Системы, закономерности их развития и функционирования. Понятие о системе и ее элементах. Декомпозиция и агрегирование систем

МОСКОВСКИЙ АВИАЦИОННЫЙ ИНСТИТУТ (НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ) Факультет радиоэлектроники летательных аппаратов Кафедра № 402 Материал к лекционным занятиям по дисциплине «Наименование дисциплины» Москва, 2017 г. ЛЕКЦИЯ 1. СИСТЕМЫ, ЗАКОНОМЕРНОСТИ ИХ РАЗВИТИЯ И ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ. ПОНЯТИЕ О СИСТЕМЕ И ЕЕ ЭЛЕМЕНТАХ. ДЕКОМПОЗИЦИЯ И АГРЕГИРОВАНИЕ СИСТЕМ. Модели систем как основание декомпозиции Основной операцией анализа является представление целого в виде частей. Задача распадается на подзадачи, система – на подсистемы, цели – на подцели и т.д. При необходимости этот процесс повторяется,  что приводит к иерархическим древовидным структурам. Обычно (если задача не носит чисто учебного характера) объект анализа сложен, слабоструктурирован, плохо формализован; поэтому операцию декомпозиции выполняет эксперт. Если поручить анализ одного и того же объекта разным экспертам, то полученные древовидные списки будут различаться. Качество «деревьев», построенных экспертами, зависит как от их компетентности в данной области знаний, так и от применяемой методики декомпозиции. Обычно эксперт легко разделяет целое на части, но испытывает затруднения, если требуется привести доказательство полноты и безызбыточности предлагаемого набора частей. Стремясь перейти от чисто эвристического, интуитивного подхода к более осознанному, алгоритмическому выполнению декомпозиции, следует понять, почему эксперт разделяет целое именно так, а не иначе, и именно на данное, а не на большее или меньшее число частей. Объяснение состоит в том, что основанием всякой декомпозиции является модель рассматриваемой системы. Остановимся на этом важном положении подробнее. Операция декомпозиции представляется как сопоставление объекта анализа с некоторой моделью, как выделение в нем того, что соответствует элементам взятой модели. Поэтому на вопрос, сколько частей должно получиться в результате декомпозиции, можно дать следующий ответ: столько, сколько элементов содержит модель, взятая в качестве основания. Вопрос о полноте декомпозиции – это вопрос завершенности модели. Декомпозиция проводится по модели входов организационной системы (рис. 4.1), которая включает входы от «нижестоящих» систем. Алгоритмизация процесса декомпозиции Тут рассмотрены некоторые аспекты того, каким образом эксперт осуществляет единичный акт разложения целого на части. Теперь можно дать дальнейшие рекомендации по осуществлению всего многоступенчатого процесса декомпозиции. Начнем с обсуждения требований к древовидной структуре, которая получится как итог работы по всему алгоритму. С количественной стороны эти требования сводятся к двум противоречивым принципам: полноты (проблема должна быть рассмотрена максимально всесторонне и подробно) и простоты (все дерево должно быть максимально компактным – «вширь» и «вглубь»). Эти принципы относятся к количественным характеристикам (размерам) «дерева». Компромиссы между ними вытекают из качественного требования – главной цели: свести сложный объект анализа к конечной совокупности простых подобъектов либо (если это не удается) выяснить конкретную причину неустранимой сложности. Принцип простоты требует сокращать размеры дерева. Мы уже знаем, что размеры «вширь» определяются числом элементов модели, служащей основанием декомпозиции. Поэтому принцип простоты вынуждает брать как можно более компактные модели3основания. Наоборот, принцип полноты предусматривает использование как можно более развитых, подробных моделей. Компромисс достигается с помощью понятия существенности: в модель3основание включаются только компоненты, существенные по отношению к цели анализа (релевантные). Как видим, это понятие неформальное, поэтому решение вопроса о том, что же является в данной модели существенным, а что –нет, возлагается на эксперта. Чтобы облегчить работу эксперта, в алгоритме должны быть предусмотрены возможности внесения (необходимости) поправок и дополнений в модель3основание. Одна из таких возможностей заключается в дополнении элементов, которые эксперт счел существенными, еще одним элементом «все остальное»; он может не использоваться экспертом для декомпозиции, но будет постоянно пробуждать у эксперта сомнение в полноте предложенной им модели. Другая возможность состоит в разукрупнении, разбиении отдельных элементов модели3основания в случае необходимости, которая может возникнуть на последующих стадиях анализа. Перейдем теперь к вопросу о размерах дерева «вглубь», т.е. о числе «этажей» дерева, числе уровней декомпозиции. Конечно, желательно, чтобы оно было небольшим (принцип простоты), но принцип полноты требует, чтобы в случае необходимости можно было продолжать декомпозицию как угодно долго до принятия решения о ее прекращении по данной ветви (разные ветви иногда могут иметь различную длину). Такое решение принимается в нескольких случаях. Первый, к которому мы обычно стремимся, наступает, когда декомпозиция привела к получению (подцели, подфункции, подзадачи и т.п.) простого, понятного, реализуемого, обеспеченного, заведомо выполнимого результата. Будем называть его элементарным. Для некоторых задач понятие элементарности может быть конкретизировано до формального признака, в других задачах анализа оно неизбежно остается неформальным, и проверка фрагментов декомпозиции на элементарность поручается экспертам. Неэлементарный фрагмент подлежит дальнейшей декомпозиции по другой (не использовавшейся ранее) модели3основанию. Очевидно, что эффективность работы эксперта, размеры получающегося дерева и в конечном счете качество анализа в определенной мере зависят от последовательности, в которой эксперт использует имеющиеся модели. Например, алгоритм декомпозиции, встроенный в компьютерную диалоговую систему, должен, ради удобства эксперта, допускать предъявление моделей в том порядке, который определит сам эксперт. Вместе с тем должен быть предусмотрен и режим совета эксперту, рекомендующий определенный порядок взятия оснований, упрощающий дело. Если эксперт перебрал все фреймы, но не достиг элементарности на какой3то ветви дерева, то прежде всего выдвигается предположение, что дальнейшая декомпозиция может все3таки довести анализ до получения элементарных фрагментов и следует дать эксперту возможность продолжить декомпозицию. Такая возможность состоит во введении новых элементов в модель3основание и продолжении декомпозиции по ним. Поскольку новые существенные элементы могут быть получены только расщеплением уже имеющихся, в алгоритме декомпозиции должна быть заложена возможность возврата к использованным ранее основаниям. При этом нет необходимости рассматривать заново все элементы модели, так как обрабатываемый фрагмент находится на ветви, соответствующей только одному элементу каждого основания. Тогда следует рассмотреть возможность расщепления именно этого элемента (например, при рассмотрении системы «вуз» вход «абитуриенты» можно разделить на абитуриентов со стажем и без него, выход «научная информация» – на выходы «монографии», «статьи», «отчеты по НИР» и т.п.). На этой же стадии можно рекомендовать эксперту решить, не настала ли пора выделить из «всего остального» и включить в число существенных еще один элемент. Пройдя таким образом всю предысторию неэлементарного фрагмента, получим новые основания для его декомпозиции и возможность продолжить анализ, надеясь достичь элементарности по всем ветвям. Итак, итеративность алгоритма декомпозиции придает ему вариабельность, возможность пользоваться моделями различной детальности на разных ветвях, углублять детализацию сколько угодно (если это потребуется). Алгоритм декомпозиции Рисунок 1 - Алгоритм декомпозиции в виде блок-схемы. Агрегирование, эмерджентность и внутренняя целостность систем Операцией, противоположной декомпозиции, является операция агрегирования, т.е. объединения нескольких элементов в единое целое. Необходимость агрегирования может вызываться различными целями и сопровождаться разными обстоятельствами, что приводит к различным (иногда принципиально различным) способам агрегирования. Однако у всех агрегатов (так называют результат агрегирования) есть одно общее свойство, получившее название эмерджентности. Это свойство присуще всем системам, и ввиду его важности остановимся на нем подробнее. Виды агрегирования Как и в случае декомпозиции, техника агрегирования основана на использовании определенных моделей исследуемой или проектируемой системы. Именно избранные нами модели жестко определяют, какие части должны войти в состав системы (модель состава) и как они должны быть связаны между собой (модель структуры). Разные условия и цели агрегирования приводят к необходимости использования разных моделей, что определяет тип окончательного агрегата и технику его построения. В самом общем виде агрегирование можно определить как установление отношений на заданном множестве элементов. Благодаря значительной свободе выбора множества элементов и отношений на этом множестве, получается весьма обширное количественно и разнообразное качественно множество задач агрегирования. Отметим здесь лишь основные агрегаты, типичные для системного анализа: конфигуратор, агрегаты-операторы и агрегаты-структуры. Обобщенная модель агрегата Серьезную помощь при разработке моделей агрегатов3операторов может оказать владение типовыми математическими схемами, широко используемыми в арсенале моделирования и многократно проверенными опытом. Среди них наиболее простой является схема конечного автомата. Конечный автомат характеризуется конечными множествами состояний Z, входных сигналов X, выходных сигналов Y. В каждый момент времени в него поступает входной сигнал x(t), под действием которого автомат переходит в новое состояние в соответствии с функцией переходов z(t) = f1[z(t – 1), x(t)] и выдает выходной сигнал, определяемый функцией выходов y(t) = f2[z(t – 1), х(t)]. Автомат можно задать также таблицами переходов и выходов или графической схемой переходов и выходов. Математические модели широкого класса детерминированных объектов (т.е. без учета случайных факторов), функционирующих в дискретном времени, приводятся к различным типам конечных автоматов. Детерминированные объекты, функционирующие в непрерывном времени, обычно описывают дифференциальными уравнениями. Стохастические объекты, функционирующие в дискретном времени, можно представить вероятностными автоматами. Функция переходов вероятностного автомата определяет не одно конкретное состояние, а лишь распределение вероятностей на множестве состояний, т.е. автомат со случайными переходами, а функция выходов – распределение вероятностей на множестве выходных сигналов, т.е. автомат со случайными выходами. Функции этих автоматов изучаются с помощью теории цепей Маркова. Математическими моделями стохастических объектов с непрерывным временем служат системы массового обслуживания или представители марковских случайных процессов. Остановимся на некоторых общих свойствах динамических систем, используемых в качестве математических моделей элементов сложныхсистем: 1. Элемент функционирует во времени; в каждый момент времени t он находится в одном из возможных состояний z; 2. С течением времени под действием внутренних и внешних причин элемент переходит из одного состояния в другое; 3. В процессе функционирования элемент взаимодействует с другими элементами системы и объектами внешней среды. Наличие общих свойств моделей элементов сложных систем позволяет дать им общее математическое описание, полезное для решении ряда теоретических и практических вопросов системного анализа и называемое агрегатом. В каждый момент времени t = (0, T) агрегат находится в одном из возможных состояний, являющихся элементами некоторого множества Z, т.е. состояние z изменяется как функция времени z(t), причем, состояние агрегата z(t) зависит как от предыдущих состояний, так и от внешних входных и управляющих воздействий.С точки зрения моделирования агрегат выступает как универсальный преобразователь информации – он воспринимает входные и управляющие сигналы и выдает выходные сигналы. Совокупность входных, управляющих и выходных сигналов, расположенных в порядке их поступления или выдачи, называют входными, управляющими или выходными сообщениями. У агрегата выделяют так называемые особые состояния, под которыми понимают его состояния в моменты получения входного, управляющего или выдачи выходного сигнала. Некоторые особенности моделирования процесса функционирования агрегата Целью моделирования в любом случае является получение характеристик, определяемых состояниями моделируемой системы. Для этого в процессе моделирования необходимо фиксировать достаточно полную информацию о состояниях системы в соответствующие моменты модельного времени. Моменты поступления входных и управляющих сигналов играют значительную роль при построении моделирующего алгоритма. Будем рассматривать моделирование как последовательную цепь переходов из одного особого состояния агрегата в другое, начиная с начального состояния z(0). Вид моделирующего алгоритма существенно зависит от того, известны ли заранее моменты поступления входных и управляющих сигналов и вообще моменты последующих особых состояний. При этом возможны две ситуации: 1. Законы поступления входных и управляющих сигналов заданы (обычно это сигналы от внешней среды и объектов относительно системы). 2. Входные и управляющие сигналы вырабатываются в процессе моделирования как выходные сигналы других агрегатов системы. Рассмотрим некоторые варианты первого случая. Входные и управляющие сигналы, поступающие в агрегат в течение интервала времени моделирования (О, Т) можно записать в память машины. Одним из распространенных способов является генерирование сигналов с помощью чисел, найденных по заданному детерминированному закону, или с помощью случайных чисел, распределенных по заранее заданному закону. При этом моделирующий алгоритм в общем должен содержать: а) группу операторов, формирующих моменты поступления сигналов; б) группу операторов, моделирующих процесс функционирования агрегата между последовательными моментами поступления внешнего сигнала, в том числе и процессы выдачи выходных сигналов. Алгоритмы этого типа называют алгоритмами по принципу особых состояний. Во втором случае, когда входные и управляющие сигналы неизвестны заранее и не могут быть описаны математически до начала моделирования, факт поступления внешнего сигнала может быть выяснен по ходу моделирования. Для этого в моделирующем алгоритме должны быть предусмотрены процедуры проверки факта поступления внешних сигналов за некоторый интервал модельного времени t. Поскольку момент следующего состояния, при котором поступает внешний сигнал, часто неизвестен, обычно приходится выбирать тип моделирования t. Алгоритмы этого типа называют алгоритмами по принципу t. Они более трудоемки, так как требуют гораздо больше памяти и машинного времени. В любом случае анализируются состояния системы и выходные сигналы. На практике часто применяют комбинированные алгоритмы. Агрегативные системы Во многих случаях процессы, объекты и системы представляют в виде агрегативных систем (А3систем), под которыми понимают сложные системы, расчленяемые на элементы (в общем случае неоднозначно), каждый из которых представляет собой агрегат. Каждый элемент может быть агрегатом с полным комплектом свойств, в том числе А системой, или его частным случаем. КОНТРОЛЬНЫЕ ВОПРОСЫ 1. Модели систем как основание декомпозиции 2. Алгоритмизация процесса декомпозиции 3. Алгоритм декомпозиции 4. Агрегирование, эмерджентность и внутренняя целостность систем 5. Виды агрегирования 6. Обобщенная модель агрегата 7. Некоторые особенности моделирования процесса функционирования агрегата 8. Агрегативные системы ЛЕКЦИЯ 2. ПОНЯТИЕ СЛОЖНОЙ СИСТЕМЫ. ОСНОВНЫЕ СВОЙСТВА СЛОЖНЫХ СИСТЕМ. ПРИМЕРЫ ТКС КАК СЛОЖНЫХ СИСТЕМ. МОДЕЛЬ ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ ОТКРЫТЫХ СИСТЕМ. Общая теория систем (ОТС) как наука, изучающая общее законы построения и функционирования объектов, независимо от их физической природы, образовала ряд родственных научных направлений: исследование операций, системотехника, кибернетика, системные исследования, системный анализ. Эти близкие или даже тождественные направления в той или иной степени ориентированы на определенный класс прикладных задач. Наша дисциплина ОТТС, занимая более узкое и скромное место, так же претендует на системное исследование прикладных задач – задач телекоммуникации. ОТС базируется на трех главных методах научного познания мира: декомпозиции, анализа и синтеза. Часто используют словосочетания «теория систем и системный анализ», что подчеркивает приоритетность анализа. В нашей дисциплине мы не будем оригинальными. В тоже время известные правила системной политики определяют как раз правила синтеза. На рис. 2.1 представлено дерево функций системного анализа и синтеза, которые являются основным предметом рассмотрения в данной лекции. Рис. 2.1. Дерево функций системного анализа Декомпозиция является методологией изучения сложных систем, когда анализ системы в целом представляет значительную трудность. Разделяя и изучая сложную систему на части (фрагменты), далее удается воссоздать структуру и функцию системы и выделить элементы. Вместе с тем, при декомпозиции является важным то, чтобы не потерять взаимосвязи между элементами. Однако при декомпозиции эти связи частично приходится терять и, соответственно, терять часть системных свойств. 2.1. Системный подход и системный анализ Системный подход – это не правило действия или алгоритм. Это скорее принцип действия, методология решения частных задач в направлении некоей, в данном случае, телекоммуникационной системы. Любая человеческая интеллектуальная деятельность обязана быть по своей сути системной деятельностью, предусматривающей использование совокупности взаимосвязанных системных процедур на пути от постановки задачи, выбору целей, планирования ресурсов к нахождению и использованию решений. Аналитичность человеческого знания проявляется и в определенной общности различных наук, и в дифференциации наук, и в более глубоком изучении все более узких вопросов, каждый из которых сам по себе и интересен, и важен, и необходим. Вместе с тем, столь же необходим и обратный процесс синтеза знаний. Так возникают «пограничные» науки – бионика, самоорганизация, синергетика, нейронные сети, генетические алгоритмы и другие. Однако это лишь одна из форм синтеза. Другая, более высокая форма синтетических знаний реализуется в науках о самых общих свойствах природы. Теория систем выявляет и описывает общие свойства всех форм материи; математика изучает некоторые, но также всеобщие отношения. К числу синтетических наук относятся системный анализ, информатика, кибернетика и др., соединяющие формальные, технические, гуманитарные и прочие знания. При системном подходе оперируют различным типом системных ресурсов. В природе и в обществе имеются следующие основные типы ресурсов. 1. Вещество – наиболее хорошо изученный ресурс, который в основном достаточно полно представлен таблицей Д.И. Менделеева и пополняется не так часто. Вещество выступает как отражение постоянства материи в природе, как мера однородности материи. 2. Энергия - не полностью изученный тип ресурсов, например, мы не владеем управляемой термоядерной реакцией. Энергия выступает как отражение изменчивости материи, переходов из одного вида в другой, как мера необратимости материи. 3. Информация - мало изученный тип ресурсов. Информация выступает как отражение порядка, структурированности материи, как мера порядка, самоорганизации материи (и социума). Сейчас этим понятием мы обозначаем некоторые сообщения; ниже этому понятию мы посвятим более детальное обсуждение. 4. Человек - выступает как носитель интеллекта высшего уровня и является в экономическом, социальном, гуманитарном смысле важнейшим и уникальным ресурсом общества, рассматривается как мера разума, интеллекта и целенаправленного действия, мера социального начала, высшей формы отражения материи (сознания). 5. Организация (или организованность) выступает как форма ресурсов в социуме, группе, которая определяет его структуру, включая институты человеческого общества, его надстройки, применяется как мера упорядоченности ресурсов. Организация системы связана с наличием некоторых причинно-следственных связей в этой системе. Организация системы может иметь различные формы, например, биологическую, информационную, экологическую, экономическую, частотную, временную, пространственную, и она определяется причинно-следственными связями в материи и социуме. 6. Пространство - мера протяженности материи (события), распределения ее (его) в окружающей среде. 7. Время - мера обратимости (необратимости) материи, событий. Время неразрывно связано с изменениями действительности. Необходимые атрибуты системного анализа как научного знания: 1. Наличие предметной сферы - системы и системные процедуры. Наша предметная область телекоммуникационные системы и технологии; 2. Выявление, систематизация, описание общих свойств и атрибутов систем (общность стандартов, интерфейсов, методов обработки информационных сигналов и др.); 3. Выявление и описание закономерностей и инвариантов в этих системах; 4. Актуализация закономерностей для изучения систем, их поведения и связей с окружающей средой; 5. Накопление, хранение, актуализация знаний о системах (коммуникативная функция). Системный анализ базируется на ряде общих принципов, среди которых: 1. Принцип дедуктивной последовательности - последовательного рассмотрения системы по этапам: от окружения и связей с целым до связей частей целого (см. этапы системного анализа подробнее ниже); 2. Принцип интегрированного рассмотрения - каждая система должна быть неразъемна как целое даже при рассмотрении лишь отдельных подсистем системы; 3. Принцип согласования ресурсов и целей рассмотрения, актуализации системы; 4. Принцип бесконфликтности - отсутствия конфликтов между частями целого, приводящих к конфликту целей целого и части. Системно в мире все: практика и практические действия, знание и процесс познания, окружающая среда и связи с ней (в ней). Системный анализ как методология научного познания структурирует все это, позволяя исследовать и выявлять инварианты (особенно скрытые) объектов, явлений и процессов различной природы, рассматривая их общее и различное, сложное и простое, целое и части. 2.2. Основные характеристики системы Всякая система обладает местом своего существования, которое она занимает среди других систем, ролью, которую она играет в среде и располагает связанной структурой, обеспечивающей ее целостность. Системы, являющиеся предметом рассмотрения в нашем курсе ОТТС, относятся к материальным, целенаправленным, динамическим, сложным. Структура является моделью построения системы и характеризует связи между элементами системы, не учитывая множества функциональных свойств (состояний) ее элементов. Схема компонентов системы представлена на рис. 2.2. Структура играет основную роль в формировании производительности, других характерных свойств системы, в поддержании целостности, надежности и устойчивости ее свойств по отношению к внешним воздействиям, к изменению связей и элементов. Структура является системообразующим компонентом системы, поскольку без взаимосвязанной структуры исчезает сама система. Рис. 2.2. Схема компонентов системы Предметная область – это та часть реального мира, которая является сферой проблемной ориентации данной системы. Любая предметная область содержит объект, имеющий целостный характер и обладающий некоторым конкретным набором свойств. В нашей предметной области – телекоммуникации, анализируемым объектом является ТК-система. Под свойством понимается характеристика, позволяющая установить сходство и различия данного объекта по отношению к другим объектам. Так для ТКС индивидуальными свойствами обладают беспроводные, оптоэлектронные, проводные системы, индивидуальные также сети PAN, LAN, MAN, WAN др. Общими являются: открытость, наличие возможности и качества предоставления услуг и др. Рассмотрение системы как объекта исследования предполагает использование ряда представлений (категорий) среди которых основными являются: 1. Структурное представление связано с выделением элементов системы и связей между ними. 2. Функциональное представление систем – выделение совокупности функций (целенаправленных действий), динамика системы и ее компонентов. 3. Макроскопическое представление – рассмотрение системы как нерасчленимого целого, взаимодействующего с внешней средой. 4. Микроскопическое представление основано на рассмотрении системы как совокупности взаимосвязанных элементов. Оно предполагает раскрытие внутренней структуры системы. 5. Иерархическое, как правило централизованное, представление основано на рассмотрении подсистем, и их соподчиненности получаемой при разложении (декомпозиции) системы, которые замыкается снизу только элементами. 6. Процессуальное представление предполагает понимание системного объекта как динамического объекта, характеризующегося последовательностью его состояний во времени. В соответствии с ОТС, все системы характеризуются тремя обобщающими категориями: • структурностью (морфологичностью); • функциональностью (бихейворальностью); • информативностью. Рассмотрим более подробно данные характеристики. 2.3. Структурные характеристики сложных систем 2.3.1. Общие свойства структур Структура любой системы определяется количественными и качественными характеристиками: Качественными являются следующие структурные характеристики: · слабая или хорошая структурированность; · связность; · сложность; · масштабируемость; · иерархичность; · динамичность. Количественными является характеристиками: · состав элементов; · параметры связей; · надёжность; · производительность элементов структуры и системы в целом. 2.3.2. Структуризация слабоструктурированных систем Слабоструктурированные системы, в отличие от хорошо структурированных, характеризуются неполнотой данных или отсутствием точности в определении элементов и их взаимосвязей. Примером слабо структурированных систем могут быть системы сотовой связи, где в пределах соты элементы постоянно перемещаются, а состав этих элементов в каждой соте непостоянен. В слабоструктурированных системах часто наблюдается частичное упорядочение, группирование элементов, образование кластеров. Кластеризация в таких системах осуществляется по группе признаков, определяемых через соответствующие коэффициенты, основанные на методе парных сравнений. Таких коэффициентов известно три: 1. Коэффициенты типа расстояний:  , (2.1) где  - значение признака  для  -го кластера,  - число признаков,  =1 или 2, в зависимости от выбранной метрики (1 – манхэттенская метрика, 2 – таксометрические расстояния). 2. Коэффициент ассоциативности (сходства) признаков  (2.2) где  - сходство между состояниями признака  для классов  и  ,  - вес, приписанный данному признаку,  - число признаков. 3. Коэффициент корреляции между кластерными группами по значению признаков. Иной подход к характеристике слабоструктурированных систем состоит в использовании нечеткой математики, теории нечетких множеств. Перед формулированием нечеткого множества необходимо задать так называемую область рассуждений (universe of discourse) – пространство принадлежности, в котором выделяются 3 случая: 1. Полная принадлежность элемента  к нечеткому множеству  . 2. Отсутствие принадлежности  . 3. Частичная принадлежность  . Модель нечеткого множества записывается в виде:  (2.3) Таким образом, структуризация позволяет дальше рассматривать слабо структурированные системы как обычные системы с явной структурой. 2.3.3. Параметризация структурных характеристик Структура системы, в том числе ТКС, представляет собой совокупность узлов, станций и линий различного назначения, развернутых по единому плану для обеспечения информационного обмена между пользователями. Целенаправленное функционирование такой системы состоит в обслуживании с необходимым качеством потоков сообщений (требований, заявок), которые поступают на ее вход. Для моделирования структуры систем обычно используют математический аппарат теории графов При этом, структура может быть отображена графически, матричными операторами, в форме теоретико-множественных описаний, с помощью топологии, алгебры и др. Структуры систем часто декомпозируют и представляют в виде подсистем, образующих кластеры (рис. 2.3) или иерархические структуры, в которых нижний уровень соподчинен верхним (рис. 2.4).      Рис. 2.3. Представление структуры сети в виде двух кластеров Рис. 2.4. Представление 3-х уровневой иерархической системы При моделировании структуры в виде графа  , вершины  представляют узлы коммутации и хосты, а ребра  - каналы связи. Для рассматриваемой сети каждая линия связи (дуга) имеет свое состояние, описанное на базе следующих метрик: длина, стоимость, пропускная способность, задержка, надежность и др. В общем случае задача выбора пути определяется как нахождение выполнимого маршрута, т. е. целевая функция должна быть минимизирована по заданной метрике. Рассмотрим метрики, на основе которых строятся алгоритмы нахождения оптимальных путей. Пусть  является метрикой канала  . Для любого маршрута  метрика  может быть: - аддитивной, если  ; - мультипликативной, если  ; - вогнутой, если  . Такие метрики, как задержка, джиттер и количество шагов, являются аддитивными, вероятностные метрики (в том числе и вероятность потери пакета) - мультипликативными, а метрика полосы пропускания - вогнутой. Узлы коммутации определяют маршрут доставки информации. Для этого используют алгоритмы нахождения кратчайшего пути по заданной метрике. Обычно для поиска кратчайшего используют алгоритмы Дейкстры, Беллмана-Форда или Флойда. Во многих ТКС используется многопутевая доставка информации. Для определения множества путей между отправителем и получателем используется алгоритм двойного поиска, обобщенный алгоритм Флойда и обобщенный алгоритм Данцига. Особенностью этих алгоритмов является то, что операции сложения и поиска выполняются не над числами, как в алгоритмах поиска кратчайшего пути, а над наборами чисел (где  - число путей между получателем и отправителем), представляющих длины соответствующих дуг или путей. Потоковые алгоритмы позволяют решать задачу распределения трафика в ТК-системах с учетом ограниченной пропускной способности каналов связи. В данном случае задача распределения потоков в сети сводится в зависимости от показателя эффективности к задаче линейного или - нелинейного программирования и является задачей NP - сложности. Современные ТК-сети должны обеспечивать доставку различных типов информации с заданными параметрами качества. Т. е. необходимо найти оптимальный по одной метрике допустимый путь (Q0S- маршрутизация). Здесь алгоритмы поиска кратчайшего пути не подходят, поскольку не позволяют учитывать ограничения по качеству обслуживания. Решить существующие проблемы и обеспечить качество обслуживания с точки зрения маршрутизации призвана концепция «принудительной маршрутизации». QoS-маршрутизация в соответствии с этим принципом принимает во внимание не только топологию сети, н и параметры маршрутизируемого потока, доступность ресурсов, а также некоторые дополнительные параметры, определяемые администратором сети и используемые реализацией протокола маршрутизации. Требования по качеству обслуживания для каждого отдельного соединения задается как набор параметров, включающий в себя: требования канала, требования к пропускной способности требования для маршрута; требования к задержкам. Далее под выполнимым маршрутом будем понимать тот маршрут который содержит количество ресурсов, достаточное для выполнения требований по качеству обслуживания, предъявленных устанавливаемых соединением. В последнее время в ТК-сетях увеличивается доля широковещательного трафика. В отличие от обычной маршрутизация в данном случае осуществляется поиск не одного пути, а дерева маршрутов с корнем в источнике и листьями - во всех приемниках. Для случая QoS-маршрутизации каждый маршрут «корень-лист» должен содержать необходимые для пользовательского приложения ресурсы. 