ТЕМА 7Методологияинформационных технологий

Качество ИТ в значительной мере зависит от уровня применения методологического базиса в решении функциональных задач пользователей ИТ. Методология ИТ тесным образом связана с теорией ИТ. Поэтому рассмотрение задач создания ИТ целесообразно проводить с учетом системной взаимосвязи теоретического и методологического базисов ИТ. В этой связи следует отметить, что ИТ относятся к классу больших сложных систем. Под сложными системами понимаются системы, обладающие большим числом элементов, сложным способом взаимосвязи этих элементов, свойства которых не могут быть предсказаны исходя из знания свойств отдельных частей системы. Это условие определяет подходы к созданию и рационализации ИТ как категории, относящейся к классу больших сложных систем. Отсюда целесообразно в методологии ИТ в общем комплексе задач по созданию и развитию учитывать аспекты синергетики. Эффект синергетики проявляется особенно заметно в решении задач логики организации ИТ, раздела методологии, приведенного ниже. Синерге́тика (от др.-греч. συν- — приставка со

значением совместности и ἔργον «деятельность»), или теория

1

сложных систем — междисциплинарное направление науки, изучающее общие закономерности явлений и процессов в сложных неравновесных системах (физических, химических, биологических, экологических, социальных и других) на основе присущих им принципов самоорганизации[2]. Синергетика является междисциплинарным подходом, поскольку принципы, управляющие процессами самоорганизации, представляются одними и теми же безотносительно природы систем, и для их описания должен быть пригоден общий математический аппарат.

Основное понятие синергетики — определение структуры как состояния, возникающего в результате многовариантного и неоднозначного поведения таких многоэлементных структур или многофакторных сред, которые не деградируют к стандартному для замкнутых систем усреднению термодинамического типа, а развиваются вследствие открытости, притока энергии извне, нелинейности внутренних процессов, появления особых режимов с обострением и наличия более одного устойчивого состояния. В обозначенных системах неприменимы ни второе начало термодинамики, ни теорема Пригожина о минимуме скорости производства энтропии, что может привести к образованию новых структур и систем, в том числе и более сложных, чем исходные. В отдельных случаях образование новых структур имеет регулярный, волновой характер, и тогда они называются автоволновыми процессами (по аналогии с автоколебаниями).

Для дальнейшего рассмотрения методологии

2

примем определение этого понятия в следующей трактовке. Методология ИТ — это совокупность принципов, логики организации, методов и средств, реализация которых обеспечивает решение задач по созданию и развитию ИТ определенного качества.

Методология ИТ как научная категория имеет довольно сложную структуру иерархического вида. В нашем случае на верхнем уровне иерархии эта структура включает следующие компоненты: принципы, логику организации, методы и средства решения задач. Решение задач проводится по комплексу работ, выполняемых по созданию и, как правило, по развитию ИТ. Как в теоретическом, так и в практическом аспектах, результативность решения задач создания и развития ИТ определяется уровнем их качества. В теоретическом аспекте разработчики должны достигать наивысший уровень качества в определенных условиях решения задач ИТ. Однако в практическом воплощении не всегда и не везде удается получить наивысший уровень качества ИТ в силу ряда объективных и субъективных причин, поэтому чаще всего разработка результируется таким уровнем качества, которое более всего можно отнести к понятию «определенное качество». Для того чтобы это так называемое определенное качество приблизить к уровню «наивысшее качество», исследователи и разработчики ИТ применяют довольно обширный арсенал средств. Кардинальным средством методологии является системный подход к решению

3

задач создания и развития ИТ.

СИСТЕМНЫЙ ПОДХОД К СОЗДАНИЮ ИТСуществует несколько подходов к решению задач

создания ИТ. Фундаментальным является так называемый системный подход. Системный подход — это направление научных исследований, основанных на рассмотрении сложного объекта как множества элементов, включающего отношения и связи между ними; это общеметодологический принцип, используемый в различных предметных областях.

В нашем случае одной из модификаций системного подхода является системный подход в методологии ИТ. Системный подход к ИТ — это направление методологии научного познания ИТ, в основе которого лежит рассмотрение ИТ как систем. Системный подход рассматривается как фундаментальная категория методологии ИТ, как научный метод. Он лежит в основе теории систем и возник в процессе изучения, при анализе и синтезе сложных систем различного класса и назначения. Этот метод предполагает рассмотрение системы путем последовательного перехода от общего к частному, когда исследуемый объект, в нашем случае ИТ, выделяется из окружающей среды.

В решении задач создания и развития ИТ этот метод ориентирует исследователя на раскрытие целостности ИТ, разнообразия внутренних и внешних связей ИТ на протяжении этапов

4

жизненного цикла (ЖЦ) ИТ. К ЖЦ ИТ относятся этапы разработки концепции, проектирования, построения, эксплуатации, развития ИТ и др. Фундаментальной категорией системного подхода являются принципы, определяющие базисные условия и правила создания и развития ИТ.

Рассмотрим основные правила системного подхода к ИТ в аспекте решения их функциональных задач и организации информационных процессов. Системный подход базируется на выделении ряда элементов, внутренних и внешних связей, существенным образом влияющих на исследуемую ИТ, ее функционирование в различных условиях и средах. Он начинается с изучения и детализации ее составляющих — разбиения ИТ на функциональные подсистемы, которые в свою очередь тоже могут быть разделены на структурные компоненты. Процесс деления осуществляется до выявления конкретных процедур. При этом исследуемая ИТ в сознании исследователей сохраняет свойство целостности. Таким образом, изучение ИТ ведется сверху вниз, последовательно приближаясь к конечному результату.

Системный подход позволяет рассматривать различные ИТ с единой точки зрения, выявляя важнейшие черты их функционирования и учитывая наиболее существенные факторы. Он эффективно используется при проектировании и эксплуатации автоматизированных ИТ. Вне системного подхода, в отсутствие необходимой координации

5

функционирования элементов, ни одна задача по изучению, созданию и развитию ИТ не может быть решена в полном объеме и с требуемым качеством.

Применение системного подхода позволяет принять во внимание множество факторов различного характера, выделить из них те, которые оказывают самое большое влияние на ИТ с точки зрения имеющихся общесистемных целей и критериев, и найти пути и методы эффективного воздействия на ИТ. Системный подход позволяет рассматривать анализ и синтез различных по своей природе и сложности ИТ с единой точки зрения. При этом выявляются важнейшие черты функционирования системы, учитываются наиболее существенные для всей ИТ факторы, а при необходимости опускаются незначительные факторы с учетом принятых критериев.

Важным для системного подхода является определение структуры ИТ, понимаемой как совокупность связей между элементами, отражающими их взаимодействие. Наиболее общее, топологическое описание структуры позволяет в самом общем виде определить составные части ИТ и формализуется с помощью определенных средств, например посредством теории графов. Менее общим считается функциональное описание, предназначенное для рассмотрения поведения отдельных функций (алгоритмов) ИТ. Оно реализуется с помощью функционального подхода.

Системный подход позволяет выявить общие и

6

специфические процессы, элементы функционирования системы. На этой основе разрабатываются адекватные решения по использованию ИТ с целью улучшения качества функционирования соответствующих ИС, решаются задачи по созданию эффективных систем информационного обслуживания различных категорий пользователей. Важным элементом системного подхода можно считать качественный анализ, основанный на определении функций, их характеристик и возможностей использования в том или ином процессе. Например, в результате качественного анализа можно определить затраты на организацию ИТ, которые могут превысить доход от ее использования.

Однако фактор экономической целесообразности (окупаемость вложений) не всегда может превалировать при решении вопросов использования ИТ в социальной сфере, например в библиотеках. При разработке моделей и формировании ИТ и систем, ориентированных на создание информационных продуктов и услуг, разработчики должны учитывать также их жизненный цикл.

ТЕОРЕТИКО-МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ОСНОВАНИЯ ИТ

Ранее было отмечено, что рассмотрение методологии целесообразно проводить во взаимосвязи с теорией ИТ. Методология ИТ в общепринятом смысле понимается как путь,

7

процесс, средство познания ИТ. Теория ИТ содержит результаты, полученные в ходе познавательного процесса ИТ, т.е. методологии ИТ. Обычно теория составляет обширный материал, и в определенных условиях для рассмотрения прибегают к отражению ее в виде модели или парадигмы. Парадигма ИТ может быть представлена в виде структуры. В общенаучном понимании структура парадигмы формируется без жестких требований, т.е. относительно произвольно. Вместе с тем в нашем случае эта структура должна обеспечить прежде всего возможность реализации трех непременных условий.

1. Определение и решение первоочередного комплекса научных и практических задач создания ИТ.

2. Проверка на достоверность и работоспособность определенных результатов исследований по задачам ИТ.

3. Осуществление перманентного процесса формирования состава и взаимосвязей категорий ИТ, обеспечивающего целостность и развитие методологии ИТ.

Парадигму ИТ представим в систематизированной форме с включением методов и средств как компонентов методологии ИТ. В теоретическом аспекте парадигма ИТ предусматривает набор категорий, в частности, такие как объект и предмет исследования в решении задач ИТ. Следует пояснить субординацию объекта и предмета. Объектом могут быть ИТ различного класса и назначения. Исследователь в решении задач

8

ИТ практически не имеет границ в изучении объектов — ИТ. Эти же категории являются объектами и для тех исследователей, которые решают задачи по другим научным проблемам. Подобное пересечение вполне естественно, поскольку объектом науки в принципе является единый неделимый мир. Однако относительно предмета существуют определенные ограничения, очерченные, как правило, классификацией наук. Исследователь не имеет права распространять свои научные результаты далее границ предмета соответствующей теории, в нашем случае ИТ. Он может предлагать собственные научные выводы и рекомендации только в рамках предмета, в нашем случае в границах предмета ИТ. Таким образом, предмет исследования ИТ — это совокупность вопросов, исследуемых учеными и служащих границами, за которые не распространяются рекомендации исследователей ИТ. В предмет ИТ включаются следующие основные вопросы.

■ понятийный аппарат;■ структура и свойства;■ процессы и закономерности процессов;■ методы и средства.

1. На уровне понятийного аппарата формулируются определения (дефиниции) основных и производных понятий, составляющих парадигму ИТ. Дефиниции некоторых понятий даны в соответствующих разделах книги. Понятие

9

«структура» предмета ИТ относится как к теории ИТ, так и к методологии.

2. Структура ИТ. Представляется как необходимый состав и способ взаимосвязи и взаимодействия элементов в соответствии с логикой организации ИТ. Элементы здесь отображаются набором видов, составляющих понятия, — теории, методов, средств теоретического и инструментального характера ИТ.

3. Свойства ИТ. Отображают сущность, содержание, значение ИТ. Свойство является одной из центральных категорий теории ИТ и представляется здесь как форма проявления сущности, качества ИТ — признаки, характеристики, параметры, взятые в их взаимосвязи и взаимодействии.

4. Закономерности процессов, связанных с созданием и функционированием ИТ и отображающих трансформацию их качества. Процессы происходят во временном и пространственном измерениях. Формой временного отображения закономерностей могут быть приняты историческая шкала, а также частные шкалы эволюции ИТ. Формой пространственного проявления закономерностей может быть принята шкала взаимосвязи ИТ с реальными объектами.

5. Методы и средства, обеспечивающие реализацию процессов ИТ. В определенных условиях в парадигму ИТ целесообразно включить методы и средства, хотя в строгом смысле эти категории прежде всего относятся к методологии ИТ. Они являются инструментальным обеспечением ИТ в виде комплекса категорий информационного, технического, программного характера.

Методология ИТ имеет довольно разветвленную структуру. Как было отмечено, структуру методологии составляют четыре категории: принципы, логика организации, методы и средства. Эти категории разделены на подкатегории, определяющие тем самым структуру соответствующих категорий ИТ. В свою очередь

10

каждая из указанных в структуре подкатегорий может быть разделена на соответствующие рубрики, составляя содержательную часть методологии ИТ.

ПРИНЦИПЫ СОЗДАНИЯ И РАЗВИТИЯ ИТПринципы ИТ входят в состав методологии ИТ .

