Юзвишин И.И. - Основы информациологии - 2000

первого руководителя или, что то же самое, соблюдение минимальной звенности в любых системах владения и управления.

384

385

1 Павлов И.П. Избранные произведения. М., 1951. С. 394. 383 :: 384 :: 385 :: Содержание

386 :: 387 :: 388 :: 389 :: 390 :: 391 :: 392 :: 393 :: 394 :: 395 :: 396 :: 397 :: 398 :: 399 ::

Содержание

A1 A2 A3 ... Ak=(A1 A2) A3 ... (A k-2 A k-1) Ak

Однако элементарный процессор ЛИСМО производит операции только над объединением множеств без повторения общих элементов или над непересекающимися множествами; пересечение множеств закладывается в СУБД в виде команд или элементов пакета прикладной программы (ППП) с целью определения дублирования показателей и ликвидации избыточности информации.

2.2. Множественные команды (запросы), не имеющие векторных и матричных признаков, C = {c1,c2,c3,...,ck}, где сi С; сiА; а'1С; |C|=k при k =1,N где N>>k. Причем над множественными командами производятся те же элементарные операции, что и над множественными данными. Здесь не рассматриваются вопросы алгебры отношений между множествами и их элементами, которые имеют весьма важное значение при анализе и синтезе входных и выходных потоков информации и их обработки в ЛИСМО.

Кроме перечисленных потоков данных на практике могут встречаться следующие их комбинации:

одиночные данные и одиночные команды аi, сi;

одиночные векторданные и вектор-команды

Ai Сi = {а i1,а i2,...,аin;с i1,с i2,...,сik}; (17.4)

одиночные матрицы данных и матрицы команд

A C = (... ) (... )(17.5)

Am Cl .

одиночные данные и множественные команды

ai,|C|=k;

одиночные команды и множественные данные

387

сi, |А| = n;

множественные данные и множественные команды

|А| = n; |С| = k; a'1 A; ci С; ai C, ci A;

одиночные вектор-команды (запросы) и множество данных

Аi, |А| = n;

одиночные матрицы данных и множество команд

A=(A1A2...Am);|C|=k.

Классификация потоков ИСМО по количественным признакам и качественному составу данных и команд обеспечивает возможность синтеза моделей, подъязыков и языков сетевых, иерархических

или реляционных структур баз данных и СУБД. Помимо этого классифицировать можно ИСМО по структурно-входным, выходным параметрам и дисциплинам обслуживания.

Так, Эрланг еще в 20-х гг. XX в. впервые разделил системы обслуживания на два типа - с ожиданием (очередь) и с потерями (отказы). Саати, Кофман, Кузин и другие учеными значительно расширили классификацию, предложенную Эрлангом. Однако в большинстве опубликованных работ вопросы массового обслуживания раскрыты применительно к телефонным, пассажирским и другим услугам, но не к услугам информационного характера всех сфер деятельности.

В связи с массовым развитием и внедрением ПК, средств приема и передачи информации диапазон назначений и круг применений ИСМО значительно стал расширяться.

Функционирование любой ИСМО заключается в переработке по соответствующим логикоматематическим законам бесконечного (счетного) числа потоков информации в виде задач, ППП и вопросов информационно-справочного характера. Каждая система характеризуется количеством ПК, производительностью и пропускной способностью. Для ее математического описания важно установить законы входных потоков задач или вопросов, законы процессов решения задач или ответов на вопросы и зависимости между их вероятностными (числовыми) характеристиками как случайных процессов, числом каналов и ПК, производительностью каждого ПК, эффективностью и достоверностью обслуживания ИСМО в целом. Так как эффективность является предельной целью управления, выделим следующие характеристики ИСМО, влияющие на ее эффективность:

время решения задачи, отнесенной к соответствующей категории;

время ответа (отклика) для диалогового режима или режима запрос-ответ;

характер дисциплины обслуживания (приоритетный, степень приоритета, бесприоритетный);

наличие или отсутствие очереди задач или вопросов для ответа;

средняя длина очереди;

процент задач и вопросов, которым администратор ИСМО дал отказ и которые остались необслуженными;

388

среднее время простоя каждого ПК и системы;

пропускная способность системы;

закон распределения моментов поступления задач (образования очереди);

среднее время ожидания в очереди;

вероятность того, что поступившая задача (вопрос) будет принята на решение (обслуживание);

вероятность того, что задача (вопрос) получит отказ.