2.3.4. Связность сложных систем Граф  называется связным, если любая пара его вершин связана. Две вершины  и  связанны, если существует путь  с начальной вершиной  и конечной вершиной  ,  . Если  проходит через какую-нибудь вершину  два раза, то можно удалить его циклический участок и при этом оставшиеся ребра будут составлять путь  из  и  . На практике приходится иметь дело с ТК-сетями и их показателями связности. При этом обычно предполагается, что узлы связи и маршрутизаторы абсолютно надежны, а каналы связи – ненадежны с вероятностью  . Расчет вероятности связности достаточно сложен, задача является NP-полной. Поэтому используют упрощенные методы расчетов. Наиболее популярным является метод Мура-Шеннона. Он состоит в рекурсивном применении формулы полной вероятности. Если число вершин графа равно  , то в итоге получается  результирующих итераций, проводимых при рекурсивном преобразовании. В последнее время наметилась тенденция применения теории графов совместно с теорией нечетких множеств и теорией вероятности, что обусловлено невозможностью сведения большого класса задач к линейному программированию. В результате образовался математический аппарат стохастических сетей (вероятностных графов). Он позволяет получить более адекватные модели процессов в ТК-системах, переходы в которых не могут быть описаны детерминированными величинами. Применение теории нечетких множеств позволило еще в большей степени расширить применение математического аппарата графов за счет создания комплексных моделей, в которых вес ребер имеет детерминированное значение с заданной вероятностью, что является более общем случаем стохастических сетей. Абсолютным инвариантом, основной категорией в теории систем, является понятие взаимодействие между элементами любой системы. На его основе выстраивается системная аксиома, включающая принцип семантической сущности связи формы и содержания, единства реального и идеального, определяется системообразующая роль знания и информации, вещества и энергии, рассматривается роль структур систем и их функций. В определении системы, как «множества взаимосвязанных элементов» взаимодействие несет основную информацию. Очевидно, без взаимодействий отдельные элементы рассыпаются, система теряет свои системные свойства (рис.2.5 в). Рис. 2.5. Примеры взаимодействий в системе из 5-ти элементов. а – полносвязная система, б – неполносвязная, в – не взаимосвязанные 5 элементов, не образующих систему. Для представления связности структур могут быть построены соответствующие матрицы (рис. 2.6)  а Полносвязная система  б Неполносвязная система  в Невзаимосвязная система Рис. 2.6 Примеры матриц связности для 3-х типов структур. матрицы а и б – модели систем, в – не система. Уровень связности ТК-сети в значительной мере влияет на свойства системы. Связность определяет производительность ТК- системы, ее надежность, стоимость, устойчивость и др. На практике используют сети с различной связностью, когда каждый узел связан с одним или двумя соседними. Примером такой структуры с минимальной связностью может служить кольцевая архитектура. Очевидно число маршрутов в такой структуре  (туда и обратно). В полносвязной структуре число возможных маршрутов для однопутевой маршрутизации:  (2.4) Для многопутевой маршрутизации это число равно:  (2.5)   С увеличением путей удается улучшить вероятностно-временные показатели ТК-системы, повысить надёжность ее функционирования. 2.3.5. Сложность систем Отличительной особенностью сложных систем, в том числе ТКС, является то, что для отображения их структурных и функциональных свойств, в отличие от простых систем, не существует какой-либо одной единой математической модели. Они характеризуются множеством моделей, каждая из которых отображает то или иное свойство. Существуют два толкования свойства сложности системы. Первое, чисто субъективное, характеризует отношение наблюдателя к объекту, в этом случае один и тот же объект может разными наблюдателями восприниматься как простой или достаточно сложный. Второе толкование – объективная характеристика, не связанная с наблюдателем. Относительно самих систем объективная сложность оказывается по-разному. Выделяют такие стороны сложности: структурную, динамическую и вычислительную. Структурная сложность определяется свойствами связей между элементами системы. Она может характеризовать иерархическую структуру, схему связности, разнообразие элементов, уровень или степень взаимодействия между элементами системы. Структурная сложность, отнесенная к иерархии элементов системы, должна, очевидно, допускать наличие этой иерархии. Такая иерархия по отношению к системам связи устанавливается не только соответствующей подчиненностью (главная станция и ее корреспонденты), но и тем, что существуют сети доступа и транспортные сети, первичные и вторичные сети, разные уровни преобразования сигналов. Структурная сложность, отнесенная к схеме связности, определяется способом, которым элементы системы объединяются в единое целое. Эта сложность может быть определена чисто геометрически, через размерность связей. Вместе с тем, она может быть отражена и из алгебраических позиций. Так, задание динамической системы линейным дифференциальным уравнением  (2.6) допускает наличие в матрице  разнообразных недиагональных элементов  , определяющих связи между отдельными компонентами вектора  . Таким образом, сложность в данном случае определяется не только размерностью  , но, еще в большей мере, наличием межкомпонентных связей, определенных за счет  . 2.3.6. Иерархичность сложных систем Многоэлементные управляемые системы могут быть построены различным методом. Наиболее характерными структурами таких систем являются иерархические централизованные управляемые системы (рис.2.7) и децентрализованные управляемые системы (рис.2.8). Рис.2.7. Структура трехуровневой централизованной иерархической системы Централизованные методы управления могут иметь 2 или более уровня (страты, эшелона). Верхний уровень (центр управления системой) управляет несколькими нижележащими объектами или центрами, каждый из которых управляет отдельными нижележащими фрагментами системы и т.д. Таким образом, более верхний уровень как бы делегирует полномочия нижележащим уровням. Этим самым подчиненные уровни разгружают центр, повышается оперативность и качество управления. При рассмотрении сложных организационно-технических систем, в том числе и телекоммуникационных, часто не удается сохранить целостное описание при рассмотрении многих уровней иерархии. В этом случае на каждом из уровней, на основе особенностей подсистемы этого уровня, составляется обособленное структурно-функциональное представление данной подсистемы, а за счет межуровневых связей и интерфейсов формируется представление о всей системе в целом. Такое представление называют стратифицированным, а соответствующие уровни иерархии – стратами. Близкой к стратифицированной является 7-и уровневая модель OSI. Многоэлементные управляемые системы, как правило, являются и многомерными. Однако имеется особый класс управляемых систем, у которых имеется один общий элемент управления, а управляющих центров может быть два или больше. Такие структуры моделируются методами теории игр и будут рассмотрены ниже. Иерархические централизованные системы управления имеют следующие особенности: 1. Возможность распределения функций управления и задач принятия решений по различный уровням управления. Решение стратегических задач осуществляется на высших уровнях, тактические задачи решаются на более низких уровнях. Это обеспечивает оперативность принятия решений, а в большинстве случаев и более высокую их точность. 2. Автономность органов управления промежуточных и низшего уровней: каждый из них самостоятельно, в пределах своих полномочий управляет подчиненными ему объектами управления. 3. Наличие опасности в том, что некоторая подсистема, добиваясь достижения поставленной перед ней цели, может действовать в ущерб общей цели системы. 4. Неполнота информации в подсистеме высокого уровня о целях и ограничениях нижестоящих подсистем может способствовать снижению качества управления. Важным фактором при построении иерархических систем является декомпозиция – рациональное деление общей системы на подсистемы. Необходимо избегать появления межранговых управлений (управлений через инстанцию). Возникающее при этом двойное подчинение приводит к нарушению управления, появлению конфликтов и тупиков при функционировании системы. Достоинством иерархических управляемых систем являются: - простота функционирования управления; - устойчивость управляемых систем как при ситуационных, так и при формализованных методах. Недостатком иерархических управляемых систем являются: - инерционность (не оперативность) при решении задач за счет необходимости прохождения всех уровней (снизу вверх и обратно); - наличие задержек в различных элементах сети, проявляющихся в задержке сигнальной и управляющей информации и состояний управляемых устройств и в задержке реакции управления на те или иные воздействия; - отсутствие адаптируемости при различной вариабельности ситуации; - нерациональное использование сетевых ресурсов за счет наличия предыдущих недостатков. Децентрализованные методы управления Это методы, применяются тогда, когда каждому элементу системы предоставляется возможность выбора варианта решения на управление при условии согласовывания этого решения с другими взаимодействующими элементами. На рис.2.8 представлена структура децентрализованной системы, где взаимные связи обозначены индексами  . Рис.2.8. Структура 3-х элементной децентрализованной системы управления При очень слабых или нулевых взаимосвязях  у элементов  используется свой ресурс для принятия решений. При увеличении уровней взаимозависимости  для решения подключаются ресурсы других элементов. Таким образом при децентрализованном методе управления  в системе осуществляется принятие коллективного (коалиционного) решения. Такое управление может быть представлено уравнением:    (2.7) где первое слагаемое в правой части формирует собственное управление  -м элементом, второе – управление со стороны внешних  -х элементов. Достоинством децентрализованных методов управления является: - возможность расположить органы управления максимально близко к объектам управления, что минимизирует задержку в контуре управления; - повышается оперативность, а соответственно и качество управления; - упрощается возможность учета влияний окружающей среды и соседних взаимодействующих элементов; - упрощается возможность адаптации управления, связанная с вариабельностью ситуации. Недостатком децентрализованных методов управления являются: - сложность системы управления, связанная с необходимостью учета соседних взаимодействующих элементов и влияний окружающей среды; - значительные потери сетевых ресурсов пропускной способности для передачи управляющей информации между отдельными элементами и объектами управления; - опасность возникновения неустойчивых режимов в системе управления, конфликтов, тупиков, замкнутых циклов и др. На практике часто используют смешанные структуры, то есть централизованные с элементами децентрализации. Таким образом, для телекоммуникационных систем можно сформулировать пять основных структурных принципов, характерных для сложных систем: 1. ТК-система взаимодействует с реальным внешним миром, что проявляется в дополнительных факторах, вносящих неопределенность в процесс передачи информации (входной и выходной трафик, помехи, многолучевость, электромагнитная совместимость, температура и др.). 2. Принципиальная открытость ТК-систем, обеспечивающая взаимодействие с другими системами. 3. Наличие механизмов реагирования на внешние и внутренние воздействия, реализуемые в виде управлений, адаптации, самоорганизации, прогнозирования. 4. Многоуровневая иерархическая структура (PAN, LAN, MAN, WAN). 5. Сохраняемость функционирования при некоторых нарушениях структуры и функции (возможно с некоторой потерей качества). 2.3.8. Масштабируемость структур систем Свойство сложных систем наращивать структуру для получения дополнительных функциональных возможностей без реструктуризации основной части. Свойство масштабируемости для этапа развития NGN-сетей следующего поколения, является определяющим. 2.4. Функциональные характеристики систем Функция (поведение) – категория динамической системы, характеризуется способностью переходить из одного состояния в другое    (2.8) Другое представление функции системы можно представить в виде рекуррентной формулы:    (2.9) где  - шаг перехода из одного состояния в другое,  - внешние воздействия в функцию системы. Для непрерывных систем, развивающихся во времени, справедливо дифференциальное уравнение    (2.10) Для функционирующих систем характерны свойства причинности и целеполагания. Целенаправленность функционирования определяется выбранным показателем эффективности: критерием. Функционирующая система может находится в различных состояниях: · Равновесное состояние наступает в отсутствии внешних воздействий или после снятия этих воздействий; · Устойчивость – способность возвращаться в равновесное состояние после снятия внешних воздействий; · Развитие – способность системы наращивать структуру и (или) функцию в условиях априорной неопределенности; · Самоорганизация – состояние развивающейся системы; · Процессы системы: входной, выходной, переходной; · Связи: прямые, обратные; · Наблюдаемость системы – способность идентифицировать параметры всех воздействий; · Управляемость – способность реагировать на все наблюдаемые воздействия; · Адаптация – способность преодолевать априорную неопределенность; · Инвариантность – нечувствительность к отношениям параметров и измерениям внешних воздействий. Математические модели функциональных характеристик системы представляются дифференциальными или разностными управлениями, алгоритмами управляющих автоматов, нейронных сетей, обрабатывающих машин. Более подробные алгоритма функционирования в ТК-сетях рассматриваются в последующих лекциях.   2.5. Информационность сложных систем   Информация как системная категория в сложных системах выступает в трех аспектах: ─ информация о состоянии и свойствах сложной системы; ─ информация о количестве продукции, которую данная система может производить; ─ информация о содержании производимой продукции. Адекватной мерой сложности и неопределенности систем является энтропия. Очевидно, чем больше состояний системы, тем больше ее разнообразие и тем больше ее неопределенность с точки зрения информационного ее содержания. В качестве информационной меры разнообразия состояний системы и одновременно мерой ее неопределенности выступает энтропия, как функция от вероятности ее  -состояний:  , (2.11) где  - знак математического ожидания. Энтропия – как мера неопределенности физической системы впервые была введена еще в 1865 году Рудольфом Клазиусом для характеризации состояния термодинамической системы. В 1948 г. Клод Шеннон в монографии «Математическая теория связи» определил энтропию, как меру неопределенности процесса передачи информации:    . (2.12)   Было показано, что максимальное значение  достигается при гауссовой функции  . При решении задач управления динамической самоорганизующейся системой в качестве информации об изменении ее состояния используют невязку  -параметр определяющий разницу между желаемым состоянием системы  и ее фактическим состоянием  :    , (2.13) где  номер шага где невязка определяется. Последующее при этом управление  является функцией невязки:    . (2.14)     2.5.1. Информация о состоянии системы   Информация о состоянии системы определяется состоянием входящих в нее элементов и тем состоянием системы в целом, которое достигается за счет сверхинтегральных приобретений. Информационные элементы предназначены для приема, запоминания (хранения), преобразования и передачи информации. Преобразование может состоять в изменении вида энергии, которая несет информацию, в изменении способа кодирования (представления в некоторой знаковой форме) информации, в сжатии информации путем сокращения избыточности, принятия решений и т.д. Различают обратимые и необратимые преобразования информации. Обратимые не связаны с потерей (либо созданием новой) информации. Накопление (запоминание) является обратимым в том случае, если не происходит потерь информации в течение времени хранения. В процессе функционирования ТКС, как сложная динамическая система оперирует знаниями (информацией) о состоянии структуры и функции, необходимыми для перевода этой системы из некоего реального  в требуемое состояние  . На рис.2.7 представлена структурная схема управляемой системы. Рис.2.7. Структурная схема управляемой динамической системы Информация о состоянии системы, входная и выходная информация поступает от соответствующих агентов. По доставленным знаниям формируется управление. Телекоммуникационная система как объект нашего внимания характеризуется двумя видами информации: а) Информация о состоянии объекта, дает сведения о некоторых параметрах  , значение которых необходимо для управления или принятия решений. Как правило непосредственное наблюдение этих параметров недоступно, однако они могут наблюдаться как некое преобразование  , сопровождаемая ошибкой  , связанной с неточностью измерений или дискретизацией. В линейном случае наблюдению состояния  подлежит  , (2.15)   где  - уровень усиления или ослабления наблюдаемого параметра. Уравнение (2.15) носит название уравнения наблюдения. б) Информация о свойствах объекта – это различные законы и закономерности, модели и описания. Качество функционирования системы зависит как от структуры, так и окружения системы. Структуре соответствуют выбранный алгоритм функционирования. Окружающая среда влияет на качество продукции, производимой системой. В частности, качество определяется уровнем помех  , влияющих на эффективность алгоритмических процедур. Так, приобретаемая в процессе наблюдения (2.6) выборочная статистика в результате обработки формирует оценку, которая в конечном счете определяет эффективность управления, адаптации, самоорганизации и др.   2.5.2. Информация о количестве продукции, которую данная система может производить   Продукцией производимой ТК-системами является объем (количество) информации, предоставляемое как услуга с требуемым качеством. Данное количество информации зависит от пропускной способности каналов связи    (2.16)   где  - полоса частот, в которой передается данное количество информации,  - отношение уровней сигнал/шум в данной полосе. Однако придел пропускной способности ограничивается не только шириной полосы частот  и соотношением сигнал/шум, но и качеством работы сетевых элементов/точек доступа, коммутаторов, маршрутизаторов, буферов и др. Важную роль на качество услуг играет задержка в указанных элементах сети.     2.5.3. Информация о содержании производной продукции   Известно, что информацию можно производить, преобразовывать, хранить и обмениваться. Телекоммуникационная система обеспечивает обмен информацией, все остальные категории информации для ТК-систем не свойственны. В связи с этим содержание продукции, производимой ТК-системами – это предоставление возможности информационной услуги. Сама же информационная компонента передаваемых сообщений для специалистов в области телекоммуникаций как правило недоступна. В то же время для специалистов по информационной безопасности качество предоставляемой информации играет важную роль с точки зрения предотвращения утечек и целостности передаваемой информации. Уместно в данном случае привести цитату Роберта-Винера: «Информация – это ни материя, ни энергия. Информация есть обозначение содержания, полученного от внешнего мира в процессе нашего приспособления (адаптации) к нему. Отсюда: технологическими средствами можно передавать, хранить и перерабатывать только данные, но не информацию».   2.6. Сводка основных системных свойств, присущих ТК-системам 1. ТКС является сложной системой и характеризуются неким устойчивым состоянием, которое направлено на выполнение целевых действий по предоставлению услуг с заданным качеством. 2. ТКС является развивающейся динамичной системой с элементами самоорганизации. 3. Состояние и развитие ТКС подчинено причинно-следственным связям (каузальности), то есть реакция ТКС осуществляется по причине каких-либо воздействий. 4. Поскольку сами ТКС находятся под управлением случайного трафика, то закономерности состояния и развития системы носят статистический характер. К числу таких относятся закономерности: эмерджентность (целостность), открытость, иерархичность, эквифинальность, закон необходимого разнообразия. Рассмотрим их подробнее: 5. Эмерджентность (целостность) проявляется в системах как возникновение новых интегративных качеств, не свойственных образующим их компонентам. Данная закономерность основывается на 2-х свойствах: 1) свойства системы, как целого, не является суммой свойств элементов или частей (несводимость целого к простой сумме частей); 2) свойства системы зависят от свойств элементов (изменение в одном элементе (части) вызывает изменение во всей системе). Эмерджентность любой системы находится всегда между двумя крайними состояниями: - абсолютной целостности, - абсолютной аддитивности. В связи с этим в развитии динамических систем различают две тенденции: а) прогрессирующая систематизация (стремление системы к уменьшению самостоятельности элементов, то есть к большей целостности. При этом взаимосвязи между элементами и сама система укрепляется; б) прогрессирующая факторизация (стремление системы по все большей независимости элементов, к уменьшению их взаимосвязей). Система при этом деградирует и при абсолютной аддитивности – распадается, теряет системные свойства. В качестве математических моделей, характеризующих целостность системы может служить матрица связности данной структуры. Вместе с тем при увеличении связанности возрастает вероятность внутренней неустойчивости системы. При этом играют роль как наличия самих связей  , так и их уровень (слабые, сильные связи). 6. Открытость является обязательным требованием при построении ТКС любого уровня PAN, LAN, MAN, WAN с возможностью ее интеграции в глобальную информационную инфраструктуру (ГИИ). 7-и уровневая модель является открытой (ВОС). 7. Иерархичность – используется при построении ТКС различного уровня. С ней связано важное свойство ТКС – масштабируемость – способность наращивать или сокращать производительность за счет структурного ресурса. 8. Эквифинальность – это возможность системы с известными параметрами достигать некоего предельного состояния. В качестве таких эквифинальных состояний можно указать: состояние ТКС достигшей уровня рентабельности состояние технологии, исчерпавшей возможности дальнейшего развития и др. Как правило при достижении эквифинального состояния к системе предпринимаются радикальные меры. 9. Закон необходимого разнообразия в ОТС ввел У.Р.Эшби. Он доказал теорему, на основании которой можно сделать вывод о том, что для создания, разрушения, преобразования некоей системы с определенным разнообразием необходимо использовать другую систему, которая имела бы еще большее разнообразие. КОНТРОЛЬНЫЕ ВОПРОСЫ 1. Дайте определение системе. Приведите примеры систем. 2. Поясните наилучшую направляемость теории систем. 3. Пояснить основные задачи системного анализа. 4. В чем суть системного подхода к решению различных задач? 5. Чем объясняется развитие современных ТКС за счет новых технологических решений, а не на основе системной теории? 6. Какова роль общей теории систем в развитии ОТТК и других теорий? 7. В чем суть системного подхода и концентрации правил системной политики (ПСП)? 8. Какова суть взаимодействий между элементами системы? Привести пример наличия, отсутствия взаимодействий, слабых и сильных взаимодействий. 9. Охарактеризуйте предметную область телекоммуникации. 10. Перечислите и прокомментируйте свойства систем. ЛЕКЦИЯ 3. ПОКАЗАТЕЛИ ЭФФЕКТИВНОСТИ ТКС РАЗЛИЧНОГО НАЗНАЧЕНИЯ. ПОКАЗАТЕЛИ ЗАЩИЩЕННОСТИ ТКС И МЕТОДЫ РАЗРЕШЕНИЯ КОНФЛИКТОВ ПРИ ПРОЕКТИРОВАНИИ. Эффективность комплексной системы защиты информации оценивается как на этапе разработки, так и на этапе эксплуатации. Анализируя источники информации, можно обратить внимание на 3 основных метода: классический, официальный и экспериментальный. Классический подход подразумевает использование критериев, получаемых с помощью различных показателей эффективности (например, вероятностных). Значения показателей получают расчетным путем или в результате моделирования реальной ТКС. Модель системы включает в себя 2 статистических выбора: выбор сообщения и выбор ключа. Можно измерить количество информации, создаваемой при выборе сообщения, через H(M) = –∑P(M)logP(M), где суммирование выполняется по всем возможным сообщениям. Аналогично, неопределенность, связанная с выбором ключа, дается выражением: H(K) = –∑P(K)logP(K). В совершенно защищенных системах описанного выше типа количество информации в сообщении равно самое большее log n (эта величина достигается для равновероятных сообщений). Эта информация может быть скрыта полностью лишь тогда, когда неопределенность ключа не меньше logn. Это является первым примером общего принципа, который будет часто встречаться ниже: существует предел, который нельзя превзойти при заданной неопределенности ключа. Количество неопределенности, которое может быть введено в решение, не может быть больше, чем неопределенность ключа. Положение несколько усложняется, если число сообщений бесконечно. Предположим, например, что сообщения порождаются соответствующим марковским процессом в виде бесконечной последовательности букв. Ясно, что никакой конечный ключ не даст совершенной секретности. Предположим тогда, что источник ключа порождает ключ аналогичным образом, то есть как бесконечную последовательность символов. Предположим далее, что для шифрования и дешифрования сообщения длины LMтребуется только определенная длина ключа LK. Пусть логарифм числа букв в алфавите сообщений будет RM, а такой же логарифм для ключа – RK. Тогда из рассуждений для конечного случая, очевидно, следует, что для совершенной секретности требуется, чтобы выполнялось неравенство: RMLM ≤ RKLK. Эти выводы делаются в предположении, что априорные вероятности сообщений неизвестны или произвольны. В этом случае ключ, требуемый для того, чтобы имела место совершенная секретность, зависит от полного числа возможных сообщений. Можно было бы ожидать, что если в пространстве сообщений имеются фиксированные известные статистические связи, так что имеется определенная скорость создания сообщений R, то необходимый объем ключа можно было бы снизить в среднем в R/RM раз, и это действительно верно. В самом деле, сообщение можно пропустить через преобразователь, который устраняет избыточность и уменьшает среднюю длину сообщения как раз во столько раз. Затем к результату можно применить операцию шифрования. Очевидно, что объем ключа, используемого на букву сообщения, статистически уменьшается на множитель R/RM, и в этом случае источник ключа и источник сообщений в точности согласован – один бит ключа полностью скрывает один бит информации сообщения. Можно показать, что это лучшее, чего можно достигнуть. Недостатком совершенно защищенных систем для случая корреспонденции большого объема является, конечно, то, что требуется посылать эквивалентный объем ключа. Практическую значимость имеет официальный подход, который опирается на различные нормативные акты. В них устанавливаются требования к защищенности информации различных категорий конфиденциальности и важности. Критерием эффективности является класс защищенности используемой аппаратуры. Несомненным достоинством является простота такого подхода, а недостатком то, в результате определяется лишь факт наличия или отсутствия конкретного механизма защиты. В 1992 году Гостехкомиссией РФ был разработан стандарт «Концепция защиты средств вычислительной техники и автоматизированных систем от несанкционированного доступа к информации». В соответствии с данным стандартом для автоматизированных систем установлено 9 классов защищенности. Классы подразделяются на группы, отличающиеся особенностями обработки информации. Третья группа классифицирует те системы, с которыми работает 1 пользователь, допущенный ко всей информации. Во вторую группу сведены системы, где несколько равноправных пользователей имеют одинаковый доступ. Первую группу образуют многопользовательские системы, в которых применяются различные уровни доступа. Под экспериментальным подходом понимается организация метода определения эффективности существующих систем защиты путем попыток преодоления защитных механизмов системы специалистами, выступающими в роли злоумышленников. Такие исследования проводятся следующим образом. В качестве условного злоумышленника выбирается один или несколько специалистов в области информационной борьбы наивысшей квалификации. Составляется план проведения эксперимента. В нем определяются очередность и материально-техническое обеспечение проведения экспериментов по определению слабых звеньев в системе защиты. При этом могут моделироваться действия злоумышленников, соответствующие различным моделям поведения нарушителей: от неквалифицированного злоумышленника, не имеющего официального статуса в исследуемой ТКС, до высококвалифицированного сотрудника службы безопасности. Служба безопасности до момента преодоления защиты «злоумышленниками» должна ввести в систему новые механизмы защиты (изменить старые), чтобы избежать «взлома» системы защиты. Такой подход к оценке эффективности позволяет получать объективные данные о возможностях существующих систем защиты, но требует высокой квалификации исполнителей и больших материальных и временных затрат. Для проведения экспериментов необходимо иметь самое современное оборудование (средства инженерно–технической разведки, аппаратно-программные и испытательные комплексы (стенды), квалифицированных специалистов и т. п.). Среди управляющих воздействий по отношению к конфликту центральное место то занимает его разрешение. Далеко не все конфликты можно предотвратить. Потому очень важно уметь выходить из конфликта. Разрешение конфликта – это совместная деятельность его участников, направленная на прекращение противодействия и решения проблемы, которая привела к столкновению. Разрешение конфликта предполагает активность обеих сторон по преобразованию условий, в которых они взаимодействуют, по устранению причин конфликта. Для разрешения конфликта необходимо изменение самих оппонентов, их позиций, которые они отстаивали в конфликте. Часто разрешение конфликта основывается на изменении отношения оппонентов к его объекту или друг к другу. Разрешение конфликта можно определить и ещё проще – как «достижение соглашения по спорному вопросу между участниками». Для современной конфликтологии «достижение согласия» как элемент разрешения конфликта фактически считается обязательным. Вместе с тем подобное понимание неочевидно и является результатом определённой эволюции взглядов в данной области. Например, ещё в 1964 году известный конфликтолог Й.Галтунг пишет: «Разрешить конфликт – значит: 1)решить, кто является победителем и кто побеждённым, каким будет будущее распределение ценностей; 2)осуществить это распределение ценностей; 3)прийти к заключению о том, что конфликт полностью завершён» Разрешение конфликта логично связать с изменением конфликтной ситуации, а способы разрешения – со способами её изменения. Действительно, конфликтная ситуация может существовать , не переходя в стадию инцидента, но инцидент без конфликтной ситуации начаться не может, как не может быть продолжения данного инцидента с изменением конфликтной ситуации. Следовательно, данный конфликт прекращается вместе с изменением данной конфликтной ситуации, и, меняя конфликтную ситуацию, мы можем заменять один элементарный конфликт на другой, управляя течением конфликта в целом. Разрешение конфликта представляет собой многоступенчатый процесс, который включает в себя анализ и оценку ситуации, выбор метода разрешения конфликта, формирование плана действий, его реализацию, оценку эффективности своих действий. Существует достаточно много методов управления конфликтами. Их можно представить в виде нескольких групп, каждая из которых имеет свою область применения: - внутриличностные, т.