Эти принципы являются своеобразным развитием принципов системного подхода, рассмотренного ранее. Принципы ИТ — это совокупность условий, правил и требований, соблюдение которых обеспечивают рациональное создание и применение ИТ. В определенной мере принципы ИТ и ИС могут пересекаться, хотя имеются и содержательные различия. Дадим краткую характеристику некоторых из принципов с учетом рассмотренных ранее.

Принцип системности. Этот принцип является одним из основополагающих. Он определяет подход к созданию и эксплуатации систем ИТ как к единому целостному функциональному объекту. В практическом отношении принцип системности не только позволяет в удобной форме отразить основные характеристики и поведение проектируемой ИТ, но и дает возможность разработчику применять методы нахождения рациональных вариантов ее построения, эксплуатации и развития. В этой связи следует предположить возможность выявления у ИТ свойства метасистемности, так как в контуре управления качеством ИТ по отношению к управляемой ИТ будет метасистемой. Подобное условие на уровне информационной составляющей может быть идентифицировано как свойство метаинформационности.

Принцип полноты. Предполагает необходимость полного состава элементов ИТ и гармонизации их взаимодействия. В практическом отношении

11

принцип полноты в моделировании ИТ предполагает также необходимость учета границ применения средств разработки моделей.

Принцип развития. В методологии следует учитывать возможность и необходимость развития ИТ и ее компонентов. Развитие ИТ предполагает прежде всего изменение параметрических и функциональных свойств ИТ в лучшую сторону в соответствии с программой развития.

Принцип самоорганизации. Это довольно сложный принцип по своей реализации. Здесь должны учитываться прежде всего следующие условия. Реализация этого принципа осуществляется посредством соответствующего механизма — подсистемы самоорганизации (ПС). На первоначальном этапе формирования ПС нужно обеспечить порядок организации ее структуры из нескольких отдельных компонентов в более сложную структуру. Компоненты и связи между ними должны обеспечить целостность ИТ. Второй этап характеризуется гомеостатичностью, когда ПС ИТ поддерживает адаптивный уровень организации в зависимости от изменения внешних и внутренних условий функционирования ИТ, в частности с использованием принципа обратной связи.

Принцип самоорганизации должен обеспечить реализацию лучших свойств системы ИТ, в частности активность в управлении качеством. Кроме того, следует предполагать, что эта активность должна быть реализована в способности управлять качеством путем реализации адекватных управляющих воздействий как на информационно-технологическом уровне в процессе диспетчеризации соответствующей ИС в реальном времени, так и на организационно-техническом

12

уровне, например разработки и реализации плана организационно-технических мероприятий по развитию качества ИС.

Принцип гармонизации. Этот принцип базируется на реализации соразмерности, взаимосвязи, «стройности» ИТ. Эти свойства связаны с самоорганизацией ИТ. В решении задач ИТ необходимо учитывать соразмерность элементов ИТ, переход их в рамках ПС ИТ в единую органичную целостную сложную большую систему, функционирующую с требуемым качеством. Следует отметить, что относительно ИТ гармонизация представляется сравнительно широким понятием. Сущность понятия обязывает разработчика учитывать разнообразные условия и случаи функционирования ИТ.

Принцип совместимости. При создании ИТ следует предусмотреть механизм ее совместимости с другими ИТ как по уровням иерархии (соподчинения), так и между системами различных классов (координации). Это означает, что ИТ должна обладать способностью принимать на себя функции управления ИТ другого класса и назначения. Для обеспечения указанных свойств проектировщики должны обеспечить совместимость системы на информационной, технической, программной и организационной платформах.

Принцип эффективности. Этот принцип заключается в достижении рационального соотношения между уровнем затрат на создание,

13

внедрение и эксплуатацию ИТ и уровнем улучшения параметров качества, целевым результатом функционирования соответствующей ИТ. Одной из основных причин для создания и внедрения ИТ на предприятии должна быть экономическая целесообразность, а не просто желание получить образец новой технологии. В этом плане необходимо соотносить затраты на создание ИТ и возможный возврат этих затрат за определенный (нормативный) период.

Принцип концептуальной общности. Этот принцип обусловливает необходимость строгого следования единой методологии на всех этапах создания ИТ и ее подсистем. В частности, должны соблюдаться правила и нормы, принятые для создания и эксплуатации ИТ независимо от ее уровня и назначения.

Принцип метаинформационности. В системе взаимодействия ИТ следует предполагать и учитывать особую связь на уровне взаимодействия технологий обработки данных управляемой и управляющей ИТ, когда обработка информации будет приобретать свойство «обработка информации о качестве обработки информации». Это свойство можно обозначить как метаинформационность, наличие которого должно учитываться на уровне принципа в методологии ИТ. Этот принцип, в частности, в задачах синтеза ИТ, в отличие от аналогичных систем в области промышленного производства, позволяет обеспечить создание и

14

функционирование технологического процесса обработки данных ИТ на ресурсах управляемой ИТ, что улучшает эффективность системы ИТ.

Принцип идеализации. В решении задач ИТ необходим ориентир, по которому можно было бы сверять правильность решений. Этот ориентир может быть выражен в форме представления модели ИТ с идеальными качествами. Подобная модель иногда представляется в виде эталонной ИТ. Вместе с тем следует учитывать, что идеального, т.е. абсолютного, качества ИТ достичь в практическом смысле не представляется возможным. В процессах создания, применения и развития ИТ имеются так называемые латентные (скрытые) факторы, которые в той или иной мере влияют на качество ИТ. Абсолютно все факторы этого класса нейтрализовать не удается. Однако заметим, что чем выше профессионализм исследователя ИТ, тем больше обнаруживается факторов, обусловливающих уровень качества ИТ.

Нарушение основополагающих принципов приводит к крупным ошибкам в решении задач создания, эксплуатации и развития ИТ. Иногда эти ошибки трудно или невозможно исправить.

ЛОГИКА ОРГАНИЗАЦИИ ИТДругим компонентом методологии ИТ является

логика организации. Логика организации методологии ИТ — это совокупность компонентов различного характера, выбор и применение которых обеспечивают рациональную организацию создания,

15

эксплуатации и развития ИТ. Логика организации ИТ является связующим блоком разнообразного комплекса методов, средств, процессов, задач и принципов ИТ, в той или иной мере реализуемых в рамках ЖЦ ИТ

В методологии ИТ решение задач выполняется в рамках ЖЦ ИТ. Жизненный цикл ИТ — это совокупность фаз создания, применения и развития ИТ, отражающая свойства ИТ в период от ее возникновения до ликвидации. Не следует смешивать понятия ЖЦ ИТ с понятием ЖЦ ИТ как особой разновидности информационного товара. В этом случае жизненный цикл определяется с позиций маркетингового подхода.

ЖЦ ИТ определяет порядок создания, алгоритм решения задачи построения ИТ в виде разнообразного состава моделей, например: передачи данных, обработки данных, накопления данных, поиска данных, исследования ИТ, реализации перспективных ИТ и др.

Относительно логической последовательности обобщенного алгоритма моделирования могут быть предусмотрены следующие этапы.

1. Формулировка цели и задач моделирования.2. Сбор исходного материала по моделируемому

объекту ИТ.3. Анализ состояния изучаемого (моделируемого)

объекта ИТ.4. Составление плана работ по созданию модели.5. Разработка дескриптивной модели.6. Разработка формализованной модели.7. Разработка экспериментальной (машинной)

модели.

16

8. Сбор дополнительного исходного материала для выполнения экспериментального исследования модели (при необходимости).

9. Подготовка и проведение эксперимента с применением ЭВМ.

10. Проверка адекватности созданной модели ИТ и достоверности полученных результатов проведенного эксперимента.

11. Оформление отчета о результатах работ по моделированию ИТ.

12. Апробация выполненных результатов в форме препринтов, семинаров и др.

Посредством логики организации структурные элементы ИТ трансформируются в гармонизированный комплекс, представляющий собой целостный, устойчивый организм. В логику организации входит целый комплекс задач создания и развития ИТ. Это могут быть задачи определения целей и функций, формирования структуры, разработки технологии, реализации организационно-технических мероприятий по улучшению качества ИТ и др. Теоретический базис логики организации формируется на основе комплекса категорий, составляющих ее структуру. Рассмотрим здесь отдельные структурные компоненты логики организации ИТ. В логике организации ИТ существенным компонентом являются критерии ИТ. К понятию критерия ИТ может относиться довольно широкий спектр категорий — показателей, параметров и условий, определяющих состояние ИТ. Эти категории могут иметь качественную и количественную формы. На основе критериев решаются задачи моделирования, проектирования,

17

эксплуатации ИТ, выработки проектных решений и их реализации. Так, система показателей оценки качества ИТ обеспечивает выполнение задач измерения, оценки и анализа уровня качества ИТ. Эти задачи решаются и на уровне отдельных компонентов ИТ, в частности аппаратно-программного комплекса и др.

Логика организации ИТ предполагает нормы и правила. В арсенал логики организации включен широкий набор норм, на основе которых решаются задачи по управлению процессами, обеспечивающими требуемое качество ИТ. В нормативную базу входит сравнительно широкий состав категорий: рассмотренные выше принципы ИТ, нормы и требования, зафиксированные в нормативных документах, в частности нормативы трудоемкости процедур, например обработки информации, обслуживания аппаратных средств и др. Весомую категорию нормативных документов составляют стандарты. Стандарты могут быть международными, государственными, отраслевыми, региональными, фирменными. Обычно стандартизация начинается на уровне фирмы, т.е. с разработки стандартов фирмы, предприятия, организации.

Категорию «правила» составляют разнообразные документы, регламентирующие в той или иной мере выполнение организационных, информационных, технологических и других процессов в комплексе задач ИТ. Они регламентируют статус и порядок

18

взаимоотношения сотрудников, занятых в контуре ИТ. Это может быть, например, Положение о выводе ТПОД из нештатных ситуаций, должностные и рабочие инструкции персонала и др. В эту категорию могут входить документы по методике отдельных процедур, в частности расчет объемов обрабатываемой информации, регистрация дефектов данных и др.

Отдельной аппликацией логики организации является синтез средств, механизмов управления качеством ИТ. В данном случае имеется в виду задача создания комплексной системы управления качеством информационной технологии (КС УКИТ). Разумеется, проблема улучшения качества ИТ может быть решена различными средствами и по разным направлениям.

МЕТОДЫ СОЗДАНИЯ ИТВопрос применения методов и средств встает при

необходимости идентификации предмета ИТ. Понятие «метод» относительно ИТ будем принимать в двух аспектах: научном и практическом. В методологии задействовано несколько методов, в том числе и моделирование. Моделирование ИТ — это совокупность процедур, методов и средств по созданию и развитию моделей ИТ.

Результатом процесса моделирования является модель. Ценность модели заключается в ее способности отображать свойства оцениваемой ИТ. Модель (от лат. modulus — мера) — это объект-

19

заместитель объекта-оригинала, обеспечивающий изучение некоторых важных свойств оригинала; упрощенное представление объекта для его анализа и предсказания, получения характеристик, необходимых для правильного изучения ИТ. Таким образом, модель ИТ — это совокупность существенных свойств изучаемой ИТ, отображенная определенными средствами. К моделям вообще и к математическим в частности предъявляются следующие основные требования: универсальность, точность, адекватность и экономичность.

Исследование ИТ по признаку логического развития имеет следующие разновидности или этапы, выполняемые последовательно: концептуальное (дескриптивное), формализованное и экспериментальное моделирование.

