УПРАВЛЕНИЕ

Определение и управление производственными процессами.

Группа требования состоит из:

• Руководитель проекта (отвечает за достижение целей по срокам, бюджету и содержанию)

• Куратор проекта (оценка планов и исполнения проекта)

• Системный архитектор (разработка технической концепции системы, ключевых проектных решений)

• Руководитель группы тестирования (определяет цели, стратегию и управляет тестированием)

• Ответственный за управление изменениями, конфигурациями, за сборку и поставку программного продукта

3. ПРОИЗВОДСТВО

Проектирование и разработка ПО.

В производственную группу входят:

• Проектировщик (проектирование компонентов и подсистем в соответствии с общей архитектурой и разработка архитектурно-значимых модулей)

• Проектировщик баз данных

• Проектировщик интерфейса пользователя

• Разработчик (проектирование, реализация, отладка отдельных модулей).

В большом проекте может быть несколько производственных групп, ответственных за отдельные подсистемы. Как правило, проектировщик исполняет роль лидера группы, управляет своим подпроектом или пакетом работ. Он может делегировать полномочия, но не ответственность.

4. ТЕСТИРОВАНИЕ

Тестирование ПО.

Группа тестирования в проекте состоит из ролей:

• Проектировщик тестов (разработка тестовых сценариев)

• Разработчик автоматизированных тестов

• Тестировщик (тестирование продукта, анализ и документирование)

5. ОБЕСПЕЧЕНИЕ

Производство дополнительных продуктов и услуг

Группа обеспечения, как правило, не входит в команду проекта, выполняет работу в рамках своей процессной деятельности. Сюда относятся следующие роли:

• Технический писатель (работа по ведению документации, написание инструкций и т.п.)

• Переводчик

• Дизайнер графического интерфейса

• Разработчик учебных курсов

• Тренер (обучение пользователей)

• Продажа и маркетинг (продвижение)

• Системный администратор

• Специалист по инструментальным средствам и др.

В зависимости от масштаба проекта одну роль могут исполнять несколько человек, например: разработчики, тестировщики, технические писатели. Некоторые роли всегда должен исполнять только один человек, например: руководитель проекта, системный архитектор.

Один человек может исполнять несколько ролей. Возможно такое совмещение:

• Руководитель проекта + системный аналитик (системный архитектор)

• Системный архитектор + разработчик

• Системный аналитик + проектировщик тестов (+ технический писатель)

• Системный аналитик + проектировщик интерфейса пользователя

Технические средства информационных технологий, вычислительные машины, сети и системы телекоммуникаций

1. Этапы развития информационных технологий

140. Работы по стандартизации, проводимые в России. Приоритетные направления.

Научно - техническая политика в области стандартизации информационных технологий и проектирования систем в России заключается в следующем:

I. создание необходимых актуализированных основополагающих базовых национальных стандартов и других нормативных документов (путем прямого применения международных, региональных и зарубежных документов по стандартизации), определяющих фундаментальные общие процедуры, положения и требования, которые могут быть использованы в различных предметных областях деятельности, причем в каждой из них могут выбираться собственные факультативные параметры и требования из базовых национальных стандартов;

II. разработка функциональных стандартов (профилей), определяющих соответствующие подмножества или комплектации базовых национальных стандартов, используемых для обеспечения реализаций конкретных процессов, функций и задач ИС, применимость конкретных факультативных параметров из базовых национальных стандартов, а также являющихся основой для разработки аттестационных тестов для испытаний и подтверждения соответствия компонентов и средств информационных систем.

Принятая в настоящее время процедура создания ГОСТов, гармонизированных с международными стандартами, показана на рис. 1

Новая информационная технология рождается в исследовательской лаборатории (НИИ, ВУЗе, фирме) (блоки 1 и 2), пройдя ряд стадий, становится стандартом де-факто (блок 4) и после рассмотрения в соответствующем техническом комитете становится международным стандартом (блок 6) (рис1). Эта процедура занимает около двух лет. После этого данный стандарт попадает в Ростехрегулирование, выступающее в качестве члена ISO (блок 7). Для того чтобы стать ГОСТом согласно существующему положению стандарт должен пройти  сложную и дорогостоящую процедуру (см. ), включающую 18 этапов и занимающую около двух лет. Таким образом, с момента появления новой ИТ до момента появления соответствующего ГОСТа проходит не менее 4 лет, и только после этого ГОСТ становится доступным отечественным пользователям – разработчикам и пользователям информационных систем и технологий (блоки 10-12). Учитывая, что новые ИТ появляются очень часто, к моменту выхода ГОСТа технология может стать неактуальной. Сроки пересмотра международных стандартов составляют около 5 лет. Таким образом, существующий порядок принятия ГОСТов, гармонизированных с международными стандартами, можно отнести к «запланированному отставанию».

Ситуация усугубляется тем, что российские специалисты очень слабо участвуют в работе  технических комитетов, подкомитетов и рабочих групп.

Это связано в первую очередь с отсутствием финансирования, а также с отсутствием квалифицированных специалистов, которые должны обладать сочетанием трех качеств:

        владение глубокими знаниями в данной предметной области;

        совершенное владение языком оригинала;

        владение методологией стандартизации.

Рис. 1.  Принятая процедура создания международных стандартов и гармонизированных с ними отечественных стандартов (ПК– подкомитет, ФИФ – Федеральный информационный фонд).

К таким приоритетам следует, в первую очередь, отнести национальные проекты «Здоровье», «Образование», «Доступное жильё» и «Сельское хозяйство». К эти приоритетам следует также отнести Стратегию построения информационного общества и Административную реформу, часть задач которых уже реализуется в рамках ФЦП «Электронная Россия», и для решения которых предназначен ОГИЦ.

  Рис.3. Методика создания русскоязычных стандартов

141. Сущность CALS – технологии.

     CALS-технологии (англ. Continuous Acquisition and Life cycle Support — непрерывная информационная поддержка поставок и жизненного цикла) — современный подход к проектированию и производству высокотехнологичной и наукоёмкой продукции, заключающийся в использовании компьютерной техники и современных информационных технологий на всех стадиях жизненного цикла изделия, обеспечивающая единообразные способы управления процессами и взаимодействия всех участников этого цикла: заказчиков продукции, поставщиков/производителей продукции, эксплуатационного и ремонтного персонала, реализованная в соответствии с требованиями системы международных стандартов, регламентирующих правила указанного взаимодействия преимущественно посредством электронного обмена данными.

В широком смысле слова CALS - это методология создания единого информационного пространства промышленной продукции, обеспечивающего взаимодействие всех промышленных автоматизированных систем (АС). В этом смысле предметом CALS являются методы и средства как взаимодействия разных АС и их подсистем, так и сами АС с учетом всех видов их обеспечения. Практически синонимом CALS в этом смысле становится термин PLM (Product Lifecycle Management), широко используемый в последнее время ведущими производителями АС.

При реализации целей и задач CALS необходимо соблюдать следующие основные принципы:

• информационная поддержка всех этапов ЖЦИ;

• единство представления и интерпретации данных в процессах информационного обмена между АС и их подсистемами, что обусловливает разработку онтологий приложений и соответствующих языков представления данных;

• доступность информации для всех участников ЖЦИ в любое время и в любом месте, что обусловливает применение современных телекоммуникационных технологий;

• унификация и стандартизация средств взаимодействия АС и их подсистем;

• поддержка процедур совмещенного (параллельного) проектирования изделий.

ИПИ (информационная поддержка процессов жизненного цикла изделий) — русскоязычный аналог понятия CALS.

Цель применения CALS-технологий - повышение эффективности деятельности участников создания, производства и пользования продуктом.

Все программные продукты, используемые в CALS-технологиях, можно разделить на две большие группы:

1. программные продукты, используемые для создания и преобразования информации об изделиях, производственной среде и производственных процессах, применение которых не зависит от реализации CALS-технологий;

2. программные продукты, применение которых непосредственно связано с CALS-технологиями и требованиями соответствующих стандартов.

К первой группе относятся программные продукты, традиционно применяемые на предприятиях различных отраслей промышленности и предназначенные для автоматизации различных информационных и производственных процессов и процедур. К этой группе принадлежат следующие программные средства и системы:

• подготовки текстовой и табличной документации различного назначения (текстовые редакторы, электронные таблицы и т. д. - офисные системы);

• автоматизации инженерных расчетов и эскизного проектирования (САЕ-системы);

• автоматизации конструирования и изготовления рабочей конструкторской документации (CAD-системы);

• автоматизации технологической подготовки производства (САМ-системы);

• автоматизации планирования производства и управления процессами изготовления изделий, запасами, производственными ресурсами, транспортом и т. д. (системы MRP/ERP);

• идентификации и аутентификации информации (средства ЭЦП).

На рынке программных средств перечисленные выше группы программных продуктов представлены достаточно широко.

Ко второй группе принадлежат программные средства и системы:

• управления данными об изделии и его конфигурации (системы PDM - Product Data Management);

• управления проектами (Project Management);

• управления потоками заданий при создании и изменении технической документации (системы WF - Work Flow);

• обеспечения информационной поддержки изделий на постпроизводственных стадиях ЖЦ;

• функционального моделирования, анализа и реинжиниринга бизнес-процессов.

Применение CALS-технологий позволяет существенно сократить объёмы проектных работ, так как описания многих составных частей оборудования, машин и систем, проектировавшихся ранее, хранятся в унифицированных форматах данных сетевых серверов, доступных любому пользователю технологий CALS. Существенно облегчается решение проблем ремонтопригодности, интеграции продукции в различного рода системы и среды, адаптации к меняющимся условиям эксплуатации, специализации проектных организаций и т. п. Предполагается, что успех на рынке сложной технической продукции будет немыслим вне технологий CALS.

Построение открытых распределённых автоматизированных систем для проектирования и управления в промышленности составляет основу современных CALS-технологий. Главная проблема их построения — обеспечение единообразного описания и интерпретации данных, независимо от места и времени их получения в общей системе, имеющей масштабы вплоть до глобальных. Структура проектной, технологической и эксплуатационной документации, языки её представления должны быть стандартизированными. Тогда становится реальной успешная работа над общим проектом разных коллективов, разделённых во времени и пространстве и использующих разные CAD/CAM/CAE-системы.

Система автоматизированного проектирования, САПР — автоматизированная система, реализующая информационную технологию выполнения функций проектирования^[1], представляет собой организационно-техническую систему, предназначенную для автоматизации процесса проектирования, состоящую из персонала и комплекса технических, программных и других средств автоматизации его деятельности.^[ Основная цель создания САПР — повышение эффективности труда инженеров, включая:

• сокращения трудоёмкости проектирования и планирования;

• сокращения сроков проектирования;

• сокращения себестоимости проектирования и изготовления, уменьшение затрат на эксплуатацию;

• повышения качества и технико-экономического уровня результатов проектирования;

• сокращения затрат на натурное моделирование и испытания.

Достижение целей создания САПР обеспечивается путем:

• автоматизации оформления документации;

• информационной поддержки и автоматизации принятия решений;

• использования технологий параллельного проектирования;

• унификации проектных решений и процессов проектирования;

• повторного использования проектных решений, данных и наработок;

• стратегического проектирования;

• замены натурных испытаний и макетирования математическим моделированием;

• повышения качества управления проектированием;

• применения методов вариантного проектирования и оптимизации.

