.8.6.1.12. Телефонная цифровая связь Обозначения: Аб1, Аб2 – абонент принимающей и передающей стороны соответственно ЗВ – звуковая волна М – микрофон АЦП – аналого-цифровой преобразователь П – повторитель ЦАП – цифро-аналоговый преобразователь Д – динамик – аналоговый поток сигнала – дискретный поток сигнала ЛС – линия связи Рис.8.6.1.13. Преобразования потоков сигнала в телефонной цифровой связи Обозначения: А – амплитуда непрерывного сигнала a) – аналоговый сигнал на выходе микрофона b) – дискретизация c) – квантование d) – дискретный сигнал в линии связи e) – аналоговый сигнал (декодированный цифровой) на входе динамика • – исходный сигнал • – восстановленный сигнал Бит (англ.bit‹ binaryдвоичный + digitзнак, цифра) – двоичный знак, сигнал, принимающий значение 1 или 0 (есть напряжение – нет напряжение). Байт (англ. byte ‹binaryдвоичный + termсрок, отрезок, группа) – двоичная группа, состоящая из 8 битов. Байт может принимать одно из 256 (28) состояний, т.е. различных комбинаций из нулей и единиц. Этого достаточно, чтобы однозначно представить в компьютере нужный символ (цифру или букву любого алфавита, а также используемые различные знаки – точку, пробел, запятую и т.п.). Чтобы биты (байты) из компьютера (цифровой видеокамеры, цифрового фотоаппарата и т.п.) передать по аналоговому каналу, их необходимо прежде преобразовать в эквивалентную непрерывную форму. Такое преобразование называется модуляцией (лат. modulation - мерность, размерность), обратное преобразование – демодуляцией – демодулятор). Модуляция –изменение какого – либо параметра (параметров) периодического (синусоидального) высокочастотного сигнала - несущей под воздействием другого колебательного сигнала - полезного существенно меньшей частоты. Параметрами несущей, которые чаще подвергаются изменениям, являются амплитуда, частота, фаза и их некоторые комбинации. В соответствии с этим модуляция называется амплитудной, частотной, фазовой и т.д. Устройство, которое реализует функцию модуляции, несущей на передающей стороне канала связи и демодуляцию на приёмной стороне, называется модем (модулятор - демодулятор). Основные виды модуляции дискретного сигнала для передачи его по аналоговому каналу связи показаны на рис. 8.6.1.14. Модуляция применима не только к дискретному, но и аналоговому потоку сигнала. Необходимость в модуляции аналоговой информации (например, речи) возникает тогда, когда нужно передать низкочастотный аналоговый сигнал через канал, предназначенный для высокочастотного спектра. Пример такой модуляции приведён на рис. 8.6.1.15. Каналы связи (аналоговые и дискретные) предназначены для информационного обмена многих абонентов между собой по принципу “каждый с каждым” в двух направлениях от одного к другому и обратно. Здесь “абонент” понимается в широком смысле. Это может быть человек, персональный компьютер или иное сложное техническое устройство, включая, в том числе, человека (группу людей). Абоненты могут быть удалены на значительные расстояния друг от друга и выполнять различные функции. По роду выполняемых функций выделим две группы абонентов: пользователи и узлы связи. Пользователь – это абонент, являющийся источником и/или потребителем информации, которая распространяется по каналам связи. Узел связи – это специализированное устройство или организованное множество таких устройств, которые обеспечивают взаимосвязи и совместное функционирование множества каналов связи, и целенаправленное распространение Рис.8.6.1.14. Аналоговая модуляция дискретного потока сигнала Обозначения: АМ – амплитудная модуляция, ЧМ – частотная модуляция, ФМ – фазовая модуляция Рис.8.6.1.15. Амплитудная модуляция аналогового потока сигнала по ним разнообразной информации, которая принимается от абонентов, распространяется между ними и доставляется пользователям. Узлы связи выполняют многочисленные функции, в том числе: - обеспечивают доступ пользователей к каналам связи, - манипулируют сигналами, которые являются носителями информации в передающей среде (усиливают их, модулируют, преобразовывают и т.п.), - предоставляют многообразные телекоммуникационные услуги (телефонная связь, факсимильная связь, видеоконференцсвязь и т.д.). Телекоммуникационная услуга– общение, связь на расстоянии (гр. Tele - вдаль, далеко + лат. communication- акт общения, связь). Взаимодействие абонентов “каждый с каждым” с очевидность обеспечивает полносвязная топология. Однако это не всегда оправдано и затратно для больших территорий. Во-первых, не все абоненты одинаково интенсивно взаимодействуют друг с другом. Во-вторых, телекоммуникационная инфраструктура (‹лат. infraпод + структура – составная часть чего – либо) весьма консервативна и капиталоёмкая. Поэтому вместо полносвязной топологии оптимальной является смешанная топология с рациональным размещением её фрагментов на обширной территории в тех местностях, где их присутствие уместно и необходимо. Кроме этого, необходима минимизация суммарной протяженности каналов связи. Это достигается двумя способами. Во-первых, путём организации одновременной передачи по каждому, где это возможно, каналу многих потоков разной информации от и для абонентов. Здесь используется мультиплексирование потоков электрических сигналов в передающей среде, являющихся носителями информации. Во-вторых, для взаимодействия любой пары удалённых друг от друга абонентов не строится прямая физическая линия связи, а предусматривается возможность создания каждый раз на ограниченное время телекоммуникационной цепи из физических линий связи, которые соединяют промежуточных (транзитных) абонентов. Здесь используется маршрутизация для формирования цепи и коммутация для распространения потока сигнала в нужном направлении. Мультиплексирование (лат. multum - много + лат. plexus - сплетение) – формирование (организация) передачи по физической линии связи потоков сигналов с разнотипной информацией от многих источников (абонентов). Синонимом мультиплексирования являются понятия уплотнение, концентрация. Физической основой мультиплексирования является наличие многих низкоскоростных каналов связи, сходящихся к одному высокоскоростному каналу связи. Такая возможность возникает всякий раз при выявлении группы компактно пространственно расположенных абонентов, которым необходимо взаимодействие с аналогичной группой удалённых абонентов. Безусловно, существуют и другие ситуации, в которых уместно мультиплексирование. Таким образом, принцип действия мультиплексирования прост. Поступающие по нескольким входящим в мультиплексор низкоскоростным линиям связи сигналы передаются в отведённом для каждого из них частотном диапазоне или интервале времени по высокоскоростной исходящей из мультиплексора высокоскоростной линии связи. На противоположном конце высокоскоростной линии эти сигналы вычленяются, т.е. демультиплексируются. В соответствии с этим мультиплексирование подразделяется на два основных типа: - частотное мультиплексирование (Frequency Division Multiplexing, FDM), - временное мультиплексирование (Time Division Multiplexing, TDM). Принцип действия частотного мультиплексирования показан на рис. 8.6.1.16. При таком мультиплексировании полоса пропускания высокоскоростной линии связи делится на виртуальные (логические) каналы, которые выделяются только на время передачи информации. Принцип действия временного мультиплексирования показан на рис. 8.6.1.17. При таком мультиплексировании последовательно каждая входная низкоскоростная линия получает всю ёмкость (полосу пропускания) высокоскоростной линии связи, но только на строго определённый отрезок времени (например, 125 мкс). Разновидностью мультиплексирования является мультиплексирование по длине волны (Wavelength Division Multiplexing, WDM), которое используется в случае применения оптоволоконных линий связи. Физически мультиплексирование осуществляется следующим образом: несколько волокон подводятся к дифракционной решетке. Световые пучки проходят через решетку и попадают в общее волокно. На противоположном конце пучки выделяются с помощью другой аналогичной решетки. Линии связи формируют первичную сеть. На противоположных концах линии связи по периметру сети, а также в точках пресечен6ия линий связи внутри сети располагаются узлы связи для размещения в них каналообразующего оборудования, а также аппаратуры сопряжения сети с абонентами (источниками и потребителями информации). При значительной протяженности линий связи вдоль них используются повторители или усилители электрических сигналов. Исторически первыми были созданы телефонные аналоговые сети связи с коммутацией каналов. Такая сеть (фрагмент сети) показан на рис. 8.6.1.18. Сеть является глобальной, так как её узлы связи должны покрывать территорию всей страны и быть доступны для её населения (физических и юридических лиц). В силу этого она получила название “телефонной сети общего пользова­ния” – ТфОП. Телефонные сети стали прецедентом, обусловившим проявление понятия “большая система”, как сложно организованного анклава, который характеризуется большой протяженностью, большим количеством разнообразных элементов и запутанностью связей между ними, внушительной капиталоемкостью и социальной значимостью, и другими не менее значимыми свойствами. С этого Рис.8.6.1.16. Частотное мультиплексирование Обозначения: М – мультиплексор, А – демультиплексор, КСН, КСВ – канал связи низкочастотный и высокочастотный соответственно, ТАa,b,c, ТАd,e,f – телефонные аппараты на передающей и принимающей стороне соответственно, , , – потоки низкочастотных сигналов – потоки высокочастотных сигналов Рис.8.6.1.17. Временное мультиплексирование Обозначения: ПКa, b, c, ПКd, f, c – персональные компьютеры на передающей и принимающей стороне соответственно, ЛСН, ЛСВ – линия связи низкоскоростная и высокоскоростная соответственно, М – мультиплексор, Д – демультиплексор, , – дискретные потоки сигнала, К – кадр Рис.8.6.1.18. Телефонная сеть общего пользования с коммутацией каналов Обозначения: ТС – телефонная станция ТА – телефонный аппарат ТфОП – телефонная сеть общего пользования ЛС – линия связи понятия берёт начало традиционная методология проектирования сложных систем [ ]. Коммутация каналов в первоначально созданных телефонных сетях осуществлялась вручную. Это была трудоёмкая операция, на её выполнение требовалось заметное время. Вскоре были созданы автоматические телефонные станции, которые обеспечивали постоянное физическое сопряжение каналов связи в узле и позволяли при этом обеспечивать распространение потока речевого сигнала в нужном направлении. В результате телефонная сеть общего пользования с коммутацией каналов трансформировалась в телефонную сеть общего пользования с коммутацией потоков. Фрагмент такой сети показан на рис. 8.6.1.19. Следует обратить внимание на следующее обстоятельство. При передаче речевого сигнала на большие расстояния необходимо синхронизировать скорости его распространения на входе и выходе линии связи, т.е. скорости должны быть равны. Это необходимое условие для того, чтобы на приёмной стороне речь была воспроизведена без искажений. В силу этого, а также спектральных свойств речи пропускная способность телефонного канала равна 64 Кбит/сек. Поэтому телефонный канал является низкоскоростным широкополосным каналом связи. Развитие современной телефонии идёт в направлении повышения помехоустойчивости телефонных каналов связи, их защищённости от несанкционированных внешних воздействий и вообще качества телефонной услуги путём перехода с аналоговых на цифровые каналы связи. С появлением персональных компьютеров появилась необходимость объединения их в сеть для взаимодействия между собой по принципу “каждый с каждым”. Очевидным было решение использовать для этого первичную телефонную сеть, разместив в её узлах аппаратуру для приёма - передачи данных и доступа к сети компьютеров, создав тем самым на готовой телефонной инфраструктуре вторичную компьютерную сеть передачи данных. При этом для повышения скорости обмена данными было целесообразным разбивать их на небольшие порции – сообщения и сообщения передавать один за другим, но в принципе независимо друг от друга, используя по возможности альтернативные пути. На приёмной стороне собранные сообщения воспроизводили исходные данные. Так возникли сети передачи данных с коммутацией сообщений. Далее было обнаружено, что, если сообщение в свою очередь разбить на порции – пакеты, то пакетный режим передачи данных обеспечивает лучшую пропускную способность канала связи и эффективность его использования. Так сеть передачи данных с коммутацией сообщений трансформировалась в аналоговую сеть передачи данных с коммутацией пакетов. Фрагмент такой сети показан на рис. 8.6.1.20. Таким образом, сеть первичных аналоговых каналов связи, позволившая реализовать две вторичные сети: телефонную и передачи данных, явилась своего рода ресурсом, распределённым между владельцами телефонных аппаратов Рис.8.6.1.19. Телефонная сеть общего пользования с коммутацией потоков Обозначения: АТС – автоматическая телефонная станция, ТА - телефонный аппарат, ЛСа – линия связи аналоговая, МЛСа – магистральная линия связи аналоговая (мультиплексированная) Рис.8.6.1.20. Аналоговая сеть передачи данных с коммутацией пакетов Обозначения: СПД – аналоговая сеть передачи данных, УД – узел доступа, М – маршрутизатор, ПК – персональный компьютер, К – клавиатура, ЛСа – линия связи аналоговая, МЛСа – магистральная линия связи аналоговая (мультиплексированная) и персональных компьютеров. То и другое стоит денег. Возникли объективные предпосылки зарождения, развития и укоренения товара - денежных отношений между услугами, предоставляемыми первичной сетью (телефония и обмен данными), и пользователями этих услуг (владельцами телефонов и компьютеров), а также посредников между ними – операторов связи (провайдеров). Товара– денежный аспект и технические достижения стимулировали необходимость и обеспечили возможность наращивания услуг и их интеграции в одной сети. Фрагмент такой сети показан на рис. 8.6.1.21. Состав услуг не исчерпывается телефонией и обменом данными в чистом виде. К телекоммуникационным услугам также относятся [53]: - видеотелефонная связь, - факсимильная связь, - видеоконференцсвязь, - телефонная почта, - видеопочта, - электронная почта и другие услуги. Концепция интеграции услуг в одной сети реально воплощается в ряде сетей передачи данных c коммутацией пакетов, в частности, таких известных как: ISDN (Integrated Services Digital Network) – цифровая сеть интегральных служб, FR (Frame Relay) – сеть ретрансляции кадров, ATM (Asynchronous Transfer Mode) –сеть с режимом асинхронной пересылки. Эти сети ориентированы на передачу сложных форм данных, включающих одновременно изображения, анимацию, звук и видео. Поток данных, являющихся носителями изображений, звука, видео и т.п. принято называть трафиком. Для поддержания сложно комбинированных трафиков в сетях необходимы скорости в миллиарды битов в секунду. Рассмотрим детальнее состав трафика. 8.1.6.1.4. Информация Из предыдущего следует, что предметом связи является информация. Информация, отражая окружающую людей действительность (реальную и виртуальную), обладает двумя важными свойствами: она разнообразна и беспредельна. В таком виде она не пригодна для конкретного использования человеком и обработки компьютерами и другими средствами вычислительной техники в автоматизированной системе. Информация должна быть структурирована и прежде по форме и размерам. Безусловно, желательно, чтобы структуризация была адекватна укоренившимся стереотипам мышления и языку пользователя и вместе с тем позволяла осуществлять ввод информации и последующую обработку на ЭВМ. Рис.8.6.1.21. Цифровая сеть с интеграцией услуг (телефонии и обмена данными) Обозначения: ООД - оконечное оборудование данных, ПК - персональный компьютер, К – клавиатура, Ф – факс, С – сканер, П – принтер, М – маршрутизатор, ТА - телефонный аппарат, ЛСо - линия связи оптическая, ЦФА - цифровой фотоаппарат, ЦВК - цифровая видеокамера Человек и компьютер обладают возможностями воспринимать информацию последовательно ограниченными порциями конечного размера, который может варьироваться в широких пределах. Информация строго фиксированного размера, дополненная признаками (атрибутами) для её однозначной идентифи- кации, ранее определена как сообщение, которым может оперировать и человек, и компьютер. Формы информации, или виды сведений в контексте индустриально - технологической концепции автоматизированных систем, были выяснены ранее при рассмотрении этой концепции. Дополним её следующей конкретизацией. Выделим сообщения, которые формируют информационный фонд автоматизированной системы. Это – заранее специальным образом структурированные сообщения в виде данных, документов, знаний, геоинформации и заблаговременно неструктурированные сообщения в виде линейных текстов естественного языка, аудио, видео, мультимедиа-информация в различных форматах. В общем случае эти структурированные и неструктурированные сообщения образуют входной и выходной информационные потоки системы. Выделим также входные сообщения, которые инициируют в системе определённые процессы. Это – запросы и задания (на решение пользовательских задач, указания, директивы). Запросы осуществляют поиск в базе данных системы нужной информации и вывод её из системы в виде справок в ответ на запросы. Задания на решение задач запускают вычислительные процессы решения задач и выдачи результатов пользователям в виде соответствующих справок. Указания содержат управленческие решения, предназначенные для реализации на объектах управления. Директивы, вводимые персоналом системы, осуществляют реконфигурацию её программно-технической среды путём логических манипуляций (например, замену отказавших устройств на работоспособные – логическое отключение одних и подключение других) и корректируют вычислительные процессы в ней (например, изменяют приоритеты сообщений в очередях на обработку). Состояние программно-технических средств (ПТС) и ход вычислительных процессов (ВП) при функционировании системы в силу непредсказуемых причин могут отклоняться от нормальных (штатных) режимов и это автоматически фиксируется и представляется в виде соответствующих справок персоналу из числа ЛОФ – лиц, обеспечивающих функционирование (например, ОДП – оперативно- диспетчерский персонал в ГАС “Контур”). Запросы и задания, а также результаты реакции системы на них дополняют входной и выходной потоки системы. При этом запросы и задания по форме можно отнести к данным, а результаты реакции системы на запросы и задания могут в общем случае принимать любую из рассматриваемых форм, в том числе и их допустимые комбинации. Заметим, что структурированные сообщения в большинстве случаев имеют таблично-форматированный вид. Табличная форма информации является продуктом огромного опыта человека в организации управления, она свободна от обще речевых навыков, которые являются излишними при решении ограниченного круга специальных задач управления, таблица гарантирует большую однозначность и информационную ёмкость сообщения [1] В общем случае структурированная информация в виде данных, документов, знаний, геоинформации образует производственную документацию. Объектами автоматизации при создании АСОИУ в большинстве случаев являются системы организационного управления, основными элементами которых являются люди и документация. Люди, объединённые в структурные подразделения, решают задачи управления, а документация является носителем информации о предметах и процессах объекта управления. Возникает вопрос: где и как хранить деловую информацию в автоматизированной системе при условии оперативной, т.е. в кратчайшее время, доступности к ней пользователей? Исторически сложилась и укоренилась, продолжая развиваться, следующая иерархия способов хранения информации в автоматизированных системах и об этом уже шла речь при обсуждении информационных барьеров ранее: файл, банк данных, база данных центральная (сосредоточенная), база данных распределённая, хранилище данных, центр обработки данных. Простейшим способом хранения является поименованный информационный массив, который и является файлом. Пользователь сам формирует файл или получает файл в готовом виде, например, по электронной почте и использует его в своих целях, как правило, многократно. Файл может содержать как структурированную информацию, так и неструктурированную информацию, а также одновременно ту и другую информацию в различных комбинациях. Примечательно, что с течением времени у пользователя на автоматизированном рабочем месте появляется много файлов, которые в совокупности по умолчанию превращаются в банк данных. Постепенно пользователь неактуальные для него файлы удаляет в корзину компьютера, формируя тем самым в корзине банк данных ещё большего объёма. Характерной особенностью банка данных является его информационная избыточность (присутствие одной и той же информация в разных файлах) и трудности быстрого поиска нужной информации, связанные с ручным перебором многих файлов. Так было сначала и частично применяется сейчас. Но производственная документация содержит информацию, которая характеризует (описывает) различные аспекты одного и того же объекта автоматизации. Следовательно, по определению эта информация на уровне соответствующих ей конкретных физических элементов реального объекта управления подчинена внутренней логической непротиворечивости и целостности. Появляется задача: построить модель, которая бы включала ключевые физические аспекты, адекватные реальному объекту, и устанавливала существенные взаимосвязи и взаимообусловленности между ними. Это принято называть концептуальной моделью предметной области создаваемой автоматизированной системы. Построение концептуальной модели является исходным пунктом перехода от банка данных к базе данных, которая не содержит избыточности и строго упорядочивает все включённые в неё элементы. Элементами базы данных являются абстрактные сущности, из которых каждой соответствует не конкретный физический элемент, а ему подобные наборы или ансамбли, например, сущность – “студент”, которой соответствуют все студенты конкретной группы. Встаёт задача: построить модель, которая бы содержала сущности, адекватные элементам концептуальной модели, и связи между ними. Естественно, такая модель является производной от концептуальной модели и называется логической моделью базы данных. Наконец, элементы логической модели необходимо в некотором смысле рациональным образом распределить в реальной системе по её физическим носителям и внутри них. Эту задачу решает физическая модель базы данных, которая является завершающей для проектирования базы данных. Создаваемая автоматизированная система может быть локальной, компактно расположенной в пространстве. В этом случае будет такой же и спроектированная для неё база данных. Пример – ГВЦ в ГАС “Контур”. Напротив, система может быть крупномасштабной и покрывать огромную территорию, возможно, территорию всей страны, как, например, ГАС “Выборы. Здесь объектом автоматизации является распределённая в пространстве избирательная система, в которой отдельные её части наделены правом ограниченной самостоятельности. В таких условиях предпочтительной является распределённая база данных, центральная часть которой компактно расположена в целесообразно выбранном одном месте, а отдельные фрагменты базы распределены между периферийными узлами системы. Такой вариант является естественным проектным решением, но не лишенным, по крайней мере, следующего недостатка. Распределённая база данных крупномасштабной автоматизированной системы характеризуется, как правило, большой информационной ёмкостью, т.е. большим объёмом хранимой в базе информации, распределённой к тому же по многим узлам системы. В такой ситуации резко падает оперативность доступа к информации, которую необходимо предварительно сформировать путём её поиска и выборки из распределённой базы по многим признакам (параметрам), заданным в запросах пользователей. Реальный выход из создавшейся ситуации для действующей автоматизированной системы состоит в следующем. В процессе эксплуатации системы реально в силу естественных причин (узость или ограниченность официальными рамками профессиональной деятельности пользователя в условиях системы, уровень его интеллектуальных возможностей, творческий потенциал пользователя и т.п.) выявить стереотипность запросов пользователей, провести интерполяцию и/или экстраполяцию выявленных запросов и заблаговременно для них сформировать упреждающие ответы или шаблоны для будущих ответов. Подобная планомерная и целенаправленная аналитика обеспечивает формирование вторичной информации (считая информацию в базе данных первичной, что и есть на самом деле) для накопления, хранения и использования которой предназначается хранилище данных ХД. Хранилище данных уже сейчас является неотъемлемым типовым звеном современных прогрессивных, т.е. нацеленных на будущее, автоматизированных систем. Хранилища данных и уже сейчас существующие технологии и аналитический инструментарий генерации вторичных данных для хранилищ являются началом перспективного движения информационных технологий в направлении создания центров обработки данных ЦОД. Калейдоскопичный и динамичный современный мир продуцирует многообразную и хаотичную информацию, одна часть которой оседает в базах и хранилищах данных многочисленных автоматизированных систем, а другая часть, возможно большая, существует сама по себе, являясь явной для специалистов и просто наблюдательных и любознательных людей, но при этом оставаясь не востребованной. Внешне кажущиеся разнообразие и хаотичность этой информации скрывают присутствующие в ней тенденции и закономерности, присущие реальной действительности, которые чрезвычайно важны для правильной ориентации человека, общества, государства и вообще мирового сообщества в современном мире. Центры обработки данных являются, точнее должны стать, сосредоточением этой разнообразной и хаотичной информации, поступающей из многочисленных, разнообразных и разрозненных источников, которая для центра является предметом интеллектуального анализа с целью выявления скрытых тенденций и закономерностей, важных и жизненно необходимых уже в обозримой перспективе для человека и человечества в целом. По физическому смыслу и хранилище, и центр обработки данных являются надстройками над базой данных. Не зависимо от способа хранения информации её источником являются входные сообщения. Содержащаяся в них информация загружается в базу данных. Информация, извлекаемая из базы данных и соответствующим образом преобразованная (обработанная), выводится из автоматизированной системы также в виде сообщений. Таким образом, автоматизированная система характеризуется входными и выходными сообщениями, точнее входными и выходными потоками сообщений, другими словами, входными и выходными информационными потоками. Сообщения обладают свойствами, которые принято называть характеристиками (часто, информационными характеристиками), позволяющими отличать одно сообщение от другого или всех остальных. Прежде всего, к ним относятся такие характеристики как вид сообщения ВС (регулярное (периодическое с указанием периода - суточное, месячное и т.