Основы системного анализа и систем

СОДЕРЖАНИЕ Лекция 1. Определение дисциплины и основные понятия теории систем 4 1.1. Цели и задачи дисциплины «Теория информационных процессов и систем» 4 1.2. Понятие системы и ее свойства 4 1.3. Основные категории систем 8 1.4. Типы шкал, фиксирующих процессы преобразования в системах 11 1.5. Жизненный цикл систем 13 Лекция 2. Свойства и возможности системы 17 2.1. Свойства системы 17 2.2. Возможности системы 18 2.3. Обобщенный показатель качества системы 30 Лекция 3. Законы функционирования и методы управления системами 32 3.1. Законы теории систем 32 3.1.1. Общие законы теории систем 32 3.1.2. Частные законы теории систем 33 3.1.3. Закономерности функционирования систем 35 3.2. Процессы в системе и управление системой 36 3.2.1. Переходные процессы в системах 36 3.2.2. Принцип обратной связи и устойчивость систем 43 3.2.3. Управляемость системы 45 3.2.4. Достижимость системы 45 3.3. Методы и принципы управления в системах 46 Лекция 4. Понятие информационной системы. Этапы развития информационных систем 50 4.1. Понятие информационной системы 50 4.2. Классификация информационных систем 52 4.3. Этапы развития информационных систем 58 Лекция 5. Основы системного анализа 68 5.1. Системный анализ — подход к изучению систем 68 5.2. Общие правила и алгоритмы анализа систем 69 5.3. Общие правила и алгоритмы синтеза систем 71 5.4. Обобщенный алгоритм анализа и синтеза систем 74 5.5. Методы анализа и синтеза систем 75 5.5.1. Классификация методов анализа и синтеза систем 75 5.5.2. Информационный метод 77 5.5.3. Математические методы 77 5.5.4. Кибернетические методы 78 5.5.5. Исследование систем по аналогии 79 5.5.6. Интуитивный метод 79 5.5.7. Проблемный метод 79 5.5.8. Комбинированный метод 81 5.6. Сущность, содержание и технология исследования в ходе системного анализа 81 Лекция 6. Уровни представления информационных систем 83 6.1. Методы и модели описания систем 83 6.2. Качественные методы описания систем 83 6.3. Количественные методы описания систем 88 Лекция 7. Базовые информационные процессы, их характеристика и модели 93 7.1. Извлечение информации 93 7.2. Транспортирование информации 102 7.3. Обработка информации 116 7.4. Хранение информации 125 7.5. Представление и использование информации 143 ЛИТЕРАТУРА 147 Лекция 1. Определение дисциплины и основные понятия теории систем 1.1. Цели и задачи дисциплины «Теория информационных процессов и систем» Цели и задачи дисциплины Изучение принципов описания информационных систем, основных задач теории систем, основных приемов системного анализа с применением кибернетического подхода, количественных и качественных методов описания информационных систем, моделей информационных систем, методов канонического представления, синтеза и декомпозиции информационных систем, типов классификации информационных процессов и систем, приемов планирования эксперимента на основании необходимого состава априорных знаний о предметной области. Изучение теоретических основ математической статистики средствами отечественных и зарубежных статистических пакетов для принятия решений в различных модулях информационных систем с целью статистического сопровождения интерпретированных данных. Изучение основных принципов представления информации с использованием различных моделей информационных систем. Формирование навыков применения теоретических положений дисциплины для решения практических инженерных задач. Требования к уровню освоения содержания дисциплины 1) знать концептуальные основы информационных технологий представления данных, знаний; общие принципы построения информационных систем; основные подходы описания информационных процессов; основные принципы построения современных банков данных, экспертных систем, баз измерительных знаний, интеллектуальных измерительных средств и систем; знать методы описания и способы представления данных и знаний в информационных системах; особенности использования программных систем, программных продуктов; знать общие принципы построения различных метрических пространств, необходимых для принятия решений по интерпретации обработанной информации, решения задач оптимизации структур, типы информационных моделей знаний, основы логико-лингвистического и функционального описания семантических сетей; 2) уметь проектировать и использовать различные модели информационных систем с применением различных информационных технологий; 3) иметь представление об основных приемах анализа и синтеза информационных систем; иметь представление о тенденциях развития и применения современных информационных систем. 1.2. Понятие системы и ее свойства Система — совокупность элементов и отношений между ними. Система есть нечто целое: S=Н(1,0), где S — условное обозначение системы; Н (1,0) — условное обозначение состояний системы; 1 — система обладает свойством целостности; 0 — система не обладает этим свойством. Система есть организованное множество: S=(ОРГ, М), где ОРГ — оператор организации; М — оператор множества. Система есть множество вещей, свойств и отношений: S=(m, n, r), где m — вещи; n — свойства; r — отношения. Система есть множество входов, выходов и состояний: S=(е, ST, ВЕ, Е), где е — элементы; ST — структуры; ВЕ — поведение; Е — среда. S=(Х, G, S, , ), где X — входы; G — выходы; S — состояния;  — функции переходов;  — функции выходов. Система имеет генетическое (родовое) начало, условия су­ществования, обменные явления, развитие, функционирование и репродукцию: S=(GN, KD, МВ, EV, FC, RP), где GN — генетическое начало; KD — условия существования; МВ — обменные явления; ЕV — развитие; FC — функционирование; RP — репродукция. Система имеет свойства моделирования, связей, пересчиты­вания элементов, обучения, самоорганизации, возбуждения: S=(F, SC, R, FL, FO, CO), где F — моделирование; SC — наличие связи; R — пересчитывание; FL — обучение; FO — самоорганизация; CO — возбуждение. Система функционирует во времени, имеет входы и выходы, состояния, классы функций на входах и выходах, связи между выходами и входами: S= (Т, X, G, S, , V, , ), где Т — время; X — входы; G — выходы; S — состояния;  — классы функций на входе; V — классы функций на выходе; ,  — функциональные связи между выходом и входом. Система учитывает цели, планы, ресурсы, исполнителей, процесс, помехи, контроль, управление, мотивацию, результат, эффективность: S=(РL, SV, RQ, RI, ЕХ, РR, DТ, RG, М, R, ЕF), где PL — цели; SV — планы; RQ — ресурсы; RI — исполнители; ЕХ — процесс; РR — помехи; DT — контроль; RG — управление; М — мотивация; R — результат; ЕF — эффективность. Классифицируют системы в соответствии со следующими основными признаками: • по виду отображаемого объекта — технические, биологические, социальные, экономические, комбинированные и др. Например, автомобиль — техническая система; человек — система биологическая; производственный коллектив — социаль­ная система; производственное предприятие — экономическая система, включающая в качестве подсистем технические, социальные подсистемы и т. д.; • по виду научного направления—математические, физи­ческие. Математическая модель предприятия — это математи­ческая система. Натурная модель предприятия — это система физическая; • по виду формализованного аппарата —детерминирован­ные, статистические. Если в системе преобладают неслучайные процессы, явления, факторы, то говорят, что система детерминированная. Если процессы, протекающие в системе, зависят от факторов случайных и точно нельзя предсказать результат функционирования системы, то говорят, что система статистическая; • по степени сложности— простые, сложные. Автомобиль — это сложная система. Он состоит из целого ряда подсистем, связанных между собой. В свою очередь, каждая подсистема состоит из элементов. Человек очень сложная система. Сложной системой является также и вселенная. Простые системы, как правило, состоят из одного или нескольких элементов, связанных простыми отношениями; • по степени открытости—открытые, закрытые. Открытые системы, как правило, связаны с внешними системами верхнего, нижнего и смежного уровней. Эти системы организуются и функционируют с учетом внешних условий Экономическая система России — это открытая система. Экономическая система государства, имеющего эмбарго, является закрытой или же условно закрытой системой; • по степени организованности— хорошо организованные, плохо организованные, самоорганизующиеся. Управляемая система, работающая без сбоев, — это система хорошо органи­зованная. Управление такой системой осуществляется внешним органом. Если внешнего органа управления нет и система сама определяет себе цели, задачи, реализует функции управления, то это система самоорганизующаяся. • по виду деятельности — системы выработки и принятия решений; планирования деятельности и т. д.; • по принадлежности к тем или иным системам управления— автоматические системы управления, автоматизированные системы управления. Например, техническая система регулирования подачи топлива в котлы ТЭЦ (при изменении температуры наружного воз­духа) является автоматической системой. Она функционирует без вмешательства человека. Автоматизированная система — система, в контур управления которой включен человек. Примером такой системы может быть транспортное средство; • по структуре —системы последовательные, параллель­ные, линейные, кольцевые, звездные, шинные, иерархические, смешанные. Характерными примерами таких систем являются системы электроснабжения, автоматизированные информаци­онные системы, работающие в сетях и др.; • по наличию обратной связи — разомкнутые, замкнутые. Разомкнутые системы не имеют обратной связи. Для таких систем действует принцип "что-то сделал и забыл". Например, экономиче­ская система, в которой не осуществляется анализ рынка. Эту си­стему можно классифицировать как разомкнутую, или же условно разомкнутую. Система, при выработке управляющих воздействий в которой учитывается состояние рынка, будет замкнутой; • по расположению системы в иерархической структу­ре — системы верхнего уровня; нижнего уровня; смежные систе­мами. Если рассматривать в качестве экономической системы, например, отрасль, то можно выделить смежные предприятия, предприятия, выпускающие аналогичную продукцию, — смежные системы. Предприятия-поставщики в отрасли — системы нижнего уровня. Системы верхнего уровня — это министерства или управляющие компании; • по важности выполняемых задач — основные; вспомо­гательные; обеспечивающие и резервные системы. Если пред­приятие рассматривать как совокупность систем (подсистем), то основное производство — основная система, вспомогательное производство — вспомогательная система. Резервное производ­ство (такое может быть в ряде случаев) — резервная система; • по наличию антагонистических противоречий целей — противоборствующие; конкурирующие; взаимодействующие с единой целью (действующие совместно); взаимодействующие с различными целями. Например, системы, участвующие в воору­женной борьбе или же в каких-либо экономических операциях, являются противоборствующими. Предприятия, принадле­жащие различным собственникам и выпускающие один и тот же вид продукции, являются, как правило, конкурирующими. Предприятия — поставщики материалов и комплектующих изделий на предприятие своей отрасли являются системами, взаимодействующими с единой целью. Если поставки осущест­вляются предприятиями различных отраслей, то цели могут быть различны; • по уровню реализации функций управления системы могут быть управляющими и управляемыми. Управляющая компания в холдинге — это управляющая система. Все остальные предприятия, входящие в холдинг, — управляемые системы. 1.3. Основные категории систем Понятие "система" содержит следующие категории: Элемент — простейшая неделимая часть системы. Подсистема — делимая часть системы. Эта часть может самостоятельно выполнять определенные функции. Структура — расположение элементов или групп элементов системы и связи (взаимосвязи) между элементами, т. е. сово­купность функциональных элементов системы, объединенных связями. Структуры системы бывают: случайными; произвольными; иерархическими; последовательными; параллельными; сме­шанными; с сильными связями; слабыми связями; линейными; кольцевыми; радиальными; шинными. Примеры некоторых структур приведены на рис. 1 (а-е). Структуры изображаются в виде теоретико-множественных описаний, матриц, графов и др. Рис. 1. Возможные структуры систем: а — последовательная структура; б — параллельная структура ;в — шинная структура; г — радиальная структура; д — иерархическая структура; е — кольцевая структура Связь. Понятие "связь" входит в любое определение систе­мы наряду с понятием элемент. Связь обеспечивает возникновение и сохранение структуры и свойств системы. Связи между элементами системы могут быть физическими, информационными, мысленными, фиктивными. Связь может быть прямой и обратной. Прямая связь предназначена для заданной функциональной передачи ресурсов. Обратная связь выполняет в основном функции управления процессами. Обратные связи могут быть положительными (усиливают результат первоначального воздействия) и отрицательными (ослабляют результат первоначального воздействия). Среда — то, в чем функционирует система. Среда бывает двух видов: физическая и абстрактная. Физическая среда включает пространство и время, в котором располагается система. Например, географическое расположение, температура, влажность, давление, партнеры, конкуренты и др. Абстрактная среда включает правовую и законодательную среду существования системы, нравственную, моральную среду, традиции и нормы поведения в системе, рынок и нормы поведения в рыночных условиях. Например, в экономике средой предприятия являются партнеры, конкуренты, рынок, время года и др. Параметры управления — совокупность условий, характеризующих режим работы системы. Для технической системы, гример автомобиля, параметрами управления являются угол поворота руля, положение педали газа и др. Для экономической темы одним из многих параметров управления является величина средств, выделяемых на каждую из статей бюджета. Ограничения—условия и связи, сужающие область функционирования системы. Практически любая система функционирует в системе ограничений. Этими ограничениями могут быть: — указания и распоряжение вышестоящего органа управления; — предельные возможности объекта управления; — возможности органа управления и т. д. Преобразующий элемент системы — элемент, осущест­вляющий преобразование входа системы (с учетом обратной связи) с целью формирования выхода системы. Изображение простейшей системы (вход, выход, обратная связь, преобразующий элемент, сравнивающие устройство, сре­да, параметры управления) приведено на рис. 2. Рис. 2. Схема простейшей системы Важнейшими понятиями теории систем является резуль­тат функционирования системы (показатель выхода системы), затраты. Под результатом понимается состояние, которое до­стигнуто в ходе функционирования системы. Основными признаками классификации результата могут быть: вид объекта (реальный объект, информационный объект, объект сознания); физический смысл ощущения результата (тем­пература в холодильной системе, угол поворота в следящей системе, объем продаж в экономической системе и т. д.); время фиксации результата (текущий результат, результат конечный); фактор случайности проявления результата (детерминированный, слу­чайный, чисто случайный); степень и знак влияния результата на функционирование систем более высокого, низкого или смежного уровней (сильное и слабое влияние, положительное и отрицательное влияние); степень влияния на потенциал системы—отрицательный и положительный результат (прибыль и убытки в экономике). Основным признаком классификации затрат может быть вид затрат (реальные, информационные, интеллектуальные). Реальные затраты — это затраты сил, средств и времени. Информационные затраты — объем и качество информации, не­обходимый для функционирования системы. Интеллектуальные затраты — величина интеллектуального потенциала, реализуемого при разработке и функционировании системы. Элементами системы могут быть: — реальные объекты (вещество, энергия и др.), т. е. все то, что воспринимается или регистрируется с помощью специальной аппаратуры или органов чувств; — информация — совокупность сведений о состоянии эле­ментов системы и системы в целом; — объекты сознания (психика) — представления в сознании о поведении чего-либо. Состояние элементов (статическое, динамическое, пере­ходное): — вектор фактического состояния системы, — вектор желаемого состояния системы; — вектор условий; — вектор управления системой; Ограничения системы также характеризуются некоторой совокупностью параметров: — вектор ограничений. Система находится в статическом состоянии, если вектор фактического состояния системы равен вектору желаемого со­стояния, значения параметров, характеризующих вектор управ­ления, равны нулю, и значения производных от параметров, характеризующих вектор условий, также равны нулю. Система находится в динамическом состоянии, если не­прерывно изменяются вектор фактического состояния, или вектор желаемого состояния, или вектор условий (или все вместе) и непрерывно вырабатывается вектор управления системой. Система находится в переходном состоянии, если вектор желаемого состояния системы не равен вектору фактического состояния, изменился вектор условий и задано значение вектора управления системой. Теория систем оперирует следующими основными поня­тиями: 1. Цель — желаемый результат, который может иметь место при функционировании системы. Функция— совокупность задач, работ и мероприятий, вы­полняемых системой. Задача — то, что необходимо сделать для достижения цели функционирования системы. Работа — действие, связанное с затратами ресурсов: людских, материально-технических, финансовых средств и времени. Мероприятие — совокупность действий, связанных с за­тратами ресурсов. Событие — факт достижения пели или выполнения какой-либо задачи или какой-либо работы (мероприятия, функции, процесса). Процесс — совокупность взаимосвязанных и взаимодей­ствующих видов деятельности, преобразующая входы в вы­ходы. Проблема — различие между полученным результатом и тем, что хочется получить. Несоответствие — различие между полученным резуль­татом и тем, что должно быть в соответствии с требованиями к процессу или системе. Вариант функционирования— совокупность условий, па­раметров управления (работ, мероприятий), ограничений, при которых осуществляется функционирование системы. 2. Состояние — "срез" системы. Состояние системы харак­теризуется совокупностью параметров. Поведение -— реакция системы на внешние воздействия и управления. Поведение системы характеризуется изменениями параметров системы во времени и пространстве. Равновесие — равенство (условное) условий, возмущающих и стабилизирующих систему. Устойчивость — сохранение параметров функционирования системы при не незапланированных воздействиях. Развитие — улучшение показателей, характеризующих состояние системы (совершенствование системы). Управляемость — способность системы изменять свое состояние. 3. Объект управления— элемент системы, воздействие на который приводит к изменению показателей ее функционирования, что в конечном итоге оказывает влияние на степень достижения системой в целом. Орган управления— элемент системы, оказывающий воздействие на объект управления. Переходный процесс — процесс перехода из начального в конечное состояние в результате управляющего воздействия, которое происходит в течение определенного времени, называемого лагом, или временем релаксации. Лаг— задержка между моментами времени управляющего действия и перехода системы в конечное состояние. Известны вида лагов: сосредоточенный и распределенный. Сосредоточенный лаг равен времени между началом управляющего воздействия и временем получения конечного результата. Распределенный лаг характеризует динамику переходного процесса из начального в конечное состояние системы. 1.4. Типы шкал, фиксирующих процессы преобразования в системах Существует пять типов шкал измерений: номинальная, по­рядковая, интервальная, относительная и дихотомическая. Номинальная шкала (nominal scale) — шкала, содержащая только категории; данные в ней не могут упорядочиваться, с ними не могут быть произведены никакие арифметические действия. Номинальная шкала состоит из названий, категорий, имен для классификации и сортировки объектов или наблюдений по некоторому признаку. Примеры такой шкалы: профессия, город проживания, се­мейное положение. Для этой шкалы применимы только такие операции: равно (=), не равно (). Порядковая шкала (ordinal scale) — шкала, в которой числа осваивают объектам для обозначения относительной позиции объектов, но не величины различий между ними. Шкала измерений дает возможность ранжировать значения переменных. Измерения же в порядковой шкале содержат информацию только о порядке следования величин, но не позволяют сказать, "на сколько одна величина больше другой" или "на сколько она меньше другой". Примеры такой шкалы: место (1,2, 3-е), которое команда получила на соревнованиях, номер студента в рейтинге успеваемости (1-й, 23-й, и т. д.), при этом неизвестно, насколько один студент успешней другого, известен лишь его номер в рейтинге. Для этой шкалы применимы только такие операции: равно (=), не равно (), больше (>), меньше (<). Интервальная шкала (interval scale) — шкала, разности между значениями которой могут быть вычислены, однако их отношения не имеют смысла. Эта шкала позволяет находить разницу между двумя величинами, обладает свойствами номинальной и порядковой шкал, а также позволяет определить количественное изменение признака. Пример такой шкалы: температура воды в море утром 19 °С, вечером — 24 °С, т. е. вечерняя температура на 5 °С выше, нельзя сказать, что она в 1,26 раз выше. Номинальная и порядковая шкалы являются дискретными, интервальная шкала — непрерывной, она позволяет осуществлять точные измерения признака и производить арифметические операции сложения, вычитания, умножения, деления. Для этой шкалы применимы только такие операции: равно (=), не равно (), больше (>), меньше (<), операции сложения (+), вычитания (-). Относительная шкала (ratio scale) — шкала, в которой есть определенная точка отсчета и возможны отношения между значениями шкалы. Пример такой шкалы: — вес новорожденных детей (4 кг и 3 кг). Первый в 1.33 раза тяжелее; — цена картофеля в супермаркете выше в 1,2 раза, чем цена на базаре. Для этой шкалы применимы только такие операции: равно (=), не равно (), больше (>), меньше (<), операции сложения (+) и вычитания (-), умножения (•) и деления (/). Относительные и интервальные шкалы являются число­выми. Дихотомическая шкала (dichotomous scale) — шкала, со­держащая только две категории. Пример такой шкалы: пол (мужской и женский). Пример использования разных шкал для измерений свойств различных объектов, приведен в табл. 1. Таблица 1 Пример использования различных шкал для измерений свойств одной системы (в данном случае температурных усло­вий) приведен в табл. 2. Таблица 2 Таким образом, мы обсудили типы шкал. Номинальная шкала описывает объекты или наблюдения в терминах каче­ственных признаков. На один шаг далее идут порядковые шка­лы, позволяющие упорядочивать наблюдения или объекты по определенной характеристике. Интервальные и относительные шкалы более сложны, в них возможно определение количественного значения признака. 