е. методы воздействия на отдельную личность; - структурные, т.е. методы по устранению организационных конфликтов; - межличностные методы или стили поведения в конфликте; - переговоры; - ответные агрессивные действия. Эту группу методов применяют в крайних случаях, когда исчерпаны возможности всех предыдущих групп. 1) Внутриличностные методы заключаются в умении правильно организовать свое собственное поведение, высказать свою точку зрения, не вызывая защитной реакции со стороны другого человека. Некоторые авторы предлагают использовать способ «Я - высказывание», т.е. способ передачи другому лицу вашего отношения к определенному предмету, без обвинений и требований, но так, чтобы другой человек изменил свое отношение. Этот способ помогает удержать свою позицию, не превращая другого человека в своего врага. «Я - высказывание» может быть полезно в любой обстановке, но оно особенно эффективно, когда человек рассержен, раздражен, недоволен. Следует сразу оговориться, что применение данного под хода требует навыков и практики, но это бывает оправданным в дальнейшем. «Я - высказывание» построено так, чтобы позволить высказать личности свое мнение о создавшейся ситуации, выразить свои положения. Оно особенно полезно, когда человек хочет передать что-то другому, но не хочет, что бы тот воспринял это негативно и перешел бы в атаку. 2) Структурные методы, т.е. методы воздействия преимущественно на организационные конфликты, возникающие из-за неправильного распределения полномочий, организации труда, принятой системы стимулирования и так далее. К таким методам относятся: разъяснение требований к работе, координационные и интеграционные механизмы, общеорганизационные цели, использование систем вознаграждения. Разъяснение требований к работе.  Один из лучших методов управления, предотвращающих дисфункциональный конфликт, - разъяснение того, какие результаты ожидаются от работника или от группы. Здесь должны быть упомянуты: уровень результатов, источники информации, система полномочий и ответственности, определены политика, процедуры и правила. Причем руководитель уясняет все эти вопросы не для себя, а с тем, чтобы его подчиненные хорошо поняли, чего от них ждут в каждой ситуации. Координационные и интеграционные механизмы.  Этот метод основывается на правильном использовании формальной структуры организации, в частности, иерархии и принципа единства распорядительства. Принцип единства распорядительства (иногда его не совсем верно называют принципом единоначалия) облегчает использование иерархии для управления конфликтной ситуацией, так как подчиненный прекрасно знает, чьим распоряжениям он должен подчиняться. В управлении конфликтной ситуацией полезны методы, которые применяются для интеграции структуры (т.е. предотвращают появления ситуации "лебедь, рак и щука"). Комплексные общеорганизационные цели.  Эффективное достижение комплексных целей требует совместных усилий двух или более работников, поэтому установление таких целей, которые являются общими для всех работников, и может служить методом предотвращения конфликта. Например, если три смены производственного отдела конфликтуют между собой, следует формулировать цели для всего отдела, а не для каждой смены в отдельности. Аналогичным образом, установление четко сформулированных целей всей организации в целом также будет способствовать тому, что руководители могут принимать решения, благоприятствующие всей организации, а не только их функциональной области. Структура системы вознаграждений. Система вознаграждений (материальных и нематериальных) может, как способствовать возникновениям конфликтов, так и уменьшать возможность их возникновения. Система вознаграждений должна быть организована так, чтобы поощрять тех работников, действия которых способствуют осуществлению общеорганизационных целей, стараются подойти к решению проблем комплексно. Наоборот, система вознаграждений не должна поощрять работников, добивающихся решения узких проблем за счет других отделов и подразделений. Например, не следует поощрять работников отдела сбыта за увеличение объема продаж, если они добились этого предоставляя покупателям, широкий набор скидок в ущерб общей прибыли фирмы. 3) Межличностные методы разрешения конфликта. В межличностном методе существует пять способов разрешения конфликта: - уклонение; - сглаживание; - принуждение; - компромисс; - решение проблем. Уклонение. Этот стиль подразумевает, что человек старается уйти от конфликта. "... Не попадать в ситуации, которые провоцируют возникновение противоречий, не вступать в обсуждение вопросов, чреватых разногласиями. Тогда не придется приходить в возбужденное состояние, пусть даже и занимаясь решением проблемы". Сглаживание. Этот стиль характеризуется поведением, которое диктуется убеждением, что не стоит сердиться, потому, что "мы все - одна счастливая команда, и не следует раскачивать лодку". Стиль сглаживания может привести в конечном итоге к серьезному конфликту, так как проблема, лежащая в основе конфликта, не решается. "Сглаживатель" добивается временной гармонии среди работников, но отрицательные эмоции живут у них внутри и накапливаются. Компромисс. Этот стиль характеризуется принятием точки зрения другой стороны, но лишь до некоторой степени. Способность к компромиссу высоко ценится в управленческих ситуациях, так как это сводит до минимума недоброжелательность и часто дает возможность быстро разрешить конфликт к удовлетворению обеих сторон. Однако использование компромисса на ранних стадиях конфликта, возникшего по поводу серьезной проблемы, может помешать диагнозу проблемы и сократить поиск возможных альтернатив. В результате принятые решения могут быть не оптимальными. Компромисс ориентирован на решение спорной проблемы совместными усилиями сторон, и в основном состоит из взаимных уступок. Этот подход является «классическим» методом простого разрешения конфликта на всех уровнях; его технология более проста и зачастую не решает спора, а как бы временно его откладывает на более поздний срок. Обычно он применяется, когда проблема очевидна, ресурсы и время для решения проблемы ограничены, другие технологии не работают. Принуждение. В рамках этого стиля превалируют попытки заставить принять свою точку зрения любой ценой. Тот, кто пытается это сделать, не интересуется мнением других, ведёт себя агрессивно и для влияния на других использует власть путём принуждения. Этот стиль может быть эффективным в ситуациях, когда начальник обладает значительной властью над подчиненными. Недостаток этого стиля в том, что он подавляет инициативу подчиненных, создает опасность того, что при принятии управленческого решения не будут учтены какие-либо важные факторы, так как представлена только одна точка зрения. Этот стиль может вызвать возмущение, особенно у более молодого и образованного персонала. Решение проблем. Данный стиль - признание различия во мнениях и готовность ознакомиться с иными точками зрения, чтобы понять причины конфликта и найти курс действий, приемлемый для всех сторон. Тот, кто пользуется этим стилем, не стремиться решить свои проблемы за счет других, а скорее ищет наилучший вариант решения конфликтной ситуации. "... Расхождение во взглядах рассматривается как неизбежный результат того, что у умных людей есть свои представления о том, что правильно, а что нет. Эмоции можно устранить лишь путем прямых диалогов с лицом, имеющим отличный от вашего взгляд. Глубокий анализ и разрешение конфликта возможны, только для этого требуется зрелость и искусство работы с людьми... Такая конструктивность в решении конфликта (путем решения проблемы) способствует созданию атмосферы искренности, столь необходимой для успеха личности и компании в целом" 3) Переговоры представляют широкий аспект общения, охватывающий многие сферы деятельности индивида. Как метод решения конфликтов переговоры представляют собой набор тактических приемов, направленных на поиск взаимоприемлемых решений для конфликтующих сторон. Для того чтобы переговоры стали возможными, необходимо выполнение определенных условий: - существование взаимозависимости сторон, участвующих в конфликте; - отсутствие значительного различия в возможностях (силе) субъектов конфликта; - соответствие стадии развития конфликта возможностям переговоров; - участие в переговорах сторон, которые реально могут принимать решения в сложившейся ситуации. Каждый конфликт в своем развитии проходит несколько этапов. На некоторых из них переговоры могут быть неприняты, так как еще рано, а на других будет уже поздно их начинать, и тогда возможны только ответные агрессивные действия. Считается, что переговоры целесообразно вести только с теми силами, которые имеют власть в сложившейся ситуации и могут повлиять на исход события. Можно выделить несколько групп, чьи интересы затрагиваются в конфликте: - первичные группы – затронуты их личные интересы, они сами участвуют в конфликте, но не всегда от этих групп зависит возможность успешного ведения переговоров. - вторичные группы – затронуты их интересы, но эти силы не стремятся к открытому проявлению своей заинтересованности, их действия скрыты до определенного времени. Могут существовать еще и третьи силы, также заинтересованные в конфликте, но еще более скрытые. Правильно организованные переговоры проходят последовательно несколько стадий: - подготовка к началу переговоров (до открытия переговоров); - предварительный выбор позиции (первоначальные заявления участников об их позиции в данных переговорах); - поиск взаимоприемлемого решения (психологическая борьба, установление реальной позиции оппонентов); Также прорабатываются процедурные вопросы: где лучше проводить переговоры? какая атмосфера ожидается на переговорах? важны ли в будущем хорошие отношения с оппонентом? Опытные переговорщики считают, что от данной стадии, если она правильно организована, на 50% зависит успех всей дальнейшей деятельности. - завершение (выход из возникшего кризиса или переговорного тупика). 1. Подготовка к началу переговоров. Перед началом любых переговоров крайне важно хорошо к ним подготовиться: провести диагностику состояния дел, определить сильные и слабые стороны участников конфликта, спрогнозировать расстановку сил, выяснить, кто будет вести переговоры и интересы какой из групп они представляют. Кроме сбора информации, на этой стадии необходимо четко сформулировать свою цель участия в переговорах. В этой связи следует ответить на такие вопросы: - в чем состоит основная цель проведения переговоров? - какие есть в распоряжении альтернативы? Реально переговоры проводятся ради достижения результатов, которые были бы наиболее желательными и допустимыми; - если соглашение не будет достигнуто, как это отразится на интересах обеих сторон? - в чем состоит взаимозависимость оппонентов и как это выражается внешне? 2. Первоначальный выбор позиции (официальные заявления участников переговоров). Эта стадия позволяет реализовать две цели участников переговорного процесса: показать оппонентам, что их интересы вам известны, и вы их учитываете; определить поле для маневра и попытаться оставить в нем как можно больше места для себя. Обычно переговоры начинаются с заявления обеих сторон об их желании желаниях и интересах. При помощи фактов и принципиальной аргументации (например «задачи компании», «общий интерес») стороны пытаются укрепить свои позиции. Если переговоры проходят с участием посредника (ведущего, переговорщика), то он должен каждой стороне дать возможность высказать и сделать все от него зависящее, чтобы оппоненты не перебивали друг друга. Кроме того, ведущий определяет факторы сдерживания сторон и управляет ими: допустимое время на обсуждаемые вопросы, последствия от невозможности прийти к компромиссу. Предлагает способы принятия решений: простое большинство, консенсус. Определяет процедурные вопросы. 3. Третий этап состоит в поиске взаимоприемлемого решения, психологической борьбе. На этом этапе стороны проверяют возможности друг друга, насколько реальны требования каждой из сторон и как их выполнение может отразиться на интересах другого участника. Оппоненты представляют факты, выгодные только им, заявляют о наличии у них всевозможных альтернатив. Здесь же возможны различные манипуляции и психологическое давление на ведущего, захватить инициативы всеми возможными способами. Цель каждого из участников – добиться равновесия или небольшого доминирования. Задача посредника на данном этапе – увидеть и привести в действие возможные комбинации интересов участников, способствовать внесению большого количества вариантов решений, направить переговоры в русло поиска конкретных предложений. В случае, если переговоры начинают приобретать резкий характер, задевающий одну из сторон, ведущий должен найти выход из создавшегося положения. 4. Завершение переговоров или выход из тупика. К этому этапу уже существует значительное количество различных предложений и вариантов, но соглашение по ним еще не достигнуто. Время начинает поджимать, увеличивает напряженность, требуется принятие какого-либо решения. Несколько последних уступок, сделанных обеими сторонами, могут спасти дело. Но здесь важно для конфликтующих сторон четко помнить, какие уступки не влияют на достижение их основной цели, а какие сводят на нет всю предыдущую работу. Таким образом, в сложных ситуациях, где разнообразие подходов и точная информация являются существенными для принятия здравого решения, появление конфликтующих мнений надо даже поощрять и управлять ситуацией, используя стиль решения проблем. В конфликтологии проводится принципиальное различие между «силовыми» и «переговорными» способами разрешения конфликтов. «Силовые» методы разрешения конфликтов. П.Карневал и Д.Пруитт считают, что частое обращение к силовым методам разрешения конфликтов определяется следующими основными факторами: трудности в коммуникации сторон, непонимание друг друга; низкий уровень доверия между сторонами; убеждённость, что с помощью борьбы можно добиться большего, чем с помощью переговоров; ответная реакция на силовые действия противостоящей стороны. Использование «силовых» методов разрешения конфликта имеет глубокие культурные корни. Ориентация на победу является основным стимулом к использованию «борьбы», «силовых» методов для достижения своих целей. Идеалы непримиримости, готовности «идти до конца», стандарты «борьбы до последнего» привели к откровенному доминированию силовых методов воздействия на партнёра в конфликте. В конфликте начальной является «проба» силовых методов (от попыток настоять на своём, уговорить, доказать приоритет своей позиции и так далее до «жёсткого» давления, угроз, форм шантажа и др.) и лишь после этого – если успех не достигнут – партнёры вынужденно переходят к переговорам. Ограничить развитие конфликта и смягчить его способно и участие третьей стороны, если ей удаётся воздействовать на выработку норм честности, социальной ответственности, на адекватность уступок и поиск альтернативных вариантов. Различаются несколько возможных форм вмешательства третьей стороны. Это, прежде всего, медиаторство, медиация, или посредничество, при котором консультативные рекомендации не обязательно должны приниматься во внимание спорящими сторонами. Далее, это примирение, в котором акцент делается не столько на улаживание вопросов, сколько на процессе, с помощью которого конфликт прекращается. Ещё одна форма вмешательства третьей стороны – это арбитраж, при котором рекомендации третьей стороны являются обязательными. В зависимости от степени контроля третьей стороной за принимаемым решением Анцупов и Шипилов выделяют несколько её возможных ролей в разрешении конфликта: третейский судья, арбитр, посредник, помощник и наблюдатель. Наибольшими возможностями обладает третейский судья, который выносит неоспариваемое решение. Арбитр имеет право принять решение, однако оно может быть обжаловано сторонами. Посредник обеспечивает конструктивное обсуждение проблемы. При обобщении практики регулирования всех видов конфликтов стоит обратить внимание и на следующее: неправильно квалифицировать конфликты лишь как выигрышно – проигрышно – таковыми являются лишь немногие из них. А если конфликт не оценивается как выигрышно – проигрышный, необходимо вырабатывать кооперативную ориентацию решения проблемы и пытаться установить открытый, основанный на взаимной ответственности процесс коммуникации, в ходе которого стороны могли бы выражать и формировать мнения об интересах друг друга. В ходе коммуникации должны применяться методы, призванные поддержать «честные переговоры», ослабить возможность использования «нечестных трюков» и не допустить превращения конфликтов в деструктивные процессы. Остановимся кратко на некоторых из этих методов. Обязывающий арбитраж. Конфликтующие стороны выбирают одно или несколько нейтральных лиц для рассмотрения их спора и вынесения окончательного решения, имеющего обязательную силу. Как и судебное разбирательство, арбитраж является состязательным процессом, направленным на решение спорных вопросов, возникших между сторонами. Арбитраж отличается от судебной процедуры, так как здесь отсутствуют нормы, регулирующие процесс предоставления и оценки доказательств, нет и определённой процедуры разбирательства. Решениям обязывающего арбитража суды придают, как правило, принудительную силу, если только в самом процессе арбитражного разбирательства не было грубых ошибок. Арбитр может прибегнуть к помощи так называемого нейтрального слушателя. Нейтральный слушатель – это некоторый индивидуальный или коллективный субъект, выбранный спорящими для получения от каждой из сторон предложений по урегулированию спора. Рекомендательный арбитраж. Данная процедура аналогична процедуре обязывающего арбитража с той лишь разницей, что решение, внесённое нейтральным лицом, носит скорее рекомендательный характер. Стороны имеют возможность принять его, либо отвергнуть и передать дело в суд, либо прибегнуть к обязывающей процедуре. Наряду с «нейтральным слушателем» может участвовать и эксперт – человек или организация, от которых требуется предоставить сторонам какое – либо квалифицированное заключение по спорным вопросам. Арбитраж «окончательного предложения». Является разновидностью обязывающего арбитража, в котором каждая из сторон должна представить на рассмотрение свой вариант решения по данному спору. Арбитр вправе выбрать любое из них без каких – либо изменений. Ограниченный арбитраж. Ещё одна разновидность обязывающего арбитража, где стороны ограничивают свой риск поражения, устанавливая определённые пределы уступок до начала арбитражного разбирательства. По завершении разбирательства, в случае, если решение арбитра выходит за указанные границы, взаимные претензии удовлетворяются в соответствии с ранее достигнутым соглашением. Посреднический арбитраж представляет форму смешанного урегулирования конфликта, когда стороны договариваются о том, что вопросы, нерешённые путём посредничества, будут решены с помощью арбитража. Стороны могут выбрать определённое лицо, которое будет совмещать функции и посредника, и арбитра, хотя такое совмещение не всегда полезно. Посредники приглашаются для консультаций лишь по процедуре разрешения спора, а не для экспертизы самого предмета спора. Третейский суд. Стороны определяют частное лицо, уполномоченное рассмотреть и разрешить конфликт между ними. Сама процедура при этом может быть исключительно предметом соглашения между сторонами, либо предметом законодательного регулирования. Разрешение конфликта часто бывает многоступенчатым. Так, первым шагом к разрешению конфликта обычно считается закрепление той или иной формы переговоров между сторонами. Следующим шагом становится посредничество, которое способствует достижению соглашения. Последний шаг – вынесение обязательного решения либо арбитражем, либо третейским судом, либо через суд непосредственно ЛЕКЦИЯ 4. ОБЪЕКТЫ ПРОЕКТИРОВАНИЯ ЗАЩИЩЕННЫХ ТКС. ПРИМЕРЫ ДЕКОМПОЗИЦИИ ТКС. КОМПОНЕНТЫ И ИНТЕРФЕЙСЫ. ПРИНЦИПЫ АБСТРАГИРОВАНИЯ В ПРОЕКТИРОВАНИИ ТКС. ЦФ–предназначены для выделения (фильтрации) колебаний лежащих в определённых диапазонах частот. Схема ЦФ По сравнению с аналоговыми ЦФ имеют ряд преимуществ: 1. Стабильность частотных и временных характеристик, малая их зависимость от внешних условий, от элементной базы, от перестройки параметров. 2. Кроме того при правильной сборке ЦФ не требуют дополнительной настройки. Для анализа ЦФ применяют: 1. дискретное преобразование Фурье (ДПФ) 2. быстрое преобразование Фурье (БПФ) 3. Z преобразование Все ЦФ принято делить на: 1. Рекурсивный фильтр (РЦФ) Это фильтр в котором для вычисления значения выходной числовой последовательности используют предыдущее её значение, а так же текущее и предыдущее значения выходной числовой последовательности. 2. Нерекурсивный фильтр (НЦФ) Это фильтр в котором для вычисления значения исходной числовой последовательности используются только значения выходной числовой последовательности поэтому DC в нём отсутствует, а алгоритм работы выглядит:  (частный случай), где M– порядок ЦФ, am=0, M2=M. Одно из основных преимуществ состоит в том, что он имеет линейную ФЧХ и проще в реализации. Но рекурсивные обладают большей точностью. В реальных ЦФ возникают когерентности к которым относятся искажения характеристик, ошибка в отсчётах выходного сигнала. Искажение вызвано тем, что появляются ошибки при представлении их двоичными числами с конечным числом рядов. Ошибки приводят к изменению положения полюсов и нулей передаточной функции H(Z) и к нарушению работы ЦФ. Реализация отсчётов выходного сигнала двоичным кодом с конечным числом разрядов (округление) приводит к появлению ошибки в отсчётах выходного сигнала поэтому образуется выходной шум. Поэтому число разрядов следует выбирать из условия обеспечения требуемого отношения сигнал/шум. Нужно отметить, что погрешность ЦФ не зависит от условий его работы, кроме того она является контролируемой, т. к. её можно уменьшать контролируя число разрядов. Это преимущества приводят к широкому использованию ЦФ в современной радиотехнике. Принципы построения защищенных телекоммуникационных систем (ТКС) При разработке и построении комплексной системы защиты информации в телекоммуникационных системах необходимо придерживаться определенных методологических принципов проведения исследований, проектирования, производства, эксплуатации и развития таких систем. Системы защиты информации (СЗИ) относятся к классу сложных систем и для их построения могут использоваться основные принципы построения сложных систем с учетом специфики решаемых задач: · параллельная разработка ТКС и СЗИ; · системный подход к построению защищенных ТКС; · многоуровневая структура СЗИ; · иерархическая система управления СЗИ; · блочная архитектура защищенных ТКС; · возможность развития СЗИ; дружественный интерфейс защищенных ТКС с пользователями и обслуживающим персоналом. Первый из приведенных принципов построения СЗИ требует проведения одновременной параллельной разработки ТКС и механизмов защиты. Только в этом случае возможно эффективно обеспечить реализацию всех остальных принципов. Причем в процессе разработки защищенных ТКС должен соблюдаться разумный компромисс между созданием встроенных неразделимых механизмов защиты и блочных унифицированных средств и процедур защиты. Только на этапе разработки ТКС можно полностью учесть взаимное влияние блоков и устройств собственно ТКС и механизмов защиты, добиться системности защиты оптимальным образом. Принцип системности является одним из основных концептуальных и методологических принципов построения защищенных ТКС. Он предполагает: · анализ всех возможных угроз безопасности информации; · обеспечение защиты на всех жизненных циклах ТКС; · защиту информации во всех звеньях ТКС; · комплексное использование различных механизмов защиты. Потенциальные угрозы выявляются в процессе создания и исследования модели угроз. В результате исследований должны быть получены данные о возможных угрозах безопасности информации, о степени их опасности и вероятности реализации. При построении СЗИ учитываются потенциальные угрозы, реализация которых может привести к существенному ущербу и вероятность таких событий не является очень близкой к нулю.  Защита ресурсов ТКС должна осуществляться на этапах разработки, производства, эксплуатации и модернизации, а также по всей технологической цепочке ввода, обработки, передачи, хранения и выдачи информации. Реализация этих принципов позволяет обеспечить создание СЗИ, в которой отсутствуют слабые звенья как на различных жизненных циклах ТКС, так и в любых элементах и режимах работы ТКС. Механизмы защиты, которые используются при построении защищенных систем, должны быть взаимоувязаны по месту, времени и характеру действия. Комплексность предполагает также использование в оптимальном сочетании различных методов и средств защиты информации: технических, программных, криптографических, организационных и правовых. Любая, даже простая СЗИ является комплексной. Система защиты информации должна иметь несколько уровней, перекрывающих друг друга, т. е. такие системы целесообразно строить по принципу построения матрешек. 1) охрана по периметру территории объекта; 2) охрана по периметру здания; 3) охрана помещения; 4) защита аппаратных средств; 5) защита программных средств; 6) криптографическая защита информации. Комплексные системы защиты информации всегда должны иметь централизованное управление. В распределенных ТКС управление защитой может осуществляться по иерархическому принципу. Централизация управления защитой информации объясняется необходимостью проведения единой политики в области безопасности информационных ресурсов в рамках предприятия, организации, корпорации, министерства. Для осуществления централизованного управления в СЗИ должны быть предусмотрены специальные средства дистанционного контроля, распределения ключей, разграничения доступа, изготовления атрибутов идентификации и другие. Одним из важных принципов построения защищенных КС является использование блочной архитектуры. Применение данного принципа позволяет получить целый ряд преимуществ: · упрощается разработка, отладка, контроль и верификация устройств (программ, алгоритмов); · допускается параллельность разработки блоков; · используются унифицированные стандартные блоки; · упрощается модернизация систем; · удобство и простота эксплуатации. Основываясь на принципе блочной архитектуры защищенной ТКС, можно представить структуру идеальной защищенной системы. В такой системе имеется минимальное ядро защиты, отвечающее нижней границе защищенности систем определенного класса (например, ПЭВМ). Если в системе необходимо обеспечить более высокий уровень защиты, то это достигается за счет согласованного подключения аппаратных блоков или инсталляции дополнительных программных средств. В случае необходимости могут быть использованы более совершенные блоки ТКС, чтобы не допустить снижения эффективности применения системы по прямому назначению. Это объясняется потреблением части ресурсов ТКС вводимыми блоками защиты. Стандартные входные и выходные интерфейсы блоков позволяют упростить процесс модернизации СЗИ, альтернативно использовать аппаратные или программные блоки. Здесь просматривается аналогия с семиуровневой моделью OSI. При разработке сложной ТКС, например, вычислительной сети, необходимо предусматривать возможность ее развития в двух направлениях: увеличения числа пользователей и наращивания возможностей сети по мере совершенствования информационных технологий. С этой целью при разработке ТКС предусматривается определенный запас ресурсов по сравнению с потребностями на момент разработки. Наибольший запас производительности необходимо предусмотреть для наиболее консервативной части сложных систем - каналов связи. Часть резерва ресурсов ТКС может быть востребована при развитии СЗИ. На практике резерв ресурсов, предусмотренный на этапе разработки, исчерпывается уже на момент полного ввода в эксплуатацию сложных систем. Поэтому при разработке ТКС предусматривается возможность модернизации системы. В этом смысле сложные системы должны быть развивающимися или открытыми. Термин открытости в этой трактовке относится и к защищенным ТКС. Причем механизмы защиты, постоянно совершенствуясь, вызывают необходимость наращивания ресурсов ТКС. Новые возможности, режимы ТКС, а также появление новых угроз в свою очередь стимулируют развитие новых механизмов защиты. Важное место в процессе создания открытых систем играют международные стандарты в области взаимодействия устройств, подсистем. Они позволяют использовать подсистемы различных типов, имеющих стандартные интерфейсы взаимодействия. ЛЕКЦИЯ 5. БАЗА ПРОЕКТИРОВАНИЯ ТКС. МЕТОДЫ, СРЕДСТВА, СТАНДАРТЫ, ТЕХНОЛОГИИ И ДРУГИЕ РЕСУРСЫ ПРОЕКТИРОВАНИЯ В настоящее время стоимость оборудования "последней мили" является самой существенной в общей структуре затрат, необходимых для создания современной телекоммуникационной сети. По различным оценкам, затраты на построение СД могут составлять от 30 до 50 % . С увеличением числа распределенных ЦСК с выносными модулями (концентраторами и мультиплексорами) эта величина будет, по всей вероятности, сокращаться, но стоимость сети доступа останется все же достаточно большой. По этой причине особую актуальность приобретают вопросы ее проектирования. В общем случае под проектированием сетей связи  понимается процесс обоснования системно-технических решений по построению (совершенствованию) сетей связи и оформление соответствующей (проектной) документации. Основная цель проектирования – максимизация экономического или другого эффекта от построения (совершенствования) сети. Проектирование систем абонентского доступа осуществляется в несколько этапов. Блок-схема процесса проектирования СД представлена на рисунке, где выделены следующие основные этапы: I. Постановка задачи (выбор критериев планирования ТКС в целом и СД в частности, анализ и систематизация исходных данных). II. Прогнозирование необходимых для процесса проектирования величин (видов и объемов услуг, номенклатуры оборудования связи и типономиналов каналов передачи). III. Декомпозиция общей задачи проектирования сети доступа на частные (например по терминальным и распределительной сетям). IV. Разработка возможных сценариев построения СД. V. Анализ разработанных сценариев с учетом экономических, технических и иных ограничений; выбор тех сценариев, которые могут быть реализованы. VI. Решение задач оптимизации существенных параметров СД путем использования соответствующих математических методов. VII. Интерпретация результатов решения с учетом различных ограничений и составление необходимой проектной документации. Рис. 1. Обобщенная блок-схема процесса проектирования СД Характер решаемых на каждом конкретном этапе проектирования задач определяется исходными данными и результатами решения задач предшествующего этапа. Так, по итогам этапа II может оказаться, что динамика роста (или падения) рассчитываемого показателя такова, что исходные данные или даже критерии нуждаются в пересмотре. К такому же выводу могут привести результаты выполнения этапа III. Ниже процесс проектирования СД рассматривается подробнее. Этап I. Постановка задачи в значительной мере определяется типом СК, для которых разрабатывается информационная инфраструктура. Эта задача может быть сведена к анализу двух вариантов: 1. Организация СД для новой ЦСК (например, при открытии нового учреждения). В этом случае структура абонентской сети может быть спроектирована самым наилучшим (оптимальным) способом. 