п., вводимое в систему по расписанию) или незамедлительное, являющееся случайным) и его размер (объём) v (в байтах или килобайтах, или мегабайтах и т.д.). Регулярные сообщения – сообщения, которые вводятся в систему или выводятся из неё по расписанию R в строго назначенное для каждого сообщения текущее время. Напротив, время появление случайного сообщения на входе или выходе системы заранее не предсказуемо, и оно оценивается как случайное событие - вероятностью. Поток случайных сообщений характеризуется интенсивностью 𝛌- возможным количеством сообщений в единицу времени, например, час или сутки и т.п. Размер (объём) регулярного сообщения, как правило, заранее определён и постоянен. В отличие от этого, размер случайного сообщения может изменяться не предсказуемым образом в некотором диапазоне возможных значений, в том числе и достаточно широком. Поэтому объём случайного сообщения оценивается, как случайная величина, математическим ожиданием M(v) –правильнее, его оценкой (v) в виде среднего арифметического фактически наблюдаемых значений объёма конкретного случайного сообщения, а также дисперсией D(v), характеризующей разброс конкретных значений объёма сообщения относительно математического ожидания M(v) (его оценки(v)). Физический смысл математического ожидания M(v) и дисперсииD(v) разъясняют графики, приведённые ранее на рис. 8.4.1.9. Характеристиками сообщений в автоматизированной системе являются также следующие характеристики: категория срочности сообщения k, дисциплина обслуживания (обработки) сообщения 𝛅, приоритет сообщения 𝚷. Категория срочности касается тех сообщений, переданных от источника адресату, на которые от адресата источнику должны последовать ответные сообщения не позднее фиксированного периода времени (срока), например, в течение часа или пяти часов и т.п. Дисциплина обслуживания сообщения означает правило выбора из очереди конкретного сообщения и начало его обработки (обслуживания). В теории массового обслуживания исследовано много различных дисциплин обработки сообщений в автоматизированных системах и разработаны эффективные методы, пригодные для практического применения [ ]. Приоритет сообщения определяется статусом пользователя системы, которому сообщение предназначено: для важной персоны из числа пользователей сообщение должно быть обработано в первую очередь. Характеристики ВС, R, 𝛌, M(v), D(v), k, 𝛅, 𝚷 принято называть информационными характеристиками входных потоков сообщений автоматизированной системы. Они компактно представлены в табл. 8.1.4. Состав рассмотренных инфор- Таблица 8.1.4 Информационные характеристики автоматизированной информационной системы Вид сообщения Характеристика Приме-чание регламент объём катего- рия срорч- ности дисциплина обслужи- вания приори- тет периодиче- ское расписание R, время ввода/вывода V, байт - - - случайное интенсив- ность, 𝛌, 1/ед. вр. мате­мати­ческое ожида- дание (v), байт; диспе- рсия D(v), байт k 𝛅, 𝚷, статус пользо- вателя моционных характеристик может быть, безусловно, изменён (расширен или сужен) с учётом специфики конкретной автоматизированной системы. Информация, находящаяся в банке данных, базе данных, хранилище, центре обработки данных, формирует информационный фонд информационно- технологической доминанты архитектуры АСОИУ. В общем случае информационный фонд содержит структурированную и неструктурированную информацию. Структурированная информация включает: периодические сообщения, незамедлительные сообщения, указания, ответы в ответ на указания, запросы, справки в ответ на запросы, задания на решения задач, справки с результатами решения задач, знания, геоинформацию, документы, справки о состоянии программно-технических средств (ПТС) и ходе вычислительных процессов (ВП), директивы для управления состоянием ПТС и ходом ВП сообщения интернет вещей, сообщения носимых устройств и др. Неструктурированная информация включает: текстовые файлы различных форматов и размеров, мультимедийные файлы различных форматов и размеров и др. Информация, поступающая в автоматизированную систему в форме того или иного сообщения из приведённого перечня, подвергается в ней преобразованиям (обработке) в соответствии с той или иной функцией, реализуемой системой. Обратимся к рассмотрению функций, реализуемых информационно - технологической доминантой. 8.1.6.1.5. Функции Здесь в общем виде примем: Функция (лат. function – исполнение, осуществление) – исполнение чего-либо, применяя что-то, по отношению к чему-либо. Если не все, то многие смыслы известных из доступной литературы, в том числе и Интернета, дефиниций этого понятия заключены в принятом определении. Конкретно “что-то «может означать «автоматизированную систему”, исполняющую те или иные действия (это означает “исполнение чего-либо”) с информацией (что конкретизирует здесь “по отношению к чему-либо”). В общем случае “что-то” представляет собой многое: государство, орган человеческого организма, математическое выражение и т.д. Отсюда следует функция государства, функция, например, сердца, функция конкретной формулы и т.д. На этом прервём анализ и заметим, что определение инкорпорирует функцию целесообразным процессом (“исполнение” – процесс и конечный результат). Здесь в общеизвестном смысле: Процесс (лат. processus – продвижение) – последовательное изменение состояний чего-либо. Тогда последовательность функций означает функционирование (того, что является носителем смысла словосочетания “применяя что-то” в определении понятия “функция”) с последующей результативностью. Сформируем логически упорядоченную последовательность функций автоматизированной системы как носителя информационно-технологической среды архитектуры АСОИУ. Функционирование представляется многостадийным процессом, начинающимся с функции ввода информации в виде сообщений, о которых речь шла выше. Затем по каналам связи информация передаётся по принадлежности узлам, определённых топологией, в которых она может накапливаться, храниться, обновляться и использоваться для решения задач, рассматриваемых ниже. Но часть сообщений может следовать через эти узлы транзитом. Далее результаты решения задач и транзитные сообщения передаются на узлы, где они, наконец, отображаются в виде привычном для пользователей на их устройствах индивидуального или коллективного пользования, рассмотренных выше. Таким образом сформирована логически упорядоченная последовательность функций, являющаяся канонической: Ввод, Передача, Накопление, Хранение, Обновление, Решение, Вывод, которые являются простыми или базовыми, осуществляющими собственно преобразования информации в системе. Далее при рассмотрении базовой функционально-структурной модели архитектуры АСОИУ указанные функции показаны на функциональной схеме (рис. 9.4). Этими функциями (кроме Ввода и Вывода) в повседневности пользователи не пользуются (возможно, о некоторых и не знают). Но есть функции, построенные на базовых, которые привычны, доступны и необходимы пользователям, — это, назовём так, комплексные или производные функции такие, как Электронная почта, Электронная доска объявлений, Аудиовидеоконференцсвязь, Электронный документооборот, Настольная издательская система, Координация и субординация коллективной деятельности и др. Базовые (или простые) и производные (или комплексные) функции являются универсальными функциями общего назначения и в полном объёме или выборочно по необходимости могут присутствовать в любой автоматизированной системе. Из базовых функций особой является функция Решение, означающая решение задач пользователей (пользовательских задач), - ради чего, собственно, и создаётся автоматизированная система. Состав задач, решаемых в системе, является, как правило, уникальным и этим отличает любую автоматизированную систему от всех остальных. Рассмотрим смысловой контекст пользовательских задач. 8.1.6.1.6. Задачи Прежде примем: Задача – цель, соответствующая заданным условиям, которую необходимо достигнуть. Условие – то, чем нельзя пренебречь. К условиям задачи относятся, прежде всего, исходные данные и ограничения, которые не могут быть нарушены. Любая задача первоначально задаётся (формулируется) в функциональной постановке, т.е. на естественном языке, затем преобразуется к операторному виду, т.е., в общем случае, y = f(x) c известным оператором f, который, наконец, представляется алгоритмом, пригодным для реализации в автоматизированной системе на ЭВМ. Так возникает вычислительная задача, исполнимая на ЭВМ за приемлемое время или нет, когда мощности ЭВМ, даже суперЭВМ, оказывается недостаточно. В последнем случае задача является трансцендентной, т.е. невычислимой, и таких задач со временем появляется всё больше и больше, что является стимулом совершенствования вычислительной техники и создания ЭВМ, действующих на новых физических принципах (квантовые компьютеры, ДНК-компьютеры и т.п.) Задачи, решаемые в системе, представим двумя видами – функциональными и технологическими. Технологическая задача – задача, результаты решения которой предназначены для удовлетворения информационных потребностей персонала системы - внутренних пользователей (пользователей класса ЛОФ - лиц, обеспечивающих функционирование системы, например, оперативно-диспетчерский персонал в ГАС “Контур”). Функциональная задача – задача, результаты решения которой предназначены для удовлетворения информационных потребностей внешних пользователей (пользователи классов ЛПР, ЛГР, и т.д. - выделены ранее, для которых система и создана). Технологические задачи в принципе предопределены – это: наблюдение за текущей производственно-технологической обстановкой в системе, мониторинг состояния программно-технической среды, контроль процессов обработки информации (входных и выходных информационных процессов, информационного фонда системы, решения пользовательских задач и удовлетворения информационных потребностей пользователей) и управления ими, защита системы по периметру и внутри от несанкционированного доступа к информации с целью злоумышленного её использования, искажения или разрушения, проведения профилактических (проверка работоспособности), регламентных (восполнение выработанных ресурсов), восстановительных (для программных средств) и ремонтных (для технических средств) работ, для развития системы разработка, отладка и внедрение новых задач пользователей, модернизация оборудования (замена морально устаревшего на современное и перспективное), обучение, в т.ч. переподготовка, пользователей, снабжение для своевременного приобретения прогрессивного оборудования и вырабатываемых ресурсов. Таким образом, сформировано, как представляется, непротиворечивое множество технологических задач, которым присвоим идентификаторы: Наблюдение, Мониторинг, Контроль, Управление, Защита, Профилактика, Регламент, Ремонт, Развитие, Модернизация, Обучение, Снабжение и, возможно, другие. Конкретный состав пользовательских задач для создаваемой системы мало предсказуем, кроме задач очевидных и простых. Безусловно, некоторые нетрадиционные задачи задаются к началу создания системы, но они, как правило, претерпевают существенные изменения. Однако с достаточной вероятностью можно сформулировать классы задач, к которым относится большинство задач, результаты решения которых необходимы пользователям. Эти классы должны быть в базовой морфологической модели. Они выполняют, в частности, роль ориентиров для пользователей, которые могут более-менее правильно соотнести свои те или иные информационные потребности конкретному классу. Выделим следующие классы пользовательских задач: К1 -организационно-распорядительные, К2 – информационно-справочные, К3 – логико-арифметические, К4 – расчётно-аналитические, К5 – выбора альтернатив и принятия решений, К6 – мониторинговые, К7 – информационно-аналитические, К8 - фундаментально-исследовательские. Укажем на типичные задачи, относящиеся к тому или иному из этих классов. Класс К1 организационно-распорядительных задач: контроль исполнения, делопроизводство (формирование, согласование и утверждение документов, приём корреспонденции, подготовка и отправка ответов на неё, ведение архивов и т.п.), координация и субординация коллективной деятельности и т.д. Класс К2 информационно-справочных задач: запросы фактографические (поиск и выдача количественных данных, характеризующих, например, выпуск определённого вида продукции, или прирост населения страны в прошлом году, или количество голосов, поданных за того или иного кандидата и т.п.), запросы документальные (поиск и выдача различного рода документов). Класс К3 логико-арифметических задач: логические (сортировка, объединение, выборка и т.п.), прямого счёта (расчет заработной платы, начисление пенсий, пособий, субсидий, квартплаты и т.п.), задачи типа “производственная функция” (установление зависимости между различными факторами и показателя производства), балансовые (они связывают потоки ресурсов и продукции, производственные мощности и загрузку оборудования и т.п.)., объёмного планирования (требуется так распределить план выпуска продукции между потребителями, чтобы прибыль была максимальной), календарного планирования ( это упорядочивание выполнения работ по времени) и т.д. Класс К4 расчётно-аналитических и оптимизационных задач: расчёт показателей свойств, например, надёжности, некоторого объекта; определение закона изменения управляющего воздействия, обеспечивающего переход объекта из текущего состояния в заданное за минимальное время; в системе массового обслуживания, например, очередь к кассе в магазине, требуется так организовать обслуживание клиентов, чтобы, скажем, время нахождения их в системе было минимальным, или управление запасами - определение оптимального (минимального) материального запаса для своевременного удовлетворения производственных потребностей и т.д. Класс К5 задач моделирования и анализа процессов принятия решений: динамическая модель макроэкономики, модели оценки продовольственной безопасности, социально-экономического развития регионов России, инвестиционного климата, общественно-политических процессов - для прогнозирования числа участников протестных акций, выявление и анализ новейших тенденций в либерально-демократическом мироустройстве и т.д. Класс К6 мониторинговых задач: мониторинг системно-технологический (архитектуры АСОИУ), природно-экологический, социально-экономический, медико-биологический, морально-психологический и т.д. Класс К7 информационно-аналитических задач: оперативный анализ информации - оценка состояний наблюдаемых процессов, выявление и ранжирование причин значимых изменений, прогнозирование развития процессов, выработка рекомендаций в части подготовки возможных вариантов принятия решений с прогнозированием их последствий, интеллектуальный анализ информации - поиск скрытых закономерностей в базах данных информационного фондаи т.д. Класс К8 фундаментально-исследовательских задач: изучение мозга, сознания и поведение человека, когнитивных и социогуманитарных процессов в обществе с его культурой, моралью, нравственностью, гуманизмом, этическими, эстетическими и иными нормами и т.д. Задачи классов К1- К4 являются традиционными, характерными для индустриального общества, которые связаны с производственной деятельность людей. Их многократное “ручное” решение формирует так называемую “рутинную” работу человека. К нетрадиционным классам задач, проистекающим из запросов постиндустриального или информационного общества, относятся классы К5- К8. В постиндустриальном обществе производительной силой становится информация, выражающая взаимозависимости факторов, которые определяют нужную результативность материального производства и эффективность интеллектуальной деятельности при условии стабильных общественных отношений. В этом заключена значимость нетрадиционных задач, усиливающаяся с ходом времени. Выше отмечено, что задачи выделенных классов являются вычислительными задачами. В общем случае: Вычислительная задача – задача, представимая алгоритмом, пригодном для реализации на ЭВМ. Здесь: Алгоритм или алгорифм (от лат. algorthmi – транслитерация (точная передача знаков одной письменности знаками другой письменности – весьма распространена в Интернете) имени среднеазиатского математика IXвека Мухаммеда бен Мусы аль-Хорезми) – строгая последовательность логических и/или арифметических операций (в общем случае – каких-либо действий), подчинённая некоторым правилам. Для алгоритма важным является время его реализации и погрешность конечного результата вычислений – то и другое должны быть приемлемыми для решаемой задачи. К настоящему времени известно много алгоритмов, свойства которых исследованы и к которым можно сводить вычислительные задачи и получать гарантированные результаты [1-3]. Сложность вычислительных задач нарастает и их количество увеличивается, распространяясь на такие предметные области как гидродинамика, аэродинамика, термодинамика, химия, генетика, метеорология, медицина, фармацевтика и др. Для алгоритмизации здесь задач и последующей реализации алгоритмов на ЭВМ класса “супер” и выше, которые создаются, необходимы высококвалифицированные усилия классных специалистов, что породило направление исследований, сконцентрировавшихся в понятии «вычислительная наука” [4]. В конкретной предметной области задачи выделенных классов могут решаться самостоятельно независимо друг от друга, что было ранее и остаётся сейчас. Однако важно то, что этому множеству задач присущ внутренний порядок в виде явных или/и опосредованных логических взаимосвязей, поскольку они отображают различные аспекты одной и той же предметной области как логически единого и стабильного целого. Из этого следует возможность выстроить для заданной предметной области логически упорядоченную и устойчивую последовательность из разных задач, объективно подчинённую явлениям конвергенции (сближения), суперпозиции (сложения) и интерференции (усиления), которые лежат в основании квантовой картины физического мира [ ], и решать задачи в комплексе, что и обеспечивает трансформацию множества задач в соответствующую им технологию их решения. Здесь в общем виде: Конвергенция (лат. converge – сближаться, сходиться) – сближение чего-либо с чем-либо. Суперпозиция (позднелат. superpsitio – наложение) – наложение чего-либо на что-либо. Интерференция (лат. inter – взаимно + feruo – ударяю, поражаю) – усиление чего-либо при его взаимодействии с чем-либо. Так возник ряд технологий для разных предметных областей. Для этих технологий функции, рассмотренные выше, формируют информационно - логистическую инфраструктуру, которая обеспечивает порядок преобразований информации, адекватный решаемым задачам. Информационно - логистическая инфраструктура, являясь упорядоченным множеством преобразований информации, подобно задачам, также трансформируется в соответствующие технологии, входящие в виде составных частей в технологии, точнее здесь уже метатехнологии, решения задач предметных областей. Так начала возникать иерархия технологий: метатехнологии решения задач предметных областей и технологии обработки информации при решении этих задач. Рассмотрим технологии решения задач предметных областей (метатехнологии) подробнее. 8.1.6.1.7. Технологии В литературе приводится много толкований смысла понятия “технология” также, как и для понятия “методология”, что было подмечено выше. Здесь определим это понятие следующим образом: Технология – методы, способы и результаты трудовой деятельности человека или коллектива, обеспечивающие удовлетворение личных, общественных или производственных потребностей. Технология является не отражением мира, как методология, а способом управления реальностью. Но в основании технологии лежит методология, предоставляющая научный базис для методов, используемых при реализации технологии. Для технологии в отличие от методологии первичным является метод, эффективность владения которым определяется способностью человека или коллективного разума, зависящей от культурно-исторических, национальных, политических и иных особенностей среды обитания, очерченной государственными границами. Технология также, как и методология, ориентирована на конкретную предметную область. В течение нескольких столетий (трёхсот лет, начиная со времён Ньютона) сформировались множества технологий, принадлежащих различным отраслям. Это - химия, металлургия, сельское хозяйство, медицина, образование и т.д. Общим для отраслевых технологий, вопреки декларируемому их совершенству, является принадлежность к устойчивому конгломерату природа разрушительных технологий, который они, собственно, и сформировали. Отраслевые технологии реализуют расширенное производство и потребление, сопряженные с истощением природных ресурсов и загрязнением природной среды. Длительное время в конгломерате не было или было слабое взаимопроникновение отраслевых технологий, они представляли собой аддитивную сумму антиприродных технологий, оставаясь, по существу, в значительной степени такими, и по сей день. С появлением вычислительных машин впервые сформировались информационные технологии, быстро приобретшие надотраслевой статус, поскольку интенсивно применяются во всех отраслях. Это обеспечивает их информационное взаимообогащение, сближение, избирательное взаимопроникновение и слияние, и превращение конгломерата в технологический монолит, а также углублённое познания физической сущности монолита на атомарно – молекулярном уровне, который выявляет единообразные свойства у различных отраслевых технологий. Последнее обстоятельство обусловило неизбежность появления надотраслевых и надинформационных нанотехнологий. Отраслевые технологии манипулируют природными ресурсами, вычленяя и формируя из них нужные потребительские продукты, жертвуя естественно- природным балансом (производственные отходы, техногенные катастрофы и т.п.) – это деструктивные (от лат. destruction–разрушение, рассыпание конструкции) технологии. Нанотехнологии, манипулируя атомами и молекулами, позволяют получать те же потребительские продукты лучшего качества по законам природы, сохраняя её гармонию – это аддитивные (от лат. addition – прибавляю) технологии. Появление нанотехнологий знаменует неотвратимое начало трансформации современных деструктивных технологий в технологии аддитивные. Помимо этого, информационные и нанотехнологии позволяют, точнее, принуждают, расширить известный спектр традиционных отраслевых технологий, поставив в один ряд с ними когнитивные и социогуманитарные технологии. Когнитивные технологии ориентированы на процессы, подобные тем, которые реализуются в живой природе и прежде всего в человеке (его мозге, сознании, мышлении, поведении). Социогуманитарные технологии объединяют процессы, носителем которых является общество с его культурой, моралью, нравственностью, гуманизмом, моральными, нравственными, этическими, эстетическими и иными нормами. Сложившаяся сейчас технологическая ситуация показана на рис. 8.6.1.22. Принципиальной особенностью ситуации является не одновременно независимое сосуществование многих технологий, а их активная конвергенция с целью формирования нового технологического уклада на основе природоподобных (или природосберегающих) технологий. На этом пути видится прорывное развитие человечества в XXI веке [1] под флагом “К лучшему будущему” (или NextBig Thing–термин, означающий инновационный проект, реализация которого приводит к значительным изменениям в жизни общества, например, таковыми были телефон и компьютер; дословно – следующая большая вещь, последнее слово в технике, науке и т.п., по уровню самое близкое к лучшему, следующее большое дело). И одним из авангардов этого пути являются информационные технологии. Рис.8.6.1.22. Инфограмма технологической ситуации XXI века В доступных публикациях приведено достаточно дефиниций смысла информационных технологий. В свою очередь, опираясь на проведённый выше этимологический анализ архитектуры АСОИУ, сформулируем определение понятия “информационная технология” следующим образом: Информационная технология – технология обработки информации и доступа к ней с автоматизированных рабочих мест пользователей в местах их нахождения в нужный момент времени. Это определение распространяется на множество информационных технологий, из которых каждая ориентирована на удовлетворение конкретных информационных потребностей пользователей. Здесь пользователей следует трактовать в расширенном смысле: это не только конечные пользователи – специалисты, использующие данную технологию для решения своих профессиональных задач (классы этих пользователей выделены выше), но и метатехнологии, в которые данная технология входит составной частью. Любая технология, в том числе и информационная технология, – это искусство и как искусство она самобытна и уникальна, а потому и не воспроизводима. Методология – это наука и как наука она универсальна и объективна, а потому и тиражируемая, т.