1.5. Жизненный цикл систем Жизненный цикл любой системы включает: создание (зарождение), функционирование, развитие и разрушение (гибель), восстановление. Создание (зарождение) систем 1. Общий алгоритм создания систем: • выполняется оценка деятельности (функционирования) системы; • формируется состав и структура целей, задач и функций, которые необходимо реализовать для достижения целей; • определяется целесообразность создания новой системы (подсистемы), формируются требования к ней; • формируется облик системы, ее состав, структура и основ­ные параметры; • разрабатывается математическая модель системы; • выполняется моделирование, оценивается качество и вы­бирается оптимальный вариант системы; • разрабатывается макет и оригинал системы, выполняется ее испытание и доводка. Решение задач в области экономики усложняется динамич­ными условиями внешней среды, в которых осуществляются поставки продукции, недостаточным уровнем надежности деятельности поставщиков, значительным временным интервалом между началом планирования поставок и их осуществлением и др. Рассмотрим основные принципы формирования экономической системы: • ориентация на удовлетворение потребностей потребителей; • ориентация на функциональный и информационный процессы; • ориентация на предотвращение ошибок, сбоев, несоответствий, недостатков, насколько это возможно; • ориентация на совершенствование процессов, процедур и до­кументации по логистическому обслуживанию потребителей; • участие сотрудников функциональных подразделений предприятия в обеспечении требуемого уровня логистического обслуживания потребителей; • четкое распределение должностных обязанностей работ­ников предприятия; • выполнение заказов с точки зрения разработанных и вне­дренных на предприятии стандартов обслуживания; • непрерывное и постоянное поддержание требуемого по­требителями уровня обслуживания; • учет факторов внешней среды; • достижение эффективности функционирования системы. Специалисты службы экономики реализуют следующие прин­ципы в набор целей в области обслуживания потребителей: • четкое установление заказов и принятие соответствующих мер в области политики обслуживания потребителей; \ • предупреждающие (превентивные) воздействия и реа­лизация механизма контроля над качеством логистического обслуживания; • оптимизация затрат ресурсов предприятия, связанных с обеспечением требуемого потребителями уровня обслужи­вания; • разработка корпоративных обязательств по поддержанию внутрифирменных стандартов логистического обслуживания потребителей; • постоянный анализ требований, предъявляемых к системе,, с целью определения возможностей по поддержанию требуемого потребителями уровня обслуживания. Для решения этих задач специалисты службы экономики формируют структуру системы. Трудности при формировании системы обусловливаются специфичностью "продукции" си­стемы. Попытки использовать в области логистического обслу­живания потребителей подходы, традиционно применяющиеся в сфере производства материальной продукции, могут быть не­эффективными из-за того, что: • деятельность в сфере логистического обслуживания носит «творческий характер" и уровень ее качества оценивается по­требителями непосредственно в процессе потребления; • процессы предоставления и потребления логистического Обслуживания протекают одновременно; • в сфере логистического обслуживания высок процент индивидуального труда, уровень качества которого зависит от индивидуальных личностных особенностей привлеченных ра­ботников предприятия; • многообразие требований, предъявляемых потребителями, затрудняет унификацию и стандартизацию методов, видов и уровней обслуживания; • исполнитель и потребитель услуг непосредственно взаи­модействуют при предоставлении обслуживания; • условия обслуживания, характеризуемые комплексом по­казателей обслуживания, воздействуют на потребителя услуг; • конечная оценка уровня логистического обслуживания осуществляется на этапе непосредственного контакта потреби­теля и производителя услуг; • невозможно транспортировать и хранить экономические услуги. Под условиями обслуживания понимается совокупность факторов, воздействующих на потребителя в процессе предо­ставления услуги. Рассмотрим основные требования, предъявляемые к фор­мированию систем: • интеграция звеньев цепи поставок в единую логистическую систему, обеспечивающую эффективное сквозное управление материальными и информационными потоками; • интеграция систем контроля над движением и использо­ванием сырья, материалов и другой продукции, поступающей в производство, а также готовой продукции, доставляемой по­требителю; • обеспечение эффективного взаимодействия и согласованности функционирования функциональных элементов сис­темы; • четкое вписывание системы в действующие бизнес-процессы, а также в систему управления предприятием; • функционирование системы в соответствии с принципом Парето, призванным помочь специалистам службы экономики пред­приятия выявить важные задачи и возможности, т. е. экономическая система должна включать элементы, способствующие решению действительно важных и приоритетных задач (таких, для которых должны быть выделены ресурсы в первую очередь); • удаление внимания в равной мере методам, объектам, субъектам и самому предмету исследования в системах; • упорядоченность и ясность систем (что не исключает цен­ности интуиции), совместимые со стилем управления, принятым на предприятии, и ориентированность на действия. Определение требований, которым должна удовлетворять экономическая система, осуществляется на основе анализа целей функционирования системы и ограничений внешней среды: • гибкость, необходимость быстрой адаптации к изменениям факторов внешней среды в условиях политической и экономической нестабильности; • возможности функционирования при неразвитой инфра­структуре и сфере обращения. Функционирование и развитие систем 1. Работа системы по формированию результатов и других по­казателей системы в соответствии с целевым предназначением. 2. Аудит системы и выполнение мероприятий по поддержа­нию системы в работоспособном состоянии. 3. Оценка условий функционирования системы и корректи­ровка целей функционирования системы. 4. Разработка и реализация мероприятий по достижению новых показателей системы. Самым необходимым условием функционирования и раз­вития системы является контроль. Способами контроля могут быть: непрерывный контроль за деятельностью системы (по типу следящей системы); дискретный контроль (контроль в заданные моменты времени); контроль после выполнения или перед выполнением каких-либо важных задач (вехи); контроль перед изменением режима работы системы. Разрушение (гибель) систем Основными причинами разрушения (гибели) систем явля­ются: 1. Неправильный учет законов формирования состава, структуры и функций системы. 2. Ошибочное представление целей, задач и функций си­стемы. 3. Несоответствие целей подсистем низшего уровня под­системам высшего уровня. 4. Неправильный учет законов управления системой. 5. Выбор нерациональных методов управления системой. 6. Физический, биологический и моральный износ элементов системы. 7. Внешнее воздействие, направленное на разрушение си­стемы (состава, структуры и функций). 8. Воздействие, направленное на изменение информации об условиях функционирования системы. 9. Воздействие, направленное на изменение целей функ­ционирования системы. 10. Чрезмерная сложность системы, не позволяющая оператив­но переходить в адаптивное состояние (низкая гибкость системы). 11. Сбои или же полная ликвидация обратных связей си­стемы. 12. Несоответствие затрат на создание и эксплуатацию си­стемы ее потребностям. 13. Изменение состава, структуры функций и свойств систем верхнего, нижнего и смежного уровней. 14. Различие общих требований к системе в целом и требо­ваний к элементам системы. 15. Сбои в формировании управляющих воздействий (полная или частичная потеря управления системой). Стадии разрушения системы: снижение результатов дея­тельности системы; неадекватное реагирование системы на из­менение условий; сбои в работе отдельных элементов системы; Сбои в работе системы в целом; разрушение связей между элементами системы; потеря управляемости системы; прекращение реагирования системы на изменение условий; прекращение работы системы. Восстановление систем Восстановление систем осуществляется в такой последовательности: 1. Выполняется оценка состояния системы после ее разру­шения (гибели) и принимается решение на ее восстановление. В ходе оценки: • определяются элементы и связи, выход из строя которых привели к разрушению (гибели) системы; • выявляются причины выхода из строя этих элементов, приведших к разрушению (гибели ) системы; • определяются мероприятия и работы, которые необходимо выполнить для восстановления системы; • формируются варианты восстановления системы, оцени­ваются затраты на ее восстановление. 2. Разрабатывается план восстановления системы: • определяются работы и мероприятия, которые необходимо выполнить для восстановления системы; • определяется последовательность выполнения работ и мероприятий по восстановлению системы. При этом в первую очередь восстанавливаются управляющие элементы и наиболее важные элементы системы; • определяются силы, средства и материалы, которые не­обходимы для восстановления системы; • определяются ответственные за выполнение отдельных работ и мероприятий; • разрабатывается линейный, сетевой и календарный планы восстановления системы. 3. Разрабатываются мероприятия по обеспечению и управле­нию мероприятиями и работами по восстановлению системы. 4. Выполняются работы по восстановлению системы. 5. Проводится испытание системы после выполнения работ по восстановлению системы. 6. Принимаются решения о вводе системы в дальнейшую эксплуатацию. Лекция 2. Свойства и возможности системы 2.1. Свойства системы Целостность системы проявляется в том, что в системе все элементы связаны между собой. Полное представление о системе можно получить, только рассматривая ее как единое целое. Делимость системы проявляется в том, что все элементы системы можно объединить в самостоятельные взаимосвязанные модули, которые выполняют определенную функцию в системе. Например, в любой системе можно выделить модули ввода, об­работки, вывода информации. Изолированность системы проявляется в том, что система является самодостаточной для существования в окружающей среде и при соблюдении некоторых условий может существовать изолированно от себе подобных систем. Идентифицируемость системы означает наличие у нее отличительных признаков, которые позволяют выделить ее из других систем. Обычно идентифицируемый признак находится в названии системы. Неопределенность системы проявляется в том, что внешние воздействия определены неполностью. Сложные открытые системы не подчиняются вероятност­ным законам. В таких системах можно оценивать "наихудшие" ситуации. Этот способ обычно называется методом гарантиро­ванного результата. Он применим, когда неопределенность не описывается аппаратом теории вероятностей. Синергия системы состоит в том, что результативность системы равна сумме результатов деятельности каждого эле­мента плюс синергетический эффект, равный дополнительному Результату, вызванному взаимодействием их элементов. Для получения синергетического эффекта требуются затра­ты ресурсов, связанных с оптимизацией процессов и обучения персонала. Эквифинальность системы — свойство си­стемы приходить в некоторое состояние, определяемое лишь ее собственной структурой, независимо от начального состояния и изменений среды. Это динамическое свойство системы, осущест­вляющей переход из различных начальных состояний в одно и то же конечное состояние. Оно состоит в том, что при определенной системе управле­ния, контроля и планирования процессов и сфер деятельности влияние отдельных внутренних или внешних факторов не спо­собно в корне изменить поступательный характер результатив­ности проводимых работ. Оптимальность системы состоит в том, что управление про­цессами в системе направлено на оптимизацию затрат ресурсов для получения конечного результата. Свойством оптимальности обладают все формы живых организмов, устройства машин, конструкций и т.д. Эмерджентность системы — качество, свойства системы, которые не присущи ее элементам в отдельности, а возникают благодаря объединению этих элементов в единую целостную систему. То есть это наличие у системного целого (какой-либо системы) особых свойств, не присущих ее подсистемам и блокам, а также сумме элементов, не связанных особыми системообра­зующими связями. Веник для уборки пола — это система. Элементами систе­мы являются веточки, связанные в веник. Каждая отдельно взятая веточка может быть сломана и при этом зафиксирова­но усилие, приводящее к этому событию. Просуммируем все усилия. Свяжем веточки (точно такие же) в веник и попробуем сломать его, зафиксировав усилие. Сравним усилия. Они будут не равны. В этом и проявляется новое свойство — эмерджентность системы. Робастность системы (от англ. — крепкий, сильный) — способность сохранять частичную работоспособность сложной системы при отказе ее отдельных элементов или подсистем. Робастность сложной системы обеспечивается функциональной избыточностью или избыточностью связей между элементами. Например, человеческий мозг как сложная система облада­ет свойством робастности. Если несколько элементов (нервных клеток) погибнет, то мозг будет продолжать функционировать за С4ет того, что нервные клетки имеют избыточные связи между собой. При организации каналов передачи важных сообщений ис­пользуется "горячее" резервирование, суть которого состоит в одновременной работе как основного, так и резервных каналов передачи информации. При отказе в работе основного канала тут же происходит переход на один из резервных каналов. "Горячее" резервирование используется при ретрансляции телевизионных сигналов, космической связи, бортового оборудования самолетов, космических станций и т. д. "Горячее" резервирование обеспе­чивает системе обработки информации свойства робастности. Другой пример. Сервисная организация как сложная систе­ма должна обладать свойством робастности, которое проявляется в том, что при отказе одного канала обслуживания необходимо предусмотреть переход на резервный канал. 2.2. Возможности системы Любая система (экономическая, военная, техническая, соци­альная и др.) предназначена для решения каких-либо задач. При этом задачи могут решаться с различным качеством — плохо, хорошо, своевременно и т. д. Степень реализации этого качества характеризуется категорией возможности. Возможности системы определяются совокупностью по­казателей, основными из которых являются: 1) организационно-структурные показатели систем; 2) пространственные показатели систем; 3) временные показатели систем; 4) функциональные показатели систем; 5) информационные показатели систем; 6) технологические показатели систем; 7) показатели качества организации управления сис­темой; 8) показатели взаимодействия системы с другими систе­мами; 9) показатель качества системы; 10) показатели итогов функционирования систем; 11) финансово-экономические показатели системы; 12) показатели эффективности систем. 1. Организационно-структурные показатели систем: — состав системы; — размещение элементов системы; — средства, используемые в различных элементах сис­темы; — характер связей между различными элементами сис­темы; — резервирование различных элементов системы; — средства, используемые для защиты элементов системы; — подвижность элементов системы; Рассмотрим сущность и содержание основных организа­ционно-структурных показателей системы. Состав системы определяется совокупностью ее элементов и отношений между ними. Показателями, характеризующими состав системы, явля­ются: количество элементов, входящих в систему управления; элементная база; функции каждого элемента системы; характе­ристики отношений между элементами системы. Показателями, определяющими характер и качество свя­зей между элементами системы, являются: количество каналов связи; надежность каналов связи; помехозащищенность каналов связи; пропускная способность каналов связи между элементами системы. Эти показатели используются для оценки функциональных показателей системы. 2. Пространственные показатели систем: размеры системы, подсистем и элементов, пространства, в котором они функционируют, размеры пространства, в пределах которого распространяются свойства системы: тепловое, световое и др. Обобщенным показателем пространственных возможностей системы (например, системы управления) является вероятность нахождения объекта управления в интегральной области управления. Для случая, если параметры, влияющие на эту ве­роятность, подчинены нормальному закону, ее значение может быть определено так: где n — количество элементов системы, с которых может осу­ществляться воздействие в данной точке пространства; Di — максимальное удаление, на котором может находиться объект управления от i-го элемента системы; Dсрi — среднее удаление границы поля от i-го элемента; Di — среднее квадратическое отклонение ошибки опреде­ления этого удаления. Пример: система экологического мониторинга. 3. Временные показатели систем: — время начала и окончания функционирования системы; — продолжительность функционирования системы; — время перехода системы из одного состояния в другое; — время протекания отдельных процессов в системе. Временными показателями возможностей системы управ­ления являются: — продолжительность выполнения работ при осуществле­нии управленческих функций; — время развертывания системы; — время функционирования системы; — время начала и окончания управления; — частота управляющих воздействий; — цикл управления. Для оценки временных показателей возможностей системы может быть использован критерий, сущность которого состоит в определении вероятности события, состоящего в том, что фак­тическое время выполнения работы (мероприятия) — будет не более заданного tз. Если параметры, влияющие на эту вероят­ность, подчинены нормальному закону, ее значение может быть определено так: где— среднее квадратическое отклонение суммарной ошибки фактического и заданного времени выполнения работ (мероприятий). Реальные процессы управления, как правило, включают совокупность работ (мероприятий), осуществляемых последо­вательно, параллельно или же с временем задержки. В этом случае время между исходным и завершающим событием равно сумме времен выполнения работ (мероприятий), находящихся на критическом пути, который может быть определен с помощью метода сетевого планирования и управлении. 4. Функциональные показатели систем (адаптивность, гибкость, пропускная способность, живучесть, устойчивость, восстанавливаемость, надежность, корректируемость систем). Адаптивность системы управления характеризует степень соответствия целей функционирования фактическим показате­лям, характеризующим возможности системы. Если потребные показатели возможностей системы соот­ветствуют фактическим, то говорят, что система управления адаптивна. Основными показателями адаптивности могут быть: — вероятность пребывания системы в адаптивном состоя­нии; — вероятность пребывания системы в адаптивном состоянии в течение заданного времени; — вероятность пребывания системы в адаптивном состоянии по частному показателю ее возможностей. Вероятность пребывания системы в адаптивном состоянии может оцениваться с помощью следующего приближенного со­отношения: где n — количество параметров, характеризующих состояние системы управления; — математическое ожидание оценки i-го параметра, характеризующего фактическое состояние системы; — среднее квадратическое отклонение ошибки опреде­ления i-го параметра, характеризующего фактическое состояние системы; — потребное значение i-го параметра, характеризую­щего состояние системы. Гибкость системы — способность изменять цели функцио­нирования, состав и структуру при изменении цели, варианта применения системы управляемого объекта или условий, иными словами способность системы управления переходить в адап­тивное состояние. Основными показателями гибкости системы управления являются: — вероятность перехода системы управления в адаптивное состояние; — вероятность перехода системы управления в адаптивное состояние к заданному сроку; — математическое ожидание и среднее квадратическое отклонение времени перевода системы управления из факти­ческого состояния в адаптивное. При определении соотношений для количественной оценки гибкости системы управления целесообразно исходить из сле­дующих предпосылок: — система управления является гибкой, если к заданному сроку могут быть переведены в желаемое состояние все ее па­раметры; — фактическое рассогласование параметров системы управления характеризует ее адаптивность ; — рассогласование системы может быть устранено при изменении ее структуры или же при проведении организационных мероприятий, — система является гибкой по i-му параметру, если С учетом этих предпосылок вероятность перехода степени управления в адаптивное состояние (показатель гибкости управ­ления) определяется так: Пропускная способность системы— показатель, характери­зующий ее возможности по скорости переработки информации в управлявшее воздействие. Если скорость поступления информации в систему управ­ления характеризовать величиной , где I — объем информации, а скорость переработки информации состояния в управляющее воздействие , где у — объем обработанной информации для выработки управляющего воздействия, то: — при — система управления выполняет свои функции на пределе своих возможностей; — при — система управления не в полном объеме выполняет свои функции; — при — система управления работает в облег­ченном режиме. Пример: системы массового обслуживания. Живучесть системы. Основными показателями живучести системы являются: — вероятность нахождения системы в функциональном состоянии; — среднее время пребывания системы в функциональном состоянии. Значения этих показателей зависят от таких факторов, как устойчивость, техническая надежность и восстанавливаемость системы. Устойчивость системы. Под устойчивостью системы пони­мается ее способность сохранять рабочее состояние при физи­ческом, информационном и другом внешнем воздействии. Если в результате этих воздействий система не прекращает выполнять возложенные на нее функции, то система — устойчива. Если же после воздействия система не выполняет или частично выпол­няет свойственные ей функции, то система не устойчива. Основными показателями устойчивости системы управле­ния являются: — среднее время перехода системы в состояние, при кото­ром она не выполняет свойственных ей функций после внешних и внутренних воздействий; — вероятность нахождения системы в состоянии, не обеспечивающем выполнения (полностью иди частично) функций; — частота вывода системы из строя в результате внешних и внутренних воздействий. где tнрс — среднее время нахождения системы в нерабочем со­стоянии;  — интенсивность "воздействий" переводящая систему в нерабочее состояние; tвост — время восстановления системы; t — время, в течении которого оценивается устойчивость системы. Восстанавливаемость системы. Под восстанавливаемостью системы понимается ее способность переходить в состояние, в котором она может выполнить возлагаемые на нее функции в соответствии с целевым предназначением. Основными показателями восстанавливаемости системы управления являются: — среднее время восстановления системы; — вероятность восстановления системы к заданному сроку. Среднее время восстановления системы управления опреде­ляется на основе обработки статистических данных, полученных в ходе эксплуатации ее элементов. Этот показатель в дальней­шем используется для оценки живучести системы. Надежность системы. Основными показателями надеж­ности системы являются: среднее время безотказной работы; вероятность безотказной работы. Известно, что любая система включает элементы, которые обеспечивают основные функции. Функции выполняются, если не выполняет свои функции (отказывает) какой-либо из эле­ментов этой системы. Если предположить, что каждый элемент системы может не выполнить свои функции (может отказать) с интенсивностью i, то суммарное значение интенсивности "отказов" будет равно: где n — количество нерезервируемых элементов системы при наличии запасных элементов системы управления. Рассмотрим методику определения надежности системы для различных вариантов ее построения. Надежность элемента системы Критерий надежности — вероятность безотказной работы: где t — время, за которое определяется надежность элемента системы; tср — среднее время безотказной работы элемента системы (определяется по статистическим данным, накопленным в ходе опытной эксплуатации элемента системы); — интенсивность отказов. Надежность нерезервированной системы (системы из последовательно соединенных элементов): Надежность резервированной системы (горячий резерв): где PНi — вероятность безотказной работы (надежность) i-го элемента системы; n — количество элементов не системы. Надежность системы с восстановлением Задача о запасных элементах: где N — количество запасных элементов. Надежность системы из одного элемента с задержанным вос становлением: Надежность системы из нескольких элементов с выключением системы 5. Информационные показатели систем (объем информа­ции, точность информации, надежность информации, стоимость информации, ответственность за качество информации, характе­ристики входящего в систему и исходящего из нее потоков, спо­собы доступа к информации, функционирующей в системе). Качество информационного обеспечения системы опреде­ляется в основном тремя факторами: количеством и качеством источников информации, возможностью системы приема ин­формации и помехозащищенностью системы. Если система управления имеет nи каналов приема инфор­мации и по каждому каналу может поступать поток информации с интенсивностью (и) и полезностью (), то органом управления принимается информация (объем) (и). В то же время для реализации всех управленческих функ­ций необходим объем информации, равный (п). Критерием качества информационного обеспечения при­нимается вероятность события, состоящего в том, что объем необходимой информации, поступившей в орган управления, будет не менее потребного, т. е. и > п. При показательном законе времени поступления информа­ции значение этой вероятности определяется так: где  — показатель, характеризующий степень полезности ин­формации, поступающей в орган управления; Kпз — показатель, характеризующий помехозащищенность системы; Kскр — показатель, характеризующий скрытность системы; Кх — показатель, характеризующий качество хранения и передачи информации объекту управления. Рассмотрим подходы к методике определения параметров, характеризующих скрытность системы. 