Разработка концептуальных моделей ИТ. В методологии моделирования ИТ следует учитывать, что моделирование всегда начинается с содержательной или концептуальной проработки ИТ. Концептуальное моделирование ИТ — это разновидность моделирования ИТ, построение модели в котором выполняется посредством традиционных методов. Концепция ИТ вырабатывается посредством дескриптивных (описательных) методов — определения, классификации, анализа, синтеза, сравнения, индукции, дедукции и др. Описательное моделирование может применяться в комплексе с другими методами общенаучного и специального

20

характера.Разработка концептуальной модели должна

проводиться с учетом обеспечения целостности изучаемой ИТ или ее компонентов. Непременными вопросами при этом должны быть следующие:

■ понятийный аппарат в разработке модели ИТ;■ определение назначения моделируемой ИТ;■ структурирование моделируемой ИТ;■ определение этапов создания моделируемой

ИТ;■ определение алгоритма функционирования

моделируемой ИТ;■ основные направления обеспечения качества

моделируемой ИТ и др.Понятийный аппарат является принципиальным

вопросом в дескриптивном моделировании. Для построения понятийного аппарата применяется метод определения. Определение (дефиниция) раскрывает сущность моделируемой разновидности ИТ или ее компонента посредством выделения наиболее существенных их свойств (признаков). Определения понятий, приводимые в данной книге, составлены на основе выявления свойств понятия методом классификации и последующего синтеза определения этого понятия.

Структурирование ИТ в рамках дескриптивного моделирования проводится с целью обеспечения целостности ИТ как системы. В этом смысле структурирование не ограничивается решением вопросом только построения структуры ИТ как таковой (см. гл. 3). Здесь подразумевается определение полного состава системообразующих

21

признаков ИТ с позиций логики организации, обеспечения целостности ИТ. Целостность обеспечивает ИТ способность сохранять свое качество, например качество функционирования. Основное качество функционирования ИТ — возможность решения задач по генерации и представлению пользователю информации для анализа и принятия решений. Поэтому ИТ как система должна обладать прежде всего комплексом следующих свойств — информационных, технических, программно-математических, технологических, организационных и др. В соответствии с набором этих и других свойств проводится структурирование ИТ. Структурирование предполагает прежде всего решение следующих вопросов:

■ определение требований к структуре ИТ;■ выявление комплекса свойств ИТ;■ формирование состава структурных элементов

ИТ с учетом требований и свойств ИТ;■ отбор наиболее существенных элементов

структуры ИТ;■ установление порядка взаимосвязи и

взаимодействия элементов структуры;■ синтез структуры моделируемой ИТ.Этапы создания ИТ определены ЖЦ ИТ (табл.

7.2). Определение этапов создания ИТ в рамках концептуального моделирования выполняется с учетом следующих условий. На основе проведенных работ по решению вопросов структурирования ИТ определяется последовательность реализации, этапов, процедур и операций по обеспечению

22

целевого функционирования ИТ. Одним из таких этапов может быть этап разработки ввода документов в ЭВМ средствами моделируемой ИТ (рис. 4.4, блоки 9—14).

Определение алгоритма функционирования ИТ выполняется в соответствии с этапами, процедурами и операциями создания ИТ. Этот алгоритм, в зависимости от характера ИТ, может быть различного уровня проработки — от обобщенного до детального. На основе алгоритмов разрабатываются методы, методики, программы реализации различных задач, функций, этапов, процедур, операций моделируемой ИТ. Это может быть методика индексирования документов, метод речевого ввода документов в ЭВМ, программа автоматического исправления значений показателей документов и др.

Основные направления обеспечения качества ИТ указывают, прежде всего, на решение тех проблем и задач, которые являются постоянно актуальными. К таким направлениям следует отнести:

■ улучшение качества моделирования ИТ;■ измерение качества ИТ;■ оценка качества ИТ;■ определение состава показателей оценки

качества ИТ;■ управление качеством ИТ и др.Решение задач по улучшению качества

моделирования конкретизируется последовательностью этапов моделирования, построения моделей ИТ — дескриптивных,

23

формализованных и экспериментальных. Для каждого вида моделей выполняется проработка вопросов измерения, оценки, управления качеством ИТ и др. Последовательное решение этих вопросов на каждом этапе моделирования обеспечивает реализацию задач качества ИТ до логического завершения. Одной из опорных задач является измерение качества ИТ.

Эффективность решения задач определяется точностью изучаемых объектов. Измерение качества ИТ в этом плане не является исключением. В общем случае для построения методики измерения ИТ необходимо решить следующие вопросы.

1. Идентификация процесса измерения конкретной ИТ.

2. Определение состава и выбор нужного вида измерения ИТ.

3. Определение состава и выбор нужного метода измерения ИТ.

4. Определение и выбор нужных шкал измерения ИТ.

5. Составление методики сбора данных по измерению ИТ.

6. Выполнение расчетов и получение данных по измерению ИТ.

Идентификация процесса измерения начинается с построенияопределения понятия измерения. Измерение ИТ — это совокупность процедур по определению числовых значений свойств ИТ в принятых единицах мер. Эффективность измерения качества определяется применением прогрессивных методов и средств, в частности научной дисциплины — квалиметрии.

Измерению подвергаются свойства ИТ, вернее интенсивность их проявления. Свойство ИТ — это

24

объективная особенность ИТ, которая может проявляться на этапах жизненного цикла ИТ. Величину измеряемого свойства необходимо выразить вполне определенно, например через количество. Всякое свойство индивидуально в количественном отношении и характеризуется размером. Таким образом, измерение качества в задачах ИТ целесообразно выполнять посредством квантификации свойств. Для решения определенных задач, например прогнозирования производительности ИТ, возможно, потребуется измерять не только интенсивность свойства, но и количественное измерение факторов по различным шкалам, например измерение дефектов по достоверности информации в шкалах времени, стоимости и др.

Для измерений необходимо выбрать определенный вид или совокупность видов измерений ИТ. Виды и средства измерений ИТ можно идентифицировать путем их классификации по признакам.

Выбор определенного вида измерения определяется характером решения задачи по измерению конкретной ИТ. Методика выбора зависит также от имеющегося в распоряжении специалистов состава средств измерений и принятых критериев выбора.После выбора вида измерения необходимо определить и выбрать соответствующие методы измерения. Методы измерения можно классифицировать по различным признакам: по точности измерений, числу измерений в серии, отношению к изменению измеряемой величины, назначению, форме выражения результата измерений и т.д.

25

По способам получения результата все виды измерений разделяются на классы: прямые, косвенные, совокупные и совместные измерения.

Прямое измерение качества функционирования ИС — это способ измерения, при котором результат получается непосредственно из опытных данных измерения качества ИС. Так, программа диагностики входных документов на этапе их ввода в ЭВМ обнаружила в 100 документах 20 пропущенных оператором ввода значений показателей (реквизитов-оснований).

Косвенное измерение качества функционирования ИС — это способ измерения, при котором искомая величина непосредственно не измеряется, а ее значение определяется на основании известной зависимости между этой величиной и величинами, полученными в результате прямых измерений качества ИС. Примером косвенных измерений может служить себестоимость обработки документа, полученной в результате анализа регрессионной зависимости себестоимости от независимых переменных, в частности дефектов обработки.

Совокупное измерение качества функционирования ИТ — это способ измерения нескольких однородных величин в различных их сочетаниях, значения которых определяются решением системы соответствующих уравнений, отображающих качество ИТ.

Принципиальным вопросом в решении задачи измерения ИТ является выбор шкал измерения из

26

определенного состава. Измерительные шкалы являются средством и формой отображения измерений. Наиболее применимыми в измерении параметров ИТ являются шкалы порядка, интервалов и отношений.

Шкалы порядка. Шкала порядка ИТ — это вид шкалы измерения качества ИТ, измерение в которой основано на систематизированном представлении величины размеров путем ранжирования сопоставляемых размеров. Эти шкалы применяются при простейшем способе измерения, который дает систематизированное представление о размерах, устанавливает соотношение сопоставляемых размеров. Так, качество ИТ или ее компонентов может измеряться по трехбалльной шкале: 3 — выше установленного уровня качества, 2 — соответствует уровню, 1 — ниже требуемого уровня качества.

Шкалы интервалов. Более информативными представляются интервальные шкалы. Шкала интервалов ИТ — это вид шкалы измерения качества ИТ, измерение в которой проводится путем регистрации интервальных отличий сопоставляемых размеров. Шкала имеет вполне определенные интервалы — части фиксированных размеров между точками размеров. Например, интервалы временной гистограммы могут отображать количество сбоев программы ЭВМ в каждом определенном интервале времени.

Шкалы отношений. Являются наиболее

27

совершенными и широко применяемыми. Шкала отношений ИТ — это вид шкалы измерения качества ИТ, измерение в которой проводится путем определения численного значения измеряемой величины как математическое отношение определенного размера к другому размеру. Формирование шкалы отношений по возрастанию или убыванию численных значений есть построение шкалы отношений в цифровых пределах от нуля и возможно до бесконечности. Со значениями шкалы отношений выполняются все математические действия. Однако построение шкалы отношений при измерении определенных свойств ИПУ с ее помощью не всегда возможно. Типичным примером шкал отношений являются измерения объема. Например, время измеряется только по шкале интервалов, а объем информации обычно измеряют по шкале отношений, например, число введенных записей в базу данных равно 1000. Такая шкала измерений содержит абсолютную нулевую отметку. Это позволяет не только оценить и сравнить расстояния между наблюдениями, но и интерпретировать каждое значение переменной в абсолютной шкале, измеряющей данное качество, например, при измерении объема — 1000 записей не только на 800 записей больше, чем 200 записей, но и в 5 раз больше, чем 200 записей. В принципе объем записей можно измерить и по шкале интервалов, так как шкала отношений является частным случаем шкалы интервалов.

28

По характеру измеряемых величин в квалиметрии ИТ можно различать следующие виды шкал: натуральные (число документов, файлов, принтеров и т.д.), стоимостные (себестоимость документа, стоимость поиска документа в БД, хранения файла и т.д.), удельные (коэффициенты своевременности документов, достоверности данных, весомости полноты информации и т.д.) и др.

Составление методики сбора данных по измерению ИТ выполняется с целью установления порядка сканирования данных. Сканирование может быть выполнено с реально выполняемых процессов создания, эксплуатации и совершенствования ИТ. В методике указываются правила заполнения «Дефектной ведомости». В этой ведомости регистрируются данные о дефектах ИТ. Для измерений нужен такой индикатор, который обеспечил бы адекватность определения показателей качества по полноте состава, их содержанию и интенсивности проявления. Таким индикатором представляется дефект (сбой, отказ) как случайная величина, как элемент статистической структуры дефектов, непосредственно снижающий уровень качества ИТ. Для идентификации дефектов должны быть разработаны классификаторы (кодификаторы) видов ИТ, этапов ИТ, исполнителей (операторов) ИТ, наименований обрабатываемых видов информации, видов дефектов, методов обнаружения и исправления дефектов, причин дефектов. Кроме того, в ведомости должны быть предусмотрены

29

графы измерения, обнаружения и исправления дефектов по времени и стоимости этих операций.

Выполнение расчетов и получение данных по измерению ИТ выполняются вручную или на ЭВМ. Выбор способа расчета определяется в зависимости от объема измерений и сложности необходимых расчетов. Расчеты выполняются по определенному алгоритму. Алгоритм расчетом составляется на основе математических формул расчета количественных значений оценки качества ИТ.

На основе результатов измерения выполняется оценка качества ИТ. В методологическом плане оценка качества ИТ базируется на решении следующих задач.

1. Идентификация оценки качества ИТ.2. Выбор метода оценки качества ИТ.3. Определение состава показателей оценки

качества ИТ.4. Определение методики расчета значений

показателей качества ИТ.5. Выполнение расчетов по определению

значений показателей.6. Оценка и анализ качества ИТ.Идентификация оценки качества начинается с

определения этого понятия. Оценка качества ИТ — это процесс реализации комплекса методов и средств по определению уровня соответствия ИТ установленным требованиям. Требования устанавливаются нормативными документами, содержащими соответствующую информацию. Это могут быть законы, постановления органов управления, стандарты международного,

30

национального, отраслевого, регионального и фирменного уровней. Требования могут быть сформулированы также в приказах и распоряжениях руководства фирмы, требованиях пользователей, заказчиков ИТ и др.