е. воспроизводима. Научные знания доступны всем. Технологические умения индивидуальны и персонифицированы. Технология использует научные знания в контексте культурно-бытовых и национально-исторических традиций. Ну, не будет же россиянин со своей беспредельной удалью, бесшабашностью и щедростью следовать немецкой точности, французской вежливости, японской почтительности, английской щепетильности, китайской работоспособности, американской расчётливости. Поэтому мы с завидным легкомыслием предпочитаем пользоваться информационными технологиями, в том числе программно-техническими средствами, созданными за рубежом, между прочим, во многих случаях с участием российского интеллекта. Но, есть надежда, американо-европейские санкционные действия искоренят эту диспропорцию. Сейчас известно много информационных технологий, далее по тексту –технологий, число их возрастает, и они пока никак не упорядочены. В контексте известных технологий выделим три класса: технологии вычислительные, технологии прикладные и технологии системные. Примем следующие определения: Вычислительная технология–технология организации вычислительного процесса в системе. Прикладная технология – технология решения в системе задач пользователей. Системная технология – технология организации и анализа информации в системе. Вычислительные и системные технологии являются сквозными технологиями, обеспечивающими реализацию прикладных технологий, которые, включая пользователей и замыкаясь на них, являются замкнутыми технологиями. Приведённое выделение технологических классов опирается на следующий смысловой контекст. Вычислительные технологии. Сначала автоматизированная система должна быть создана. Но прежде необходимо провести обследование объекта автоматизации и, используя подходящую технологию, построить модель предметной области, соответствующую страте Объект автоматизации, которая рассмотрена выше. Эти технологии известны и пригодны для практического использования, например, [1,2]. Далее при проектировании автоматизированной системы используются технологии автоматизированной разработки информационных систем, получившие распространённое название CASE-технологии (англ. Computer-Aided Software Engineering -автоматизированная разработка программного обеспечения). Первоначальное значение термина CASE, ограниченное вопросами автоматизации разработки программного обеспечения, в настоящее время приобрело расширенный смысл и теперь это понятие охватывает все стадии жизненного цикла сложной системы. Инструментальные средства CASE - технологии поддерживают создание и сопровождение автоматизированной системы, включая построение модели предметной области и формулировку требований к будущей системы, проектирование базы данных и прикладного программного обеспечения, генерацию кода и тестирование, документирование, управление разработкой (проектом) и внесение изменений в систему при её эксплуатации [3,4]. Автоматизированные системы, лежащие в основании информационно- технологической доминанты, характеризуются определённой организацией вычислительного процесса в них. В данном случае понятия “вычислительный процесс” и “обработка информации” используются как синонимы. Обработка информации в функционирующей системе является непрерывным процессом, который может быть по-разному распределён по узлам системы сообразно используемой технологии организации вычислительного процесса в ней: файл-серверной технологии, клиент-серверной технологии (двухзвенной, трёхзвенной или многозвенной), показанной ранее на рис. 2.15. Grid (Грид)– технологии, облачной технологии или какой-либо иной вычислительной технологии. В файл-серверной технологии (Ф-С технология) задачи решаются на рабочей станции автоматизированного рабочего места пользователя, а необходимая для этого информация хранится на сервере базы данных системы и предоставляется пользователю по его запросам. В клиент-серверной технологии (К-С технология) задачи пользователя решаются по его инициативе на сервере базы данных (двухзвенная технология), либо на сервере приложений, который получает необходимую информацию с сервера базы данных (трёхзвенная технология). В многозвенной технологии имеется несколько серверов приложений и несколько серверов баз данных и серверы приложений и баз данных имеют возможность взаимодействовать между собой в процессе решения задач пользователя. Grid-технология (англ. grid – решетка) или грид-технология – технология, реализующая глобально распределённую обработку информации в гетерогенной вычислительной сети, в узлах которой могут использоваться разнородные суперЭВМ, серверы, рабочие станции и, в том числе, вычислительные системы, формируя практически неограниченные вычислительные мощности для суперсложных вычислений (прогнозирования природных явлений, исследования эволюции Вселенной и т.п.). Grid-идея зародилась в конце 80-х годов XX в. в области кластерных исследований и в контексте построения сверхмощных и дорогостоящих ЭВМ, когда пришло понимание, что такие суперЭВМ обладают ограниченной масштабируемостью, т.е. настраиваемостью на конкретное применение (гибкостью – возможностью наращивания или ограничения вычислительной мощности, варьируя тем самым ценой) [5]. Облачная технология (англ. cloud computing), реализующая вычисления на основе удалённого доступа к вычислительным ресурсам, предоставляемым и реконфигурируемым по требованию потребителей (безвозмездно или на коммерческих условиях). Находят применение три модели облачных услуг: программное обеспечение как услуга (SaaS, Software asa Service) - потребителю предоставляются программные средства, платформа как услуга (PaaS, Platform asa Service)–предоставляются средства для развёртывания на облачной инфраструктуре пользовательских приложений, инфраструктура как услуга (IaaS, Infrastructure asa Service) – потребителю предоставляются вычислительные ресурсы (сети, серверы, хранилища и т.п.) для развёртывания произвольного программного обеспечения и обработки, и хранения информации. Технологии Ф-С, К-С, Грид, облачных вычислений и подобные им формируют инфраструктуру информационно-технологической доминанты, в которой реализуются как отдельные задачи, так и их комплексы, порождаемые технологиями предметных областей пользователей. Прикладные технологии. Прикладные технологии многообразны. Обратим внимание, например, на следующие из них: управления ресурсами, управления контентом, управления взаимодействием, интернет. Кратко охарактеризуем их. Управление ресурсами предприятия (англ. ERP, Enterprise Resource Planning – планирование ресурсов предприятия) – это оптимизация ресурсов, рабочих процессов и их контроль, автоматизация планирования, учёта и анализа в масштабе предприятия. Управление контентом организации (англ. ECM, Enterprise Content Management – управление корпоративным контентом). Принято считать, что 70 – 90% корпоративной информации – это неструктурированная информация. Также признаётся, что основная часть этой информации никак не управляется. Суть ECM не в переходе от бумажной информации к цифровой – это присуще ECM по определению, а в управлении расширяющимся спектром разных типов информации. Наряду с капиталом и персоналом информация относится к числу важнейших активов, которыми компании необходимо грамотно распоряжаться, принимая повседневные решения, стремясь обрести понимание рынков, потребителей и рисков. Как важнейший актив информацию необходимо использовать по максимуму. Но этого не происходит. Информация лежит в основе любого знания и формирует поток событий и перспектив, происходящих и создаваемых ежесекундно. Информации, как правило, в избытке, а времени и ресурсов, чтобы разобраться в ней, очень мало. ECM следует рассматривать предтечей ситуации, когда станет возможным охватывать огромные массивы информации благодаря автоматической классификации. Доступность информации должна стать такой, что вместо того, чтобы искать и действовать наугад, достоверная информация и её контекст станут автоматически представляться в точках принятия решений. Управление взаимодействием с клиентами (англ. CRM , Custome Relationships Marketing – управление взаимоотношениями с клиентами) – это клиент ориентированная стратегия, направленная на выстраивание взаимовыгодных отношений компании со своими клиентами, расширяя их контингент с закреплением его за собой. В основе управления взаимодействием с клиентами лежит то, как компания: Вас находит, получает информацию о Вас, связывается с Вами, пытается удовлетворить все Ваши потребности, проверяет, удаётся ли ей предоставить Вам всё то, что обещано, тем самым адаптируя ощущения и мысли клиентов к себе как таковой. Взаимодополняющей альтернативой парадигме CRM уже сейчас формируется иной более прогрессивный принцип: “клиент, управляющий отношениями” (англ. CMR, Control Management of Relationships), передающий полномочия, или полноту власти, клиенту, что гуманно и правильно, тем самым стремясь адаптировать компанию к особенностям потенциальных клиентов и привлекать этим их к ней. В целом, маркетинг взаимоотношений – это использование коммуникативных технологий и технологий обслуживания клиентов для установления долгосрочных отношений между компанией и её клиентами и регулирования этих отношений в интересах, как потребителей, так и самой компании. Интернет – всемирная вычислительная сеть, предоставляющая глобальные информационно-телекоммуникационные услуги. Из данного определения следует, что: вычислительная сеть охватывает весь Универсум, не признавая государственных границ, политических режимов и национальных особенностей (значит, она является всемирной), вычислительная сеть способна обеспечить взаимодействие любых двух пунктов на земном шаре и в околоземном пространстве, не зависимо от их географических координат (значит, услуги являются глобальными). На сегодняшний день и с учётом обозримой перспективы интернет в общем случае следует представлять состоящим из интернета людей и интернета вещей. Интернет людей (англ. IoP, Internet of People) – часть интернета, оснащённая технологиями для взаимодействия людей друг с другом. Выделим три класса интернета людей, реализуемых в интернете – это: транснет (англ. Transnet) –общедоступный интернет для всех пользователей, интранет (англ. Intranet) – закрытый интернет для корпоративных пользователей, экстранет (англ. extranet) – общедоступный интернет для зарегистрированных пользователей. Интернет вещей (англ. IoT, Internet of Thing) – вычислительная сеть физических предметов (вещей), оснащённых технологиями для взаимодействия друг с другом и с внешней средой. Возможность создания интернета вещей обусловлена миниатюризацией аппаратно-программных средств вычислительной и измерительной техники, пригодных для встраивания в реальные объекты различной физической природы разной геометрии, в том числе, малых размеров. История интернета вещей началась с Николы Теслы в 1926 г. Учёный утверждал, что в будущем все предметы образуют единую систему, а устройства, с помощью которых удастся создать такую систему, будут настолько малы, что поместятся в кармане. Нашим предшественникам было непросто представить глубину осмысления мира ученым и осознать, что истина где-то рядом. Через 64 года в 1990 г. Джон Ромки явил миру первую интернет вещь, подключив свой тостер к Всемирной паутине. И следом Кевин Эштон высказал идею интернета вещей, сформулировав термин для внедрения радиочастотных меток, сигнал которых покрывал бы обширные территории и позволял осуществлять автоматическую радиочастотную идентификацию объектов. В 2008 году произошел переход от интернета людей к интернету вещей: появилось более 6 млрд. устройств с доступом к интернету. Это составляет не более 1% от общего количества предметов, существующих в мире – главное впереди. Интернет вещей – это технология будущего, но которая меняет реальность уже сегодня. Выделим три класса вещей: предметы индустриальные (промышленные), предметы домашние (бытовые), предметы носимые (индивидуальные) и соответственно этому: индустриальный интернет вещей (англ. IIoT, Industrial Internet of Thing) или интернет вещей для корпоративного/отраслевого применения – система компьютерных сетей и подключённых производственных объектов со встроенными датчиками и программным обеспечением для сбора и обмена данными, с возможностью удалённого контроля и управления в автоматическом режиме, без участия человека, домашний интернет вещей (англ. HIoT, House Internet of Thing) или “умный” дом – системы, минимизирующие домашние заботы, обеспечивающая безопасность жилья и позволяющая дистанционно управлять бытовой техникой, носимый интернет вещей (англ. WIoT, Wearable Internet of Thing)–системы, реализуемые посредством миниатюрной электроники, нательной и встроенной в носильные вещи (одежду, очки, часы, ювелирные изделия, платья, способные отображать эмоциональное состояние человека, гибкие экраны и планшеты, наногенераторы, преобразующие движения человека в электроэнергию и т.п.) и обеспечивающие возможность человеку делать фактически всё, что нужно, и практически везде. Системные технологии. Реализация вычислительных и прикладных технологий сопровождается формированием в информационно-технологической доминанте информационного фонда. Как отмечено ранее при анализе тенденций автоматизации, информационный фонд в общем случае имеет многоуровневую иерархическую структуру, включающую базу данных, хранилище данных и центр обработки больших данных (далее по тексту – центр данных). Здесь: Информационный фонд (франц. fondот лат. fundus– основание) –информация, накопленная и реплицированная в системе. Реплицированная (позднелат. replication–повторение) – полученная из чего-либо, на основании чего-либо (в данном случае – вторичная информация, полученная в результате обработки накопленной или первичной информации). В соответствии с этим следует выделить системные технологии ведения базы данных, наполнения хранилища данных информацией и хранения информации в нём, а также обработки информации в центре данных. Технология ведения базы данных осуществляет логически упорядоченное накопление вводимой в базу информации, её сохранение и периодическое обновление в соответствии с заданными правилами, что является определяющим для базы, а также, кроме этого, решение ряда задач (реализацию некоторых прикладных технологий). Технология наполнения хранилища данных информацией извлекает по фиксированным признакам из базы нужную информацию. Агрегируя её по предпочтениям пользователей, помещает в виде вторичной информации в хранилище данных с использованием традиционных жестких дисков (HDD – Hard Disk Drive). Эти диски, с одной стороны, могут хранить большие объёмы информации дёшево, но, с дугой стороны, работают слишком медленно, ухудшая производительность прикладных технологий, которые вынуждены пользоваться услугами хранилища данных. Рост объёмов информации в прикладных технологиях обусловливает разработку и внедрение флэш-технологий хранения данных, использующих твердотельные накопители (SSD–Solid State Drive) в виде флэш-накопителей (Flash Drive–сверхбыстрый накопитель). Технология обработки информации в центре данных осуществляет интеллектуальный анализ больших данных в виде сверхбольших массивов разнородной информации и обнаруживает скрытые, т.е. латентные в них закономерности. Таким образом, в общем случае, информационный фонд содержит информацию трёх видов: первичную в базе данных, которая поступает от внешних источников предметной области и генерируется внутри прикладными технологиями, вторичную в хранилище данных и латентную в центре данных. Трудно приобретаемая вторичная и латентная информация является исключительно важной для пользователей при выработке и принятии ими решений, особенно стратегического характера. Поэтому эта информация должна быть доступна пользователям в режиме реального времени в статусе (лат. status -положение, состояние) поддержки и обоснования принимаемых ими решений. Непременными и активными участниками рассмотренных технологий является пользователи, которые вынуждены осуществлять диалог с окружающей их технологической средой. Это обеспечивают речевые технологии пока для ситуаций, в которых может быть чётко прописан сценарий диалога, и сфера естественно-языкового взаимодействия человека с компьютером неуклонно расширяется и углубляется. Приведённых выше технологии являют собою вычислительные процессы как процессы обработки информации на множестве технических средств информационно-технологической доминанты, рассмотренном выше. Результативность технологий определяется устойчивостью вычислительных процессов, лежащих в их основе, которые подвержены возмущающим воздействиям, зачастую не контролируемым и непредсказуемым, а порою и преднамеренным. Поэтому вычислительные процессы нуждаются в контроле и регулировании, которые призвана реализовывать технология управления вычислительными процессами. Технология управления вычислительными процессами осуществляет многомерный мониторинг интеллектуальной информационно-технологической среды архитектуры АСОИУ, анализ полученных данных, выработку управляющих воздействий и их оперативное исполнение. Реализация вычислительных процессов, протекающих в информационно-технологической доминанте, осуществляется с помощью компьютерных программ, которые рассмотрим далее. 8.1.6.1.8. Программы Примем в общем виде: Программа (греч. programma – объявление, распоряжение) – однозначно установленная кому-то на понятном ему языке обязательная последовательность каких-либо логических и/или физических действий для достижения нужных целей. Программа может предназначаться человеку или какому-либо техническому устройству, например, стиральной машине, микроволновой печи и т. п. и, наконец, компьютеру или вычислительной сети. В последнем случае программа называется компьютерной или сетевой программой. Наряду с этим используются термины “программное средство”, “программный продукт”, “программное изделие”. Их следует считать синонимами, но, в отличие от программы (программного средства), программное изделие (программный продукт) снабжается комплектом эксплуатационной и правовой документации, которая позволяет пользователю самостоятельно и свободно эффективно применять изделие по назначению. В функционирующей системе используется не одна, а несколько взаимодополняющих друг друга компьютерных программ (далее по тексту просто программ, являющихся по умолчанию компьютерными или сетевыми), которые в совокупности образуют программное обеспечение системы. Более точно: Программное обеспечение – упорядоченное множество программ, обеспечивающее функционирование автоматизированной информационной системы. К настоящему времени известно довольно много конкретных программ, и их количество постоянно увеличивается. Однако безотносительно конкретизации программ программное обеспечение состоит из общего программного обеспечения (ОПО) и специального программного обеспечения (СПО). Специальное программное обеспечение включает программные средства решения задач пользователе ПСЗДЧ), т.е. реализующие прикладные технологии и задачи пользователей, рассмотренные выше, и программные средства защиты системы (ПСЗЩТ), т.е. реализующие системную технологию, соответствующую этому. В состав ПСЗАЩ входят программные средства шифрования (ПСШФР), авторизации (ПСАВТ), аутентификации (ПСАУТ), цифровой электронной подписи (ПСЦЭП). Специальное программное обеспечение, как правило, уникально и каждый раз для иного применения разрабатывается заново полностью или частично, возможно, при использовании универсального средства (продукта) уникально настраивается. Иное дело общее программное обеспечение, которое инвариантно, т.е. не чувствительно, к специфике новой системы, и потому квазипостоянен его базовый состав, предопределённый очевидным логическим контекстом. Действительно, в общем случае необходимо: управлять телекоммуникациями, т.е. вводом информации в каналы связи, передачей её по каналам связи и выводом информации из каналов связи, управлять базой данных, управлять вычислительным процессом с учётом вовлечённости в него техники, программ, информации, людей (пользователей), формировать вторичную информацию, выявлять латентную информацию, отображать информацию на средствах отображения коллективного пользования, информационно поддерживать пользователей при принятии ими управленческих решений, предоставлять пользователям возможность пользоваться в качестве рабочих инструментов комплексными функциями (электронная почта, электронный документооборот, электронная цифровая подпись, электронная доска объявлений, аудиовидеоконференцсвязь и т.п.), оснащать рабочие места пользователей средствами для выполнения рутинной работы в автоматизированном режиме, обеспечивать пользователям выход в Интернет и доступ к облачным вычислениям, услугам блокчейна, биткоина и т.п., наконец, синхронизировать во времени работу многочисленных вычислительных средств, упорядоченных принятой топологией из числа типовых топологий, рассмотренных ранее, и реализуемых на их множестве разнообразных процессов. Отсюда следует базовый состав программного обеспечения информационно-технологической доминанты: операционные системы сетевая (СОС) и локальные (ОС) в узлах принятой топологии, программные средства управления телеобработкой (СУТ), программные средства управления базой данных (СУБД – система управления базой данных, что является общепринятым обозначением), программные средства управления вычислительным процессом (СУВП – система управления вычислительным процессом), программные средства хранилища данных (ПСХД), программные средства центра данных (ПСЦД), программные средства поддержки принятия решений (ПСППР), программные средства отображения информации коллективного пользования (ПСОИКП), программные средства реализации комплексных функций (ПСРКФ), программные средства пользователей (ПСП) на автоматизированных рабочих местах, программные средства облачных вычислений (ПСОВ), программные средства доступа в интернет (ПСДИН), программные средства блокчейна (ПСБЛ), программные средства биткоина (ПСБТ), программные средства защиты системы, перечисленные выше. Базовый состав программного обеспечения в силу привходящих обстоятельств может быть расширен или, напротив, урезан. Но в любом случае программное средство должно быть представлено на языке, доступном компьютеру. Поэтому рассмотрим языки программирования. 8.1.6.1.9. Языки программирования В общем виде: Язык – знаковая система, являющаяся носителем смыслов. Здесь: Смысл – содержание как единство внутренних свойств и отношений чего-либо, позволяющее отличить его от всего другого. Язык позволяет создавать разнообразные языковые конструкции (лат. construction– составление, построение), подчинённые лексическим, синтаксическим и семантическим правилам. Разнообразие языковых конструкций представляется множеством слов, словосочетаний, предложений и текстов различной длины. Здесь: Лексика (греч. lexikos – относящийся к слову) – словарь языка, т.е. пригодные или общепринятые для употребления слова языка. Синтаксис (греч. syntaxis– построение, порядок) – правила построения конструкций языка. Семантика (греч.semanticos– обозначающий) – смысл конструкций языка. Любой язык, будучи знаковой системой, имеет алфавит (от названия первых двух греческих букв: альфа и бета, трансформировавшейся в новогреч. – вита). Здесь: Алфавит - разрешенный к применению набор символов, из которых могут быть образованы различные языковые конструкции. Языки бывают разными: естественными, искусственными или формальными, в том числе и языками программирования. Естественный язык является средством человеческого общения, связанного с мышлением. Потребовалось немало времени, чтобы человеческий разум научился обозначать окружающие предметы, связи меду ними, действия с ними и передавать это друг другу с помощью языковых средств. Развитие речи поначалу шло очень медленно, а письменные формы и возможность передачи отвлечённых понятий появились в истории человечества очень поздно, возможно не ранее, чем четыреста или пятьсот поколений назад [1]. Современные естественные языки насчитывают многие тысячи слов: словарь Владимира Даля содержит 200 тысяч слов, по данным Интернета в современном английском языке – примерно 750 тысяч слов, в немецком, по разным подсчётам, - от 185 до 300 тысяч слов. Словарный запас А.С. Пушкина, как и У. Шекспира, составлял примерно 20 тысяч слов. Имеются данные о количестве употребляемых слов и у других писателях: Гоголь (только в “Мёртвых душах”) – 10 000 слов, Есенин – около 19 000. Словарный состав современного образованного человека оценивается в среднем в 3 – 5 тысяч слов. Французский современник Пушкина Проспер Мериме писал [ ]:“Русский язык, насколько я могу судить о нём, является богатейшим из всех европейских наречий и кажется нарочно созданным для выражения тончайших оттенков. Одарённый чудесной сжатостью, соединённый с ясностью, он довольствуется одним словом для передачи мысли, когда другому языку потребовались бы для этого целые фразы”. Поистине, это про “великий и могучий”. Но состояние русского языка по итогам XX века вызывает тревогу [2]: обогащение русского языка последних десятилетий происходит за счёт усвоения и переделки иностранных слов и понятий, свои ‘’родные” неологизмы – это в абсолютном большинстве жаргонизмы и вульгаризмы и внутреннее ощущение богатства русского языка оказывается не соответствующим его фактической бедности. Удручающе засилье русского языка транслитерациями англоязычного компьютерного жаргона. Здесь: Неологизмы (греч. neos – новый + греч. logos– слово) – новые слова и выражения для обозначения чего-то, необычность которых ясно ощущается носителями языка. Естественные языки являются продуктом тысячелетних мировых цивилизационных процессов. Иное дело – искусственные языки, создаваемые человеком в угоду своим текущим потребностям, и к которым относятся языки программирования. Язык программирования – это формальный язык написания программ, исполняемых компьютером, точнее, определяющих заданное функционирование компьютера или множества компьютеров. К настоящему времени известно порядка 8 тысяч языков программирования, их количество растает и каждый из них имеет своё предназначение и область применения, свои достоинства и недостатки [3]. Компьютерная программа представляет собой упорядоченную последовательность команд, предназначенных для управления работой компьютера. Процессор компьютера (большая интегральная схема) получает информацию, которую следует преобразовывать (обрабатывать), и управляющую информацию, которая указывает какие именно преобразования над обрабатываемой информацией нужно осуществлять, в виде электрических сигналов. Наличие электрического сигнала на входе процессора означает ‘’1”, его отсутствие – “0”. Единица или ноль является битом. В итоге входная информация (обрабатываемая и управляющая) представляется последовательностью комбинаций из нолей и единиц (комбинация из восьми битов образует байт). Любая такая комбинация называется двоичным или машинным кодом, а множество кодов и правила образования из них нужных последовательностей– машинным языком. Писать программы в машинных кодах или на машинном языке очень сложно, причём с ростом размера программ эта задача кратно усложняется. Поэтому, относительно вскоре после появления первых промышленных моделей электронных вычислительных машин и начала их активного применения, усилиями талантливых учёных и программистов разработка компьютерных программ для решения нужных задач приобрела характер, соответствующий следующей диаграмме []: Естественный язык→ Математический язык → Язык схем алгоритмов → Алгоритмический язык → Машинный язык, фиксирующей пять этапов создания программы. Сначала подлежащая решению задача формулируется на естественном языке и для неё находится аналитически математическое решение в виде формулы или системы уравнений, которые преобразуются к виду блок-схемы алгоритма. Далее получается описание блок-схемы алгоритма на алгоритмическом языке, которое, наконец, переводится на машинный язык, понятный компьютеру. Достоинство диаграммы заключено в том, что первый этап реализуется на естественном языке и последующие три – на его примитивах, интуитивно и реально без особого интеллектуального напряжения понятных человеку, а преобразование алгоритмического вида программы в машинный код осуществляется автоматически, т.