6. Технологические показатели систем (как, когда, в какой последовательности, с помощью каких методов и средств осуществляются преобразования в системе). 7. Показатели качества организации управления систе­мой. Основными показателями качества организации управле­ния являются: — уровень активности органа управления; — непрерывность управления; — качество контрольных функций управления; — степень твердости управления. Активность органа управления Активность органа управления характеризуется средним количеством управляющих на объект управления в единицу времени. Непрерывность управления Под непрерывностью управления понимается способность системы обеспечить процесс управления в необходимом темпе и функционирование управляемых объектов без снижения ка­чества реализации их функций. Качество контрольных функций управления Контрольная функция — одна из важнейших функций 1 управления. Качество контрольных функций может характеризоваться системой показателей, основным из которых является вероятность осуществления эффективного контроля со стороны органа управления Твердость управления характеризуется способностью ор­гана управления реализовать управляющее воздействие. Твердость управления является интегральным показателем, качества организации управления. Этот показатель учитывает такие качества органа управления, как активность, способность осуществлять непрерывное управление, качество контрольных функций. 8. Показатели взаимодействия системы с другими системами (верхнего, нижнего и среднего уровней), влияние показателей взаимодействия на состояние системы. 9. Показатели качества системы Оптимальность — характеризует степень соответствия фактического и требуемого качества системы. где , — показатели, характеризующие фактическое и требуемое качество системы. Выполняя анализ систем, необходимо помнить, что все показатели, характеризующие систему, могут быть фактиче­скими, прогнозируемыми и нормативными. При этом они могут вычисляться или определяться до изменений в системе и после изменений . Разницу между этими значениями показателей принято называть эффектом. Величина эффекта вычисляется по формуле При этом показатели возможностей системы могут быть: • показателями, характеризующими сферу деятельности системы; • абсолютными показателями возможностей системы; • относительными показателями возможностей системы; • фактическими показателями — оцениваются по резуль­татам функционирования системы; • планируемыми (прогнозируемыми) показателями — могут быть получены на этапе выработки решений и планирования применения системы; • нормативными показателями, в соответствии с которыми оценивается система (критерии); • точечными, интервальными и интегральными показате­лями; • показателями качества возможностей системы. 10. Показатели итогов функционирования систем (резуль­тат, результативность, успешность, производные показателей результата и др.). Результат — то, что достигнуто после применения системы. Результат может быть как положительным, так и отрицатель­ным. Долевые показатели функционирования системы — характеризуют относительную важность выполняемых задач, а также величину долевого участия сил и средств при выполнении конкретной задачи. Степень важности элементов: где Пвi — потенциал элемента системы; n — количество элементов в составе системы. Вклад элемента системы в достижение цели: где Рi — результат, выраженный в условных единицах, достигнутый i-м элементом системы. Показатели долевого участия сил и средств, осуществляю­щих деятельность системы: где Пi — потенциал элемента системы, участвующего в выпол­нении задачи. Показатели, характеризующие отношение потенциала элемента системы, непосредственно определяющей резуль­тат деятельности (Пд), сил управления (Пу) и обеспечения (По) к общему потенциалу системы (П): Показатели производительности функционирования системы — характеризуют величину результата функционирования системы, приходящегося на единицу средств (ПN), времени (Пт) и пространства (Пу). Физический смысл этих показателей состоит в оценке скорости изменения результата во времени, пространстве и состоянии: где Р — результат деятельности; N — число средств; V — размеры пространства; Т — время пространства. Целевые показатели функционирования системы — ха­рактеризуют условия достижения главной и частных целей функционирования системы. Основными целевыми показателями являются: • структура цели функционирования системы; • результат, соответствующий цели () , где Rпотр — потребный результат деятельности; Цд — цель деятельности. Успешность функционирования системы: Результативность — отношение результата по его дости­жении к непосредственным затратам: 11. Финансово-экономические показатели системы: стои­мость элемента; стоимость системы в целом; стоимость поло­жительных результатов системы; стоимость отрицательных результатов системы; соотношение стоимостей подсистем; соот­ношение стоимостей положительных и отрицательных результа­тов; структура стоимостей элементов и системы в целом и др. 12. Показатели эффективности систем (целевая эффек­тивность системы, функциональная эффективность системы, экономическая эффективность системы. Эффект — приращение какого-либо из показателей систе­мы за счет совершенствования системы. Обобщенный показатель эффективности системы — степень полезной отдачи от затрат: где P — результат функционирования системы, Rу — величина затрат. Целевая эффективность системы. Целевая эффективность характеризует степень достижения цели вариант применения системы управляемого объекта при фактическом уровне реали­зации функций управления. Величина показателя целевой эффективности управления может быть определена с помощью следующего соотношения: где Pу — вероятность выработки эффективного управляющего воздействия; P, P* — результаты, вычисленные при условии выработки и невыработки эффективного управляющего воздействия со­ответственно; Рз — заданный результат, при котором достигается цель вариант применения системы. Пример. В результате подведения итогов очередного фи­нансового года были определены финансово-экономические показатели, характеризующие эффективность деятельности предприятия. В результате анализа этих показателей определено несоответствие планируемой и фактической прибыли. При этом величина планируемой прибыли составляла 100 млн руб., а величина фактической прибыли — 80 млн руб. Классифициро­вать показатели эффективности предприятия как систему. Оценить величину показателя целевой эффективности системы. Решение задачи Вывод. Величина показателя целевой эффективности систе­мы равна 0,8, что свидетельствует о том, что цель деятельности не достигнута. Функциональная эффективность системы. Под функцио­нальной эффективностью понимается степень реализации ор­ганом управления возлагаемых на него функций. Величина показателя функциональной эффективности управления может вычисляться с помощью следующего при­ближенного соотношения: где n — количество функций, возлагаемых на орган управления; Руi — вероятность реализации органом управления i-й функции (вероятность выработки органом эффективного управляющего воздействия при реализации i-й функции управления). Пример. В результате внедрения автоматизированных информационных систем (АИС) функции управления (стратегическое управление, оперативное управление, управление персоналом и др.) предприятием стали выполняться с показателями, приведенными в табл. Определить значение показателя функциональной эффективности системы. Решение задачи: Вывод. Величина показателя функциональной эффектив­ности системы примерно равна 0,9, что свидетельствует о том, что практически все функции, возложенные на систему, будут выполнены. Экономическая эффективность системы. Под экономической эффективностью управления понимается степень полезной отдачи от средств, выделенных на разработку, эксплуатацию системы и осуществление управления. Величина показателя экономической эффективности может быть определена по формуле где Р — приращение результатов (вариант применения систе­мы за счет совершенствования системы); Ср — стоимость единицы результата; Ссу — стоимость мероприятий по совершенствованию си­стемы. Пример. В систему управления предприятием внедрена новая АИС, стоимость которой составила 1 млн руб. Прогнозируемый срок эксплуатации АИС (амортизационный период) составляет 6 лет. Оценить величину показателя экономической эффективно­сти системы, если ежегодные эксплуатационные затраты равны 1 млн руб, а ежемесячное прогнозируемое приращение прибыли предприятия за счет использования АИС — 200 000 руб. Решение задачи Вывод. Величина показателя экономической эффективности системы примерно равна 2. Это свидетельствует о том, что эко­номический эффект от внедрения системы составит примерно 200 %. 2.3. Обобщенный показатель качества системы Показатель качества системы как степень соответствия характеристик требованиям определяется в два этапа: — формирование требований к системе; — определение качества системы. Формирование требований, предъявляемых к системе Требования формируются на основе анализа и оценки: а) соответствия целей функционирования системы целям систем вышестоящего, нижестоящего и смежного уровней; б) соответствия состава, структуры, функций и процессов системы условиям достижения целей и решению задач выше­стоящего, нижестоящего и смежного уровней; в) соответствия вышестоящего, нижестоящего и смежного Уровней. Оценка качества системы по ее соответствию предъявляе­мым требованиям Для количественной оценки качества системы по ее соответ­ствию предъявляемым требованиям может быть использовано следующее соотношение: где n — количество требований, предъявляемых к системе; i — относительная важность i-го требования, предъявляе­мого к системе; Рi — вероятность удовлетворения i-го требования, предъ­являемого к системе. Для оценки относительной важности каждого требования могут быть использованы различные методы и критерии, на­пример критерий Фишборна. Относительная важность каждого требования в этом случае определяется с помощью следующего соотношения: где i — номер требования в порядке убывания его важности, определенной методом экспертных оценок. Значение вероятности удовлетворения i-го требования, предъявляемого к системе, может быть найдено как вероятность события, состоящего в том, что параметр, характеризующий фактическое состояние системы, будет находиться в требуемых пределах, т.е. . где — значение i-го параметра, характеризующего фактическое и потребное состояния системы соответственно. — среднее квадратическое отклонение суммарной ошиб­ки i-го параметра фактического и потребного состояния системы соответственно. Для приближенной оценки качества системы можно ис­пользовать следующие критерии: • при Ксист >= 0,8 система полностью удовлетворяет предъ­являемым требованиям; • при 0,5 < Ксист< 0,8 система частично удовлетворяет предъ­являемым требованиям; • Ксист<= 0,5 система не удовлетворяет предъявляемым тре­бованиям. Лекция 3. Законы функционирования и методы управления системами 3.1. Законы теории систем 3.1.1. Общие законы теории систем 1. Закон целеполагания состоит в том, что выбор цели и ва­рианта применения системы должен осуществляться на основе объективных законов движения (изменения) и специфических законов функционирования управляемого объекта. В противном случае цели и вариант применения системы будут выбраны нереальными, а управление — малоэффективно, хаотично. 2. Законы развития управляемого объекта теоретически уменьшают его возможное разнообразие. Они указывают, что движение (изменение) объекта управления протекает не хаотически и не в любых направлениях, а по определенным правилам Управление этим объектом должно еще более ограничить его многообразие, а не вступать в противоречие с законами его развития. Отсюда следует, что управление базируется на зна­нии специфических законов (развития) конкретного объекта, и только в этом случае может быть достигнуто качественное управление. 3. Закон разнообразия состоит в том, что разнообразие воз­действия управляющего органа должно быть не менее чем раз­нообразие управляемого объекта. Этот закон иногда формулиру­ют так: "Только разнообразие может сократить разнообразие". Он говорит о том, что управляющий орган должен быть готов изменить любое из возможных, но нежелательных изменений управляемого объекта. Разнообразие управляющих вариантов применения системы от управляющего органа не может быть меньше разнообразия возможных изменений управляемого объекта, иначе будет нарушено ее управление. Нарушение этого закона, например, видно тогда, когда руководители, оправдыва­ясь, говорят: "Этого мы не знали", "Это мы не предусмотрели", "Этого никто не ожидал", "Это случайно" и т. д. Повышение разнообразия управляющего органа — важ­нейший путь повышения качества управления. Тот, кто обла­дает большими знаниями и опытом, может управлять в любой ситуации, управлять качественно и эффективно, потому что он обладает большим разнообразием в управлении. 4. Закон движения (изменения) предполагает наличие в ходе управления изменений состояния органов и объектов, а также процессов, происходящих в системе. Без возможных изменений в системе, связанных с ходом достижения цели, управления быть не может. 5. Закон противодействия учитывает проявление "инерции", плохих привычек и плохих традиций, наличие внутренних противоречий в самом органе управления как субъективного, так и объективного характера; влияние вредных возвариант применения системы на систему извне. 6. Закон накопления опыта управления управляемым объ­ектом есть отражение того объективного факта, что если управ­ляемый объект испытывает несколько раз определенную после­довательность управляющих возвариант применения системы, то затем он приходит в заданное состояние при осуществлении этой последовательности управляющих возвариант примене­ния системы независимо от своего начального состояния, т. е. управляемый объект как бы накапливает некоторый опыт. Ина­че говоря, повторяющиеся последовательности управляющих возвариант применения системы имеют тенденцию уменьшать начальное разнообразие управляемого объекта во все увеличи­вающейся степени. Управляемый объект становится все более управляемым. На действии этого закона управления базируются тренировки в выработке навыков. 7. Закон разделения функций (труда) - выделение из обще­го производства особого вида деятельности - управленческого труда в интересах достижения более высокого результата в производительности труда, а также определение в самом управ­ленческом труде его разновидностей по содержанию, объему и технологии на различных уровнях системы управления. 8. Закон интеграции обусловливает использование различ­ных (частных и общих) структур линейных, функциональных, линейно-штатных, матричных и других, обеспечивающих опе­ративность и эффективность управления. 9. Закон гармонии (органа управления с объектом и внутри системы управления). На основе этого закона определяются орга­ны управления, устанавливаются единство системы управления на всех уровнях, оптимальное соотношение и пропорциональ­ность частей системы, степень централизации и децентрализа­ции управления, согласование функций на всех уровнях и др. 10. Закон гомеостазиса (равного состояния) - поддержание постоянства основных переменных системы для обеспечения оптимального режима ее функционирования. Стремление системы удержать существенные переменные в необходимых пределах связано с процессами саморегулирования и адаптации, которые направлены на ликвидацию последствий возмущения в тех или иных подсистемах. В технике принцип гомеостазиса используется для построения оптимальных систем автоматического управления. 3.1.2. Частные законы теории систем 1. Целостность. Закон целостности проявляется в системе при возникновении "новых качеств, не свойственных ее ком­понентам". Когда система является средством исследования, актуальной становится оценка степени ее целостности при пере­ходе из одного состояния в другое. При этом могут быть два вида поведения системы: в новом состоянии сохраняется взаимосвязь элементов и система сохраняется; взаимосвязь элементов на­рушается и элементы становятся независимыми, поэтому воз­никает опасность разделения системы на отдельные элементы. Строго говоря, любая система находится всегда между край­ними точками условной шкалы: реально существующая система при абсолютной ее целостности — формально существующая система при отсутствии ее целостности. 2. Интегративность. Этот термин часто употребляется как синоним целостности. Однако им обычно подчеркивают инте­рес не к внешним факторам проявления целостности, а к более глубоким причинам формирования этого свойства — к его со­хранению. Интегративными называют системообразующие, системосохраняющие факторы, важными среди которых являются неоднородность и противоречивость ее элементов. 3. Историчность. Закон развития систем стали исследо­ваться сравнительно недавно. С точки зрения диалектического и исторического материализма очевидно, что любая система не Должна быть неизменной, что она не только функционирует, но и Развивается. Можно привести примеры становления, расцвета, Упадка и даже смерти биологических и общественных систем, но все же для конкретных случаев развития организационных и технических систем трудно определить эти периоды. Не всегда даже руководители организаций и конструкторы сложных технических комплексов учитывают, что время является непременной характеристикой системы, что каждая система исторична и что это такая же закономерность, как целостность, интегративность и др. Известна и основа закономерности историчности — вну­тренние противоречия между компонентами системы. Но вот как управлять развитием или хотя бы понимать при­ближение соответствующего периода развития системы — эти вопросы еще мало исследованы. В последнее время на необходимость учета закономерности историчности начинают обращать все больше внимания. В част­ности, в системотехнике при создании сложных технических комплексов требуют, чтобы уже на стадии проектирования системы рассматривались не только вопросы создания и обе­спечения развития системы, но и вопрос, как и когда нужно ее уничтожить (возможно, предусмотрев и механизм уничтожения системы, подобно тому, как мы предусматриваем механизмы развития системы). 4. Коммуникативность. Этот закон составляет основу для рассмотрения системы, находящейся в единстве со средой. Как правило, любая система представляет собой элемент систему более высокого уровня. 5. Иерархичность. Это закономерность построения всего мира и любой выделенной из него системы. Л. фон Берталанфи показал, что "иерархическая упорядоченность" тесно связана с явлениями дифференциации и негэнтропийными явлениями в системах и является одним из наиболее важных средств исследования систем. Все мы хорошо представляем проявление иерархической упорядоченности в природе начиная от атомно-молекулярного уровня и кончая человеческим обществом. Но не всегда, даже пытаясь применять иерархические структуры, учитываем важнейшую особенность иерархичности как закономерности, за чающуюся в том, что закономерность целостности проявляется на каждом уровне. Благодаря этому на каждом уровне возникают новые свойства, которые не могут быть выведены как сумма свойств элементов. При этом важно, что не только объединений элементов в каждом узле приводит к появлению новых свойств, которых у них не было, и утрате некоторых свойств элементов, 0 и что каждый подчиненный член иерархии приобретает новые свойства, отсутствующие у него в изолированном состоянии. Таким образом, на каждом уровне иерархии происходят сложные качественные изменения, которые не всегда могут быть формально представлены и объяснены. Но именно благодаря этой особенности рассматриваемая закономерность приводит к интересным следствиям, которые весьма полезны при примене­нии системы представлений как средства исследования сложных объектов и процессов, как средства принятия решений. Во-первых, с помощью иерархических представлений мож­но отображать системы с неопределенностью. Во-вторых, построение иерархической структуры зависит от цели, соответственно для многоцелевых ситуаций можно по­строить несколько иерархических структур, соответствующих разным целям, и при этом в разных структурах могут принимать участие одни и те же компоненты. В-третьих, если поручить формирование иерархической структуры разным исследователям даже при одной и той же цели, то в зависимости от их предшествующего опыта, квали­фикации и знания системы они могут получить разные иерархичские структуры, т. е. по-разному разрешить качественные изменения на каждом уровне иерархии. 