В моделировании и решении задач оценки качества используются эвристический, экспертный и аналитический подходы, базирующиеся на измерительном, расчетном, наукометрическом и социологическом способах получения значений показателей качества. Эвристический метод строится в основном на базе профессионального опыта, интуиции, эвристики исследователя и не свободен от субъективности. Необходимость привлечения группы высококвалифицированных специалистов, с одной стороны, рост количества и усложнение ИТ, с другой, существенно ограничивают перспективность экспертного метода в оценке ИТ. Расчетно-аналитический метод для оценки ИТ представляется более адекватным. Здесь состав и значения показателей качества определяются путем непосредственного, прямого наблюдения, регистрации и измерения состояния реально функционирующего объекта качества — ИТ. Оценка выполняется на основе набора значений показателей качества, которые по агрегированию отображаемых свойств ИТ составляют иерархическую систему

31

Выбор показателей для оценки качества ИТ зависит от многих факторов, например класса оцениваемой ИТ, режима функционирования, вида и объема обрабатываемой информации, бизнес-задачи, решаемой на базе ИТ, и др. При выборе доминирующими свойствами являются содержание и иерархичность состава показателей ИТ.

Методика определения состава и расчета значений показателей качества ИТ формируется на этапах концептуального, математического и экспериментального моделирования ИТ. Для расчета могут быть применены ручные или средства ЭВМ. Расчет производится по формулам, полученным в определенных случаях на основе математической модели оценки качества ИТ.

Выполнение расчетов по определению значений показателей проводится на основе данных измерения, зафиксированных в Ведомости дефектов. Исходными данными в этом случае являются параметры времени и стоимости обнаружения и исправления дефектов ИТ. Порядок расчета определяется соответствующим алгоритмом. Эффективность расчетов улучшается при условии привлечения ЭВМ и соответствующих программ. Результаты расчета значений показателей записываются в Карту оценки и анализа качества ИТ.

Оценка и анализ качества ИТ проводятся путем рассмотрения Карты от общих показателей к частным. Сравниваются значения обобщенных

32

показателей относительно удельных и абсолютных значений. Логическая последовательность анализа показателей должна обеспечить выявление худших значений показателей, их адресацию по этапам (участкам) ИТ, исполнителям, причинам снижения уровня качества как по ИТ в целом, так и по ее отдельным компонентам. В определенных случаях для более подробного анализа привлекаются дополнительные средства. Так, удельный вес каждого класса дефектов можно отобразить посредством диаграммы Парето.

Разработка формализованных моделей. На основе концептуальных решений дескриптивной модели проводится формализованное моделирование. Формализованное моделирование ИТ — это разновидность моделирования ИТ, построение модели в котором выполняется посредством графических и математических средств.

Отображение моделей может быть выполнено различными методами. Эти методы выбираются в зависимости от характера модели, наличия соответствующих методических ресурсов, квалификации, профессионального опыта специалиста и других факторов. Так, отображение графических моделей выполняется путем привлечения рисунка, эскиза, чертежа, диаграммы, фото, видео, мультимедиа и др. Графическая модель может быть выполнена графическими средствами, например, блок-схема алгоритма обработки данных, чертеж экспликации технических средств в

33

помещении вычислительного центра и др. Математическая модель отображается путем привлечения средств математической символики, формул, их комбинаций и др.

Математическое моделирование. Математические модели процессов всегда основаны на некотором упрощении, идеализации, игнорировании факторов, которые в данный момент или на данном этапе исследований представляются несущественными. Например, уравнение множественной линейной регрессии производительности ИС может не учитывать высоту потолков комнаты операторов ЭВМ, хотя в методологическом отношении это может иметь определенное влияние на производительность труда операторов.

В настоящее время складываются основы новой методологии научных исследований — математического моделирования и вычислительного эксперимента. Сущность этой методологии состоит в замене исходного объекта его математической моделью и исследовании современными вычислительными средствами математических моделей. Методология математического моделирования бурно развивается, охватывая все новые сферы — от разработки больших технических систем и управления ими до анализа сложнейших социально-информационных систем.

Технические, информационные, экономические и иные системы, изучаемые современной наукой,

34

плохо поддаются исследованию (в нужной полноте и точности) обычными теоретическими методами. Прямой натурный эксперимент над ними долог, дорог, часто или опасен, или попросту невозможен. Вычислительный эксперимент позволяет провести исследование быстрее и дешевле. Математическое моделирование является в настоящее время одной из важнейших составляющих научно-технического прогресса.

Математические модели на микроуровне информационного процесса отражают процессы, протекающие, например, при вводе документов в ЭВМ. Они могут описывать также технологические процессы на уровне перехода от одной операции этапа технологии обработки данных к следующей. Математические модели на макроуровне информационного процесса описывают технологические процессы обработки данных. На метауровне математические модели описывают технологические системы — участки, цеха, предприятие в целом.

Структурные математические модели предназначены для отображения структурных свойств объектов. Например, в САПР технологического процесса для представления структуры технологического процесса, распределения информационных задач по подразделениям используются структурно-логические модели. Функциональные математические модели предназначены для

35

отображения информационных, физических, технологических процессов, протекающих в работающем оборудовании и т.д.

Аналитические математические модели представляют собой явные математические выражения выходных параметров как функций от входных и внутренних параметров. Это, например, зависимость производительности ИС от наличия дефектов в технологии обработки данных. Аналитическое моделирование основано на косвенном описании моделируемого объекта с помощью набора математических формул. Язык аналитического описания содержит следующие основные группы семантических элементов: критерий (критерии), неизвестные, данные, математические операции, ограничения. Наиболее существенная характеристика аналитических моделей заключается в том, что модель не является структурно подобной объекту моделирования. Под структурным подобием здесь понимается однозначное соответствие элементов и связей модели элементам и связям моделируемого объекта. К аналитическим относятся модели, построенные на основе аппарата математического программирования, корреляционного, регрессионного анализа. Аналитическая модель всегда представляет собой конструкцию, которую можно проанализировать и решить математическими средствами. Так, если используется аппарат математического программирования, то модель

36

состоит из целевой функции и системы ограничений на переменные. Целевая функция, как правило, выражает ту характеристику объекта (системы), которую требуется вычислить или оптимизировать. Переменные выражают технические характеристики ИР, в том числе варьируемые, а ограничения — это их допустимые предельные значения. Для повышения вычислительной эффективности аналитических моделей используют различные приемы. Один из них связан с разбиением задачи большой размерности на подзадачи меньшей размерности, чтобы автономные решения подзадач в некоторой последовательности давали решение основной задачи.

Алгоритмические математические модели отражают связи между выходными параметрами и параметрами входными и внутренними в виде алгоритма.

Имитационные математические модели — это алгоритмические модели, отражающие развитие информационного процесса, поведение исследуемого ИР во времени при задании внешних воздействий на процесс. К классу имитационных относятся системы массового обслуживания, например информационные системы, заданные в алгоритмической форме.

Имитационное моделирование основано на прямом описании моделируемой ИТ. Существенной характеристикой таких моделей является структурное подобие объекта и модели. Это значит,

37

что каждому существенному с точки зрения решаемой задачи элементу объекта ставится в соответствие элемент модели. При построении имитационной модели описываются законы функционирования каждого элемента объекта и связи между ними.

Работа с имитационной моделью заключается в проведении имитационного эксперимента. Процесс, протекающий в модели в ходе эксперимента, подобен процессу в реальном объекте. Поэтому исследование объекта посредством его имитационной модели сводится к изучению характеристик процесса, протекающего в ходе эксперимента.

Ценным качеством имитации является возможность управлять масштабом времени. Динамический процесс в имитационной модели протекает в так называемом системном времени. Системное время имитирует реальное время. При этом пересчет системного времени в модели можно выполнять двумя способами. Первый способ заключается в «движении» по времени с некоторым постоянным шагом. Второй способ заключается в «движении» по времени от события к событию, при этом считается, что в промежутках времени между событиями в модели изменений не происходит.

Эмпирические математические модели создаются в результате проведения экспериментов. Проводится изучение внешних проявлений свойств ИР с помощью измерения его параметров на входе и

38

выходе. Обработка результатов экспериментов выполняется методами математической статистики.

Детерминированные математические модели описывают поведение ИР с позиций полной определенности в настоящем и будущем. Примером могут служить формулы расчета значений достоверности, полноты, своевременности информации, производительности технологических процессов обработки данных, их пропускной способности и т.д.

Вероятностные математические модели учитывают влияние случайных факторов на поведение ИР, т.е. оценивают его будущее с позиций вероятности тех или иных событий. Примеры таких моделей: описание ожидаемых длин очередей в системах массового обслуживания, ожидаемых объемов выпуска сверхплановой информационной продукции производственным участком, точности объема закупаемых журналов с учетом закона рассеяния и т.д.

Универсальность модели характеризует полноту отражения свойств для определенного реального класса ИР. Практически математическая модель отражает не все, а лишь определенные, существенные свойства изучаемого ИР. Например, формулы для определения пропускной способности системы передачи данных не учитывают температуру окружающего воздуха, влажность, так как в практических задачах это входит обычно в группу латентных (скрытых, неявных), или

39

малозначимых признаков модели.Экономичность математической модели ИТ

характеризуется затратами вычислительных ресурсов на ее реализацию. Если работа с математической моделью осуществляется вручную, то ее экономичность определяется затратами личного времени информатика. Если модель используется при автоматизированном проектировании, то ее экономичность определяется затратами машинного времени и памяти компьютера, а также соответствующего времени работы информатика. Так как указанные величины определяются характеристиками конкретного компьютера, то использовать только их для оценки экономичности математической модели некорректно. Поэтому для оценки экономичности самой математической модели используют еще и другие величины:

■ среднее количество операций, выполняемых при одном обращении к математической модели;

■ размерность системы уравнений в математической модели;

■ количество используемых в модели внутренних параметров и т.д.

Требования высокой степени универсальности, точности, адекватности математической модели, с одной стороны, и высокого уровня ее экономичности — с другой, довольно противоречивы. Поэтому компромиссные решения определяются с учетом характера конкретной решаемой задачи.

К математическим моделям предъявляется и ряд

40

других требований, среди которых следует выделить следующие.

1. Вычислимость — возможность ручного или с помощью ЭВМ исследования качественно-количественных закономерностей функционирования ИТ.

2. Модульность — соответствие конструкций модели структурным составляющим ИТ.

3. Алгоритмизируемость — возможность разработки соответствующих алгоритма и программы, реализующих математическую модель на базе ЭВМ.

4. Наглядность — удобное визуальное восприятие модели.

Разработка формализованных (математических) моделей выполняется в четыре этапа, более подробно описывающих процесс моделирования.

1. Формулирование законов, связывающих основные объекты модели ИТ. Этот этап требует широкого знания фактов, относящихся к изучаемым ИТ, и глубокого проникновения в их взаимосвязи. Эта стадия завершается записью в математических терминах сформулированных качественных представлений о связях между объектами модели ИТ.

2. Исследование математических задач, которые порождает математическое моделирование ИТ. Основным вопросом здесь является решение прямой задачи, т.е. получение в результате анализа модели выходных данных (теоретических следствий) для дальнейшего их сопоставления с результатами наблюдений изучаемых ИТ. На этом этапе важную роль приобретают математический аппарат, необходимый для анализа математической модели, и вычислительная техника — мощное средство для получения количественной выходной информации как результата решения сложных математических задач. Довольно часто различные математические модели ИТ создаются на основе одинаковых

41

математических задач. Так, например, базовая задача линейного программирования может отображать ситуации ИТ различной природы.