е. без участия человека, с помощью заранее разработанных для этого программ-трансляторов. Здесь: Примитив (лат. primitivus – первый, самый ранний) – нечто упрощённое. Существует два вида программ-трансляторов: компиляторы и интерпретаторы. Компилятор переводит программу в машинный код сразу и целиком, а интерпретатор – последовательными частями. Таким образом преодоление сложности разработки программ и программных систем свелось к созданию алгоритмических языков (в большей степени) и трансляторов (в меньшей степени). Неравнозначность в данном случае объясняется тем, что множество и разнообразие подлежащих решению на компьютере задач и пользователей алгоритмических языков существенно перекрывает множество и разнообразие компьютеров, особенности которых должны учитывать трансляторы. Таким образом, по сути, язык программирования – это алгоритмический язык плюс транслятор, но зачастую контекстно язык программирования и алгоритмический язык являются синонимами. Тем не менее: Алгоритмический язык – набор символов (алфавит) и правила составления (синтаксис) и истолкования (семантика) языковых конструкций из этих символов для записи алгоритмов. Алгоритм или Алгорифм (от algorithmi, algorismus– лат. транслитерация имени математика аль-Хорезми) – последовательность действий для достижения цели или решения задачи, точнее, вычислительной задачи. Последнее уточнение важно в том смысле [ ], что к концуXIX–началу XX века в математике появились вычислительные задачи, для которых математики не могли предложить методов решения. Неудачные попытки математиков решить ту или иную задачу привели к мысли о том, что может и не существовать метода их решения. Но, чтобы доказать подобного рода утверждения, необходимо иметь математическое определение метода, то есть для интуитивного понятия вычислимости задачи необходим его формальный эквивалент. И, к чести математиков, в XX веке были сформулированы математические понятия (А. Черч и С.К. Клин ввели понятие ג– определимой функции, в 1934 году К. Гедель рассмотрел класс функций, названных общерекурсивными, в 1943 году был предложен формальный эквивалент понятия вычислимой функции в виде модели Поста и др.), раскрывающие сущность интуитивных представлений о том, что такое метод (алгоритм) решения той или иной задачи, что такое вычислимая функция. Эти понятия явились основой научного направления, получившего название теории алгоритмов, которой посвящены работы [ и др.] Важность теории алгоритмов вытекает не только из общенаучных проблем развития математики, но также из практических задач информационного общества, использующего информационные технологии в различных сферах и нуждающегося в адекватном представлении о возможностях электронных вычислительных машин. Нюанс заключён в том, что язык программирования (алгоритмический язык) должен соответствовать конкретной модели вычислений, реализуемой по-разному в машине Тьюринга, РАМ - машине (равнодоступная адресная машина), РАСП-машине (равнодоступная адресная машина с хранимой программой) или какой-либо другой. Прослеживается тесная связь между теоретическими моделями вычислений и реальным программированием. Так, например, ג – исчисление Черча является прообразом функционального программирования, реализованного в языке ЛСИП, а модель Поста содержит идеи, использованные в языках типа Фортран и Алгол. Методы логического программирования прослеживаются в версиях языка Пролог [ 1]. Языки программирования имеет свою историю, представляемую их поколениями (англ. generation programming language, GL). К первому поколению (1GL) относятся языки программирования на уровне машинных кодов, в частности, языки ассемблера. Они называются машинными языками программирования. Языки программирования второго поколения (2GL) были созданы для того, чтобы облегчить тяжёлую работу программистов, перейдя в языковых конструкциях от машинных кодов конкретной ЭВМ к выражениям, приближенным к тем, которыми мыслит программист. Эти языки появились в 1950-е годы, например, такие языки как Фортран и Алгол, которые называются машина ориентированными языками программирования. Отличительной чертой языков программирования третьего поколения (3GL) стала их независимость от аппаратной платформы — это машинно-независимые языки программирования. Перевод алгоритмического языка программы на машинный код осуществляют трансляторы. В период с 1970-х по начало 1990-х годов в развитие идей языков предыдущего поколения стали создаваться языки четвёртого поколения (4GL), ориентированные на специализированные области применения и оперирующие конкретными понятиями узкой предметной области. В эти языки встраиваются мощные языковые конструкции – операторы, описать такую функциональность, для реализации которой на языках младших поколений потребовались тысячи строк машинного кода. Языки этого поколения предназначены для реализации крупных программных проектов. В середине 1990-х годов появились языки программирования пятого поколения (5GL), к которым относятся системы создания прикладных программ с помощью визуальных средств разработки, без знания программирования как такового. Языки программирования с третьего по пятое поколения называются языками программирования высокого уровня. Языки программирования используются для реализации программирования как процесса в виде упорядоченных действий, завершающегося необходимой программой. Любое действие всегда связано с чем-то или направлено на что-то. Исходя из этого, примем в общем виде (программирование может быть связано не только с компьютером, но и многим другим) следующее определение: Программирование (греч. programma– объявление, распоряжение) – подготовка чего-то для действия на нём с чем-либо (например, подготовка компьютера для решения на нём задач). Характер программирования компьютера определяется видом программирования, которое может быть, по крайней мере, одним из следующих: императивным, процедурным, декларативным, функциональным, объектно- ориентированным, логическим, визуальным [ ] или каким-либо иным. Императивное программирование (лат. imperativus–повелительный) – предписание компьютеру выполнять при решении задач заданную последовательность команд. Процедурное программирование – (франц. procedureот лат. procedo- продвигаюсь) – императивное программирование, при котором последовательно выполняемые команды (операторы) собраны в комплексы (подпрограммы) с помощью механизмов самого языка программирования. Декларативное программирование (лат. declaration- объявление) – описание исходных данных задачи и ожидаемых результатов, автоматически порождаемое компьютерную программу для преобразования первого во второе, т.е. получения искомого результата. Возможны два варианта декларативного программирования: логический и функциональный. При логическом декларативном программировании используется формальный логический язык (пример – язык программирования ПРОЛОГ). При функциональном процедурном программировании используются соотношения между исходными данными и конечными результатами (пример – язык программирования ЛИСП). Функциональное программирование–программирование, в котором процесс вычисления трактуется как вычисление значений функций в математическом их понимании (в отличие от функций как подпрограмм в процедурном программировании). К функциональному программированию относятся языки программирования ML, Miranda, Haskell, Cleanи др. [2 ]. Объектно-ориентированное программирование–программирование, основанное на использовании объектов и классов и учёте их взаимодействий [ 3]. Логическое программирование (греч. logike–наука о способах доказательств и опровержений. Основателем считается Аристотель) – программирование, основанное на автоматическом доказательстве теорем или, иначе, получении информации, являющейся результатом изучения фактов [4 ]. Визуальное программирование (лат. visuali - зрительный)–создание компьютерной программы путём манипулирования графическими объектами вместо написания её текста. К визуальному программированию относятся языки программирования: BorlandDelphi, C++ Buider, Дракон-схемы [5 ]. Следует принципиально заметить, что чётких и однозначно разделяющих границ между видами программирования на самом деле не существует. Однако идентифицирующие признаки, позволяющие отличить один вид программирования от всех остальных, выше сформулированы. В итоге: в данном случае языки программирования подразделены, что не противоречит известным публикациям, на императивные, процедурные, декларативные, функциональные, объектно-ориентированные, графические, визуальные и, возможно, иные другие, соответствующие, по принадлежности, определённому поколению из множества GL = (1GL, 2GL, 3GL, 4GL, 5GL, …), где многоточие означает последующие поколения языков программирования. Языки программирования логически замыкают информационно - технологическую доминанту, которая в пределах рассматриваемой базовой морфологической модели по существу является субстанцией, поглощающей интеллектуальную доминанту архитектуры АСОИУ. Рассмотрим интеллектуальную доминанту поближе. 8.1.6.2. Интеллектуальная доминанта Здесь: Интеллект (лат.intelkectus– латинский перевод др.-греч. понятия “nus”)– мысль, ум, разум. Интеллектуальная– способная мыслить, понимать, размышлять. Информационно-технологическая доминанта, рассмотренная выше, создаётся человеком и для человека. Парадоксальным образом человек, создавая что-то сам для себя, образует петлю [1 ], которая, размножаясь, превращается в ячейки, порождающие сетки, которые, наконец, сливаются, в сеть, становящейся паутиной, пленяющей (сильнее, порабощающей) человека (в широком смысле – людей и, более того, человечество). Метафора, близкая к действительности. Паутина – это феномен, окутывающий (распространяющийся вширь) и пронизывающий пространство и всё его содержимое (проникающий внутрь). Процесс развивается по линии: бинарный – дуальный – экзистенциональный. Здесь: Бинарный (лат. binaries – двойной) – двухкомпонентный, состоящий из двух частей, соподчинённых одна другой. Дуальный (лат. dualis - двойственный) – двуначальный, признающий равноправие двух начал: духа и материи, идеального и материального, субъективного и объективного, виртуального и реального, одной и другой частей целого. Экзистенциональный (лат. exsistentia - существование) – существование как нерасчленённая целостность двух начал: духа и материи, идеального и материального, субъективного и объективного, виртуального и реального, одной и другой частей целого. Сначала возникли человеко-машинные системы, воплощающие бинарные отношения, при которых машина при человеке, т.е. подчинённая ему, выполняет чисто утилитарные функции (лат. utilitas– польза, выгода). В человеко-машинной системе человек и машина в известном смысле рассматривались и изучались независимо друг от друга. Затем появились автоматизированные системы, в которых автоматическая и человеческая подсистемы приобрели в известном смысле самостоятельность, т.е. могли выполнять свои функции независимо друг от друга, отвечающие дуальному характеру отношений. Наконец, настало время обоюдного центростремительного с ускорением приближения машины к человеку, с одной стороны, и человека к машине, - с другой, с неизбежным взаимопроникновением одного в другое и образованием симбиоза с экзистенциональным видом отношений в нём человека и машины. Развитие идёт по двум линиям: разработка искусственного интеллекта (назовём это условно созданием киберчеловека) и разработка искусственных органов для человека, и имплантация (вживление) в него технических устройств – чипов (создание человекокибера). Когда-то в перспективе может образоваться компания “человекокибер - киберчеловек” с сейчас труднопредсказуемыми последствиями. Здесь: Симбиоз (греч. symbiosis - сожительство) – форма тесного существования двух организмов разных видов или объектов разной природы. Кибер (англ. cyber) – слово-приставка, означающее связь с компьютером. Заметим, что интеллект имеет, по крайней мере, две формы проявления. Во-первых, что-то созданное человеком и отчуждённое от него, ставшее достоянием кого-то другого, является носителем интеллекта его создателя (назовём это пассивным интеллектом). Во-вторых, кто-то, т.е. человек, пользующийся чем-то и, тем более, находящийся с ним в экзистенциональных отношениях, проявляет непосредственно свой интеллект (активный интеллект). Таким образом, информационно-технологическая доминанта является носителем интеллекта её разработчиков (пассивного интеллекта), а пользователи, включённые в доминанту, привносят в неё свой активный интеллект непосредственно. Но разработчик чего-то, в свою очередь, является пользователем информации от источника, с которым он находится в соответствующих отношениях. Проявляется эффект петли, отмеченный выше, и тогда в общем случае: Интеллектуальная доминанта – это пользователи, включённые в информационно-технологическую доминанту на условиях бинарности, дуальности или экзистенциональности. Если пользователями являются разработчики автоматизированных информационных систем как центрального звена АСОИУ, то сфера их профессиональной деятельности может быть очерчена базовой функционально-структурной моделью архитектуры АСОИУ, рассматриваемой далее отдельно. Но, независимо от сферы профессиональной деятельности, трудовая активность пользователей должна быть скоординирована и направлена на достижение общих целей. Это может быть достигнуто ограничениями возможных действий и взаимодействий пользователей пределами определённой организационной структуры (оргструктуры). Поведение пользователей в условиях организации может быть описано базовой моделью поведения пользователя архитектуры АСОИУ, рассматриваемой далее отдельно. Для эффективной трудовой деятельности пользователей они должны быть обеспечены персональными автоматизированными рабочими местами (АРМ) и для коллегиального обсуждения проблемных ситуаций должно иметься коллективное рабочее место – ситуационный центр (СЦ). При этом комфортабельные условия жизнедеятельности пользователей и функционирования техники обеспечиваются инженерно-строительным комплексом (ИСК) архитектуры АСОИУ. Структура, автоматизированное рабочее место, ситуационный центр и инженерно-строительный комплекс интеллектуальной доминанты рассматриваются здесь далее. Но прежде ещё о пользователях. 8.1.6.2.1. Пользователи Любой человек постоянно нуждается в источнике информации и её приобретении и несть им числа и имя им легион. За короткое время информатизация на основе массового внедрения средств вычислительной техники создала виртуальное пространство, в котором нет дистанционного разрыва источник - потребитель информации, обеспечив информационный обмен между источниками и потребителями в режиме реального времени (режим on-line), в общем случае, инвариантно к их фактическому местонахождению. Феномен информационной зависимости позволяет идентифицировать каждого человека как пользователя информации (в том числе, и как пользователя автоматизированной информационной системы, которая является источником информации), соотнеся ему формально понятие “пользователь”, что и было сделано выше. Там же определены классы пользователей: Лица, принимающие решения, - ЛПР, Лица, готовящие решения, - ЛГР, Лица, участвующие в принятии коллегиальных решений, - КЛГ, Лица, обслуживающие принятие коллегиальных решений - реализующие сценарий, - ЛРС, Лица, исполняющие решения, - ЛИР, Лица, готовящие информацию, - ЛГИ, Лица, выполняющие повседневную работу, - ЛВР, Лица, пользующиеся информационными услугами, - ЛПИ, Лица, обеспечивающие функционирование системы, ЛОФ, Лица, осуществившие создание системы и внедрение её в эксплуатацию, - ЛОВ. Каждый из выделенных классов является функционалом. Здесь: Функционал (лат. function – исполнение) – множество функций, исполняемых кем-то, или реализуемых чем-то (например, компьютером). Конкретный человек может выполнять один из этих функционалов или несколько, в том числе, и все. Кратко охарактеризуем каждый функционал, имея в виду, что функционалы находятся в связях и отношениях, задаваемых информационно-технологической доминантой и, конкретно, присутствующей в ней дихотомией “управляющий орган (или объект)- объект управления)”. Лицо, принимающее решение. Это – пользователь, наделённый полномочиями единолично принимать окончательные управленческие решения и отвечать за последствия их реализации. Он является единственным лицом любой организации, правомерно имеющим такие полномочия. Это может быть Президент страны, глава корпорации, индивидуальный предприниматель, т.е. первое лицо организации. Во многих случаях, кроме обыденных, принятие управленческого решения является выбором из множества альтернатив, предлагаемых лицами, готовящими решения. Здесь: Организация (франц. organization, от позднелат. organize – сообщаю стройный вид, устраиваю) – упорядоченность и согласованность частей целого. Организация, прежде всего, но не всегда, представляется коллективом, в котором люди совместными усилиями достигают общие цели (цели организации). Альтернатива (франц. alternative, от лат. alter– один из двух) – необходимость выбора одного из двух или многих чего-то (решений, направлений, вариантов и т.п.). Лицо, готовящее решение. Это – пользователь, который в пределах личной компетенции формулирует для ЛПР предложения по конкретному управленческому решению. Он является не единственным ЛГР, что позволяет рассматривать и аргументировать будущее управленческое решение с различных точек зрения и предлагать два или более конкурирующих вариантов, которые образуют для ЛПР множество альтернатив выбора. Здесь: Компетенция (лат. compete – соответствую, подхожу) – знания, умения и опыт кого-то в конкретной области. К лицам, готовящим решения, следует отнести сотрудников, например, Администрации Президента. То же самое имеет место при первых лицах других организаций или объектов. В сложных случаях, когда возникают проблемные ситуации, для выработки управленческого решения привлекается коллегия – КЛГ. Коллегия. Это – ситуативный, т.е. обусловленный текущей ситуацией, коллективный пользователь, состоящий из высокопрофессиональных специалистов в узкой области знаний – экспертов. Здесь: Эксперт (франц. expertiseот лат. expertus–опытный) – человек, обладающий уникальными, только ему присущими, познаниями в каком-либо конкретном вопросе. Формы и способы формирования коллегии разнообразны, но для совместной работы экспертов им необходимо предоставлять нужную информацию как на средства отображения индивидуального, так и на средства отображения коллективного пользования. Эта информация предварительно структурируется в соответствии со сценарием, отражающем специфику проблемной ситуации. Сценарий предписывает последовательность вывода информации на средства отображения в темпе её использования коллегией. Вывод информации для коллегии осуществляет лицо, обслуживающее выработку коллегиальных решений, - лицо, реализующее сценарий (ЛРС). Лицо, обслуживающие принятие коллегиальных решений (реализующее сценарий -ЛРС). Это – пользователь, ответственный за разработку сценария, соответствующего проблемной ситуации, и его реализацию с возможной коррекцией в процессе выработки альтернатив коллегиального управленческого решения. ЛПР, ЛГР, КЛГ и ЛРС принадлежат управляющему органу. Принятые управленческие решения персонифицированы, т.е. предназначены для реализации конкретными лицами, исполняющими решения. Лицо, исполняющее решение. Это – пользователь на объекте управления, который обязан реализовать принятое управленческое решение. Лицом, исполняющим решение, на объекте управления является его первое лицо, т.е. руководитель и его аппарат (заместители, помощники и т.д.). Любое управленческое решение в той или иной степени связано с переводом объекта управления из текущего состояния в требуемое. Информация о прошлом, текущем и будущем состоянии объекта не всегда, точнее, во многих случаях не может формироваться автоматически без участия человека – лица, готовящего информацию – ЛГИ, который является гарантом её правомерности и достоверности. Лицо, готовящее информацию. Это – пользователь, который обязан в пределах предоставленных ему полномочий готовить в установленном виде информацию о состоянии объекта управления и передавать её в информационно- технологическую доминанту. Функционирование объекта управления, а также в равной степени и управляющего органа сопровождается решением множества текущих задач, касающихся финансов, снабжения, социального обеспечения, юридических аспектов, кадров, подготовки и переподготовки персонала, модернизации, развития и т.п., которые являются рутинными, т.е. решаемыми одними и теми же известными способами, но для различных исходных данных. Эти задачи решаются специалистами, относящимся к лицам, выполняющим повседневную работу, - ЛВР. Лицо, выполняющее повседневную работу. Это – пользователь, обязанный в пределах своей компетенции решать рутинные задачи в обеспечение функционирования объекта или органа. Функционирование объекта управления и управляющего органа как целого, т.е. системы в широком смысле - АСОИУ, протекает в условиях активного информационного взаимодействия с окружающей средой, когда система приобретает из среды доступную и необходимую для себя информацию и выдаёт в среду в допустимых пределах свою информацию, нужную для лиц, пользующихся информационными услугами системы. Лицо, пользующееся информационными услугами. Это – сторонний, т.е. за пределами системы, пользователь, которому доступны информационные услуги системы. Функционирование автоматизированной системы обработки информации и управления сопровождается воздействием на неё множества внутренних и внешних возмущающих воздействий, большая часть которых не контролируема и не предсказуема, кроме того, некоторые из них имеют преднамеренный целенаправленный разрушающий характер. Это представляет работоспособности системы серьёзную угрозу, которую способны нейтрализовать лица, обеспечивающие её функционирование -ЛОФ. Лицо, обеспечивающее функционирование. Это – пользователь, который обязан в пределах свой зоны ответственности обеспечить работоспособность системы. Лицо, обеспечившее создание системы и внедрение её в эксплуатацию. Это – Главный конструктор системы и в его лице многочисленный коллектив разработчиков. Заметим, что автоматизированная информационная система как центральное звено автоматизированной системы обработки информации и управления для пользователей классов ЛПР, ЛГР, ЛИР, ЛГИ, КЛГ, ЛОР, ЛВР, ЛПИ является орудием труда, для пользователей классов ЛОФ и ЛОВ – это предмет труда. Пользователь – это натуральный живой человек, являющийся воплощением и носителем естественного интеллекта, который определяет образ действия человека и в нём же проявляется. Следует отметить, что потенциальные пользователи, как интеллектуальная элита рассматриваемой доминанты, если воспользоваться теорией поколений [ ], относятся, частично, к поколению X (родившихся в 1963 – 1983 гг.) и, в большей части, к поколению Y (родившихся в 1983 – 2003 гг.). Поколение X отличают фундаментальность образования, стремление к знаниям, прагматизм и техническая основательность. Поколению Y присуще: разностороннее образование, нередко, подкреплённое к 23 годам несколькими дипломами, лабильность, динамичность и адаптивность к изменяющимся условиям, свободное владение девайсами, Интернетом, активное пользование медиаресурсами, интерес к IT-технологиям, стремление иметь интересную работу с гибким графиком пребывания в офисе и хорошую зарплату, а также достаточно свободного времени, приверженность к комфорту, удобству и эстетике в отношении себя и вокруг. С учётом этих особенностей потенциальных пользователей их совместная работа каждого на своём рабочем месте должна быть скоординирована и целенаправлена на достижение общих целей и это обеспечивается с помощью структуры, суть которой состоит в следующем. 8.1.6.2.2. Структуры В общем случае: Структура (лат. structura – строение, расположение, порядок) – упорядоченное множество элементов и связей между ними. Элементы и связи могут быть двух видов – физические и логические в различных сочетаниях. Если элементы и связи имеют физическую природу, то структура становится структурной схемой: Структурная схема –это графическая модель, описывающая упорядоченное множество конструктивных элементов системы и физических связей между ними. Если элементы и связи имеют логическую природу, то структура становится функциональной схемой: Функциональная схема – это графическая модель, описывающая упорядоченное множество функций, реализуемых системой, и логических связей между ними. Наконец, множество элементов может представлять группа людей. Тогда структура преобразуется в организацию: Организация (франц. organizationот позднелат. organize–сообщаю стройный вид, устраиваю) – объединение людей, действующих целенаправленно, т.