6. Эквифинальность. Это пока еще один из наименее ис­следованных законов. Она характеризует как бы предельные возможности систем определенного класса сложности. Л. фон Берталанфи, предложивший этот термин, определяет эквифинальность применительно к открытой системе как способность (в отличие от состояний равновесия в закрытых системах) систем, полностью детерминированных своими начальными условиями, Достигать не зависящего от времени состояния. Причем это со­стояние не зависит от исходных условий системы и определяется включительно ее параметрами. Потребность во введении этого понятия возникает начиная с некоторого уровня сложности систем. По-видимому, идею Берталанфи об эквифинальности можно пояснить наиболее наглядно на примерах "живых" систем. Можно например, говорить об уровне развития крокодила или обезьяны характеризовать их предельными возможностями, предельно возможным состоянием, к которому может стремиться тот или иной ряд, а соответственно, и стремлением к этому предельному состоянию из любых начальных условий, даже если индивид появился на свет раньше положенного времени или если провел, подобно Маугли, некоторый период жизни в несвойственной ему среде. К сожалению, не исследованы еще вопросы: какие именно параметры в конкретных системах обеспечивают свойство эквифинальности, как обеспечивается это свойство, как проявляется закономерность эквифинальности в организационных системах. 7. Закон необходимого разнообразия. Закономерность, известную под этим названием, впервые сформулировав У. Р. Эшби. Он доказал теорему, на основе которой можно сделать вывод, что для того чтобы создать систему, способных справиться с решением проблемы, обладающей определенным известным разнообразием, нужно, чтобы система имела еще большее разнообразие, чем разнообразие решаемой проблему или была способна создать в себе это разнообразие. Этот закон достаточно широко применяется на практике. Он позволяет, на пример, получить рекомендации по совершенствованию систем управления предприятием. 8. Закон осуществимости и потенциальной эффективности. Развивая идею о потенциальной осуществимости системы, Флейшман связывает сложность структуры системы со сложностью поведения, предлагает количественные выражения. Анализ предельных законов надежности, помехоустойчивости, управляемости и других качеств системы показывает, что на их основе можно получить количественные оценки порогов осуществимости. | 3.1.3. Закономерности функционирования систем Помимо общих и частных законов имеются и закономерности функционирования систем, к которым относятся: - единство подсистем управления на всех ступенях управляемой системы; - оптимальность соотношения (пропорциональности) ча­стей системы; - оптимальное соотношение централизации и децентра­лизации управления; - целесообразное распределение прав между органами управления на различных уровнях; - поддержание непрерывности и ритмичности функцио­нирования; - сокращение числа ступеней управления; - возрастание или убывание масштаба функций управле­ния на различных ступенях управления; - концентрация функций управления на каждой сту­пени. В развитии систем можно выделить следующие закономер­ности: 1. Постоянное улучшение всех процессов экономической системы является одним из принципов повышения эффектив­ности деятельности организации. 2. Изменения во времени среды существования системы может привести к ее росту или спаду. Система существует во внешней, внутренней средах и во времени. Время воздействует как на внутреннюю, так и на внеш­нюю среды, что приводит к изменениям в них. Изменения сред может влиять на систему в сторону ее развития или упадка. 3. Развитие систем происходит циклически. В теории систем цикл развития включает три этапа: мед­ленный рост, связанный с накоплением потенциала для развития (обучение персонала, научно-исследовательская работа, получе­ние ноу-хау для процессов, увеличение финансового капитала); бурный рост, связанный с реализацией накопленного потенциала системы; замедление темпов роста, связанное с полностью реализованным потенциалом и накоплением нового потенциала для развития и повторение цикла развития. 3.2. Процессы в системе и управление системой 3.2.1. Переходные процессы в системах Изложим более подобно переходные процессы системы из исходного состояния в конечное под воздействием управляющего воздействия. При описании динамических свойств элементов систе­мы и системы в целом используются, как правило, системы дифференциальных уравнений. Это положение справедливо практически для любых систем, так как любая динамика пред­полагает учет производных от параметров системы по времени. Однако прямая постановка применения этого подхода связана с реализацией огромного объема вычислительных операций. Для решения этой проблемы были разработаны специальные методы, основанные на применении преобразований Лапласа и Карсона. С использованием этих преобразований наиболее легко описать передаточные и переходные свойства системы. Передаточная функции — отношение конечного состояния системы (выхода) к начальному состоянию (входу), выраженное в операторной форме или отношение изображения выходной величины к входной при нулевых начальных условиях. где W(р) — передаточная функция; р — оператор преобразования Лапласа. Если известна передаточная функция и величина, поступив­шая на вход элемента — х(t), то может быть получен выходной сигнал — у(t) (например, результат функционирования системы, элемента системы), т. е. Понятие передаточной функции определено только для линейных объектов. Все реальные объекты являются нелинейными, но если их характеристики близки к линейным, то в небольшом диапазоне изменения входной координаты их можно считать линейными, а координаты линеаризовать. В общем случае передаточную функцию линейного объекта можно представить в виде дроби с полиномами в числителе и знаменателе: где условием физической реализуемости данного объекта (эле­мента, системы) является m, встретившийся индексатору в разных документах, может означать либо курс рубля, либо оценку за экзамен, либо цену товара, или что-нибудь еще. И без точной информации о том, что именно в конкретном документе имеет­ся в виду под этим элементом, поисковый агент не сможет со стопроцентной вероятностью вернуть именно то. что и требова­лось пользователю. Практически любой пользователь сети хотя бы раз сталки­вался с ситуацией, когда при поиске интересующей его инфор­мации он помимо прочего получал от поисковой машины мно­жество бесполезных ссылок. Поскольку поиск информации осуществляется вне контекста, никакие уточнения запросов не смогут надежно найти именно то, что нужно. Для качествен­ного осуществления поиска пользователю необходимо понимать все тонкости предметной области, включая ее лексику, термины, определения, иерархии сущностей — одним словом, доскональ­но знать онтологию. Хорошо, если пользователь является экс­пертом предметной области, хотя даже в этом случае будет найдена лишняя информация, а что делать обычным пользова­телям? Язык OWL призван упростить процесс поиска, возложив необходимость знания предметной области и описание контекста поиска полностью на авторов документа и систему поиска, при­чем передача этих функций авторам документа должна быть незаметна для пользователя. 7.2. Транспортирование информации Основным физическим способом реализации операции транс­портировки является использование локальных сетей и сетей передачи данных. При разработке и использовании сетей для обеспечения совместимости используется ряд стандартов, объ­единенных в семиуровневую модель открытых систем, принятую во всем мире и определяющую правила взаимодействия компо­нентов сети на данном уровне (протокол уровня) и правила взаимодействия компонентов различных уровней (межуровневый интерфейс). Международные стандарты в области сетевого информаци­онного обмена нашли отражение в эталонной семиуровневой модели (рис. 7.4), известной как модель OSI (Open Systems Inerconnection — связь открытых систем). Данная модель раз­работана международной организацией по стандартизации (ISO). Большинство про­изводителей сетевых программно-аппаратных средств стремят­ся придерживаться модели OSI. Но в целом добиться полной совместимости пока не удается. Рис. 7.4 Связь открытых систем Физический уровень реализует физическое управление и от­носится к физической цепи, по которой передаются биты информации, например, телефонной. На этом уровне модель OSI определяет физические, электрические, функциональные и про­цедурные характеристики цепей связи, а также требования к сетевым адаптерам и модемам. Канальный уровень осуществляет управление звеном сети (каналом) и относится к пересылке блоков (совокупности битов) по физическому звену. Осуществляет такие процедуры управ­ления, как определение начала и конца блока, обнаружение ошибок передачи, адресация сообщений и др. Канальный уро­вень определяет правила совместного использования сетевых аппаратных средств компьютерами сети. Сетевой уровень относится к виртуальной (воображаемой) цепи, которая не обязана существовать физически. С помощью интерфейса, обеспечиваемого этим уровнем, удается «спрятать» сложности управления передачей на физическом уровне. Про­граммные средства данного уровня обеспечивают определение маршрута передачи пакетов в сети. Маршрутизаторы, обеспе­чивающие поиск оптимального маршрута на основе анализа адресной информации, функционируют на сетевом уровне мо­дели OSI. В качестве простейшего маршрутизирующего устрой­ства между сегментами сети или различными локальными се­тями может выступать и устройство, функционирующее на более низком канальном уровне модели OSI, называемое мо­стом. Первые три уровня образуют общую сеть, которую коллек­тивно могут использовать многие пользователи. На транспорт­ном уровне контролируется очередность пакетов сообщений и их принадлежность. Таким образом, в процессе обмена между компьютерами поддерживается виртуальная связь, аналогичная телефонной коммутации. На сеансовом уровне между компьютерами устанавливается и завершается виртуальная связь по такому же принципу, как при голосовой телефонной связи. Из-за обилия способов взаи­модействия между пользователями в некоторых случаях труд­но организовать процесс взаимодействия между ними. Для устранения этих трудностей на данном уровне координируются и стандартизируются процессы установления сеанса, управления передачей и приемом пакетов сообщений, завершения сеанса. Программные средства уровня представления выполняют преобразования данных из внутреннего формата передающего компьютера во внутренний формат компьютера получателя, если эти форматы отличаются друг от друга (например, IBM PC и DEC). Данный уровень включает функции, относящиеся к используемому набору символов, кодированию данных и спо­собам представления данных на экранах дисплеев или печати. Помимо конвертирования форматов на данном уровне осущест­вляется сжатие передаваемых данных и их распаковка. Прикладной уровень относится к функциям, которые обе­спечивают поддержку пользователю на более высоком приклад­ном и системном уровнях, например: • организация доступа к общим сетевым ресурсам инфор­мации, дисковой памяти, программным приложениям, внешним устройствам (принтерам, стримерам и др.); • общее управление сетью (управление конфигурацией, раз­граничение доступа к общим ресурсам сети, восстановление работоспособности после сбоев и отказов, управление производительностью); • передача электронных сообщений, включая электронную почту; • организация электронных конференций; • диалоговые функции высокого уровня. Протоколы сетевого взаимодействия Модель OSI представляет собой стандартизированный каркас и общие рекомендации, требования же к конкретным компонентам сетевого программного обеспечения задаются протоколами. Протокол является стандартом в области сетевого програм­много обеспечения и определяет совокупность функциональных и эксплуатационных требований к какому-либо его компоненту, которых придерживаются производи гели этого компонента. Требования протокола могут отличаться от требований эталон­ной модели OSI. Международный институт инженеров по электротехнике и ра­диоэлектронике (IEEE) разработал стандарты дня протоколов пере­дачи данных в локальных сетях. Эти стандарты описывают методы доступа к сетевым каналам данных и называются IEEE 802. Протоколы сетевого взаимодействия можно классифициро­вать по степени близости к физической среде передачи дан­ных: • протоколы нижнего уровня, распространяемые на каналь­ный и физический уровни модели OSI; • протоколы среднего уровня, распространяемые на сетевой, транспортный и сеансовый уровни OSI; • протоколы верхнего уровня, распространяемые на уровень представления и прикладной уровень модели OSI. Каждая из реализаций протоколов вышестоящих уровней использует в процессе своей работы реализации протоколов нижестоящих уровней. Протоколы нижнего уровня OSI соответствуют уровню се­тевых аппаратных средств и нижнему уровню сетевого про­граммного обеспечения. Среди наиболее распространенных стандартов данного уровня можно выделить: • стандарт NDIS (Network Driver Interface Specification спецификация интерфейса сетевых драйверов), разработанный совместно фирмами Microsoft и 3Com; • стандарт ODI (Open DataLink Interface - открытый интер­фейс связи), разработанный совместно фирмами Novell и Apple Computer. Данные стандарты позволяют реализовывать протоколы среднего уровня независимо от сетевых аппаратных средств и обеспечиваю! совместное функционирование разнотипных про­токолов среднего уровня. Универсальный интерфейс канально­го уровня представлен на рис. 7.5. Производители сетевых ап­паратных средств, как правило, разрабатывают драйверы, удовлетворяющие обоим стандартам. Драйвер сетевого адаптера является последним программным компонентом перед физическим уровнем модели OSI и называ­ется подуровнем управления доступом к среде MAC (Media Access Control): Рис. 7.5. Универсальный интерфейс канального уровня - подуровень МАС ориентирован на выполнение таких функ­ций, как непосредственное управление доступом к передающей среде, проверка пакетов сообщений на наличие ошибок; - подуровень LLC (Logical Linc Control) считается независи­мым от особенностей физической передающей среды и исполь­зуемых методов доступа к каналам передачи данных. Стандар­ты по разработке интерфейсов для связи реализаций протоколов среднего уровня модели OSI с драйверами сетевых аппаратных средств как раз относятся прежде всего к подуровню LLC. Протоколы среднего уровня распространяются на сетевой, транспортный и сеансовый уровни эталонной модели. По типу межкомпьютерного обмена эти протоколы можно классифици­ровать на сеансовые (протоколы виртуального соединения) и дейтаграммные протоколы. Сеансовые протоколы определяют организацию передачи информации между компьютерами по так называемому вирту­альному каналу в три этапа: установление виртуального канала (установка сеанса); реализация непосредственного обмена инфор­мацией; уничтожение виртуального канала (разъединение). В сеансовых протоколах порядок следования пакетов при передаче соответствует их исходному порядку в сообщении, а передача осуществляется с подтверждением доставки, а в слу­чае потери отправленных пакетов они передаются повторно. При использовании дейтаграммных протоколов пакеты со­общений передаются так называемыми дейтаграммами неза­висимо друг от друга, поэтому порядок доставки пакетов каж­дого сообщения может не соответствовать их исходному порядку в сообщении. При этом пакеты сообщений передаются без подтверждения. Таким образом, с точки зрения достоверности, сеансовые протоколы являются более предпочтительными, зато скорость передачи при использовании дейтаграммных протоколов гораз­до выше. Любой протокол среднего уровня предусматривает такие этапы реализации межкомпьютерного обмена, как инициализа­ция связи, непосредственный информационный обмен, заверше­ние обмена. Наиболее часто используемыми наборами протоколов средне­го уровня являются: - набор протоколов SPX/IPX, используемый в локальных сетях, функционирующих под управлением сетевой операцион­ной системы NetWare; - протоколы NetBIOS и NetBEUI, поддерживаемые большин­ством сетевых операционных систем и используемых только в локальных сетях; - протоколы ТСР/IР, являющиеся стандартом для глобаль­ной сети Internet, используемые в локальных сетях и поддер­живаемые большинством сетевых операционных систем. Набор протоколов 8РХ/1РХ используется в сетевой опера­ционной системе Netware фирмы Novell. Протокол IPX (Internetwork Packet Exchange — межсетевой обмен пакетами) является дейтаграммным протоколом и соответ­ствует сетевому уровню эталонной модели. Применяется для вы­полнения функций адресации при обмене пакетами сообщений. Протокол SPX (Swquenced Packet Exchange — последователь­ный обмен пакетами) является сеансовым протоколом и соот­ветствует транспортному и сеансовому уровням эталонной мо­дели. По степени близости к самому низкому уровню эталонной модели протокол SPX находится над протоколом IPX и исполь­зует этот протокол. Драйвер, реализующий протокол SPX, использует в процес­се своей работы драйвер, реализующий протокол IРХ. Протокол IРХ является более быстродействующим, чем протокол SРХ. Важным недостатком протоколов SРХ и IРХ является несо­вместимость с протоколами ТСР/IР, используемыми в глобаль­ной сети Internet. Для подключения локальной сети Netware к Internet ис­пользуется один из способов: - непосредственная инсталляция на каждом сетевом компью­тере драйверов, реализующих набор протоколов ТСР/IР; - подключение локальной сети к Internet через шлюз IPX-XP. Протоколы NetBIOS и NetBEUI разработаны фирмой IВМ и предназначены только для локальных компьютерных сетей. Протокол NetBIOS (Network Basic Input/Output System базовая система ввода-вывода) соответствует сетевому, транс­портному и сеансовому уровням эталонной модели. Реализация данного протокола обеспечивает прикладной интерфейс, ис­пользуемый для создания сетевых программных приложений. Протокол NetBEUI (Extended User Interface NetBIOS рас­ширенный пользовательский интерфейс NetBIOS) является модификацией предыдущего протокола и распространяется только на сетевой и транспортный уровни. Реализация протоколов NetBIOS и NetBEUI обеспечивает решение таких задач, как поддержка имен, поддержка сеансо­вого и дейтаграммного взаимодействия, получение информации о состоянии сети, Достоинствами протоколов NetBIOS и NetBEUI являются: удобная адресация, высокая производительность, самонастрой­ка и хорошая защита от ошибок, экономное использование оперативной памяти. Недостатки NetBIOS и NetBEUI связаны с отношением к глобальным сетям: отсутствие поддержки функ­ций маршрутизации и низкая производительность. Семейство протоколов ТСР/IР было разработано для объеди­нения различных компьютерных сетей в одну глобальную сеть, получившую название Internet. Семейство протоколов ТСР/IР включает протоколы, отно­сящиеся как к средним, так и другим уровням модели OSI: • прикладной уровень и уровень представления: протокол передачи файлов FTP, протоколы электронной почты SМТР, РОРЗ. IМАР4, протоколы удаленного доступа SLIP, РРР, Telnet, протокол сетевой файловой системы NPS, протокол управления сетями SNMP, протокол передачи гипертекста НТTР и др.; • сеансовый и транспортные уровни: протоколы ТСР и UDP; • сетевой уровень: протоколы IР, ICMP, IGMP; • канальный уровень: протоколы ARP, RARP. Дейтаграммный протокол IР (Internet Protocol) является основным для сетевого уровня и обеспечивает маршрутизацию предаваемых пакетов сообщений. Протокол ICMP (Internet Control Message Protocol) отвечает за обмен сообщениями об ошибках и другой важной информацией с программными средствами сетевого уровня на другом компьютере, маршрутизаторе или шлюзе. Протокол IGMP (Internet Group Management Protocol) исполь­зуется для отправки 1Р-пакетов множеству компьютеров в сети. Протокол ТСР (Transmission Control Protocol) является про­токолом сетевого уровня и обеспечивает надежную передачу данных между двумя компьютерами путем организации вирту­ального канала обмена и использования его для передачи боль­ших массивов данных. Протокол UDP (User Datagram Protocol) реализует гораздо более простой сервис передачи, обеспечивая надежную достав­ку данных без установления логического соединения. Протоколы верхнего уровня соответствуют уровню пользо­вателей и прикладных программ и распространяются на уровень представления и прикладной уровень эталонной модели сетево­го взаимодействия. Наиболее распространенными являются следующие высокоуровневые протоколы: - протоколы перенаправления запросов и обмена сообщения­ми SМВ, NСР; - протокол управления сетями SNМР; - протокол сетевой файловой системы NFS; - протокол вызова удаленных процедур RPC: - протоколы, повышающие эффективность использования протоколов ТСР/IР среднего уровня DNS, DHSP; - протоколы удаленного доступа к компьютерным ресурсам SLIP, РРР, Теlnet; — протокол передачи файлов FТР; — протокол передачи гипертекста НТТР; протоколы электронной почты SМТР, РОРЗ, IМАР4; - протокол организации электронных конференций и систе­мы новостей NNТР. Протокол SМВ (Server Message Blocks блоки серверных сообщений), разработанный совместно корпорациями Microsoft, Intel и IВМ, используется в сетевых операционных системах Windows, LAN Manager, LAN Server. Данный протокол определяет серии команд, используемых для передачи инфор­мации между сетевыми компьютерами. Протокол NCP (Netware Core Protocol - протокол ядра Netware) разработан фирмой Novell и используется в сетевых ОС Netware. Протокол SNМР (Simple Network Management Protocol простой протокол управления сетью) осуществляет гибкое и полное управление сетью, предполагая выполнение администратором следующих функций: управление конфигурацией, управ­ление доступом к общим сетевым ресурсам, управление произ­водительностью, управление подготовкой к восстановлению, управление восстановлением. При этом любая из функций управ­ления должна обеспечивать решение трех базовых задач: - получение информации о состоянии управляемого объек­та; - анализ полученной информации и выработка управляющих воздействий; - передача управляющих воздействий на исполнение. Протокол NFS (Network File System — сетевая файловая система) предназначен для предоставления универсального интерфейса работы с файлами для различных операционных систем, сетевых архитектур и протоколов среднего уровня. Протокол RPC (Remote Procedure Call — сервис вызова уда­ленных процедур) предназначен для организации межпрограм­мных взаимодействий для сети «клиент-сервер» и обеспечивает связь между процессами-клиентами и процессами-серверами, функционирующими на разных компьютерах сети. Протокол DNS (Domain Name Systems — система доменных имен) предназначен для установления соответствия между смысловыми символьными именами и IР-адресами компьюте­ров. Протокол DHCP (Dynamic Host Configuration Protocol — про­токол динамической конфигурации компьютеров) позволяет автоматически назначать IР-адреса подключаемых к сети ком­пьютеров и изменять их при перемещении из одной подсети в другую. Протокол SLIP (Serial Line Internet Protocol - протокол Internet последовательного соединения) обеспечивает работу про­токолов ТСР/IР при коммутируемом телефонном соединении. Протокол РРР (Point-to_Point Protocol — протокол «точка-точка») обеспечивает установление соединения и реализацию непосредственного обмена информацией, а также (по сравнению со SLIP) позволяет решать следующие задачи: • конфигурация и проверка качества связи; подтверждение подлинности (аутентификация) удаленного пользователя; • динамическое присвоение адресов IР и управление этими адресами; • обнаружение и коррекция ошибок и др. Протокол РРТР (Point-To-Point Tunneling Protocol - туннельный протокол «точка-точка») ориентирован на поддержку мультипротокольных виртуальных частных сетей (Virtual Private Networks), предоставляя возможность удаленным пользователям иметь безопасный доступ к корпоративным сетям по Internet. Протокол Теlnet является общепризнанным стандартом уда­ленного дистанционного управления в Internet, позволяющим в режиме командной строки запускать и выполнять программы на компьютере, с которым установлено удаленное соединение. Требования к компьютерной сети Основным требованием к компьютерной сети является вы­полнение сетью того набора услуг, для которого она предна­значена. К таким услугам могут относиться: доступ к файловым архивам; доступ к страницам веб-сайтов; обмен с использованием электронной почты; интерактивный обмен с помощью IР-телефонии; потоковое видео и т.