Технологии обслуживания нового поколения

Основными проблемами современных БД являются наличие неполной или противоречивой информации; отсутствие средств повышения достоверности информации; схем обработки информации и получения соответствующих целевых показателей. БД пока не всегда эффективны, уязвимы и слишком дороги. Автоматические системы сбора сведений требуют применения эффективных аналитических средств, консолидации данных.

Современные технологии, создаваемые с уклоном на комплексное информационное обслуживание, ориентируются на работу с распределенными БД. Средства интеграции данных по определённому регламенту осуществляют накопление информации. Затем эта информация преобразуется в формат обработки данных. Далее в соответствии с заранее настроенными процедурами данные консолидируются, агрегируются и представляются в виде карт, таблиц, диаграмм, графиков.

Несмотря на имеющиеся достижения в области разработки информационно-коммуникационных технологий основными проблемами при обслуживании пользователей являются: широкое разнообразие и недостаточная стандартизация форм выдачи; низкий уровень автоматизации обработки данных в части мониторинга выполнения различных этапов обработки данных; отсутствие выдачи сведений о воздействиях и рекомендаций по уменьшению или предотвращению убытков.

Недостатками обслуживания пользователей являются:

• информация не обменивается в автоматическом режиме между ведомственными системами;

• системы выдают большой объем информации, из-за этого пользователи не в состоянии с достаточной быстротой реагировать на постоянные изменения свойств объектов;

• отсутствуют автоматизированные средства индикации отклонений показателей оценки состояния среды и бизнес-процессов;

• наблюдается несоответствие состава ресурсов и возможностей характеру и масштабам решаемых задач, а также информационным потребностям пользователей;

• имеется высокая сложность управления разнородными потоками оперативной информации, базами и массивами данных.

В зависимости от оперативности доведения и уровня обобщения данных (наблюдения, анализы, прогнозы и обобщения) получаемая продукция для информационного обслуживания представлена на рис.4.

Интегрированные информационные ресурсы

Метаданные

Наблюдения

Диагноз

Прогноз

Обобщения

Данные

Знания

, ppt

html, ppt

Формы представления

html, ppt

html, ppt

АРМы

Агенты

Мобильные средства

ЛПР

Ученые, эксперты

ЛПР

Рисунок 4 - Схема развития информационного обслуживания

Технология информационного обслуживания включает:

• автоматизированные рабочие места пользователей, настраивающиеся по составу компонент в зависимости от потребностей пользователей;

• мобильные Интернет-средства с использованием беспроводных каналов – ноутбуки, нетбуки, коммуникаторы, смартфоны;

• программные агенты на компьютере пользователя, которые автоматически запускаются при выявлении аномалий состояния среды;

• интерактивные киоски с сенсорным экраном, работающие постоянно и в любой момент готовые к выдаче информации (например, аудиовоспроизведение прогноза погоды);

• различные средства коммуникаций (ICQ, SMS, MMS, e-mail, Skype).

Состав сервисов должен включать:

• интерактивную карту о географическом положении объекта и его состоянии;

• таблицы, отражающие состояния объектов;

• бегущую строку с новостями;

• доступ к метаданным;

• доступ к данным;

• доступ к классификаторам;

• доступ к сопутствующей информации (документам);

• визуализацию таблиц, графиков;

• сервисы прикладной обработки;

• мониторинг измерительных сетей.

Информация пользователям представляется в виде метаданных, данных и знаний. Каждый тип информации требует разработки дополнительных функций. Основными функциями для работы с метаданными являются:

• получение сведений о данных по различным объектам метаданных (сведения о технологиях; массивах и БД; информационных ресурсах, источниках информации, логических единицах данных);

• агрегация сведений о метаданных по различным атрибутам (географическим районам, платформам, проектам, др.);

• навигация по метаданным (по различным объектам метаданных) с целью выхода на конкретный экземпляр данных;

• проведение мониторинга новостных сайтов;

• генерирование новостных и аналитических дайджестов, формализованных отчетов;

• подписка на получение готовой информации в виде стандартных форм представления результатов обработки данных (таблицы, графики, карты, анализы, прогнозы, др.) на основе синдикации за счет использования протокола RSS.

Для работы с данными используются следующие функции:

• визуализация информации в виде таблиц, документов, объектов или событий и их привязка к карте;

• вычисление производных характеристик;

• вычисление статистических (агрегированных) характеристик;

• поиск данных в информационных ресурсах по форме и образцу (последние данные и т.п.);

• динамическая генерация пользователем новых нерегламентированных форм;

• полнотекстовый и параметрический поиск в информационных ресурсах;

• получение готовой информации в виде регулярно обновляемых страниц, создаваемых по запросу пользователя.