е. коллективно. Во многих других случаях организация рассматривается как система, обладающая внутренней структурой, содержащей элементы различной физической природы и многообразные связи: физические, технологические, экономические, правовые и, в том числе, человеческие взаимодействия. В таких случаях структура и организация в широком смысле как понятия являются синонимами. Особенностью коллектива, как самостоятельной организации или составной части организации в расширенном толковании, является то, что входящие в него люди находятся между собой в определённых отношениях, основой которых является моральная соподчинённость, простирающаяся от полной независимости до предельной покорности. Здесь: Мораль (лат. moralis– нравственный) – способ регулирования действий человека с помощью норм (что можно и нужно) и правил (что при этом следует соблюдать). Целенаправленная деятельность коллектива обеспечивается его организационной структурой или, короче, оргструктурой. Заметим, что коллектив может меняться частично или полностью, а оргструктура – при этом оставаться неизменной. Тогда: Оргструктура –это графическая модель, описывающая распределение норм и правил внутри организации, обязательных для её членов (реальных для существующей и потенциальных для создаваемой организации). Организацию в расширенном толковании представим инфограммой, приведённой на рис. 8.6.2.1. Здесь: Инфограмма (лат. information – разъяснение, изложение + греч. gramma– черта, буква, написание, часть сложного слова, означающая графическое изображение) – графическое представление информации о чём-либо для максимально быстрого усвоения его смысла. Из инфограммы на рис. 8.6.2.1 следует, что оргструктура является центральным элементом организации, интегрирующим в ней в условиях окружающей среды в целое производство, ресурсы, финансы, потребителей и производителей. В отличие от организации, которая по определению и, по существу, должна быть стабильным образованием, окружающая среда фактически характеризуется динамичностью и слабой предсказуемостью и может резко и кардинально меняться. Рис. 8.6.2.1. Инфограмма организации Поэтому необходимым условием жизнестойкости и эффективности организации является чувствительность её оргструктуры к внешней среде с тем, чтобы своевременно адаптироваться к изменившимся условиям функционирования организации. Отсюда следует принципиальная уникальность реальных оргструктур и интегрированных ими организаций. Тем не менее, их основу образуют типовые организационные структуры, к которым можно отнести, в частности, следующие наиболее известные оргструктуры []: линейные, функциональные, линейно-функциональные, линейно-функциональные штабные, матричные, дивизиональные, сетевые. Кратко охарактеризуем эти оргструктуры. Линейная оргструктура. Графическая модель линейной оргструктуры представлена на рис. 8.6.2.2. Это простейший вид оргструктуры, придуманный человеком ещё в древние времена и применяемый до сих пор. Основные принципы линейной организации управления – это централизация власти и единоначалие. Каждое звено оргструктуры предназначено для единоличного руководителя, наделённого всем объёмом полномочий по отношению к руководителям подчинённых ему звеньев. Распоряжения в этом случае передаются сверху вниз, последовательно от уровня к уровню. У каждого работника есть только один начальник, но у каждого руководителя (начальника) – несколько подчинённых. Официально разрешенных горизонтальных связей в данной оргструктуре не существует. Основные достоинства линейной оргструктуры – простота реализации на практике и однозначная личная ответственность каждого руководителя в пределах его компетенции. Здесь: Компетенция (лат. kompetentia– принадлежность по праву) – круг полномочий или познаний и умений кого- то. Недостатком линейной оргструктуры является её плохая адаптация (приспособляемость) к постоянно и непредсказуемо меняющейся внешней среды, а также высокие требования к квалификации руководителей и особенно её верхнего звена. Это следует считать первопричиной перехода к функциональной и другим организационным структурам. Функциональная оргструктура. Графическая модель функциональной оргструктуры представлена на рис. 8.6.2.3. Здесь выделяются функциональные звенья (снабжения, производства, финансирования, сбыта и т.п.). Это позволяет использовать высококвалифицированных узкого профиля специалистов, ори- Рис. 8.6.2.2. Линейная оргструктура управления Обозначения: – звено оргструктуры или оргячейки – вертикальные связи (отношения) Рис. 8.6.2.3. Функциональная оргструктура управления Обозначения: – звено оргструктуры или оргячейки – вертикальные связи (отношения) ентированных на соответствующую конкретную функцию, что является необходимым условием принятия качественного управленческого решения в её пределах. Выполнение решений функционального звена является обязательным для подчиненных звеньев. Основное достоинство функциональной оргструктуры – отсутствие критической потребности в высококвалифицированных специалистах широкого профиля, недостаток – вследствие нарушения линейности подчинения (подчинённость данного звена нескольким звеньям вышестоящего уровня) возникает конфликт интересов. Этот недостаток удаётся ослабить в линейно - функциональной оргструктуре. Линейно-функциональная оргструктура. Графическая модель линейно- функциональной оргструктуры представлена на рис. 8.6.2.4. Эта оргструктура обеспечивает горизонтальное разделение функциональных звеньев на всех уровнях, сохраняя в целом линейность соподчинения. Интеграция управленческих решений, соответствующих линейным вертикалям оргструктуры, происходит на верхнем уровне в звене руководителя организации. Линейно-функциональная оргструктура обеспечила качественно новое разделение труда в управлении и более эффективные управленческие решения. Но при решении проблемных задач, обусловленных нестабильностью внешней среды, данная оргструктура становится не эффективной, так как мало приспособлена к стратегическому планированию. Для преодоления этой неприятности появились линейно-функциональные штабные структуры. Линейно-функциональная штабная оргструктура. Графическая модель линейно-функциональной штабной оргструктуры приведена на рис. 8.6.2.5. Эта оргструктура включает специализированное звено – штаб и его звенья – секции, которые не наделены правами принятия решений и руководства, но помогают соответствую- щему руководителю в выполнении функций и решении задач, прежде всего, функций и задач стратегического планирования и анализа. Основная цель стратегического планирования и анализа – создание потенциала для выживания организации в условиях изменяющейся внешней среды, порождающей неопределённости. Эта оргструктура обеспечивает возможность привлечения внешних консультантов и экспертов. Основным недостатком линейно-функциональной штабной оргструктуры является недостаточно чёткое распределение ответственности, так как лица, вырабатывающие решения, не участвуют в их реализации, а также чрезмерная централизация управления, сосредотачивающаяся на верхнем звене оргструктуры. В известной мере этот недостаток преодолевает матричная оргструктура. Матричная оргструктура. Графическая модель матричной оргструктуры представлена на рис. 8.6.2.6. Главной особенностью матричной оргструктуры является наличие горизонтальных связей и множественная подчинённость, чаще всего двойная, как в данном случае на рисунке, - руководителю функционального звена и руководителю проекта. Матричной оргструктуре присуща децентрализация управлен- Рис. 8.6.2.4. Линейно-функциональная оргструктура управления Обозначения: – звено оргструктуры или оргячейки – вертикальные связи (отношения) Рис.8.6.2.5. Линейно-функциональная штабная оргструктура управления Обозначения: – звено оргструктуры или оргячейки – вертикальные связи (отношения) Рис. 8.6.2.6. Матричная оргструктура управления Обозначения: – звено оргструктуры или оргячейки – вертикальные связи (отношения) – горизонтальные связи (отношения) НИОКР – научно-исследовательская и опытно- конструкторская работа ческих функций и снижение нагрузки и повышенных профессиональных требований к руководителям верхних уровней оргструктуры. Матричная оргструктура обладает большей гибкостью по сравнению с предыдущими оргструктурами и лучшей адаптацией к изменениям внешней среды (легче заменить проекты или продукты на другие и перестроить функциональные звенья). Основной недостаток матричной оргструктуры таится в возможностях острых противоречий между сторонами матрицы (руководителями проектов - продуктов и функциональными руководителями), а также нарушении принципа единоначалия. И то и другое в значительной степени связано с индивидуальными качествами руководителей и культурой, и искусством человеческих отношений. Эти недостатки в меру удаётся преодолеть в дивизиональной оргструктуре, сохранив при этом гибкость и адаптируемость её к непредсказуемости окружающей (внешней) среды. Дивизиональная оргструктура. Дивизиональная (фр. division– деление, разделение) оргструктура интегрирует несколько дивизионов (автономных звеньев – подразделений), выделенных: либо по виду выпускаемой продукции (например, электроника, одежда, канцелярские товары и т.п.), либо по региональному признаку (выпуск одной и той же продукции в разных регионах), либо по классам потребителей (армия, молодёжь, VIP– покупатели и т.п.). Графическая модель дивизиональной оргструктуры представлена на рис. 8.6.2.7. Здесь дивизионы имеют полную оперативно-производственную самостоятельность и несут в полном объёме ответственность за эффективность своей деятельности. Преимуществом дивизиональной оргструктуры является оперативное реагирование на изменения, возникающие во внешней среде. Основной недостаток дивизиональной оргструктуры проявляется в трудностях, связанных с согласованием интересов дивизионов, которые не настолько часты и остры, как в матричной оргструктуре. Объединение линейной и функциональной оргструктур в единую линейно-функциональную оргструктуру можно рассматривать, в частности, как прецедент, обусловивший слияние матричной и дивизиональной оргструктур и образования на этой основе сетевой оргструктуры. Здесь: Прецедент (лат. praccedens (praccedenis) – идущий впереди, предшествующий) – случай, имевший ранее место и служащий примером или оправданием для последующих случаев подобного рода. Сетевая оргструктура. Графическая модель сетевой оргструктуры представлена на рис. 8.6.2.8. Будучи гибридной, сетевая оргструктура наследует Рис. 8.6.2.7. Дивизионная оргструктура управления Обозначения: ЛСТ – линейная оргструктура ФСТ – функциональная структура ЛФС – линейно-функциональная оргструктура Рис. 8.6.2.8. Сетевая оргструктура управления преимущества исходных оргструктур: гибкость и адаптивность, присущие дивизиональной оргструктуре, и централизованное функциональное руководство, характерное для матричной оргструктуры. Обязательные условия сети – это централизованное общее руководство, осуществляемое верхним звеном, и централизованные функциональные звенья по ключевым направлениям деятельности, распоряжения которых обязательны для всех дивизионов. Отсюда следует единый сетевой стиль, общий для сети бренд, одни и те же поставщики, один и тот же ассортимент продукции (товаров или услуг) и т.п., но в то же время в определённом смысле самостоятельность, позволяющая каждому дивизиону адаптироваться к своему окружению. Наиболее эффективны территориально распределённые сетевые оргструктуры с единым стилем и брендом, что обеспечивает её узнаваемость не зависимо от того, где находятся её дивизионы. Рассмотренные оргструктуры наиболее известны и распространены, но далеко не исчерпывают всего разнообразия существующих и известных организационных структур. К тому же оргструктуры реальных организаций, как правило, являются комбинацией типовых структур. При этом каждая комбинация учитывает особенности, вытекающие из уникальности организации и её окружающей среды. Однако, при всём при этом, не зависимо от того, является ли оргструктура типовой или реальной, общим для них является то, что в той или иной степени, но, как правило, до сих пор значительной, они активно используют административный контроль и осуществляют посредством него администрирование в организации. Это – во-первых. Во-вторых, всем рассмотренным типовым и соответствующим им гипотетическим реальным организациям в той или иной степени присуща иерархия. Здесь: Контроль (фр. controle) – проверка, наблюдение соответствия чего-либо чему-либо. Административный (от лат. administratio –управлять, заведовать) - исполнимый формально, т.е. по форме, официально, по жёстко установленным правилам. Администрирование (лат. administratio –управлять, заведовать) - управление формально, т.е. по форме, посредством приказов, команд, в общем, властных полномочий или, короче, власти. Здесь: Власть – способ управления поведением человека и людей волевыми усилиями без физического насилия (с помощью приказа, команды, порицания, поощрения, авторитета и т.п.). Административный контроль – наблюдение соответствие чего-либо чему-либо по жестко установленным правилам. Иерархия (греч. hierarchia ≤ hieros– священный + arche- власть) - расположение частей целого в порядке от высшего к низшему с соблюдением подчинения. Администрирование и иерархия, возведённые в абсолют, порождают бюрократизм, под которым будем понимать следующее: Бюрократизм или бюрократия (фр. bereau– коллегиальный орган (бюро, канцелярия) для выполнения какой-либо работы, чаще, руководящей + греч. kratos– власть, господство) – в любых условиях и при разных обстоятельствах сосредоточение (централизация) власти в руках меньшинства и её исключительное распределение между членами меньшинства. Бюрократизм в полной мере присущ и является становым хребтом любой линейной оргструктуре, которую в силу этого принято называть иерархической или бюрократической оргструктурой. В меньшей, но, тем не менее, значительной степени, бюрократизм присущ и другим рассмотренным выше типовым оргструктурам. Бюрократизм нейтрализует свободу и личную инициативу, расширение круга обязанностей и ответственности любого человека, включенного в ту или иную из традиционных организационную оргструктуру, и это ухудшает её функционирование и, тем более, в турбулентных условиях внешней среды, сложность которой нарастает. Этот фактор является решающим для интенсивного поиска если не оптимальных, то хотя бы рациональных, по сравнению с традиционными, оргструктур, адекватных современным условиям. Сейчас вектор поиска ориентирован на противопоставлении бюрократии эдхократии. Здесь: Эдхократия (адхократия) (лат. anhoc– для данного случая, к этому + греч. kratos– власть, господство) – рассосредоточение (децентрализация) власти между многими и её применение с учётом складывающихся условий и конкретных обстоятельств. Эдхократия ориентирована на власть, основанную на свободном творчестве, компетенции и добровольном сотрудничестве, а не на позиции в иерархии, что характерно для бюрократии. Объективность отхода от бюрократии и приближения к эдхократии обусловлена реальностью общественного развития по вектору“ … - индустриализация – информатизация – концептуализация - …”, рассмотренному выше, и трансформацией традиционной социально - технологической среды жизнедеятельности человека в современную интеллектуальную информационно-технологическую среду, являющуюся здесь предметом рассмотрения. Эдхократические задатки присутствуют в современных матричных, дивизиональных и сетевых оргструктурах. Поэтому уже сейчас их именуют эдхократическими оргструктурами (или органическими, или адаптивными). И эта тенденция набирает силу – рассматриваются интеллектуальные оргструктуры (переход от административного контроля к прямой ответственности исполнителей) [ ] и другие [ ]. Эдхократическая децентрализация направлена на создание мелких и непостоянных оргструктур с неформальным поведением и узкой специализацией [ ]. Глубина децентрализации может быть различной. С её увеличением центростремительные свойства оргструктуры ослабевают, превращая её сначала в формат для возможного общения взаимно заинтересованных лиц, а далее, делая их независимыми друг от друга. Здесь: Формат (франц. formatот лат. forma – вид, наружность) – что-то без четких формальных связей и отношений, распределяющих внутри права, обязанности, ответственность и т.п. Иначе: Формат – противоположность или антипод организации. Но человек в интеллектуальной информационно – технологической среде сам по себе является эдхократом, наделённым полнотой власти над собой и полномочиями распоряжаться ею по своему усмотрению. Это, в частности, способствует естественному самоорганизующимся образом без принуждения формированию комьюнити, т.е. Комьюнити (англ. community – сообщество) –сообщество или группа людей со схожими интересами, добровольно и инициативно общающихся между собой в виртуальном пространстве опосредованно через интернет. Интерес – это предвестник цели. И тогда комьюнити, как сообщество людей, увлечённых общей целью, — это мощное средство для её достижения и, особенно, в идущем на смену информационному концептуальном обществе, где основное место уготовано человеческому таланту. В обозримой перспективе изменится и рабочее (офисное) пространство оргструктуры. Из индустриального понимания конторы, где служащие трудятся в рабочие часы, с кабинетами начальников и открытой рабочей площадкой для сотрудников (опен спейсом), офис превратится в арендованное место (своего рода коворкинг) для совместной работы разных специалистов на время обсуждения полученных результатов, обмена мнениями по сложным вопросам и направлениям дальнейшей работы. Здесь: Коворкинг (англ. co-working – совместная работа)– совместная работа фрилансеров в едином месте на добровольных началах. Фрилансер (англ. freelancer – свободный работник) – специалист с творческими наклонностями, способный самостоятельно выполнять работу в комфортных условиях, свободных от официальных требований (фиксированный режим работы и отдыха, корпоративный стандарт, канцелярские условия и т.п.). Опен спейс (англ. openspace– открытая площадка, свободная планировка) –офисная площадка с рабочими местами, разделенными легкими перегородками, вместо кабинетно - коридорного типа. Таким образом, организационная структура имеет широкий диапазон возможных реализаций: от жестко бюрократической линейной до крайне свободной, лишенной какого-либо администрирования и построенной на добровольном творческом отношении к труду, стимулируемому конечным результатом. Однако, ни одна типовая оргструктура в чистом виде не применяется и реальная оргструктура – это сочетание нескольких типов, адекватное уникальности конкретной организации в неповторимых условиях её внешнего окружения. И главное – любая реальная оргструктура упорядочивает управленческий персонал, численность которого порой бывает внушительной, соотнося каждого управленца определённой ячейке оргструктуры, наделённой функциями, задачами, ответственностью, обязанностями и правами, тем самым обеспечивая слаженную коллективную деятельность по достижению общих целей организации. Тем не менее, при всём многообразии и неповторимости реальных оргструктур общим для них является то, что любая оргструктура должна обеспечить каждого управленца рабочим местом, позволяющим эффективно использовать современные информационные технологии, или, иначе, автоматизированным рабочим местом. Оказавшись на автоматизированном рабочем месте, управленец становится пользователем информации, принадлежащим одному (или попеременно нескольким) из ранее выделенных классов пользователей. Рассмотрим далее подробнее автоматизированные рабочие места пользователя. 8.1.6.2.3. Автоматизированные рабочие места Будем следовать определению понятия “автоматизированное рабочее место”, данному ранее. С учётом разнообразия оргструктур, рассмотренного выше, сосредоточим внимание на двух крайностях: оргструктуре бюрократической и оргструктуре эдхократической. В случае бюрократической оргструктуры пользователь жестко привязан к рабочему месту, во втором случае, когда оргструктура эдхократическая, - местоположение пользователя, в общем случае, произвольно. Соответственно этому будем рассматривать два варианта автоматизированного рабочего места. Первый - автоматизированное рабочее место стабильное, т.е. в границах оргструктуры, (оно может быть стационарным, т.е. не подвижным в пространстве, или мобильным) – АРМ-СС или АРМ-СМ. Второй вариант - это автоматизированное рабочее место носимое – АРМ – Н, т.е. принадлежащее пользователю, как, например, носимая им одежда, бумажник с документами и деньгами, телефон и т.п. Автоматизированные рабочие места типа СС и СМ означают работу в офисе. Однако благодаря смартфонам и огромному количеству различных, зачастую крошечных устройств из арсенала бурно развивающихся носимых технологий (англ. wearable technologies–WT), становится возможным делать то же самое, что на АРМ-СС (СМ) в офисе, но везде с помощью автоматизированного рабочего места типа Н. Любое реальное рабочее место, в том числе и автоматизированное, является персонифицированным, т.е. принадлежащим конкретному пользователю в данной организации, и не только, а также, в общем случае, любому независимому лицу. Это означает, что, с одной стороны, функционал рабочего места, т.е. набор функций, реализуемых на нём, должен соответствовать решаемым задачам. Эти задачи задаются определённой ячейкой организационной структуры, которые должны решаться на ней с помощью данного автоматизированного рабочего места. С другой стороны, - дизайнерские решения, воплощённые в автоматизированном рабочем месте, должны гармонировать с представлениями и ощущениями конкретного человека - пользователя, находящегося на рабочем месте. Здесь в общем случае: Дизайн (англ. design– проектировать, чертить или план, рисунок, т.е., — это можно понимать и как процесс, и как полученный результат) – что-то, созданное с учётом его функциональности, удобства и красоты для кого-то. Это определение, возможно, неожиданно, потому нуждается в разъяснении. Тут “что-то” является собирательным понятием, включающим многое: автомобили, одежду, ткани, может быть жилища или производственные здания и т.д., и, наконец, информационные технологии, фокусирующиеся на автоматизированных рабочих местах пользователей. Дизайн в смысле приведённого определения, поскольку содержит в себе красоту, является не промышленным продуктом (или научным результатом), а произведением искусства или творением художника – дизайнера и поэтому именно художественные ассоциации в сознании человека сопровождают слово “дизайн” как лексическую единицу. Следовательно, в контексте предложенного определения слово “дизайн” является лексемой, одновременно означающей и объект (предмет), например, автомобиль, и его свойство – удобный, красивый. В силу сказанного будем считать правомерным употребление словосочетание “дизайн чего-то”, например, дизайн автомобиля, или дизайн автоматизированного рабочего места. Здесь: Лексема (гр. lexis– слово, выражение, оборот речи) – единица словаря языка: в одну лексему объединяются разные формы одного слова (ед. число, множ. число, различные падежи) и разные смысловые варианты слова, зависящие от контекста, в котором оно употребляется. Лексика (гр. lexikos - словесный) – совокупность слов, входящих в состав какого-либо языка или совокупность слов, употребляющихся в какой-либо деятельности. Далее, автоматизированное рабочее место является ёмким понятием, в том смысле, что может быть охарактеризовано с различных точек зрения: интерьера, мебели, планировки, освещения, техники и, наконец, информации, с которой работает пользователь (формально – информационного интернет-пространства или коротко – веб (web)). Здесь: Интерьер (фр. interieur- внутренний) – оформление внутреннего помещения здания (строения). Соответственно этому можно выделить различные дисциплины дизайна: дизайн интерьера, дизайн мебели, дизайн планировки, дизайн техники – это составляющие дизайна реального пространства на рабочем месте, и веб-дизайн – это дизайн виртуального информационного пространства, фокусирующегося на экране монитора. Дизайн реального пространства статичен, виртуального пространства – динамичен и важно, чтобы они, сливаясь, формировали единое целое, адекватное ментальным характеристикам пользователя [? ]. Здесь: Ментальный (от лат. mentis – душа, дух, ум) – присущий человеку (например, как видит, воспринимает, запоминает, слушает, реагирует и т.п.). Названные дисциплины дизайна имеет свою историю, и представляются сформировавшимися стилями, например, такими как: минимализм (стилю присуща свобода, грамотная планировка, ограниченное количество аксессуаров), кантри (функциональность, изысканная простота и естественность), винтаж (элегантность везде и во всём), модерн (неожиданность решения), арт-модель (предметы носят скорее декоративный, нежели функциональный характер) и многих других. Каждая из дисциплин дизайна важна сама по себе. Однако наиболее ценны они в совокупности, потому что, дополняя друг друга, они только в сочетании могут обеспечить совершенную гармонию рабочей ауры для пользователя на его автоматизированном рабочем месте. Но пользователи не во всём похожи друг на друга и, тем более, могут быть совсем не похожи один на другого. Поэтому дизайн автоматизированного рабочего места в разумных пределах должен обеспечивать возможность учёта личных вкусов и предпочтений конкретного пользователя и, прежде всего, тогда, когда на данном рабочем месте пользователи сменяют друг друга в соответствии с рабочим графиком, либо кардинально в силу непредвиденных обстоятельств: например, увольнении или приёме на работу нового сотрудника. Дизайн сродни искусству, фактически, на самом деле, это так и есть. Следовательно, автор дизайна - дизайнер должен владеть, по крайней мере, художественными навыками, лучше, быть талантливым, и знать и понимать ментальные особенности человека – будущего пользователя автоматизированного рабочего места. Конкретное содержание стиля, в том числе и любого из тех, что приведены выше, может быть только авторским и это всегда уникально и неожиданно, иногда до такой степени, что становится шедевром. Здесь: Шедевр (франц. chef-d, oeuvre) –высшее достижение искусства, мастерства. Не все дизайнеры стали великими мастерами, но именно авторские творческие концепции великих из них сформировали основы дизайнерской проектной культуры. До сих пор живы традиции, заложенные Джоном Рёскиным, Уильямом Моррисом, Чарльзом Макинтошем, Петером Беренсем, Раймондом Лоуи и др. Не безынтересны работы Джони Айва – дизайнера продуктов корпорации Apple [1]. Функциональное наполнение автоматизированного рабочего места и вопросы реализации функций и соответствующих им задач решаются пользователем с помощью техники, программ и других составляющих рассмотренной информационно-технологической доминанты, и о них речь шла выше. ПО сути, АРМ является микроячейкой рассматриваемой интеллектуальной информационно-технологической среды, которая сама формируется и существует как множество автоматизированных рабочих мест и других сетевых узлов информационно-технологической инфраструктуры. Автоматизированные рабочие места с их пользователями решают многие задачи, но непременно возникают проблемы, требующие для своего решения привлечения коллективного разума. В таких случаях необходим ситуационный центр, который следует рассмотреть подробнее. 