2. Модернизация существующей СД при замене аналоговой АТС на цифровую, когда структура абонентской сети в значительной степени определяется топологией кабельной канализации и проложенными ранее АЛ. При проектировании сети доступа новой станции целесообразно выбрать такую структуру абонентской сети и соответственно технические средства ее реализации, которые будут способны поддержать дальнейшее развитие данной местной сети. Использование существующей абонентской сети, созданной в свое время для аналоговой АТС, может теоретически осуществляться без всяких ее изменений. Однако на практике обычно требуется подключить ряд новых абонентов, находящихся как в зоне обслуживания демонтируемой АТС, так и за ее пределами. В этой связи изменение топологической структуры абонентской сети (для обеспечения требуемых характеристик надежности, живучести, пропускной способности и пр.) может стать неизбежным. В ССОП в качестве критерия оптимизации, как правило, используется стоимостной показатель (начальная стоимость или приведенные затраты). Для сетей связи специального назначения более важными могут оказаться характеристики живучести и надежности. Вместе с этим одновременно оптимизировать надежность, живучесть, пропускную способность СД и ее стоимость невозможно. Для упрощения задачи проектирования на практике осуществляется переход от многокритериальной задачи оптимизации к однокритериальной: стоимость выбирается в качестве критерия, а остальные показатели выступают в роли ограничений. Опыт построения местных сетей показывает, что для проектирования СД требуются следующие исходные данные: план-схема существующей абонентской сети; характеристика имеющейся кабельной канализации; типы, возможности и текущее (прогнозируемое) состояние эксплуатируемых кабелей связи; направления дальнейшего расширения СД (размещение новых абонентов, источники новых услуг сервиса, естественные препятствия для прокладки новой кабельной канализации в их направлениях и т. п.); требования к размещению новых терминалов и пропускной способности СК; перечень типов оборудования, необходимых для развития СД. Он может формироваться либо по чисто техническим соображениям, либо с учетом экономических аспектов. С технической точки зрения ограничение перечня используемого оборудования может диктоваться решениями, принятыми, например на СД соседних коммутационных узлов; финансовые и иные ограничения, которые не могут быть формализованы, включают группу специфических для каждого проекта факторов. Эти ограничения, в принципе, могут отсутствовать. Перечисленные задачи, свойственные этапу I, могут широко варьироваться в зависимости от каждого конкретного проекта. Этап II. Прогнозирование основных характеристик СД позволяет определиться с направлениями и средствами решения следующих пяти частных задач: 1. Способ предоставления сервисных услуг абонентам (интегрированно или на основе специализированных СД). 2. Наличие ЦСИС (достаточность узкополосной или необходимость широкополосной ЦСИС); 3. Состояние взаимодействующих с СД сетей передачи данных. 4. Наличие и состав приоритетных категорий абонентов. 5. Тенденции развития ТКС в данном регионе и их влияние на эволюцию проектируемой СД. Эти пять задач составляют практически полный перечень тех характеристик доступа, которые необходимо спрогнозировать для принятия оптимальных проектных решений. Этап III. Формирование таких требований, как пропускная способность первичной сети, наличие двух или более независимых путей передачи информации, допустимое время восстановления отказов и т. п. осуществляется в рамках вторичных сетей. Первичная сеть обеспечивает выполнение требований вторичных сетей связи по транспортированию определенного объема информации между оконечными узлами. С другой стороны, первичные сети имеют свою специфическую структуру (отличную практически от всех структур вторичных сетей), собственные принципы управления своими ресурсами и ряд других оригинальных характеристик. Данные обстоятельства определяют важность исследования первичной сети доступа как самостоятельного объекта. Сеть абонентского доступа (аналогично всем остальным элементам телекоммуникационной системы) можно рассматривать как совокупность первичной и нескольких вторичных сетей. К первичной сети относятся все элементы линейно-кабельных сооружений, кроссовые коммутационные системы, а к вторичной – терминалы, выносные модули коммутационной станции, АТС, ЛВС и другие средства распределения информации. Этап IV. На основе одних и тех же исходных данных может быть разработано несколько возможных подходов к созданию или развитию СД. Практический интерес представляет анализ следующих трех из них. Простейший подход к проектированию сети доступа заключается в оптимизации ее стоимости на ближайшее время функционирования. Этот сценарий практически всегда будет определять минимальные затраты на реализацию сети доступа. Это, в свою очередь, приводит к значительному росту затрат на последующее внедрение перспективных технологий (например АТМ или MPLS). Второй подход (в связи с последним замечанием) должен предусматривать оптимизацию стоимости сети доступа на этапе введения широкополосных услуг сервиса связи. Этот сценарий в настоящее время практически всегда будет определять максимальные затраты на реализацию СД и может являться неоправданным риском. Хотя, как считают многие эксперты, суммарные (по всем этапам развития сети доступа) затраты должны быть ниже аналогичных затрат для первого сценария. Последний подход должен быть основан на разумных компромиссах между вариантами, изложенными выше. В данном случае должна быть разработана группа сценариев, уровень проработки которых зависит от имеющихся у проектировщика временных, экономических и иных ресурсов. Этап V. Анализ возможных сценариев с учетом финансовых, технических и иных ограничений формализовать достаточно сложно, что обусловлено природой факторов, отвергающих тот или иной из предложенных сценариев. Этот процесс подразумевает постановку многокритериальной задачи или группы задач. Кроме того, этот этап целесообразно выполнять во взаимодействии с лицами, принимающими решения по развитию данной местной сети. Этап VI. Выбор реализуемых сценариев построения (совершенствования) СД осуществляется посредством решения комплекса оптимизационных задач. Главная цель – минимизировать затраты на реализацию сценария, выбранного по результатам предыдущих пяти этапов. К типовым задачам этого этапа следует отнести: оптимизацию мест расположения коммутационного оборудования (станций и концентраторов) и определение целесообразной границы сети доступа; оптимизацию трасс прокладки магистрального и распределительного кабеля; нахождение оптимальных вариантов подключения выносных элементов распределенной телекоммуникационной системы; оптимизацию структуры первичной сети (синтез структуры сети доступа заданной связности с минимальной стоимостью). Решение поставленных задач начинается с построения математической модели проектируемой СД. Требования к модели противоречивы: с одной стороны, она должна учитывать возможно большее число факторов, от которых зависит результат проектирования, с другой – быть достаточно простой для получения наглядных, желательно аналитических зависимостей между входящими в нее параметрами. Построение математической модели – важнейшая часть всего исследования, так как она определяет его конечный результат. Этап VII. После решения математических задач необходима соответствующая интерпретация полученных результатов. Использование ручных и особенно автоматизированных методов проектирования сети доступа может привести к неприемлемым для практики результатам. Подобные ситуации возникают либо из-за ошибок в исходных данных, либо на том этапе, когда математические методы (или программное обеспечение) еще не отработаны. Задачи этого этапа заключаются в поиске и устранении ошибок в исходных данных. Если ошибок не обнаружено, то необходимо найти причины в математических методах, либо в программном обеспечении, автоматизирующем процесс планирования СД. Таким образом, следование приведенным принципам проектирования сетей доступа способствует обеспечению оптимальности построения сети в конкретных условиях функционирования и реализуемости разрабатываемых проектов. Кроме того, данный подход позволяет широко использовать возможности, предоставляемые новыми информационными технологиями, на основе сложившейся структуры линейно-кабельных сооружений. Изложенные принципы могут служить основой для составления алгоритмов и разработки соответствующего программного обеспечения, автоматизирующего процесс проектирования. ЛЕКЦИЯ 6. ФОРМУЛИРОВКА ЗАДАЧИ СИНТЕЗА ОПТИМАЛЬНОЙ СИСТЕМЫ. КРИТЕРИИ ОПТИМАЛЬНОСТИ. ПРИВЕДЕНИЕ ВЕКТОРНОГО КРИТЕРИЯ ОПТИМАЛЬНОСТИ К СКАЛЯРНОМУ. Проектирование — сложный и трудно формализуемый процесс, объединяющий такие важные процедуры, как синтез структуры, выбор параметров элементов, анализ и принятие решения. Особенно важна начальная стадия проектирования, когда выбираются эффективный физический принцип действия, рациональное техническое решение и определяются оптимальные значения параметров. Задачи синтеза и анализа. Под синтезом понимаются проектные процедуры, направленные на получение новых описаний проектируемого объекта в соответствии с заданными показателями его функционирования. Анализ — это проектные процедуры, имеющие целью получение информации о свойствах проектируемого объекта по заданному его описанию. Задачи синтеза связаны с созданием проектных документов и самого проекта, а задачи анализа связаны с оценкой проектных документов. Процедуры синтеза делятся на процедуры структурного и параметрического синтеза. Поиск рационального технического решения при выбранном физическом принципе действия осуществляется методами структурного синтеза. Определение оптимальных значений параметров элементов технической системы известной структуры представляет собой задачу параметрического синтеза, или параметрической оптимизации. Целью структурного синтеза является определение структуры объекта — перечня типов элементов, составляющих объект, и способа связи элементов между собой в составе объекта. Параметрический синтез заключается в определении числовых значений параметров элементов при заданных структуре и условиях работоспособности, влияющих на выходные параметры объекта, т. е. при параметрическом синтезе нужно найти точку или область в пространстве внутренних параметров, в которых выполняются те или иные условия (обычно условия работоспособности). Классификация проектных процедур приведена на рис. 1.7. Процедуры анализа делятся на процедуры одно- и многовариантного анализа. При одновариантном анализе заданы значения внутренних и внешних параметров, требуется определить значения выходных параметров объекта. Удобно использовать геометрическую интерпретацию этой задачи, связанную с понятием пространства внутренних параметров; это я-мерное пространство, в котором для каждого из п внутренних параметров х,- выделена координатная ось. При одновариантном анализе задается также некоторая точка в пространстве внутренних параметров и требуется в этой точке определить значения выходных параметров. Подобная задача обычно сводится к однократному решению уравнений, составляющих математическую модель, что и обусловливает название данного вида анализа. Многовариантный анализ заключается в исследовании свойств объекта в некоторой области пространства внутренних параметров. Такой анализ требует многократного решения систем уравнений (многократного выполнения одновариантного анализа). Синтез называется оптимизацией, если определяются наилучшие в заданном смысле структура и значения параметров. При расчетах оптимальных значений параметров при заданной структуре говорят о параметрической оптимизации. Задачу выбора оптимальной структуры называют структурной оптимизацией. Постановка задачи оптимизации имеет содержательный смысл только в том случае, когда появляется необходимость выбора одного из конкурирующих вариантов, полученных при ограниченности ресурсов. Техническое проектирование всегда ведется в условиях жестких ограничений на материальные, энергетические, временные и прочие виды ресурсов. Вместе с тем средства САПР позволяют выполнить разработку нескольких альтернативных вариантов, поэтому окончательный выбор технического объекта (принятие решения) необходимо проводить с учетом выработанных правил предпочтения на основании установленных критериев. Выбор критерия является одним из важных этапов постановки задачи оптимизации, так как все последующие действия направлены на поиск объекта, наиболее близкого к оптимальному по выбранному критерию. В основе построения правила предпочтения лежит целевая функция, количественно выражающая качество объекта и потому называемая также функцией качества, или критерием оптимальности. Формирование целевой функции всегда выполняется с учетом различных выходных параметров проектируемого устройства. В зависимости от содержательного смысла этих параметров и выбранного способа их сочетания в целевой функции качество объекта будет тем выше, чем больше ее значение (максимизация) или чем меньше ее значение (минимизация). Выбор целевой функции носит субъективный характер, и поэтому объект может быть оптимален только в смысле данного критерия. В большинстве подходов к оценке технического объекта принято ориентироваться на эталонные образцы, на мнение ведущих специалистов отрасли (экспертные оценки) или на технико-экономические показатели, определяемые техническим заданием (ТЗ) на проектирование. При подготовке ТЗ обычно учитываются достижения, полученные в мировой практике, а также в той или иной мере экспертные оценки, поэтому более объективной следует считать ориентацию на ТЗ. Наиболее полная оценка проектных решений может быть выполнена на основе анализа технико- экономических показателей с учетом требований, сформулированных в ТЗ. Качество функционирования любой системы характеризуется вектором выходных параметров Y = (Y1,Y2…..Yn)- Некоторые из выходных параметров могут быть измерены количественно, другие представляют собой качественную сторону объекта, поэтому все выходные параметры обычно делят соответственно на количественные и качественные. В дальнейшем под вектором Y будем подразумевать вектор количественных параметров. К выходным параметрам, определяющим качество автомобиля или трактора, можно отнести тяговые и скоростные характеристики, показатели разгонной и тормозной динамики, управляемости и устойчивости, комфортабельности, расход топлива, количественный и качественный состав загрязняющих веществ, выбрасываемых в атмосферу с выхлопными газами, и многие другие. Значение целевой функции может возрастать или убывать с увеличением качества выходного параметра, поэтому в первом случае необходимо искать максимум, а во втором — минимум целевой функции. Каждый из составляющих вектор Y выходных параметров зависит от множества внутренних параметров проектируемого объекта. Следует отметить, что значения некоторых внутренних параметров назначаются и не подлежат изменению. К таким параметрам, например, можно отнести параметры унифицированных элементов или те из них, значения которых оговорены в техническом задании на проектирование. Остальные параметры можно выбрать, ориентируясь на прототипы с учетом собственного опыта и оценки возможных перспектив развития конструкций подобных объектов. Внутренние параметры, значения которых могут меняться в процессе оптимизации и которые являются аргументами целевой функции, называют управляемыми параметрами. Пусть в проектируемом объекте имеется n управляемых параметров, образующих вектор X = (х1 х2, ..., хn). Обозначим целевую функцию через F(X), а область ее определения — через ХР. Вектор X определяет координаты точки в области определения ХР. Если элементы вектора X принимают только дискретные значения, ХР является дискретным множеством точек и задача оптимизации относится к области дискретного (в частном случае целочисленного) программирования. Большинство задач параметрической оптимизации технических объектов формулируется в терминах непрерывных параметров. Если экстремум целевой функции ищется в неограниченной области ХР, его называют безусловным, а методы поиска — методами безусловной оптимизации. Если экстремум целевой функции ищется в ограниченной области ХР, его называют условным. Для решения задач проектирования в машиностроении характерны методы условной оптимизации. Таким образом, задачу поиска оптимального решения можно в общем случае сформулировать следующим образом: где X — вектор управляемых параметров; F(X) — целевая функция; ХР — область допустимых значений вектора управляемых параметров. Постановка задачи оптимизации. Основная проблема постановки задачи оптимизации заключается в выборе целевой функции. Сложность выбора целевой функции состоит в том, что любой технический объект первоначально имеет векторный характер критериев оптимальности (многокритериальность), причем улучшение одного из выходных параметров, как правило, приводит к ухудшению другого, так как все выходные параметры являются функциями одних и тех же управляемых параметров и не могут изменяться независимо друг от друга. Такие выходные параметры называют конфликтными. Целевая функция должна быть одна (принцип однозначности). Сведение многокритериальной задачи к однокритериальной называют сверткой векторного критерия. Задача поиска его экстремума сводится к задаче математического программирования. В зависимости от того, каким образом выбираются и объединяются выходные параметры в скалярной функции качества, различают частные, аддитивные, мультипликативные, минимаксные, статистические критерии и т.д. Частные критерии могут применяться в случаях, когда среди выходных параметров можно выделить один основной параметр У/(Х), наиболее полно отражающий эффективность проектируемого объекта; этот параметр принимают за целевую функцию. Различные группы и категории транспортных и тяговых средств очень сильно отличаются по назначению (например, тракторы, грузовые автомобили и спортивные автомобили), поэтому для них в качестве выходных параметров, применимых как целевая функция, могут быть и грузоподъемность, и расход топлива, и динамические качества, и многие другие. Условия работоспособности объекта по всем остальным выходным параметрам относят при этом к функциональным ограничениям. Оптимизация на основе такой постановки называется оптимизацией по частному критерию. Достоинство такого подхода — его простота, а существенный недостаток — то, что возможно получить высокое качество объекта только по тому параметру, который принят в качестве целевой функции, в то время как остальные выходные параметры будут только приемлемыми. Теоретически возможен следующий подход. Можно выбрать один, наиболее значимый выходной параметр и провести его оптимизацию. Затем выбрать следующий по значимости параметр и провести его оптимизацию при условии, что значения управляемых параметров, входящие в выражение как для первого, так и для второго выходных параметров, при оптимизации второго параметра должны быть зафиксированы на уровне, достигнутом при оптимизации первого параметра, а оптимизация должна проводиться только с использованием управляемых параметров, не вошедших в описание выходного параметра, оптимизируемого первым. Далее по такому же принципу можно оптимизировать и все остальные выходные параметры. Однако это возможно только в тех случаях, когда выходные параметры зависят хотя бы частично от различных наборов управляемых параметров, что на практике бывает далеко не всегда. Взвешенный аддитивный критерий применяют тогда, когда условия работоспособности позволяют выделить две группы выходных параметров. В первую группу входят выходные параметры ^(Х), значения которых в процессе оптимизации нужно увеличивать (производительность, вероятность безотказной работы, для транспортных средств — грузоподъемность, максимальная скорость и т.п.), во вторую — выходные параметры yf(X), значения которых следует уменьшать (расход топлива, масса транспортного средства, время разгона и пр.). В этом случае целевая функция свертки будет иметь вид: где λi > 0 — весовой коэффициент, определяющий степень важности i-го выходного параметра (обычно значения λi; выбираются проектировщиком и в процессе оптимизации остаются постоянными). Объединение нескольких выходных параметров, имеющих в общем случае различную физическую размерность и величину, в одной скалярной целевой функции требует предварительного нормирования этих параметров. Способы нормирования параметров могут быть различны. Наиболее простым является отнесение этого параметра к некоторой заранее заданной средней величине, определяемой из опыта предыдущего проектирования, или к допускаемой величине (например, допускаемые напряжения). В этом случае все составляющие выражения (1.1) будут безразмерными величинами одного порядка, что делает удобным манипулирование коэффициентами λi в процессе проектирования. Наиболее типичным случаем параметрической оптимизации технических объектов является поиск значений вектора управляемых параметров X, определяющих экстремум целевой функции при наличии ограничений. Для дальнейшего изложения будем считать, что в процессе оптимизации ищется минимум целевой функции. Таким образом, задачу поиска оптимального решения можно в общем случае сформулировать следующим образом: min F(Х) (1.2) Здесь X е ХР при прямых ограничениях xHi < xi < хВi- для любого I e [1, я], где xHh xBi— максимально и минимально допустимые значения i-го управляемого параметра; п — размерность пространства управляемых параметров и при функциональных ограничениях. Функциональные ограничения, как правило, представляют собой условия работоспособности выходных параметров, не вошедших в целевую функцию, и могут быть: где у(Х) и ф(Х) — вектор функции. Выбор метода решения зависит от способа постановки задачи оптимизации. Любая из точек X е ХР является допустимым решением задачи. Часто параметрический синтез ставится как задача определения любого из допустимых решений. Однако гораздо важнее решить задачу оптимизации — найти оптимальное решение среди допустимых. Обычно оптимизируемая величина связана с экономичностью работы рассматриваемого объекта (аппарат, цех, завод). Оптимизируемый вариант работы объекта должен оцениваться какой-то количественной мерой - критерием оптимальности. Критерием оптимальности называется количественная оценка оптимизируемого качества объекта. На основании выбранного критерия оптимальности составляется целевая функция, представляющая собой зависимость критерия оптимальности от параметров, влияющих на ее значение. Вид критерия оптимальности или целевой функции определяется конкретной задачей оптимизации. Таким образом, задача оптимизации сводится к нахождению экстремума целевой функции. Наиболее общей постановкой оптимальной задачи является выражение критерия оптимальности в виде экономической оценки (производительность, себестоимость продукции, прибыль, рентабельность). Однако в частных задачах оптимизации, когда объект является частью технологического процесса, не всегда удается или не всегда целесообразно выделять прямой экономический показатель, который бы полностью характеризовал эффективность работы рассматриваемого объекта. В таких случаях критерием оптимальности может служить технологическая характеристика, косвенно оценивающая экономичность работы агрегата (время контакта, выход продукта, степень превращения, температура). Например, устанавливается оптимальный температурный профиль, длительность цикла "реакция-регенерация". Рассмотрим более подробно требования, которые должны предъявляться к критерию оптимальности. 1. Критерий оптимальности должен выражаться количественно. 2. Критерий оптимальности должен быть единственным. 3. Критерий оптимальности должен отражать наиболее существенные стороны процесса. 4. Желательно чтобы критерий оптимальности имел ясный физический смысл и легко рассчитывался. 9. Критериальный анализ ситуации: метод базовых шкал, ранжирование и выбор критериев. При формировании ситуаций, целей, ограничений и вариантов решений лиц принимающих решения и эксперты производят объективные и субъективные измерения характеристик достоверности, важности и предпочтительности. Для осуществления субъективных измерений применяются различные методы, наиболее употребительными из которых являются: ранжирование, парное сравнение, непосредственная оценка и последовательное сравнение. При описании методов предположим, что имеется конечное число измеряемых объектов X=(x1,…,xm) и сформулирован один или несколько признаков сравнения, по которым осуществляется сравнение свойств объектов. Следовательно, методы измерения будут различаться лишь процедурой сравнения объектов. Эта процедура включает построение отношений между объектами эмпирической системы, выбор отображающей функции f и определение типа шкалы измерений. Ранжирование.На основе знаний и опыта ЛПР или эксперт располагает объекты в порядке предпочтения, руководствуясь одним или несколькими выбранными показателями сравнения, и приписывает им соответствующие числовые представления. Эти числовые представления могут быть любыми, но должны удовлетворять единственному условию - их последовательность должна быть монотонна. В практике ранжирования чаще всего в качестве числового представления последовательности упорядоченных объектов используется натуральный ряд чисел, называемых рангами и обозначаемых буквой r. При этом наиболее предпочтительному объекту присваивается ранг 1, а по мере убывания предпочтения значение ранга возрастает. Эквивалентным объектам присваиваются одинаковые ранги. Если объекты неразличимы, то вводится понятие связного ранга – среднее арифметическое между соседними рангами. Связные ранги могут быть дробными. При проведении группового ранжирования для mобъектов с участиемdэкспертов получаем матрицу (таблицу) размеромm*d. Аналогичный вид таблица имеет при проведении ранжирования 1 экспертом дляmобъектов на основании данныхdкритериев. Достоинством ранжирования как метода субъективного измерения является простота осуществления процедур, не требующая какого-либо трудоемкого обучения экспертов. Недостатком ранжирования является практическая невозможность упорядочения большого числа объектов. Непосредственная оценка (метод базовых шкал).Непосредственная оценка представляет собой процедуру приписывания объектам числовых значений в шкале интервалов. ЛПР или эксперту необходимо поставить в соответствие каждому объекту точку на определенном отрезке числовой оси. При этом эквивалентным объектам приписываются одинаковые числа. Переход от размерного показателя к балльной оценке осуществим по формуле: А – значение размерного показателя; Min и Max – границы интервала размерного показателя; x– балльная оценка показателя. Применяются 5-, 10- и 100-балльные шкалы. Методы замены векторного критерия скалярным Одним из подходов к поиску компромиссного решения задач векторной оптимизации является сведение её к задаче параметрической оптимизации, т.е. сведение её к однокритериальной (скалярной) оптимизации. Иначе говоря, частные критерии Fi(X), тем или иным способом объединяются в составной (обобщенный, интегральный) критерий f(X)=Ф[F1(X), F2(X), . . . , Fm(X)],который затем оптимизируется. Под построением обобщённого критерия в МЗО понимается процедура, которая "синтезирует" набор оценок по заданным частным критериям, в единую численную оценку, выражающую итоговую полезность этого набора оценок для ЛПР. Формально обобщённый критерий для МЗО, представляет собой функцию Ф: , гдеYj – множество оценок по j – критерию. Если обобщённый критерий Ф построен, то для каждого допустимого исхода XD может быть найдена численная оценка его полезности (ценности, эффективности): f(X)= Ф[F1(X), F2(X), . . . , Fm(X)]. Таким образом, задание обобщённого критерия сводит задачу многокритериальной оптимизации к задаче однокритериальной оптимизации с целевой функцией f(X). Наиболее распространённым обобщённым критерием является "взвешенная сумма частных критериев", которая превращает векторную оценку в скалярную оценку. ЛЕКЦИЯ 7. ПОВЫШЕНИЕ КАЧЕСТВА И АВТОМАТИЗАЦИЯ ПРОЕКТИРОВАНИЯ. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ЯЗЫКА И ДИАГРАММ UML В ВИЗУАЛЬНОМ ПРОЕКТИРОВАНИИ ТКС Диаграммы в UML. Классы и стереотипы классов. Ассоциативные классы. Основные элементы диаграмм взаимодействия — объекты, сообщения. Диаграммы состояний: начального состояния, конечного состояния, переходы. Вложенность состояний. Диаграммы внедрения: подсистемы, компоненты, связи. Стереотипы компонент. Диаграммы размещения. Существует множество технологий и инструментальных средств, с помощью которых можно реализовать в некотором смысле оптимальный проект ИС, начиная с этапа анализа и заканчивая созданием программного кода системы. В большинстве случаев эти технологии предъявляют весьма жесткие требования к процессу разработки и используемым ресурсам, а попытки трансформировать их под конкретные проекты оказываются безуспешными. Эти технологии представлены CASE-средствами верхнего уровня или CASE-средствами полного жизненного цикла (upper CASE tools или full life-cycle CASE tools). Они не позволяют оптимизировать деятельность на уровне отдельных элементов проекта, и, как следствие, многие разработчики перешли на так называемые CASE-средства нижнего уровня (lower CASE tools). Однако они столкнулись с новой проблемой — проблемой организации взаимодействия между различными командами, реализующими проект. Унифицированный язык объектно-ориентированного моделирования Unified Modeling Language (UML) явился средством достижения компромисса между этими подходами. Существует достаточное количество инструментальных средств, поддерживающих с помощью UML жизненный цикл информационных систем, и, одновременно, UML является достаточно гибким для настройки и поддержки специфики деятельности различных команд разработчиков. Мощный толчок к разработке этого направления информационных технологий дало распространение объектно-ориентированных языков программирования в конце 1980-х — начале 1990-х годов. Пользователям хотелось получить единый язык моделирования, который объединил бы в себе всю мощь объектно-ориентированного подхода и давал бы четкую модель системы, отражающую все ее значимые стороны. К середине девяностых явными лидерами в этой области стали методы Booch (Grady Booch), OMT-2 (Jim Rumbaugh), OOSE — Object-Oriented Software Engineering (Ivar Jacobson). Однако эти три метода имели свои сильные и слабые стороны: OOSE был лучшим на стадии анализа проблемной области и анализа требований к системе, OMT-2 был наиболее предпочтителен на стадиях анализа и разработки информационных систем, Booch лучше всего подходил для стадий дизайна и разработки. Все шло к созданию единого языка, который объединял бы сильные стороны известных методов и обеспечивал наилучшую поддержку моделирования. Таким языком оказался UML. Создание UML началось в октябре 1994 г., когда Джим Рамбо и Гради Буч из Rational Software Corporation стали работать над объединением своих методов OMT и Booch. Осенью 1995 г. увидела свет первая черновая версия объединенной методологии, которую они назвали Unified Method 0.8. После присоединения в конце 1995 г. к Rational Software Corporation Айвара Якобсона и его фирмы Objectory, усилия трех создателей наиболее распространенных объектно-ориентированных методологий были объединены и направлены на создание UML. В настоящее время консорциум пользователей UML Partners включает в себя представителей таких грандов информационных технологий, как Rational Software, Microsoft, IBM, Hewlett-Packard, Oracle, DEC, Unisys, IntelliCorp, Platinum Technology. UML представляет собой объектно-ориентированный язык моделирования, обладающий следующими основными характеристиками: является языком визуального моделирования, который обеспечивает разработку репрезентативных моделей для организации взаимодействия заказчика и разработчика ИС, различных групп разработчиков ИС; содержит механизмы расширения и специализации базовых концепций языка. UML — это стандартная нотация визуального моделирования программных систем, принятая консорциумом Object Managing Group (OMG) осенью 1997 г., и на сегодняшний день она поддерживается многими объектно-ориентированными CASE-продуктами. UML включает внутренний набор средств моделирования (модулей?) («ядро»), которые сейчас приняты во многих методах и средствах моделирования. Эти концепции необходимы в большинстве прикладных задач, хотя не каждая концепция необходима в каждой части каждого приложения. Пользователям языка предоставлены возможности: строить модели на основе средств ядра, без использования механизмов расширения для большинства типовых приложений; добавлять при необходимости новые элементы и условные обозначения, если они не входят в ядро, или специализировать компоненты, систему условных обозначений (нотацию) и ограничения для конкретных предметных областей. Синтаксис и семантика основных объектов UML Классы Классы — это базовые элементы любой объектно-ориентированной системы. Классы представляют собой описание совокупностей однородных объектов с присущими им свойствами — атрибутами, операциями, отношениями и семантикой. В рамках модели каждому классу присваивается уникальное имя, отличающее его от других классов. Если используется составное имя (в начале имени добавляется имя пакета, куда входит класс), то имя класса должно быть уникальным в пакете. Атрибут — это свойство класса, которое может принимать множество значений. Множество допустимых значений атрибута образует домен. Атрибут имеет имя и отражает некоторое свойство моделируемой сущности, общее для всех объектов данного класса. Класс может иметь произвольное количество атрибутов. Операция — реализация функции, которую можно запросить у любого объекта класса. Операция показывает, что можно сделать с объектом. Исполнение операции часто связано с обработкой и изменением значений атрибутов объекта, а также изменением состояния объекта. На рис. 11.1 приведено графическое изображение класса «Заказ» в нотации UML. Рис. 11.1.  