д. Все остальные требования (а это могут быть: производитель­ность, надежность, совместимость, управляемость, защищен­ность, расширяемость и масштабируемость) связаны с качеством выполнения основной задачи. Хотя важны все перечисленные требования, в понятие «ка­чество обслуживания» для компью­терной сети часто включают только две важнейшие характери­стики — производительность, надежность и безопасность. Производительность. К основным характеристикам про­изводительности относятся время реакции; скорость передачи данных; задержка передачи и ее вариация. Время реакции определяют как интервал времени между возникновением запроса пользователя к какой-либо сетевой службе и получением ответа на этот запрос. Обычно это время складывается из нескольких составляющих (рис. 7.6): t1 - время подготовки запроса на пользовательском ком­пьютере; t2 - время передачи между клиентом и сервером; t3 - время обработки запроса на сервере; Рис. 7.6. Обмен «пользователь-клиент-сервер» Сервер - t4 - время доставки ответа с сервера на клиентский ком­пьютер; - t5 — время обработки ответа на этом компьютере. С точки зрения работы сети важнейшими составляющими являются t2 и t4, т.е. задержки на передачу по сети. Скорость передачи данных — определяется объемом данных, передаваемых в единицу времени. Используется также понятие пропускной способности — это скорость передачи па­кетов между узлами сети через различные коммуникационные устройства. Скорость передачи измеряется: - в битах в секунду; - в пакетах в секунду. Различают три скорости. 1. Средняя скорость. Берется достаточно длительный про­межуток времени (час, сутки) и общий объем переданных дан­ных делится на время. 2. Мгновенная скорость. Для усреднения выбирается очень маленький промежуток времени — например, 10 мс или 1 с. 3. Максимальная скорость. Это максимальная мгновенная скорость, зафиксированная за время наблюдения. При проектировании сети чаще всего пользуются параметра­ми средней и максимальной скорости. Иногда оперируют и общей пропускной способностью, рас­сматриваемой как максимальное количество информации, пере­даваемой между всеми узлами сети в единицу времени. Задерэюка передачи — время между моментом поступления данных на вход какого-то сетевого устройства или части сети и моментом появления этих данных на выходе, т.е. tзад = tвых – tвх. Отличием этого параметра от времени реакции является то, что в tзад никогда не включается время на обработку в конечных узлах сети. Обычно рассматривают максимальную задержку и вариацию задержки. Надежность и безопасность. Для обычных технических средств используют такие показатели надежности, как: среднее время наработки на отказ; вероятность отказа; - интенсивность отказов. Однако эти характеристики пригодны для оценки только простых устройств, которые могут находиться в двух состоя­ниях — работоспособном и отказа. Сложные системы из многих элементов могут иметь и про­межуточные состояния. Поэтому для оценки надежности таких сложных систем как сети применяют другой набор характери­стик. Готовность (или коэффициент готовности), Availability —-доля времени, в течение которого система может быть исполь­зована. Для увеличения коэффициента готовности в состав системы включают резервные элементы. Сохранность данных (и их защита от искажений). Согласованность данных (их непротиворечивость). Это требуется, например, когда несколько копий данных хранятся на разных файловых серверах. Может также применяться параметр вероятность по­тери пакета (например, из-за переполнения буфера маршру­тизатора, отсутствия работоспособного пути в сети, поражения пакета ошибками). Этот параметр может представляться в виде: - вероятности искажения отдельного бита передаваемых данных; - отношения числа потерянных пакетов к общему числу передаваемых пакетов. Безопасность (Security) — способность системы защитить данные от несанкционированного доступа. Сюда относятся защита каналов, защита компьютеров, защита от взлома паро­лей и т.д. Отказоустойчивость (Fault tolerance) способность системы скрывать от пользователя факт отказа отдельных элементов. Например, если копии данных хранятся на несколь­ких файловых серверах, пользователь может и не заметить факт отказа одного их них. В этом случае говорят о деградации си­стемы, так как при отказе одного сервера увеличивается время доступа к базе данных из-за уменьшения степени распаралле­ливания запросов. Специфичными для сетей являются параметры расширяемо­сти и масштабируемости. Расширяемость (Extensibility) — возможность легко до­бавлять в сеть новые элементы (пользователей, компьютеры, приложения, службы), наращивать длину сегментов и заменять аппаратуру более мощной. Масштабируемость (Scalability) — возможность наращи­вания количества узлов и протяженности связей в сети в очень широких пределах. При этом производительность сети не ухуд­шается. Часто термины «расширяемость» и «масштабируемость» ис­пользуются как синонимы. Однако, если взять, к примеру, сеть Ethernet, то можно говорить о хорошей расширяемости (коли­чество компьютеров на сегменте можно увеличить до 100), но при этом резко снижается производительность сети, т.е. это указывает на плохую масштабируемость. Прозрачность (Transparency) сети достигается в том слу­чае, когда для пользователя сеть представляется не как мно­жество компьютеров, связанных сложной системой каналов, а как единая вычислительная машина с системой разделения времени. Символом прозрачности считают принцип: «Сеть — это ком­пьютер». Прозрачность может достигаться на двух уровнях — поль­зователя и программиста. Прозрачность на уровне пользователя — для работы в сети используются те же команды и привычные процедуры, что и для работы с локальными ресурсами. Прозрачность на уровне программиста — приложению для доступа к удаленным ресурсам требуются те же вызовы, что и для локальных ресурсов. Сеть должна скрывать различия операционных систем и компьютеров. Можно одинаково обращаться к ресурсам на компьютере с ОС Macintoch, Windows или Unix. От пользова­теля не требуется знание места расположения ресурса. Ресурсы должны свободно перемещаться с одного компьютера на другой без изменения их имен. Поддержка разных видов трафика: наряду с традици­онным трафиком передачи данных все увеличивается доля мультимедийного трафика — передаваемых в цифровой форме речи и изображения. Особенность мультимедийного трафика — это жесткие тре­бования к синхронизации передаваемых данных. При запазды­вании сообщений наблюдаются искажения. Необходимость передачи мультимедийного трафика требует внесения изменений как в протоколы, так и в оборудование. В сети в общем случае должны сосуществовать два вида трафика: - традиционный компьютерный (пульсирующий); - мультимедийный (синхронный). Это является сложной задачей и ближе всего к ее решению подошли сети АТМ. Управляемость — возможность централизованно контро­лировать состояние основных элементов сети, выявлять и устра­нять неисправности, выполнять анализ производительности и планировать развитие сети. В этой области еще очень много нерешенных проблем. В основном существующие системы не управляют сетью, а лишь осуществляют наблюдение за ее работой. Совместимость (или интегрируемость) — способность сети включать в себя разнообразное ПО и аппаратное обеспе­чение, т.е. сеть может быть неоднородной или гетерогенной. Еще такие сети называют интегрированными. В них могут сосуществовать различные ОС, стеки протоко­лов, аппаратные средства и приложения от разных произво­дителей. Основной путь обеспечения совместимости — это ис­пользование открытых стандартов и спецификаций. Традиционные сети обеспечивают сервис, который получил название «Best effort» — с максимальными усилиями. Это озна­чает, что сеть не дает никаких гарантий на обслуживание, на­пример сети Ethernet, Token Ring, IP, Х25. При обработке очередей обычно используется алгоритм FIFO, а при переполнении буфера — пакеты отбрасываются. В настоящее время самый распространенный путь обеспече­ния QoS — это постоянное наращивание пропускной способности сети, т.е. постоянно иметь избыточную пропускную способность. Встроенные механизмы QoS пока применяются только в таких сетях как АТМ и Frame Relay. Типы QoS. Определяются соответствующими типами. Сервис Best Effort — с максимальными усилиями. Это фак­тически отсутствие QoS. Обслуживание производится без каких-либо гарантий, например, IP-сети и Ethernet с принципом FIFO. Сервис с предпочтением, (называют также «мягким» сервисом QoS). В этом случае некоторые виды трафика обслу­живаются лучше остальных. Но характеристики обслуживания точно неизвестны — они зависят от характеристик трафика. Например, при высокой интенсивности высокоприоритетного трафика может совсем прекратиться обслуживание трафика с низким приоритетом. Гарантированный сервис (называется также «жестким» или «истинным» сервисом QoS). Различным типам трафика даются статистические гарантии. Обычно этот тип QoS основан на предварительном резервировании сетевых ресурсов для каж­дого из потоков, получивших гарантии обслуживания. Однако и эти гарантии носят статистический характер. Например, с вероятностью 0,999 задержка пакета не должна превышать 100 мс. При этом производится контроль интенсивности входных потоков — чтобы это значение не превышало заранее оговорен­ную величину. Такой тип QoS применяется обычно для обслу­живания тех приложений, для которых нужны гарантии про­пускной способности и/или задержек. Например, это может быть трафик видеоконференции или трафик, поступающий от измерительных систем реального времени. Рассмотрим новые базовые сети и их роль в обеспечении качества обслуживания. Эти сети являются основой вторичных сетей — компьютерных и телефонных. Как было показано выше, обеспечение QoS за­висит от имеющегося резерва пропускных способностей, т.е. от производительности первичной сети. Без развития первичных сетей невозможен прогресс сетевых технологий. Такие сети называют также опорными и первичными сетя­ми. Современные сети основаны на коммутации каналов. Для создания абонентского канала коммутаторы первичных сетей поддерживают один из методов мультиплексирования и ком­мутации. В настоящее время для мультиплексирования абонентских каналов используют: технику частотного мультиплексирования — FDM (Frequency Division Multiplexing); мультиплексирование по длине волны WDM (Wave Division Multiplexing); мультиплексирование с разделением времени — TDM (Time Division Multiplexing). Частотное мультиплексирование применяется в основ­ном в телефонных сетях, где речевой телефонный канал имеет спектр 300 — 3 400 Гц (т.е. на его передачу необходима пропускная способность 3 100 Гц). Кабельные же системы между телефонны­ми коммутаторами имеют пропускную способность в сотни мега­герц. Для передачи производится модуляция высокочастотного сигнала низкочастотным. Таким образом, спектр модулированно­го сигнала переносится в другой частотный диапазон. Высоко­частотный сигнал делится на полосы по 4000 Гц (3 100 4~ 900 страховой промежуток) . В сетях на основе РОМ-коммутации принято несколько уровней уплотненных каналов. Это базовая группа (12 абонентских каналов), супергруппа (60 абонентских каналов) и главная группа (600 абонентских каналов), которая имеет полосу пропускания 2520 КГц (564—3084 КГц). В первичных сетях с мультиплексированием по длине волны (WDM и DWDM) используется тот же принцип частот­ного разделения, но информационным сигналом в них является не электрический ток, а свет. Используется инфракрасный диапазон с длинами волн от 850 до 1 565 нм, что соответствует частотам 196 — 350 ТГц. В магистральном канале обычно мультиплексируется доста­точно много спектральных каналов: 16, 32, 40, 80 или 160. Если используются 16 и более каналов, то такая техника часто на­зывается плотной, т.е. Dense WDM или DWDM. Внутри спек­трального канала данные могут кодироваться как дискретным, гак и аналоговым способами. Коммутация каналов на основе разделения времени как уже упоминалось, эта техника носит название «Мультиплек­сирование с разделением времени» (Time Division Multiplexing, TDM). Основой этой технологии являются каналы Т1/Е1, кото­рые были предложены для передачи вызовов между телефонны­ми станциями (АТС). Это дуплексные цифровые каналы. Для передачи используются две пары витых проводников (по паре в каждую сторону). В 1990-е гг. эти каналы стали очень популярны в качестве средства подключения абонентов (небольших фирм, корпоративных сетей) к сети Internet. На базе внедренных в телефонии каналов Т1 к настоящему времени сформировались два поколения таких цифровых базо­вых сетей: - технология плезиохронной цифровой передачи (Plesiochronous Digital hierarchy, PDH). «Плезио» означает «почти», т.е. это почти синхронная передача; - синхронная цифровая иерархия (Sinchronous Digital Hierarchy, SDH). В США технология SDH называется SONET. К недостаткам технологии PDH относятся: - сложность мультиплексирования и демультиплексирования данных. Например, для извлечения одного канала из потока ТЗ надо демультиплексировать канал до Т2, затем — до Т 1, а уже затем демультиплексировать канал Т1; - отсутствие встроенных средств контроля и управления сетью. Нет и процедур поддержки отказоустойчивости; - слишком низкие (по понятиям современных сетей) скорости передачи. Иерархия скоростей Е1 заканчивается на 139 Мбит/с, а современные оптоволоконные каналы позволяют передавать со скоростью в десятки гигабит в секунду. Эти недостатки были устранены в сетях SDH, которые и стали в настоящее время одним из тех типов сетей, который позволяет удовлетворить требования к качеству обслужива­ния. Технология синхронной цифровой иерархии (Sinchronous Digital Hierarchy, SDH) разработана для создания надежных транспортных каналов, позволяющих гибко формировать циф­ровые каналы в широком диапазоне скоростей — от единиц мегабит в секунду до десятков гигабит в секунду. Основная область применения — первичные сети операторов связи. Эти сети относятся к классу полу постоянных сетей с коммутацией каналов — формирование канала происходит по инициативе оператора связи. Поэтому чаще всего вместо тер­мина «коммутация» используют термин «кросс-коннект» (cross-connect). Используется мультиплексирование с разделением времени TDM. Информация адресуется путем относительного временного положения внутри составного кадра. Обычно эти сети используют для объединения большого числа более низко­скоростных каналов PDH. На рис. 7.7 приведен пример струк­туры сети SDH. Рис. 7.7. Пример структуры сети 8ВН Достоинствами сетей SDH являются: гибкая иерархическая система мультиплексирования циф­ровых потоков с различными скоростями. Возможность ввода и вывода пользовательской информации без демультиплекси­рования потока в целом: - отказоустойчивость сети. Использование резервных марш­рутов и резервного оборудования. Переход на резервный путь обычно требует не более 50 мс; - мониторинг и управление сетью на основе той информации, которая встроена в заголовки кадров; - высокое качество транспортного обслуживания для трафи­ка любого вида — голосового, видео и компьютерного. Техника мультиплексирования TDM, лежащая в основе SDH, обеспечи­вает трафику каждого абонента гарантированную пропускную способность, а также низкий и фиксированный уровень задер­жек. Сети SDH составляют сегодня фундамент практически всех крупных телекоммуникационных сетей — региональных, на­циональных и между народных. Эти сети легко интегрируются с сетями DWDM, обеспечивая передачу информации по оптическим магистралям со скоростя­ми сотни гигабит в секунду за счет мультиплексирования с разделением по длине волны (рис. 7.8). В сетях DWDM сети SDH играют роль сетей доступа, т.е. ту же роль, что играют по отношению к ним сети PDH. К типовым топологиям относятся кольца, линейные цепи и ячеистая топология, близкая к полносвязной. Вторым типом современных базовых сетей, которые позво­ляют обеспечить поддержку служб, имеющих требуемое каче­ство обслуживания, являются сети DWDM. Рис. 7.8. Иерархия базовых сетей и сетей доступа Технология плотного волнового (спектрального) мультиплек­сирования SWDM (Dense Wave Division Multiplexing) предна­значена для создания оптических магистралей нового поколения, работающих на мультимегабитных и терабитных скоростях. Информация в оптическом волокне передается одновременно большим количеством световых волн. Сети DWDM работают по принципу коммутации каналов — при этом каждая световая волна представляет собой отдельный спектральный канал. Каждая волна несет свою собственную информацию, при этом оборудование DWDM не занимается непосредственно про­блемами передачи данных на каждой волне, т.е. способом ко­дирования информации и протоколом ее передачи. Устройства DWDM занимаются только объединением раз­личных волн в одном световом пучке, а также выделением из общего сигнала информации каждого спектрального канала. Оборудование DWDM позволяет передавать по одному опти­ческому каналу 32 и более волн различной длины в окне про­зрачности 1 550 нм. При этом каждая волна может переносить информацию со скоростью до 10 Гбит/с (при применении про­токолов STM-64 или 10GE). Ведутся работы по повышению этой скорости до 40 80 Гбит/с. Мультиплексирование DWDM называется «плотным», так как в нем используется существенно меньшее (чем у предше­ствующей технологии WDM) расстояние между длинами волн. Рис. 7.9. Интервалы между каналами В рекомендации С.692 определен частотный план с разнесени­ем частот на 100 ГГц ( = 0,8 нм). Для передачи используется 41 волна: от 1 528 нм (191 ТГц) до 1 560 нм (192 ТГц). Опреде­лен также частотный план с разнесением на 50 ГГц ( = 0,4 нм), что позволяет передавать в этом диапазоне 81 волну. Имеются экспериментальные образцы с разнесением на 25 ГГц. Такая технология называется High Dence WDM (HDWDM). Как видно на рис. 7.9, необходимо обеспечить высокую точ­ность частоты, чтобы не допустить перекрытия спектра кана­лов. Преимуществами технологии DWDM являются: — высокий коэффициент использования частотного диапазо­на оптоволокна; —отличная масштабируемость — достаточно просто добавить новые спектральные каналы; —экономическая эффективность — не требуется электриче­ская регенерация на длинных маршрутах; —независимость от протокола передачи через магистраль DWDM можно передавать трафик сетей любого типа; —независимость спектральных каналов друг от друга; —совместимость с технологией SDH. Мультиплексоры DWDM оснащаются интерфейсами STM-N, способными принимать и передавать данные мультиплексоров SDH; —совместимость с технологиями Ethernet — Gigabit Ethernet и 10GE; —стандартизация на уровне Международного союза по теле­коммуникациям ITU-Т. 7.3. Обработка информации Обработка информации состоит в получении одних «инфор­мационных объектов» из других «информационных объектов» путем выполнения некоторых алгоритмов и является одной из основных операций, выполняемых с информацией и главным средством увеличения ее объема и разнообразия. На самом верхнем уровне можно выделить числовую и не­числовую обработки. В указанные виды обработки вкладыва­ется разная трактовка понятия «данные». При числовой об­работке используются такие объекты, как переменные, векторы, матрицы, многомерные массивы, константы и т.д. При нечис­ловой обработке объектами могут быть файлы, записи, поля, иерархии, сети, отношения и т.