CAM (англ. Computer-aided manufacturing) — подготовка технологического процесса производства изделий, ориентированная на использование ЭВМ. Под термином понимаются как сам процесс компьютеризированной подготовки производства, так и программно-вычислительные комплексы, используемые инженерами-технологами. Русским аналогом термина является АСТПП — автоматизированная система технологической подготовки производства. Фактически же технологическая подготовка сводится к автоматизации программирования оборудования с ЧПУ (2- осевые лазерные станки), (3- и 5-осевые фрезерные станки с ЧПУ; токарные станки, обрабатывающие центры; автоматы продольного точения и токарно-фрезерной обработки; ювелирная и объёмная гравировка).

CAE (англ. Computer-aided engineering) — общее название для программ или программных пакетов, предназначенных для инженерных расчётов, анализа и симуляции физических процессов. Расчётная часть пакетов чаще всего основана на численных методах решения дифференциальных уравнений CAE-системы — это разнообразные программные продукты, позволяющие при помощи расчётных методов (метод конечных элементов, метод конечных разностей, метод конечных объёмов) оценить, как поведёт себя компьютерная модель изделия в реальных условиях эксплуатации. Помогают убедиться в работоспособности изделия, без привлечения больших затрат времени и средств.

Одна и та же конструкторская документация может быть использована многократно в разных проектах, а одна и та же технологическая документация — адаптирована к разным производственным условиям, что позволяет существенно сократить и удешевить общий цикл проектирования и производства. Кроме того, упрощается эксплуатация систем.

Управление данными в едином информационном пространстве на протяжении всех этапов жизненного цикла изделий возлагается на систему PLM (Product Lifecycle Management). Под PLM понимают процесс управления информацией об изделии на протяжении всего его жизненного цикла. Отметим, что понятие PLM-система трактуется двояко: либо как интегрированная совокупность автоматизированных систем CAE/CAD/CAM/PDM и ERP/CRM/SCM, либо как совокупность только средств информационной поддержки изделия и интегрирования автоматизированных систем предприятия, что практически совпадает с определением понятия CALS.

Характерная особенность PLM - возможность поддержки взаимодействия различных автоматизированных систем многих предприятий, т.е. технологии PLM являются основой, интегрирующей информационное пространство, в котором функционируют САПР, ERP, PDM, SCM, CRM и другие автоматизированные системы многих предприятий.

Реализация CALS технологий в практическом плане предполагает организацию единого информационного пространства (Интегрированной информационной среды), объединяющего автоматизированные системы, предназначенные как для эффективного решения задач инженерной деятельности, так и для планирования и управления производством и ресурсами предприятия.

Интегрированная информационная среда представляет собой совокупность распределенных баз данных, в которой действуют единые, стандартные правила хранения, обновления, поиска и передачи информации, через которую осуществляется безбумажное информационное взаимодействие между всеми участниками жизненного цикла изделия. При этом однажды созданная информация хранится в интегрированной информационной среде, не дублируется, не требует каких-либо перекодировок в процессе обмена, сохраняет актуальность и целостность.

Жизненный цикл изделия (ЖЦИ) - перечень этапов, через которые проходит изделие за весь период своего существования. Включает этапы маркетинговых исследований, концептуального проектирования дизайна изделия, конструкторской и технологической подготовки производства, изготовления, обслуживания, утилизации и т. п. В основном, применяется по отношению к сложной наукоемкой продукции высокотехнологичных предприятий в рамках CALS-технологий.

Рассмотрим содержание основных этапов ЖЦИ для изделий.

Маркетинговые исследования

Цель маркетинговых исследований - анализ состояния рынка, прогноз спроса на планируемые изделия и развития их технических характеристик. На данном этапе жизненного цикла находит применение система CRM (Customer Requirement Management - Управление взаимоотношениями с заказчиками).

Проектирование

На этом этапе формируется объемная геометрическая модель машиностроительного изделия или, так называемая, мастер - модель, которая будет играть определяющую роль на многих последующих этапах. На этом этапе выполняются различные виды инженерного анализа.

Одним из наиболее важных этапов является этап проектирования. Автоматизация проектирования осуществляется САПР (Системами автоматизированного проектирования). В САПР машиностроительных отраслей промышленности принято выделять системы функционального (системы расчетов и инженерного анализа - системы CAE (Computer Aided Engineering)), конструкторского (системы CAD (Computer Aided Design)) и технологического проектирования (системы CAM (Computer Aided Manufacturing)).

На сегодняшний день все существующее программное обеспечение автоматизированного конструирования принято классифицировать по функциональной полноте. По этому признаку оно делится условно на три уровня. К нижнему уровню относятся программы, реализующие 2D модели в виде чертежей и эскизов. Например, CADMECH и CADMECH LT на базе AutoCAD и AutoCAD LT2000 (Интермех) T-Flex CAD LT (Топ Системы), КОМПАС 5 (Аскон) и др.

На среднем - располагаются программные комплексы, которые позволяют создать 3-х мерную геометрическую модель сравнительно несложного изделия, в основном, методом твердотельного моделирования. К числу этих программных комплексов можно отнести: AutoCAD 2000 и AMD (AutoDesk), Solid Works (Solid Works), Solid Edge (Unigraphics Solutions) и др. Программные системы сквозного проектирования и производства расположены на верхнем уровне. Среди них можно выделить: CATIA5 (Dassault Systemes), EUCLID3 (EADS Matra Datavision), UNIGRAPHICS (Unigraphics Solutions), Pro/ENGINEER и CADDS5 (PTC).

Ведущими CAE-системам в настоящее время являются ABAQUS, ANSYS, COSMOS/M, LS-DYNA, MSC.ADAMS, MSC.NASTRAN.

Подготовка производства

Назначение этого этапа сводится к решению следующих основных задач:

• разработка технологий изготовления изделия, электродов, пресс-форм и штампов на основе их геометрических моделей, полученных на этапе проектирования;

• подготовка программ для станков с ЧПУ по спроектированным технологиям;

• контроль качества работы управляющих программ для станков с ЧПУ;

При выполнении различных видов механообработки используется общая база данных для поддержки связи между геометрической моделью обрабатываемой детали и управляющей программой для станка с ЧПУ, где проходы инструмента создаются по геометрии модели. Изменение геометрии отражаются в управляющей программе. Траектория движения инструмента создается интерактивно по поверхности модели изделия, обеспечивая технологов возможностью визуально наблюдать на мониторе имитацию процесса удаления стружки, контролировать зарезы и быстро вносить изменения в циклы обработки.

Подготовка программ для всех видов оборудования с ЧПУ выполняется автоматически, когда выбран станок и указан тип процессора, установленный на данный станок (например, CNC). Основными CAM-системами являются EdgeCAM, PowerMill, Mastercam.

В совокупности и при условии организации обмена информацией между системами CAD/CAM/CAE получаем систему сквозного проектирования изделия

Другим важным аспектом является организация коллективной работы специалистов в составе рабочих групп в интерактивном режиме (дизайнеров, конструкторов, прочнистов, технологов и т.д.). На смену последовательному сквозному проектированию приходит параллельное проектирование и технологическая подготовка производства, так как благодаря такой организации труда достигается наивысшая производительность и существенно сокращается время разработки изделия. В этих условиях становятся актуальными вопросы организации обмена информацией.

Для решения проблем совместного функционирования компонентов САПР различного назначения, координации работы систем CAD/CAM/CAE, управления проектными данными и проектированием разрабатываются системы, получившие название систем управления проектными данными PDM (Product Data Management). Системы PDM либо входят в состав модулей конкретной САПР, либо имеют самостоятельное значение и могут работать совместно с разными САПР.

Производство

На большинстве этапов жизненного цикла, начиная с определения предприятий-поставщиков исходных материалов и компонентов и кончая реализацией продукции, требуются услуги системы управления цепочками поставок - Supply Chain Management (SCM)+ WMS. Цепь поставок обычно определяют как совокупность стадий увеличения добавленной стоимости продукции при ее движении от компаний-поставщиков к компаниям-потребителям.

В последнее время усилия многих компаний, производящих программно-аппаратные средства автоматизированных систем, направлены на создание систем электронного бизнеса (E-commerce). Координация работы многих предприятий-партнеров с использованием технологий Intrenet возлагается на системы E-commerce, называемые системами управления данными в интегрированном информационном пространстве CPC (Collaborative Product Commerce).

Организованная удаленная работа различных предприятий над одним продуктом образует виртуальное предприятие.

Управление в промышленности, как и в любых сложных системах, имеет иерархическую структуру. В общей структуре управления выделяют несколько иерархических уровней, показанных на рис. 3. Автоматизация управления на различных уровнях реализуется с помощью автоматизированных систем управления (АСУ).

Рис. 3. Общая структура управления

Информационная поддержка этапа производства продукции осуществляется автоматизированными системами управления предприятием (АСУП) и автоматизированными системами управления технологическими процессами (АСУТП).

К АСУП относятся системы планирования и управления предприятием ERP (Enterprise Resource Planning), планирования производства и требований к материалам MRP-2 (Manufacturing Requirement Planning) и системы SCM. Наиболее развитые системы ERP выполняют различные бизнес-функции, связанные с планированием производства, закупками, сбытом продукции, анализом перспектив маркетинга, управлением финансами, персоналом, складским хозяйством, учетом основных фондов и т.п. Системы MRP-2 ориентированы, главным образом, на бизнес-функции, непосредственно связанные с производством. В некоторых случаях системы SCM и MRP-2 входят как подсистемы в ERP, в последнее время их чаще рассматривают как самостоятельные системы.

В состав АСУТП входит система SCADA (Supervisory Control and Data Acquisition), выполняющая диспетчерские функции (сбор и обработка данных о состоянии оборудования и технологических процессов) и помогающая разрабатывать ПО для встроенного оборудования. Для непосредственного программного управления технологическим оборудованием используют системы CNC (Computer Numerical Control) на базе контроллеров (специализированных компьютеров, называемых промышленными), которые встроены в технологическое оборудование с числовым программным управлением (ЧПУ). Системы CNC называют также встроенными компьютерными системами.

Эксплуатация, обслуживание, утилизация

Понятие Единого Информационного Пространства (ЕИП) является ключевым понятием CALS-технологий. Потребитель является полноправным участником ЖЦИ на этапе эксплуатации изделия и ему необходимо обеспечить доступ в ЕИП. Однако использование для этих целей PDM-системы нецелесообразно в силу ее большой стоимости и значительного срока внедрения и освоения. Учитывая это, а также то, что потребителю необходимы только эксплуатационные данные об изделии, в качестве средства доступа к ЕИП он будет использовать не PDM-систему, а интерактивные электронные технические руководства (ИЭТР, IETM (Interactive Electronic Technical Manuals)).

Конкретизация задач ИЭТР представлена следующим списком:

• обеспечение пользователя справочным материалом об устройстве и принципах работы изделия;

• обучение пользователя правилам эксплуатации, обслуживания и ремонта изделия;

• обеспечение пользователя справочными материалами, необходимыми для эксплуатации изделия, выполнения регламентных работ и ремонта изделия;

• обеспечение пользователя информацией о технологии выполнения операций с изделием, потребности в необходимых инструментах и материалах, о количестве и квалификации персонала;

• диагностика состояния оборудования и поиска неисправностей;

• подготовка и реализация автоматизированного заказа материалов и запасных частей;

• планирование и учет проведения регламентных работ;

• обмен данными между потребителем и поставщиком.

