
- •Введение
- •Жизненный цикл it-проекта
- •Концепция проекта
- •Определение проекта
- •Выполнение проекта
- •Завершение проекта
- •Стандарты жизненного цикла
- •Выбор методологии
- •Жесткие и гибкие методологии Модель водопада
- •Итеративная разработка
- •Спиральная модель
- •Архитектура Вычислительные системы
- •Операционные системы
- •Выбор языка и среды программирования
- •Краткий обзор распространенныхпромышленных языков программирования и программных платформ
- •Разработка программного обеспечения Парадигмы программирования
- •Структурное программирование
- •Процедурное программирование
- •Функциональное программирование
- •Событийно-ориентированное программирование
- •Объектно-ориентированное программирование
- •Аспектно-ориентированное программирование
- •Визуально-ориентированное программирование
- •Метапрограммирование
- •Качество кода. Критерии качества кода
- •Форматирование и оформление
- •Комментарии
- •Читаемость
- •Обработка исключений
- •Документирование
- •Рефакторинг
- •Архитектура программного обеспечения
- •Отличие архитектуры по от детального проектирования по
- •Примеры архитектурных стилей и моделей
- •Паттерны проектирования
- •Адаптер (adapter, wrapper)
- •Абстрактная фабрика (abstractfactory, kit)
- •Стратегия (strategy, policy)
- •Менеджмент Проекта
- •Проектный менеджмент
- •Команда менеджмента проекта Команды в проекте
- •Соотношение между различными командами в проекте
- •Цели кмп в проекте
- •Создание и развитие кмп Сущность и характеристики кмп
- •Управление трудовыми ресурсами проекта и менеджмент человеческих ресурсов проекта
- •Интегрированная культура кмп
- •Оценка деятельности кмп Что такое эффективная кмп?
- •Команда Менеджмента Проекта – критический фактор успеха проекта
- •Структура проекта Определение проекта
- •Основные признаки проекта
- •Направленность на достижение целей
- •Координированное выполнение взаимосвязанных действий
- •Ограниченная протяженность во времени
- •Уникальность
- •Структура проекта
- •Разработка программного обеспечения Виртуальная реальность
- •Виртуальная реальность в играх.
- •Виртуальная реальность и 3d.
- •История виртуальной реальности.
- •Что такое виртуальная реальность?
- •Миры с различными потенциально-возможными сценариями хода событий
- •Студии виртуальной реальности на телевидении
- •Имитационное моделирование
- •Искусственный интеллект
- •Предпосылки развития науки искусственного интеллекта
- •Подходы и направления
- •Тест Тьюринга
- •Символьный подход
- •Логический подход
- •Накопление и использование знаний
- •Суть процесса искусственного мышления
- •Применение
- •Перспективы
- •Искусственный интеллект в играх
- •Распределённые и облачные вычисления Распределённые вычисления
- •История
- •Участие в проектах распределенных вычислений Общая схема участия
- •Привлечение и мотивация участников
- •Критика проектов распределенных вычислений
- •Организации, участвующие в проектах распределенных вычислений
- •Список проектов распределённых вычислений
- •Биология и медицина
- •Математика и криптография
- •Естественные науки
- •По для организации распределённых вычислений
- •Облачные вычисления
- •Терминология
- •Критика
- •Примеры
- •Потребность
- •Внешние и внутренние облака
- •Стоимость
- •Надёжность
- •Проблемы облачных технологий
- •Нейронные сети
- •Возможные способы применения и реализации
- •Категории аппаратного обеспечения инс
- •Цифровое исполнение
- •Аналоговое исполнение
- •Гибридное исполнение
- •Области применения нейронных сетей
- •Аутсорсинг
- •Мировой рынок экспортного программирования
- •Прогноз развития мирового и российского рынка
- •Белорусскиекомпании
- •Типы аутсорсинга
- •Развитие cad технологий
- •Исправление ошибок
- •Системы старшего класса
- •Большие сборки
- •Зачем нужны сборки
- •Стратегии упрощения
- •Моделирование
- •Параметризация
- •Гибридное моделирование
- •Практические результаты
- •Проектная база: технология моделирования
- •Переход к гибридному моделированию
- •Электронная сборка
- •Модель акторов
- •История
- •Фундаментальные концепции
- •Формальные системы
- •Применения
- •Семантика передачи сообщений
- •Локальность
- •Безопасность
- •Актуальность в настоящий момент
- •Социальный компьютинг
- •Сферы применения
- •С чего начать
- •Тестирование программного обеспечения Уровни тестирования
- •Модульное тестирование
- •Интеграционное тестирование
- •Системы непрерывной интеграции
- •Системное тестирование программного обеспечения
- •Функциональное тестирование
- •Регрессионное тестирование
- •Виды тестов регрессии
- •Нагрузочное тестирование
- •Тестирование «белого ящика» и «чёрного ящика»
- •Серый ящик. Комбинация предыдущих.