8.1.6.2.4. Ситуационные центры Примем определение: Ситуационный центр – технический и информационно-аналитический центр коллективного пользования для обоснования, на основе мониторинга, контроля, экспертных суждений и моделирования предметных областей, принимаемых первыми лицами управленческих решений в текущих, плановых и кризисных ситуациях. Здесь: Ситуация (франц. situation) – реальная обстановка, характеризующаяся совокупностью явных и скрытых факторов и соответствующими им явлениями (то, что произошло) и процессами (то, что происходит). Фактор (лат. factor– делающий, производящий) – первопричина чего-либо. Мониторинг (англ. monitor- наблюдатель) – постоянное наблюдение за чем-либо. Контроль (франц. contreroleот contre– против + role- список) – выявление отклонений фактических наблюдений чего-либо от требуемых. Текущая ситуация – повседневная или привычная ситуация. Плановая ситуация – гипотетическая или предполагаемая ситуация. Кризисная ситуация – неожиданная или непредсказуемая ситуация. Центр (лат. centrum от гр. kentron – острие, средоточие) – физическое пространство для техники и места осуществления какой-либо деятельности (деятельностей). Место осуществления деятельности принято называть по-разному: комната, кабинет, зал и т.п. Из приведённых определений следует заключить, что в общем случае ситуационный центр покоится на трёх столпах: техника, пользователи, инфо-аналитика, т.е. информация и программы её обработки в соответствии с решаемыми задачами. Ситуационный центр, по аналогии с автоматизированным рабочим местом пользователя, является, но в данном случае уже более сложной, локальной ячейкой интеллектуальной информационно-технологической среды. Также ситуационный центр может быть стационарным, как чаще всего и бывает, и мобильным, если расположен на подвижной платформе или оперативно развёртывается по необходимости в нужном месте. Заметим, что один из первых ситуационных центров в России был создан в 90-е годы прошлого столетия для Президента РФ. Его структурная схема приведена на рис. 8.6.2.9. Она даёт представление о номенклатуре технических средств ситуационного центра и их связей. В известном смысле эту структурную схему следует рассматривать канонической, поскольку она является логической основой любого ситуационного центра. Но реализуется эта схема по-разному. Это зависит от времени реализации схемы (сегодня, вчера или завтра) и соответствующих времени фактически существующих и доступных конкретных типов технических и программных средств, целей и задач создания центра, статуса и предпочтений заказчика, квалификации разработчиков и т.п. Оборудование ситуационного центра включает просветные экраны, видеокамеры документирования, электронную доску, видео презентационный стенд, аудиосистему, средства конференцсвязи и дублирующие колонки АРМ режиссера. Режиссёрская (АРМ режиссёра) оснащена панелью управления, станциями отображения, телевизионной аппаратурой, видеомагнитофонами, управляющим и коммутационным оборудованием. Телевизионный комплекс обеспечивает ситуационный центр видео-аудио информацией с проводимых мероприятий или чрезвычайных ситуаций. В комнате подготовки видеодокладов установлены графические станции, студия нелинейного монтажа, АРМ подготовки презентаций, АРМ администратора ЛВС, ленточная библиотека, сервер архива, магнитоленточная библиотека. В проектной расположены видеопроекторы, обеспечивающие изображения на просветных экранах. Информация может поступать в ситуационный центр как от стационарных оконечных пунктов, так и от мобильных информационно-аналитических центров, развёртываемых в районах кризисных ситуаций. Мобильные информационно-аналитические центры обеспечивают решение комплекса задач, предусматривающего получение информации о возникновении и ликвидации кризисных ситуаций, оценку состояния и возможностей системы жизнеобес- печения населения, расчёт потерь в народном хозяйстве, оценку сил и средств, необходимых для ликвидации последствий кризисных ситуаций, доведения до исполнителей и контроль исполнения принятых решений. Пользователями, входящими в состав ситуационного центра, являются специалисты, принадлежащие следующим классам пользователей: ЛПР, КЛГ, ЛГР, ЛВП, ЛРС, что является общим для многих ситуационных центров. Ситуационный центр обладает возможностями интегрировать в единый процесс следующие функции: мониторинг общественно-политической, социально-экономической, природно-экологической обстановки в стране, выявление и анализ проблем и выработка вариантов соответствующих решений, одновременная визуализации нескольких потоков информации с возможностью управления ими в синхронном и асинхронном режимах, подготовка лицу, принимающему решение (ЛПР), и лицам, привлекаемым для обсуждения и выработки вариантов возможного решения (КЛГ), проблемных докладов, в том числе, видеодокладов, на основе совместного использования разнообразной информации в различной форме: аналоговой, цифровой, видео и телевидения, графической, текстовой, табличной, анимационной и др. Проблематика видеодокладов весьма разнообразна и может касаться таких вопросов, как: общественно-политическое состояние, социально-экономическое развитие, государственное строительство, оборонная политика, национальная безопасность, управление страной в периоды кризисов, международных и внутренних конфликтов, чрезвычайных ситуаций и др. Возможны следующие режимы функционирования ситуационного центра: мониторинг проблем – информирование ЛПР о текущих событиях в стране и мире, выявление потенциально проблемных и критических ситуаций, а также информационно-справочного обслуживание по запросам пользователей; планируемое рассмотрение проблем – представление ЛПР всесторонней по форме и содержанию информации по рассматриваемой проблеме или ситуации, а также аналитических материалов, анализ проблемы, выработка вариантов решений; критические ситуации – ознакомление ЛПР с обстановкой на месте происшедшего, результатами анализ и возможными вариантами решений. Обсуждение проблем в любом режиме функционирования ситуационного центра может осуществляться ограниченным составом пользователей в ситуационном зале, либо в расширенном составе участников в формате телеконференции с использованием конференцсвязи. В этом формате могли принимать участие до 10 внешних абонентов. Решены практические вопросы комплексной защиты ситуационного центра как многопользовательской информационной системы с развитой инфраструктурой. Развёрнута автономная система теленаблюдения и обнаружения, включающая телекамеры, видеоадаптеры и коммуникационное оборудование. Использованы криптографические средства защиты информации, средства защиты информации от несанкционированного доступа, средства защиты информации от побочных электромагнитных излучений и наводок, организационно-режимные меры защиты информации. И всё это, как и предыдущее, является обязательным атрибутом любого ситуационного центра, но в своей уникальной практической реализации, адекватной конкретной предметной области. Важнейшее значение имеет визуализация информации. Очевидно, что отображать на экране только таблицы с цифрами и цветные графики недостаточно. Необходимо дать образное представление ситуаций и решений, понятное и легко воспринимаемое руководителями. Сформулированные из данных или отражающие непосредственно выведенные на экран гипотезы решений, представленные как образы, должны отвечать профессиональным навыкам руководителя и соответствовать реализации его стратегии и тактики. И ещё: любой ситуационный центр по определению создаётся для управления в непредвидимых и неопределённых условиях и потому является объектом с развивающимися функциями и оперативная постановка, и решение новых задач – это его штатный процесс функционирования. Естественным, очевидным и необходимым является условия для автоматизированных рабочих мест и ситуационных центров, благоприятные для жизнедеятельности пользователей и функционирования техники. Эти условия обеспечиваются инженерно-строительными комплексами. 8.1.6.2.5. Инженерно-строительный комплекс Примем определение: Инженерно-строительный комплекс – здание и/или сооружение с внутренними помещениями (комнаты, кабинеты, залы и т.п.), соответствующими каким-либо требованиям. Здесь: Здание – наземное строение. Сооружение – подземное строение. Особенность времени такова, что в условиях тотальной компьютеризации, иначе, цифровизация экономики или, шире, вообще жизни, как способа существования всего живого, при неудержимости научно-технического прогресса интеллектуальная информационно-технологическая среда, растекаясь сплошной массой, поглощает всё, что до сих пор построено, не оставляя в стороне человека. Поэтому, для создаваемых автоматизированных рабочих мест, ситуационных центров и других сетевых узлов, как правило, используются уже существующие здания и сооружения, но до или переоборудованные под требуемые условия. Для отдельных случаев строятся специальные здания и сооружения. Требуемые условия в помещениях обеспечиваются системами жизнеобеспечения – СЖО. Система жизнеобеспечения – совокупность инженерно-технических подсистем, обеспечивающих и поддерживающих в помещении комфортные условия жизнедеятельности людей (пользователей) и функционирование техники. Здесь: Комфорт (англ. comfortот лат. confortare– укреплять) – согласованность (непротиворечивость) текущих состояний чего-либо с чем-либо. Следует различать физический комфорт человека и психологический комфорт человека. Физический комфорт – это уют, испытываемый человеком вследствие отсутствия физических раздражителей (холод, жара, несоразмерность предметов и человека, запах и т.п.). Здесь: Уют (буквально - укрытие) – совокупность удобств в помещении. Психологический комфорт– это спокойствие человека, обусловленное его душевным равновесием вследствие отсутствия эмоциональных раздражителей (страх, тревога, волнение, неприязнь и т.п.). Здесь: Эмоция (франц. emotionот лат. movere– возбуждать, волновать) - психическое переживание. Для создания и поддержания в помещении физического комфорта (для человека и техники) в общем случае необходимы следующие подсистемы: внутренних коммуникаций, электроснабжения, теплоснабжения, водоснабжения, канализации, климат - контроля, пожаробезопасности, технической поддержки, обучения, наблюдения, охраны, сигнализации. Эти подсистемы напрямую или опосредованно призваны обеспечивать комфортабельные условия пользователям на автоматизированных рабочих местах и в ситуационных центрах. Обустройство системой жизнеобеспечения внутренних помещений новых зданий и сооружений или переоборудование и переоснащение уже существующих следует осуществлять в соответствии с концепцией “умный дом” [ ? ], реализуемой технологиями интернета вещей, о котором речь шла выше. Здесь: Концепция (лат.conception – понимание, система) – определяющий замысел или понимание чего-либо. В [1] речь идёт о жизни дома, оставшегося без хозяев. Однако автоматические системы продолжают работать в прежнем режиме: говорящие часы напоминают, что пора вставать, умная печь самостоятельно готовит завтрак, метеоустройство сообщает, что на улице идёт дождь и т.д. - всё напоминает современную технику и в целом умный дом. А рассказ был опубликован в 1950 году. Концепция “умный дом” основана на понятиях “автомат”, “автоматическая система”, “система автоматического управления”, “система автоматического контроля”. Эти понятия предполагают функционирование каких-либо объектов без участия человека, но под его наблюдением и для его блага. Многие из подсистем системы жизнеобеспечения, перечисленные выше, начали создаваться независимо друг от друга как промышленные автоматические системы в 50-е годы прошлого столетия, а некоторые из них значительно раньше, создавая удобства для человека, но они долгое время были далеки от того, чтобы освободить человека от повседневных бытовых рутинных операций, таких как: приготовление пищи, уборка помещений, контроль собственного здоровья, уход за пожилыми людьми, соблюдение требований различных видов безопасности и многое т.п., разрозненная реализация которых с помощью разнообразных технических устройств сопровождается значительными финансовыми затратами. Поиски путей избавления человека от повседневной рутинной работы и осознание технических возможностей для этого привели к концепции “умный дом”, суть которой сформулируем следующим образом: Умный дом (англ. smarthouse)– это спокойствие человека и экономия средств ценой автоматического выполнения рутинной работы. В спокойном состоянии человек меньше тревожится и мозг, освобождённый от лишних размышлений, формирует позитив и внутреннюю гармонию. Жизнь без лишних тревог стоит куда дороже, чем интегрированная автоматическая система. Но это – обозримая перспектива, когда “умные вещи” (миниатюрные технические устройства со встроенными технологиями - девайсы и гаджеты) станут дешёвыми и повсеместно доступными. Концепция “умного дома «также применима к промышленным помещениям, в том числе автоматизированным рабочим местам пользователей и ситуационным центрам. Здесь отметим два аспекта: бытовой и производственный. На бытовом уровне необходимо поддерживать рабочее место в порядке, соблюдать правила безопасности, включать и выключать аппаратуру и т.п. Всё это в контексте концепции “умный дом” в значительной степени следует поручить автоматике. Другой аспект – производственный, а по сути – социальный и заключается в ответе на вопрос: как максимум жизненной энергии работника направить на пользу организации, не причинив вреда ему как личности? Прежде, чем ответить на вопрос, укажем на факторы, обуславливающие производственные потери, которые связаны с поведением человека в организации, – это: недостаточная квалификация, своеобразие психологической устойчивости, занятие на рабочем месте посторонними делами, отсутствие на рабочем месте по личным соображениям, конфликты с коллегами. Для нейтрализации этих нежелательных факторов, прежде всего, необходимо наблюдение за поведением работника и накопление соответствующих данных средствами технологии интернет вещей. Затем их обработка средствами технологии больших данных с целью выработки управляющих воздействий. И, наконец, посредством соответствующей системы автоматического управления реализация управляющих воздействий с возможной, по необходимости, ручной корректировкой их в контексте живых отношений руководитель - подчинённый. Наблюдение за поведением работников может осуществляться с помощью носимых датчиков геолокации, контроля состояния человека и видеокамер, а для обработки накопленных данных и определения управляющих воздействий применима модель поведения пользователя в архитектуре АСОИУ, обсуждаемая далее. Здесь: Геолокация (греч. ge – Земля + лат. location- размещение) – определение местоположения чего-либо по передаваемому им сигналу. Ключевой смысл проведённых здесь рассуждений заключён в следующем: это - концентрация на главных ценностях и нуждах пользователей, которая приводит к формуле: Комфорт = Уникальный Дизайн + Передовые Технологии + Научные достижения или формально К = УД + ПТ + НД, которая определяет единство искусства, техники и науки первоосновой благополучия человека. Таким образом, рассмотрены две доминанты: информационно - технологическая доминанта и интеллектуальная доминанта. Слияние этих доминант с помощью интерфейсного консолиданта приводит к интеллектуальной информационно-технологической среде. 8.1.6.3. Интерфейсный консолидант Здесь: Консолидант (от лат. consolidatio Pb > Pc > Pd > Pе >Pf > Pg ∆-3 = ∆-2 = ∆-1 = ∆0 = ∆1 = ∆2 = ∆3 = idem (тот же самый) Pk = (10.2) где Nk– число элементов направленности k-го типа, N – число всех элементов направленности, зафиксированных в поведении пользователя на периоде наблюдения его активности в организации. Направленность Н, как отмечалось выше, является интегральной оценкой, выявляющей характерную тенденцию (стереотип) в поведении пользователя. Однако эта тенденция может не отвечать эффективному функционированию организации. Чтобы учесть степень соответствия введем частную оценку. Для этого выделим в множестве МН подмножество МН1 элементов направленности, которые однозначно способствуют максимально эффективному функционированию организации. Подмножество Мн1 включает элементы н14, н15, н17, н18, н23, н24, н26. Элементы направленности н1÷ н13, н16, н19 ÷ н22, н25, н28 ÷ н40, н43, н46 ÷н49, н52, н55 ÷ н81, образующие подмножество МН2, способствуют понижению эффективности функционирования организации. Наконец, подмножество Мн3включает элементы н41, н42, н44, н45, н50, н51, н53, н54, которые содержат цель типа О и имеют ситуативный характер: если достижение цели не вносит помех в процесс производственного функционирования организации, то соответствующий элемент направленности включается в МН1, в противном случае – в МН2. Обозначим элементы из МН3, включаемые в МН1, МН31, а включаемые в МН2 – МН32, и получим МН13 = МН1 ∪ МН31– фактическое множество элементов направленности в поведении пользователя, обеспечивающих эффективное функционирование организации, и МН23 = МН2 ∪ МН32– фактическое множество элементов направленности в поведении пользователя, вносящие помехи в функционирование организации. Включённостью элементов направленности в подмножество Мн13 или МН23 характеризуется определённое отношение пользователя к организации, которое имеет социально-личностную природу. Степень соответствия поведения пользователя интересам организации определим по формуле Рс = , (10.3) где N13 и N23 – число элементов направленности, зафиксированных в поведении пользователя на некотором конечном отрезке времени и принадлежащих подмножествам МН13 и МН23 соответственно. Назовём Рс социальной надёжностью или С-надёжностью пользователя. С-надёжность интегрально характеризует направленность Н поведения пользователя и определяется не только неповторимыми особенностями конкретного пользователя, но и условиями, его окружающими в организации, т.е. Рс = fc(S), (10.4) где fc – функция социальной надёжности пользователя в организации, S– окружение пользователя в организации. Функция fc определяет стереотип поведения пользователя в зависимости от меняющихся условий S в организации. Поэтому примем функцию социальной надёжности в качестве модели поведения пользователя в организации и это, по сути, равнозначно модели пользователя в архитектуре АСОИУ. На пользователя в организации оказывают влияние многие факторы. Чтобы изучить поведение и затем им управлять, необходимо выяснить наиболее существенные из этих факторов и чувствительность к ним пользователя. К тому же факторы необходимо выразить в количественных оценках. Представим организацию в виде некоторого устойчивого комплекса условий. Этот комплекс неповторим и специфичен для каждой организации и его трудно охарактеризовать в деталях в виду их многочисленности и случайности. Однако в силу многочисленности они в совокупности устойчивы и оказывают одностороннее воздействие на пользователя. Для учёта устойчивого комплекса условий введём фактор К. Этот фактор квазипостоянен по своей природе, но может изменяться и скачкообразно, например, при смене руководства организации, появлении новых членов в коллективе и по многим другим причинам, которые трудно контролировать целенаправленно, но появление которых, как правило, не остаётся не замеченным. Пользователь в организации выполняет определённую работу, получаемую в виде заданий от управляющего органа (непосредственного начальника – руководителя). Кроме того, в процессе выполнения задания пользователь находится под контролем руководителя и, по необходимости, в определённые моменты времени испытывает на себе его управляющие воздействия в пределах властных полномочий, которыми официально наделён любой руководитель. Поэтому факторы задания З и управления У оказывают определяющее влияние на поведение пользователя в организации. Эти факторы переменны во времени, но их изменения детерминированы моментами выдачи работы и проявления в поведении пользователя явлений негативного характера и потому доступны для количественной фиксации. В силу этого окружение S идентифицируем тремя факторами: устойчивого комплекса условий К, задания З и управления У. В общем случае фактор З является векторной величиной. Задания могут характеризоваться срочностью, сложностью, важностью и т.п. Будем оценивать фактор задания З числом заданий n1, выданных пользователю для исполнения на некотором конечном отрезке времени. Сложность, срочность и другие характеристики задания могут быть учтены пересчётом числа фактических заданий в число условных заданий. Фактор У также является векторной величиной. В системах организационного типа управляющие воздействия имеют административно-правовой характер: выговор, строгий выговор, увольнение и т.п. Такие воздействия являются не оперативными, сильнодействующими и приводят, как правило, к изменению основного комплекса условий, т.е. фактора К. Оперативное управление осуществляется в виде текущих замечаний. Замечание – это информационное сообщение в письменном или, чаще всего, устном виде, имеющее смысл указания (обращения внимания) пользователю на его негативное действие с требованием (просьбой) его устранения. Фактор управления оценим числом n2 замечаний, которые получил пользователь от управляющего органа на некотором конечном отрезке времени. На периоде квазистационарности, когда фактор К можно принять неизменным, с учетом введённых переменных n1 и n2 для окружения S выражение (10.4) преобразуется к виду Рс = fc (n1, n2, К), (10.5) где К = idem и на периоде квазистационарности фактор К можно вынести за скобки, используя далее выражение Рс = fc (n1, n2), (10.6) Построить функцию fc аналитически сейчас невозможно. Однако, по опытным данным, наблюдая поведение пользователя в реальных обстоятельствах конкретной организации, можно отыскать её полиномиальную аппроксимацию, как это будет показано далее. Зависимость “c-надёжности” Рс от свойств окружения, т.е. функция fc, не линейна и имеет экстремум. Действительно, при полной бесконтрольности пользователя в организации его Рс может быть минимальной. При жестком постоянном контроле и воздействии на пользователя и его чрезмерной загруженности может случиться полная или частичная потеря работоспособности. Следовательно, значение “с-надёжности”, максимальное у пользователя, но меньшее единицы, что естественно, соответствует некоторому оптимальному окружению Sопт. Смысл оптимального управления поведением состоит в отыскании и реализации такого окружения в организации, при котором его производственная эффективность максимальна, т.е. Рс = fc(S) (10.7) или Рс = fc (n1, n2) → max. (10.8) В решении оптимизационной задачи (8) заключен ответ на вопрос: как максимум человеческой энергии направить на пользу организации без ущерба пользователю как личности? Практическое использование “с-надёжности”, как интегрального показателя направленности Н поведения, связано с необходимостью систематического накопления данных о поведении пользователя в организации в терминах целей, способов действий и переменных, характеризующих факторы окружения. Есть два принципиально отличных способа идентификации поведения. Первый реализуется путём внешнего наблюдения за поведением пользователя (субъективный метод), второй - с помощью машинных алгоритмов, реализуемых автоматизированной измерительной системой (объективный метод). При использовании субъективного метода исходные данные формирует внешний наблюдатель (человек), способный внести в них искажения. Для нейтрализации искажений необходимо формировать данные о поведении на основе независимых наблюдений несколькими наблюдателями. При этом контроль достоверности ведётся путём сравнения между собой результатов, полученных разными наблюдателями. Основу объективного метода составляют машинные алгоритмы, реализующие программы анализа текстов, речи, а также не подвижных и подвижных изображений, в том числе активности человека. Сейчас принципиальные возможности представляются развивающимся интернетом вещей. 8.3.5. Экспериментальная проверка модели пользователя Экспериментальное исследование проводилось в условиях ГАС “Контур”. Функционирование системы обеспечивалось оперативно-диспетчерским персоналом (ОДП), который относится к одному из ранее выделенных классов пользователей в архитектуре АСОИУ – пользователей в виде лиц, обеспечивающих функционирование (ЛОФ) систем. Выше была рассмотрена организационная структура ОДП. Объектом изучения был коллектив из 8 операторов, которые были подчинены и находились под оперативным контролем и управлением диспетчера. Исследование включало выбор длительности эксперимента и расчётного интервала для определения статистических оценок “с-надежности” и вероятностей элементов направленности поведения оператора, сбор данных об их поведении в терминах целей и способов действий, обработку и анализ результатов. Был использован метод внешнего наблюдения. Ниже приводятся результаты, полученные на одном из 8 операторов. n2i Расчётный интервал t и длительность эксперимента T. Величины t и T должны отвечать разумному компромиссу между желаемой точностью расчётных оценок и допустимой длительностью накопления экспериментальных данных, лимитированной возможностью поддержания неизменным комплекс основных условий, т.е. фактор К. В условиях действующей системы неизменность фактора К могла быть обеспечена в течение трёх месяцев. Для повышения точности расчётных оценок желательно, чтобы величина t была большой. Однако при ограниченном периоде T необходимо, чтобы количество расчётных интервалов было достаточным для построения аппроксимаций модели поведения. С учётом этого было установлено T = 13t, где t равнялось пяти рабочим сменам. Факторы окружения и их переменные. Окружение задавалось двумя факторами: фактором задания и фактором окружения. Фактор задания на i-ом расчётном интервале оценивался числом заданий n1i, i = . Поскольку задания, выполняемые оператором, отличались между собой по трудоёмкости, и их количество от смены к смене менялось, то использовалось число “условных задний”. Методика расчёта “условных заданий” приведена ниже. Фактор управления идентифицировался переменной n2i, принимаемой значения -1, 0 или L, где -1 – идентификатор бесконтрольности, 0 – идентификатор наблюдения, L- число замечаний, полученных оператором от диспетчера на расчётном интервале. При -1 оператор выполнял задания в отсутствии диспетчера, 0 – в его присутствии, однако при этом диспетчер не реагировал на имевшие место отклонения в поведении оператора. Численные значения n1i и n2i, имевшие место в эксперименте, приведены в табл.10.4. В методическом отношении значения n1i и n2i фиксировались непосредственно, так как диспетчер исполнял функции одного из экспериментаторов. Идентификация поведения. Как отмечено выше, для идентификации поведения пригодны два принципиально отличных метода: с помощью объективных средств контроля и путём внешнего наблюдения. Первый требует соответствующей программно – технической реализации, второй – более пригоден для немедленной реализации и потому использован в данном случае, тем более что прежде всего требовалось проверить принципиальную пригодность разработанного количественного подхода к построению модели пользователя в архитектуре АСОИУ. В процессе труда оператор так или иначе выражал своё отношение к регламенту РГ (приход на смену и уход с неё), использованию рабочего времени РВ (решение производственной или личной задачи), характеру взаимоотношений ВЗ с другими операторами, владению профессиональными навыкам ПН, наконец, к самому себе, проявляя то или иное собственное эмоциональное состояние ЭС. Идентификация отношения оператора к РГ, РВ, ВЗ, ПН, ЭС в терминах целей и способов действия осуществлялась в моменты заступления оператора на смену, в канун обеденного перерыва и возвращения с него, перед уходом со смены, а также в случайные моменты времени в течение смены, что составляло в среднем 20 фиксаций за рабочую смену или 100 фиксаций в течение расчётного интервала (пять рабочих смен). Процесс идентификации заключался в фиксации в активности оператора в моменты наблюдения за ним перечисленных выше идентифицирующих Таблица 10. 