В настоящее время наиболее известными PDM-системами являются ENOVIA и SmarTeam (Dessault Systemes), Teamcenter (Unigraphics Solutions), Windchill (PTC), mySAP PLM (SAP), BaanPDM (BAAN) и российские системы Лоцман: PLM (Аскон), PDM StepSuite (НПО "Прикладная логистика"), Party Plus (Лоция Софт). Основные разработчики САПР в машиностроении считают целесообразным предлагать комплексные системы PLM, в состав которых входят как модули CAD/CAM/CAE, так и PDM.

Список сокращений

CALS (Continious Acquisition and Life-Cycle Support) - 1) Информационная поддержка изделия на всех этапах жизненного цикла, 2) Непрерывные поставки и поддержка жизненного цикла изделия.

PLM (Product Lifecycle Management) - управление жизненным циклом изделия.

CRM (Customer Relationships Management) - управление взаимоотношениями с заказчиками.

CAD (Computer Aided Design) - система автоматизированного проектирования.

CAM (Computer Aided Manufacturing) - система автоматизированного производства.

CAE (Computer Aided Engineering) - автоматизированное конструирование.

PDM (Product Data Management) - система управления проектными данными.

SCM (Supply Chain Management) - система управления цепочками поставок.

CPC (Collaborative Product Commerce) - система управления данными в интегрированном информационном пространстве.

ERP (Enterprise Resource Planning) - система планирования и управления ресурсами предприятия.

MRP (Manufacturing Requirement Planning) - система планирования производства и требований к материалам.

MES (Manufacturing Execution Systems) - производственная исполнительная система.

SCADA (Supervisory Control and Data Acquisition) - диспетчерское управление и сбор данных.

CNC (Computer Numerical Control) - компьютерное числовое программное управление.

IETM (Interactive Electronic Technical Manuals) - интерактивные электронные технические руководства.

142. Классификация компьютерных архитектур.

Архитектура вычислительной машины (Архитектура ЭВМ, англ. Computer architecture) — концептуальная структура вычислительной машины, определяющая проведение обработки информации и включающая методы преобразования информации в данные и принципы взаимодействия технических средств и программного обеспечения.

В настоящее время наибольшее распространение в ЭВМ получили 2 типа архитектуры: принстонская (фон Неймана) и гарвардская. Обе они выделяют 2 основных узла ЭВМ: центральный процессор и память компьютера. Различие заключается в структуре памяти: в принстонской архитектуре программы и данные хранятся в одном массиве памяти и передаются в процессор по одному каналу, тогда как гарвардская архитектура предусматривает отдельные хранилища и потоки передачи для команд и данных.

По количеству центральных процессоров: однопроцессорные, многопроцессорные, суперскалярные;

Таксономия (Классификация) Флинна (англ. Flynn's taxonomy) — общая классификация архитектур ЭВМ по признакам наличия параллелизма в потоках команд и данных. Была предложена в 1970-е годы Майклом Флинном. Все разнообразие архитектур ЭВМ в этой таксономии Флинна сводится к четырём классам:

• ОКОД — Вычислительная система с одиночным потоком команд и одиночным потоком данных (SISD, Single Instruction stream over a Single Data stream).

• ОКМД — Вычислительная система с одиночным потоком команд и множественным потоком данных (SIMD, Single Instruction, Multiple Data).

• МКОД — Вычислительная система со множественным потоком команд и одиночным потоком данных (MISD, Multiple Instruction Single Data).

• МКМД — Вычислительная система со множественным потоком команд и множественным потоком данных (MIMD, Multiple Instruction Multiple Data).

Типичными представителями SIMD являются векторные архитектуры. К классу MISD ряд исследователей относит конвейерные ЭВМ, однако это не нашло окончательного признания, поэтому можно считать, что реальных систем — представителей данного класса не существует. Класс MIMD включает в себя многопроцессорные системы, где процессоры обрабатывают множественные потоки данных.

143. Кластерная технология в решении «больших» задач.

Кластер — группа компьютеров, объединённых высокоскоростными каналами связи и представляющая с точки зрения пользователя единый аппаратный ресурс.

Кластер — это разновидность параллельной или распределённой системы, которая:

1. состоит из нескольких связанных между собой компьютеров;

2. используется как единый, унифицированный компьютерный ресурс».

Кластер  — совокупность однородных элементов, идентичных объектов, образующих группу единиц.

Классификация кластеров

Обычно различают следующие основные виды кластеров:

1. отказоустойчивые кластеры (High-availability clusters, HA, кластеры высокой доступности)

2. кластеры с балансировкой нагрузки (Load balancing clusters)

3. вычислительные кластеры (Computing clusters)

4. grid-системы (форма распределённых вычислений, в которой «виртуальный суперкомпьютер» представлен в виде кластера соединённых с помощью сети, слабосвязанных компьютеров, работающих вместе для выполнения огромного количества заданий (операций, работ).)

Кластеры высокой доступности

Обозначаются аббревиатурой HA (англ. High Availability — высокая доступность). Создаются для обеспечения высокой доступности сервиса, предоставляемого кластером. Избыточное число узлов, входящих в кластер, гарантирует предоставление сервиса в случае отказа одного или нескольких серверов. Типичное число узлов — два, это минимальное количество, приводящее к повышению доступности. Создано множество программных решений для построения такого рода кластеров.

Кластеры распределения нагрузки

Принцип их действия строится на распределении запросов через один или несколько входных узлов, которые перенаправляют их на обработку в остальные, вычислительные узлы. Первоначальная цель такого кластера — производительность, однако, в них часто используются также и методы, повышающие надёжность. Подобные конструкции называются серверными фермами. Программное обеспечение (ПО) может быть как коммерческим (OpenVMS, MOSIX, Platform LSF HPC, Solaris Cluster Moab Cluster Suite, Maui Cluster Scheduler), так и бесплатным (Sun Grid Engine, Linux Virtual Server).

Вычислительные кластеры

Кластеры используются в вычислительных целях, в частности в научных исследованиях. Для вычислительных кластеров существенными показателями являются высокая производительность процессора в операциях над числами с плавающей точкой (flops) и низкая латентность объединяющей сети, и менее существенными — скорость операций ввода-вывода, которая в большей степени важна для баз данных и web-сервисов. Вычислительные кластеры позволяют уменьшить время расчетов, по сравнению с одиночным компьютером, разбивая задание на параллельно выполняющиеся ветки, которые обмениваются данными по связывающей сети. Специально выделяют высокопроизводительные кластеры (Обозначаются англ. аббревиатурой HPC Cluster — High-performance computing cluster).

Системы распределенных вычислений (grid)

Такие системы не принято считать кластерами, но их принципы в значительной степени сходны с кластерной технологией. Их также называют grid-системами. Главное отличие — низкая доступность каждого узла, то есть невозможность гарантировать его работу в заданный момент времени (узлы подключаются и отключаются в процессе работы), поэтому задача должна быть разбита на ряд независимых друг от друга процессов. Такая система, в отличие от кластеров, не похожа на единый компьютер, а служит упрощённым средством распределения вычислений. Нестабильность конфигурации, в таком случае, компенсируется больши́м числом узлов.

Кластер серверов, организуемых программно

Кластер серверов (в информационных технологиях) — группа серверов, объединённых логически, способных обрабатывать идентичные запросы и использующихся как единый ресурс. Чаще всего серверы группируются посредством локальной сети. Группа серверов обладает большей надежностью и большей производительностью, чем один сервер. Объединение серверов в один ресурс происходит на уровне программных протоколов.

144. Структура системы передачи информации. Основные качественные показатели

Совокупность средств, служащих для передачи информации, называют системой передачи информации (СП).

На рис. 1 представлена обобщенная блок-схема автоматизированной системы

передачи информации.

Рис. 1. Блок схема автоматизированной системы передачи информации

Источник и потребитель информации непосредственно в СП не входят — они являются абонентами системы передачи. Абонентами могут быть компьютеры, маршрутизаторы ЛВС, системы хранения информации, телефонные аппараты, различного рода датчики и исполнительные устройства, а также люди.

В составе структуры СП можно выделить:

• канал передачи (канал связи — КС);

• передатчик информации;

• приемник информации.

Передатчик служит для преобразования полученного от абонента сообщения в сигнал, передаваемый по каналу связи, приемник — для обратного преобразования сигнала в сообщение, поступающее абоненту.

В идеальном случае при передаче должно быть однозначное соответствие между передаваемым и получаемым сообщениями. Однако под действием помех, возникающих в канале связи, в приемнике и передатчике, это соответствие может быть искажено, и тогда говорят о недостоверной передаче информации.

Основными качественными показателями системы передачи информации являются:

• пропускная способность,

• достоверность,

• надежность работы.

Пропускная способность системы (канала) передачи информации — наибольшее теоретически достижимое количество информации, которое может быть передано по системе за единицу времени. Пропускная способность системы определяется физическими свойствами канала связи и сигнала. От пропускной способности канала зависит максимально возможная скорость передачи данных по этому каналу.

145. Линии и каналы связи. Классификация каналов связи.

Линии связи или линии передачи данных - это промежуточная аппаратура и физическая среда, по которой передаются информационные сигналы (данные). В одной линии связи можно образовать несколько каналов связи (виртуальных или логических каналов), например путем частотного или временного разделения каналов. Канал связи - это средство односторонней передачи данных. Если линия связи монопольно используется каналом связи, то в этом случае линию связи называют каналом связи. Канал передачи данных - это средства двухстороннего обмена данными, которые включают в себя линии связи и аппаратуру передачи (приема) данных. Каналы передачи данных связывают между собой источники информации и приемники информации. Классификация каналов связи (КС) показана на рис. 2. По физической природе ЛС и КС на их основе делятся на:

• механические — используются для передачи материальных носителей информации;

• акустические — переносят звуковой сигнал;

• оптические — передают световой сигнал;

• электрические — передают электрический сигнал.

Электрические и оптические КС могут быть:

• проводными, где для передачи сигналов служат проводниковые линии связи

(электрические провода, кабели, световоды и т. д.);

• беспроводными (радиоканалы, инфракрасные каналы и т. д.), использующими для передачи сигналов электромагнитные волны, распространяющиеся по эфиру.

По форме представления передаваемой информации КС делятся на:

• аналоговые — по аналоговым каналам передается информация, представленная в непрерывной форме, то есть в виде непрерывного ряда значений какой-либо физической величины;

• цифровые — по цифровым каналам пересылается информация, представленная в виде цифровых (дискретных, импульсных) сигналов той или иной физической природы.

В зависимости от возможных направлений передачи информации различают:

• симплексные КС, позволяющие передавать информацию только в одном направлении;

• полудуплексные КС, обеспечивающие попеременную передачу информации в прямом и в обратном направлениях;

• дуплексные КС, позволяющие вести передачу информации одновременно и в прямом, и в обратном направлениях.

Каналы связи могут быть, наконец:

• коммутируемыми;

• некоммутируемыми.

Коммутируемые каналы создаются из отдельных участков (сегментов) только на время передачи по ним информации; по окончании сеанса связи такой канал ликвидируется (разрывается).

Некоммутируемые (выделенные) каналы организуются на длительное время и имеют постоянные характеристики по длине, пропускной способности, помехозащищенности.

По пропускной способности их можно разделить на:

• низкоскоростные КС, скорость передачи информации в которых составляет от 50 до 200 бит/с; это телеграфные КС, как коммутируемые (абонентский телеграф), так и некоммутируемые;

• среднескоростные КС, например аналоговые (телефонные) КС; скорость передачи в них от 300 до 9600 бит/с, а в новых стандартах v90-v.92 Международного консультативного комитета по телеграфии и телефонии (МККТТ) и до 56 000 бит/с;

• высокоскоростные (широкополосные) КС, обеспечивающие скорость передачи информации выше 56 000 бит/с.