3. Выяснение того, удовлетворяет ли принятая (гипотетическая) модель ИТ критерию практики, т.е. выяснение вопроса о том, согласуются ли результаты наблюдений с теоретическими следствиями модели в пределах точности наблюдений. Если модель была вполне определенна — все параметры ее были заданы, то установление отклонений теоретических следствий от наблюдений дает решение прямой задачи с последующей оценкой отклонений. Если отклонения выходят за пределы точности наблюдений, то модель не может быть принята. Часто при построении модели некоторые ее характеристики остаются неопределенными. Задачи, в которых характеристики модели (параметрические, функциональные) определяются таким образом, чтобы выходная информация была сопоставима в пределах точности наблюдений с результатами наблюдений изучаемых ИТ, называются обратными задачами. Если математическая модель такова, что ни при каком выборе характеристик эти условия нельзя удовлетворить, то модель непригодна для исследования рассматриваемых ИТ. Применение критерия практики к оценке математической модели позволяет делать вывод о правильности положений, применяемых в изучении гипотетической модели. Этот метод является единственным методом изучения недоступных нам непосредственно в определенное время информационных ресурсов на уровне макро- и микромира.

4. Последующий анализ модели ИТ в связи с накоплением данных об изучаемых явлениях и модернизация модели. В процессе развития науки данные об изучаемых явлениях все более и более уточняются и наступает момент, когда выводы, получаемые на основании принятой математической модели, не соответствуют нашим знаниям об ИТ.

42

Таким образом, возникает необходимость построения новой, более совершенной математической модели.

Обработка статистической структуры дефектов ИТ. На основе построенной математической модели ИТ может быть решен комплекс задач улучшения качества ИТ, например определение адекватного состава показателей, формул и алгоритмов расчета значений показателей. Определение первичных показателей качества ИТ может быть выполнено с привлечением кластерного анализа свойств дефектов ИТ.

Идентификация свойств дефектов может быть осуществлена путем устранения неоднородности статистической структуры дефектов методом классификации дефектов. На основе выделения классов дефектов можно установить состав и содержание показателей качества ИС. Эта задача решается методом агломеративного кластерного анализа путем реализации соответствующих программ с применением ЭВМ. Исходя из существа кластер-анализа дефекты, оказавшиеся в одной группе, должны быть сходными между собой, а дефекты, принадлежащие разным классам, — разнородными, относящимися к различным ветвям дерева классификации. Критерием разнородности выбирается некоторая метрика, посредством которой дефекты могут быть объединены в некоторый класс по количественному критерию сходства (различия) классифицируемых дефектов.

В моделировании ИТ значительную часть задач

43

занимает изучение технологических процессов обработки данных, так как именно в контуре технологии формируется необходимый уровень качества функционирования ИТ и выходной информации как результата ее функционирования. Очень часто необходимо исследовать функциональную зависимость между обобщенными показателями качества, например производительностью ТПОД, себестоимостью подготовки выходного документа, с одной стороны, и дефектами обработки данных по достоверности, полноте, своевременности данных — с другой.

Особую значимость в решении подобного класса задач составляет оперативное управление технологическим процессом автоматизированной обработки данных в различных режимах, например пакетном, мультипрограммном, интерактивном и др. Вместе с тем в управлении качеством необходимо иметь информацию о возможном будущем (прогнозном) функциональном состоянии ТПОД. Таким образом, будущая модель регрессии должна выполнять функции описания, объяснения и прогнозирования функционального состояния управляемого ТПОД. Реализация функций моделей обеспечивает определение значений показателей качества ИТ.

Определение значений показателей оценки качества ИТ. В практических задачах управления качеством функционирования ИТ особый интерес представляет отображение качества через систему

44

относительных показателей, в частности в процентах. Например, какие ресурсы и в каком их объеме необходимо затратить, чтобы добиться снижения дефектов функционирования ТПОД на 1,5, 20% и т.д. Насколько необходимо сократить объем дефектов функционирования ТПОД, чтобы уменьшить на 50% себестоимость подготовки выходных документов данного вида? Определенную трудность в построении регрессионной модели функциональной зависимости составляет получение исходных данных в виде матрицы фиксированных данных, поскольку вызывает необходимость разработки методики и выполнения необходимых расчетов исходных данных. Разумеется, рассматриваемая постановка задачи не исключает применения и натуральных шкал измерения, так как управление качеством функционирования ТПОД является комплексной проблемой и в рамках ее решения реализуется широкий арсенал методов и средств.

В моделировании ТПОД при рассмотрении зависимости, например величины Y (производительность ТПОД) от величины х (дефекты ТПОД), невозможно выявить строгую (полную) связь между этими двумя переменными. Это объясняется тем, что значение зависимой переменной Y определяется не только значением самой переменной х, но и другими (неконтролируемыми или неучтенными) факторами е, а также тем, что измерение значений переменных

45

неизбежно сопровождается некоторыми случайными ошибками.

Если с увеличением х значение зависимой переменной Y в среднем увеличивается, то такая зависимость называется прямой, или положительной. В противном случае имеет место отрицательная, или обратная, зависимость. Если с изменением х значения Y в среднем не изменяются, то считается, что зависимость — нулевая.

Самый простой случай — изучение связи между одной переменной х, которую называют фактором (регрессором, предиктором, входной переменной, независимой переменной, прогнозирующей переменной), и переменной Y, которую называют откликом (выходной переменной, реакцией, зависимой переменной, прогнозируемой переменной).

Компьютерное моделирование является заключительным этапом процесса создания модели ИТ. Для научных исследований определенного класса оно представляется логическим завершением концептуального и формализованного моделирования. Компьютерное моделирование ИТ — это разновидность моделирования, выполняемая в виде эксперимента посредством ЭВМ с целью проверки работоспособности и адекватности моделей ИТ. По уровню применения технических средств физическое моделирование можно разделить на макетное и процедурное. Макетное моделирование проводится на базе построенного

46

макета, например макет сети ЭВМ отображает топологические свойства основных узлов сети и трафика на конкретной местности. Процедурное моделирование проводится на базе прототипа, т.е. редуцированной модели реальной ИТ, например сети ЭВМ, и обеспечивает изучение функционального и параметрического состояний сети ЭВМ.

Планирование эксперимента в исследовании моделей ИТ. Разработка и реализация физических, в частности компьютерных, моделей ИТ осуществляются в различных формах. Одной из распространенных является проведение экспериментального исследования ИТ на основе планирования эксперимента. Планирование эксперимента — раздел математической статистики, изучающий рациональную организацию измерений, подверженных случайным ошибкам. Теоретической основой организации и проведения экспериментального исследования ИТ представляется теория планирования эксперимента. Теория планирования эксперимента определяет его основные категории. Типичным примером плана эксперимента может служить рассмотренный выше регрессионный анализ.

Планирование эксперимента имеет свою логику организации — структуру, технологию, правила проведения, методы, средства, оценку параметров, проверку гипотез, анализ его результатов и др. В принципиальном плане указанные категории

47

находятся в рамках методологии и моделирования ИТ, рассмотренных ранее. Среди прочих категорий планирования эксперимента значительным аспектом является постановка задачи.

Постановка задачи экспериментального исследования моделей ИТ. Постановка должна обеспечить общее, системное представление технологии, применяемых методов и средств достижения результата эксперимента — создания экспериментальной модели ИТ, проверки ее адекватности и работоспособности. Постановка задачи базируется на процедурном моделировании.

Процедурное моделирование проводится на базе вычислительного эксперимента с учетом триады «модель — алгоритм — программа» (рис. 7.1). Постановка вычислительного эксперимента выполняется с учетом разработанной математической модели. Каждый этап характеризуется своим набором процедур.

48

На этапе вычислительного эксперимента формулируются дискретная задача и численный метод решения этой задачи. В соответствии с этим строится вычислительный алгоритм как средство решения задачи. Этот алгоритм является основой для создания ПО ЭВМ.

Создание ПО вычислительного эксперимента базируется на применении имеющихся и (или) разработки комплексов и пакетов прикладных программ. Комплекс программ предназначен для решения близких по математической природе задач из одной предметной области. В каждом вычислительном эксперименте проводится исследование с привлечением статистической обработки опытных данных. При этом количественная оценка влияния отдельных факторов (параметров) осуществляется посредством

49

Рис. 7.1. Схема вычислительного эксперимента

построения эмпирических зависимостей, интерполирующих с той или иной точностью статистические опытные данные.

Обычно в реализации экспериментальных работ в той или иной мере задействованы следующие основные структурные категории: исполнители, технические средства, документационно-информационная составляющая, нормативные документы и др. К исполнителям относятся информатики, инженеры, программисты, операторы и др. Информатики отвечают за постановку задачи, создание моделей, организацию, технологию и проведение экспериментальных работ, разработку нормативной документации, интерпретацию результатов эксперимента и др. Инженеры должны подготовить и обеспечить работу технических средств: ЭВМ, телекоммуникационную связь и другое оборудование. Программисты по заданию информатиков проводят компоновку ПО, разработку новых программных модулей, их встраивание в структуру ПО, а также обеспечивают работоспособность программных средств во время экспериментов. Операторы выполняют ввод экспериментальных данных в ЭВМ, корректировку ошибочных данных, вывод результатов экспериментальной обработки данных.

Затем в цикле вычислительного эксперимента проводится серия расчетов на компьютерах при изменении тех или иных параметров задачи. Входными данными для расчетов могут быть данные

50

по измерению дефектов функционирования ИТ. Обработка результатов проводится с учетом имеющихся теоретических представлений и экспериментальных данных. Она осуществляется в традициях классического натурного эксперимента. Результаты экспериментов представляются в виде таблиц, графиков и др. Полученные после расчетов результатные (выходные) данные анализируются и интерпретируются с участием специалистов ИТ, а также потенциальных пользователей ИТ, заинтересованных в обеспечении качества создаваемой ИТ.

На этапе анализа результатов становится ясным, удачно ли выбрана математическая модель, ее вычислительная реализация. Если есть необходимость, модели и численные методы уточняются, и весь цикл вычислительного эксперимента повторяется, т.е. совершается новый виток спирали в познании истины моделируемой ИТ.

В общем случае эксперимент предполагает следующие основные этапы.

1. Составление программы экспериментальных работ. Здесь указываются наименование работ, исполнители, сроки проведения работ, привлекаемые ресурсы, форма результата выполненных работ. Работы приводятся в соответствии с их логической последовательностью. Обычно ресурсоемкая программа согласовывается и утверждается руководством фирмы.

2. Разработка нормативных документов (регламента) выполнения эксперимента. Это могут быть положение (инструкция) по проведению

51

эксперимента, комплекс должностных, технологических инструкций, технологических карт по выполнению основных процедур эксперимента, правил оценки и анализа адекватности, работоспособности моделей и результатов эксперимента и др.

3. Инструктаж персонала, участвующего в экспериментальных работах. Инструктаж проводится со всеми категориями исполнителей, участвующих в эксперименте, а также с конечными пользователями, которые задействованы в контуре функционирования создаваемой или модернизируемой ИТ.

4. Подготовка и проведение эксперимента. Экспериментальные работы проводятся в соответствии с положением, инструкциями, технологическими картами и другими правилами, регламентирующими работу исполнителей. На данном этапе сначала выполняется наблюдение за изучаемым информационным объектом, затем проводятся сбор экспериментальных данных путем статистических выборок, регистрация данных в специальных форматах, измерение этих данных, их предварительная систематизация и группировка, ввод исходных данных в ЭВМ, обработка и вывод результатных данных из ЭВМ. Проверяется правильность полученных результатных данных. Ошибки исправляются путем повторной обработки, иногда в полном объеме.

5. Проверка адекватности и работоспособности модели ИТ. Адекватность проверяется в зависимости от характера задачи и применяемого ПО по основным параметрам, например статистическим оценкам обработки данных. Важно выдержать соотношение между точностью и достоверностью экспериментальных данных. Если уровень достоверности результата не удовлетворяет экспериментатора, то в подобных случаях прибегают к дополнительному сбору экспериментальных исходных данных, например выборок дефектов с

52

реальной функционирующей ИС. Таким образом, увеличивается количество реализаций эксперимента и, как следствие, его точность и достоверность. Эти категории в значительной мере определяются результатами расчетов погрешности модели, рассмотренной ранее в рамках математического моделирования. Работоспособность выясняется по форме и содержанию полученных результатов — форматов документов, их структуры, достоверности, полноты и своевременности выданных данных и др.