4 Результаты экспериментального исследования модели оператора № 1 Окружение S Переменные окружения Оценка “с-надёжности” Оценка точности Элементы нкi направленности Н и статистические оценки их вероятностей ркi к = 1 ÷ 81, i = 1 ÷ 12 Рс n1 n2 Опыт Рс Расчёт 𝛔 𝛅, % ∆ 𝛒, % 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 S1 3 0.0696 0.690 0.088 12.6 0.006 0.8 нк Н64 Н42 Н69 Н57 Н15 Н12 Н6 Н33 Н13 рк 0.014 0.034 0.089 0.160 0.417 0.158 0.056 0.016 0.011 S2 2 -1 0.670 0.635 0.084 12.0 0.035 5.2 нк Н57 Н69 Н6 Н66 Н15 Н12 Н3 Н33 Н60 рк 0.020 0.023 0.084 0.209 0.376 0.096 0.064 0.020 0.017 S3 3 -1 0.684 0.716 0.088 12.8 0.032 5.3 нк Н3 Н33 Н6 Н57 Н15 Н12 Н69 Н42 Н60 рк 0.018 0.026 0.086 0.217 0.467 0.089 0.029 0.023 0.013 S4 4 -1 0.729 0.772 0.036 4.9 0.043 5.9 нк Н3 Н42 Н12 Н6 Н15 Н57 Н33 Н10 Н1 рк 0.011 0.022 0.044 9.223 9.548 0.074 0.030 0.014 0.011 S5 6 -1 0.807 0.772 0.047 5.9 9.035 4.4 нк Н39 Н12 Н42 Н57 Н15 Н6 Н33 Н60 Н4 рк 0.010 0.018 0.021 0.175 0.573 0.152 0.021 0.013 0.008 S6 7 -1 0.688 0.696 0.098 14.2 0.088 1.2 нк Н33 Н6 Н60 Н57 Н15 Н12 Н42 Н69 Н57 рк 0.020 0.027 0.032 0.038 0.467 0.142 0.029 0.024 0.015 S7 4 2 0.802 0.811 0.094 11.7 0.009 1.1 нк Н60 Н6 Н12 Н57 Н15 Н69 Н33 Н42 Н1 рк 0.026 0.057 0.098 0.110 0.610 0.081 0.053 0.015 0.011 S8 0.544 0.536 0.100 18.4 0.008 1.5 нк Н42 Н6 Н69 Н57 Н12 Н15 Н33 Н1 Н14 рк 0.008 0.016 0.107 0.281 0.364 0.157 0.058 0.008 0.000 S9 2 2 0.495 0.513 0.249 50.4 0.018 3.7 нк Н33 Н69 Н13 Н15 Н64 Н12 Н57 Н10 Н42 рк 0.031 0.046 0.077 0.154 0.446 0.092 0.077 0.031 0.015 S10 4 3 0.816 0.783 0.082 10.1 0.033 4.0 нк Н3 Н33 Н6 Н12 Н15 Н57 Н69 Н42 Н60 рк 0.017 0.023 0.077 0.127 0.550 0.097 0.037 0.020 0.017 S11 7 4 0.766 0.777 0.065 8.5 0.012 1.5 нк Н60 Н3 Н69 Н57 Н15 Н12 Н6 Н33 Н14 рк 0.015 0.028 0.080 0.118 0.563 0.088 0.038 0.025 0.010 S12 5 -1 0.770 0.794 0.068 8.8 0.024 3.1 нк Н69 Н33 Н56 Н57 Н15 Н6 Н42 Н60 Н39 рк 0.011 0.018 0.074 0.178 0.540 0.098 0.024 0.013 0.008 признаков и соотнесения им целей и способов действия, а также переменных окружения. Характер цели (П, О или Л) идентифицировался по тому, отвечали ли действия оператора в момент наблюдения производственной, общественной или личной потребности. По наличию или отсутствию в осуществляемых действиях ошибок, положительных или отрицательных межсубъектных чувств и собственных эмоций идентифицировался способ действия, а по отношению “цель-способ действия” – элемент направленности. По данной методике на периоде T было получено 850 наборов. Каждый набор содержал данные, соответствующие целям, способам действия и переменным окружения. Методика обработки экспериментальных данных и их анализа состояла в следующем. Расчёт количества условных заданий. Трудоёмкость условного задания Ду рассчитывалась по формуле Ду = , час/ед., (10.9) где Д – суммарная трудоёмкость в норма- часах работы, выполненной оператором на периоде Т и определённая на основе профессионально-логического анализа сущности заданий, L – суммарное количество заданий, выполненных оператором на периоде Т, ед. Количество условных заданий определялось по формуле n1i = , ед., (10.10), где Дi – трудоёмкость работы, выполненной оператором на i-ом расчётном интервале. Расчёт оценок рк и Рс. Используя данные наблюдений, оценки вероятностей рк элементов нк направленности Н поведения оператора определялись по формуле (10.2). По формуле (10.3) рассчитывались значения Рсij, характеризующие “с-надёжность” оператора в j-ой смене i-го расчётного интервала. Среднеинтервальные оценки Рсi определены по формуле Рсi= , (10.11) а их среднеквадратические σРс i и относительные 𝛅Рсi отклонения равны соответственно σРс i= (10.12) и 𝛅Рс i = х 100, %. (10.13) Результаты расчётов сведены в табл.10.4. В табл.10.4 указаны только те нк, для которых рк ≥ 0.008. Построение оценки функции надёжности fcи профиля направленности Н поведения оператора. По данным табл.10.4 (графы 2 – 4) функция надёжности fc оператора аппроксимирована полиномом с= 0.536 + 0.067n1+ 0.101n2 – 0.0132n1n2 – 0.000392 – 0.0161-0.0024 + 0.0206 – 0.00159 - 0.1999. (10.14) В табл.10.4 приведены, рассчитанные по (10.14) значения сi, а также абсолютные отклонения ∆i = Рсi- сi и их относительные значения 𝛒I = х 100, %. Так как 𝛔 и 𝛅 имеют тот же порядок, что ∆ и 𝛒, то погрешность полинома (10.14) допустима и улучшение его структуры нецелесообразно. По данным граф 10 – 19 табл.10.4 на основе всего массива элементов направленности нкi построен профиль направленности поведения оператора, приведённый на рис.10.3. Проверка повторяемости опытов и адекватности приближённой функции надёжности. Для этой цели был повторен эксперимент в S1 и проведён дополнительный опыт в S12. Результаты их обработки приведены в табл.10.4. По данным таблицы повторяемость опытов и адекватность аппроксимации (10.14) может быть оценена 10%, что вполне допустимо. При расчёте (10.14) данные эксперимента в S12 не использовались. Анализ результатов. На рис.10.4 показано сечение функции (10.14) при n1 = 5, характеризующее чувствительность оператора к воздействиям (замечаниям) диспетчера. График свидетельствует о неэффективности наблюдений, так как при этом Рс оказывается ниже, чем при отсутствии контроля. С увеличением интенсивности активного воздействия (замечаний) “с-надёжность” достигает максимума, после которого наблюдается резкое снижение производственной эффективности оператора. На рис.10.5 показано сечение функции (10.14), характеризующее отношение специалиста к заданиям при отсутствии контроля диспетчера. Способы, с помощью которых оператор достигал преследуемые цели, характеризуют элементы направленности нкi из табл.10.4 и интегрально профиль направленности поведения Н, показанный на рис.10.3. Для оператора характерна тенденция, для которой превалирующим является элемент направленности н15 = П – (Сб, Фп, Эф), т.е. преимущественная активизация целей производственного характера, их достижение без явных ошибок при положительном взаимодействии с коллегами и уверенно без выраженных внутренних эмоций. Исключение составляет окружение S9, когда оператор действовал преимущественно в личных целях, не допуская ошибок и функционально, и эмо- Рис.10.3. Обобщенная направленность Рис.10.4. Зависимость «с-надежности» от управляющих воздействий n 1= 5 Рис.10.5 Зависимость “с-надёжности” от числа заданий Обозначения: сплошная линия – расчёт, точки – опытные данные ционально отрицательно. Однако это связано с особенностью, когда оператор успешно выполнил полученные задания и диспетчер решил загрузить его до- полнительной работой, что, по-видимому, противоречило ожиданиям оператора. Оптимизация управления поведением. Оптимизация управления поведением оператора сводится к отысканию такого S, которое бы обеспечило максимум его “с-надёжности”. Для этого при известной функции fc, полученной экспериментально, необходимо решить систему уравнений = 0, i = 1,2. (10.15) Результаты решения системы (10.15) для полинома (10.14) представлены графически на рис.10.6. В экспериментально исследованной области искомыми значениями переменных S являются n1опт = 5, n2опт= 2.7 и им соответствует максимальное значение “c-надёжности” Рс = 0.835. В экспериментальном исследовании участвовали 8 операторов. Обработка полученных экспериментальных данных позволила количественно охарактеризовать уникальность каждого из этих операторов, выявить их значимые различия в контексте профессиональной подготовки и морально этических качеств. В завершение необходимо заметить, что каждый человек вольно или невольно формирует информацию о своём окружении, включая людей, с которыми взаимодействует, в производственных условиях, а также в повседневной жизни. Такая информация, как правило, является личным или, точнее, интимным достоянием человека. И в то же время в отдельных случаях она была основой многочисленных характеристик (интенсивно использовавшихся ранее) и остаётся таковой для рекомендаций-отзывав, бытующих теперь. Доверие к тому и другому не оспаривалось тогда и не подвергается сомнению сегодня, при всей их субъективности. Объём такого рода информации, сосредоточенной в умах людей, можно предположить, огромен. Обсуждаемая модель позволяет объективизировать такую потенциальную информацию, тем более в условиях набирающего силу интернета вещей, что обеспечит её доступность для интеллектуального анализа и выявления скрытых закономерностей в сообществах людей различных масштабов и назначений. 8.3.6. Морально – этические аспекты моделирования поведения и управления им Нельзя построить качественно процесс управления объектом, не зная его свойств и текущих состояний. Выявление свойств и текущих стояний невозможно без систематического сбора и накопления данных о функционирова- Рис.10.6. Область управления и результаты ее исследования n1 опт =5, n2 опт =2,7, Рс опт =0,835 нии объекта управления. Это справедливо и в том случае, когда объектом управления является человек: в архитектуре АСОИУ – пользователь. Однако, в отношении человека “управление большинству людей (как это ни прискорбно для развитого общества) представляется процессом грубого принуждения” [64, с.38], а наблюдение за поведением воспринимается как посягательство на свободу личности. Но “жить в обществе и быть свободным от общества - нельзя” [65, с.104]. Налицо конфликт, в условиях которого необходим компромисс, т.е. некоторое оптимальное сочетание между естественными возможностями человека как личности и допустимыми требованиями к нему со стороны организации, которые олицетворяет к данному человеку его управляющий орган (другой человек – непосредственный начальник). Именно такая постановка задачи является основой представленного выше количественного подхода к управлению поведением пользователей в системах организационного типа в архитектуре АСОИУ. Этот подход направлен на обеспечение максимальной эффективности организации с наличным человеческим ресурсом без нанесения ущерба человеку как личности. Действительно, задача (10.8) оптимального управления поведением оператора сформулирована как задача отыскания таких условий в организации, которые обеспечивают оптимальную “с-надёжность” оператора, абсолютное значение которой заведомо меньше единицы. Это означает, что оператору предоставляется возможность удовлетворять наряду с интересами организации свои личные интересы, но в такой степени, чтобы его производственная эффективность была максимальной. Может оказаться, что оптимальное значение “с-надёжности” слишком мало. Тогда встаёт вопрос о выяснении причин и переходе по необходимости от оперативного управления к управлению другого типа (например, обучению, перемещению по должности или оказания существенных воздействий административно – правового характера вплоть до увольнения из организации). Постановка оптимальной задачи управления, с учётом личных интересов оператора, гуманизирует необходимый для её решения процесс систематизированного сбора и накопления данных о поведении оператора в организации. Однако, данные о поведении, накопленные на длительном интервале времени, систематизированные и обобщенные, таят в себе опасность быть неофициально использованными в ущерб для человека. Здесь появляется задача обеспечения безопасности данных, которая имеет свои способы решения. Кроме того, исходная информация о поведении, непосредственно воспринимаемая наблюдателем (или техническими средствами) имеет “интимный” характер, публичное раскрытие которого чревато психологическими травмами для человека. Обсуждаемый в данном случае количественный подход в определённой степени защищает человека, поскольку непосредственно наблюдаемые факты фиксируются не в абсолютном смысле, а в виде инвариантном к конкретному содержанию (например, цель - производственная или личная, действие ошибочное или безошибочное, положительное или отрицательное), что позволяет выявить характерную тенденцию в поведении, а не её конкретное проявление. Этого достаточно, чтобы создать условия, нейтрализующие нежелательную тенденцию в поведении, но знание только тенденции недостаточно для оказания прямого давления на “слабость” в индивидуальности человека. Существенны и другие психологические аспекты систематического сбора, накопления и обработки данных о поведении человека в организации: понимание предназначения систематизированных данных о своём поведении, представление об одинаковой степени подконтрольности всех в организации независимо от ранга в организационной структуре. Важна степень возмущений со стороны системы контроля на трудовой процесс человека в организации. В этом отношении данный подход ориентирован на бесконтактный способ получения данных о поведении путём внешнего наблюдения активности человека. Наконец, необходимо иметь в виду, что система контроля, оценки и прогнозирования поведения в организации должна быть известна и понятна людям. При этом условии уже само существование системы является организующим, дисциплинирующим и воспитывающим фактором. Заключение Базовые модели: Морфологическая, Функционально-структурная и Пользователя фиксируют сегодняшний уровень ясности построения и функционирования архитектуры АСОИУ в контексте нарастающей сложности и непредсказуемой перспективы. В завершение этого и всего ранее сказанного по данному поводу самый раз озадачиться вопросом: “А что есть архитектура?” Безусловно – это организация чего-либо в целом, а приведённые выше рассуждения конкретизируют: организация в текущих условиях и на перспективу жизнедеятельности или, короче, просто жизни человека. И это - принципиальный концепт. Здесь: Концепт (от лат. conceptus – понятие, схватывание) – инновационная идея, содержащая в себе созидательный смысл. В повседневном представлении не только на бытовом уровне, но и в профессиональной среде человек отчуждён от архитектуры как явления в том смысле, что рассматривается только то, что человек сделал или намерен сделать, например архитектура современной ЭВМ или архитектура ЭВМ будущего. Это – традиционная парадигма. В предложенном концепте человек поглощён архитектурой, являющейся интеллектуальной информационно-технологической средой его трудовой жизнедеятельности и им же созданной. Среда является лабильной субстанцией, превращаемой в континуум техники и людей, технологий и культур, переполняемый активностью, желаниями, страстями и, наконец, эгоистическими устремлениями человека, и подвергаемой турбулентности сменяющими в беспорядке друг друга штилями, волнениями и бурями порою с непредсказуемыми последствиями, причём, непредсказуемость нарастает с ускорением. В этой среде сплетено и переплетено прошлое, настоящее и будущее с поразительной активностью человека сегодня и сейчас. Следовательно, архитектура не столько застывшая музыка, сколько музыка – это звучащая архитектура, где первой скрипкой и её исполнителем является человек, дарующий не только чарующие мелодии, но и фальшивые нотки. Таковой является альтернативная парадигма. Можно принимать или нет смену парадигм, верить в неё или надеяться на чудо, но опрометчиво её отвергать, это нужно знать и стараться понять, тем более, студентам – будущим профессионалам в направлении “Информатика и вычислительная техника” по специальности “Автоматизированные системы обработки информации и управления”. Здесь: Парадигма (от греч. paradeigma -пример, модель, шаблон) – логически не противоречивый смысл, ясное понимание чего-либо. Основу предлагаемой вниманию работы составляют исследования и теоретические обобщения результатов разработок, проведённых в рамках реальных проектов, участниками которых были авторы, и курсы лекций, прочитанные студентам Московского института радиотехники, электроники и автоматики – Российского технологического университета и Московского государственного технического университета им. Н.Э. Баумана. Приложение А Базовая морфологическая модель архитектуры АСОИУ Вербально-табличная базовая морфологическая модель архитектуры АСОИУ №№ п/п Страта Смысл Объяснение I. I. Предпосылки создания системы (начало) Предпосылки создания системы (окончание) недостаточная эффективность управления I.001 недопустимые нагрузки на организм человека внешние механические I.002 электромагнитные I.003 тепловые I.004 радиационные I.005 световые I.006 звуковые I.007 зрительные I.008 другие I.009 внутренние эмоциональные I.010 интеллектуальные I.011 другие I.012 опасные угрозы (начало) опасные угрозы (окончание) террористические I.013 техногенные I.014 миграционные I.015 экологические I.016 наркологические I.017 внешнеполитические I.018 межнациональные I.019 другие I.020 низкая производительность труда I.021 другие I.022 II. Назначение системы для пользователей, осуществляющих деятельность в сфере государственной власти законодательной II.001 исполнительной II.002 судебной II.003 производства промышленного II.004 аграрного II.005 обороны II.006 науки II.007 финансов II.008 образования II.009 культуры II.010 спорта II.011 медицины II.012 избирательных процессов и референдумов II.013 торговли II.014 другой II.015 III. Объект автоматизации орган государственной власти федеральный управляющий орган и объекты управления или контролирующий орган и объекты контроля информационная модель объекта автоматизации: руководство, технология принятия решений и их исполнения, контроль и управление, структура и топология, функции и задачи, информация (данные, документы, геоинформация, знания, мультимедиа), информационные характеристики, концептуальная модель базы данных, состав пользователей, профессиональный уровень пользователей, условия работы пользователей и рабочие места, предпочтения и пожелания пользователей и т.д. III.001 региональный III.002 местный III.003 хозяйствующий субъект промышленный III.004 аграрный III.005 оборонный III.006 финансовый III.007 образовательный III.008 медицинский III.009 туристический III.010 спортивный III.011 культурный III.012 другой III.013 организация партийная III.014 профсоюзная III.015 общественная III.016 некоммерческая III.017 религиозная III.018 молодёжная III.019 другая III.020 IV. Методологии проектирования классическая методология на основе теории автоматического управления IV.001 традиционная методология, использующая методы системного анализа IV.002 методология структурного анализа на основе понятия “функция” и правил построения и согласования функциональных схем IV.003 объектно–ориентированная методология, использующая понятие объекта применительно к программе, файлу, функции и т.п. и определяющая правила сопряжения объектов по входам и выходам IV.004 концептуальная методология, основой которой является творческий поиск, свободный от консерватизма сознания, догматизма прочно усвоенных норм и правил и чрезмерного давления ранее принятых решений IV.005 методология функционально-стоимостного анализа, который сопоставляет функции по затратам на реализацию и выбора тех, цена которых минимальна IV.006 другие IV.007 V. Цели интегральная, связанная с сохранением окружающей среды первичные определяющие создание системы и отвечающие на вопрос: Что нужно сделать? V.001 V.002 обеспечивающие удовлетворение информационных потребностей пользователей и отвечающие на вопрос: Для чего это надо делать? V.003 V.004 вторичные являющиеся следствием взаимодействия системы с окружающей средой при создании системы V.005 V.006 при эксплуатации системы V.007 V.008 глобальная, связанная с необходимостью сохранения гармонии мироздания V.009 VI. VI. VI. VI. VI. VI. VI. VI. VI. VI. VI. VI. VI. VI. VI. Интеллектуальная информационно-технологическая среда (ИИТС) (начало) Интеллектуальная информационно-технологическая среда (ИИТС) (продолжение) Интеллектуальная информационно-технологическая среда (ИИТС) (продолжение) Интеллектуальная информационно-технологическая среда (ИИТС) (продолжение) Интеллектуальная информационно-технологическая среда (ИИТС) (продолжение) Интеллектуальная информационно-технологическая среда (ИИТС) (продолжение) Интеллектуальная информационно-технологическая среда (ИИТС) (продолжение) Интеллектуальная информационно-технологическая среда (ИИТС) (продолжение) Интеллектуальная информационно-технологическая среда (ИИТС) (продолжение) Интеллектуальная информационно-технологическая среда (ИИТС) (продолжение) Интеллектуальная информационно-технологическая среда (ИИТС) (продолжение) Интеллектуальная информационно-технологическая среда (ИИТС) (продолжение) Интеллектуальная информационно-технологическая среда (ИИТС) (продолжение) Интеллектуальная информационно-технологическая среда (ИИТС) (продолжение) Интеллектуальная информационно-технологическая среда (ИИТС) (окончание) информационно-технологическая доминанта (начало) информационно-технологическая доминанта (продолжение) информационно-технологическая доминанта (продолжение) информационно-технологическая доминанта (продолжение) информационно-технологическая доминанта (продолжение) информационно-технологическая доминанта (продолжение) информационно-технологическая доминанта (продолжение) информационно-технологическая доминанта (продолжение) информационно-технологическая доминанта (продолжение) информационно-технологическая доминанта (продолжение) информационно-технологическая доминанта (окончание) техника (стационарная, подвижная, мобильная, носимая) (начало) техника (стационарная, подвижная, мобильная, носимая) (продолжение) ЭВМ рабочие станции VI.001 серверы VI.002 супер ЭВМ VI.003 кластеры ЭВМ VI.004 ЭВМ будущего VI.005 другие VI.006 каналы связи линии связи (передающая среда) металлические VI.007 оптоволоконные VI.008 воздушные (эфир) VI.009 другие VI.010 аппаратура передачи данных модемы VI.011 маршрутизаторы VI.012 шлюзы VI.013 мосты VI.014 аппаратура передачи данных аппаратура засекречивания VI.015 устройства защиты от ошибок VI.016 другая VI.017 устройства ввода информации (начало) устройства ввода информации (окончание) клавиатуры VI.018 фотоаппараты VI.019 аудио-, видеокамеры VI.020 сканеры VI.021 средства копирования и вставки VI.022 человек VI.023 другие VI.024 устройства отображения информации мониторы VI.025 принтеры VI.026 графопостроители VI.027 динамики (колонки) VI.028 синтезаторы речи VI.029 экраны большого размера (табло, панели, доски, стена и др.) VI.030 другие VI.031 сети глобальные государственные VI.032 ведомственные VI.033 корпоративные VI.034 другие VI.035 локальные Ethernet VI.036 Token Ring VI.037 другие VI.038 топология (начало) топология (окончание) полносвязная VI.039 дерево VI.040 звезда VI.041 кольцо VI.042 шина VI.043 ячеистая VI.044 иерархическая VI.045 сетевая VI.046 другая VI.047 связь (транспортные системы) с механизмом альтернативной маршрутизации (Х. 25) VI.048 цифровая с интеграцией служб (ISDN) VI.049 с ретрансляцией кадров (RT) VI.050 с режимом асинхронной пересылки пакетов (АТМ) VI.051 другая VI.052 информация (начало) информация (окончание) информационный фонд: банки данных, базы данных, хранилища, центры обработки данных (начало) информационный фонд: банки данных, базы данных, хранилища, центры обработки данных (окончание) структурированные сообщения (начало) структурированные сообщения периодические VI.053 незамедлительные VI.054 указания VI.055 сообщения в ответ на указания VI.056 запросы VI.057 справки в ответ на запросы VI.058 задания на решения задач VI.059 справки с результатами решения задач VI.060 знания VI.061 геоинформация VI.062 документы VI.063 справки о состоянии программно-технических средств (ПТС) и ходе вычислительных процессов (ВП) VI.064 директивы для управления состоянием ПТС и ходом ВП VI.065 сообщения интернет вещей VI.066 сообщения носимых устройств VI.067 другие VI.068 неструктурированные сообщения текстовые файлы различных форматов и размеров VI.069 мультимедийные файлы различных форматов и размеров VI.070 другие VI.071 функции (начало) функции (окончание) простые (базовые) (начало) простые (базовые) (окончание) ввод информации VI.072 передача VI.073 накопления и хранения VI.074 обновление VI.075 обработка (решение задачи) VI.076 редактирование VI.077 отображение (вывод) VI.078 контроль и управление VI.079 защита VI.080 новой задачи разработка VI.081 внедрение VI.082 обучение и переподготовка персонала VI.083 испытание системы VI.084 модернизация VI.085 другая VI.086 комплексные (производные) электронная почта VI.087 электронная доска объявлений VI.088 аудиовидеоконференцсвязь VI.089 электронный документооборот VI.090 настольная издательская система VI.091 координация и субординация коллективной деятельности VI.092 другие VI.093 задачи (начало) задачи (продолжение) задачи (окончание) технологии (начало) технологии (окончание) функциональные (начало) функциональные (окончание) организационно-распорядительные VI.094 информационно-справочные VI.095 расчетно-аналитические массового обслуживания VI.096 решения систем уравнений VI.097 оптимизационные VI.098 другие VI.099 логико-арифметические прямого счета VI.100 сортировки VI.101 объединения VI.102 выборки VI.103 другие VI.104 другие VI.105 технологические (начало) технологические (окончание) контроля VI.106 управления VI.107 наблюдения VI.108 защиты VI.109 обучения VI.110 профилактики VI.111 регламента VI.112 восстановления VI.113 ремонта VI.114 снабжения VI.115 другие VI.116 вычислительные обследования предметных областей (объектов автоматизации) VI.117 автоматизированного проектирования VI.118 файл-серверные (Ф-С) VI.119 клиент-серверные (К-С) VI.120 грид (распределенной обработки данных) VI.121 другие VI.122 прикладные (начало) прикладные (окончание) управления ресурсами предприятия VI.123 контентом организации VI.124 взаимодействием с клиентами VI.125 интернет людей траснет VI.126 интранет VI.127 экстранет VI.128 вещей индустриальный VI.129 бытовой VI.130 носимый VI.131 другие VI.132 системные ведения баз данных VI.133 наполнения хранилищ данных VI.134 интеллектуальной обработки больших данных VI.135 флэш (хранения больших данных) VI.136 речевые VI.137 управления обработкой информации VI.138 телекоммуникациями VI.139 другие VI.140 программы (начало) программы (окончание) общего применения (начало) общего применения (окончание) операционные системы, в том числе сетевые VI.141 управления телеобработкой VI.142 вычислительным процессом VI.143 базами данных VI.144 обследования предметных областей (объектов автоматизации) VI.145 автоматизации проектирования VI.146 решения технологических задач VI.147 хранилища данных VI.148 центра обработки данных (интеллектуального анализа данных) VI.149 реализации технологий файл-серверных VI.150 клиент-серверных VI.151 грид VI.152 речевых VI.153 интернета VI.154 блокчейна VI.155 биткоина VI.156 других VI.157 отображения информации VI.158 пользователей автоматизированных рабочих мест VI.159 поддержки принятия решений VI.160 реализации комплексных функций электронной почты VI.161 электронного документооборота VI.162 аудиовидеоконференцсвязи VI.163 электронной доски объявлений VI.164 издательской системы VI.165 другие VI.166 другие VI.167 специального применения решения функциональных задач VI.168 аутентификации VI.169 авторизации VI.170 шифрования VI.171 электронной подписи VI.172 другие VI.173 языки программирования (начало) языки программирования (окончание) поколения 1GL - машинозависимые VI.174 2GL - машиноориентированные VI.175 3GL - транслируемые машинонезависимые высокого уровня VI.176 4GL – среды разработки VI.177 5GL - автоматические VI.178 другие (будущие) VI.179 вида императивные VI.180 процедурные VI.181 декларативные VI.182 функциональные VI.183 объектно-ориентированные VI.184 логические VI.185 визуальные VI.186 другие VI.187 интеллектуальная доминанта (начало) интеллектуальная доминанта (продолжение) интеллектуальная доминанта (окончание) пользователи (начало) пользователи (окончание) лица, пользующиеся информационными услугами среды лица, принимающие решения VI.188 лица, готовящие решения VI.189 коллегия VI.190 лица, реализующие сценарий VI.191 лица, исполняющие решения VI.192 лица, готовящие информацию VI.193 лица, выполняющие повседневную работу VI.194 лица, пользующиеся информационными услугами VI.195 сторонние лица, обращающиеся за информацией для своих нужд физические VI.196 юридические VI.197 лица, создавшие среду и обеспечивающие её функционирование разработчики VI.198 административно-служебный персонал VI.199 оперативно-диспетчерский персонал VI.200 другие VI.201 структуры линейные (бюрократические) VI.202 адаптивные функциональные VI.203 линейно-функциональные VI.204 линейно-функциональные штабные VI.205 матричные VI.206 дивизионные VI.207 сетевые VI.208 эдхократические (децентрализованные) VI.209 другие VI.210 автоматизированные рабочие места по геолокации стационарные VI.211 мобильные VI.212 носимые VI.213 другие VI.214 по дизайну классические VI.215 хай-тек VI.216 другие VI.217 по функционалу (ЛПР, ЛГР, КЛГ, ЛРС, ЛИГ, ЛГИ, ЛВР, ЛОФ, ЛОВ) VI.218 другие VI.219 ситуационные центры (начало) ситуационные центры (окончание) по геолокации (начало) по геолокации (окончание) стационарные VI.220 мобильные (на платформе) VI.221 мобилизационные (оперативно развёртываемые в нужном месте) VI.222 другие VI.223 по дизайну классические VI.224 хай-тек VI.225 другие VI.226 по функционалу VI.227 другие VI.228 инженерно-строительные комплексы встраиваемые в существующие здания и сооружения интеллектуальные технологии энергоснабжения водоснабжения теплоснабжения кондиционирования канализации пожаробезопасности охраны видеонаблюдения телефонии сигнализации VI.229 специально создаваемые здания и сооружения VI.230 интерфейсный консолидант-интерфейсы (начало) интерфейсный консолидант-интерфейсы (продолжение) интерфейсный консолидант-интерфейсы (окончание) взаимосвязи конструктивы разъёмы VI.231 кабели VI.232 другие VI.233 протоколы -стеки TCP/IP VI.234 IPX/SPX VI.235 Net BIOS/SMB VI.236 другие VI.237 взаимодействия терминалы VI.238 языки класса WIMP (окно-образ-меню-указатель) VI.239 класса SILK (речь-образ-язык-знание) VI.240 взаимоотношения (начало) взаимоотношения (окончание) специфика структурная VI.241 ментальная VI.242 выразительная VI.243 другая VI.244 правила субординации линейной VI.245 эдхократической VI.246 другой VI.247 административно-правовые VI.248 социально-экономические VI.249 морально-этические VI.250 другие VI.251 факторы (начало) Факторы (окончание) власть VI.252 деньги VI.253 свобода VI.254 альтруизм VI.255 эгоизм VI.256 воспитание VI.257 образование культура VI.258 VI.259 другие VI.260 VII. VII. Качество (начало) Качество (окончание) пользовательские (внешние) свойства среды (начало) пользовательские (внешние) свойства среды (окончание) простые (начало) простые (окончание) продуктивность (производительность) - способность вырабатывать информацию в объёме, достаточном для полного удовлетворения потребностей пользователей VII.001 своевременность – выдача информации в требуемое время VII.002 достоверность – отсутствие в информации ошибок VII.003 релевантность – соответствие выдаваемой информации запросу пользователя VII.004 полнота – выдача всей имеющейся релевантной информации, VII.005 избирательность – выдача пользователю только разрешенной информации VII.006 эргономичность – обеспечение комфортабельных условий работы на рабочих местах VII.007 адаптируемость – учёт индивидуальных особенностей конкретного пользователя на рабочем месте VII.008 эстетичность – свойство, обеспечивающее воплощение на рабочем месте выразительных средств, которые соответствуют представлениям пользователя о прекрасном, привлекательном, приятном VII.009 доступность – простое, ясное и понятное описание построения и функционирования среды, не отягощённое специальной терминологией и профессиональным сленгом VII.010 другие VII.011 комплексные понятность VII.012 Привлекательность VII.013 практичность VII.014 VIII. Эффективность полезность среды, как относительная доля информационных услуг, предоставляемых средой, в сфере профессиональной деятельности пользователей VIII.001 IX. Критерий минимум потребительной стоимости информационных услуг, представляемых средой пользователям IX.001 X. X. Феномен (начало) Феномен (окончание) творчество прогрессирующий процесс создания систем, сужающих границы их понимания X.001 сложность возрастающее разнообразие возможных состояний создаваемых систем X.002 время прошедшее трансформация технологически укладов и реформация социально-экономических эпох предшествующие и индустриальная эпохи X.003 X.004 настоящее информационная и нарождающаяся концептуальна эпохи X.005 X.006 будущее постчеловеческая эпоха или эпоха гармонизации X.007 X.008 Библиография №№ п/п Наименование первоисточника Позиция в модели 1. Петренко С.А. и др. Аудит безопасности Intranet. М.: ДМК Пресс. 2002. – 386 с. 2. Нагорняк А.А. Речевое взаимодействие и его эффективность. Томск: Изд-во Томского политехнического ун-та. 2013. 101 с. 3. А.Купер, Р.Рейман, Д.Кронин. Алан Купер об интерфейсе: основы проектирования интерфейса. СПб.: Символ; Москва. 2009. – 686 с. 4. Николис Г., Пригожин И. Познание сложного. М.: 2014. – 342 с. 5. Ван Поведская Е. и др. Человек и новые информационные технологии: завтра начинается сегодня. СПб.: Речь. 2007. – 319 с. 6. Мескон М. и др. Основы менеджмента. М. [и др.]: Вильямс. 2015. – 665 с. 7. Дэвис Д. и др. Сети связи для вычислительных машин. М.: Мир. 1976. - 680 с. 8. Назаров А.Н. др. АТМ: принципы и технические решения создания сетей. М.: Горячая линия – Телеком. 2002. – 372 с. 9. Мартин Д. и др. Архитектура и реализация АТМ. Мю: ЛОРИ. 2000. – 214 с. 10. Соколов Н.А. Телекоммуникационные сети. Ч.4, Эволюция инфокоммуникационной системы. СПб.: Альварес Паблишинг. 2004. – 192 с. 11. Андрейчиков А.В., Андрейчикова О.Н. Интеллектуальные информационные системы. М.: Финансы и статистика. 2004 г. – 422 с. 12. Беллами Д. Цифровая телефония. М.: Радио и связь. 1986. – 543 с. 13. Федотова Е.Л., Портнов Е.М. Прикладные информационные технологии. М.: ИД “Форум”: ИНФРА М. 2013. – 334 с. 14. Гуревич И.М. Законы информатики, квантовая механика и вопросы происхождения и развития Вселенной. М.: URSS. 2015. – 258 с. 15. Рапопорт Б.М. и др. Инжиниринг и моделирование бизнеса. М.: ЭКМОС. 2001. – 239 с. 16. Лихтенштейн В.Е. и др. Информационные технологии в бизнесе. Практикум: применение системы Decision в решении прикладных экономических задач.М.: Финансы и статистика. 2009. – 556 с. 17. Куроуз Дж. Ф. и др. Компьютерные сети. Нисходящий поток. М.: Э. 2016. – 907 с. 18. Гаазе – Рапопорт М.Г. и др. От амёбы до робота: модели поведения. М.: URSS. 2011. - 294 c. 19. Туманов В.Е. Проектирование хранилищ данных для систем бизнес – аналитики. М.; БИНОМ. 2010. – 615 с. 20. Камер Д.Э. Сети TCP/IP. Т 1. Принципы, протоколы и структуры. М.: 20003. – 879 с. 21. Альберт К. Практический интеллект: наука о здравом смысле. М.: Бизнес психологи. 2011. – 411 с. 22. Альбрехт К. Социальный интеллект. М.: Бизнес Психология. 2011. – 301 с. 23. Роджерс Ф.Д. ИБМ. Взгляд из нутрии. Человек – фирма – маркетинг. М.: Прогресс. 1990. – 278 с. 24. Унгер Р. и др. UX – дизайн: практическое руководство по проектированию опыта взаимодействия. СПб.: Символ. 2011. – 327 с. 25. Григорьев Ю.А. и др. Методы и средства защиты автоматизированных систем от несанкционированного доступа к информации. Благовещенск: Амур. Гос. ун-т. 2002. – 138 с. 26. Соловьёв С.В. и др. Технология разработки прикладного программного обеспечения. М.: Акад. Естествознания. 2011. – 407 с. 27. Рыбина Г.В. Основы построения инструментальных систем. М.: Финансы и статистика: ИНФРА–М. 2010. – 430 с. 28. Мунипов В.М. и др. Эргономика: человекоориентированное проектирование техники, программных средств и среды. М.: Логос. 2001. – 356 с. 29. Вендров А.М. Проектирование программного обеспечения экономических информационных систем. М.: Финансы и статистика. 2005. – 543 с. 30. Пятибратов А.П. и др. Вычислительные системы, сети и коммуникации. М.: КноРус. 2013. – 372 с. 31. Утробин И.С. Сложность, развитие, научно - технический прогресс. - Иркутск : Изд-во Иркут. ун-та, 1991. - 158 с. 32. Денисова Т.Б. и др. Мультисервисные АТМ – сети. М.: Эко – Трендз. 2005. – 317 с. 33. Дэвис Д. и др. Вычислительные сети и сетевые протоколы. М.: Мир. 1982. – 563 с. 34. Стоун М. и др. Маркетинг, ориентированный на потребителя: использование CRM – технологий для привлечения покупателей. М.: Гранд: ФАИР-ПРЕСС. 2003. – 330 с. 35. Фуфаев Э.В. и др. Пакеты прикладных программ. М.: Академия. 2014. – 351 с. 36. Багрецов С.А. и др. Квалиметрия групповой деятельности операторов сложных систем управления. М.: Физматлит. 2006. – 384 с. 37. 38. Мартин Р.К. и др. Быстрая разработка программ: принципы, примеры, практика. М.: Вильямс. 2004. – 739 с. Тарасенко Ф.П. Моделирование и феномен человека. Ч.1. Моделирование – инфраструктура взаимодействий человека с реальностью. М.: Научные технологии. 2012. – 136 с. 39. Филинов Н.Б. Разработка и принятие управленческих решений. М.: 2009. – 308 с. 40. Дэвис Д. и др. Вычислительные сети и сетевые протоколы. М.: Мир. 1982. – 563 с. 41. Прыкин Б.В. Игра эффектов. М.: Академия. 2007. – 339 с. 42. Осипов Л.А. и др. Информационно – сетевые технологии. СПб.: ГУАП. 2008. – 296 с. 43. Железны Д. Говори на языке диаграмм. М.: Манн, Иванов и Фербер. 2012. – 292 с. 44. Соколов А.В. Социальные коммуникации. СПб.: Профессия. 2014. – 288 с. 45. Гладуэлл М. Сила мгновенных решений. М.: Альпина Паблишер. 2013. – 351 с. 46. Спольски Д. Джоэл: и снова о программировании. М.: СПб.: Символ – Плюс. 2009. – 305 с. 47. Федоров И.Г. Моделирование бизнес – процессов электронной коммерции в нотации BPMN 2.0. 48. Каку М. Физика невозможного. М.: Альпина нон – фикшн. 2014. – 454 с. 49. Иноземцева С.А. и др. Теоретические аспекты разработки программных систем. Пятигорск: РИА-КМВ. 2016. – 151 с. 50. Ллойд с. Программируя Вселенную: квантовый компьютер и будущее науки. М.: Альпина нон–фикшн. 2013. – 254 с. 51. 52. Камер Д.Э. Сети TCP/IP. Т.1.Принципы, протоколы и структура. М.: 2003. – 879 с. Антамошкин О.А. и др. Современные методы программной инженерии. Красноярск: РИО Сибирского гос. аэрокосмического ун–та им. акад. М.Ф.Решетова. 2013. – 307 с. 53. Эртел К. Стратегическая сессия: как обеспечить появление прорывных идей и нестандартное решение проблем. М.: Альпина Паблишер. 2015. – 247 с. 54. Лайт Л. И др. Возрождение бренда: шесть принципов: вдохните в свой бренд новую жизнь вместе с McDonaldʹs. СПб.: Символ. 2009. – 202 с. 55. Бауэр М. Курс на лидерство: альтернатива иерархической системе управления компанией. М.: Альпина Бизнес Брук. 2008. – 195 с. 56. Пратт Т.У. и др. Языки программирования: разработка и реализация. М.: Питер. 2002. – 688 с. 57. Росс Э. Основы 3ds maxTM 6. М.: Вильямс. 2005. – 502 с. 58. Куроуз Д.Ф. и др. Компьютерные сети: многоуровневая архитектура интернета. М.: Питер Принт. 2004.- 764 с. 59. Привалов В.С. Информационные технологии управления. М.: Флинта. 2014. – 371 с. 60. Рыбина Г.В. Интеллектуальные системы от А до Я. Кн.3. Проблемно – специализированные интеллектуальные системы. Инструментальные средства построения интеллектуальных систем. М.: 2015. – 179 с. 61. Вильямс Р. Дизайн для недизайнеров. М.: Символ. 2008. – 192 с. 62. Ньюэлл Ф. Почему не работают системы CRM. М.: Добрая книга. 2004. – 365 с. 63. Батретдинов В.З. Власть как философская проблема. Сибай: Сибайская гор. Тип. 2012. – 194 с. 64. Катко А.С. Современная цивилизация. М.: Изд-во Московского ун-та. 2013. – 301 с. 65. Кудинов А. CRM: российская практика эффективного бизнеса. М.: ООО “1С-Паблишинг”. 2012. – 460 с. 66. Тидвелл Д. Разработка пользовательских интерфейсов. М.: [и др.]: Питер. 2011. – 474 с. 67. Кэмерон С. Управление контентом предприятия. М.: Логика бизнеса. 2012. – 145 с. 68. Головин Ю.А. и др. Информационные сети. М.: Академия. 2013. – 375 с. 69. Постников В.М. и др. Методы принятия решений в системах организационного управления. М.: МГТУ. им Н.Э.Баумана. 2014. – 205 с. 70. Портнов Э.Л. Принципы построения первичных сетей и оптические кабельные линии связи. М.: Горячая линия - Телеком. 2009. – 543 с. 71. Мандел Т. Разработка пользовательского интерфейса. М.: ДМК. 2001. – 409 с. 72. Гольдштейн Б.С. и др. Call- центры и компьютерная телефония. СПб.: BHX. 2002. – 370 с. 73. Бойетт Д.Г. и др. Путеводитель по царству мудрости: лучшие идеи мастеров управления. М.: Олимп-Бизнес. 2004. – 395 с. 74. Бородакий Ю.В. и др. Информационные технологии: методы, процессы, системы. М.: Радио и связь. 2001. – 451 с. 75. Константин Л.Л. Человеческий фактор в программировании. М.: Символ. 2004. – 382 с. 76. Кулагин О.А. Принятие решений в организациях. СПб.: Сентябрь. 2001. – 148 с. 77. Майн II Б.Д. и др. Экономика впечатлений. М.: Сбербанк. 2011. – 329 с. 78. Гласс Р. Креативное программирование 2.9. СПб.: Символ. 2009. – 350 с. 79. Башмаков А.И. и др. Интеллектуальные информационные технологии. М.: МГТУ им. Н.Э.Баумана. 2005. – 302 с. 80. Соммервилл И. Инженерия программного обеспечения. М.: Вильямс. 2002. – 623 с. 81. Архипенков С.Я. и др. Хранилища данных: от концепции до внедрения. М.: Диалог – МИФИ. 2002. – 528 с. 82. Астелс Д. Практическое руководство по экстремальному программированию. М.: Вильямс. 2002. – 317 с. 83. Палмер С.Р. и др. Практическое руководство по функционально – ориентированной разработке программного обеспечения. М.: Вильямс. 2002. – 299 с. 84. Спольски Д. Джоэл о программировании. СПб.: Питер. 2006. – 352 с. 85. Столлингс В. Современные компьютерные сети. СПб.: ГПП Печ. Двор им. А.М.Горького. 2003. – 782 с. 86. Мацяшек Л.А. Анализ требований и проектирование систем. М.: Вильямс. 2002. – 428 с. 87. Хант Р. и др. Как создать интеллектуальную организацию. М.: Инфра- М. 2002. – 228 с. 88. Диев В.С. Управленческие решения. Новосибирск: Новосиб. Гос. ун-т. 2001. – 195 с. 89. Гриценко Ю.Б. Архитектура предприятия. Томск: Эль Контент. 2011. - 205 с. 90. Тельнов Ю.Ф. Реинжиниринг бизнес – процессов: компонентная методология. М.: Финансы и статистика. 2005. – 318 с. 91. Лапыгин Ю.Н. Системное решение проблем. М.: Эксмо. 2008. – 329 с. 92. Форд Н. 97 этюдов для архитекторов программных систем: опыт ведущих экспертов. М.: Символ. 2010. – 217 с. 93. Торрес Р.Дж. Практическое руководство по проектированию и разработке пользовательского интерфейса. М.: Вильямс. 2002. – 390 с. 94. Брукшер Дж.Г. Введение в компьютерные науки. М.: Вильямс. 2001. – 686 с. 95. Гласс Р. Программирование и конфликты 2.0: теория и практика программной инженерии. М.: Символ – Плюс. 2010. – 239 с. 96. Скотт Б. и др. Проектирование веб – интерфейсов. М.: Символ. 2010. – 349 с. 97. Каку М. Будущее разума. М.: Альпина нон-фикшн. 2015. – 500 с. 98. Хоббс Л.и др. Oracle 9iR2: разработка и эксплуатация хранилищ баз данных. М.: КУДИЦ - Образ. 2004. 585 с. 99. Карминский А.М. и др. Информатизация бизнеса: концепции, технологии, системы. М.: Финансы и статистика. 2004. – 620 с. 100. Пинк Д. Новый мозг: почему правое полушарие будет править миром. М.: РИПОЛ классик. 2014. – 319 с. 101. Григорьев Ю.А. и др. Банки данных. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э.Баумана. 2002. – 318 с. 102. Юдин Д.Б. и др. Математики измеряют сложность. М.: URSS. 2009. – 188 с. 103. Барсегян А.А. и др. Технология анализа данных. СПб.: БХВ - Петербург. 2007. – 375 с. 104. Джестон Д. и др. Управление бизнес – процессами. М.: Альпина Паблишер. 2012. – 642 с. 105. Галкин В.А. и др. Телекоммуникации и сети. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э.Баумана. 2003. – 607 с. 106. Смит Р.Э. Аутентификация: от паролей до открытых ключей. М.: Вильямс. 2002. – 424 с. 107. Кнут Д.Э. Искусство программирования. Т.1. Основные алгоритмы. М.: Вильямс. 2015. – 712 с. 108. Раскин Д. Интерфейс: новые направления в проектировании компьютерных систем. СПб.; М.: Символ, 2010. – 268 с. 109. Карташев В.А. Система систем: очерки общей теории и методологии. М.: Прогресс-академия. 1995. – 415 с. 110. Горохов В.Г. Эволюция инженерии: от простоты к сложности. М.: Институт философии РАН. 2015. – 197 с. 111. Мазда Д. Законы простоты. М.: Альпина Бизнес. 2008. – 116 с. 112. Бьянкуцци Ф. и др. Пионеры программирования: диалоги с создателями наиболее популярных языков программирования. М.: Символ. 2011. – 603 с. 113. Норенков И.П. Основы автоматизированного проектирования. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э.Баумана. 2009. – 430 с. 114. Кастельс Э. Информационная эпоха: экономика, общество, культура. М.: 2000. – 606 с. 115. Колин К.К. Социальная информатика. М.: Академический проект. 2003. – 426 с. 116. Акофф Р.Л. Акоффа о менеджменте. СПб.: Питер. 2002. – 447 с. 117. Ручкин В.Н. и др. Архитектура компьютерных сетей. М.: Диалог – МИФИ. 2008. 238 с. 118. Уилкинсон Ф. Архитектура: 50 идей, о которых нужно знать. М.: Фантом – Пресс. 2014. – 207 с. 119. Сеунг С. Коннектом: как мозг делает нас тем, что мы есть. М.: Лаб. Знаний. 2015. – 440 с. 120. Бородакий Ю.В. и др. Эволюция информационных систем: современное состояние и перспективы. М.: Горячая линия – Телеком. 2011. – 368 с. 121. Гейтс Б. Бизнес со скорость мысли. М.: ЭКСМО - Пресс. 2000. – 477 с. 122. Осипов Г.В. и др. Становление информационного общества в России и за рубежом. М.: НОРМА. 2014. – 303 с. 123. Тейлор У. и др. Маверики в деле: почему в бизнесе побеждают наиболее оригинальные умы. СПб.: Best Business books. 2008. – 507 с. 124. Шевченко Н.И. и др. Профессионализм, ответственность, духовность и природно – техногенные опасности. Белгород: Белгородский гос. технологический ун-т. 2010. – 294 с. 125. Пенроуз Р. Тени разума в поисках науки о сознании. М.: Ижевск: Ин-т компьютер. исслед. 2005. – 687 с. 126. Уэйншенк С. 100 новых принципов дизайна, как удержать внимание. СПб.: 2016. – 287 с. 127. Скотт А. Гибкие технологии: экстремальное программирование и унифицированный процесс разработки. СПб.: Питер. 2005. – 411 с. 128. Баканов А.С. и др. Эргономика пользовательского интерфейса: от проектирования к моделированию человеко-компьютерного взаимодействия. М.: Ин-т психологии РАН. 2011. – 175 с. 129. Рамачандран В.С. Рождение разума: загадки нашего сознания. М.: Олимп – Бизнес. 2006. – 202 с. 130. Макконнелл С. Профессиональная разработка программного обеспечения: сокращение сроков, повышение качества продукта, больше удачных проектов, расширение возможностей успешной карьеры. М.: Символ. – 2007. – 238 с. 131. Бернстайн П.Л. Против богов: укрощение риска. М.: Олимп – Бизнес. 2008. – 396 с. 132. Фёдоров А.Г. и др. Введение в OLAP –технологии Microsoft. М.: Диалог – МИФИ. 2002. – 268 с. 133. Акофф Р.Л. Планирование будущего корпорации. М.: Сирин. 2002. – 255 с. 134. Баррет Д. Последнее изобретение человечества: искусственный интеллект и конец эры Homo sapiens. М.: АНФ. 2015. – 303 с. 135. Мищенко А.В. Апгрейд в сверхлюди: технологическая гиперэволюция человека в XXI в. 136. Спольски Д. Лучшие примеры разработки программного обеспечения. СПб.: Питер. 2007. – 207 с. 137. Бодрийяр Ж. Система вещей. М.: Рудомино. 1995. – 168 с. 138. Хубаев Г.Н. и др. Конвертирование моделей IDEF0 в диаграммы языка UML: концепция, математическое описание и программная реализация. Ч 1. Ростов на Дону: Ростовский гос. экономический ун-т (РИНХ). 2011. – 231 с. 139. Ительсон Л.Б. Лекции по общей психологии. Ч 1, Ч 2. Владимир. 1970. – 863 с. 140. Утробин В.А. Компьютерная обработка изображений. Нижний Новгород: Нижегородский гос. технический ун-т им. Р. Е. Алексеева. 2015. – 516 с. 141. Варшавский В.И. Оркестр играет без дирижера: размышления об эволюции некоторых технических систем и управлении ими. М.: URSS. 2009. – 208 с. 142. Форсайт Д. и др. Компьютерное зрение: современный подход. М.: Вильямс. 2004. – 926 с. 143. Кормен Т. и др. Алгоритмы; построение и анализ. М.: Вильямс. 2016. – 1323 с. 144. Рутковский Л. Методы и технологии искусственного интеллекта. М.: Горячая линия – Телеком. 2010. – 519 с. 145. Галушкин А.И. Нейронные сети: основы теории. М.: Горячая линия – Телеком. 2010. – 496 с. 146. Гаррет Дж. Веб-дизайн, ориентированный на пользователя. Элементы опыта взаимодействия. Пер. с англ. СПб.: Символ-Плюс. 2008. – 192 с. Приложение Б Начала графодинамики В базовой функционально-структурной модели архитектуры АСОИУ автоматизированная информационная система (АИС), являющаяся носителем интеллектуальной информационно-технологической среды, представлена линейным графом, который является деревом. Там же жизненному циклу АИС поставлена в соответствие последовательность таких графов, которая характеризует изменение графа во времени на периоде создания системы. Эта последовательность является графовой траекторией, которую в общем виде можно описать рекуррентной формулой x (t+ 1) = F[x(t)], (1) где F– оператор над графом, который преобразует граф x(t), имеющий место в момент времени t, в граф x (t+ 1), который появляется в следующий момент времени t+ 1. В данном случае текущее время tсоответствует стадиям жизненного цикла системы. Это значит, что: x (0) – начальный граф, соответствующий стадии ТЗ (стадии разработки технического задания ТЗ, с которой начинается создание системы), x (1) – соответствует стадии ТПр (технических предложений), x (2) – ЭП (эскизного проектирования), x (3) – ТП (технического проектирования), x (4) – РП (рабочего проектирования), x (5) – МН (монтажа и наладки), x (6) – И (испытаний системы), x (7) – соответствует стадии Э (стадии эксплуатации системы, на которой в течение длительного времени система остаётся неизменной) и для неё выполняется соотношение x* = F (x*), (2) где x* = x (7) является равновесным графом. Приведённой графовой траектории применительно к жизненному циклу систем присущ ряд свойств. Например, стадии жизненного цикла не равнозначны по длительности и сложности. Следовательно, на графовой траектории можно ввести понятия “расстояние” между графами и “сложность”, которая различна для разных графов. В графах могут быть выделены “подграфы”, соответствующие типовым проектным решениям, пригодным для многократного использования. Представляет интерес “устойчивость” графовой траектории по отношению к малым возмущениям, связанным с модернизацией системы или вводом в эксплуатацию новых очередей системы При постановке и исследовании задач, связанных с этими свойствами, возникает вопрос о языке описания, как самих графов, так и их преобразований. Этому вопросу посвящены работы [1,2], суть которых состоит в следующем. Рассматривается класс графов, выделенных следующими двумя условиями: 1)каждый граф из этого класса является деревом (с одним корнем) или состоит из нескольких таких деревьев (“лес”); 2) везде, кроме особо оговорённых случаев, предполагается, что число вершин графа конечно и равно Nи что вершины графа пронумерованы положительными целыми числами – 1, 2, 3, …, N. Первое условие выделяет класс графов, адекватных иерархическим структурам. Второе условие выделяет структуры, для которых нумерация вершин обоснована какими-либо содержательными соображениями. Считается исходной следующая нумерация вершин дерева: число 1 присваивается всегда корню, далее нумеруются слева направо вершины, непосредственно связанные с корнем, вершины следующего уровня нумеруются слева направо последующими числами и т.д. Если граф – лес, то его вершины нумеруются аналогично: слева направо и сверху вниз. Примеры нумерации графов показаны на рис.Б.1. Такая нумерация называется правильной. Для описания графа используется целочисленная функция φ (n), заданная на множестве всех неотрицательных положительных целых чисел – 0, 1, 2, 3, …, следующим образом: n–номер вершины графа, а φ (n) – номер той вершины предыдущего уровня, с которой связана (которой “подчинена”) вершина с номером n. Такая целочисленная функция называется функцией подчинения, или, кратко - П-функцией. Хотя аргумент функции подчинения принимает лишь значения 1, 2, 3, … функция φ (n) может быть равна нулю. Это значение используется для доопределения φ (n) в тех случаях, когда вершина с номером nне подчинена ни одной вершине графа. Предполагается, что для номера корня дерева φ (n) = 0. Считается, что число вершин в графе равно Nи что все числа между 1 и Nявляются номерами вершин. Целочисленная П-функция ϕ (n) заведомо удовлетворяет следующим ограничениям: 1о. φ (n)