Для построения компьютерных сетей применяются линии связи, использующие различную физическую среду. В качестве физической среды в коммуникациях используются: металлы (в основном медь), сверхпрозрачное стекло (кварц) или пластик и эфир.

• По виду передачи информации все современные системы электросвязи условно классифицируются на предназначенные для передачи звука, видео, текста.

• В зависимости от среды передачи выделяют электрическую, оптическую и радио- связь.

• В зависимости от назначения сообщений виды электросвязи могут быть квалифицированы на предназначенные для передачи информации индивидуального и массового характера. Также, по временным параметрам виды электросвязи могут быть предназначены для работы в реальном времени или осуществляющие отложенную доставку сообщений.

• Основными первичными сигналами электросвязи являются: телефонный, звукового вещания, факсимильный, телевизионный, телеграфный, передачи данных.

В зависимости от физической среды передачи данных:

• проводные линии связи без изолирующих и экранирующих оплеток;

• кабельные, где для передачи сигналов используются такие линии связи как кабели "витая пара", коаксиальные кабели или оптоволоконные кабели;

• беспроводные (радиоканалы наземной и спутниковой связи), использующие для передачи сигналов электромагнитные волны, которые распространяются по эфиру.

Проводные линии связи

Проводные (воздушные) линии связи используются для передачи телефонных и телеграфных сигналом, а также для передачи компьютерных данных. Эти линии связи применяются в качестве магистральных линий связи. По проводным линиям связи могут быть организованы аналоговые и цифровые каналы передачи данных. Скорость передачи по проводным линиям "простой старой телефонной линии" (POST - Primitive Old Telephone System) является очень низкой. Кроме того, к недостаткам этих линий относятся помехозащищенность и возможность простого несанкционированного подключения к сети.

Кабельные каналы связи

Кабельные линии связи имеют довольно сложную структуру. Кабель состоит из проводников, заключенных в несколько слоев изоляции. В компьютерных сетях используются три типа кабелей.

• Витая пара (twisted pair) — кабель связи, который представляет собой витую пару медных проводов (или несколько пар проводов), заключенных в экранированную оболочку. Существует два типа этого кабеля: неэкранированная витая пара  UTP и экранированная витая пара STP. Характерным для этого кабеля является простота монтажа. Данный кабель является самым дешевым и распространенным видом связи, который нашел широкое применение в самых распространенных локальных сетях с архитектурой Ethernet, построенных по топологии типа “звезда”. Кабель подключается к сетевым устройствам при помощи соединителя RJ45. Кабель используется для передачи данных на скорости 10 Мбит/с и 100 Мбит/с. Витая пара обычно используется для связи на расстояние не более нескольких сот метров.  К недостаткам кабеля "витая пара" можно отнести возможность простого несанкционированного подключения к сети.

• Коаксиальный кабель (coaxial cable) - это кабель с центральным медным проводом, который окружен слоем изолирующего материала для того, чтобы отделить центральный проводник от внешнего проводящего экрана (медной оплетки или слой алюминиевой фольги). Внешний проводящий экран кабеля покрывается изоляцией. Стоимость коаксиального кабеля выше стоимости витой пары и выполнение монтажа сети сложнее, чем витой парой. Коаксиальный кабель применяется, например, в локальных сетях с архитектурой Ethernet, построенных по топологии типа “общая шина”. Коаксиальный кабель более помехозащищенный, чем витая пара и снижает собственное излучение. Пропускная способность – 50-100 Мбит/с. Допустимая длина линии связи – несколько километров. Несанкционированное подключение к коаксиальному кабелю сложнее, чем к витой паре. 

• Кабельные оптоволоконные каналы связи. Оптоволоконный кабель (fiber optic) – это оптическое волокно на кремниевой или пластмассовой основе, заключенное в материал с низким коэффициентом преломления света, который закрыт внешней оболочкой.

Оптическое волокно передает сигналы только в одном направлении, поэтому кабель состоит из двух волокон. На передающем конце оптоволоконного кабеля требуется преобразование электрического сигнала в световой, а на приемном конце обратное преобразование. Основное преимущество этого типа кабеля – чрезвычайно высокий уровень помехозащищенности и отсутствие излучения. Несанкционированное подключение очень сложно.  Скорость передачи данных 3Гбит/c. Основные недостатки оптоволоконного кабеля –  это сложность его монтажа, небольшая механическая прочность и чувствительность к ионизирующим излучениям.

Беспроводные (радиоканалы наземной и спутниковой связи) каналы связи

Радиоканалы наземной (радиорелейной и сотовой) и спутниковой связи образуются с помощью передатчика и приемника радиоволн и относятся к технологии беспроводной передачи данных.

• Радиорелейные каналы связи. Радиорелейные каналы связи состоят из последовательности станций, являющихся ретрансляторами. Связь осуществляется в пределах прямой видимости, дальности между соседними станциями - до 50 км. Цифровые радиорелейные линии связи (ЦРРС) применяются в качестве региональных и местных систем связи и передачи данных, а также для связи между базовыми станциями сотовой связи.

• Спутниковые каналы связи. В спутниковых системах используются антенны СВЧ-диапазона частот для приема радиосигналов от наземных станций и ретрансляции этих сигналов обратно на наземные станции. В спутниковых сетях используются три основных типа спутников, которые находятся на геостационарных орбитах, средних или низких орбитах. Спутники запускаются, как правило, группами. Разнесенные друг от друга они могут обеспечить охват почти всей поверхности Земли. Работа спутникового канала передачи данных представлена на рисунке

Целесообразнее использовать спутниковую связь для организации канала связи между станциями, расположенными на очень больших расстояниях, и возможности обслуживания абонентов в самых труднодоступных точках. Пропускная способность высокая – несколько десятков Мбит/c.

• Сотовые каналы связи. Радиоканалы сотовой связи строятся по тем же принципам, что и сотовые телефонные сети. Сотовая связь - это беспроводная телекоммуникационная система, состоящая из сети наземных базовых приемо-передающих станций и сотового коммутатора (или центра коммутации мобильной связи). Базовые станции подключаются к центру коммутации, который обеспечивает связь, как между базовыми станциями, так и с другими телефонными сетями и с глобальной сетью Интернет. По выполняемым функциям центр коммутации аналогичен обычной АТС проводной связи. LMDS (Local Multipoint Distribution System) - это стандарт сотовых сетей беспроводной передачи информации для фиксированных абонентов. Система строится по сотовому принципу, одна базовая станция позволяет охватить район радиусом несколько километров (до 10 км) и подключить несколько тысяч абонентов. Сами БС объединяются друг с другом высокоскоростными наземными каналами связи либо радиоканалами. Скорость передачи данных до 45 Мбит/c.

• Радиоканалы WiMAX (Worldwide Interoperability for Microwave Access) аналогичны Wi-Fi. WiMAX, в отличие от традиционных технологий радиодоступа, работает и на отраженном сигнале, вне прямой видимости базовой станции. Эксперты считают, что мобильные сети WiMAX открывают гораздо более интересные перспективы для пользователей, чем фиксированный WiMAX, предназначенный для корпоративных заказчиков. Информацию можно  передавать на расстояния до 50 км со скоростью до 70 Мбит/с.

• Радиоканалы MMDS (Multichannel Multipoint Distribution System). Эти системы способна обслуживать территорию в радиусе 50—60 км, при этом прямая видимость передатчика оператора является не обязательной. Средняя гарантированная скорость передачи данных составляет 500 Кбит/с — 1 Мбит/с, но можно обеспечить до 56 Мбит/с на один канал.

• Радиоканалы для локальных сетей. Стандартом беспроводной связи для локальных сетей является технология Wi-Fi. Wi-Fi обеспечивает подключение в двух режимах: точка-точка (для подключения двух ПК) и инфраструктурное соединение (для подключения несколько ПК к одной точке доступа). Скорость обмена данными до 11 Mбит/с при подключении точка-точка и до 54 Мбит/с при инфраструктурном соединении.

• Радиоканалы Bluetooth - это технология передачи данных на короткие расстояния (не более 10 м) и может быть использована для создания домашних сетей. Скорость передачи данных не превышает 1 Мбит/с.

146. Системы передачи документированной информации

3 категории систем передачи документированной инфо:

1. Курьер, факс, эл.почта.

2. Системы электронного документооборота

3. Модуль ERP – СЭД.

«Информационная система и организация».

147. Функциональные обязанности ит – директора.

ИТ - директор – это топ-менеджер, участвующий в разработке стратегических решений предприятия и координирующий взаимоотношения ИТ – служб с другими подразделениями.

Лидерские навыки и коммуникативные способности – вот два основных качества, которыми должен обладать современный ИТ – директор, поскольку большинству их них приходится общаться с гораздо большим числом людей в организации, чем любому другому руководителю. Большинство современных руководителей ИТ – служб имеют значительный опыт работы в областях, не связанных с информационными технологиями. Теперь технологии занимают не более половины рабочего времени ИТ- директора, а остальное время посвящено решению проблем бизнеса. Если раньше работа ИТ- директора была направлена на внутреннюю деятельность компании, то работа современных руководителей информационной службы во многом напоминает работу министра иностранных дел.

Исследователи Джеймс Кэш и Кери Пирлсон выделяют пять основных ролей, которые приходится играть ИТ- директору: бизнес-стратег, ИТ – стратег, инициатор перемен, поборник новых технологий, функциональный лидер

1. Задача ИТ- директора как бизнес-стратега заключается в поиске наилучших бизнес-методов при одновременном обеспечении роста выгод и сокращения затрат. Причем усовершенствования должны проводиться быстро, прежде чем неизбежное давление со стороны конкурентов сведет преимущество на нет.

Некоторые компании объединяют обязанности ИТ – директора с другими руководящими функциями для того, чтобы ИТ-директор максимально хорошо ориентировался в бизнес-процессах.

2. В роли ИТ – стратега директор действует как проповедник новых технологий. В частности, он должен четко представлять последние тенденции развития информационных технологий, знать рынок программного обеспечения, участвовать в переговорах с акционерами и поставщиками ИТ.

3. Выступая в роли инициатора перемен, руководитель информационной службы должен уметь перебороть организационное сопротивление переменам, аргументировано убеждая противников, демонстрируя выгоды новых инициатив.

4. ИТ – директор как поборник новых технологий должен помогать организации разумно развертывать технологии. Он может действовать как проповедник новой программы, нового стандарта, разрабатывать программу производственного обучения для ускорения перехода на новую технику, удерживать первоклассных технических специалистов.

5. В роли функционального лидера ИТ – директор выполняет стандартные обязанности руководителя: оценивает, нанимает, продвигает и увольняет персонал; защищает интересы своих сотрудников; планирует проекты и управляет ресурсами

Исходя из того, что основными обязанностями руководителя ИТ - службы является формирование и развитие ИТ – инфраструктуры в строгом соответствии со стратегией и бизнес-целями компании, можно сформулировать следующие требования к ИТ – директору:

• Профессионализм и опыт в выборе и оптимальном использовании информационных технологий для обеспечения компании конкурентных преимуществ;

• Понимание бизнеса стратегии развития своей организации;

• Знание общих принципов управления в своей организации;

• Знания и опыт в отрасли, в которой работает компания;

• Способность формировать стратегию развития ИТ и управлять ею;

• Владение методами управления портфелем ИТ – проектов;

• Профессионализм в области управления персоналом;

• Коммуникабельность;

• Способность взаимодействовать с внешней бизнес-средой;

• Способность нанимать, развивать и удерживать высокопрофессиональных ИТ – специалистов;

• Способность обеспечить бесперебойную работу службы эксплуатации;

Умение наиболее эффективно использовать аппаратно-программные средства

«Базы данных и базы знаний».