Изображение класса в UML Синтаксис UML для свойств классов (в отдельных программных средствах, например, в IBM UML Modeler, порядок записи параметров может быть иным): < признак видимости> <имя атрибута> : <тип данных> = <значение по умолчанию> <признак видимости> <имя операции> <(список аргументов)> Видимость свойства указывает на возможность его использования другими классами. Один класс может «видеть» другой, если тот находится в области действия первого и между ними существует явное или неявное отношение. В языке UML определены три уровня видимости: public (общий) — любой внешний класс, который «видит» данный, может пользоваться его общими свойствами. Обозначаются знаком «+» перед именем атрибута или операции; protected (защищенный) — только любой потомок данного класса может пользоваться его защищнными свойствами. Обозначаются знаком «#»; private (закрытый) — только данный класс может пользоваться этими свойствами. Обозначаются символом «-» . Еще одной важной характеристикой атрибутов и операций классов является область действия. Область действия свойства указывает, будет ли оно проявлять себя по-разному в каждом экземпляре класса, или одно и то же значение свойства будет совместно использоваться всеми экземплярами: instance (экземпляр) — у каждого экземпляра класса есть собственное значение данного свойства; classifier (классификатор) — все экземпляры совместно используют общее значение данного свойства (выделяется на диаграммах подчеркиванием). Возможное количество экземпляров класса называется его кратностью. В UML можно определять следующие разновидности классов: не содержащие ни одного экземпляра — тогда класс становится служебным (Abstract); содержащие ровно один экземпляр (Singleton); содержащие заданное число экземпляров; содержащие произвольное число экземпляров. Принципиальное назначение классов характеризуют стереотипы. Это, фактически, классификация объектов на высоком уровне, позволяющая определить некоторые основные свойства объекта (пример стереотипа — класс «действующее лицо»). Механизм стереотипов является также средством расширения словаря UML за счет создания на основе существующих блоков языка новых, специфичных для решения конкретной проблемы. Диаграммы классов Классы в UML изображаются на диаграммах классов, которые позволяют описать систему в статическом состоянии — определить типы объектов системы и различного рода статические связи между ними. Классы отображают типы объектов системы. Между классами возможны различные отношения, представленные на рис. 11.2: зависимости, которые описывают существующие между классами отношения использования; обобщения, связывающие обобщенные классы со специализированными; ассоциации, отражающие структурные отношения между объектами классов. Рис. 11.2.  Отображение связей между классами Зависимостью называется отношение использования, согласно которому изменение в спецификации одного элемента (например, класса «товар») может повлиять на использующий его элемент (класс «строка заказа»). Часто зависимости показывают, что один класс использует другой в качестве аргумента. Обобщение — это отношение между общей сущностью (родителем — класс «клиент») и ее конкретным воплощением (потомком — классы «корпоративный клиент» или «частный клиент»). Объекты класса-потомка могут использоваться всюду, где встречаются объекты класса-родителя, но не наоборот. При этом он наследует свойства родителя (его атрибуты и операции). Операция потомка с той же сигнатурой, что и у(?) родителя, замещает(?) операцию родителя; это свойство называют полиморфизмом. Класс, у которого нет родителей, но есть потомки, называется корневым. Класс, у которого нет потомков, называется листовым. Ассоциация — это отношение, показывающее, что объекты одного типа неким образом связаны с объектами другого типа («клиент» может сделать «заказ»). Если между двумя классами определена ассоциация, то можно перемещаться от объектов одного класса к объектам другого. При необходимости направление навигации может задаваться стрелкой. Допускается задание ассоциаций на одном классе. В этом случае оба конца ассоциации относятся к одному и тому же классу. Это означает, что с объектом некоторого класса можно связать другие объекты из того же класса. Ассоциации может быть присвоено имя, описывающее семантику отношений. Каждая ассоциация имеет две роли, которые могут быть отражены на диаграмме (рис. 11.3). Роль ассоциации обладает свойством множественности, которое показывает, сколько соответствующих объектов может участвовать в данной связи. Рис. 11.3.  Свойства ассоциации рис. 11.3 иллюстрирует модель формирования заказа. Каждый заказ может быть создан единственным клиентом (множественность роли 1.1). Каждый клиент может создать один и более заказов (множественность роли 1..n). Направление навигации показывает, что каждый заказ должен быть «привязан» к определенному клиенту. Такого рода ассоциация является простой и отражает отношение между равноправными сущностями, когда оба класса находятся на одном концептуальном уровне и ни один не является более важным, чем другой. Если приходится моделировать отношение типа «часть-целое», то используется специальный тип ассоциации — агрегирование. В такой ассоциации один из классов имеет более высокий ранг (целое — класс «заказ», рис. 11.2) и состоит из нескольких меньших по рангу классов (частей — класс «строка заказа»). В UML используется и более сильная разновидность агрегации — композиция, в которой объект-часть может принадлежать только единственному целому. В композиции жизненный цикл частей и целого совпадают, любое удаление целого обязательно захватывает и его части. Для ассоциаций можно задавать атрибуты и операции, создавая по обычным правилам UML классы ассоциаций. Диаграммы использования Диаграммы использования описывают функциональность ИС, которая будет видна пользователям системы. «Каждая функциональность» изображается в виде «прецедентов использования» (use case) или просто прецедентов. Прецедент — это типичное взаимодействие пользователя с системой, которое при этом: описывает видимую пользователем функцию, может представлять различные уровни детализации, обеспечивает достижение конкретной цели, важной для пользователя. Прецедент обозначается на диаграмме овалом, связанным с пользователями, которых принято называть действующими лицами (актерами, actors). Действующие лица используют систему (или используются системой) в данном прецеденте. Действующее лицо выполняет некоторую роль в данном прецеденте. На диаграмме изображается только одно действующее лицо, однако реальных пользователей, выступающих в данной роли по отношению к ИС, может быть много. Список всех прецедентов фактически определяет функциональные требования к ИС, которые лежат в основе разработки технического задания на создание системы. На диаграммах прецедентов, кроме связей между действующими лицами и прецедентами, возможно использование еще двух видов связей между прецедентами: «использование» и «расширение» (рис. 11.4). Связь типа «расширение» применяется, когда один прецедент подобен другому, но несет несколько большую функциональную нагрузку. Ее следует применять при описании изменений в нормальном поведении системы. Связь типа «использование» позволяет выделить некий фрагмент поведения системы и включать его в различные прецеденты без повторного описания. На рис. 11.4 показано, что при исполнении прецедента «формирование заказа» возможно использование информации из предыдущего заказа, что позволит не вводить все необходимые данные. А при исполнении прецедентов «оценить риск сделки» и «согласовать цену» необходимо выполнить одно и то же действие — рассчитать стоимость заказа. Рис. 11.4.  Связи на диаграммах прецедентов Динамические аспекты поведения системы отражаются приведенными ниже диаграммами. В отличие от некоторых подходов объектного моделирования, когда и состояние, и поведение системы отображаются на диаграммах классов, UML отделяет описание поведения в диаграммы взаимодействия. В UML диаграммы классов не содержат сообщений, которые усложняют их чтение. Поток сообщений между объектами выносится на диаграммы взаимодействия. Как правило, диаграмма взаимодействия охватывает поведение объектов в рамках одного варианта использования. Прямоугольники на диаграмме представляют различные объекты и роли, которые они имеют в системе, а линии между классами отображают отношения (или ассоциации) между ними. Сообщения обозначаются ярлыками возле стрелок, они могут иметь нумерацию и показывать возвращаемые значения. Существуют два вида диаграмм взаимодействия: диаграммы последовательностей и кооперативные диаграммы. Диаграммы последовательностей Этот вид диаграмм используется для точного определения логики сценария выполнения прецедента. Диаграммы последовательностей отображают типы объектов, взаимодействующих при исполнении прецедентов, сообщения, которые они посылают друг другу, и любые возвращаемые значения, ассоциированные с этими сообщениями. Прямоугольники на вертикальных линиях показывают «время жизни» объекта. Линии со стрелками и надписями названий методов означают вызов метода у объекта. Рис. 11.5.  Диаграмма последовательности обработки заказа вводятся строки заказа; по каждой строке проверяется наличие товара; если запас достаточен — инициируется поставка; если запас недостаточен — инициируется дозаказ (повторный заказ). Рис. 11.6.  Кооперативная диаграмма прохождения заказа Сообщения появляются в той последовательности, как они показаны на диаграмме — сверху вниз. Если предусматривается отправка сообщения объектом самому себе (самоделегирование), то стрелка начинается и заканчивается на одной «линии жизни». На диаграммы может быть добавлена управляющая информация: описание условий, при которых посылается сообщение; признак многократной отправки сообщения (маркер итерации); признак возврата сообщения. Кооперативные диаграммы На кооперативных диаграммах объекты (или классы) показываются в виде прямоугольников, а стрелками обозначаются сообщения, которыми они обмениваются в рамках одного варианта использования. Временная последовательность сообщений отражается их нумерацией. Диаграммы состояний Диаграммы состояний используются для описания поведения сложных систем. Они определяют все возможные состояния, в которых может находиться объект, а также процесс смены состояний объекта в результате некоторых событий.Эти диаграммы обычно используются для описания поведения одного объекта в нескольких прецедентах. Прямоугольниками представляются состояния, через которые проходит объект во время своего поведения. Состояниям соответствуют определенные значения атрибутов объектов. Стрелки представляют переходы от одного состояния к другому, которые вызываются выполнением некоторых функций объекта. Имеется также два вида псевдо-состояний: начальное состояние, в котором находится только что созданный объект, и конечное состояние, которое объект не покидает, как только туда перешел. Переходы имеют метки, которые синтаксически состоят из трех необязательных частей (см. рис. 11.7): Рис. 11.7.  Диаграмма состояний объекта «заказ» < Событие> <[Условие]> < / Действие>. На диаграммах также отображаются функции, которые выполняются объектом в определенном состоянии. Синтаксис метки деятельности: выполнить/< деятельность >. Диаграммы деятельности Диаграмма деятельности — это частный случай диаграммы состояний. На диаграмме деятельности представлены переходы потока управления от одной деятельности к другой внутри системы. Этот вид диаграмм обычно используется для описания поведения, включающего в себя множество параллельных процессов. Основными элементами диаграмм деятельности являются (рис. 11.8): Рис. 11.8.  Диаграмма деятельности — обработка заказа овалы, изображающие действия объекта; линейки синхронизации, указывающие на необходимость завершить или начать несколько действий (модель логического условия «И»); ромбы, отражающие принятие решений по выбору одного из маршрутов выполнения процесса (модель логического условия «ИЛИ»); стрелки — отражают последовательность действий, могут иметь метки условий. На диаграмме деятельности могут быть представлены действия, соответствующие нескольким вариантам использования. На таких диаграммах появляется множество начальных точек, поскольку они отражают теперь реакцию системы на множество внешних событий. Таким образом, диаграммы деятельности позволяют получить полную картину поведения системы и легко оценивать влияние изменений в отдельных вариантах использования на конечное поведение системы. Любая деятельность может быть подвергнута дальнейшей декомпозиции и представлена в виде отдельной диаграммы деятельности или спецификации (словесного описания). Диаграммы компонентов Диаграммы компонентов позволяют изобразить модель системы на физическом уровне. Элементами диаграммы являются компоненты — физические замещаемые модули системы. Каждый компонент является полностью независимым элементом системы. Разновидностью компонентов являются узлы. Узел — это элемент реальной (физической) системы, который существует во время функционирования программного комплекса и представляет собой вычислительный ресурс, обычно обладающий как минимум некоторым объемом памяти, а часто еще и способностью обработки. Узлы делятся на два типа: устройства — узлы системы, в которых данные не обрабатываются. процессоры — узлы системы, осуществляющие обработку данных. Для различных типов компонентов предусмотрены соответствующие стереотипы в языке UML. Компонентом может быть любой достаточно крупный модульный объект, такой как таблица или экстент базы данных, подсистема, бинарный исполняемый файл, готовая к использованию система или приложение. Таким образом, диаграмму компонентов можно рассматривать как диаграмму классов в более крупном (менее детальном) масштабе. Компонент, как правило, представляет собой физическую упаковку логических элементов, таких как классы, интерфейсы и кооперации. Основное назначение диаграмм компонентов — разделение системы на элементы, которые имеют стабильный интерфейс и образуют единое целое. Это позволяет создать ядро системы, которое не будет меняться в ответ на изменения, происходящие на уровне подсистем. На рис. показана упрощенная схема элементов фрагмента корпоративной системы. «Коробки» представляют собой компоненты — приложения или внутренние подсистемы. Пунктирные линии отражают зависимости между компонентами. Рис.   Диаграмма компонентов фрагмента КИС Каждый компонент диаграммы при необходимости документируется с помощью более детальной диаграммы компонентов, диаграммы сценариев или диаграммы классов. Пакеты UML Пакеты представляют собой универсальный механизм организации элементов в группы. В пакет можно поместить диаграммы различного типа и назначения. В отличие от компонентов, существующих во время работы программы, пакеты носят чисто концептуальный характер, то есть существуют только во время разработки. Изображается пакет в виде папки с закладкой, содержащей, как правило, только имя и иногда — описание содержимого. Диаграмма пакетов содержит пакеты классов и зависимости между ними. Зависимость между двумя пакетами имеет место в том случае, если изменения в определении одного элемента влекут за собой изменения в другом. По отношению к пакетам можно использовать механизм обобщения 1. ЛЕКЦИЯ 8. МОДЕЛИРОВАНИЕ В ПРОЕКТИРОВАНИИ ТКС. КЛАССИФИКАЦИЯ МОДЕЛЕЙ. ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ. МОДЕЛИРОВАНИЕ НА ОСНОВЕ ФАКТОГРАФИЧЕСКИХ СИСТЕМ. При использовании метода моделирования свойства и поведение объекта изучают путем применения вспомогательной системы – модели, находящейся в определенном объективном соответствии с исследуемым объектом. Под объектом исследования понимается либо некоторая система, элементы которой в процессе достижения конечной цели реализуют один или несколько процессов, либо некоторый процесс, реализуемый элементами одной или нескольких систем. В связи с этим в дельнейшем тексте термины «модель объекта», «модель системы», «модель процесса» следует воспринимать как эквивалентные. Представления о тех или иных свойствах объектов, их взаимосвязях формируются исследователем в виде описания этих объектов на обычном языке, в виде рисунков, графиков, формул или реализуются в виде макетов и других устройств. Подобные способы описания обобщаются в едином понятии – модель, а построение и изучение моделей называетсямоделированием. Заслуживает предпочтения следующее определение: модель – объект любой природы, который создается исследователем с целью получения новых знаний об объекте-оригинале и отражает только существенные (с точки зрения разработчика) свойства оригинала. Модель считается адекватнойобъекту-оригиналу, если она с достаточной степенью приближения на уровне понимания моделируемого процесса исследователем отражает закономерности процесса функционирования реальной системы во внешней среде. Модели позволяют вынести упрощенное представление о системе и получить некоторые результаты намного проще, чем при изучении реального объекта. Более того, гипотетически модели объекта могут быть исследованы и изучены перед тем, как объект будет создан. В практике исследования производственно-экономических объектов модели могут применяться для самых разных целей, что вызывает использование моделей различных классов. Построение одной-единственной математической модели для сложной производственной системы практически не представляется возможным без разработки вспомогательных моделей. Поэтому, как правило, при создании конечной математической модели исследуемого объекта строят частные вспомогательные модели, отражающие ту или иную информацию об объекте, имеющуюся у разработчика на данном этапе построения модели. В основе моделирования лежит теория подобия, которая утверждает, что абсолютное подобие может иметь место лишь при замене одного объекта другим точно таким же. При моделировании абсолютное подобие не имеет места и стремятся к тому, чтобы модель достаточно хорошо отображала исследуемую сторону функционирования объекта. Классификационные признаки. В качестве одного из первых признаков классификации видов моделирования можно выбрать степень полноты модели и разделить модели в соответствии с этим признаком на полные, неполные и приближенные. В основе полного моделирования лежит полное подобие, которое проявляется как во времени, так и в пространстве. Для неполного моделирования характерно неполное подобие модели изучаемому объекту. В основе приближенного моделирования лежит приближенное подобие, при котором некоторые стороны функционирования реального объекта не моделируются совсем. Классификация видов моделирования системS приведена на рис.1.1. В зависимости от характера изучаемых процессов в системе Sвсе виды моделирования могут быть разделены на детерминированные и стохастические, статические и динамические, дискретные, непрерывные и дискретно-непрерывные.Детерминированное моделированиеотображает детерминированные процессы, т.е. процессы, в которых предполагается отсутствие всяких случайных воздействий;стохастическое моделированиеотображает вероятностные процессы и события. В этом случае анализируется ряд реализаций случайного процесса и оцениваются средние характеристики, т.е. набор однородных реализаций.Статическое моделированиеслужит для описания поведения объекта в какой-либо момент времени, адинамическое моделированиеотражает поведение объекта во времени.Дискретное моделированиеслужит для описания процессов, которые предполагаются дискретными, соответственно непрерывное моделирование позволяет отразить непрерывные процессы в системах, адискретно-непрерывное моделированиеиспользуется для тех случаев, когда хотят выделить наличие как дискретных, так и непрерывных процессов. В зависимости от формы представления объекта (системы S) можно выделить мысленное и реальное моделирование. Мысленное моделирование часто является единственным способом моделирования объектов, которые либо практически нереализуемы в заданном интервале времени, либо существуют вне условий, возможных для их физического создания. Например, на базе мысленного моделирования могут быть проанализированы многие ситуации микромира, которые не поддаются физическому эксперименту. Мысленное моделирование может быть реализовано в виде наглядного, символического и математического. Рис. 1.1. Классификация видов моделирования систем При наглядном моделированиина базе представлений человека о реальных объектах создаются различные наглядные модели, отображающие явления и процессы, протекающие в объекте. В основугипотетического моделированияисследователем закладывается некоторая гипотеза о закономерностях протекания процесса в реальном объекте, которая отражает уровень знаний исследователя об объекте и базируется на причинно-следственных связях между входом и выходом изучаемого объекта. Гипотетическое моделирование используется, когда знаний об объекте недостаточно для построения формальных моделей. Аналоговое моделированиеосновывается на применении аналогий различных уровней. Наивысшим уровнем является полная аналогия, имеющая место только для достаточно простых объектов. С усложнением объекта используют аналогии последующих уровней, когда аналоговая модель отображает несколько либо только одну сторону функционирования объекта. Существенное место при мысленном наглядном моделировании занимает макетирование. Мысленный макет может применяться в случаях, когда протекающие в реальном объекте процессы не поддаются физическому моделированию, либо может предшествовать проведению других видов моделирования. В основе построения мысленных макетов также лежат аналогии, однако обычно базирующиеся на причинно-следственных связях между явлениями и процессами в объекте. Если ввести условное обозначение отдельных понятий, т.е. знаки, а также определенные операции между этими знаками, то можно реализоватьзнаковое моделированиеи с помощью знаков отображать набор понятий – составлять отдельные цепочки из слов и предложений. Используя операции объединения, пересечения и дополнения теории множеств, можно в отдельных символах дать описание какого-то реального объекта. В основе языкового моделированиялежит некоторый тезаурус. Последний образует из наборов входящих понятий, причем этот набор должен быть фиксированным. Следует отметить, что между тезаурусом и обычным словарем имеются принципиальные различия. Тезаурус – словарь, который очищен от неоднозначности, т.е. в нем каждому слову может соответствовать лишь единственное понятие, хотя в обычном словаре одному слову могут соответствовать несколько понятий. Символическое моделирование представляет собой искусственный процесс создания логического объекта, который замещает реальный и выражает основные свойства его отношений с помощью определенной системы знаков и символов. Математическое моделирование. Для исследования характеристик процесса функционирования любой системыSматематическими методами, включая и машинные, должна быть проведена формализация этого процесса, т.е. построена математическая модель. Под математическим моделированием будем понимать процесс установления соответствия данному реальному объекту некоторого математического объекта, называемого математической моделью, и исследование этой модели, позволяющее получать характеристики рассматриваемого реального объекта. Вид математической модели зависит как от природы реального объекта, так и задач исследования объекта и требуемой достоверности и точности решения этой задачи. Любая математическая модель, как и всякая другая, описывает реальный объект лишь с некоторой степенью приближения к действительности. Математическое моделирование для исследования характеристик процесса функционирования систем можно разделить на аналитическое, имитационное и комбинированное. Для аналитическогомоделирования характерно то, что процессы функционирования элементов системы записываются в виде некоторых функциональных соотношений (алгебраических, интегродифференциальных, конечно-разностных и т.п.) или логических условий.Аналитическая модельможет быть исследована следующими методами: а) аналитическим, когда стремятся получить в общем виде явные зависимости для искомых характеристик; б) численным, когда, не умея решать уравнения в общем виде, стремятся получить числовые результаты при конкретных начальных данных; в) качественным, когда, не имея решения в явном виде, можно найти некоторые свойства решения (например, оценить устойчивость решения). Наиболее полное исследование процесса функционирования системы можно провести, если известны явные зависимости, связывающие искомые характеристики с начальными условиями, параметрами и переменными системы S. Однако такие зависимости удается получить только для сравнительно простых систем. При усложнении систем исследование их аналитическим методом наталкивается на значительные трудности, которые часто бывают непреодолимыми. Поэтому, желая использовать аналитический метод, в этом случае идут на существенное упрощение первоначальной модели, чтобы иметь возможность изучить хотя бы общие свойства системы. Такое исследование на упрощенной модели аналитическим методом помогает получить ориентировочные результаты для определения более точных оценок другими методами. Численный метод позволяет исследовать по сравнению с аналитическим методом более широкий класс систем, но при этом полученные решения носят частный характер. Численный метод особенно эффективен при использовании ЭВМ. В отдельных случаях исследования системы могут удовлетворить и те выводы, которые можно сделать при использовании качественного метода анализа математической модели. Такие качественные методы широко используются, например, в теории автоматического управления для оценки эффективности различных вариантов систем управления. В настоящее время распространены методы машинной реализации исследования характеристик процесса функционирования больших систем. Для реализации математической модели на ЭВМ необходимо построить соответствующий моделирующий алгоритм. При имитационном моделированииреализующий модель алгоритм воспроизводит процесс функционирования системыSво времени, причем имитируются элементарные явления, составляющие процесс с сохранением их логической структуры и последовательности протекания во времени, что позволяет по исходным данным получить сведения о состояниях процесса в определенные моменты времени, дающие возможность оценить характеристики системыS. Основным преимуществом имитационного моделирования по сравнению с аналитическим является возможность решения более сложных задач. Имитационные модели позволяют достаточно просто учитывать такие факторы, как наличие дискретных и непрерывных элементов, нелинейные характеристики элементов системы, многочисленные случайные воздействия и др., которые часто создают трудности при аналитических исследованиях. В настоящее время имитационное моделирование – наиболее эффективный метод исследования больших систем, а часто и единственный практически доступный метод получения информации о поведении системы, особенно на этапах ее проектирования. Когда результаты, полученные при воспроизведении на имитационной модели процесса функционирования системы S,Являются реализациями случайных величин и функций, тогда для нахождения характеристик процесса требуется его многократное воспроизведение с последующей статистической обработкой информации и целесообразно в качестве метода машинной реализации имитационной модели использовать метод статистического моделирования. Первоначально был разработан метод статистических испытаний, представляющий собой численный метод, который применялся для моделирования случайных величин и функций, вероятностные характеристики которых совпадали с решениями аналитических задач (такая процедура получила название метода Монте-Карло). Затем этот прием стали применять и для машинной имитации с целью исследования характеристик процессов функционирования систем, подверженных случайным воздействиям, т.е. появился метод статистического моделирования. Таким образом,методом статистического моделированиябудем в дальнейшем называть метод машинной реализации имитационной модели, аметодом статистических испытаний (Монте-Карло)– численный метод решения аналитической задачи. Метод имитационного моделирования позволяет решать задачи анализа больших систем S, включая задачи оценки: вариантов структуры системы, эффективности различных алгоритмов управления системой, влияния изменения различных параметров системы. Имитационное моделирование может быть положено также в основу структурного, алгоритмического и параметрического синтеза больших систем, когда требуется создать систему, с заданными характеристиками при определенных ограничениях, которая является оптимальной по некоторым критериям оценки эффективности. При решении задач машинного синтеза систем на основе их имитационных моделей помимо разработки моделирующих алгоритмов для анализа фиксированной системы необходимо также разработать алгоритмы поиска варианта системы. Бале в методологии машинного моделирования будем различать два основных раздела: статику и динамику, – основным содержанием которых являются соответственно вопросы анализа и синтеза систем, заданных моделирующими алгоритмами. Комбинированное (аналитико-имитационное) моделированиепри анализе и синтезе систем позволяет объединить достоинства аналитического и имитационного моделирования. При построении комбинированных моделей проводится предварительная декомпозиция процесса функционирования объекта на составляющие подпроцессы и для тех из них, где это возможно, используются аналитические модели. Такой комбинированный подход позволяет охватить качественно новые классы систем, которые не могут быть исследованы с использованием только аналитического и имитационного моделирования в отдельности. Другие виды моделирования. Приреальном моделированиииспользуется возможность исследования различных характеристик либо на реальном объекте целиком, либо на его части. Такие исследования могут проводиться как на объектах, работающих в нормальных режимах, так и при организации специальных режимов для оценки интересующих исследователя характеристик (при других значениях переменных и параметров, в другом масштабе времени и т.