- •Права автора Личные неимущественные права:
- •Личные имущественные права:
- •Способы защиты авторского права
- •Защита при помощи компьютерных компакт-дисков
- •Методы взлома/обхода технических мер защиты
- •Нарушение авторских прав
- •Типы лицензий
- •Проприетарные лицензии
- •Свободные и открытые лицензии
- •Пиратское по
- •Взгляд в будущее
- •Взлом информации и защита от взлома Классы атак Аутентификация (Authentication)
- •Авторизация (Authorization)
- •Атакинаклиентов (Client-side Attacks)
- •Выполнение кода (Command Execution)
- •Разглашение информации (Information Disclosure)
- •Логические атаки (Logical Attacks)
- •Компьютерные вирусы
- •Классификация вирусов
- •Антивирусные программы
- •Методы обнаружения вирусов
- •Метод соответствия определению вирусов в словаре
- •Метод обнаружения странного поведения программ
- •Метод обнаружения при помощи эмуляции
- •Метод «Белого списка»
- •Эвристический анализ
- •Классические hips
- •Экспертные hips
- •Жизненный цикл вируса.
- •Стратегии развития крупнейших it-компаний
- •Перспективы развития Microsoft
- •Секреты успеха
- •Крупнейшие производители современных операционных систем и их продукты
- •Основные заблуждения по поводу Macintosh
- •Технические подробности операционной системы
- •Причины успеха и будущее компании
- •История создания Linux
- •Свободное программное обеспечение
- •Графические интерфейсы Linux
- •Дистрибутивы Linux
- •Безопасность Linux
- •Краткая история FreeBsd и unix
- •Рождение системы bsd
- •Bsd на платформах Intel х86
- •Рождение FreeBsd
- •Преимущества FreeBsd
- •Различия между FreeBsd и Windows
- •Мобильные ос
Локальность
Другой важной характеристикой модели акторов является локальность. Локальность означает, что при обработке сообщения актор может отправлять сообщения только по тем адресам, которые он получил из этого сообщения, по адресам, которые он уже имел до получения сообщения, и по адресам, которые он создал при обработке сообщения.
Безопасность
Безопасность акторов может быть обеспечена одним из следующих способов:
аппаратным управлением, к которому акторы подключены физически;
через специальное оборудование;
через виртуальную машину, как, например;
через операционную систему;
использованием электронной цифровой подписи и/или шифрования для акторов и их адресов.
Актуальность в настоящий момент
Через сорок лет после публикации закона Мура продолжающееся возрастание производительности микросхем происходит благодаря методам локального и глобального массового параллелизма. Локальный параллелизм задействован в новых микросхемах для 64-разрядных многоядерных микропроцессоров, в мульти-чиповых модулях и высокопроизводительных системах связи. Глобальный параллелизм в настоящее время задействован в новом оборудовании для проводной и беспроводной широкополосной пакетной коммутации сообщений (см. Wi-Fi и UltraWideband). Ёмкость хранения за счёт как локального, так и глобального паралеллизма, растёт в геометрической прогрессии.