148. Модели и формы организации данных.

Хранимые в базе данные имеют определенную логическую структуру, т.е описываются некоторой моделью представления данных (моделью данных). Модель данных — это некоторая абстракция, которая, будучи приложима к конкретным данным, позволяет пользователям и разработчикам трактовать их уже как информацию, то есть сведения, содержащие не только данные, но и взаимосвязь между ними.

К числу классических относятся следующие модели данных:

-Иерархическая

-Сетевая

-Реляционная

В последние годы появились и быстро развиваются следующие модели данных:

-Постреляционная

-Многомерная

-Объектно-орентированная

Кроме того, разрабатываются системы, основанные на других моделях данных, расширяющих известные модели: объектно-реляционные, дедуктивно-объектно-ориентированные, семантические, концептуальные и другие. Некоторые из них служат для интеграции баз данных, баз знаний и языков программирования.

Иерархическая модель

В иерархической модели связи между деревьями можно описать с помощью упорядоченного графа (или дерева).

К достоинствам иерархической модели данных относится эффективное использование памяти ЭВМ, достаточно быстрая обработка данных. Иерархическая модель данных удобна для иерархически упорядоченной информации.

Недостатком иерархической модели является её громоздкость для обработки информации со сложными логическими связями, и сложность понимания для обычного пользователя.

На иерархической модели данных основано ограниченное количество СУБД, таких как IMS, PC/FOCUS, Team-Up, Data Edge, и отечественный Ока, ИНЭС и МИРИС.

Типичным представителем (наиболее известным и распространенным) является Information Management System (IMS) фирмы IBM. Первая версия появилась в 1968 г.

Сетевая модель данных позволяет отображать разнообразные взаимосвязи элементов данных в виде произвольного графа. Для описания сетевой модели используется две группы типов: запись и связь. Тип «связь» определяется для двух типов записи: «предок» и «потомок». На формирование связи никаких ограничений не накладывается. Если в иерархических структурах запись - потомок могла иметь только одну запись-предка, то в сетевой модели данных запись –потомок может иметь произвольное число записей –предков.

Достоинством сетевой модели данных является то, что эта модель представляет больше возможностей для образования всевозможных связей между записями.

Недостатком сетевой модели данных является высокая сложность и жесткость БД, построенной на её основе, и сложность для понимания пользователем. Кроме того, трудно проконтролировать целостность связей из-за того, что связи создаются достаточно произвольно.

Системы Бд на основе сетевой модели не получили широкого распространения. Наиболее известными сетевыми СУБД являются : IDMS, Db_VistaIII, СЕТЬ, СЕТОР и КОМПАС

Реляционная модель данных (РМД) предложена сотрудником фирмы IBM Эдгаром Коддом и основывается на понятии отношение (relation).

Наглядной формой представления отношения является привычная для человеческого восприятия двумерная таблица.

Достоинство реляционной модели данных заключается в простоте, понятности и удобстве физической реализации на ЭВМ.

Основными недостатками реляционной модели являются следующие: отсутствие стандартных средств идентификации отдельных записей, а также сложность описания иерархических и сетевых связей.

Примеры зарубежных СУБД: dBase III Plus, dBaseIV (Ashton-Tate), FoxPro, DB2 (IBM), Paradox, VisualFoxPro и Access (MicroSoft), Clarion, Ingres, Oracle

Отечественные: ПАЛЬМА, HyTech.

149. Методология проектирования баз данных.

Этапы проектирования баз данных связаны с многоуровневой организацией данных. В процессе научных исследований, посвященных тому, как именно должна быть устроена СУБД, предлагались различные способы реализации. Самым жизнеспособным из них оказалась предложенная американским комитетом по стандартизации ANSI (American National Standards Institute) трехуровневая система организации БД.

Здесь, в соответствии с предложениями исследовательской группы по системам управления данными Американского национального института стандартов ANSI/X3/SPARC, а также CODASYL (Conference on Data Systems Languages), выделяется три уровня представления данных:

-внешний уровень (с точки зрения конечного пользователя и прикладного программиста),

-концептуальный уровень (с точки зрения СУБД),

-внутренний уровень (с точки зрения системного программиста).

1.Уровень внешних моделей — самый верхний уровень, где каждая модель имеет свое «видение» данных. Этот уровень определяет точку зрения на БД отдельных приложений. Каждое приложение видит и обрабатывает только те данные, которые необходимы именно этому приложению. Например, система распределения работ использует сведения о квалификации сотрудника, но ее не интересуют сведения об окладе, домашнем адресе и телефоне сотрудника, и наоборот, именно эти сведения используются в подсистеме отдела кадров.

2.Концептуальный уровень — центральное управляющее звено, здесь база данных представлена в наиболее общем виде, который объединяет данные, используемые всеми приложениями, работающими с данной базой данных. Фактически концептуальный уровень отражает обобщенную модель предметной области (объектов реального мира), для которой создавалась база данных. Как любая модель, концептуальная модель отражает только существенные, с точки зрения обработки, особенности объектов реального мира.

3.Физический уровень — собственно данные, расположенные в файлах или в страничных структурах, расположенных на внешних носителях информации.

Эта архитектура позволяет обеспечить логическую (между уровнями 1 и 2) и физическую (между уровнями 2 и 3) независимость при работе с данными. Логическая независимость предполагает возможность изменения одного приложения без корректировки других приложений, работающих с этой же базой данных. Физическая независимость предполагает возможность переноса хранимой информации с одних носителей на другие при сохранении работоспособности всех приложений, работающих с данной базой данных. Это именно то, чего не хватало при использовании файловых систем. Выделение концептуального уровня позволило разработать аппарат централизованного управления базой данных.

Создание базы данных предполагает интеграцию данных, предназначенных для решения нескольких прикладных задач разных пользователей. Соответственно, при интеграции данных должны учитываться требования к данным каждого пользователя, основанные на его представлении о данных и связях между ними. Далее эти требования должны обобщаться в единое представление, которое и будет служить основой для построения единой базы данных

150. Понятие и технология хранилищ данных.

Хранилище данных (англ. Data Warehouse) — предметно-ориентированная информационная корпоративная база данных, специально разработанная и предназначенная для подготовки отчётов, анализа бизнес-процессов с целью поддержки принятия решений в организации. 

Принципы организации хранилища

1. Проблемно-предметная ориентация. Данные объединяются в категории и хранятся в соответствии с областями, которые они описывают, а не с приложениями, которые они используют.

2. Интегрированность. Данные объединены так, чтобы они удовлетворяли всем требованиям предприятия в целом, а не единственной функции бизнеса.

3. Некорректируемость. Данные в хранилище данных не создаются: т.е. поступают из внешних источников, не корректируются и не удаляются.

4. Зависимость от времени. Данные в хранилище точны и корректны только в том случае, когда они привязаны к некоторому промежутку или моменту времени

Дизайн хранилищ данных

Существуют два архитектурных направления – нормализованные хранилища данных и размерностные хранилища.

В нормализованных хранилищах, данные находятся в предметно ориентированных таблицах третьей нормальной формы. Нормализованные хранилища характеризуются как простые в создании и управлении, недостатки нормализованных хранилищ – большое количество таблиц как следствие нормализации, из-за чего для получения какой-либо информации нужно делать выборку из многих таблиц одновременно, что приводит к ухудшению производительности системы.

Размерностные хранилища используют схему "звезда" или "снежинка". При этом в центре звезды находятся данные (Таблица фактов), а размерности образуют лучи звезды. Различные таблицы фактов совместно используют таблицы размерностей, что значительно облегчает операции объединения данных из нескольких предметных таблиц фактов (Пример – факты продаж и поставок товара). Таблицы данных и соответствующие размерности образуют архитектуру "ШИНА". Размерности часто создаются в третьей нормальной форме (медленно изменяющиеся размерности), для протоколирования изменения в размерностях. Основным достоинством размерностных хранилищ является простота и понятность для разработчиков и пользователей, также, благодаря более эффективному хранению данных и формализованным размерностям, облегчается и ускоряется доступ к данным, особенно при сложных анализах. Основным недостатком является более сложные процедуры подготовки и загрузки данных, а также управление и изменение размерностей данных.

Автором концепции Хранилищ Данных (Data Warehouse) является Б. Инмон, который определил Хранилища Данных как: "предметно-ориентированные, интегрированные, неизменчивые, поддерживающие хронологию наборы данных, организованные для целей поддержки управления", призванные выступать в роли "единого и единственного источника истины", обеспечивающего менеджеров и аналитиков достоверной информацией, необходимой для оперативного анализа и принятия решений.

В основе концепции Хранилищ Данных лежат две основополагающие идеи.

1.Интеграция ранее разъединенных детализированных данных в едином Хранилище Данных, их согласование и, возможно, агрегация:

-исторических архивов;

-данных из традиционных СОД;

-данных из внешних источников.

2.Разделение наборов данных, используемых для операционной обработки, и наборов данных, применяемых для решения задач анализа.

В области информационных технологий всегда существовали два взаимодополняющих друг друга направления развития:

-системы, ориентированные на операционную обработку данных - системы обработки данных (СОД);

-системы, ориентированные на анализ данных - системы поддержки принятия решений (СППР).

Таблица 2. Основные требования к данным в Хранилище Данных.

Моделью данных в ХД служат гиперкубы, т.е. многомерные базы данных, в ячейках которых находятся анализируемые данные. По осям многомерного куба указываются измерители объекта с различных точек зрения.

На пересечении осей измерений находятся данные, количественно характеризующие события, факты, процессы (объемы продаж, остатки товаров на складах, прибыль, затраты и т.д.).

Оси измерений позволяют создавать многомерную модель данных (гиперкуб), над которым можно выполнять следующие операции:

-срез;

-вращение;

-консолидация или детализация.

151. Функциональность субд.

База данных (БД) – именованная совокупность структурированных данных, отражающая состояние объектов и их взаимосвязь в некоторой предметной области.

Система Управления Базами Данных (СУБД)– комплекс программных и языковых средств, необходимых для

• управление данными во внешней памяти (на дисках);

• управление данными в оперативной памяти с использованием дискового кэша;

• журнализация изменений, резервное копирование и восстановление базы данных после сбоев;

• поддержка языков БД (язык определения данных, язык манипулирования данными).

• создания БД,

• поддержания БД в актуальном состоянии,

• организации поиска и

• совместного использования БД многими пользователями.

Примеры СУБД:

Любая СУБД поддерживает и реализует конкретный вид модели данных. Большая часть СУБД поддерживает реляционную модель

При выборе СУБД оцениваются следующие функциональные возможности и характеристики СУБД:

1. Производительность СУБД

2. Обеспечение целостности данных на уровне базы данных

3. Обеспечение безопасности

4. Работа в многопользовательских средах

5. Импорт-экспорт

6. Доступ к данным посредством языка SQL

7. Возможности запросов и инструментальные средства разработки прикладных программ

1. Производительность СУБД

Производительность СУБД оценивается:

-временем выполнения запросов;

-скоростью поиска информации в неиндексированных полях;

-максимальным числом параллельных обращений к данным в многопользовательском режиме и т.д.