п.). Реальное моделирование является наиболее адекватным, но при этом его возможности с учетом особенностей реальных объектов ограничены. Например, проведение реального моделирования АСУ предприятием потребует, во-первых, создания такой АСУ, а во-вторых, проведения экспериментов с управляемым объектом, т.е. предприятием, что в большинстве случаев невозможно. К основным разновидностям реального моделирования относятся: Натурное моделирование, под которым понимают проведение исследования на реальном объекте с последующей обработкой результатов эксперимента на основе теории подобия. При функционировании объекта в соответствии с поставленной целью удается выявить закономерности протекания реального процесса. Необходимо отметить, что такие разновидности натурного эксперимента, как производственный эксперимент и комплексные испытания, обладают высокой степенью достоверности. Физическое моделированиеотличается от натурного тем, что исследование проводится на установках, которые сохраняют природу явлений и обладают физическим подобием. С точки зрения математического описания объекта и в зависимости от его характера модели можно разделить на модели аналоговые (непрерывные), цифровые (дискретные) и аналого-цифровые (комбинированные). Под аналоговой модельюпонимается модель, которая описывается уравнениями, связывающими непрерывные величины. Подцифровойпонимается модель, которая описывается уравнениями, связывающими дискретные величины, представленные в цифровом виде. Поданалого-цифровойпонимается модель, которая может быть описана уравнениями, связывающими непрерывные и дискретные величины. Особое место в моделировании занимает кибернетическое моделирование, в котором отсутствует непосредственное подобие физических процессов, происходящих в моделях, реальным процессам. В этом случае стремятся отобразить лишь некоторую функцию и рассматривают реальный объект как «черный ящик», имеющий ряд входов и выходов, и моделируют некоторые связи между выходами и входами. Чаще всего при использовании кибернетических моделей проводят анализ поведенческой стороны объекта при различных воздействиях внешней среды. Таким образом, в основе кибернетических моделей лежит отражение некоторых информационных процессов управления, что позволяет оценить поведение реального объекта. Для построения имитационной модели в этом случае необходимо выделить исследуемую функцию реального объекта, попытаться формализовать эту функцию в виде некоторых операторов связи между входом и выходом и воспроизвести на имитационной модели данную функцию, причем на базе совершенно иных математических соотношений и, естественно, иной физической реализации процесса. Целевое назначение модели.По целевому назначению модели подразделяются на модели структуры, функционирования и стоимостные (модели расхода ресурсов). Модели структурыотображают связи между компонентами объекта и внешней средой и подразделяются на: каноническую модель, характеризующую взаимодействие объекта с окружением через входы и выходы; модель внутренней структуры, характеризующую состав компонентов объекта и связи между ними; модель иерархической структуры (дерево системы), в которой объект (целое) расчленяется на элементы более низкого уровня, действия которых подчинены интересам целого. Модель структуры обычно представляется в виде блок-схемы, реже графов и матриц связей. Модели функционированиявключают широкий спектр символических моделей, например: модель жизненного цикла системы,описывающая процессы существования системы от зарождения замысла ее создания до прекращения функционирования; модели операций, выполняемых объектом и представляющих описание взаимосвязанной совокупности процессов функционирования отдельных элементов объекта при реализации тех или иных функций объекта. Так, в состав моделей операций могут входить модели надежности, характеризующие выход элементов системы из строя под влиянием эксплуатационных факторов, и модели живучести факторов, характеризующие выход элементов системы из строя под влиянием целенаправленного воздействия внешней среды; информационные модели, отображающие во взаимосвязи источники и потребители информации, виды информации, характер ее преобразования, а также временные и количественные характеристики данных; процедурные модели,описывающие порядок взаимодействия элементов исследуемого объекта при выполнении различных операций, например обработки материалов, деятельности персонала, использования информации, в том числе и реализации процедур принятия управленческих решений; временные модели,описывающие процедуру функционирования объекта во времени и распределение ресурса «время» по отдельным компонентам объекта. Стоимостные модели,как правило, сопровождают модели функционирования объекта и по отношению к ним вторичны, «питаются» от них информацией и совместно с ними позволяют проводить комплексную технико-экономическую оценку объекта или его оптимизацию по экономическим критериям. При анализе и оптимизации производственно-экономических объектов проводится объединение построенных математических функциональных моделей с математическими стоимостными моделями в единую экономико-математическую модель. Насколько можно судить по литературным источникам общепринятой классификации моделей экономических систем пока не существует. Однако представляется достаточно полезной классификация математических моделей экономических систем, приведенная в книге Т. Нейлора «Машинные имитационные эксперименты с моделями экономических систем» (1971 г.) (рис. 1.2). Рис.2. Классификация экономических моделей Экономико-математической моделью (ЭММ)называется выражение, состоящее из совокупности связанных между собой математическими зависимостями (формулами, уравнениями, неравенствами, логическими условиями величин – факторов, все или часть которых имеют экономический смысл. По своей роли в ЭММ эти факторы целесообразно подразделить на параметры и характеристики (рис. 1.3). Рис. 3. Классификация факторов по их роли в ЭВМ При этом параметрамиобъекта называются факторы, характеризующие свойства объекта или составляющих его элементов. В процессе исследования объекта ряд параметров может изменяться, поэтому они называютсяпеременными,которые в свою очередь подразделяются на переменные состояния и переменные управления. Как правило, переменные состояния объекта являются функцией переменных управления и воздействий внешней среды.Характеристиками(выходными характеристиками) называются интересующие исследователя непосредст-венные конечные результаты функционирования объекта (естественно, что выходные характеристики являются переменными состояния). Соответственно характеристики внешней среды описывают свойства внешней среды, которые сказываются на процессе и результате функционирования объекта. Значения ряда факторов, определяющие начальное состояние объекта или внешней среды, называютсяначальными условиями. При рассмотрении ЭММ оперируют следующими понятиями: критерий оптимальности, целевая функция, система ограничений, уравнения связи, решение модели. Критерием оптимальностиназывается некоторый показатель, имеющий экономическое содержание, служащий формализацией конкретной цели управления и выражаемый при помощи целевой функции через факторы модели. Критерий оптимальности определяет смысловое содержание целевой функции. В ряде случаев в качестве критерия оптимальности может выступать одна из выходных характеристик объекта. Целевая функцияматематически связывает между собой факторы модели, ее значение определяется значениями этих величин. Содержательный смысл целевой функции придает только критерий оптимальности. Не следует смешивать критерий оптимальности и целевую функцию. Так, например, критерий прибыли и стоимости произведенной продукции могут описываться одной и той же целевой функцией: , (1.1) где – номенклатура производимой продукции;– объем выпускаi-ой номенклатуры;– прибыль от выпуска единицыi-ой номенклатуры или стоимость единицыi-ой номенклатуры в зависимости от смысла критерия оптимальности. Критерий прибыли может рассчитываться и по нелинейной целевой функции: , (1.2) Если прибыль от выпуска единицы i-ой номенклатуры является функцией от объема выпуска. При наличии нескольких критериев оптимальности каждый из них будет формализован своей частной целевой функцией , где– число критериев оптимальности. Для однозначного выбора оптимального решения исследователь может сформулировать новую целевую функцию . (1.3) Однако целевая функция может уже не нести экономического смысла, в этом случае критерий оптимальности для нее отсутствует. Система ограниченийопределяет пределы, сужающие область осуществимых, приемлемых или допустимых решений и фиксирующие основные внешние и внутренние свойства объекта. Ограничения определяют область протекания процесса, пределы изменения параметров и характеристик объекта. Уравнения связиявляются математической формализацией системы ограничений. Между понятиями «система ограничений» и «Уравнения связи» существует точно такая же аналогия, как между понятиями «критерий оптимальности» и «целевая функция»: различные по смыслу ограничения могут описываться одинаковыми уравнениями связи, а одно и то же ограничение в разных моделях записываться различными уравнениями связи. Таким образом, именно критерий оптимальности и система ограничений в первую очередь определяют концепцию построения будущей математической модели, т.е. концептуальную модель, а их формализация, т.е. целевая функция и уравнения связи, представляют собой математическую модель. Решениемматематической модели называется такой набор (совокупность) значений переменных, который удовлетворяет ее уравнениям связи. Решения, имеющие экономический смысл, называют структурно допустимыми. Модели, имеющие много решений, называются вариантными в отличие от безвариантных, имеющих одно решение. Среди структурно допустимых решений вариантной модели, как правило, находится одно решение, при котором целевая функция в зависимости от смысла модели имеет наибольшее или наименьшее значение. Такое решение, как и соответствующее значение целевой функции, называетсяоптимальным(в частности, наименьшим или наибольшим). Использование ЭММ, особенно оптимальных, предполагает не только построение модели, соответствующей поставленной задаче, но и ее решение при помощи подходящего метода. В связи с этим иногда под моделированием (в узком смысле) понимается этап нахождения решения модели, т.е. вычисления значений исследуемых характеристик и определение оптимальности различных вариантов изучаемого объекта с целью выбора наилучшего варианта его построения и функционирования. Данный этап представляет собой реализацию и исследование ЭММ на определенном наборе вычислительных средств. Выбор метода решения оптимизационных ЭММ зависит от математической формы, связывающей факторы модели, наличия тех или иных признаков (учет динамики, учет стохастичности и т.д.). С точки зрения корректного выбора метода решения модели наиболее существенными признаками являются характер цели исследования, формализованность связей между параметрами и характеристиками, учет вероятностной природы объекта, а также фактора времени. По характеру цели исследования ЭММ делятся на оптимизационные(нормативные) иописательные(дескриптивные или ЭММ прямого счета). Характерной чертой оптимизационных моделей является наличие одной или нескольких целевых функций. При этом в первом случае оптимизационные ЭММ называются монокритериальными, а во втором –многокритериальными. В общем виде монокритериальная ЭММ может быть представлена следующей системой отношений: ; (1.4) , (1.5) где Е– критерий оптимальности объекта;– управляемые переменные,;– неуправляемые факторы модели;;– уравнения связи, представляющие собой формализацию системы ограничений,;– целевая функция – формализованное выражение критерия оптимальности. Выражение означает, что в ограничениях может стоять любое из приведенных в фигурных скобках логических условий. Решение модели, заданной соотношениями (1.4) и (1.5), заключается в нахождении совокупности значений переменных , Обращающий в max(илиmin) целевую функциюЕпри заданных уравнениях связи. Специфика конкретных задач управления производством определила разнообразие типов оптимизационных ЭММ. Это вызвало для ряда наиболее часто повторяющихся типов ситуаций разработку «стандартных» экономико-математических методов их описания, например, распределительные задачи различных классов, задачи управления запасами, ремонта и замены оборудования, проектирования сетей и выбора маршрутов и т.д. Существенным признаком описательных моделей является отсутствие в них критерия оптимальности. Решение, даваемое ЭММ прямого счета, обеспечивает либо вычисление набора выходных характеристик объекта для одного или нескольких вариантов начальных условий и входных характеристик объекта, либо нахождение какой-либо совокупности значений в структурно допустимой области решений. Примеры типовых задач управления машиностроительным производством, решаемых с помощью описательных моделей, приведены в табл. 1.1. Таблица 1.1. Примеры описательных моделей Тип задачи Вид модели Математический метод решения Задачи планирования без оптимизации (расчет объемов производства по видам продукции, увязка планов производства с ресурсами и т.п.) Балансовые модели Аппарат линейной алгебры, матричное исчисление Задачи сетевого планирования и управление (СПУ) без оптимизации Расчет по формулам модели СПУ Аппарат теории графов Задача учета и статистики (оперативный учет, получение различных форм отчетности и т.п.) Расчет по формулам Задачи контроля и анализа (анализ влияния и факторов, выявление тенденций, отслеживание отклонений и установление их причин) Статистические модели обработки реализаций случайных величин Факторный анализ, дисперсионный анализ, регрессионный анализ Задача создания нормативной базы Статистические модели обработки реализаций случайных величин “ Расчет параметров функционирования сложных систем с неформализованными связями. Расчет по формулам имитационных моделей “ Задачи прогнозирования Модели регрессионного анализа, оценка параметров и проверка статистических гипотез Факторный анализ, дисперсионный анализ, регрессионный анализ, аппарат математической статистики Тип задачи Вид модели Математический метод решения Прочие задачи, связанные с рутинными процессами переработки информации, т.е. с расчетами по заданным формулам (расчеты подетальных спецификаций, потребности в оборудовании и производственных площадях и другие расчеты технической подготовки производства) В зависимости от степени формализованности связей f иgiмежду факторами моделей в выражениях (1.4) и (1.5) различаютаналитическиеиалгоритмическиемодели. Аналитической формой записи называется запись математической модели в виде алгебраических уравнений или неравенств, не имеющих разветвлений вычислительного процесса при определении значений любых переменных состояния модели, целевой функции и уравнений связи. Если в математических моделях единственная целевая функцияf и ограниченияgj заданы аналитически, то подобные модели относятся к классу моделей математического программирования. Характер функциональных зависимостей, выраженных в функцияхf иgj , может быть линейным и нелинейным. Соответственно этому ЭММ делятся налинейныеинелинейные, а среди последних в специальные классы выделяютсядробно-линейные,кусочно-линейные,квадратичныеивыпуклыемодели. Если мы имеем дело со сложной системой, то зачастую гораздо легче построить ее модель в виде алгоритма, показывающего отношения между элементами системы в процессе ее функционирования, задаваемые обычно в виде логических условий – разветвлений хода течения процесса. Математическое описание для элементов может быть очень простым, однако взаимодействие большого количества простых по математическому описанию элементов и делает эту систему сложной. Алгоритмически же можно описывать даже такие объекты, которые в силу их сложности или громоздкости в принципе не допускают аналитического описания. В связи с этим к алгоритмическиммоделям относятся такие, в которых критерии и (или) ограничения описываются математическими конструкциями, включающими логические условия, приводящие к разветвлению вычислительного процесса. К алгоритмическим моделям относятся и так называемые имитационные модели – моделирующие алгоритмы, имитирующие поведение элементов изучаемого объекта и взаимодействие между ними в процессе функционирования. В зависимости от того, содержит ли ЭММ случайные факторы, она может быть отнесена к классу стохастическихилидетерминированных. В детерминированныхмоделях ни целевая функцияf , ни уравнения связиgj не содержат случайных факторов. Следовательно, для данного множества входных значений модели на выходе может быть получен только один-единственный результат. ДлястохастическихЭММ характерно наличие среди факторовмодели, описываемой соотношениями (1.4) и (1.5), таких, которые имеют вероятностную природу и характеризуются какими-либо законами распределения, причем среди функцийf иgjмогут быть и случайные функции. Значения выходных характеристик в таких моделях могут быть предсказаны только в вероятностном смысле. Реализация стохастических ЭММ в большинстве случаев осуществляется на ЭВМ методами имитационного статистического моделирования. Следующим признаком, по которому можно различать ЭММ, является связь с фактором времени. Модели, в которых входные факторы, а следовательно, и результаты моделирования явно зависят от времени, называются динамическими, а модели, в которых зависимость от времениtлибо отсутствует совсем, либо проявляется слабо или неявно, называютстатическими. Интересны в этом отношении имитационные модели: по механизму функционирования они являются динамическими (в модели идет имитация работы объекта в течении некоторого периода времени), а по результатам моделирования – статическими (например, ищется средняя производительность объекта за моделируемый период времени). Статические модели представляют собой известную степень приближения к реальным объектам и системам, функционирующим во времени. Во многих случаях степень такого приближения, проявляющаяся в допущениях о неизменности или различного рода усреднениях факторов во времени (косвенно или приблизительно учитывающих фактор времени в определенных границах его изменения), является достаточной для практического применения статических моделей. ЛЕКЦИЯ 9. ХАРАКТЕРИСТИКА ОСНОВНЫХ УГРОЗ БЕЗОПАСНОСТИ И ОБЩИЕ ПРИНЦИПЫ ПОСТРОЕНИЯ ЗАЩИЩЕННЫХ ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННЫХ СИСТЕМ. Хаотичный и в ряде случаев неконтролируемый рост числа абонен­тов сети, увеличение объемов хранимой и передаваемой информации, территориальная разнесенность сетей приводят к возрастанию потен­циально возможного количества преднамеренных и непреднамеренных нарушений безопасности информации, возможных каналов или уязви­мых звеньев несанкционированного проникновения в сети с целью чте­ния, копирования, подделки программного обеспечения, текстовой и другой информации. Под угрозой информационной безопасности понимается действие или событие, которое может привести к разрушению, искажению илинесанкционированному использованию ресурсов сети, включая храни­мую, передаваемую и обрабатываемую информацию, а также программ­ные и аппаратные средства. При построении обобщенной модели угроз информационной без­опасности ТКС следует подробно рассмотреть следующие вопросы: • классификацию угроз информационной безопасности ТКС; • определение видов представления информации, подлежащей защи­те в ТКС и определение возможных каналов ее утечки; • создание модели вероятного нарушения. Угрозы принято делить на случайные (непреднамеренные) и умыш­ленные (преднамеренные). Источником первых могут быть ошибки в программном обеспечении, выходы из строя аппаратных средств, непра­вильные действия пользователей или администрации сети и т.п. Умыш­ленные угрозы в отличие от случайных преследуют цель нанесения ущерба пользователям (абонентам) сети и, в свою очередь, подразде­ляются на активные и пассивные. Пассивные угрозы, как правило, на­правлены на несанкционированное использование информационных ре­сурсов, не оказывая при этом влияния на функционирование сети. Пас­сивной угрозой является, например, попытка получения информации, циркулирующей в каналах передачи данных, посредством прослушива­ния последних. Активные угрозы имеют целью нарушить нормальный процесс функционирования сети посредством целенаправленного воз­действия на ее аппаратные, программные и информационные ресурсы. К активным угрозам относят, например, разрушение или радиоэлек­тронное подавление линий связи сети передачи данных, вывод из строя ПЭВМ или ее операционной системы, искажение сведений в пользова­тельских базах данных или системной информации сети, разрушение или искажение операционной системы сети (включая нарушения прото­колов обмена информацией как внутри одной ТКС, так и с другими ТКС) и т.п. Источниками таких угроз могут быть непосредственные действия злоумышленников, программные вирусы и т.п. В зависимости от местонахождения источника возможной угрозы все угрозы делятся на две группы: внешние и внутренние. К внешним угрозам информационной безопасности (ИБ) относятся: • деятельность иностранных разведывательных и специальных служб; • деятельность конкурирующих иностранных экономических струк­тур; • деятельность политических и экономических структур, преступных групп и формирований, а также отдельных лиц внутри страны, на­правленная против интересов граждан, государства и общества в целом и проявляющаяся в виде воздействий на ТКС; • стихийные бедствия и катастрофы. К внутренним угрозам ИБ относятся: • нарушения установленных требований ИБ (непреднамеренные ли­бопреднамеренные), допускаемые обслуживающим персоналом и пользователями ТКС; • отказы и неисправности технических средств обработки, хранения и передачи сообщений (данных), средств защиты и средств контроля эффективности принятых мер по защите; • сбои программного обеспечения, программных средств защиты ин­формации и программных средств контроля эффективности при­нятия мер по защите. По способу реализации угрозы ИБ подразделяются на следующие виды: • организационные; • программно-математические; • физические; ... • радиоэлектронные. К организационным угрозам И Б относятся: • нарушения установленных требований по И Б, допускаемые обслу­живающим персоналом и пользователями ТКС; • несанкционированный доступ обслуживающего персонала и поль­зователей ТКС к информационным ресурсам; • манипулирование информацией (дезинформация, скрытие или ис­кажение информации); • несанкционированное копирование данных в ТКС; • хищение информации из баз данных и банков данных ТКС; • хищение машинных носителей информации; • хищение ключевых документов средств криптографической защиты; • уничтожение или модификация данных в ТКС. К программно-математическим угрозам ИБ относятся: • внедрение программ-вирусов; • применение программных закладок. К физическим видам угроз ИБ относятся: • уничтожение, разрушение средств сбора, обработки, передачи и за­щиты информации, целенаправленное внесение в них неисправно­стей; • уничтожение или разрушение машинных носителей информации; • воздействие на обслуживающий персонал и пользователей ТКС с целью реализации физических, программно-математических или организационных угроз. К радиоэлектронным угрозам относятся: • перехват информации в технических каналах утечки; • внедрение электронных средств перехвата информации в аппара­турные средства и помещения; • перехват и дешифрирование информации в сетях передачи данных и линиях связи; • навязывание ложной информации в сетях передачи данных (ПД) и линиях связи; • радиоэлектронное подавление линии связи, дезорганизация систем управления ТКС. Взаимосвязь различных видов угроз безопас­ности информации с видами нарушений и последствий, к которым они приводят Решение проблемы обеспечения безопасности информации в сетях передачи данных должно осуществляться системно на основе оценки эффективности защиты информации, передаваемой по каналам связи, и не должно рассматриваться как чисто техническая задача, которая может быть решена попутно с разработкой элементов сети. Комплекс­ное рассмотрение вопросов обеспечения безопасности в ТКС нашло свое отражение в так называемой архитектуре безопасности (рекомендации МККТТ Х.800), которая является расширением эталонной модели вза­имосвязи открытых систем (ЭМ ВОС). Поэтому угрозы безопасности целесообразно рассматривать в рамках указанной архитектуры. Согласно определению, уязвимость информации – есть мера изменения информации под воздействием различных факторов. С таким определением можно не согласиться хотя бы потому, что информация не обязательно в этом случае будет изменена, она может быть просто скопирована или уничтожена. Уязвимость любой информации заключается в нарушении ее физической сохранности вообще либо у данного собственника (в полном или частичном объеме), структурной целостности, доступности для правомочных пользователей. Уязвимость конфиденциальной информации, в том числе составляющей государственную тайну, дополнительно включает в себя нарушение ее конфиденциальности (закрытости для посторонних лиц). Возможность изменения или нарушения действующего статуса информации обусловлено в первую очередь ее уязвимостью, которая означает неспособность информации самостоятельно противостоять дестабилизирующим воздействиям, сохранять при таких воздействиях свой статус. Но уязвимость информации не существует как самостоятельное явление, а проявляется (выражается) в различных формах. Сегодня в научной литературе и нормативных документах не сформировался термин форма проявления уязвимости информации, но самих конкретных форм называется достаточно много. При этом значительное количество перечисляемых форм являются синонимами или разновидностями одних и тех же явлений, некоторые не могут быть отнесены к формам по своей сущности. Для того чтобы обеспечить эффективную защиту интеллектуальной собственности, необходимо провести ее анализ. Требуется, во-первых, определить потенциальную ценность информационной собственности, во-вторых, оценить ее уязвимость (устойчивость к средствам разведки или поражения) и, в-третьих, спрогнозировать возможные угрозы. Определение потенциальной ценности информации обезопасит наиболее важные секреты, утечка которых способна нанести ущерб, значительно превышающий возможные затраты на их защиту. При этом важно установить : • какая информация нуждается в защите? • кого она может заинтересовать? • какие элементы информации наиболее ценны? • каков “срок жизни” этих средств? • во что обойдется их защита? Оценка уязвимости информации дает возможность выявить характерные особенности и недостатки объекта защиты, которые могут облегчить проникновение противника к секретам компании. Главный результат такой работы — выявление возможных источников и каналов утечки информации. Одной из основных причин, обусловливающих сложность реше­ния проблемы защиты конфиденциальной информации в ТКС, являет­ся многообразие видов ее физического представления в этих системах, что предопределяет наличие различных возможных каналов ее утечки и тем самым необходимость создания многоплановой в физическом и функциональном отношении системы защиты. Так, в современных ав­томатизированных ТКС ведомственного назначения информация может циркулировать в виде речи, текста или графических изображений на бумаге, фото- и кинопленке, проекционных экранах, в том числе мони­торах ЭВМ, и т.д., в виде изменений состояния носителей информации, например, магнитных дисков и дискет, магнитных лент, перфокарт и т.д., а также в виде электрических сигналов в технических средствах, обра­батывающих, хранящих или передающих конфиденциальную информа­цию, и в соединяющих их линиях связи. Перехват информации, циркулирующей между объектами ТКС по каналам связи, возможен как при передаче ее по линиям, использу­ющим излучающие средства радиосвязи, так и при передаче по про­водным линиям. Возможность ведения технической разведки из-за пределов охраня­емой территории объектов ТКС определяется наличием технических ка­налов утечки информации. Все возможные каналы утечки информации на объектах ТКС могут быть сведены в три основных класса: акустиче­ские каналы, оптические каналы и каналы утечки технических средств. По виду среды распространения опасных сигналов акустические каналы могут подразделяться на атмосферные и виброакустические, оптические каналы — на каналы видимого и инфракрасного диапазонов волн, а ка­налы утечки технических средств — на полевые, к которым относятся электрические и магнитные поля указанных средств, и линейные, к ко­торым относятся различного рода цепи и токопроводящие конструкции, выходящие за пределы охраняемой территории объектов ТКС. Основные каналы утечки информации на объектах ТКС рассматри­ваются с учетом физических полей: • утечка по акустическому каналу; • утечка по виброакустическому каналу; • утечка по каналам проводной и радиосвязи, не имеющим шифру­ющей и дешифрирующей аппаратуры; • утечка по электромагнитным каналам; • утечка через вторичные источники электропитания основных тех­нических средств за счет неравномерности тока потребления; • утечка, возникающая при воздействии электрических, магнитных и акустических полей опасного сигнала на вспомогательных тех­нических средствах; • утечка за счет тока опасного сигнала в цепях заземления; • утечка за счет взаимного влияния между цепями, по которым пере­дается конфиденциальная информация, и цепями вспомогательных технических средств, имеющими выход за пределы зоны безопасности объекта (другими словами, использование эффекта индуктивности любых неэкранированных проводников); • утечка информации за счет побочных электромагнитных излучений наводок, образованных основными техническими средствами Необходимо отметить, что выявление всех возможных каналов утеч­ки конфиденциальной информации из ТКС является необходимым усло­вием для определения путей и способов решения проблемы ее защиты, а также конкретных мер по их реализации. Канал побочных электромагнитных излучений и наводок (ПЭМ1/1Н) является одним из основных каналов, через который вероятные наруши­тели стараются получить сведения закрытого характера. Это присталь­ное внимание он завоевал в силу своей стабильности, достоверности, неявной формы получения информации и возможности последующего анализа полученной информации. Охота ведется как за государствен­ной, военной, так и за коммерческой информацией. Ее анализ произ­водится по многим параметрам, что позволяет получать достаточно до­стоверную информацию. Работа компьютера и других радиотехнических средств ТКС сопровождается побочными электромагнитными излучени­ями, модулированными информативными сигналами. Так, ПЭМИН от персональных компьютеров типа IBM наблюдаются в диапазоне частот от десятков кГц до сотен МГц с уровнями в ближайшей зоне от 40 до 80 дБ. Существующие методы радиоперехвата информации позволя­ют фиксировать информативные массивы работающих компьютеров на расстоянии до сотен метров. Аналогичный перехват информации может осуществляться через незащищенные цепи питания и заземления. Известно, что при работе ключом при передаче сообщений просле­живается индивидуальный почерк радиста. Можно классифицировать перехваченные сигналы также по индивидуальным признакам пользова­теля при нажатии клавиши ввода информации. Необходимо помнить о том, что многие подсистемы демаскируют себя применением только им присущих устройств и режимов работы. В некоторых случаях данное обстоятельство приобретает важное значе­ние. Даже при приеме на бытовой приемник обычно легко различаются дежурный и рабочий режимы работы, особенности структуры сигнала в каналах связи, адресные сигналы и тому подобные характеристики информации, которые при совокупном анализе ситуации вносят свой определенный вклад в «копилку» нарушителя. Однако иногда перехват ПЭМИН оказывается возможным и без применения сложной приемной аппаратуры, длительного накопления и анализа информации. Во-первых, это перехват высвечиваемой ин­формации компьютера с помощью объектного телевизионного приемни­ка. При этом можно существенно улучшить возможности приема путем проведения незначительных изменений в телевизионном приемнике. Во-вторых, это перехват излучений от низкочастотных электромеханических устройств с последовательным кодом передачи информации. Многими специалистами, осознающими реальную опасность утечки коммерческих секретов, предпринимаются действия, направленные на ослабление (закрытие) естественных каналов утечки информации раз­личными методами. В связи с этим попытки нарушителей создавать и использовать искусственные каналы утечки будут усиливаться. Известны следующие источники утечки информации. Для каждо­го конкретного помещения существует свой набор технических средств, которые могут создавать опасные сигналы и способствовать их распро­странению, т.