Достоверность обслуживания включает:

надежность модулей и в целом всей системы;

умение пользователей работать в режиме запрос-ответ или в режиме диалога с ИСМО;

степень достоверности входной информации;

степень достоверности результатов решения задач;

уровень проблемно-интеллектуального программного обеспечения;

средства обеспечения надежности системы;

степень релевантности.

Одной из основных характеристик системы является ее пропускная способность, представляющая собой среднее число задач или вопросов, которые система может обслужить в единицу времени. Если λ, - число поступивших задач (вопросов) в единицу времени (интенсивность поступления), а μ - число решенных (обслуженных) задач за единицу времени (интенсивность обслуживания), то λ/μ=η - коэффициент пропускной способности (производительности) или использования системы. Если η≥1, то число задач, ожидающих решения при пуассоновском входном потоке и экспоненциальном времени обслуживания, будет бесконечно расти. При η<1 система из динамического (неустановившегося) состояния переходит в стационарное (установившееся). Так как 0<η<1 и постоянно меняет свои значения в этих пределах из-за непостоянных значений λ и η функционирование ИСМО представляет собой случайный процесс. Чтобы в условиях такой случайности проектировать техническую структуру и элементы систем, определять количество ПК и периферийных средств, количество эксплуатационного персонала, эффективность и качество обслуживания системой, необходимо исследовать случайные процессы, протекающие в ней, и, формализовав, разработать их математические модели для расчета основных параметров системы, что будет показано ниже.

Для обозначения класса ИСМО используем следующее обозначение: А/В/т, где А - закон распределения времени между поступлениями задач на решение; В - закон распределения времени обслуживания; т - количество обслуживающих ПК. В соответствии с этим обозначением проведена информационно-параметрическая классификация ИСМО с учетом вышеизложенного анализа одиночных и множественных данных и команд. В табл. 17.1 даны встречающиеся на практике законы распределения входных и выходных случайных величин, на основании которых дана классификация ИСМО. С целью определения соответствующего класса ИСМО необходимо предварительно изучить информационные случайные процессы на их входах и выходах и произвести анализ и синтез математического аппарата для их моделирования.

389

При проектировании информационно-вычислительных систем массового обслуживания, как было отмечено, производится большое количество расчетов основных параметров, для чего предварительно определяются числовые информационные характеристики потоков задач и вопросов, поступающих на их вход. Зная законы распределения и вероятности поступления на обслуживание разного рода задач и заявок, можно рассчитать общее количество информации, поступающей в ИСМО за час, смену, сутки, месяц, год, определить ее периодичность и среднюю интенсивность, периоды максимальной и минимальной интенсивности и другие числовые характеристики.

Кроме того, определив эмпирическим путем закон входного потока информации с помощью табл. 17.1, по аналогичным теоретическим законам распределения выбирается соответствующий класс ИСМО. Тройное обозначение класса системы позволяет по соответствующему эмпирическому закону распределения на входе определить шесть подклассов системы данного класса. В общем случае каждый класс включает в себя начальные буквы законов входного потока информации, распределения времени обслуживания и количество ПК (однокомпьютерная или многокомпьютерная ИСМО). Зная закон входного потока поступления задач на решение и закон выходного потока, фактически уже по двум этим параметрам определяется третий - мощность и количество ПК, т.е. однокомпьютерные (1) или многокомпьютерные (т) системы. Не следует объединять такие два понятия, как закон распределения времени обслуживания (решения) задач и закон распределения моментов (дат) сдачи отчетно-статистических сводок пользователями в вышестоящие организации. Эти законы могут не совпадать как по виду распределения, так и по датам реализации. Предложенное обозначение закона распределения времени обслуживания

392

393

394

395

396

397

398

Может случиться, что ни один из законов распределения табл. 17.1. невозможно использовать для описания входно-выходных процессов ЛИВСМО. Тогда используется так называемое произвольное распределение (General) и класс системы подразделяется на следующие подклассы в соответствии сфункционально-структурной классификацией ИСМО:

однокомпьютерная (однопроцессорная) с произвольными входно-выходными распределениями без ТКС – G|G|l|0;

однотерминальная однокомпьютерная с ОТКС – G|G|l|l;

многотерминальная однокомпьютерная с n MTKC - G|G|l|;

многокомпьютерная без ТКС – G|G|m|0;

многокомпьютерная с ОТКС – G|G|m|l;

многокомпьютерная с МТКС – G|G|m|n.

В общем формализованном виде с МТКС или без них ИСМО можно представить как:

а) однотерминальные

on - line при n = 1, G|G|1|1{ off-line при n=0 (17.8)

b) многотерминальные