2. Обеспечение целостности данных на уровне базы данных

Эта характеристика подразумевает наличие средств, позволяющих удостовериться, что информация в базе данных всегда остается корректной и полной.

Должны быть установлены правила целостности, и они должны храниться вместе с базой данных и соблюдаться на глобальном уровне.

К средствам обеспечения целостности данных на уровне СУБД относятся:

-встроенные средства для назначения первичного ключа, в том числе средства для работы с типом «Счетчик»;

-средства поддержания ссылочной целостности, которые обеспечивают запись информации о связях таблиц и автоматически пресекают любую операцию, приводящую нарушению ссылочной целостности, и даже реализуют каскадное обновление и удаление информации

-средства для отслеживания любых изменений значения поля, т.е. возможность формировать свойства (маски, значения по умолчанию,…) и условия на значения к полю/записи

3. Обеспечение безопасности

Средства безопасности данных обеспечивают выполнение следующих операций:

-шифрование прикладных программ;

-шифрование данных;

-защиту паролем;

-ограничение уровня доступа (к базе данных, к таблице, к словарю, для пользователя).

4. Работа в многопользовательских средах

предполагает выполнение СУБД функций, обеспечивающих целостность базы при параллельном (одновременном) доступе к элементу данных нескольких пользователей и работу с сетевыми системами (NetWare, Unix, LAN Manager,…).

5. Импорт-экспорт

Эта характеристика отражает:

-возможность обработки СУБД информации, подготовленной другими программными средствами;

-возможность использования другими программами данных, сформированных средствами рассматриваемой СУБД.

6. Доступ к данным посредством языка SQL

Поддержка языка SQL позволяет использовать СУБД как средство для разработки систем Клиент-Сервер.

7. Возможности запросов и инструментальные средства разработки прикладных программ

К элементам инструментария разработки приложений можно отнести:

-мощные языки программирования (для квалифицированных пользователей);

-различные Мастера и Конструкторы для реализации меню, экранных форм ввода-вывода данных и отчетов;

152. Языки баз данных и их развитие. (в этом вопросе ваще!!! не уверена)

Для подготовки запросов в различных СУБД чаще всего используются два основных языка описания запросов:

QBE (Query By Example) — язык запросов по образцу, (иногда также используют термин QBF – запрос по форме);

SQL (Structured Query Language) — структурированный язык запросов.

По возможностям манипулирования данными при описании запросов указанные языки практически эквивалентны. Более того, на практике запрос, составленный на QBE, обычно транслируется в SQL – запрос и лишь затем выполняется.

Главное отличие между данными языками заключается в способе формирования запросов: язык QBE предполагает ручное или визуальное формирование запроса, в то время как использование SQL означает программирование запроса.

В 1987 году SQL стал международным стандартом языка баз данных и начал внедряться во все распространенные СУБД персональных компьютеров.

Язык SQL предназначен для выполнения:

а) операций над таблицами (создание, удаление, изменение структуры);

б) над данными таблиц (выборка, изменение, добавление и удаление)

в) некоторых сопутствующих операций (управление доступом, управление индексами, управление транзакциями и др.).

SQL является непроцедурным языком и не содержит операторов управления, организации подпрограмм, ввода-вывода и т.п. В связи с этим SQL автономно не используется, обычно он погружен в среду встроенного языка программирования СУБД (например, FoxPro СУБД Visual FoxPro, ObjectPAL СУБД Paradox, Visual Basic for Applications СУБД Access).

Язык SQL не обладает функциями полноценного языка разработки, а ориентирован на доступ к данным, поэтому его включают в состав средств разработки программ. В этом случае его называют встроенным SQL. Стандарт языка SQL поддерживают современные реализации следующих языков программирования: PL/1, Ada, С, COBOL, Fortran, MUMPS и Pascal.

Язык SQL – первый и пока единственный стандартный язык для работы с базами данных, который получил достаточно широкое распространение. Практически все крупнейшие разработчики СУБД в настоящее время создают свои продукты с использованием языка SQL либо с SQL-интерфейсом. Он стал частью архитектуры приложений, является стратегическим выбором многих крупных и влиятельных организаций.

Язык SQL используется в других стандартах и даже оказывает влияние на разработку иных стандартов. Создание языка способствовало не только выработке необходимых теоретических основ, но и подготовке успешно реализованных технических решений. Начали появляться специализированные реализации языка, предназначенные для новых рынков: системы управления обработкой транзакций (OnLine Transaction Processing, OLTP) и системы оперативной аналитической обработки или системы поддержки принятия решений (OnLine Analytical Processing, OLAP).

153. Базы знаний: понятие, особенности и основные свойства.

База знаний – это одна из форм информационного моделирования, представляющая собой знания человека (эксперта, специалиста), помещенные в память компьютера в соответствии с некоторой моделью. Модель, как известно, - это правила или соглашения, выполнение которых позволяет представить некоторую сферу знаний в том виде, которая позволяет использовать формальные (программные) средства для их обработки (получение новых знаний).

В начале 80 годов в исследованиях по искусственному интеллекту сформировалось самостоятельное направление, получившее название "экспертные системы" (ЭС). Цель исследований по ЭС состоит в разработке программ, которые при решении задач, трудных для человека, получают результаты, не уступающие по качеству и эффективности решениям, получаемым экспертом. Исследователи в области ЭС для названия своей дисциплины часто используют также термин "инженерия знаний“.

Главное отличие ЭС от других программных средств – это наличие базы знаний, которая является центральным элементом экспертной системы

Можно дать следующее определение экспертной системы: ЭС – это сложные программные комплексы, аккумулирующие знания специалистов в конкретных предметных областях и тиражирующие этот опыт для консультаций менее квалифицированных специалистов.

Наибольшее распространение. получила продукционная модель представления знаний При использовании продукционной модели база знаний состоит из набора правил. Программа, управляющая перебором правил, называется машиной вывода или интерпретатором правил. Она выполняет две функции:

-во-первых, просматривает существующие факты из рабочей базы данных и правила из базы знаний и добавляет при необходимости и по возможности новые факты;

-во-вторых, определяет порядок просмотра и применения правил.

154. Модели представления знаний.

Модели представления знаний

Существуют десятки моделей (или языков) представления знаний для различных предметных областей. Большинство из них может быть сведено к следующим классам:

-Продукционные модели;

-Семантические сети;

-Фреймы;

Семантические сети

Термин семантическая означает «смысловая», а сама семантика – это наука, устанавливающая отношения между символами и объектами, которые они обозначают, то есть наука, определяющая смысл знаков.

Семантическая сеть – это ориентированные граф, вершины которого – понятия, а дуги – отношения между ними.

В качестве понятий обычно выступают абстрактные или конкретные объекты, а отношения – это связи типа: «это» («is»), «имеет частью» («has part»), «принадлежит». Характерной особенностью семантических сетей является обязательное наличие трех типов отношений:

-Класс – элемент класса (цветок – роза);

-Свойство – значение (цвет – желтый)

-Пример элемента (роза – чайная)

Наиболее часто в семантических сетях используются следующие отношения:

-Связи типа «часть-целое» («класс – подкласс», «элемент – множество»)

-Функциональные связи (определяемые обычно глаголами «производит», «влияет»)

-Количественные (больше, меньше, равно)

-Пространственные (далеко от, близко от)

-Временные (раньше, позже, в течение)

-Атрибутивные связи (иметь свойство, иметь значение)

-Логические связи (И, ИЛИ, НЕ)

Проблема поиска решения в базе знаний сводится к задаче поиска фрагмента сети, соответствующего некоторой подсети, отражающей поставленный запрос к базе.

Данная модель представления знаний была предложена американским психологом Куиллианом. Основным преимуществом является то, что она более других соответствует современным представлениям об организации долговременной памяти человека.

-Недостатком этой модели является сложность организации процедуры поиска вывода на семантической сети.

-Для реализации семантических сетей существуют специальные сетевые языки: NET, язык реализации сетей SIMER + MIR. Существуют ЭС, использующие семантические сети в качестве языка представления знаний – PROSPECPOR, CASNET, TORUS.

ФРЕЙМЫ

Термин Фрейм (от английского “FRAME” рамка) был предложен Марвином Минским в 1979 году для обозначения структуры знаний ля восприятия пространственных сцен. Эта модель, как и семантическая сеть имеет психологическое обоснование.

Фрейм – это абстрактный образ для представления некоего стереотипа восприятия.

В психологии и философии известно понятие абстрактного образа. Например, слово «комната», произнесенное вслух, порождает у слушающих образ комнаты: «жилое помещение с четырьмя стенами, полом, потолком, окнами и дверью».

Из этого описания ничего нельзя убрать. Например, убрав окна, мы получаем чулан, а не комнату. Но в нем есть «дырки» или «слоты» - это незаполненные значения некоторых атрибутов – например, количество окон, цвет стен, высота потолка и др.

В теории фреймов такой образ комнаты называется фреймом комнаты. Также, фреймом называется формализованная модель для отображения образа.

Различают фреймы образцы, или прототипы, и фреймы – экземпляры, которые создаются для отображения реальных фактических ситуаций на основе поступающих данных. Модель фрейма является достаточно универсальной, поскольку позволяет отобразить различные знания через:

-Фреймы – структуры, использующиеся для обозначения объектов и понятий;

-Фреймы – роли (менеджер, кассир, клиент)

-Фреймы – сценарии (собрание акционеров, вручение дипломов, празднование именин)

-Фреймы – ситуации (тревога, авария)

Структура фрейма может быть представлена как список свойств.

Важным свойством теории фреймов является заимствование из теории семантических сетей – наследование свойств. И во фреймах, и в семантических сетях наследование происходит по АКО связям. Слот АКО указывает на слот более высокого уровня иерархии, откуда переносятся значения аналогичных слотов.

Здесь понятие «ученик» наследует свойства фреймов «ребенок» и «человек», которые находятся на более высоком уровне иерархии. Так, на вопрос «любит ли ученик сладкое» следует ответ «да», так как этим свойством обладает фрейм ребенок. Наследование свойства может быть частичным, например, возраст для ученика не наследуется из фрейма «ребенок», а указывается явно в собственном фрейме

Основным преимуществом фреймовой модели является её гибкость и наглядность.

Известны фрейм – ориентированные промышленные экспертные системы: ANALIST, MODIS, TRISTAN, ALTERID. Язык представления фреймов – FRL – Frame Representation Language/

Продукционная модель – или модель, основанная на правилах, позволяет представить знания в виде предложений типа «Если (условие), то (действие)».

Под «условием» (антецедентом) понимается некоторое предложение-образец, по которому осуществляется поиск в базе данных, а под «действием» (консеквентом) – действия, выполняемые при успешном исходе поиска (они могут быть промежуточными, выступающими далее как условия и терминальными или целевыми, завершающими работу системы).

Чаще всего вывод на такой базе знаний бывает прямой (от данных к поиску цели) или обратный (от цели для её подтверждения – к данным). Данные – это исходные факты, хранящиеся в базе фактов, на основании которых запускается машина вывода или интерпретатор правил, перебирающий правила из продукционной базы знаний.

Правило 1. ЕСЛИ индекс цен возрастет не менее чем на 3% (условие В)

ct(В)

И цены на энергоносители вырастут не более чем на 19%

(условие С), ct(С) = 0,6

ТО акции покупать (заключение А) ct(А) =?, ct(правила 1) =

0,8.