е. служить источниками утечки. Эту технику можно раз­делить на две основные группы: 1. Основные технические средства: • телефонные аппараты городской АТС; • телефонные аппараты внутренней связи; • факс; • компьютеры (возможно укомплектованные модемами); • средства размножения документов типа ксерокс. 2. Вспомогательные средства: • телевизор; • магнитофон, видеоаппаратура; • радиоприемник; • радиотрансляционный громкоговоритель, селекторная связь; • датчики охранной и пожарной сигнализации; • кондиционер; • телетайп; • объектовая сеть электрификации; • табельное электрооборудование помещения. ЛЕКЦИЯ 10. МЕТОДЫ И ТЕХНОЛОГИИ ОТРЫТОГО КОМПОНЕНТНО-МОДУЛЬНОГО ПРОЕКТИРОВАНИЯ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ВНЕШНИХ ПРОТОКОЛОВ Термин компонент в ИТ-отрасли используется для обозначения различных понятий. Во-первых, можно выделить аппаратные (hardware components) и программные компоненты (software components). Термин программный компонент (ПК) используется для обозначения 2-х связанных, но разных понятий. Если речь идет о программной архитектуре, то обычно под компонентом подразумевается программный модуль, реализующий некоторую функцию или набор функций и решает определенные подзадачи в рамках общих задач, решаемых системой. Это те компоненты, которые могут быть изображены на диаграммах компонентов (component diagram) в языке UML. Если речь идет о компонентных технологиях программирования или компонентно-ориентированной (component based) разработке программного обеспечения (ПО), то под ПК понимают объекты со специальными свойствами. В дальнейшем термин компонент будет употребляться во втором смысле. В этом случае понятие ПК выступает в качестве в качестве ключевого для определения понятия таких понятий как компонентно-ориентированное программирование и компонентно-ориентированный подход к проектированию ИС. Согласно ПК представляет собой структурную единицу программной системы, обладающую четко определенным интерфейсом, который полностью описывает ее зависимости от контекста. ПК представляет собой откомпилированный автономный программный модуль, который можно объединять с другими модулями или кодом, организованным другим способом с целью создания приложений. ПК могут быть как простыми, таким как кнопка или сложным, таким как компонент, реализующий управление сетью. Чаще всего под ПК понимают откомпилированный «двоичный компонент», который можно интегрировать в приложение «на лету». При работе с компонентами исходный код обычно недоступен и поэтому компонент нельзя изменять. Под данное определение подпадают, в частности, динамические библиотеки. Компонентно-ориентированное приложение обычно состоит из множества компонентов. Само приложение представляет собой некоторую среду, включающую средства «склеивания» или скелетный код, в который можно встраивать ПК, которые могут взаимодействовать со средой и операционной системой и друг с другом. Изменение интерфейса ПК приводит к изменению его кода, но изменение способа реализации не обязательно приводит к изменению интерфейса. ПК можно рассматривать и как пакет, ориентированный на повторное использование кода, который можно приобрести у независимого производителя. У некоторых авторов ПК – это элемент системы, который обладает явно определенной функциональностью и может быть заменен на другой ПК. И, наконец, ПК можно определить как физическую реализацию некоторого набора интерфейсов. Из сказанного выше понятно, что не существует общепринятого определения понятие компонента, которое позволило бы определить, что является и что не является компонентом. ПК можно рассматривать с трех точек зрения: реализуемой функциональности; реализации; исполняемого кода. В первом случае речь идет об описании ПК в терминах реализуемых сервисов. Для этого обычно используются языки определения интерфейсов. Во втором случае описывается внутреннее устройство ПК. Для этого можно использовать, например, диаграммы классов. В третьем случае описывается функционирование ПК с учетом специфики платформы. Возникает естественный вопрос о том, как соотносятся понятия ПК и объект. На данный вопрос имеются разные точки зрения. Крайние точки зрения выглядят следующим образом. Одна точка зрения состоит в том, что ПК – это объект со специальными свойствами. Другая – в том, что ПК и объект – это разные сущности, компонент не является объектом и представляет собой самостоятельную сущность. Наличие различных точек зрения определяется, с одной стороны, отсутствием общепринятого определение понятия ПК, а, с другой стороны, наличием разных различных компонентных технологий, которые существенно отличаются друг от друга с точки зрения используемых моделей компонентов. Безусловно, ПК и объекты имеют много общего, но имеются и отличия. Концептуально объект представляет собой элемент модели реального мира, который имеет уникальный идентификатор и описывает некоторый класс сущностей. Объект имеет состояние, которое хранится во внутренних переменных. Поведение объекта описывается через множество доступных методов. Состояние объекта может изменяться только посредством вызова его методов. На базе конкретного класса можно создавать произвольное число объектов. Объект может взаимодействовать другими объектами посредством вызова методов объекта-сервера, причем один и тот же объект может выступать как в качестве клиента, так и в качестве сервера. Как ПК, так и объекты, поддерживают инкапсуляцию и доступ через «хорошо определенные интерфейсы». Обычно как объекты, так и ПК поддерживают «сильную» инкапсуляцию, при которой доступ к переменным (атрибутам) возможно только с использованием методов объектов. Как объекты, так и компоненты являются моделями объектов реального мира. Очевидно, что для моделирования объектов могут использоваться как объекты, так и ПК. Часто принято считать, ПК – это большие объекты, однако с этим трудно согласиться, поскольку объекты могут быть большими, а компоненты маленькими. Типовой ПК обладает следующими свойствами: представляет собой фрагмент самодостаточного кода, т. е. для его функционирования не требуется наличия дополнительные библиотек; является самоустановливаемым модулем, который может быть включен в состав системы, исключен из ее состава или заменен на другой модуль, например, принадлежащий другому производителю, при минимальном участии пользователя; может повторно использоваться в различных контекста; при работе с ПК используются механизмы динамического связывания; можно объединять с другими ПК с целью создания более крупных ПК; пользователи используют ПК преимущественно по принципу черного ящика, т.е. пользователю известны только интерфейсы, но не внутренняя структура системы. ПК может быть независимо поставлен или не поставлен, добавлен в состав некоторой системы или удален из нее, в том числе, может включаться в состав систем других поставщиков. ПК можно определить как фрагмент самодостаточного, самоустанавливаемого кода, обладающий хорошо определенной функциональностью и имеющий четко определенные интерфейсы. ПК могут агрегатироваться с другими компонентами в более сложные системы. Компоненты и системы компонентов могут повторно использоваться в различных контекста. Пользователи используют компоненты преимущественно по принципу черного ящика, т.е. пользователю известны только интерфейсы, но не внутренняя структура ПК. На основе выщеизложенного можно говорить о следующих основных различиях между компонентами и объектами. - как ПК, так и объекты ориентированы на повторное использование кода, однако объекты ориентировано преимущественно на повторное использование на низком уровне, а ПК – на высокоуровневое повторное использование кода; - ПК в большей степени ориентированы на интерфейсы, чем объекты; - ПК разрабатываются в рамках конкретного фреймворка, а объекты в рамках конкретного языка программирования; - объекты тесно связаны с конкретным языком программирования в то время как ПК в явном виде не связаны с конкретным языком программирования, но связаны с платформой, а платформа может быть связана с конкретным языком, например, JEE связана с Java. Обычно объекты не являются автономными модулями, которые можно легко заменить на другие объекты, поскольку они, как правило имеют вложенные объекты, для выполнения процедуры замены объекта обычно требуется перекомпилировать приложение, а для замены компонента часто оказывается достаточным поместить файл, в котором находится исполняемый код, в заданное место и отредактировать конфигурационный файл . Для функционирования ПК, как правило, необходимо наличие соответствующей инфраструктуры, которая позволяет компонентам находить друг друга и взаимодействовать по определенным правилам. Набор правил, определяющих интерфейсы ПК и их реализаций, а также правил, по которым ПК работают в системе и взаимодействуют друг с другом, называют компонентной моделью (component model). В компонентную модель входят также правила, регламентирующие жизненный цикл ПК. Взаимодействовать друг с другом могут только ПК, построенные в рамках одной модели. Для работы ПК необходим некоторый набор базовых служб (basic services), которые обеспечивают, например, нахождение компонентов, в распределенной среде, обеспечение обмена данными через сеть. Набор таких базовых, необходимых для функционирования большинства компонентов служб, вместе с поддерживаемой с их помощью компонентной моделью называется компонентной средой (или компонентным фрейворком, component framework). Компонентные технологии можно рассматривать как одну из фаз развития технологий разработки распределенных систем, при этом можно выделить следующие основные фазы: сокеты; вызов удаленных процедур; системы распределенных объектов; компонентные технологии; сервисно-ориентированные системы. Перечисленные технологии появлялись именно в таком порядке. Переход к следующей фазе можно рассматривать как достижение некоторого уровня зрелости, поскольку технологии нижележащего уровня используются в качестве сервисов более низкого уровня. В частности, вызов удаленных процедур основывается на использовании сокетов, в системы распределенных объектов, в свою очередь, базируются на вызове удаленных процедур, компонентные технологии могут использовать такие механизмы как RMI, а веб-сервисы могут быть реализованы как компоненты. Известно достаточно много различных компонентных технология. Некоторые из них остались на уровне теоретических исследования, однако ряд технологий активны используются на практике в течение уже многих лет. К последней группе можно отнести такие компонентно-ориентированные (component based) технологии как JavaBeans, EJB, CORBA, ActiveX, VBA, COM, DCOM, .Net компоненты. Принципиально мультиагентные технологии также можно рассматривать как разновидность компонентных технологий. В самом общем виде идея COM состоит в том, что одна часть ПО должна получать доступ к сервисам, предоставляемым другой частью, причем используется доступа ко всем видам программных сервисов независимо от способа их реализации. СОМ используется стандартный механизм. В СОМ любая часть программного обеспечения реализует свои сервисы как один или несколько объектов СОМ. Каждый такой объект поддерживает один или несколько интерфейсов, состоящих из методов. Каждый метод — это процедура или функция, которая выполняет требуемое действие и может быть вызвана программным обеспечением, использующим данный объект (клиентом объекта). Клиенты получают доступ к сервисам объекта СОМ только через вызовы методов интерфейсов объекта — у них нет непосредственного доступа к данным объекта. Объект COM может поддерживать более одного интерфейса, например, объект COM, показанный на рис., имеет три интерфейса. Рис.. Пример объекта COM Каждый интерфейс включает множество методов. В число этих методов входит три стандартных метода, которые будут рассмотрены далее и произвольное число методов, определяемых пользователем. Однажды определенный интерфейс нельзя изменять и дополнять. Если появляется необходимость изменить интерфейс, то создается новый интерфейс. Рассмотрим пример. Допустим разработчиками был создан объект COM, для реализации проверки правописания, единственный интерфейс ISpeller, который кроме стандартных содержит три метода: FindWord ( ); AddWord ( ), RemoveWord ( ). которые позволяют находить слово в словаре, добавлять слово в словарь и удалять слово из словаря, соответственно. Если позднее появляется идея расширить функциональные возможности объект COM за счет включения функции поиска синонимов, то, поскольку интерфейс нельзя изменять, то можно создать новый интерфейс, который можно назвать, например, IThesaur, который помимо 3-х стандартных методов содержит единственный метод GetSynonym ( ). Интерфейсы СОМ. Каждый поддерживаемый объектом интерфейс, по сути контракт между этим объектом и его клиентами, в соответствии с которым объект должен поддерживать методы интерфейса в соответствии со спецификайией, а клиент обязуется корректно вызывать методы. Интерфейс СОМ также включает в себя набор функций, которые реализуются компонентами и используются клиентами. Но СОМ дает более точное определение интерфейса. В СОМ интерфейсом является определенная структура в памяти, содержащая массив указателей на функции. Каждый элемент массива содержит адрес функции, реализуемой компонентом. Для клиента компонент представляет собой набор интерфейсов. Клиент может взаимодействовать с компонентом СОМ только через интерфейс. Идентификация интерфейса. У каждого интерфейса СОМ имеется два имени. Одно из них предназначено для использования человеком, а второе – для использования ПО. Первое имя представляет собой строку символов, например ISpeller. По соглашению читабельные имена большинства СОМ-интерфейсов начинаются с буквы I (от interface). Второе имя – машинное имя, которое представляет собой идентификатор интерфейса IID, имеющий длиной 128 битов (16 байтов), который называют также GUID (Globally Unique IDentifier - глобально уникальный идентификатор). Этот идентификатор уникален во времени и в пространстве. Идентификатор можно сформировань самостоятельно с помощью утилиты. Он состоит из 2-х частей. Первая часть (48 бит) – это обычно номер сетевой карты хоста, на котором работает утилита, а вторая часть – это текущее значение системых часов. Если в машине отсутствует сетевая карта, то MAC адрес заменяется случайным числом. Интерфейс IUnknown. Каждый объект СОМ должен поддерживать интерфейс IUnknown, иначе он не будет объектом COM. Интерфейс IUnknown включает три метода: QueryInterface, AddRef и Release. Все интерфейсы наследуют от IUnknown, его методы можно вызывать вызваны через любой из указателей на интерфейс. Обычно первый указатель на интерфейс объекта клиент получает при создании объекта. Затем клиент может получить ссылку на требуемый интерфейс, запросив у объекта указатели с помощью IUnknown::Querylnterface. Поскольку все интерфейсы СОМ наследуют IUnknown, в каждом интерфейсе есть функции QueryInterface, AddRef и Release. Внутри COM объекта имеется виртуальная таблица (рис. 4.4), которая содержит указатели на реализуемые методы. Первые три строчки – это указатели на QueryInterface, AddRef и Release. Метод QueryInterface. При помощи QueryInterface клиент определяет, поддерживается ли тот или иной интерфейс. Метод QueryInterface использует в качестве аргумента (Interface Identifier - IID) GUID), и возвращает указатель на определенный интерфейс. Подсчет ссылок AddRef и Release. Пара функций AddRef и Release реализуют технику управления памятью, основанную на подсчете ссылок (reference counting). Подсчет ссылок - простой и быстрый способ, позволяющий управлять жизненным циклом компонента. Компонент СОМ поддерживает счетчик ссылок. Механизм очень прост. Когда клиент получает в свое распоряжение некоторый интерфейс, значение этого счетчика увеличивается на единицу. Когда клиент заканчивает работу с интерфейсом, значение на единицу уменьшается. Когда оно доходит до нуля, компонент удаляет себя из памяти. Клиент также увеличивает счетчик ссылок, когда создает новую ссылку на уже имеющийся у него интерфейс. Внутри функции незачем подсчитывать ссылки для указателей на интерфейсы, хранящиеся в локальных переменных. Однако подсчет ссылок необходим при всяком копировании указателя в глобальную переменную или из нее - глобальная переменная может освободиться в любой момент и в любой функции. С точки зрения клиентов подсчет ссылок осуществляется для интерфейсов, а не для компонентов, для реализации компонента это не имеет значения. Компонент может поддерживать отдельные счетчики для каждого из интерфейсов, а может иметь один общий счетчик. Реализация не имеет значения до тех пор, пока клиент убежден, что подсчет ссылок ведется для самих интерфейсов. Поскольку компонент может реализовывать подсчет для каждого интерфейса, клиент не должен предполагать обратного. Подсчет ссылок для каждого интерфейса в отдельности означает, что клиент должен вызывать AddRef именно для того указателя, с которым собирается работать, а не для какого-нибудь другого. Клиент также должен вызывать Release именно для того указателя, с которым закончил работу. Если клиент не вызвал функцию Release для некоторого из интерфейсов компонента, то компонент будет продолжать занимать память. Еще более неприятная ситуация возникает в случае, если клиент, например, дважды вызовет функцию Release, поскольку в этом случае объект будет уничтожен досрочно. Допустимо существование в любой данный момент времени одного, двух или многих активных объектов одного класса. Серверы объектов СОМ. Каждый объект СОМ реализуется внутри некоторого сервера. Один сервер может поддерживать несколько классов. Выделяются следующие типа серверов: - сервер «в процессе», который реализуется в виде в динамической библиотеке (.dll), т.е. исполняется в одном адресном пространстве с клиентом; - локальный сервер, в котором объекты реализованы в отдельном процессе (.exe файл), исполняющемся на том же хосте, что и клиент; - удаленный сервер, в котором объекты реализованы в DLL или в отдельном процессе, которые расположены на удаленном по отношению к клиенту хосте (в этом случае используются распределенная COM (DCOM)). С точки зрения клиента, объекты, реализованные любой из перечисленных выше трех разновидностей серверов, выглядят одинаково. Доступ к методам объектов во всех случаях осуществляет через указатели интерфейсов. Создание объектов СОМ. Библиотека СОМ. Клиент может получить указатель на один один из интерфейсов разными способами. Например, указатель может быть передан другим клиентом, либо клиент может получить его от моникера. (Моникеры будут рассмотрены ниже). В любой системе, поддерживающей СОМ, должна иметься реализация библиотеки СОМ, которая предоставляет клиентам механизм запуска серверов объектов. Доступ к сервисам библиотеки СОМ осуществляется через вызовы обычных функций, а не методов интерфейсов СОМ-объектов. Обычно имена функций библиотеки СОМ начинаются с "Со" — например, CoCreatelnstance. Создание одного объекта. Самый простой способ создания одного неинициализированного экземпляра объекта показан на рис. Рис. Способ создания одного неинициализированного экземпляра объекта Можно выделить 4 основные фазы создания объекта COM. 1. Клиент вызывает функцию библиотеки COM CoCreatelnstance. 2. Библиотека СОМ находит в системном реестре запись, соответствующую классу данного объекта. 3. Библиотека COM запускает сервер COM и возвращает клиенту указатель на требуемый интерфейс. 4. Клиент вызывает требуемый метод. При вызове функции CoCreatelnstance в качестве аргументов библиотеке СОМ передаются CLSID и IID первого интерфейса, указатель которого необходим клиенту, параметры CoCreatelnstance позволяют также клиенту указать, какой тип сервера должен быть запущен библиотекой СОМ. Получив запрос, библиотека СОМ, точнее Диспетчер управления сервисами, или SCM (Service Control Manager) просматривает записи в реестре, которые содержит информацию о местоположении сервера, способного создать экземпляр класса объекта. После того как сервер найден, SCM запускает его если сервер еще запущен. Запущенный сервер создает экземпляр класса объекта и возвращает указатель на запрошенный интерфейс библиотеке СОМ. Последняя, в свою очередь, передает данный указатель клиенту, который теперь может выполнять вызовы методов этого интерфейса. Так как результатом данного процесса является создание неинициализированного объекта, то клиент обычно запрашивает интерфейс, через который объект может быть инициализирован, хотя это и не обязательно. Поддержка удаленных объектов обеспечивается средствами DCOM. Процесс во многом аналогичен созданию локального объекта: клиент выполняет тот же вызов библиотеки COM, SCM просматривает системный реестр и т.д. Если указан удаленный сервер, СОМ установит для создания экземпляра объекта связь с удаленных хостом. Данный запрос выполняется посредством вызовом удаленной процедуры. Просмотрев свой реестр, удаленная система находит исполняемый файл сервера и создает экземпляр объекта. Так же, как и в случае локального сервера, возвращается указатель на интерфейс, после чего клиент может вызывать методы вновь созданного объекта. Для клиента запуск объекта выполняется одинаково независимо от того, каким сервером реализован объект: "в процессе", локальным или удаленным; данное различие должно учитываться клиентом, только тогда, когда он сам считает это необходимым. Создание нескольких объектов одного класса; фабрики классов. Если нужно создать только один объект, то проще всего создать его с помощью CoCreatelnstance. В случае, если требуется создать много экземпляров объектов одного и того же класса, то можно использовать фабрику класса (class factory) — объекту, способному создавать другие объекты. Каждая фабрика класса предназначена для создания объекта одного конкретного класса. Фабрика класса — это объект СОМ, доступ к которым осуществляется через интерфейсы, они поддерживают IUnknown и т.д. И все же они необычные объекты, так как могут создавать другие объекты СОМ. Даже когда клиент просто вызывает CoCreatelnstance, реализация этой функции в библиотеке СОМ создает объект с помощью фабрики класса. CoCreatelnstance скрывает эти детали от клиента, но на самом деле используют методы интерфейса IClassFactory, описываемые ниже. Чтобы COM объект являлся фабрикой класса, объект должен поддерживать интерфейс IClassFactory, который содержит два метода: CoCreatelnstance и LockServer. Метод CoCreatelnstance создает новый экземпляр класса, объекты которого может создавать данная фабрика. Клиент не передает этому методу в качестве параметра CLSID, так как класс объекта неявно определяется самой фабрикой. И все же клиент задает IID, чтобы получить указатель на нужный ему интерфейс. LockServer позволяет клиенту сохранить сервер загруженным в память. Объект-фабрика, как и другие объекты, поддерживает собственный счетчик ссылок, для учета количества использующих его клиентов. Однако по раз­ным (очень сложным) соображениям этого счетчика недо­статочно, чтобы удерживать сервер загруженным в память. Чтобы сервер гарантированно продолжал работать, можно использовать IClassFactory::LockServer. В некоторых случаях интерфейс IClassFactory слишком прост. На сегодня имеется новый интерфейс IClassFactory2, добавляющий новые возможности, в частности, он поддерживает и еще несколько методов, связанных с лицензированием. Инициализация объектов СОМ. Описанный выше процесс создания объектов СОМ создает некий абстрактный экземпляр данного класса. Чтобы завершить создание экземпляра объекта, необходимо в общем случае загрузить его данные. Повторное применение объектов СОМ. Объектно-ориентированные технологии в качестве основного механизма повторного ис­пользования существующего кода применяют, как правило, наследование реализации, когда новый объект наследует реализацию методов существующего объекта. Применительно к компонентным технологиям наследование реализации не является лучшим решением, поскольку при таком подходе бывает сложно создавать автономные модули, с которыми можно выходить на рынок. В рамках СОМ в качестве базовых механизмов повторного применения выступают включение (containment), и агрегирование (aggregation), основе которых лежит некоторая взаимосвязь объектов. В терминологии СОМ "внешним" (outer) называется объект, использующий сервисы "внутреннего" (inner). Внешним объектом выступает клиент внутреннего, либо их взаимосвязь может быть несколько более тесной. Основная идея включения состоит в том, что внешний объект использует внутренний объект в качестве сервера при этом к методам внутреннего объекта обращаться может только внешний объект. РисИспользование внешним объектом внутреннего объект в качестве сервера Основная идея включения состоит в том, что внешний объект использует внутренний объект в качестве сервера (рис. 4.6), при этом к методам внутреннего объекта обращаться может только внешний объект. Благодаря своей простоте, включение является широко распространенным механизмом повторного применения в СОМ. Рис. Добавление методов внутреннего объекта к методам внешнего объекта Агрегирование предполагает возможность внешнему объекту представлять в качестве собственных интерфейсы, которые на самом деле реализуются внутренним объектом Когда клиент запрашивает у внешнего объекта указатель на такой интерфейс, этот объект возвращает указатель на интерфейс внутреннего, агрегированного объекта. Методы внутреннего объекта добавляются (агрегируются) к методам внешнего объекта. Клиент ничего об этом не знает: возвращенный интерфейс обеспечивается для него только одним известным ему объектом внешним. Перманентность. Подавляющее большинство приложений требуется сохранять данные. Данные приложения могут сохраняться разными способами, например в БД, в файлах или хранилищах данных. Применительно к компонентам, когда речь идет о способах сохранения и восстановления их состояния используют термин перманентными (persistent). Перманентность данных позволяет объекту прекращать свое исполнение, а когда повторно появляется необходимость продолжить работу с компонентом, то экземпляр объекта будет создан снова и продолжает работу с того же места, просто загрузив перманентные данные. Механизм, с помощью которого объекты сохраняют и загружают свои перманентные данные, иногда называют сервисом перманентности (persistent service). Можно выделить два альтернативных подхода к управлению перманентностью. В первом случае компонент автономно определяет, когда делать свои данные перманентными. Во втором случае перманентностью в явном виде управляет пользователь, указывая объекту, когда загру­жать и сохранять свои данные. СОМ-объекты предоставляют два разных наборов интерфейсов для поддержки перманентности. Первый предоставляет СОМ-объектам возможность работы со структурированным хранилищем (Structured Storage). Второй набор стандартных интерфейсов позволяет клиенту управлять перманентностью COM-объекта. COM-объект может поддерживать один или несколько таких интерфейсов, объединенных под общим названием интерфейсы IPersist*. Структурированное хранилище. Хранение состояния каждого отдельного компонента в собственном файле не является лучшим решением, особенно, если имеется много компонентов. Предпочтительным является использование БД или создание хранилища. Рис. Обобщенная структура хранилища Структурированное хранилище используется для хранения перманентных данных нескольких компонентов в общем файле. Обобщенная структура хранилища показана на рис. Файл структурированного хранилища состоит из хранилищ (storage), которые выполняют функции каталогов, и потоков (stream), выполняющие функции файлов. Каждый составной файл содержит корневое хранилище, в котором могут располагаться другие потоки и хранилища. В этих хранилищах в свою очередь могут быть дополнительные потоки, хранилища и т.