Пользователь, кроме получения данных и метаданных должен:

• получить сведения о воздействиях среды на объекты и рекомендации для принятия решений при различных значениях состояния объекта и среды или неблагоприятных прогнозов тенденций развития природных процессов;

• идентифицировать районы, подвергаемые воздействию стихийных явлений, со сложными социальными или техническими условиями.

Выводы

Практически произошел массовый переход на работу с БД с использованием веб-технологий. Уже сейчас востребованы решения, которые позволяют работать со всеми типами данных (фактографической и пространственной информацией, изображениями, видео, текстами) в рамках обычной транзакционной системы.

Тенденции развития БД сводятся к интеграции данных и приложений, работающих с этими данными, широкому использованию этих данных для поддержки решений в различных областях экономической деятельности. Новая волна развития в использовании БД связана с применением современных технологий - web–сервисов, программного обеспечения как сервис - SaaS, унифицированных коммуникаций, защиты данных, контроля доступа к сетям, виртуализации, облачных технологий. Будущие изменения будут вызваны подключением к БД многочисленных физических объектов (различных сенсоров, датчиков, ИИС и т.п.), которые будут иметь IP-адрес.

СУБД третьего поколения должны:

• обеспечить поддержку многомерных структур данных и включать правила, как часть БД;

• быть открытыми для интеграции с другими системами;

• работать с языками четвертого поколения, разнообразными инструментами поддержки принятия решений, дружественным доступом из многих языков программирования, с графическими картографическими интерфейсами;

• позволять запускать приложения с других машин, в т.ч. в распределенной среде;

• эффективно функционировать на разнообразных аппаратных платформах с различными ОС;

• включать возможности обработки различных типов данных (массив, список, последовательность – временной ряд, траектория, точка, профиль, сетка, временной ряд профилей, временной ряд в узле сетки).

Реализацию этих тенденций стимулируют технологические инновации, в числе которых появление многоядерных архитектур, резкое снижение стоимости дисковой и оперативной памяти, широкое распространение твердотельных (SSD) и флэш-накопителей, увеличение пропускной способности сетевых соединений (в том числе беспроводных), рост популярности мобильных устройств и т.д. Сегодня данные находятся в географически распределенных системах, а требования к скорости доступа к ним постоянно ужесточаются. Аналитическая обработка все чаще выполняется в реальном времени. Появляется потребность в высокоскоростной потоковой обработке данных, которые загружаются в БД. Такие задачи возникают при мониторинге инфраструктуры системы, управлении сенсорами и т.д. Все это позволяет виртуализировать ресурсы БД и гибко маневрировать ими как с целью повышения отказоустойчивости, так и для балансировки нагрузки.

Усложняется управление реляционными БД и его трудоемкость за счет увеличения размеров и количества таблиц. Процесс индексирования создает разрыв по времени между вводом данных и тем моментом, когда они становятся доступны для запросов.

Для крупных БД необходимо создавать подсистемы:

• каталогизации, позволяющие получать достоверные непротиворечивые и исчерпывающие сведения о наличии данных, установленном программном обеспечении;

• мониторинга, непрерывно отслеживающие инфраструктуру БД (аппаратуру, каналы связи, работу ОС, прикладного программного обеспечения, параметры производительности);

• управления ИТ-услугами, обеспечивающие автоматизацию при приеме заявок на обслуживание; создание и дальнейшее развитие каталога сервисов и соглашений об уровнях обслуживания; управление сервисной деятельностью, включая управления активами, контрактами, персоналом и работами; настройку бизнес-процессов обслуживания; предоставление механизмов контроля.

Рекомендации, которые помогут повысить уровень эффективности БД:

• определите ключевые показатели эффективности использования БД (метрики), измеряйте их и используйте их для достижения целей компании;

• создайте группу содействия развертыванию БД, которая поможет интеграторам и консультантам лучше понять потребности заказчика и развернуть БД быстрее и согласованней;

• проведите мониторинг используемой функциональности (набор имеющихся возможностей БД для компаний обычно избыточен, нужно знать, как часто применяются пользователями различные функции);

• проводите тренинги для пользователей и поставщиков информации;

• постоянно изучайте информационные потребности пользователей;

• пересматривайте стоимость лицензий на программное обеспечение БД;

• создавайте базы метаданных и средства работы с ними;

• виртуализируйте сервера, диски, приложения и данные;

• более широко используйте облачные технологии;

• формируйте стратегии по обработке, интеграции и анализу больших объемов данных;

• внедряйте новые средства хранения и сопровождения данных.