Правило 2. ЕСЛИ ВВП возрастет не менее чем на 1,5% (условие Д) ct(Д)

= 0,4

ИЛИ ставки Центрального банка будут в пределах 12%

(условие Е) ct(Е) = 0,7

ИЛИ объем экспорта возрастет более чем на 5% (условие G)

ct(G) = 0,5

ТО индекс цен возрастет не менее чем на 3%. (заключение В)

ct(В) = ?, ct(правила 2) = 0,98.

Продукционная модель чаще всего применяется в промышленных экспертных системах. Она привлекает разработчиков своей наглядностью, высокой модульностью, легкостью внесения дополнений и изменений и простотой механизма логического вывода.

155. Системы управления знаниями организации.

Управле́ние зна́ниями (англ.knowledge management) — это методология, направленная на повышение уровня конкурентоспособности и защищенности компании за счет использования полного набора инструментов защиты, управления и экономики нематериальных активов компании. Рассматривает стратегии, направленные на предоставление вовремя нужных знаний тем членам сообщества, которым эти знания необходимы для того, чтобы повысить эффективность деятельности сообщества.

КМ – это установленный в корпорации формальный порядок работы с информационными ресурсами для облегчения доступа к знаниям и повторного их использования с помощью современных информационных технологий. При этом знания классифицируются и распределяются по категориям в соответствии с предопределенной, но развивающейся онтологией структурированных и полуструктурированных баз данных и баз знаний. Основная цель КМ – сделать знания доступными и повторно используемыми на уровне всей корпорации.

Для применения систем КМ используются разнообразные технологии: электронная почта; базы и хранилища данных; системы групповой поддержки; браузеры и системы поиска; корпоративные сети и Internet; экспертные системы и системы баз знаний; интеллектуальные системы.

Традиционно проектировщики систем КМ ориентировались лишь на отдельные группы потребителей – главным образом менеджеров, работающих с тем, что обычно называется Исполнительной информационной системой (EIS -Executive Information System). Такая система содержит набор инструментальных средств для нисходящего доступа к базам данных, – все, что необходимо для поддержки принятия решений в процессе управления корпорацией. Более современные КМ системы спроектированы уже в расчете на целую организацию. Если руководству организации необходим доступ к информации и знаниям, рядовые сотрудники тоже могут быть заинтересованы в этой информации. Кроме того, технология КМ идеально подходит для рабочих групп, не связанных с управлением, например, групп поддержки клиентов, когда запросы пользователей и ответы на них кодируются и вводятся в базу данных, доступную всем сотрудникам компании, обслуживающим клиентов.

The American Productivity & Quality Center, неприбыльная образовательно-исследовательская организация, рассматривает управление знаниями как совокупность стратегий и процессов по выявлению, приобретению, распространению, использованию, контролю и обмену знаниями, необходимыми для обеспечения конкурентоспособности бизнеса

Ресурсы знаний различаются в зависимости от отраслей индустрии и приложений, но как правило, они включают руководства, письма, новости, информацию о заказчике, сведения о конкурентах и данные, накопившиеся в процессе работы. Для применения систем КМ используются разнообразные технологии: электронная почта; базы и хранилища данных; системы групповой поддержки; браузеры и системы поиска; корпоративные сети и Internet; экспертные системы и системы баз знаний; интеллектуальные системы.

Управление знаниями – это совокупность процессов, которые управляют созданием, распространением, обработкой и использованием знаний внутри предприятия

Необходимость разработки КМ – систем обусловлена следующими причинами:

-Работники предприятия тратят слишком много времени на поиск необходимой информации;

-Опыт ведущих и наиболее квалифицированных специалистов используется только ими самими

-Ценная информация захоронена в огромном количестве документов и данных. доступ которым затруднен.

-Дорогостоящие ошибки повторяются из-за недостаточной информированности и игнорирования предыдущего опыта

156. Экспертные системы: основные понятия, обобщенная структура.

Основное направление интеллектуальных технологий сегодня = это обработка знаний. Системы, ядром которых является база знаний, называют интеллектуальными.

Наиболее распространенным видом интеллектуальных систем являются экспертные системы

ЭС предназначены для так называемых неформализованных задач. Неформализованные задачи обычно обладают следующими особенностями:

• ошибочностью, неоднозначностью, неполнотой и противоречивостью исходных данных;

• ошибочностью, неоднозначностью, неполнотой и противоречивостью знаний о проблемной области и решаемой задаче;

• большой размерностью пространства решения, т.е. перебор при поиске решения весьма велик;

• динамически изменяющимися данными и знаниями.

. Многие специалисты считают, что эти задачи являются наиболее массовым классом задач, решаемых ЭВМ.

ЭС – это класс ИС, ориентированный на тиражирование опыта высококвалифицированных специалистов в областях, где качество принятия решений традиционно зависит от уровня экспертизы, например, медицина, юриспруденция, геология, экономика, военное дело

Экспертные системы достаточно молоды – первые системы такого рода, MYCIN и DENDRAL появились в США в конце 70-х. В настоящее время насчитывается несколько тысяч промышленных ЭС, которые дают советы:

• По управлению перевозками – AIRPLAN

• По прогнозу военных действий ANALIST, BATTLE

• По оценке финансовых рисков – RAD

• По налогообложению - Rune

• По постановке медицинских диагнозов – ARAMIS

Главное отличие ИС и ЭС от других программных средств – это наличие базы знаний.

Можно дать следующее определение экспертной системы: ЭС – это сложные программные комплексы, аккумулирующие знания специалистов в конкретных предметных областях и тиражирующие этот опыт для консультаций менее квалифицированных специалистов.

Определим основные термины:

Пользователь – специалист предметной области, для которого предназначена система. Обычно его квалификация не очень высока, поэтому он нуждается в помощи экспертной системы.

Эксперт – специалист высокой квалификации, способный пополнять базу знаний.

Инженер по знаниям - специалист в области искусственного интеллекта, выступающий в роли промежуточного буфера между экспертом и базой знаний. Синонимы: когнитолог, аналитик, инженер- интерпретатор.

Интерфейс пользователя - комплекс программ, реализующих диалог пользователя с ЭС как на стадии ввода информации, так и при получении результатов

База знаний – совокупность знаний предметной области, записанная на машинный носитель в форме, понятной эксперту и пользователю.

Решатель – программа, моделирующая ход рассуждений эксперта на основании знаний, имеющихся в БЗ. Синонимы: машина вывода, блок логического вывода, дедуктивная машина.

Подсистема объяснений – программа, позволяющая пользователю получить ответ на вопросы «Как была получена та или иная рекомендация?» и «Почему система приняла такое решение?» Развитые подсистемы объяснений поддерживают и другие типы вопросов.

Интеллектуальный редактор БЗ – программа, представляющая инженеру по знаниям возможность создавать БЗ в диалоговом режиме. Включает в себя систему вложенных меню, подсказок и других сервисных средств, облегчающих работу с базой данных.

Процесс функционирования ЭС выглядит следующим образом: пользователь, желающий получить нужную информацию, через пользовательский интерфейс посылает запрос к ЭС, решатель, пользуясь базой знаний, генерирует и выдает пользователю необходимую информацию, объясняя при этом ход своих рассуждений. База данных обновляется и пополняется знаниями экспертов, которые передаются в ЭС с помощью инженера по знаниям.

157. Технологии и инструментальные средства разработки экспертных систем.

При разработке практически всех инструментальных средств за основу принимается методология автоматизации проектирования на базе использования прототипов. По отношению к программному обеспечению термин прототип означает "работающую модель программы, которая функционально эквивалентна подмножеству конечного продукта". Идея состоит в том, чтобы на ранней стадии работы над проектом разработать упрощенную версию конечной программы, которая могла бы послужить доказательством продуктивности основных идей, положенных в основание проекта.

После всестороннего анализа прототип откладывается в сторону и начинается разработка рабочей версии программы, которая должна решать весь комплекс задач, определенных в спецификации проекта. Процесс разработки экспертной системы, как правило, состоит из последовательности отдельных этапов, на которых наращиваются возможности системы, причем каждый из этапов подразделяется на фазы проектирования, реализации, компоновки и тестирования. В результате после каждого этапа наращивания возможностей в распоряжении пользователя имеется система, которая способна справляться со все более сложными вариантами проблемы.

По своему назначению и функциональным возможностям инструментальные программы, применяемые при проектировании экспертных систем, можно разделить на четыре достаточно больших категории.

(1) Оболочки экспертных систем (expert system shells). Системы этого типа создаются, как правило, на основе какой-нибудь экспертной системы, достаточно хорошо зарекомендовавшей себя на практике. При создании оболочки из системы-прототипа удаляются компоненты, слишком специфичные для области ее непосредственного применения, и оставляются те, которые не имеют узкой специализации. Примером может служить система EMYCIN, созданная на основе прошедшей длительную "обкатку" системы MYCIN

(2) Языки программирования высокого уровня. Инструментальные средства этой категории избавляют разработчика от необходимости углубляться в детали реализации системы — способы эффективного распределения памяти, низкоуровневые процедуры доступа и манипулирования данными. Одним из наиболее известных представителей таких языков является OPS5.

(3) Среда программирования, поддерживающая несколько парадигм (multiple-paradigm programming environment). Средства этой категории включают несколько программных модулей, что позволяет пользователю комбинировать в процессе разработки экспертной системы разные стили программирования.

(4) Дополнительные модули. Средства этой категории представляют собой автономные программные модули, предназначенные для выполнения специфических задач в рамках выбранной архитектуры системы решения проблем.

«Инструментальные средства моделирования сложных систем».

158. Основные методологии функционального моделирования (sadt, dfd, idef)

Используются различные нотации, описывающие функциональную структуру:

- DFD (Data Flow Diagrams) – диаграмма потоков данных,

- SADT (Structured Analysis and Design Technique) –метод структурного анализа и проектирования, - модели и соответствующие функциональные диаграммы,

- ERD (Entity – Relationship Diagrams) – диаграмма «сущность-связи»,

- STD (State Transition Diagrams) – диаграмма переходов состояний,

- Семейство IDEF –методология функционального моделирования.

SADT диаграммы.

Графическое представление блочного моделирования. Графика SADT – диаграммы отображает функцию в виде блока, а интерфейсы входа-выхода представляются дугами. Взаимодействие блоков друг с другом описывается посредствам интерфейсных дуг. Интерфейсные дуги выражают «ограничения», которые определяются, когда и каким образом выполняются и управляются.

Различаются следующие типы связи в порядке возрастания их значимости:

- случайная связь (показывает, что конкретная связь между функциями не значительная или отсутствует)

- логическая связь (когда функции отображаются на одной диаграмма благодаря тому, что они попадают в общий класс или в общий набор элементов, хотя каких-то функциональных элементов между ними нет)

- Временная связь (когда данные используются одновременно и функции включаются параллельно, а не последовательно)

- Процедурная связь (когда функции группируются вместе, потому что выполняются в течение одного и того же процесса)

- коммуникационная связь (когда функции группируются благодаря тому, что производят одни и те же входные данные)

- последовательная связь (когда выход одной функции служит входом для следующей функции)

- функциональная связь (когда все элементы функции влияют на выполнение одной и только конкретной функции)

DFD диаграммы – диаграммы потоков данных.

С помощью диаграмм потоков данных, требования к проектируемой системе представляются в виде иерархии процессов связанных потоками данных. Главная цель такого представления показать, как каждый процесс преобразует свои входные данные в выходные, и выявить отношения между этими процессами.

Характерные компоненты:

- Внешняя сущность – объект находится вне системы, но система передает ему данные или получает от него,

- Процесс представляется собой преобразования входных потоков в выходные, в соответствие с определенными алгоритмом.