д. Это очень похоже на обычную файловую систему за исключением того, что вся конструкция помещена в один файл. Хранилища и потоки рассматриваются как СОМ-объекты, и доступ к каждому из них осуществляется через соответству­ющий интерфейс. Хранилища поддерживают интерфейс IStorage, а потоки — интерфейс IStream. Моникеры. При работе с компонентами крайне полезно иметь способ идентификации конкретного экземпляра объекта. В общем случае для обращения к конкретному экземпляру компонента необходимо указать два элемента: методов объекта и его перманентных данных. Для объектов, не имеющих перманентных данных, достаточно указать методы. Но для большинства объектов необходимо и то и другое. Сам по себе СОМ не предлагает способа именования экемпляра объекта. Клиент может создать абстрактный экземпляр компонента, вызвав CoCreatelnstance и передав ей сответствующий CLSID. Если у компонента имеются перманентные данные, то клиент может использовать, например, один из интерфейсов IPersist*. Для этого клиент должен знать CLSID объекта и способ найти место хранения перманентных данных объекта. Для решения этой задачи СОМ предлагает использовать моникер. Моникер (moniker) — жаргонный эквивалент слова nickname (уменьшительное имя, прозвище). Моникер представляет собой СОМ-объект, который поддерживает интерфейс — IMoniker. Каждый моникера имеет собственные перманентные данные, в составе которых все, что необходимо моникеру для запуска и инициализации одного экземпляра объекта, идентифицируемого этим моникером. Каждый моникер идентифицирует только один экземпляр объекта. Типичный запрос, осуществляемый клиентом через моникер, будет выглядить следующим образом: "Создать и инициализировать объект, на который ссылается данный моникер." Моникер создает и инициализирует объект, возвращает указатель на заданный клиентом интерфейс вновь запущенного объекта и затем (как правило) умирает в результате того, что клиент уменьшает его счетчик ссылок до 0. Маршалинг (от англ. marshal — упорядочивать), по смыслу похож на сериализацию, в информатике — процесс преобразования представления объекта в памяти в формат данных, пригодный для хранения или передачи. Обычно применяется, когда данные необходимо передавать между различными частями одной программы или от одной программы к другой. Противоположный процесс называется демаршалингом (также называемый десериализацией). Маршалинг задействуется при использовании различных механизмов RPC, где есть необходимость в передаче данных между процессами и потоками. Переход от неуправляемого типа в тип CLR, как, например, в процессах P/Invoke, используемых в платформе .NET Framework, является подходящим примером, демонстрирующим применение маршалинга. Кроме того, маршалинг широко используется в скриптах и приложениях, применяющих технологии XPCOM, поставляемой в составе Mozilla application framework. Браузер Mozilla Firefox — одно из самых известных приложений, созданных с применением этой платформы, что позволило скриптовым языкам использовать технологию XPCOM через Cross-Platform Connect (XPConnect). Применительно же к компьютерным сетям, маршалинг означает процесс упаковки данных и преобразования их в стандартный вид перед передачей по сети так, чтобы данные могли пройти через сетевые ограничители. Чтобы передать объект во внешнюю сеть, он должен быть преобразован в поток данных, соответствующий структуре пакетов сетевого протокола. Части данных содержатся в буфере до того момента, пока не будут упакованы. Когда данные переданы, компьютер-получатель преобразует упакованные данные обратно в объект. IDL, или язык описания интерфейсов (англ. Interface Description Language или Interface Definition Language) — язык спецификаций для описания интерфейсов, синтаксически похожий на описание классов в языке C++. Реализации CORBA IDL — язык описания интерфейсов распределённых объектов, разработанный рабочей группой OMG. Создан в рамках обобщённой архитектуры CORBA. IDL DCE, язык описания интерфейсов спецификации межплатформенного взаимодействия служб, которую разработал консорциум Open Software Foundation (теперь The Open Group). MIDL (Microsoft Interface Definition Language) — язык описания интерфейсов для платформы Win32 определяет интерфейс между клиентом и сервером. Предложенная от Microsoft технология использует реестр Windows и используется для создания файлов и файлов конфигурации приложений (ACF), необходимых для дистанционного вызова процедуры интерфейсов (RPC) и COM/DCOM интерфейсов. COM IDL — язык описания интерфейсов между модулями COM. Является преемником языка IDL в технологии DCE (англ. среда распределённых вычислений) — спецификации межплатформенного взаимодействия служб, которую разработал консорциум Open Software Foundation (теперь The Open Group). Перманентность. Подавляющее большинство приложений требуется сохранять данные. Данные приложения могут сохраняться разными способами, например в БД, в файлах или хранилищах данных. Применительно к компонентам, когда речь идет о способах сохранения и восстановления их состояния используют термин перманентными (persistent). Перманентность данных позволяет объекту прекращать свое исполнение, а когда повторно появляется необходимость продолжить работу с компонентом, то экземпляр объекта будет создан снова и продолжает работу с того же места, просто загрузив перманентные данные. Механизм, с помощью которого объекты сохраняют и загружают свои перманентные данные, иногда называют сервисом перманентности (persistent service). Можно выделить два альтернативных подхода к управлению перманентностью. В первом случае компонент автономно определяет, когда делать свои данные перманентными. Во втором случае перманентностью в явном виде управляет пользователь, указывая объекту, когда загру­жать и сохранять свои данные. СОМ-объекты предоставляют два разных наборов интерфейсов для поддержки перманентности. Первый предоставляет СОМ-объектам возможность работы со структурированным хранилищем (Structured Storage). Второй набор стандартных интерфейсов позволяет клиенту управлять перманентностью COM-объекта. ЛЕКЦИЯ 11. ПОНЯТИЕ О НАДЕЖНОСТИ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ СЛОЖНЫХ СИСТЕМ. ПОНЯТИЕ О КАЧЕСТВЕ УПРАВЛЕНИЯ. ПОМЕХОЗАЩИЩЕННОСТЬ, УПРАВЛЯЕМОСТЬ СИСТЕМ. УСТОЙЧИВОСТЬ СИСТЕМ. Сложная система - объект, который предназначен для выполнения заданных функций и может быть расчленен на элементы, каждый из которых выполняет определенные функции и взаимодействует с другими. Понятие сложной системы условно. Это понятие может применяться как к отдельным узлам и механизмам, так и машинам в целом и системам машин. Современные нефтеперерабатывающие и нефтехимические машины состоят из тысячи элементов и должны функционировать в течение заданного промежутка времени, не нарушая работоспособности в целом. Сложная система относительно надежности обладает положительными и отрицательными свойствами: Отрицательные свойства: - отказ каждого элемента может привести к отказу системы в целом, так как сложная система имеет большое количество элементов; - сложные системы во многих случаях являются уникальными или имеются в небольшом количестве, что не позволяет использовать данные для оценки ее работоспособности; - системы одинакового конструктивного оформления имеют индивидуальные черты. Незначительные изменения свойств отдельных элементов сказываются на выходных параметрах системы. Чем сложнее система, тем больше индивидуальных особенностей она имеет. Положительные свойства: - сложным системам свойственно саморегулирование или самоприспособление (находит устойчивое состояние). - часто для сложной системы возможно восстановление ее работоспособности по частям, не нарушая ее функционирования (дополняется временное отключение отдельных участков для подналадки). - не все элементы системы одинаково влияют на ее надежность. Под элементом системы понимается составная часть, которая может характеризоваться самостоятельными входными и выходными параметрами. Особенности элемента: - выделяется в зависимости от поставленной задачи (может быть достаточно сложным и состоять из отдельных узлов); - при исследовании надежности системы элемент не расчленяется на составные части, и показатели безотказности и долговечности относятся к элементу в целом; - возможно, восстановление работоспособности элемента независимо от других частей и элементов системы. Пример: Установка АВТ. Каждый элемент этой установки также представляет собой сложную систему и может быть разбит на отдельные узлы. Если насос взять как систему, то его элементы: подшипники, система охлаждения, вал, электродвигатель, система смазки и т.д. При анализе сложных систем их разбивают на подсистемы для последовательного рассмотрения надежности всех составных частей. Выходные параметры каждого элемента по-разному влияют на формирование выходного параметра всей системы (рисунок 4.1). Рисунок – Выходные параметры элементов сложной системы Выделяют три основных свойства этих параметров: X1 - изменение параметра влияет на работоспособность только самого элемента. Отказ элемента может привести к отказу системы в целом; X2 - параметр участвует в формировании одного или нескольких выходных параметров всей системы; X3 - параметр влияет на работоспособность других элементов (его изменения для других элементов аналогично изменению внешних условий, превышения вибрации, повышения температуры). При анализе сложных систем все элементы делятся на три группы: - элементы, отказ которых практически не влияет на работоспособность системы (деформация кожуха, изменение окраски поверхности и т. д.); - элементы с большим запасом прочности; - элементы, ремонт или резервирование которых возможны во время остановок, которые не влияют на эффективность системы; - элементы, отказ которых приводит к отказу всей системы. Необходимое условие безотказной работы - это безотказность работы элементов: Сходимость переходного процесса определяет одно из основных свойств систем – их устойчивость, т.е. способность возвращаться в исходное состояние после снятия или прекращения изменения воздействия, выведшего ее из этого состояния. Это свойство является одним из основных условий работоспособности любой системы управления. Понятие устойчивости неразрывно связано с понятием равновесия. Равновесным состоянием тела (или некой системы) называется такое состояние, в котором сумма всех внеш­них воздействий равна нулю. Равновесное состояние может быть устойчивым, неус­тойчивым и нейтральным. Рассмотрим с этой точки зрения системы автоматиче­ского управления. Каждая АСУ характеризуется неким равновесным состоянием, которое нарушается при внешних воздейст­виях. Это могут быть сигналы управления, помехи и т.п. Под устойчивостью АСУ подразумевается свойство системы возвращаться к первоначальному состоянию после прекращения воздействия, выведшего систему из этого состояния. Если при этом ампдитуда меньше допустимых технологией значений и наличие колебаний не ухудшает стойкости агрегата, то такую систему можно эксплуатировать. Обозначим: у (t0) – значение выходной величины в равновесном состоянии системы (в момент времени t0), y (t) – текущее значение выходной величины после нанесения возмущения f (t). Тогда в устойчивой системе при t   величина y (t) стремится к своему начальному значению y (t0) в случае f (t) = сonst или после снятия воздействия f (t) = 0. Неустойчивая система не возвращается к состоянию равновесия по окончании воздействия, а непрерывно удаляется от него или совершает недопустимо большие колебания. Следует различать устойчивость «в малом» и «в целом». Так, некоторые автоматические системы могут быть устойчивы при воздействиях, не выходящих за определенные пределы, и неустойчивы «в целом» при больших воздействиях. Заметим также, что, согласно принятому нами определению, нейтральные АСУ, т.е. такие, в которых по окончании воздействия устанавливается новое состояние равновесия, отличное от первоначального и зависящее от произведенного воздействия, являются неустойчивыми. Устойчивость системы автоматического управления необходимое условие ее работоспособности, но это условие далеко не исчерпывает всех тех требований, которые предъявляет практика использования АСУ. Так, во многих случаях требуется, чтобы за строго определенное время система переходила из одного устойчивого состояния в другое (быстродействие) или чтобы система достаточно точно воспроизводила воздействия, несущие информацию об изменении управляемых переменных. Иногда к АСУ предъявляют требование плавности изменения выхода и т.п. Комплекс требований, определяющих поведение системы в установившемся и переходном режимах при заданном воздействии, объединяют в понятие качества процесса управления. Понятно, что качество регулирования зависит от принятого алгоритма функционирования регулятора – закона регулирования. Для оценки качества управления используется ряд числовых показателей. В статическом состоянии о качестве управления судят по величине статической ошибки. В динамических режимах качество систем оценивается по характеру переходного процесса. Показатели качества, определяемые непосредственно по кривой переходного процесса, называют прямыми оценками качества. Чаще всего прямые оценки получают по кривой переходной характеристики h(t), т.е. по кривой переходного процесса, вызванного единичным ступенчатым сигналом при нулевых начальных условиях. Переходная характеристика может быть получена как для выходной величины y(t), так и для ее отклонения (t) от заданного значения. К прямым оценкам качества относятся следующие показатели (рис. 4.4) : Время регулирования Тр – промежуток времени от момента внесения воздействия до момента, после которого регулируемая величина h (t) становится и остается близкой к установившемуся значению hуст с заданной точностью , т.е.  h (t) – hуст  . . 2. Время достижения первого максимума – t max 1. 3. Колебательность переходного процесса определяется числом колебаний . Чаще всего допускается  = 1…2, иногда 3…4, но в некоторых случаях колебания в системе недопустимы. 4. Частота колебаний гдеТк – период колебаний. 5. Перерегулирование  – выраженное в процентах максимальное отклонение регулируемой величины от установившегося значения . (4.2) Обычно перерегулирование не должно превышать  = 10…25 %. 6. Декремент (скорость) затухания колебаний (4.3) К определению прямых показателей качества Помимо прямых показателей качества, для анализа систем часто используют косвенные, основанные на вычислении определённых интегралов от некоторых функций отклонения регулируемой величины. Наибольшее применение находят оценки следующего вида , (4.4) , (4.5) где у(t) = у(t) – g(t) – отклонение регулируемой величины у от заданного значения g(t). Если заданное значение изменяется скачком, то идеалом переходного процесса будет мгновенное достижение регулируемой величиной нового значения. Показатель качества при этом – площадь фигуры, заключенной между кривой переходной характеристики и идеальной (мгновенной) реакцией системы на ступенчатое воздействие, вызвавшее этот переходной процесс. Очевидно, реальный процесс тем меньше будет отличаться от идеального, чем меньше будет сумма абсолютных значений заштрихованных на рис. 4.5 площадей. Следовательно, лучшими качественными показателями будут, при прочих равных условиях, обладать системы, для которых значения интегралов минимальны. К определению интегральных показателей качества Интеграл представляет собой такую сумму площадей, где отдельные площади суммируются с разными знаками. Такой интеграл может дать правильное представление о переходном процессе только в случае монотонного апериодического процесса. Поэтому область его применения ограничена. Для оценки колебательных переходных процессов необходимо использовать квадратичное интегральное отклонение Такие косвенные интегральные оценки обычно применяют для анализа процесса свободных колебаний, а также процессов, вызванных ступенчатым воздействием. Однако они позволяют учитывать и влияние непрерывно изменяющихся возмущений. ЛЕКЦИЯ 12. ПРИНЦИПЫ И МЕТОДЫ НАДЕЖНОГО ДИСТАНЦИОННОГО УПРАВЛЕНИЯ РЕЖИМАМИ И ПОВЕДЕНИЕМ ТКС Сегодня самым большим и динамично развивающимся сектором мировой экономики является не нефтяной или газовый бизнес, как можно предположить, учитывая реалии нашей страны, а рынок теле­коммуникаций. По данным компании Anderson Consulting, общий объем рынка те­лекоммуникаций в 1994 г. составлял 700 млрд. долл., а к 2000 г. про­изошло его удвоение. И хотя основной вклад вносят оплата телеком­муникационных услуг и продажа оборудования, по темпам роста впе­реди оказался сектор систем управления телекоммуникациями. За тот же период оборот этого сектора возрос в 16 раз (по данным компании Vertel, одного из лидеров в области платформ управления). Главная причина стремительного прогресса систем управления -жесткая конкуренция среди операторов сетей и поставщиков услуг для клиентов. Во многих странах действуют законы, поощряющие конкуренцию между различными компаниями по предоставлению ус­луг дальней и ближней связи и ограничивающие многолетнюю моно­полию национальных операторов. Эти законы должны устранить за­стойные явления, характерные для любого монополизированного рынка, и повысить качество и ассортимент услуг, предлагаемых ко­нечному пользователю. Действительно, при наличии выбора компании оператора корпора­тивные клиенты стали гораздо требовательнее. Например, раньше многие из них мирились с тем, что транспортный сервис, предостав­ляемый поставщиком услуг сети Х.25, передает их данные с весьма неопределенной пропускной способностью и отсутствием твердых гарантий по надежности. Теперь клиенты стараются выбрать постав­щика услуг, способного обеспечить коэффициент готовности транс­портного сервиса не ниже 99,9 %, а также дать гарантии на среднюю пропускную способность виртуального канала и максимальную вели­чину задержки каждого пакета. Такой поставщик услуг снабдит клиента средствами контроля качества получаемого сервиса и подпишет контракт, в котором примет на себя обязательства компенсировать убытки, если качество сервиса окажется ниже обещанного. Сегодня никого не удивишь и не заманишь «голым» телефонным сервисом. Клиентам нужны мультимедийные услуги, рынок которых бурно развивается вместе с пропускной способностью сетей. Однако далеко не все операторы могут похвастаться требуемым качеством и ассортиментом предоставляемых услуг. Между тем, обеспечение требуемого качества предоставляемых услуг в настоя­щее время - главное оружие компаний операторов в борьбе с конку­рентами. В этих условиях системы управления из вспомогательного средст­ва стали быстро превращаться в одно из основных, наряду с кабеля­ми, мультиплексорами, коммутаторами. Без хорошей системы управ­ления очень сложно оперативно сконфигурировать и поддержать для каждого клиента тот уровень услуг, который он заказал. Управление, осуществляемое в интересах предприятия связи, це­лесообразно рассматривать в соответствии с его иерархической структурой. В принципе, это стандартный подход для построения большой системы любого типа и назначения - от государства до высшего учебного заведения. Применительно к телекоммуникациям такая многоуровневая иерархическая структура управления пред­ставлена на рис. 22.1. Эта структура, называемая пирамидой TMN (Telecommunication Management Network - сеть (система) управления телекоммуника­циями), предложена международными организациями, занимающи­мися разработкой рекомендаций и стандартов в области телекоммуникаций, и представляет собой способ логического описания системы управления компанией, бизнес которой основан или тесно связан с телекоммуникациями. Рис. Иерархическая структура управления Нижний уровень - уровень элементов сети (Network Element Layer, NEL) - состоит из отдельных устройств сети: каналов, усили­телей, оконечной аппаратуры, мультиплексоров, коммутаторов и т.п. Элементы могут содержать встроенные средства для поддержки управления - датчики, интерфейсы управления, а могут и представ­лять вещь в себе, требующую для связи с системой управления разработки специального оборудования - устройств связи с объ­ектом (УСО). Современные технологии обычно имеют встроенные функции управления, которые позволяют выполнять хотя бы минимальные операции по контролю за состоянием устройства и за передаваемым устройством трафиком. Подобные функции встроены в технологии FDDI, ISDN, frame relay, SDH. В этом случае устройство всегда можно охватить системой управления, даже если оно не имеет специального блока управления, так как протокол технологии обязывает устройство поддерживать некоторые функции управления. Устройства, которые работают по протоколам, не имеющим встро­енных функций контроля и управления, снабжаются отдельным бло­ком управления, который поддерживает один из двух наиболее распространенных протоколов управления - SNMP или CMIP [1, 2]. Эти протоколы относятся к прикладному уровню модели OSI. Следующий уровень - уровень управления элементами сети (Network Element Management Layer - EML) - представляет собой элементарные системы управления. Элементарные системы уп­равления автономно управляют отдельными элементами сети -контролируют канал связи SDH, управляют коммутатором или мультиплексором. Уровень управления элементами изолирует верхние слои системы управления от деталей и особенностей управления конкретным обо­рудованием. Этот уровень ответственен за моделирование поведения оборудо­вания и функциональных ресурсов нижележащей сети. Атрибуты этих моделей позволяют управлять различными аспектами поведения управляемых ресурсов. Обычно элементарные системы управления разрабатываются и поставляются производителями оборудования. Примерами таких систем могут служить системы управления Cis-coView от Cisco Systems, Optivity от Bay Networks, RADView от RAD Data Communications и т.д. Выше лежит уровень управления сетью (Network Management Layer, NML). Этот уровень координирует работу элементарных систем управления, позволяя контролировать конфигурацию составных каналов, согласовывать работу транспортных подсетей разных техноло­гий и т.п. С помощью этого уровня сеть начинает работать как единое целое, передавая данные между своими абонентами. Следующий уровень - уровень управления услугами (Service Man­agement Layer - SML) - занимается контролем и управлением за транспортными и информационными услугами, которые предостав­ляются конечным пользователям сети. В задачу этого уровня входит подготовка сети к предоставлению определенной услуги, ее активи­зация, обработка вызовов клиентов. Формирование услуги (service provisioning) заключается в фикса­ции в базе данных значений параметров услуги, например, требуемой средней пропускной способности, максимальных величин задержек пакетов, коэффициента готовности и т.п. В функции этого уровня входит также выдача уровню управления сетью задания на конфигурирование виртуального или физического канала связи для поддержания услуги. После формирования услуги данный уровень занимается контро­лем за качеством ее реализации, т. е. за соблюдением сетью всех принятых на себя обязательств в отношении производительности и надежности транспортных услуг. Результаты контроля качества об­служивания нужны, в частности, для подсчета оплаты за пользование услугами клиентами сети. Например, в сети frame relay уровень управления услугами следит за заказанными пользователем значе­ниями средней скорости CIR и согласованной пульсации Вс, фиксируя нарушения со стороны пользователя и сети. Уровень бизнес-управления (Business Management Layer - BML) занимается вопросами долговременного планирования сети с учетом финансовых аспектов деятельности организации, владеющей сетью. На этом уровне помесячно и поквартально подсчитываются дохо­ды от эксплуатации сети и ее отдельных составляющих, учитываются расходы на эксплуатацию и модернизацию сети, принимаются реше­ния о развитии сети с учетом финансовых возможностей. Уровень бизнес-управления обеспечивает для пользователей и поставщиков услуг возможность предоставления дополнительных услуг. Этот уровень является частным случаем уровня автоматизированной системы управления предприятием (АСУП), в то время как все нижележащие уровни соответствуют уровням автоматизированной системы управления технологическими процессами (АСУТП), для такого специфического типа предприятия, как телекоммуникационное. Разумеется, рассмотренным выше подходом к построению систе­мы управления не исчерпывается задача создания такой системы. Требуется детализация, описывающая взаимодействие различных уровней, описание функций каждого из уровней. Независимо от объекта управления желательно, чтобы система управления выполняла ряд функций, которые определены междуна­родными стандартами, обобщающими опыт применения систем уп­равления в различных областях. Существуют рекомендации 1TU-T Х.700 и близкий к ним стандарт ISO 7498-4, которые делят задачи системы управления на пять функциональных групп: • управление конфигурацией сети и именованием; • обработка ошибок; • анализ производительности и надежности; • управление безопасностью; • учет работы сети. Рассмотрим задачи этих функциональных областей управления применительно к системам управления сетями. Управление конфигурацией сети и именованием (Configuration Management). Эти задачи заключаются в конфигурировании парамет­ров как элементов сети (Network Element, NE), так и сети в целом. Для элементов сети, таких как маршрутизаторы, мультиплексоры и т.п., с помощью этой группы задач определяются сетевые адреса, иденти­фикаторы (имена), географическое положение и пр. Для сети в целом управление конфигурацией обычно начинается с построения карты сети, т. е. отображения реальных связей между элементами сети и изменения связей между элементами сети - обра­зование новых физических или логических каналов, изменение таб­лиц коммутации и маршрутизации. Управление конфигурацией (как и другие задачи системы управ­ления) могут выполняться в автоматическом, ручном или полуавтома­тическом режимах. Например, карта сети может составляться авто­матически, на основании зондирования реальной сети пакетами-исследователями, а может быть введена оператором системы управ­ления вручную.. Чаще всего применяются полуавтоматические мето­ды, когда автоматически полученную карту оператор подправляет вручную. Методы автоматического построения топологической карты, как правило, являются фирменными разработками. Более сложной задачей является настройка коммутаторов и мар­шрутизаторов на поддержку маршрутов и виртуальных путей между пользователями сети. Согласованная ручная настройка таблиц мар­шрутизации при полном или частичном отказе от использования протокола маршрутизации (а в некоторых глобальных сетях, напри­мер Х.25, такого протокола просто не существует) представляет со­бой сложную задачу. Многие системы управления сетью общего на­значения ее не выполняют, но существуют специализированные системы конкретных производителей, например, система NetSys компании Cisco Systems, которая решает ее для маршрутизаторов этой же компании. Обработка ошибок (Fault Management). Эта группа задач включа­ет выявление, определение и устранение последствий сбоев и отка­зов в работе сети. На этом уровне выполняется не только регистра­ция сообщений об ошибках, но и их фильтрация, маршрутизация и анализ на основе некоторой корреляционной модели. Фильтрация позволяет выделить из весьма интенсивного потока сообщений об ошибках, который обычно наблюдается в большой се­ти, только важные сообщения, маршрутизация обеспечивает их дос­тавку нужному элементу системы управления, а корреляционный анализ позволяет найти причину, породившую поток взаимосвязан­ных сообщений (например, обрыв кабеля может быть причиной большого количества сообщений о недоступности сетей и серверов). Устранение ошибок может быть как автоматическим, так и полуав­томатическим. В первом случае система непосредственно управляет оборудованием или программными комплексами и обходит отказав­ший элемент за счет резервных каналов и т.п. В полуавтоматическом режиме основные решения и действия по устранению неисправности выполняют люди, а система управления только помогает в организа­ции этого процесса - оформляет квитанции на выполнение работ и отслеживает их поэтапное выполнение (подобно системам групповой работы). В этой группе задач иногда выделяют подгруппу задач управления проблемами, подразумевая под проблемой сложную ситуацию, тре­бующую для разрешения обязательного привлечения специалистов по обслуживанию сети. Анализ производительности и надежности (Performance Man­agement). Задачи этой группы связаны с оценкой, на основе накоп­ленной статистической информации, таких параметров, как время ре­акции системы, пропускная способность реального или виртуального каналов связи между двумя конечными абонентами сети, интенсив­ность трафика в отдельных сегментах и каналах сети, вероятность искажения данных при их передаче через сеть, а также коэффициент готовности сети или ее определенной транспортной службы. Функции анализа производительности и надежности сети нужны как для оперативного управления сетью, так и для планирования раз­вития сети. Результаты анализа производительности и надежности позволяют контролировать соглашение об уровне обслуживания (Service Level Agreement - SLA), заключаемое между пользователем сети и ее адми­нистраторами (или компанией, продающей услуги). Обычно в SLA ого­вариваются такие параметры надежности, как коэффициент готовности службы в течение года и месяца, максимальное время устранения отказа, а также параметры производительности, например, средняя и максимальная пропускная способности при соединении двух точек под­ключения пользовательского оборудования, время реакции сети (если информационная служба, для которой определяется время реакции, поддерживается внутри сети), максимальная задержка пакетов при пе­редаче через сеть (если сеть используется только как транзитный транспорт). Без средств анализа производительности и надежности поставщик услуг публичной сети или отдел информационных технологий пред­приятия не сможет ни проконтролировать, ни тем более обеспечить нужный уровень обслуживания для конечных пользователей сети. Управление безопасностью (Security Management). Задачи этой группы включают в себя контроль доступа к ресурсам сети (данным и оборудованию) и сохранение целостности данных при их хранении и передаче через сеть. Базовыми элементами управления безопасностью являются про­цедуры аутентификации пользователей, назначение и проверка прав доступа к ресурсам сети, распределение и поддержка ключей шифро­вания, управления полномочиями и т.п. Часто функции этой группы не включаются в системы управления сетями, а реализуются либо в виде специальных продуктов (напри­мер, системы аутентификации и авторизации Kerberos, различных за­щитных экранов, систем шифрования данных), либо входят в состав операционных систем и системных приложений. Учет работы сети (Accounting Management). Задачи этой группы занимаются регистрацией времени использования различных ресур­сов сети - устройств, каналов и транспортных служб. Эти задачи имеют дело с такими понятиями, как время использования службы и плата за ресурсы - billing. Ввиду специфического характера оплаты услуг у различных по­ставщиков и различными формами соглашения об уровне услуг, эта группа функций обычно не включается в коммерческие системы и платформы управления типа HP Open View, а реализуется в заказных системах, разрабатываемых для конкретного заказчика. Модель управления OSI не делает различий между управляемыми объектами - каналами, сегментами локальных сетей, мостами, ком­мутаторами и маршрутизаторами, модемами и мультиплексорами, аппаратным и программным обеспечением компьютеров, СУБД. Все эти объекты управления входят в общее понятие «система», и управ­ляемая система взаимодействует с управляющей системой по откры­тым протоколам OSI. Однако на практике деление систем управления по типам управ­ляемых объектов широко распространено. Ставшими классически­ми системы управления сетями, такие как SunNet Manager, HP Open View или Cabletron Spectrum, управляют только коммуника­ционными объектами корпоративных сетей, т. е. концентраторами и коммутаторами локальных сетей, а также маршрутизаторами и удаленными мостами, как устройствами доступа к глобальным се­тям. Оборудованием территориальных сетей обычно управляют системы производителей телекоммуникационного оборудования, такие как RADView компании RAD Data Communications, Main-StreetXpress 46020 компании Newbridge и т.п. Основные стандарты TMN. Важнейшие документы МСЭ-Т, имею­щие отношение к TMN, сгруппированы в так называемое М-семейство (рис. 22.2). Документ М.З000 «Обзор рекомендаций в области TMN» содержит перечень всех существующих публикаций МСЭ-Т TMN и других стан­дартов, которые имеют отношение к управлению сетями связи. Здесь же дана краткая характеристика концепции TMN и рассмотрена ее взаимосвязь с другими телекоммуникационными технологиями. В стандарте М.3010 изложены общие принципы построения и ра­боты сети TMN, описаны функциональные блоки, компоненты и ин­терфейсы, иерархическая архитектура TMN, объекты управления и модель «менеджер-агент». Рис. Рекомендации по TMN Название рекомендаций М.3016 «Обзор информационной безо­пасности TMN», появившихся в июне 1998 г., говорит само за себя. Рекомендации М.3020 «Методология определения TMN-интерфей-сов» посвящены функциональным возможностям TMN-интерфейсов и используемых ими протоколов. Документ М.3100 определяет общую информационную модель се­тевых элементов. В нем описаны классы администрируемых объек­тов, их свойства, которые могут служить для обмена информацией между интерфейсами, а также применение объектных технологий, например наследования. Стандарт М.3200 «Услуги управления TMN» включают в себя краткие описания прикладных сервисов TMN. Кроме того, он вво­дит концепции «Управление телекоммуникациями» и «Область уп­равления». Конкретные услуги подробно определяются в следующих докумен­тах серии М.32хх: М.3201 (управление трафиком), М.3202 (управле­ние системами сигнализации), М.3203 (управление пользовательски­ми сервисами), М.3207.1 (управление классами Ш-ЦСИО; в более ранней редакции - М.3205) и др. В документе М.3300 сформулированы требования к организации человеко-машинного интерфейса (по терминологии TMN - F-интерфейса), а в М.3320 - аналогичные требования для интерфейса между сетями TMN (Х-интерфейса). Наконец, стандарт М.3400 определяет функции управления в се­тях TMN. Нужно заметить, что названные публикации МСЭ-Т представляют собой часть рекомендаций М-семейства, регламентирующих функ­ционирование сетей TMN (например, термины и определения сгруп­пированы в документ М.60, а принципы применения концепции TMN к управлению сетями ЦСИО изложены в серии М.Збхх). Кроме того, от­дельным аспектам управления сетями связи посвящены стандарты G-, Q- и Х-семейств, которые разрабатывают другие исследователь­ские группы в составе МСЭ-Т. Стандартизация, лежащая в основе TMN, позволяет добиться интеграции разнородных сетей, а также обусловливает практически неограниченные возможности масштаби­рования решений. В настоящее время МСЭ-Т продолжает разработку новых и со­вершенствование существующих Рекомендаций в области TMN с це­лью более полного охвата всех приложений TMN и более детальной спецификации интерфейсов и протоколов TMN.