6. Оценка и анализ результатов эксперимента. Оценка проводится на основе системы критериев решаемой задачи по моделированию. Система критериев соответствует специфике модели информационного ресурса. Так, для АИС таким критерием может быть «время реакции системы на запрос», т.е. сколько времени пройдет между вводом запроса пользователя на поиск данных и выдачей результатных данных на дисплей. Анализ результатов выполняется в соответствии с постановкой задачи. Обычно проводится последовательное сравнение основных параметров модели с полученными результатами. Сначала изучаются параметры верхнего уровня, затем последовательно анализируются маргинальные параметры моделируемой ИТ.

Сравнительный анализ эффективности ИТ. На данном этапе уточняется уровень практической применимости модели ИТ. Применимость обычно устанавливается по уровню эффективности моделируемой ИТ. Анализ эффективности моделируемой ИТ дифференцируется на функциональную и экономическую эффективность.

В рамках функциональной эффективности устанавливаются значения показателей, например производительности ИТ, пропускной способности каналов передачи данных сети ЭВМ и др. Для более четкого анализа иногда прибегают к организационной и функциональной декомпозиции затрат. К организационным категориям относятся, например, исполнители структурных подразделений,

53

участвующие в функционировании ИТ, календарный период работы ИТ, объем времени на разработку инструкций персоналу и др. К функциональным затратам можно отнести машинное время на решение задачи, количество человеко-часов на коррекцию дефектов ИТ, объем материалов и др.

Экономическая эффективность моделируемого ИТ оценивается набором экономических показателей. Состав и содержание показателей зависят от характера ИТ. Так, для систем информационного обмена это могут быть себестоимость обработки документа, годовая экономия от внедрения и эксплуатации системы, экономия материалов, расходуемых на ИТ, и др.

Эффективность анализа зависит от форм фиксирования результатов эксперимента. Это могут быть таблицы, графики, математические формулы и др. Формы фиксирования должны обеспечить эффективность изучения результатов экспериментальной обработки данных. В определенной мере эффективность анализа зависит от многоаспектности представления результатов эксперимента.

Разработка моделей ИТ. Результативность моделирования ИТ в значительной степени зависит от логики организации моделирования. Эта логика предполагает рассмотрение модели ИТ как системы. Каждая система обладает собственными системообразующими признаками. В общем случае к составу таких признаков относятся: цель, задачи, функции, структура, технология функционирования, оценка качества и др. Кратко рассмотрим здесь некоторые из них, с учетом рассмотренных ранее.

В моделировании важно определить точную цель модели ИТ. Цель модели ИТ — это мысленное предвосхищение результата по сбору, обработке, анализу и интерпретации информации, адекватно отображающей состояние изучаемой ИТ. Этот результат во всех его проявлениях должен быть

54

четко определен исследователем до начала процесса моделирования. Без этого условия эффективное проведение работ по моделированию ИТ становится проблематичным. Для отображения цели применяются различные подходы. Наиболее продуктивными в этой связи нам представляются отображения целей в виде так называемого дерева целей, или «матрицы целей».

Цели модели ИТ взаимоувязаны с задачами модели. В определенной мере в пространственном поле «дерева целей» возможно пересечение целей, задач и функций модели. Решение задач обеспечивает достижение цели модели. Задача модели ИТ — это совокупность методов, средств и процессов, реализация которых обеспечивает достижение цели модели.

В соответствии с целью основными задачами модели представляются:

■ рационализация создания и развития ИТ;■ экономия ресурсов при выполнении работ по

созданию и развитию ИТ;■ повышение профессионализма исполнителей в

решении задач ИТ.Следует отметить, что в рамках первой задачи

выполняется сложный комплекс работ и задействуется множество методов и средств по моделированию ИТ. В итоге это должно улучшить качество работ по исследованию и практическому решению вопросов ИТ.

В рамках второй задачи осуществляется комплекс процедур по экономии ресурсов, расходуемых в рамках работ по этапам жизненного цикла ИТ. В данном случае к ресурсам относятся: время, труд, материалы, финансы и др.

Решение третьей задачи должно обеспечить существенное изменение профессионального уровня разработчиков и пользователей ИТ. Профессиональный уровень в определенной мере соотносится с материальными и моральными аспектами, в частности с карьерным ростом специалистов.

55

В решении задач моделирования значимую категорию составляет комплекс функций. Функция модели ИТ — это постоянный набор процедур, выполнение которых обеспечивает реализацию задач модели ИТ. В моделировании ИТ различаются общие и специальные функции модели. К классу общих функций можно отнести следующие:

■ отображение ИТ и ее компонентов;■ объяснение состояния и изменения ИТ;■ прогнозирование изменения ИТ.Учитывая динамичность развития современных

ИТ, следует особо отметить значимость третьей функции. Эту функцию необходимо рассматривать в контексте создания ИТ, обладающей перспективными свойствами. Эти свойства должны обеспечивать функционирование ИТ и их устойчивость на как можно более длительную перспективу и при этом без существенных затрат на корректировку и модернизацию ИТ.

К специальным функциям модели ИТ можно отнести:

■ планирование качества функционирования ИТ и ее компонентов;

■ нормирование качества ИТ;■ учет процессов управления качеством ИТ;■ контроль выполняемых работ по управлению

качеством ИТ;■ анализ управления качеством ИТ;■ сертификацию качества ИТ;■ измерение качества ИТ;■ оценку качества ИТ и др.При рассмотрении структуры модели ИТ

целесообразно выделить два ее аспекта: теоретический и эмпирический. Но прежде введем дефиницию этого понятия. Структура модели ИТ — это совокупность процессов, методов и средств, логика организации которых обеспечивает целостность модели. При условии отсутствия в структуре модели и (или) какого-либо ее компонента, например системы обозначений

56

объектов модели или проверки адекватности модели, реализация ИТ в ее полном объеме в соответствии с установленными требованиями будет затруднена или невозможна. Свойство целостности присуще не только процессу моделирования, но и его результату — модели ИТ.

В решении практических задач ИТ могут применяться универсальные и специфические методы. К универсальным можно отнести общенаучные методы, указанные выше. Практические методы в основном определяются свойствами тех объектов, к которым они применяются, например анкетирование, интервьюирование, карты обратной связи потенциальных пользователей ИТ и др. Построение знаковых (информационных) моделей или их элементов может заменяться мысленно-наглядным представлением знаков или операций над ними.

СРЕДСТВА СОЗДАНИЯ ИТВ методологии важное место в решении задач

занимают средства создания ИТ. Средства моделирования информационных ресурсов — это категории материального и неовеществленного характера, используемые для построения моделей информационных ресурсов. В типологический ряд можно включить измерительные, технологические, информационные, научные, административные, экономические, технические, программные и другие виды средств. Каждый из указанных видов может быть дифференцирован на подвиды и т.д. Средства ИТ используются в реализации методов, моделей и организации ИТ. Так, к материальным ресурсам в их широком понимании можно отнести основные и оборотные фонды фирмы. В рамках основных фондов подразумевается использование основных и вспомогательных зданий и сооружений фирмы, где трудятся исследователи, оборудование этих зданий, в частности ЭВМ различного класса и назначения, периферийные устройства ЭВМ и их компоненты,

57

средства передачи данных и связи, транспортные средства. В рамках оборотных средств учитываются различные материалы, применяемые для выполнения процессов по созданию моделей ИТ, — бумага, красящие вещества и др.

К неовеществленным средствам относятся, например, финансовые и интеллектуальные средства. Интеллектуальные средства создания ИТ — это разновидность средств, имеющих неовеществленную сущность, умственный характер, используемых в решении задач создания ИТ. К интеллектуальным ресурсам, так называемым нематериальным активам, можно отнести: организационные, административно-правовые, информационные, программные и научные. Эти средства отображаются в виде методик, стандартов, инструкций, технических регламентов, алгоритмов, программ, патентов и других форм.

Структуру информационных средств создания ИТ составляют:

■ ИС по решению задач создания ИТ;■ ИТ, как основа создания и применения

информационных моделей;■ базы данных, фактографические и

документальные, содержащие ретроспективные и актуальные документы;

■ система делопроизводства, документооборота предприятия, включающая офисную, управленческую и производственную информацию. Например, информационное обеспечение финансовых задач предполагает информацию финансовых органов, банков и бирж, бухгалтерскую отчетность, законодательные акты по финансовым вопросам и др.;

■ научно-техническая информация (НТИ). Отличительной чертой современного информационного производства является высокий уровень обновления научной и технической информации. Этот вид ресурса

58

обеспечивает актуализацию знаний информатиков и как результат — адекватный уровень построения моделей ИТ. Кроме того, достигается улучшение качества моделей ИТ и, как следствие, улучшение конкурентоспособности на рынке информационного товара. Источники НТИ могут быть в различных формах: системы ретроспективного поиска информации (РПИ), избирательного распределения информации (ИРИ), дифференцированного обеспечения руководителей (ДОР), информирования по целевым комплексным программам (ИЦКП) и др. Другой формой информирования является система печатных изданий, в частности монографические и периодические издания. Кроме того, применяются библиографические, аннотированные, реферативные издания, книжные летописи, летописи журнальных статей. Так, реферативный журнал «Информатика», который издается ВИНИТИ с 1954 г. и выходит ежемесячно, содержит рефераты публикаций, депонированных рукописей мирового потока научной информации. Непременным средством создания ИТ в решении задач моделирования ИТ являются программные продукты.

ПО экспериментального исследования моделей ИТ во многом определяет эффективность ИТ. При решении задач исследователи сталкиваются с трудностями, вызванными громоздкостью и сложностью вычислительных процедур, что в итоге приводит к большим интеллектуальным усилиям и неоправданным затратам. Применение статистических пакетов прикладных программ позволяет улучшить содержательную часть решаемых задач; повысить эффективность моделирования за счет сокращения рутинных процедур, эффективного поиска правильного решения за счет быстрой, программной реализации

59

большого количества альтернативных способов решения.

В настоящее время накоплен достаточно обширный арсенал программ различного класса и назначения. В общем случае в структуру программных продуктов входят следующие виды.

1. ОС, обеспечивающие управление прикладными программами, вычислительным процессом, реализующим задачи создания ИТ.

2. Пакеты прикладных программ (ППП), предназначенные для решения конкретных функциональных задач построения и реализации ИТ.

3. Программы функциональной диагностики ЭВМ и телекоммуникаций.

4. Программы информационной безопасности, в частности антивирусной защиты, антихакерских атак, криптозащиты файлов, защиты доступа в информационные зоны (помещения) повышенной важности.

5. Системы и средства программирования, обеспечивающие рационализацию труда программистов в процессах создания ИТ.

Применительно к задачам создания ИТ совершенствование деятельности в соответствии с велениями времени должно проявляться во все большем использовании таких прикладных программных продуктов, как MathCAD, MATLAB, Maple, NAG Fortran Library, а также пакетов прикладного статистического анализа данных.

Рынок статистических пакетов достаточно обширен. Это профессиональные пакеты (SAS, BMDP), универсальные пакеты (Stadia, Olimp, StatGrafics, SPSS, Statistica), специализированные (BioStat, Mesosaur, Datascope). Благодаря деятельности корпорации Softline — дилера компании — производителя StatSoft (США), одним из наиболее известных в России пакетов для прикладного статистического анализа данных является Statistica.

ППП Statistica — это универсальная

60

интегрированная система, предназначенная для статистического анализа и визуализации данных, содержащая широкий набор процедур анализа для применения в научных исследованиях различных направлений, технике, бизнесе, учебном процессе. Преимущества ППП Statistica перед другими статистическими пакетами, подчеркивающие целесообразность его использования в процессах моделирования, следующие:

■ с помощью реализованных в системе Statistica языков программирования (SCL, Statistica BASIC), снабженных специальными средствами поддержки, легко создаются законченные пользовательские решения и встраиваются в различные приложения или вычислительные среды;

■ возможно расширение пользователем библиотеки функций, что позволит решать большинство задач по теории вероятностей, например, если добавить процедуры для вычисления сочетаний, перестановок и размещений, то можно решать задачи на классическое определение вероятности;

■ реализован обмен данными между Statistica и Windows-приложениями;

■ особую актуальность пакет приобретает при изучении пользователем достаточно трудоемких, сложных с математической точки зрения и громоздких в реализации методов многомерного анализа;

■ любая графическая и текстовая информация в Statistica может быть выведена в файл в формате RTF (Rich Text Format — расширенный текстовый формат), который открывается и редактируется в Microsoft Office Word.