Модель акторов ставит вопросы в области компьютеров и архитектуры связи, языков параллельного программирования и веб-сервисов, включая следующие:
масштабируемость: проблема расширения параллелизма, как локального, так и нелокального.
прозрачность: преодоление пропасти между локальным и нелокальным параллелизмом. Прозрачность в настоящее время является спорным вопросом.
противоречивость: противоречивость является нормой, потому что все очень большие системы знаний о взаимодействии информационных систем человечества противоречивы.
Модель акторов применяется также в клиентах облачных вычислений.
Социальный компьютинг
Три из пяти глобальных компаний, входящих в список Fortune 500, таких как Intel, Google, Nokia, HP, Renault, Siemens и др., используют для поиска эффективных идей и решений так называемые системы класса Idea Management. Применение этих систем вскоре станет стандартом и для локальных компаний.
Социологи еще в середине 1980-х годов установили, что т.н. коллективный интеллект даст фору индивидуальному: при определенных условиях группа способна генерировать более качественные идеи и эффективные решения, чем самый умный человек в этой группе. Но заставить работать этот феномен в бизнесе – весьма и весьма не простая задача. Еще в 1984 году консультанты по инновациям Kodak Кеннет Розенфельд и Дженни Серво сделали вывод: «Неудачи больших корпораций в использовании инновационных идей главным образом связаны с отсутствием системы внутренних коммуникаций, а не с падением изобретательности сотрудников».
Тот, кто делал свою бизнес-карьеру с «низов», прекрасно знает, сколько полезных идей, высказанных в корпоративных «курилках», уходит в песок. Причина – в бюрократических и межличностных барьерах, сложившихся во многих компаниях. Часто у сотрудника нет никакой возможности донести и не расплескать свою идею до руководства: на одной из ступенек управленческой лестницы обязательно найдется кто-то, кто воспримет автора идеи как карьерного конкурента. Либо – предпочтет выдать его идею за свою, облачив в новые одежды. Не лучше ли, думают сотрудники, поберечь хорошую идею для собственного бизнеса? Или – унести ее в фирму, где больше платят и лучше ценят инноваторов? Кстати, по статистике, более 60% перспективных предложений, внедряемых в компаниях, сотрудники приносят со старой работы…
До недавних пор в отдельных отечественных компаниях эту проблему отчасти решали разного рода ящики для предложений. К слову, первый такой ящик появился еще в 1880 году, на шотландской судоверфи William Denny & Brothers: каждый ее работник, чье предложение внедрялось на практике, получал определенное вознаграждение. В годы Второй мировой войны ящики для предложений получили распространение в европейской и американской промышленности, а в послевоенное время стали частью концепции всеобщего управления качеством (Total Quality Management).
Но и ящики для предложений также имеют свои недостатки. Во-первых, тот, кто проводит первичный отбор, может быть субъективен либо недоброжелателен по отношению к автору идеи. Во-вторых, другие сотрудники лишены возможности оперативно воспользоваться поступившими идеями или поучаствовать в их доработке. В-третьих, авторы идей не имеют обратной связи (и могут, опять же, опасаться, что их идея будет украдена). В-четвертых, бумажный формат такого «банка идей» усложняет поиск предложений (ведь часто бывает, что вчера идея не могла быть внедрена по объективным причинам – зато сегодня становится потенциально востребованной).
Но шли годы. Наступила «золотая эра» социальных сетей. Бизнес достаточно быстро осознал возможности сетевых технологий как источника социального интеллекта. А также как способа преодолеть бюрократические барьеры внутри компании, обеспечить коммуникации поверх этих барьеров.
Один из ведущих российских IT-консультантов Сергей Карелов отмечает: если в XIX веке компании черпали человеческие ресурсы в собственном штате (Insourcing), в XX веке – в штате компаний-контракторов (Outsourcing), то в XXI – в глобальной Сети (Crowdsourcing).