д. Другое отличие заключается в том, что при числовой обработке содержание данных не име­ет большого значения, в то время как при нечисловой обработ­ке необходимы непосредственные сведения об объектах, а не их совокупность в целом. С точки зрения реализации на основе современных достиже­ний вычислительной техники выделяют такие виды обработки информации: - последовательная обработка, применяемая в традиционной фоннеймановской архитектуре ЭВМ, располагающей одним процессором; - параллельная обработка, характеризующаяся наличием нескольких процессоров в ЭВМ; - конвейерная обработка, связанная с использованием в ар­хитектуре ЭВМ одних и тех же ресурсов для решения разных задач, причем если эти задачи тождественны, то это последо­вательный конвейер, если задачи одинаковые — векторный конвейер. Принято относить существующие архитектуры ЭВМ с точки зрения обработки информации к одному из следующих классов. Архитектуры с одиночным потоком команд и одиночным потоком данных (SISD) — традиционные фоннеймановские однопроцессорные системы, где имеется центральный процессор, работающий с парами «атрибут — значение». Архитектуры с одиночным потоком команд и множествен­ным потоком данных (SIMD) — особенность данного класса — наличие одного (центрального) контроллера, управляющего рядом одинаковых процессоров. В зависимости от возможностей контроллера и процессорных элементов, числа процессоров, организации режима поиска и характеристик маршрутных и выравнивающих сетей выделяют: - матричные процессоры, используемые для решения вектор­ных и матричных задач; -- ассоциативные процессоры, применяемые для решения не­числовых задач и использующие память, в которой можно об­ращаться непосредственно к информации, хранящейся в ней; - процессорные ансамбли, применяемые для числовой и не­числовой обработки; - конвейерные и векторные процессоры. Архитектуры с множественным потоком команд и одиноч­ным потоком данных (MISD) — конвейерные процессоры. Архитектуры с множественным потоком команд и мно­жественным потоком данных (MIMD) — мультипроцессорные системы, системы с мультобработкой, вычислительные системы из многих машин, вычислительные сети. Основные процедуры обработки данных представлены на рис. 7.10. Создание данных как процесс обработки предусматривает их образование в результате выполнения некоторого алгоритма и дальнейшее использование для преобразований на более высоком уровне. Модификация данных связана с отображением изменений в реальной предметной области, осуществляемых путем включе­ния новых данных и удалением ненужных. Рис. 7.10. Основные процедуры обработки данных Безопасность и целостность направлены на адекватное ото­бражение реального состояния предметной области в информа­ционной модели и обеспечивают защиту информации от не­санкционированного доступа (безопасность) и от сбоев и по­вреждений технических и программных средств. Поиск информации, хранимой в памяти компьютера, осу­ществляется как самостоятельное действие при выполнении ответов на различные запросы, так и вспомогательная операция при обработке информации. Поддержка принятия решения является наиболее важным действием, выполняемым при обработке информации. Широкая альтернатива принимаемых решений приводит к необходимости использования разнообразных математических моделей [25, 32]. Создание документов, сводок, отчетов заключается в преоб­разовании информации в формы, пригодные для чтения как человеком, так и компьютером. С этим действием связаны и такие операции как обработка, считывание, сканирование и со­ртировка документов. Преобразование информации осуществляет ее перевод из одной формы представления или существования в другую и определяется потребностями, возникающими в процессе реали­зации информационных технологий. Реализация всех действий, выполняемых в процессе обработ­ки информации, осуществляется с помощью разнообразных программных средств. Наиболее распространенной областью применения технологической операции обработки информации является принятие решений. В зависимости от степени информированности о состоянии управляемого процесса, полноты и точности моделей объекта и системы управления, взаимодействия с окружающей средой процесс принятия решения протекает в условиях определен­ности, риска, неопределенности и многокритериальности. При принятии решений в условиях определенности модели объекта и системы управления считаются заданными, а влияние внешней среды несущественным. Поэтому между выбранной стратегией использования ресурсов и конечным результатом существует однозначная связь, откуда следует, что в условиях определенности достаточно использовать решающее правило для оценки полезности вариантов решений, принимая в качестве оптимального то, которое приводит к наибольшему эффекту. Если таких стратегий несколько, то все они считаются эквива- лентными. Для поиска решений в условиях определенности используют методы математического программирования. В отличие от предыдущего случая для принятия решений в условиях риска необходимо учитывать влияние внешней среды, которое не поддается точному прогнозу, а известно только ве­роятностное распределение ее состояний. В этих условиях ис­пользование одной и той же стратегии может привести к раз­личным исходам, вероятности появления которых считаются заданными или могут быть определены. Оценку и выбор стра­тегий проводят с помощью решающего правила, учитывающего вероятность достижения конечного результата. При принятии решений в условиях неопределенности как и в предыдущей задаче, между выбором стратегии и конечным результатом отсутствует однозначная связь. Кроме того, неиз­вестны также значения вероятностей появления конечных ре­зультатов, которые либо не могут быть определены, либо не имеют в контексте содержательного смысла. Каждой паре «стратегия — конечный результат» ставится в соответствие не­которая внешняя оценка в виде выигрыша. Наиболее распро­страненным является использование критерия получения мак­симального гарантированного выигрыша. Принятие решений в условиях многокритериалъности воз­никает в случае наличия нескольких самостоятельных, не сво­димых одна к другой целей. Наличие большого количества решений усложняет оценку и выбор оптимальной стратегии. Одним из возможных путей решения является использование методов моделирования. Решение задач с помощью искусственного интеллекта за­ключается в сокращении перебора вариантов при поиске реше­ния, при этом программы реализуют те же принципы, которы­ми пользуется в процессе мышления человек. Экспертная система пользуется знаниями, которыми она обладает в своей узкой области, чтобы ограничить поиск реше­ния задачи путем постепенного сужения круга вариантов. Методы решения задач в экспертных системах: - метод логического вывода, основанный на технике доказа­тельств, называемой резолюцией и использующей опровержение отрицания (доказательство «от противного»); — метод структурной индукции, основанный на построении дерева принятия решений для различения объектов из большо­го количества данных на входе; - метод эвристических правил, основанных на перенимании опыта у экспертов-людей, а не на абстрактных правилах фор­мальной логики; - метод машинной аналогии, основанный на представлении информации о сравниваемых объектах в удобном виде, напри­мер, в виде структур данных, называемых фреймами. Источники «интеллекта», проявляющегося при решении за­дачи, могут оказаться бесполезными либо полезными или эко­номичными в зависимости от определенных свойств области, в которой поставлена задача. Исходя из этого, может быть осу­ществлен выбор метода построения экспертной системы или использования готового программного продукта. Процесс выработки решения на основе первичных данных (рис. 7.11) можно разбить на два этапа: выработка допустимых вариантов решений путем математической формализации с ис­пользованием разнообразных моделей и выбор оптимального решения на основе субъективных факторов. Рис. 7.11. Процесс выработки решения на основе первичных данных Информационные потребности лиц, принимающих решение, во многих случаях ориентированы на интегральные технико-экономические показатели, которые могут быть получены в результате обработки первичных данных, отражающих текущую деятельность предприятия. Анализируя функциональные взаи­мосвязи между итоговыми и первичными данными можно по­строить так называемую информационную схему, которая от­ражает процессы агрегирования информации. Первичные данные, как правило, чрезвычайно разнообразны, интенсивность их поступления высока, а общий объем на интересующем ин­тервале велик. С другой стороны, состав интегральных показа­телей относительно мал, а требуемый период их актуализации может быть значительно ниже периода изменения первичных данных — аргументов. Для поддержки принятия решений обязательным является наличие таких компонентов, как обобщающий анализ, прогно­зирование, ситуационное моделирование. Система поддержки принятия решений (СППР) может быть представлена как автоматизированная интерактивная человеко-машинная система поддержки принятия решений на основе использования данных и моделей. СППР предназначены для поддержки управленческих решений и интуитивного подхода к решению управленческих задач. Для этого они обеспечивают пользователей необходимой информацией, генерируют, оцени­вают и предлагают несколько вариантов. Системы поддержки принятия решений входят в состав практически любой совре­менной информационной системы. Понятие информационной системы (ИС) и понятие системы поддержки принятия решений являются взаимодополняющими. В соответствии с характером обработки информации в ИС на различных уровнях управления заданной системой (оперативном, тактическом и стратегическом) выделяются три типа информационных подсистем — системы обработки данных (EDP – Electronic Data Processing); инфор­мационная система управления (MIS – Management Information System); система поддержки принятия решений (DSS – Decision Support System). Для задач СППР свойственны недостаточность имеющейся информации, ее противоречивость и нечеткость, преобладание качественных оценок целей и ограничений, слабая формализованность алгоритмов решения. В качестве инструментов обоб­щения чаще всего используются средства составления аналитических отчетов произвольной формы, методы статистического анализа, экспертных оценок и систем, математического и ими­тационного моделирования. Таким образом, СППР — это автоматизированная система, используемая для различных видов деятельности при принятии решений в ситуациях, когда невозможно или нежелательно иметь автоматическую систему, полностью выполняющую весь процесс решения, вследствие слабой структурированности или неструктурированности решаемых проблем. Такая «система поддержки принятия решения» может со­стоять из нескольких подсистем, реализующих 7 основных функций СППР: 1) оценка обстановки (ситуации), выбор критериев и оценка их относительной важности; 2) генерация возможных решений (сценариев действий); 3) оценка решений (сценариев действий) и выбор лучшего; 4) обмен информацией об обстановке принимаемых решений и согласование групповых решений (в тех случаях, когда это возможно); 5) моделирование принимаемых решений (в тех случаях, когда это возможно); 6) динамический компьютерный анализ возможных послед­ствий принимаемых решений; 7) сбор данных о результатах реализации принятых решений и оценка результатов. СППР зачастую используют как интегрированные подсисте­мы в составе сложных комплексов управления и контроля. Для подобных интегрированных СППР можно выделить несколько основных функций: обеспечение ЛПР информацией для процесса принятия ре­шения, включая ее предварительную обработку; организационно-методическое обеспечение процесса принятия решений; моделирование последствий принятия решений; экспертные функции: выдача рекомендаций и обоснований; обеспечение согласованности решений, принимаемых в груп­пах. Модель процесса принятия решений человеком включает три основные ступени: интеллектуальную ступень, конструирование и выбор. Термин «поддержка» подразумевает различные шаги и задачи на каждом этапе процесса принятия решений. В зависимости от данных, с которыми СППР работают, их можно разделить на оперативные (предназначенные для не­медленного реагирования на текущую ситуацию); стратегические (основанные на анализе большого количества информации из разных источников с привлечением сведений, содержащихся в системах, аккумулирующих опыт решения проблем). Оперативные СППР получили название Информационных Систем Руководства (ИСР — Executive Information Systems). По сути, они представляют собой конечные наборы отчетов, построенные на основании данных из информационной системы предприятия или OLTP-системы. Для ИСР характерно следую­щее: - отчеты, как правило, базируются на стандартных для ор­ганизации запросах; число последних относительно невелико; — отчеты представляются в максимально удобном виде, включающем, наряду с таблицами, деловую графику, мульти­медийные возможности и т.п.; система ориентирована на конкретный вертикальный ры­нок, например финансы, маркетинг, управление ресурсами. Стратегические СППР предполагают достаточно глубокую проработку данных, специально преобразованных так, чтобы их было удобно использовать в ходе процесса принятия решений. Неотъемлемым компонентом СППР этого уровня являются пра­вила принятия решений, которые на основе агрегированных данных подсказывают менеджерскому составу выводы и при­дают системе черты искусственного интеллекта. Такого рода системы создаются только в том случае, если структура бизнеса уже достаточно определена и имеются основания для обобщения и анализа не только данных, но и процессов их обработки. Большая часть используемых сегодня СППР разработана для генерации и оценки альтернатив посредством анализа «что-если» и «поиска цели» на этапах конструирования и выбора. Финансовые модели служат для поддержки и планирования, рассчитывая последствия запланированных действий на основе оценки прибылей. Репрезентативные модели оценивают последствия действий (принятия решений) на основе комплекса моделей, включая все имитационные модели. Оптимизирующие модели находят оптимальные решения. Предлагающие модели дают специальное решение для четко структурированных задач. Такие системы выполняют механические вычисления и не оставляют места управленческому суждению. Управление данными и моделями в СППР практически не­разделимо, поэтому многие исследователи фокусируют внимание на обеих сторонах вопроса, на управлении и данными, и моде­лями. Данные представляют собой фактические результаты наблюдения за физическими явлениями, например, это могут быть размеры суточного выпуска продукции, объем дневных продаж и уровень запасов продукта А. База данных содержит совокупность взаимосвязанных файлов. Управление данными в СППР — это необходимая функция, используемая, главным образом, на интеллектуальной стадии процесса принятия решений, но недостаточная для поддержки этапов конструирования и выбора альтернатив. Для поддержки этих этапов СППР должны обеспечить выполнение таких опе­раций, как проекция, дедукция, анализ, генерация альтернатив, сравнение альтернатив, оптимизация и имитация. При выпол­нении этих задач СППР используют различные типы моделей из областей знаний об управлении и исследовании операций. Эти модели включают линейное программирование, целочис­ленное программирование, сетевые модели, программирование целей, имитационные и статистические модели и электронные таблицы. Другой важной, развивающейся в последнее время разновид­ностью СППР, являются системы поддержки принятия реше­ний, основанные на базе знаний (СППРБЗ), которые представ­ляют собой гибрид СППР и ЭС и предназначены для решения широкого круга организационных задач. В интегрировании СППР и ЭС выделяются два основных подхода: экспертные системы поддержки (ЭСП) и интеллектуальные системы под­держки (ИСП). Основные различия между этими системами заключаются в следующем — ЭСП предназначены для замены живого эксперта машинным экспертом, а задачи ИСП заклю­чаются в поддержке знаний отдельных пользователей и групп. Широкий ряд управленческих задач реального мира легче под­дается решению, если используются как количественные, так и качественные данные. Новая интегрированная система (ЭСП или ИСП) может помогать ЛПР, используя знания и опыт ключевых фигур в организации. Узким местом при разработке систем, основанных на знаниях, таких как ЭСП например, яв­ляется задача приобретения знаний: этот процесс состоит из представления знаний, проверки, механизма построения логи­ческих выводов, механизмов объяснения и управления. Множество новых средств и технологий способно расширить возможности СППР, среди них важное место занимает интел­лектуальный анализ данных (ИАД), обычно определяемый как метод поддержки принятия решений, основанный на анализе зависимостей между данными [23]. Существуют два подхода автоматизации поиска зависимостей между данными. В первом подходе, используемом в традиционной технологии анализа, пользователь сам выдвигает гипотезы относительно зависимостей между данными. Гипотеза приводит к построению отчета, анализ отчета — к выдвижению новой гипотезы и т.д. Такая методика действует и в том случае, когда пользователь применяет такие развитые средства, как OLAP, поскольку про­цесс поиска по-прежнему полностью контролируется человеком. Во многих системах ИАД в этом процессе автоматизирована проверка достоверности гипотез, что позволяет оценить вероят­ность тех или иных зависимостей в базе данных. Второй подход основан на автоматическом поиске зависимо­сти между данными. Увеличивающееся количество продуктов, реализующих автоматический поиск зависимостей, подтверж­дает растущий интересе производителей и потребителей к си­стемам именно такого типа. Процессы ИАД подразделяются на три большие группы: по­иск зависимостей (discovery), прогнозирование (predictive modelling) и анализ аномалий (forensic analysis). При поиске за­висимостей осуществляется просмотр базы данных и автома­гическое выявление зависимостей. Проблемой здесь является отбор действительно важных зависимостей из огромного числа существующих в БД. Прогнозирование основано на том, что пользователь предъявляет системе записи с незаполненными полями и запрашивает недостающие значения. Система сама анализирует содержимое базы и делает правдоподобное пред­сказание относительно этих значений. Анализ аномалий заклю­чается в процессе поиска подозрительных данных, сильно от­клоняющихся от устойчивых зависимостей. Необходимость оперативной обработки стремительно возрас­тающих объемов информации вызвало к жизни появление и активное развитие технологии интеллектуального анализа дан­ных (ИАД или data mining). Теоретической базой ИАД явля­ются методы математической статистики и искусственного интеллекта. Сложность решаемых задач потребовала создания специализированных инструментальных средств, ориентирован­ных на конечного пользователя и предназначенных для решения как типовых, так и специфических задач в различных пред­метных областях. Областями применения ИАД являются научные исследова­ния, образование, статистика, здравоохранение, производство, финансы, правоохранительная и военная деятельность. Разнообразие решаемых задач вынуждает разработчиков создавать исследовательские ИАД, предназначенные для рабо­ты с новыми типами проблем, и прикладные ИАД, ориентиро­ванные на решение типовых задач. Каждый из классов систем может быть ориентирован как на специалистов, так и непро­граммирующих пользователей. К сожалению, универсальные средства ИАД довольно слож­ны и дороги, поэтому они не могут широко применяться в рамках интегрированных систем, ориентированных на конечно­го пользователя. В основу технологии ИАД положен не один, а несколько принципиально различных подходов (табл. 7.1), причем использование некоторых из них невозможно без специ­альной подготовки [46]. Выбор подхода нередко требует при­влечения специалиста по ИАД. Таблица 7.1. Основные технологии интеллектуального анализа данных Технология Область применения Недостатки Правила вывода Работа с данными, связанными отноше­ниями, представлен­ными в виде правил «если то» Потеря наглядности при большом количе­стве правил; не всегда удается выделить от­ношения «если то» Нейронные сети Работа с нелиней­ными зависимостя­ми , зашумленными и неполными данными Модель типа «черный ящик» не позволяет объяснить выявлен­ные знания, при этом данные обязательно должны быть преобра­зованы в числовой вид Нечеткая логика Ранжировка данных по степени близости к желаемым резуль­татам; нечеткий по­иск в базах данных Из-за новизны техноло­гии в настоящее время известно ограниченное число специализиро­ванных приложений Визуализация Многомерное графическое пред­ставление данных (пользователю самому представля­ется возможность выявить закономер­ности отношений между данными) Зависимость интер­претации модели от аналитика Статистика Научные и инже­нерные приложения, характеризуемые наличием большого числа алгоритмов и опыта их приме­нения Крен в сторону про­верки гипотез, а не выявления новых закономерностей в данных К- ближайший сосед Выявление кла­стеров, обработка целостных источни­ков данных Требует больших объе­мов памяти, проблемы с чувствительностью Интегрированные технологии Выбор подходов, адекватных зада­чам, или их срав­нение Сложность средств поддержки; высокая стоимость. Для каж­дой отдельно взятой технологии не всегда реализуется наилуч­шее решение Одним из основных подходов к поиску и выборке данных является оперативная аналитическая обработка (OLAP – Online Analytical Processing). Общеизвестно, что OLAP-системы построены на двух базовых принципах: все данные, необходимые для принятия решений, предва­рительно агрегированы на всех соответствующих уровнях и организованы так, чтобы обеспечить максимально быстрый до­ступ к ним; язык манипулирования данными основан на использовании бизнес-понятий. Так как в основе OLAP лежит понятие гиперкуба, или многомерного куба данных, в ячейках которого хранятся ана­лизируемые (числовые) данные, то дальнейшее усложнение модели данных может идти по нескольким направлениям: - увеличение числа измерений. Например, данные о статьях не только по месяцам и годам, но и по темам. В этом случае куб становится трехмерным; - усложнение содержимого ячейки. В этом случае в ячейке будет несколько значений признаков; введение иерархии в пределах одного измерения. Например, общее понятие «время» естественным образом связано с иерар­хией значений: год состоит из кварталов, квартал из месяцев и т.д. Имеется в виду не физическая структура хранения, а лишь логическая модель данных, т.е. определяется лишь пользова­тельский интерфейс модели данных. В рамках этого интерфей­са должны быть введены определенные базовые операции: - поворот; - проекция — при проекции значения в ячейках, лежащих на оси проекции, суммируются по некоторому предопределен­ному закону; - раскрытие (drill-down) — одно из значений измерения за­меняется совокупностью значений из следующего уровня иерар­хии измерения; соответственно заменяются значения в ячейках гиперкуба; - свертка (roll-up/drill-uo) — операция, обратная раскры­тию; - сечение (slice-and-dice). В зависимости от ответа на вопрос, существует ли гиперкуб как отдельная физическая структура или лишь как виртуальная модель данных, различают системы MOLAP (Multidimensional OLAP) и ROLAP (Relational OLAP). В первых гиперкуб реали­зуется как отдельная база данных специальной нереляционной структуры, обеспечивающая максимально эффективный по скорости доступ к данным, но требующая дополнительного ресурса памяти. MOLAP-системы весьма чувствительны к объемам хранимых данных, поэтому данные из хранилища сначала помещаются в специальную многомерную базу (Multidimensional Data Base, MDB), а затем эффективно обра­батываются OLAP-сервером. Реализация процесса принятия решений заключается в по­строении информационных приложений. Выделим типовые функциональные компоненты, необходимые для формирования любого приложения на основе баз данных (БД) [41): - PS (Presentation services) средства представления. Обе­спечиваются устройствами, принимающими ввод от пользова­теля и отображающими то, что сообщает ему компонент логи­ки представления PL, плюс соответствующая программная поддержка. Может быть текстовым терминалом или Х-терми-налом, а также персональным компьютером или рабочей стан­цией в режиме программной эмуляции терминала или Х-терми­нала; — PL (Presentation Logic) — логика представления. Управля­ет взаимодействием между пользователем и ЭВМ. Обрабаты­вает действия пользователя по выбору альтернативы меню, нажатию кнопки или выбору элемента из списка; — BL (Business or Application Logic) — прикладная логика. Набор правил для принятия решений, вычислений и операций, которые должно выполнить приложение; — DL (Data Logic) — логика управления данными. Выполня­ет операции с базой данных (SQL-операторы SELECT, UPDATE и INSERT), которые необходимы для реализации прикладной логики управления данными; — DS (Data Services) — операции с базой данных. Действия системы управления БД (СУБД), вызываемые для выполнения логики управления данными, такие как манипулирование дан­ными, определения данных, фиксация или откат транзакций и т.