Необходимость использования статистических пакетов при решении задач моделирования не вызывает сомнений. В структуре пакета такие модули и процедуры, как основные статистики и

61

таблицы, множественная регрессия, дисперсионный анализ, непараметрическая статистика, подгонка распределений, углубленные методы анализа (нелинейное оценивание, множественная нелинейная регрессия, анализ выживаемости, временные ряды и прогнозирование), многомерный разведочный анализ (кластерный анализ, факторный анализ, анализ главных компонент и классификация, канонический анализ, деревья классификации, анализ соответствий, многомерное шкалирование, дискриминантный анализ, общие модели дискриминантного анализа), импорт данных, составление отчетов. Эффективность решения задач возрастает в сотни раз.

ППП Statistica успешно используется при написании курсовых, дипломных, студенческих научно-исследовательских работ, кандидатских и докторских диссертаций, что придает исследованиям более завершенный характер и повышает качество работ.

К классу программ статистического анализа данных относится и ППП Stadia. Этот пакет имеет несколько модификаций — от демоверсии до профессиональной. При сравнительно полной функциональности прикладного статистического анализа этот пакет отличается простым русским интерфейсом. При освоении программы не требуется длительного ознакомления с алгоритмической частью решения задач обработки экспериментальных данных. Все версии сохраняют функциональную полноту. Ограничения имеются только по размеру матрицы вводимых данных, т.е. по числу столбцов (исследуемые переменные) и числу строк (число событий статистической выборки).

В плане решения задач функционального характера следует отметить программный комплекс Decision, разработанный Всероссийским проектно-технологическим и научно-исследовательским институтом вычислительной техники и

62

информатизации (ВПТИ). Инструментальная система Decision является воплощением нового, быстроразвивающегося научно-практического направления на стыке экономики, математики и ИТ. С ее помощью можно:

■ выполнять аналитические исследования и составлять прогнозы в области микроэкономики, макроэкономики и маркетинга;

■ решать задачи нормирования, игровые задачи, задачи составления расписаний и назначений, составления и распределения бюджетов, поддержки принятия управленческих решений, а также инженерно-экономические задачи;

■ моделировать случайные процессы на фондовом рынке, в больших технических системах, в биологии и физике;

■ оптимально компоновать инвестиционные проекты, укомплектовывать оборудованием; управлять работами, портфелем ценных бумаг и техническими проектами;

■ строить программы обучения, переподготовки кадров, повышения квалификации специалистов.

Современные ИТ обладают широким арсеналом программ для принятия решений, однако все они главным образом ориентированы лишь на обработку экспертной информации и формирование приоритетов. Оптимизационные технологии, позволяющие значительно улучшить качество принимаемых управленческих решений, в них практически не используются. В системе Decision подобные технологии используются в полной мере.

Система включает два модуля: Equilibrium и Combinatorics. Модуль Equilibrium позволяет моделировать любые равновесные системы и рассчитывать их параметры в условиях неопределенности и риска, в частности:

■ анализировать любые рынки, любого масштаба и на любых временных промежутках с учетом

63

конкретных особенностей различных отраслей и регионов;

■ рассчитывать нормы и нормативы, например нормы расходов, выплат, запасов, процентные ставки с учетом конкретных условий отраслей, регионов и предприятий;

■ выполнять разнообразные маркетинговые, экономические, инженерные исследования в интересах органов регионального управления, различных предприятий и организаций.

Модуль Combinatorics решает так называемые комбинаторные задачи. Он позволяет исследовать ситуации, когда имеются варианты мероприятий (действий, решений) при наличии ресурсов и логических условий. Эти ресурсы и условия необходимо подобрать так, чтобы наилучшим образом достичь заданных целей. Это относится к широкому классу задач, в частности компоновка инженерно-экономических проектов, построение оптимальных по надежности систем, управление работами, предупреждение чрезвычайных ситуаций и др.

Другим представителем средств решения функциональных задач в моделировании ИТ является ППП «Касатка». Этот ППП состоит из трех комплексов — планирования, менеджмента и маркетинга. В составе каждого из этих комплексов довольно внушительное количество моделей практического решения задач, описание которых представлено в литературе.

Перевод описаний моделей на машинный язык представляет собой трудоемкую процедуру. Поэтому в современные средства машинного эксперимента включаются специальные программы-трансляторы (или интерпретаторы), автоматизирующие перевод на машинный язык описаний систем на специально разрабатываемых для этой цели языках системного моделирования. Сохраняя универсальность, т.е. возможность описания произвольных систем, языки моделирования обычно ориентированы на более

64

простое и легкое описание систем тех или иных специальных классов. Кроме того, в языки системного моделирования включаются дополнительные средства для описания процедур, обслуживающих компьютерный эксперимент. В настоящее время разработаны десятки универсальных и специализированных языков системного моделирования и основанных на них систем машинного эксперимента: иностранные языки — Симула, Симскрипт, отечественные — Слэнг, Недис и др.

Научные ресурсы моделирования ИТ в основном формируются на фундаменте теории и методологии. Теоретическая основа моделирования ИТ представляется в форме предмета моделирования ИТ, который отображает парадигму этой области научного знания. Эффективность адаптации теоретических средств во многом определяется методологией ИТ. Методология зависит от уровня реализации такой ее категории, как логика организации, принципы, методы и средства создания и развития ИТ.

ПРОЕКТИРОВАНИЕ ИТНа основе разработанных принципов, положений,

моделей, методов и средств создания ИТ, полученных на этапе исследования, проводится проектирование ИТ. Этот этап создания ИТ имеет свои общие и специфические признаки. Решение задач проектирования выполняется в соответствии с требованиями ГОСТ 34.601—90. Проектирование можно условно разделить на следующие этапы.

1. Предпроектное обследование существующей (традиционной) ИТ.

2. Разработка технического задания на создание (модернизацию) ИТ.

3. Разработка эскизного проекта ИТ.4. Разработка технического проекта на создание

ИТ.5. Разработка рабочего проекта на создание ИТ.

65

На первом этапе предпроектного обследования (ПрО) проводятся изучение и анализ особенностей объекта изучения, т.е. предприятия внедрения ИТ. Осуществляется сбор материалов для проектирования, изучается объект проектирования — ИТ, составляются требования к ней. Изучаются условия функционирования будущей ИТ, например объемно-временные характеристики информационных потоков, возможная нагрузка на технические устройства, особенности состава ПО и др. Здесь же устанавливаются определенные ограничения на условия разработки — сроки выполнения этапов проектирования, имеющиеся и недостающие ресурсы, процедуры и мероприятия, обеспечивающие защиту информации, и др. С учетом предварительно выполненных исследований проводятся разработка и выбор варианта концепции ИТ. Одним из принципиальных вопросов ПрО является учет общих и специфических требований, предъявляемых к ИТ.

Этап разработки технического задания (ТЗ) является логическим продолжением ПрО. Материалы, полученные на этапе ПрО, используются для разработки ТЗ. Здесь формулируется назначение системы. Проводятся анализ, разработка и указываются принципиальные требования, предъявляемые к ИТ со стороны конкретного заказчика или потенциальной группы потребителей. Формулируются требования к аппаратным, программным, информационным и организационно-правовым компонентам ИТ и др. Особое внимание в ТЗ уделяется разработке требований к порядку взаимодействия технологических процессов ИТ. Состав и содержание требований должны отображать в некотором роде идеализированное представление основных свойств ИТ в параметрической форме. Здесь необходимо тщательно изучить нормативные документы, содержащие требования к ИТ. В состав этих документов, как правило, включаются

66

стандарты различного уровня — международные, национальные, отраслевые, предприятий, руководящие технические указания отрасли, ведомства, предприятия. Кроме того, информация о требованиях может быть получена из научно-технической литературы: монографий, сборников научных трудов, периодических научно-технических изданий и др.

На этапе эскизного проектирования (ЭП) выполняется поиск приемлемых решений по принципиальным, узловым аспектам проектирования ИТ. Эти решения являются предварительными и могут быть скорректированы на последующих этапах проектирования.

На этапе технического проектирования (ТП) проводится разработка приемлемых решений по всем задачам проекта ИТ. Целью этого этапа проектирования является конкретизация общих, иногда нечетких знаний о требованиях к будущей ИТ в более точные формулировки. На данном этапе определяются:

1) уточненные цель, задачи, функции ИТ. Кроме того, рассматриваются также внешние условия функционирования системы, распределение функций между ее компонентами;

2) системные параметры ИТ. Интерфейс и распределение функций между оператором и системой;

3) конфигурация всех подсистем ИТ, образующих ее структуру. Сюда относятся информационная, технологическая, техническая, программно-математическая и организационно-правовая составляющие структуры ИТ;

4) структура БД и система управления БД;5) ведомость конфигурации комплекса

технических средств и их спецификация;6) состав и характеристика математических

моделей, алгоритмов и программ;7) схема функционирования технологического

процесса обработки данных и др.;

67

8) инструкции по применению ИТ;9) уточненное технико-экономическое

обоснование проекта ИТ.Использование объектно-ориентированного

подхода позволяетсвести проектирование ИТ как открытой системы к рациональному синтезу функционально независимых компонентов, совместно выполняющих заданные функции ИТ с требуемой эффективностью. Это позволяет адаптировать ИТ к вновь появляющимся задачам за счет набора специфических свойств, например наследования. Таким образом, значительно снижаются затраты на разработку, внедрение и модификацию ИТ.

Значительная часть трудоемкости проектирования приходится на разработку ПО. Эффективность программирования зависит от выбранной технологии программирования. Распространенным подходом является объектно-ориентированное программирование — технология программирования, при которой программа рассматривается как набор дискретных объектов, содержащих в свою очередь наборы структур данных и процедур, взаимодействующих с другими объектами.

На различных этапах анализа и синтеза ИТ возникают проблемы разбиения (декомпозиции) ИТ на подсистемы, задачи на подзадачи, ПО на отдельные программы и подпрограммы. При этом объекты каждого последующего уровня разбиения представляют собой абстрактные компоненты (объекты) ИТ предыдущего уровня, реализация которого зависит от конкретной рассматриваемой проблемы.

В объектно-ориентированных открытых системах декомпозиция системы на объекты осуществляется с учетом удобства последующего детального анализа, разработки и внедрения системы. Одним из наиболее важных критериев выделения компонентов открытой системы является минимизация числа ее

68

аппаратно-зависимых компонентов. Подобное условие позволяет снизить затраты на адаптацию ИТ при переносе на другую аппаратную платформу, а также уменьшить количество неиспользуемых компонентов при работе на конкретной платформе. Решение этой проблемы осуществляется путем исследования существующих платформ, оценки направлений их развития, анализа возможностей использования принятых и (или) предложения новых стандартов взаимодействия системы с аппаратной платформой создаваемой ИТ.

Наибольшее распространение получили три модели проектирования ИТ: каскадная, поэтапная и спиральная. Каскадная модель используется в технологиях, ориентированных на переход к следующему этапу после полного окончания работ на предыдущем этапе. Поэтапная модель обычно включает промежуточный контроль на любом этапе и межэтапные корректировки. Она обеспечивает меньшую трудоемкость по сравнению с каскадной моделью, но время жизни каждого из этапов становится равным всему жизненному циклу. Спиральная модель предполагает выполнение на начальном этапе анализа требований и предварительное детальное проектирование. При этом создаются прототипы. Прототипом ИТ может служить экспериментальная физическая (машинная) модель ИТ, рассмотренная в п. 7.5. Каждый виток спирали соответствует поэтапной модели создания фрагмента или версии ИТ. На нем уточняются характеристики, определяется качество, планируются работы следующего витка спирали. Таким образом, углубляются и последовательно конкретизируются детали проекта. В результате выбирается обоснованный вариант ИТ, который затем и реализуется.