Сеть порождает необычные эффекты, которых не существовало раньше. Сегодня эти эффекты не только все активнее используются бизнесом, но и на глазах меняют его природу. Во-первых, сегодня массы людей участвуют в различных сетевых проектах за небольшую плату или вообще бесплатно, если считают этот проект интересным для себя и полезным для общества (краудсорсинг). Во-вторых, все больше людей предпочитают решать свои проблемы, минуя традиционные государственные, общественные и бизнес-институты – через общение и кооперацию с другими людьми (граундсвелл*). Оба тренда, по мнению Сергея Карелова, и являются основой социального компьютинга как нового способа производства знаний.
Эффект Groundswell описали в одноименной книге Джон Бернофф и Чарлин Ли, получившие за его открытие звание визионеров 2008 года от Society for New Communications Research.
О наиболее популярном на Западе классе приложений социального компьютинга – системах менеджмента идей (Idea Management) – и пойдет далее речь.
IdeaManagement
Системы Idea Management – это облачные сервисы, продающие сторонним компаниям услуги по управлению идеями, а также решения для корпоративного рынка, которые разворачиваются в интрасетях. Системы помогают заказчику управлять идеями своих сотрудников – либо облегчают коммуникации с собственными клиентами, желающими помочь развитию любимого бренда – либо выполняют обе задачи одновременно. При этом каждая сторона выигрывает что-то свое.
Сотрудники компании получают (возможно, впервые) шанс карьерного роста. Кроме того, как показала практика, для сотрудников, как и для клиентов компании, публичная оценка своего труда и возможность увидеть свои идеи реализованными – мощнейший стимул. Как отмечает гуру менеджмента инноваций Роберт Такер: «Часто недооценивается или полностью не понимается стремление людей к творчеству. Быть просто приглашенным для участия в новом проекте – уже само по себе награда для человека».
Ну, а компания за относительно скромные суммы, которые расходуются на призы и бонусы авторам лучших идей, получает пакет инновационных предложений, например, по улучшению дизайна , функционала, качества изделий, реинжинирингу бизнес-процессов, созданию совершенно новых товаров и т.д. Тот результат, который получают компании, позволяет значительно сократить расходы на маркетинг, научно-исследовательские, опытно-конструкторские работы и т.д. Судите сами.
Electrolux Design Lab, затрачивая $4 млн в год на социальный проект по разработке и дизайну бытовой техники будущего, ежегодно экономит $30 млн.
Компания P & G, благодаря социальному интеллекту (было привлечено из сети 1,5 млн человек), создала в 2009 году 137 новых продуктов. Только одна из новинок – «Печать на чипсах» – помогла сэкономить $7 млн. При этом компания высвободила половину из 7 тысяч собственных разработчиков и начала получать по технологии краудсорсинга 50% новых разработок.
Компания Goldcorp Inc потратила $575 тысяч на призы за идеи по новым месторождениям золота. Было найдено 110 месторождений, часть из которых взята в разработку. В итоге капитализация компании поднялась со $100 млн до $9 млрд.
Компания Netflix учредила приз в $1 млн за улучшение алгоритма рекомендаций фильмов. Новый алгоритм приносит компании ежегодно свыше $15 млн.
Эффективность технологии Idea Management оказалась так велика, что в 2010 году компания Pepsi отказалась от традиционного спонсирования Супер Кубка (главного «смотрибельного» события в США) в пользу проекта социальных инициатив в области здравоохранения, образования, защиты окружающей среды, демократии, питания и жилья, искусство и культуры.
Есть уже подобные примеры и в России. Так, внедрение этой технологии позволило сэкономить Сбербанку миллиард рублей.
Изначально наметились три основных группы систем Idea Management. Первые помогают выбирать лучшие идеи с помощью широко известного в массовых сетях метода социального рейтингования (системы BrightIdea и Spigit). Вторые – выявляют наиболее перспективные идеи путем проведения торгов на так называемых «рынках предсказаний» (NewsFutures Idea Pageant и Nosco IdeaExchange). Третьи работают как «инновационные площадки» (InnoCentive и Innovation Exchange). Впрочем, чем дальше, тем больше появляется систем, которые интегрируют возможности всех трех групп. Да и «старые» системы обрастают новыми функциями.