Цель построения диаграммы DFD – сформулировать ясные и понятные требования на каждом уровне детализации и разбить эти требования на части с точно определенными отношениями между ними.

Требования к диаграммам:

- Размещать на каждой диаграмме от 3 до 6-7 процессов

- декомпозицию потоков данных выполнять одновременно с декомпозицией процессов,

- выбирать название для потоков и процессов, отражающих суть процесса или потока,

- диаграмма не должна содержать деталей не существенных для этого уровня.

После получения построения модели ее следует проверить на полноту исходных данных об объектах и на отсутствие информационных связей с другими объектам.

Конечной целью построения является спецификация – точное описание требований, сформулированное в терминах характерных для целей задачи, а не для реализации.

Решение о завершение детализации принимается исходя из следующих критериев:

- наличие у процесса не большого количества входных и выходных потоков (2-3 потока),

- возможность описания преобразования данных в виде последовательного алгоритма,

- возможность описания логики процесса при помощи спецификации не большого объема (20-30 строк),

- выполнения процесса единственной логической функцией преобразования входной информации в выходную.

Спецификации должны соответствовать следующим требований:

- для каждого процесса нижнего уровня может быть одна и только 1 спецификация

- спецификация должна определять способ преобразования входных потоков в выходные.

- в ней не должно быть метода реализации

- набор конструкций для построения спецификации должен быть простым и понятным.

Спецификация содержит – номер или/и имя процесса, списки входных и выходных данных, тело (описание процесса).

Для описания спецификаций используется структурированный естественный язык, в состав этого языка входит – глаголы, ориентированные на действие, термины – которые определены на любой стадии проекта, предлоги и союзы, используемые в логических отношениях, так же допустимы общеупотребительные математические, физические термины, арифметические уравнения, таблицы, диаграммы, графики, допустимы комментарии.

При использование языка принимаются следующие соглашения:

1. логика процесса выражается в виде комбинации,

1.1. последовательной конструкции,

1.2. конструкции выбора,

1.3 Итерации

2. Глаголы должны быть активными, не двусмысленными и ориентированными на целевое действие (вычислить, заполнить, извлечь).

3. Логика процесса должны быть выражена четко и не двусмысленно, что бы все одинаково понимали что делается с помощью этого процесса.

ERD модель. Она была предложена Питером Ченом в 1976 году. Базовыми понятиями этой конструкции является: сущность, атрибут и связь.

Сущность – совокупность реальных или абстрактных объектов предметной области обладающих одинаковым набором свойств.

Для сущностей имеет место следующее соглашение:

- Каждая сущность должна иметь уникальное имя,

- Сущность обладает одним или несколькими атрибутами, которые либо принадлежат сущности либо наследуются через связи с другими сущностями,

- Совокупность атрибутов сущности с их конкретными значениями однозначно идентифицирует каждый экземпляр сущности,

- Каждая сущность может обладать любым количеством связей с другими сущностями.

Атрибут – это некоторое свойство сущности.

Характерные правила:

- каждый атрибут должен иметь уникальное имя,

- каждый атрибут принадлежит только одной сущности,

- атрибуты могут наследоваться от других сущностей, но наследуемый атрибут должен быть либо первичным ключом, либо частью этого ключа, (ключ – это атрибут который однозначно характеризует сущность),

- для каждого экземпляра сущности должно существовать значение каждого атрибута.

Связь – это ассоциация между сущностями, при которой каждый экземпляр одной сущности ассоциирован с произвольным, в том числе нулевым количеством экземпляров второй сущности и наоборот, связь обычно выражается глаголом.

IDEF. IDEF0 - методология функционального моделирования. Представляет собой набор взаимосвязанных функций.

IDEF1 - методология моделирования информационных потоков, которая позволяет отображать и анализировать их структуру и взаимосвязи

IDEF1X – методология построения реляционных структур «сущность-взаимосвязь», для моделирования реляционных баз данных, имеющих отношение к рассматриваемой системе.

IDEF2 - методология динамического моделирования систем.

IDEF3 – документирование технологических процессов, методология документирования процессов, происходящих в системе, описывающая сценарии и последовательность операций для каждого процесса.

IDEF4 – методология построения объектно-ориентированных систем, позволяет отражать структуру объектов и заложенные принципы их взаимодействия, тем самым позволяя анализировать и оптимизировать сложные объектно-ориентированные системы.

IDEF5 – стандарт онтологического исследования сложных систем. Система может быть описана при помощи словаря терминов и правил, на основании которых могут быть сформированы достоверные утверждения о состоянии системы в некоторый момент времени.

IDEF6 - обоснование проектных действий. Назначение в облегчении получения знаний о способе моделирования при разработке систем управления предприятиями. «Почему модель получилась такой».

IDEF7 – аудит информационной системы.

IDEF8 - метод разработки интерфейсов взаимодействия операторов и системы. Стандарт фокусирует внимание разработчиков интерфейса на программировании желаемого взаимного поведения интерфейса и пользователя на трех уровнях: выполняемой операции, сценарии взаимодействия, детали взаимодействия.

IDEF9 – метод исследования и бизнес ограничений для обнаружение и анализа ограничений в условиях которых действует предприятие.

IDEF10 – моделирование архитектуры выполнения.

IDEF11 – information artifact modeling

IDEF12 – организационное моделирование

IDEF13 - трехсхемное проектирование преобразования данных.

IDEF14 – метод проектирования компьютерных сетей, основанный на анализе требований специфических сетевых компонентов, существующих конфигураций сетей. Обеспечивает поддержку решений, связанных с рациональным управлением материальными ресурсами, что позволяет достичь существенной экономии.

Функциональный блок.

ФБ графически изображается в виде прямоугольника и олицетворяет собой некоторую конкретную функцию в рамках рассматриваемой системы. Название каждого блока должно быть сформулировано в глагольном наклонении (производить услуги). Каждая сторона имеет свое определенное значение: вход, управление, выход, механизм.

Интерфейсная дуга - отображает элемент системы, который обрабатывается функциональным блоком или оказывает иное влияние на функцию. С помощью дуг изображают различные объекты, в той или иной степени представляющие процессы.

Пять видов объектов:

-Материальные потоки,

-Потоки документов,

-Потоки информации,

-Ресурсы,

-Финансовые потоки.

Входящими и исходящими могут быть все виды объектов, управляющими только потоки документов и информация, а дугами-механизмами только ресурсы.

Декомпозиция.

Разбиение сложного процесса на более мелкие функции. Уровень детализации определяется разработчиком.

Точка зрения – пояснительный текст к контекстной диаграмме. Он должен указать цель построения диаграммы в виде краткого описания и зафиксированная точка зрения. ТЗ определяет основное направление развития модели и уровень необходимой детализации. Правильный выбор ТЗ существенно сокращает временные затраты на построение конечной модели. Четко фиксирование модели позволяет разгрузить модель, отказавшись от детализации и исследовании отдельных элементов.

Туннелирование.

Обозначение туннеля в виде двух круглых скобок вокруг начала интерфейсной дуги обозначает, что дуга не была унаследована от функционального родительского блока и появилась только на этой диаграмме.

Глоссарий.

Набор определений, ключевых слов, повествовательных изложений, которые характеризуют объект. Глоссарий - описание сущности данного элемента. Глоссарий гармонично дополняет наглядный графический язык, снабжая диаграммы необходимой информацией.

Для того чтобы сделать диаграмму IDEF читаемой в стандарте существует ограничение сложности их всего два:

-ограничение по количеству функциональных блоков от 3 до 6;

-ограничение количества интерфейсных дуг ограничивается четырьмя.

Дисциплина групповой работы над разработкой IDEF0. Стандарт позволяет разрабатывать и согласовывать модель большой группой людей, которые относятся к разным областям деятельности предприятия. Процесс разработки является итеративным и состоит из условных этапов:

- создание модели группой специалистов, относящихся к различным областям деятельности (авторы), на основе опросов они создают черновик модели Model Draft.

- распространение черновика для рассмотрений согласований и комментариев, на этой стадии черновик обсуждается с широким кругом специалистов предприятия (читатели), при этом каждая из диаграмм черновика письменно критикуется и комментируется. Автор либо соглашается, либо не соглашается с критикой и возвращает снова читателям до полного соответствия модели описанию.

- официальное утверждение модели, согласованная модель подписывается и утверждается руководителем рабочей группы, когда у авторов и читателей нет разногласия по поводу адекватности этих моделей, окончательная модель представляет собой согласованное представление о системе с заданной точки зрения и для заданной цели.

Для обследования предприятия можно задействовать его сотрудников, которые отвечают на ряд вопросов:

1. Что поступает в подразделение на входе?

3. кто является ответственным за выполнение каждой функции?

2. какие функции и в какой последовательности выполняются в рамках данного подразделения?

4. чем руководствуется исполнитель при выполнении каждой из этих функций?

5. что является результатом работы подразделения?

После этого мы получаем модель «как есть», в дальнейшем переходим с модели «как должно быть» путем исправления данной диаграммы.

159. Общие сведения, функциональное назначение методологии aris.

Методология ARIS позволяет понять и отразить в моделях:

- Основные компоненты организации,

- Процессы, протекающие в организации,

- Производимую и потребляемую продукцию,

- Используемую информацию

а также выявить взаимосвязи между всеми этими частями.

Преимущества методологии ARIS:

- Возможность рассматривать объект с разных точек зрения, т.е. разные уровни описания, раздельное рассмотрение, например, структуры организации, системы управления и.т.п.

- Разнообразие методов моделирования, что позволяет моделировать широкий спектр систем – организационно-хозяйственные, технологические, информационные и пр.

- Единый репозиторий: это обеспечивает построение интегрированной и целостной модели предметной области;

- Возможность многократного применения результатов моделирования; накопленное корпоративное знание о всех аспектах деятельности организации может в дальнейшем служить основой при разработке различных проектов и непосредственно в среде ARIS и при использовании других средств и интерфейсов.

Общие сведения о фирме-разработчике:

Изначально, фирма IDS Prof. Scheer существовала как отделение Института Информационных Систем германского Университета Саарланд. Данный институт является одним из наиболее известных германских исследовательских центров в области информационных систем.

Методология рассматриваемого продукта – ARIS Toolset – основывается на разработанной профессором Августом-Вильгельмом Шеером теории «Архитектура Интегрированных Информационных Систем» (Architecture of Integrated Information System–ARIS), определяющей принципы визуального отображения всех аспектов функционирования анализируемых компаний.

Архитектура ARIS выделяет в организации такие подсистемы, как:

- Организационная: Определяет структуру организации – иерархию подразделений, должностей и конкретных лиц, многообразие связей между ними, а также территориальную привязку структурных подразделений

- Функциональная : Определяет функции выполняемые в организации

- Подсистемы входов – выходов: Определяет потоки используемых и производимых продуктов и услуг

- Информационная (подсистема данных): Определяет получение, распространение и доступ к информации

- Подсистема процессов управления: Определяет логическую последовательность выполнения функций посредством событий и сообщений

- Подсистема целей организации: Описывает иерархию целей, достигаемых в ходе выполнения того или иного процесса

- Подсистема средств производства: Описывает жизненный цикл основных и вспомогательных средств производства

- Подсистема человеческих ресурсов: Описывает прием на работу, обучение и продвижение по службе персонала организации

- Подсистема расположения организационных структур: Описывает территориальное расположение организационных единиц.

145