п. СУБД обычно компилирует SQL-приложения; — FS (File Services) —- файловые операции. Дисковые опера­ции чтения и записи данных для СУБД и других компонент. Обычно являются функциями ОС. Среди средств разработки информационных приложений можно выделить: традиционные системы программирования: инструменты для создания файл-серверных приложений: сред­ства разработки приложений клиент-сервер: средства автома­тизации делопроизводства и документооборота: средства разработки Internet/Intranet приложений: средства автоматизации проектирования приложений. 7.4. Хранение информации Хранение и накопление — одни из основных действий, осуще­ствляемые с информацией, и главное средство обеспечения ее доступности в течение некоторого промежутка времени. В настоя­щее время определяющими направлениями реализации этих опера­ций является концепция базы данных, хранилища данных [39]. База данных совокупность взаимосвязанных данных, используемых несколькими пользователями и хранящихся с регулируемой избыточностью. Хранимые данные не зависят от программ пользователей, для модификации и внесения измене­ний применяется общий управляющий метод. Система баз данных — совокупность управляющей си­стемы, прикладного программного обеспечения, базы данных, операционной системы и технических средств, обеспечивающих информационное обслуживание пользователей. Хранилище данных (Склад данных —• ХД, Информацион­ное хранилище — Data Warehouse) база данных, хранящая данные, агрегированные по многим измерениям. Основные от­личия ХД от БД: агрегирование данных; данные из ХД никог­да не удаляются; пополнение ХД происходит на периодической основе; автоматическое формирование новых агрегатов данных, зависящих от старых; доступ к ХД осуществляется на основе многомерного куба или гиперкуба. Витрины данных (Data Mart), альтернатива хранилищу данных — множество тематических БД, содержащих информа­цию, относящуюся к отдельным информационным аспектам предметной области. Репозитарий в упрощенном виде можно рассматривать просто как базу данных, предназначенную для хранения не пользовательских, а системных данных. Технология репозита-риев проистекает от словарей данных, которые по мере обога­щения новыми функциями и возможностями приобретали черты инструмента для управления метаданными. Каждый из участников действия (пользователь, группа поль­зователей, «физическая память») имеет свое представление об информации. Описание предметной области По отношению к пользователям принято использовать трехуровневое представление для описания предметной области (рис. 7.12): концептуальное, логическое и физическое (внутрен­нее). Концептуальный уровень связан с частным представлением данных группы пользователей, использующих одну и ту же информацию, в виде внешней схемы. Каждый конкретный пользователь работает с частью БД и представляет ее в виде внешней модели. Характеризуется разнообразием используемых моделей (модель «сущность — связь»: ER-модель, модель Чена, бинарные и инфологические модели, семантические сети). На рис. 7.13 представлен фрагмент предметной базы данных «сбыт» и одно из возможных его концептуальных представлений, ко­торое отражает не только объекты и их свойства, но и взаимо­связи между ними. Логический уровень является обобщенным представлением данных всех пользователей в абстрактной форме. Используют­ся три классических вида моделей: иерархические, сетевые и реляционные: Рис. 7.12. Описания предметной области Рис. 7.13. Фрагмент предметной базы данных «Сбыт» и одно из возможных его концептуальных представлений - сетевая модель является моделью объектов-связей, допу­скающей только бинарные связи «многие к одному», и исполь­зует для описания модель ориентированных графов; иерархическая модель является разновидностью сетевой, являющейся совокупностью деревьев (лесом); - реляционная модель использует представление данных в виде таблиц (реляций), в основе лежит математическое понятие теоретико-множественного отношения, базируется на реляци­онной алгебре и теории отношений. Представление предметной базы данных «Сбыт» на логиче­ском уровне для различных моделей показано на рис. 2.14. Дальнейшим развитием логического представления данных является переход к объектно-ориентированным моделям данных, что связано с процессом «перекачки» в них огромных объемов информации, которая в настоящее время хранится преимуще­ственно в реляционных базах данных. Суть объектно-ориентированной базы данных (ООБД) опре­деляется объектно-ориентированным подходом, объединяющим объектно-ориентированное проектирование и объектно-ориенти­рованное программирование. Рис. 7.14. Представление предметной базы данных «Сбыт» на ло­гическом уровне для различных моделей Объектно-ориентированное проектирование методология проектирования, соединяющая в себе процесс объектной деком­позиции и приемы представления логических и физических, а также статических и динамических моделей проектируемой си­стемы. Объектно-ориентированное проектирование предполагает не только деление (декомпозицию) базы знаний или базы данных на составные части, но и рассмотрение общей этапности реали­зации БД, выбор инструмента реализации с учетом оговоренных в техническом задании вариантов реализации. Объектно-ориентированное программирование методология программирования, основанная на представлении программ в виде связанной совокупности объектов, каждый из которых является экземпляром определенного класса, а классы образу­ют иерархию по наследованию. Для упрощения процесса перехода к ООБД была создана объектно-реляционная модель данных, имеющая две разновид­ности — гибридную и расширенную. Объектно-реляционная модель (ОРБД) является промежу­точной между реляционными и объектно-ориентированными базами данных. Ее появление вызвано двумя причинами: сложностью построения новой модели данных «с листа». Удобнее это делать на основе имеющихся проверенных разра­боток; — учетом преемственности с широко используемыми реляци­онными моделями, которые нельзя мгновенно заменить на объектно-ориентированные БД. Различают две разновидности ОРБД — гибридные и рас­ширенные модели. В гибридных моделях [3, 4, 36] интерфейс пользователя и алгоритм приложения выполнены с учетом объектно-ориенти­рованного подхода, тогда как собственно БД является реляци­онной. Примерами могут служить СУБД Paradox и InterBase в рамках программного продукта Delphi. В каком-то смысле гибридной можно считать СУБД Access при использова­нии языка программирования Visual Basic Fot Application (VBA). В расширенных (постреляционных) моделях предполагается объектно-ориентированное построение собственно базы данных путем использования известных и введения новых типов данных, связанных между собой. Эта связь чаще всего осуществляется созданием методов с помощью триггеров и хранимых процедур. В расширенной объектно-реляционной модели [3, 4, 36] допу­скается, в отличие от реляционной модели данных, неатомар­ность данных в поле. В таких полях может располагаться другая таблица или массив. К подобным СУБД относятся Informix Universal Server, Oracle, UniSQL. Свойства реляционных, сетевых, иерархических, объектно-иерархических и объектно-реляционных моделей данных (мно­гомерные модели считают разновидностью иерархических мо­делей данных) приведены в табл. 2.2. Физический (внутренний) уровень связан со способом фак­тического хранения данных в физической памяти ЭВМ и во многом определяется конкретным методом управления. Основ­ными компонентами физического уровня являются хранимые записи, объединяемые в блоки; указатели, необходимые для поиска данных; данные переполнения; промежутки между бло­ками; служебная информация. Классифицировать БД можно по нескольким характерным признакам: -способу хранения информации (интегрированные, распре­деленные); - типу пользователя (монопользовательские, многопользова­тельские); - характеру использования данных (прикладные, предмет­ные). Таблица 7.2. Сравнительная характеристика моделей БД Вид модели Достоинства Недостатки Иерархическая Простота понимания. Высокое быстродействие при совпадении структур базы данных и запроса Отношения М : М могут быть реализованы только искусственно. Могут быть избыточные данные. Усложняются операции включения и удаления. Удаление исходных сегментов приводит к удалению порожденных сегментов. Процедурный характер построения структуры БД и манипулирования данными. Доступ к любому порожденному сегменту возможен только через корневой сегмент. Сильная зависимость логической и физической моделей. Ограниченный набор структур запроса. Невозможность реализации таблиц с нелинейной структурой Сетевая Сохранение информации при уничтожении записи-владельца. Более богатая структура запросов. Меньшая зависимость между логической и физической моделями. Возможность реализации таблиц с нелинейной структурой Отношения М : М могут быть реализованы только искусственно. Программист должен знать логическую структуру БД. Процедурный характер построения структуры БД и манипулирования данными. Возможна потеря независимости данных при реорганизации БД Реляционная Произвольная структура запроса. Простота работы и отражения представле­ний пользователя. Отделение физической модели от логической и логической от концептуальной. Хорошая теоретиче­ская проработка Отношения М : М могут быть реализованы только искусственно. Необходима нормализация данных. Возможны логические ошиб­ки при нормализации и реа­лизации. Невозможна реализация таб­лиц с нелинейной структурой Объектно-ориентированная Неограниченный набор типов данных. Возможна реализация таблиц с нелинейной структурой. Послойное представле­ние данных. Высокая скорость ра­боты из-за отсутствия ключа. Ненужность нормали­зации. Легкая расширяемость структуры и ее гиб­кость. Повторное использо­вание типов данных и компонент. Реализация отношений М:М Сложность освоения модели из-за сложности структуры БД. Нечеткий язык программиро­вания. Недостаточная защита дан­ных. Нечетко проработанный одно­временный доступ. Плохая обозримость струк­туры Проектирование базы данных В настоящее время при проектировании БД используют два подхода. Один из них основан на стабильности данных, что обеспечивает наибольшую гибкость и адаптируемость к исполь­зуемым приложениям. Применение такого подхода целесообраз­но в тех случаях, когда не предъявляются жесткие требования к эффективности функционирования (объем памяти и время поиска), существует большое количество разнообразных задач с изменяемыми и непредсказуемыми запросами. Другой подход базируется на стабильности процедур запро­сов к БД и является предпочтительным при жестких требова­ниях к эффективности функционирования, особенно это каса­ется быстродействия. Важным аспектом проектирования БД является проблема интеграции и распределения данных. Господствовавшая до не­давнего времени концепция интеграции данных при резком увеличении их объема оказалась несостоятельной. Этот факт, а также увеличение объемов памяти внешних запоминающих устройств при ее удешевлении, широкое внедрение сетей пере­дачи данных способствовали внедрению распределенных БД. Распределение данных по месту их использования может осу­ществляться различными способами: 1) копируемые данные. Одинаковые копии данных хранятся в различных местах использования, так как это дешевле пере­дачи данных. Модификация данных контролируется централи­зованно; 2) подмножество данных. Группы данных, совместимые с исходной базой данных, хранятся отдельно для местной обра­ботки; 3) реорганизованные данные. Данные в системе интегриру­ются при передаче на более высокий уровень; 4) секционированные данные. На различных объектах ис­пользуются одинаковые структуры, но хранятся разные дан­ные; 5) данные с отдельной подсхемой. На различных объектах используются различные структуры данных, объединяемые в интегрированную систему; 6) несовместимые данные. Независимые базы данных, спро­ектированные без координации, требующие объединения. Большое значение для процесса создания БД имеет внутрен­нее содержание информации, которое формирует прикладные БД (ориентированные на конкретные приложения, например, БД для учета и контроля поступления материалов) и предмет­ные БД (ориентированные на конкретный класс данных, например, БД «Материалы» — может быть использована для различных приложений). Конкретная реализация системы баз данных, с одной сторо­ны, определяется спецификой данных предметной области, от­раженной в концептуальной модели, а с другой стороны — ти­пом конкретной СУБД (МВД), устанавливающей логическую и физическую организацию. Для работы с БД используется специальный обобщенный инструментарий в виде СУБД (МВД), предназначенный для управления БД и обеспечения интерфейса пользователя. Основные требования к СУБД: - независимость данных на концептуальном, логическом, физическом уровнях; - универсальность (по отношению к концептуальному и ло­гическому уровням, типу ЭВМ); — совместимость, неизбыточность; - безопасность и целостность данных; — актуальность и управляемость. Существует два основных вида реализации СУБД: програм­мная и аппаратная. Программная реализация (в дальнейшем СУБД) представ­ляет собой набор программных модулей, работает под управле­нием конкретной ОС и выполняет ряд функций: - описание данных на концептуальном и логическом уров­нях; - загрузка данных; - хранение данных; - поиск и ответ на запрос (транзакция); внесение изменений; - обеспечение безопасности и целостности. Пользователя СУБД обеспечивает такими языковыми сред­ствами, как: - язык описания данных (ЯОД); - язык манипулирования данными (ЯМД); прикладной (встроенный) язык данных (ПЯД, ВЯД). Аппаратная реализация предусматривает использование так называемых машин баз данных (МВД). Их появление вызвано возросшими объемами информации и требованиями к скорости доступа. Слово «машина» в термине МВД означает вспомога­тельный периферийный процессор, термин «компьютер БД» — автономный процессор баз данных или процессор, поддерживающий СУБД. Основные функции МВД — параллельная об­работка; распределенная логика; ассоциативные ЗУ; конвейер­ные ЗУ; фильтры данных и др. На рис. 2.15 представлена последовательность процедур про­ектирования БД, которые можно объединить в 6 этапов. На этапе 1 устанавливаются цели организации, определяют­ся требования к БД. Эти требования документируются в форме доступной конечному пользователю и проектировщику БД. Обычно при этом используется методика интервьюирования персонала различных уровней управления. Этап 2 заключается в описании и синтезе информационных требований пользователей к первоначальному проекту БД. Ре­зультатом этого этапа является высокоуровневое представление информационных требований пользователей на основе различ­ных подходов. На этапе 3 высокоуровневое представление данных преоб­разуется в структуре используемой СУБД. Полученная логиче­ская структура БД может быть оценена количественно с по­мощью различных характеристик (число обращений к логическим записям, объем данных в каждом приложении, общий объем данных и т. д.). На основе этих оценок логическая структура может быть усовершенствована с целью достижения большей эффективности. На этапе 4 решаются вопросы, связанные с производитель­ностью системы, определяются структуры хранения данных и методы доступа. Весь процесс проектирования БД является итеративным, при этом каждый этап рассматривается как совокупность итератив­ных процедур, в результате выполнения которых получают соответствующую модель. Взаимодействие между этапами проектирования и словарной системой необходимо рассматривать отдельно. Процедуры про­ектирования могут использоваться независимо в случае отсут­ствия словарной системы. Сама словарная система может рас­сматриваться как элемент автоматизации проектирования. Этап 5 связан с разбиением базы данных на разделы и син­тезом различных приложений на основе модели. Основными факторами, определяющими методику расчленения, являются: размер каждого раздела (допустимые размеры); модели и ча­стоты использования приложений; структурная совместимость: факторы производительности БД. Связь между разделом БД Рис. 7.15. Совокупность процедур проектирования БД и приложениями характеризуется идентификатором типа при­ложения, идентификатором узла сети, частотой применения приложения и его моделью. Существуют два вида приложений — использующие единственный файл; использующие несколько файлов (в том числе независимая параллельная обработка и синхронизированная обработка). Для этапа 6 характерна многовариантность. Поэтому на практике рекомендуется в первую очередь рассмотреть возмож­ность использования определенных допущений, упрощающих функции СУБД, например, допустимость временного рассогла­сования БД, осуществление процедуры обновления БД из одно­го узла и др. Такие допущения оказывают большое влияние на выбор СУБД и рассматриваемую фазу проектирования. Средства проектирования и оценочные критерии использу­ются на всех стадиях разработки. Любой метод проектирования (аналитический, эвристический, процедурный), реализованный в виде программы, становится инструментальным средством проектирования, практически не подверженным влиянию стиля проектирования. В настоящее время неопределенность при выборе критериев является наиболее слабым местом в проектировании БД. Это связано с трудностью описания и идентификации бесконечного числа альтернативных решений. При этом следует иметь в виду, что существует много признаков оптимальности, являющихся неизмеримыми свойствами, которые трудно выразить в коли­чественном представлении или в виде целевой функции. Поэто­му оценочные критерии принято делить на количественные и качественные. К количественным критериям оценки относятся: время от­вета на запрос, стоимость модификации, стоимость памяти, время на создание, стоимость на реорганизацию. Качественные критерии оценки включают: гибкость, адаптивность, доступ­ность для новых пользователей, совместимость с другими си­стемами, возможность конвертирования в другую вычисли­тельную среду, восстановления, возможность распределения и расширения. Трудность в оценке проектных решений связана также с различной чувствительностью и временем действия критериев. Например, критерий эффективности обычно является кратко­срочным и чрезвычайно чувствительным к проводимыми из­менениям, а такие понятия, как адаптируемость и конвертируемость, проявляются на длительных временных интервалах и менее чувствительны к воздействию внешней среды. Предназначение склада данных — информационная под­держка принятия решений, а не оперативная обработка дан­ных. Потому база данных и хранилище данных не 5шляются одинаковыми понятиями. Архитектура ХД представлена на рис. 7.16. Основные принципы организации хранилищ данных [39] при­ведены ниже: 1. Предметная ориентация. В оперативной базе данных обыч­но поддерживается несколько предметных областей, каждая из которых может послужить источником данных для ХД. Напри­мер, для магазина, торгующего видео- и музыкальной продук­цией, интерес представляют такие предметные области, как: клиенты, аудио-, видео-, CD-диски, сотрудники, поставщики. Явно прослеживается аналогия между предметными областями ХД и классами объектов в объектно-ориентированных базах данных. Это говорит о возможности применения методов проек­тирования, применяемых в объектно-ориентированных СУБД. 2. Средства интеграции. Разные представления одних и тех же сущностей приводятся к некоторому общему типу. Рис. 7.16. Архитектура ХД 3. Постоянство данных. В ХД не поддерживаются операции модификации как в случае традиционных баз данных. В ХД под­держивается модель «массовых загрузок» данных, производимых в заданные моменты времени по установленным правилам в от­личие от традиционной модели индивидуальных модификаций. 4. Хронология данных. Благодаря средствам интеграции реализуется определенный хронологический временной аспект, присущий содержимому ХД. Основные функции репозитариев: - парадигма включения/выключения и некоторые формаль­ные процедуры для объектов; - поддержка множественных версий объектов и процедуры управления конфигурациями для объектов; - способность оповещения инструментальных и рабочих си­стем об интересующих их событиях; - управление контекстом и разные способы обзора объектов репозитария; — возможность определения потоков работ. Рассмотрим кратко основные направления научных исследо­ваний в области баз данных: — развитие теории реляционных баз данных; — моделирование данных и разработка конкретных моделей разнообразного назначения; — отображение моделей данных, направленных на создание методов преобразования моделей данных и конструирования коммутативных отображений, разработку архитектурных аспек­тов отображения моделей данных и спецификаций определения отображений для конкретных моделей данных; СУБД с мультимодельным внешним уровнем, обеспечивающие возможности отображения широко распространенных моделей; - разработка, выбор и оценка методов доступа; самоописываемые базы данных, позволяющие применять единые методы доступа для данных и метаданных; - управление конкурентным доступом; - системы программирования баз данных и знаний, которые обеспечивали бы единую эффективную среду как для разработ­ки приложений, так и для управления данными; - машины баз данных; - дедуктивные базы данных, основанные на применении ап­парата математической логики и средств логического програм­мирования в области с данных; - пространственно-временные базы данных; - интеграция неоднородных информационных ресурсов. Серьезные недостатки реляционной модели данных привели к необходимости поиска других моделей. Такой прогрессивной и перспективной моделью данных является объектно-ориенти­рованная модель данных. В ней собственно база данных, интерфейс пользователя и алгоритм приложения построены с использованием объектно-ориентированного подхода. Автор реляционной модели данных Э. Ф. Кодд первоначально сформулировал 12 требований к БД, чтобы она могла назы­ваться реляционной. В дальнейшем этот перечень увеличился до 333 требований. Им, несмотря на широкое распространение реляционных баз данных, не удовлетворяет ни одна из извест­ных СУБД. Более того, при значительных объемах данных начинают проявляться недостатки реляционных баз данных. К этим не­достаткам относятся: сложность структуры, вызванная необхо­димостью проведения нормализации; низкая производительность из-за поиска по ключу, что в 3 — 5 раз увеличивает количество операций доступа; ограниченный набор типов данных; пред­ставление данных только в виде двухмерных таблиц и невоз­можность реализации таблиц с нелинейной структурой; невоз­можность послойного рассмотрения данных (например, работающие — в одном слое; научные сотрудники и преподава­тели — в другом, подчиненном слое); нестыковка с принципами все более широко применяемого объектно-ориентированного подхода; невозможность задать для определенного типа данных набор операторов-методов, которые приходится вводить в кон­кретном приложении; возникновение конфузии — утраты при многочисленных обновлениях третьей (а порой и второй) нор­мальной формы; сложность совмещения с другой парадигмой хранилищ данных. Суть объектно-ориентированной БД определяется особен­ностями объектной модели. Выделяется несколько специфиче­ских понятий. Данные называют свойствами, а алгоритмы — методами. Доступ к классу осуществляется через свойства — в статическом режиме написания и отладки программы или через методы в процессе выполнения (работы) программы. Начало работы элемента класса задается с помощью специ­альных внутренних (например, нажатие кнопки) или внешних (вызов из другой подпрограммы) сигналов, называемых собы­тиями. Программную реализацию класса называют компонентой. Реализация компоненты в некоторой программе получила на­звание объекта. В объектно-ориентированном программировании использу­ются три основных принципа: инкапсуляция, наследование, полиморфизм. Инкапсуляция — выделение класса с доступом к нему че­рез свойства или методы. Наследование — трансформация класса путем изменения свойств и методов с помощью методов, называемых конструк­тором и деструктором. Все классы (компоненты) строятся по иерархическому прин­ципу с происхождением от некоторого исходного класса. Полиморфизм позволяет использовать метод с одним име­нем как в базовом, так и в производных классах. Дело в том, что количество классов значительно: уже сейчас оно приближается к ста и продолжает расти. Если в произво­дных классах применять для однотипных, «похожих» методов (например, начертание квадрата и окружности) разные имена, пользователю, особенно начинающему, будет сложно освоиться с таким разнообразием имен. Приведем основные положения ООБД, базирующиеся на объектно-ориентированном подходе. 1. В качестве значения столбца может быть использован произвольный кортеж:. Иными словами, столбец может являть­ся как бы некоторой самостоятельной таблицей. Таким образом, создается возможность реализации таблиц с нелинейной струк­турой. 2. Процедура манипуляции данными позволяют присоединять процедуры, определяемые значениями столбцов. 3. Данные столбцов могут наследоваться. 4. Элементами отношений могут служить не только отдель­ные элементы, как в реляционных БД, но и множества. 5. Формируются классы данных, которые организуют столб­цы в иерархию. Базовым языком ООБД чаще всего является С++. Для ра­боты с такими ООБД разработан новый вариант языка про­граммирования SQL, получивший название SQL3 и содержащий внутри себя в качестве частного случая реляционную модель (SQL2). Если SQL2 определяет семь способов связывания со стандартными языками программирования, в SQL3 это коли­чество предполагается увеличить. В технологии разработки ООБД конкурируют два направ­ления. Distributed Object Linking and embedding (OLE) фирмы Microsoft; - Common Object request Broker Architecture (COR) груп­пы OBDMG, поддерживаемая фирмами IBM, Novell, DEC, с ориентацией на все платформы. В рамках этого направления выделены и сформированы указанные ранее язык определения объектов Object Definition Language (ODL); объектный язык запроса — Object Query Language (OQL); язык определения интерфейсов — Interface Definition Language (IDL). Во втором направлении обычно выделяют [44] два стандарта управления БД: - ODL/OQL, в котором объекты и методы формируются обычно с помощью языка программирования С; - язык программирования SQL3. Необходимо отметить, что к объектно-ориентированным можно отнести только те базы данных, у которых все струк­турные элементы реализации построены с использованием объектно-ориентированного подхода. Если хотя бы один струк­турный элемент реализации не использует объектно-ориентиро­ванный подход, то ее называют объектно-реляционной базой данных (ОРБД). Таким образом, чтобы воспользоваться объектно-ориентиро­ванным подходом в построении собственно БД, необходимо: - провести инкапсуляцию данных, т.е. выделить классы и объекты; определить возможные виды структуры реализуемых та­блиц; - создать наследование классов данных; - обеспечить полиморфизм. Реализация даже первой позиции неоднозначна и различна, например в ООСУБД и ОРСУБД. Имеется некоторое отличие и в рамках различных ООСУБД. По сравнению с реляционными базами данных ООБД об­ладают рядом преимуществ: - лучшие возможности моделирования систем из блоков, об­ладающих произвольными связями; - легкая расширяемость структуры за счет создания новых типов данных (свойств), наследования, установления новых связей и корректировки методов; - возможность использования рекурсивных методов при на­вигационном методе доступа к большим объемам данных; - повышение производительности в 10 — 30 раз; - более широкая сфера применения (например, использование в мультимедиасистемах). Преимущества ООБД [3, 4, 36] приведут, видимо, к очень широкому их распространению. Однако прежде следует решить ряд задач по устранению недостатков ООБД: создать гибкую структуру БД; построить четкий язык программирования; от­работать синтаксис разбора запросов, в том числе — вложенных; определить несколько методов доступа к данным; отработать вопросы одновременного доступа (разрешение конфликтов при множественном наследии); определить сложный перебор данных; отработать защиту и восстановление данных; уточнить семан­тику (действия) операторов при динамических изменениях; встроить изменение атрибутов дочерних объектов. Однако и после устранения названных недостатков переход к ООБД будет носить, видимо, эволюционный характер, по­скольку сразу отказаться от значительного количества дей­ствующих реляционных БД невозможно. Безболезненный пере­ход станет реальным после того, как в ООСУБД войдет не только объектная, но и реляционная составляющая. Переход к объектно-ориентированным моделям данных свя­зан с процессом «перекачки» в них огромных объемов инфор­мации, которая в настоящее время хранится преимущественно в реляционных базах данных. Для упрощения этого процесса была создана объектно-реляционная модель данных, в которой выделяются две разновидности — гибридные и расширенные базы данных. В гибридных объектно-реляционных базах данных объектно-ориентированный подход используется в создании интерфейса пользователя и алгоритма приложения. В то же время система таблиц формируется в рамках реляционной модели данных. В расширенных объектно-реляционных базах данных объект­но-ориентированный подход используется прежде всего для построения системы таблиц. Для этого разработана модифика­ция языка SQL2, получившая название языка программирования SQL3. Чтобы понять перспективы развития ОРБД, следует оценить их достоинства и недостатки. К достоинствам следует отнести [36]: - устранение ряда недостатков реляционных БД; - повторное использование компонентов; - использование накопленных знаний по реляционным БД. К недостаткам ОРБД возможно отнести: - усложнение структуры БД и частичную утрату простой обозримости результатов, как в реляционных БД; - сложность построения абстрактных типов данных и мето­дов, связывающих типы в иерархию; - менее широкий набор типов связей, определяемых языком программирования SQL, чем в объектно-ориентированных БД; - менее продуманный, отлаженный и стандартизованный набор типов данных, чем в ООБД. ОРБД, по-видимому, будут существовать еще достаточно долго, чему есть, по меньшей мере, два объяснения: - быстрое накопление с помощью ОРБД опыта, который можно использовать при создании ООСУБД; - необходимость иметь средства для постепенного эволюци­онного «перевода» многочисленных реляционных БД в разряд ООБД, за которыми, видимо, будущее. В последнее время распределенные базы данных (РБД) на­ходят все более широкое применение в связи с массовым рас­пространением «сетевых» технологий. Теория создания, использования и функционирование РБД имеет свои особенности по сравнению с централизованными БД. Быстрое распространение сетей передачи данных, резкое увеличение объема внешней памяти ПК при ее удешевлении в 1980-е гг., развитие возможностей персональных компьютеров, которые по своим характеристикам в 1990-е гг. уже превосходи­ли суперЭВМ 1980-х гг., создали необходимую базу для реали­зации и широкого внедрения РБД. К достоинствам РБД можно отнести: - соответствие структуры РБД структуре организаций; - гибкое взаимодействие локальных БД; - широкие возможности централизации узлов; — непосредственный доступ к информации, снижение стои­мости передач (за счет уплотнения и концентрации данных); - высокие системные характеристики (малое время отклика за счет распараллеливания процессов, высокая надежность); - модульная реализация взаимодействия, расширения аппа­ратных средств, возможность использования объектно-ориентированного подхода в программировании; - возможность распределения файлов в соответствии с их активностью; - независимые разработки локальных БД через стандартный интерфейс. Вместе с тем РБД обладают более сложной структурой, что вызывает появление дополнительных проблем (избыточность, несогласованность данных по времени, согласование процессов обновления и запросов, использование телекоммуникационных ресурсов, учет работы дополнительно подсоединенных локаль­ных БД, стандартизация общего интерфейса, усложнение за­щиты данных) согласования работы элементов. Серьезные проблемы возникают при интеграции в рамках РБД однородных (гомогенных) локальных БД с одинаковыми, чаще всего — реляционными моделями данных. Проблемы значительно усложняются, если локальные БД построены с использованием различных моделей данных (не­однородные, гетерогенные РБД). Возникла необходимость в теоретической проработке про­цессов в РБД. Распределенная база данных (РБД) — система логически интегрированных и территориально распределенных БД, язы­ковых, программных, технических и организационных средств, предназначенных для создания, ведения и обработки информа­ции. Это означает, что информация физически хранится на разных ЭВМ, связанных сетью передачи данных. Любой узел (участок) может выполнять приложение и участвовать в работе по край­ней мере одного приложения. Большинство требований, предъявляемых к РБД, аналогич­но требованиям к централизованным БД, но их реализация имеет свою специфику. В частности, в РБД иногда полезна из­быточность. Дополнительными специфическими требованиями к РБД являются следующие. ЯОД в рамках схемы должен быть один для всех локальных БД. Доступ должен быть коллективным к любой области РБД с соответствующей защитой информации. Подсхемы должны быть определены в месте сосредоточения алгоритмов (приложений, процессов) пользователя. Степень централизации должна быть разумной. Необходим сбор и обработка информации об эффективности функционирования РБД. В дальнейшем К. Дейт сформулировал 12 правил для РБД [13]: локальная автономность; отсутствие опоры на центральный узел; непрерывное функционирование (развитие) РБД; - независимость РБД от расположения локальных БД; независимость от фрагментации данных; независимость от репликации (дублирования) данных; - обработка распределенных запросов; - обработка распределенных транзакций; - независимость от типа оборудования; независимость от операционной системы; - независимость от сетевой архитектуры; - независимость от типа СУБД. Рис. 7.17. Схема, распределенной базы данных Рассмотрим общие вопросы (состав, работа РБД) и теорети­ческие вопросы РБД, в которых по-прежнему выделим три составляющие (создание, использование и функционирование РБД). Схема РБД может быть представлена в виде, показанном на рис. 7.17. Сравнительные характеристики стратегий хранения приве­дены в табл. 7.3. На ее основе может быть построен простейший алгоритм выбора стратегии, показанный на рис. 7.18. Отметим, что в обычной сети имеет место равноправие компьютеров, что может вызвать дополнительные осложнения доступа к данным в процедурах обновления и запро­сов. Таблица 2.3. Стратегии хранения данных Название Суть стратегии Достоинства Недостатки Централизация (в том числе технология клиент-сервер) Единственная копия в одном узле Простота структуры Скорость обработки ограничена одним узлом. Ограниченный доступ. Малая надежность. Долговременная память определяет объем БД Локализация (расчленение) Единственная копия, расчленение по узлам (полная копия БД не допускается) Объем БД определяется памятью сети. Снижение стоимости РБД. Время отклика при параллельной обработке уменьшается. Малая чувствительность к узким местам. Повышенная надежность при высокой локализации данных Запрос может быть по всем узлам. Доступ хуже, чем при централизации. Рекомендации применения. Долговременная память ограничена по сравнению с объемом БД. Должна быть повышена эффективность функционирования при высокой степени локализации Рис. 7.18. Алгоритм выбора стратегии хранения данных: А —- запрос доступа к данным в процедурах обновления и запро­сов. В связи с этим часто используют архитектуру «клиент-сервер» (рис.7.19) — структуру локальной сети, в которой применено распределенное управление сервером и рабочими станциями (клиентами) для максимально эффективного ис­пользования вычислительной мощности. В этой структуре один из компьютеров, имеющий самый большой объем памяти и наиболее высокое быстродействие, становится приоритетным и называется сервером. Сервер — узловая станция компьютерной сети, предназна­ченная в основном для хранения данных коллективного поль­зования и для обработки запросов в ней, поступающих от пользователей других узлов. На сервере чаще всего хранятся только данные, запраши­ваемые клиентами. Клиент компьютер, обращающийся к совместно исполь­зуемым ресурсам, которые предоставляются сервером. К клиентам не предъявляют столь жестких требований по памяти и быстродействию, как к серверу. В памяти клиентов содержатся словари и приложения, служа­щие своеобразными фильтрами для данных сервера. В связи с этим обмен информацией в архитектуре «клиент-сервер» (см. рис. 7.19) фактически минимизируется. Работа в архитектуре «клиент-сервер» может поддерживаться и с помощью схемы ODBC (Open DataBase Connectivity), как по­казано на рис. 2.20. Сеть образуется в этом случае путем сое­динения серверов. Такое соединение обеспе­чивается или средствами СУБД (SQL Server), или мониторами транзакций (TUXEDO). Рис. 7.19. Архитектура «клиент-сервер» Рис. 2.20. ODBC в архитектуре «клиент-сервер» 7.5. Представление и использование информации В условиях использования информационных технологий функции взаимодействия распределены между человеком и техническими устройствами. При анализе деятельности челове­ка наибольшее значение имеют эргономические (инженерно-психологические) и психологические (социально-психологические) факторы. Эргономические факторы позволяют, во-первых, определить рациональный набор функций человека, во-вторых, обеспечить рациональное сопряжение человека с техническими средствами и информационной средой. Психологические факторы имеют большое значение, так как внедрение информационных технологий в корне изменяет дея­тельность человека. Наряду с положительными моментами, связанными с рационализацией деятельности, предоставлением новых возможностей, возникают и негативные явления. Это может быть вызвано различными факторами: психологическим барьером, усложнением функций, другими субъективными фак­торами (условиями и организацией труда, уровнем заработной платы, результативностью труда, изменением квалификации). При использовании информационных технологий человек воспринимает не сам объект как таковой, а некоторую его обоб­щенную информационную модель, что накладывает особые требования на совместимость пользователя с различными ком­понентами информационных технологий. Важным признаком, который необходимо учитывать при разработке и внедрении информационных технологий, является отношение человека к информации. Оно может быть пассивным, когда пользователю предоставляется информация по жесткому алгоритму, и активным, когда пользователь создает необходи­мые ему данные. Основной задачей операции представления информации пользователю является создание эффективного интерфейса в системе «человек-компьютер». При этом осуществляется пре­образование информации в форму, удобную для восприятия пользователя. Среди существующих вариантов интерфейса в системе «человек-компьютер» можно выделить два основных типа: на основе меню («смотри и выбирай») и на основе языка команд («вспоминай и набирай») [11]. Интерфейсы на основе меню облегчают взаимодействие пользователя с компьютером, так как не требуют предваритель­ного изучения языка общения с системой. На каждом шаге диалога пользователю предъявляются все возможные в данный момент команды в виде наборов пунктов меню, из которого пользователь должен выбрать нужный. Такой способ общения удобен для начинающих и непрофессиональных пользовате­лей. Интерфейс на основе языка команд требует знания пользо­вателем синтаксиса языка общения с компьютером. Достоин­ствами командного языка являются его гибкость и мощность. Указанные два способа реализации интерфейса представля­ют собой крайние случаи, между которыми возможно существо­вание различных промежуточных вариантов. Составные части интерфейса представлены на рис. 7.21. Технология представления информации должна давать до­полнительные возможности для понимания ее пользователями, поэтому целесообразно использование графики, диаграмм, карт. Пользовательский интерфейс целесообразно строить на осно­ве концептуальной модели предметной области, которая пред­ставляется совокупностью взаимосвязанных объектов со своей структурой. Однако доступ к объектам и их экземплярам воз­можен только через систему окон различных типов, часть окон связана с конкретным объектом. В соответствии с этим в сце­нарии работы пользователя при информационном наполнении понятий предметной области выделяются две фазы: выбор окон и работа с окнами. Для упрощения работы окна можно группировать в соот­ветствии с функциональными потребностями. С этой целью вводится механизм разделов, который предоставляет возмож­ность создания иерархии ориентированных функционально разделов, в каждый из которых включается необходимый набор Рис. 7.21. Составные части интерфейса других разделов и окон. Посредством спецификации окон для каждого из объектов можно указать допустимые режимы ра­боты с экземплярами и состав видимых атрибутов с режимами работы: можно одновременно отобрать несколько разделов и несколько окон в них. Таким образом, фаза «работа с окнами» должна поддержи­ваться следующими функциями: - работа с общим каталогом окон в главном разделе; - создание нового раздела; - удаление раздела; - редактирование описания раздела; - передача определений и окон между разделами; - движение по иерархии разделов; - отбор разделов для работы; - отбор окон для работы. Позиции окон могут быть связаны с другими окнами через соответствующие команды из типового набора. По существу спецификация окон задает сценарий работы с экземплярами объектов. Окно — средство взаимосвязи пользователя с системой, оно является специальным объектом. Проектирование пользователь­ского интерфейса представляет собой процесс спецификации окон. Примером оконного интерфейса является интерфейс MS Windows, использующий метафору рабочего стола и включаю­щий ряд понятий, близких к естественным (окна, кнопки, меню и т.д.). Пользователь информационной системы большей частью вы­нужден использовать данные из самых разных источников: файлов, баз данных, электронных таблиц, электронной почты и т.д. При этом данные имеют самую различную форму: текст, таблицы, графику, аудио- и видеоданные и др. В связи с этим возникает проблема интеграции источников информации, за­ключающаяся в том, что, во-первых, пользователю должны предоставляться не данные, а информация в форме, максималь­но удобной для восприятия, во-вторых, он должен использовать единственный универсальный интерфейс, позволяющий едино­образно работать с подготовленной информацией. Пассивным пользователям, называемым иногда потребителями, не хватает времени, желания и квалификации для более глубокого изуче­ния используемых инструментальных средств. В этом случае алгоритм общения с системой должен быть предельно простым. Другая часть пользователей требует предоставления достаточ­но широкого круга средств активного влияния на выполняемые информационные процессы. Этим требованиям удовлетворяет Web-технология. Развитие средств вычислительной техники привело к ситуации, когда вместо традиционных параметров — производительность, про­пускная способность, объем памяти — узким местом стал ин­терфейс с пользователем. Первым шагом на пути преодоления кризисной ситуации стала концепция гипертекста, впервые предложенная Теодором Хольмом Нельсоном. По своей сути гипертекст — это обычный текст, содержащий ссылки на соб­ственные фрагменты и другие тексты (рис. 7.22). Аналогом гипертекста можно считать книгу, оглавление которой по своей сути состоит из ссылок на главы, разделы, страницы. Внутри книги содержатся ссылки на другие источ­ники. Дальнейшее развитие гипертекст получил с появлением Рис. 7.22. Гипертекст сети Internet, когда появилась возможность размещать тексты на различных, территориально удаленных компьютерах. При этом требовалось дальнейшее совершенствование интерфейса, так как имеющийся не позволял представить разнообразную информацию, был ограничен и затруднен для восприятия, от­сутствовал доступ множества потребителей к единому массиву структурированной информации. В результате была предложе­на и реализована концепция навигатора Web. Web -сервер вы­ступает в качестве информационного концентратора, получаю­щего информацию из разных источников и в однородном виде представляющем пользователю. Средства Web обеспечивают также представление информации с нужной степенью детали­зации с помощью Web-навигатора. Таким образом, Web — это инфраструктурный интерфейс для пользователей различных уровней. Несомненным преимуществом Web-технологии является удоб­ная форма предоставления информационных услуг потребите­лям, определяемая как концепция публикаций информации и имеющая следующие особенности: - информация предоставляется потребителю в виде публи­каций; - публикация может объединять информационные источни­ки различной природы и географического расположения; - изменения в информационных источниках мгновенно от­ражаются в публикациях; - в публикациях могут содержаться ссылки на другие пу­бликации без ограничения на местоположение и источники последних (гипертекстовые ссылки); - потребительские качества публикаций соответствуют со­временным стандартам мультимедиа (доступны текст, графика, звук, видео, анимация); - публикатор не заботится о процессе доставки информации к потребителю; - количество потенциальных потребителей информации прак­тически не ограничено; - публикации отражают текущую информацию, время за­паздывания определяется исключительно скоростью подготовки электронного документа; информация, представленная в публикации, легко доступ­на благодаря гипертекстовым ссылкам и средствам контекст­ного поиска; информация легко усваивается потребителем благодаря широкому спектру изобразительных возможностей, предостав­ляемых Web-технологией; технология не предъявляет особых требований к типам и источникам информации; технология допускает масштабируемые решения: увеличе­ние числа одновременно обслуживаемых потребителей не тре­бует радикальной перестройки системы. ЛИТЕРАТУРА а) основная литература: 1. Советов Б.Я., Дубенецкий В.А., Цехановский В.В. Теория информационных процессов и систем : учебник для студ. Высш. Учеб. заведений. – М.: Издетельский центр «Академия», 2010. 2. Волкова В., Теория систем: Учебник для вузов, М.: Высшая школа, 2006. 3. Трояновский В.М., Информационно-управляющие системы и прикладная теория случайных процессов, Москва «Гелиос АРВ», 2004. б) дополнительная литература: 1. Бесекерский В.А, Попов Е.П., Теория систем автоматического управления, С.П., «Профессия», 2004. 2. Пугачев В.С., Синицин И.Н., Теория стохастических систем. Москва, «Логос», 2004. http://www.youtube.com/watch?v=glz3odyi1c4