По результатам контрольных испытаний выполняется корректировка неправильных решений, дополняется недостающий материал в проектной документации и др. В проектной документации

69

стиль описания результатов аналитических и экспериментальных работ зависит от многих факторов. Выбор стиля в основном зависит от содержания задачи, ее масштаба, значимости в общем комплексе задач проектирования и др.

Следует отметить, что заметная доля трудозатрат рабочего проекта приходится на доработку организационно-правовых документов — инструкций персоналу, занятому в процессе функционирования ИТ. Одним из основных аспектов является справочный материал о выводе ИТ из нештатных ситуаций. Приводится состав сбоев и отказов, которые могут возникнуть при эксплуатации ИТ. По каждой нештатной ситуации указываются конкретные процедуры и средства устранения ее последствий.

На этапе рабочего проектирования проводится окончательная доводка тех вопросов, которые на этапе технического проектирования из-за определенных условий не могли быть полностью решены. На данном этапе дорабатывается комплекс программ на основе алгоритмов, составленных на этапе технического проектирования. Уточняется структура технического комплекса, ПО, проводится корректировка состава унифицированных компонентов ИТ. На этом этапе выполняются тестирование программ, серия контрольных испытаний с обработкой реальных документов, анализируются результаты тестирования и экспериментальной обработки. По результатам анализа принимаются решения по необходимым доработкам, в частности корректировке программ.

При некоторых условиях, в частности при сравнительно небольших объемах работ, третий этап проектирования может не предусматриваться, четвертый и пятый этапы могут быть объединены, т.е. составляется технорабочий проект ИТ. При создании ИТ необходимо тщательно спланировать проект, оценить возможные риски и обеспечить тем самым успешную работу коллектива разработчиков.

70

Проектные работы требуют значительного объема ресурсов различного характера: временных, трудовых, финансовых, материальных и др. Необходимо стремиться к минимизации этих ресурсов за счет привлечения прогрессивных средств проектирования автоматизированных ИТ. Одним из перспективных средств рационализации проектирования является автоматизация системы проектирования.

Автоматизированные системы проектирования являются эффективным средством улучшения показателей проектирования автоматизированных ИТ и систем. За последнее десятилетие в области проектирования сформировалось новое направление — так называемая программная инженерия, или CASE-технологии (Computer-Aided Software/System Engineering). CASE-технологии — это совокупность методов анализа, проектирования, разработки и сопровождения ИТ, поддержанной комплексом взаимосвязанных средств автоматизации. CASE — это средство для системных аналитиков, разработчиков и программистов, обеспечивающее автоматизацию процессов проектирования ИТ различного класса и назначения.

Основная цель CASE-технологии — максимально автоматизировать процесс разработки и отделить процесс проектирования от кодирования программных средств ИТ. В большей части современных CASE-технологий применяется методология структурного анализа, основанная на описании модели проектируемой системы в виде графов, диаграмм, таблиц и схем. К числу несомненных достоинств CASE-технологии следует отнести следующие.

1. Улучшение качества создаваемых программных продуктов за счет средств автоматизированного контроля программных средств и других проектных решений.

2. Создание прототипа будущей ИТ за сравнительно короткое время, что обеспечивает на

71

ранних этапах выполнение оценки создаваемого ПО.3. Ускорение процесса проектирования и

разработки ИТ.4. Освобождение разработчика от рутинной

работы, что дает ему время для творческой работы по проектированию.

5. Поддержка развития и сопровождение разработки ИТ.

6. Поддержка технологии повторного использования компонентов проекта.

Автоматизация проектирования основана на соответствующих методах. В зависимости от содержания и класса ИТ выбирается наиболее адекватный метод проектирования. Эти методы основаны на формализованном отображении решаемых задач, бизнес-процессов и систем управления предприятием (фирмой). В настоящее время имеются десятки способов построения формализованных моделей построения и функционирования ИТ. Методы построения моделей можно разделить на структурные и объектно-ориентированные. Каждая из этих групп методов включает несколько вариантов конкретных методик.

Структурным принято называть такой метод исследования ИТ или процесса, который начинается с общего обзора ИТ, а затем предполагает ее последовательную детализацию. Структурные методы имеют три основные особенности:

■ расчленение ИТ как сложной системы на части, представляемые как «черные ящики», каждый черный ящик реализует определенную функцию ИТ;

■ иерархическое упорядочение выделенных элементов ИТ с определением их взаимосвязей;

■ использование графического представления взаимосвязей компонентов ИТ.

Модель, построенная с применением структурных методов, представляет собой иерархический набор

72

диаграмм, графически изображающих выполняемые системой функции и их взаимосвязи. Другими словами, это рисунки, на которых показан набор прямоугольников, определенным образом связанных между собой. В диаграммы также включается текстовая информация для обеспечения точного определения содержания функций и взаимосвязей. Общим примером могут служить в нашем случае блок-схемы технологий и алгоритмов обработки данных. Использование графического представления процессов существенно повышает наглядность модели и облегчает процесс ее восприятия. От обычных рисунков, с помощью которых можно представить процесс управления, структурные диаграммы отличаются тем, что выполняются по вполне определенным правилам, а процесс их составления и анализа может быть поддержан соответствующим ПО.

В составе методологий структурного анализа к наиболее распространенным диаграммам можно отнести следующие:

■ SADT (Structured Analysis and Design Technique) — технология структурного анализа и проектирования, и ее подмножество — стандарт IDEFO;

■ DFD (Data Flow Diagrams) — диаграммы потоков данных;

■ ERD (Entity-Relationship Diagrams) — диаграммы «сущность — связь»;

■ STD (State Transition Diagrams) — диаграммы переходов состояний.

Объектно-ориентированный метод построения

73

моделей отличается от структурного более высоким уровнем абстракции. Этот метод основан на представлении системы в виде совокупности объектов, взаимодействующих путем обмена данными. В качестве объектов могут служить конкретные предметы или абстрагированные сущности — заказ, клиент и т.п.

Подавляющая часть существующих методов объектно-ориентированного анализа и проектирования (ООАП) включает как язык моделирования, так и средства описания процессов моделирования. Язык моделирования — это нотация, которая представляется совокупностью правил построения графических объектов, применяемых в моделях. Нотация выступает как синтаксис языка моделирования. Процесс же отображает шаги, которые следует выполнять при разработке проекта. Унифицированный язык моделирования UML (Unified Modeling Language) версии 1.1 принят OMG (Object Management Group) — организацией по стандартизации объектноориентированных методов и технологий в качестве стандарта. Этот язык используется компаниями — разработчиками программных средств — IBM, Microsoft, Oracle, Sybase и др.

UML предназначен для определения, представления, проектирования и документирования программных, организационных, экономических, технических и других средств в решении широкого класса задач. В функциональном плане UML обладает широким набором диаграмм для отображения моделей ИТ.

1. Диаграммы вариантов использования — для моделирования требований к системе, например, функциональных задач, бизнеспроцессов фирмы.

2. Диаграммы классов — для моделирования статистической структуры классов системы и связей

74

между ними.3. Диаграммы поведения системы — для

моделирования отображения функционального состояния системы.

4. Диаграммы взаимодействия — для моделирования процесса обмена сообщениями между объектами. Существуют два вида диаграмм взаимодействия: диаграммы последовательности и кооперативные диаграммы.

5. Диаграммы состояний — для моделирования поведения объектов системы при переходе из одного состояния в другое.

6. Диаграммы деятельностей — для моделирования поведения системы в рамках различных вариантов использования или моделирования деятельности.

7. Диаграммы реализации, состоящие из диаграмм компонентов системы и диаграммы размещения, — для моделирования физической архитектуры ИТ. В настоящее время наблюдается широкое использование UML в решении различных задач. Значительная часть разработчиков CASE-средств обеспечивают поддержку UML в своих программных продуктах. Объектно-ориентированный подход не противопоставляется структурному, а дополяет его. Применение CASE- средств на уровне АИС расширяет и углубляет представление о возможностях указанных средств в задачах создания ИТ.

РЕАЛИЗАЦИЯ ИТСледует отметить, что реализация ИТ

осуществляется на стадиях жизненного цикла — построения, внедрения и эксплуатации. Стадия построения реализуется посредством этапов закупки оборудования, его монтажа, тестирования аппаратно-программного комплекса. Эти этапы в логическом отношении являются относительно простыми, хотя и здесь проблем бывает достаточно. Стадии внедрения и эксплуатация ИТ в

75

значительной мере зависят от областей применения ИТ, так как каждая из областей имеет свою специфику.

Области применения обусловливают специфику решения многих задач по созданию, применению и развитию ИТ, в частности выбор вариантов внедрения ИТ. При внедрении ИТ рекомендуется выбрать одну из двух основных концепций, отражающих сложившиеся точки зрения на существующую структуру организации — объекта внедрения.

Первая концепция основана на использовании существующей структуры организации и подразумевает внедрение путем приспособления ИТ к существующей организационной структуре. В результате происходит частичная модернизация существовавших методов работы. При этом обычно рационализируются рабочие места, распределяются или перераспределяются функции между работниками организации и мало изменяются коммуникации. Хотя степень риска от такого внедрения ИТ минимальна, так как затраты незначительны и организационная структура практически не меняется, эффективность этого метода небольшая. Недостатком этой концепции является необходимость постоянного изменения форм предоставления информации, ориентированной на конкретные технологические методы и технические средства. При этом замедляется выполнение оперативных решений на различных этапах работы фирмы.

Вторая концепция ориентируется на перспективы развития и связана с изменением существующей структуры организации. Эта стратегия предполагает максимальное развитие коммуникаций и разработку новых организационных взаимосвязей. Продуктивность организационной структуры возрастает, так как рационально распределяются архивы данных, снижается объем циркулирующей информации и достигается сбалансированность

76

между решаемыми задачами. К достоинствам такой стратегии относят рациональную организационную структуру фирмы; максимальную занятость ее работников; их высокий профессиональный уровень; интеграцию профессиональных функций, основанную на использовании компьютерных сетей. К основным недостаткам такого метода относят существенные затраты на первом этапе, связанные с разработкой общей концепции и обследованием всех подразделений организации; психологическую напряженность, вызванную предполагаемыми изменениями структуры, которые влекут за собой изменения штатного расписания и должностных обязанностей работников организации.

В середине 1995 г. около 300 коммерческих газет работали или планировали работу с электронными видами услуг, из них 199 находились в США и 55 в Европе. Это электронные доски объявлений, электронные информационные службы, в том числе новостей, электронные газеты и сайты. Например, сайт Global Network Navigator (http :// www . gnn . com ) является одной из первых публикаций в WWW и содержит множество интересных сведений, путеводителей, тематических статей. New York Times (http :// nytimesfax . com ) — сетевой вариант газеты New York Times, а GAZETA.RU (http:// www . gazeta . ru ) — электронная газета российских политических новостей и т.д. Одним из представителей электронных изданий, не имеющих печатных аналогов, является научный электронный журнал «Электронные библиотеки» (www . iis . ru / el - lib / ). Специфическим условием СМИ являются обширные объемы разнообразной информации — от текстов до мультимедиа. Поэтому ИТ в области СМИ должны располагать, как правило, развитой системой внешней памяти. Сюда следует отнести жесткие диски, CD, DVD, аудиовидеохранилища, микрофильмированные архивы и др., а также расширенный состав периферийного оборудования. Кроме того, ИТ в области СМИ, как правило,

77

ориентированы на разнообразные форматы обрабатываемой информации, поэтому они должны располагать расширенным составом прикладного ПО.

ТЕМА 8Развитие информационных технологий

ТЕХНОЛОГИЗАЦИЯ СОЦИАЛЬНОГО ПРОСТРАНСТВА

Развитие ИТ идет по многим направлениям. Однако все пути сходятся на магистрали технологизации социального пространства. Технологизация относится к классу социальных феноменов современности, базирующейся на информатизации. Она призвана кардинально изменить качество жизнедеятельности общества в лучшую сторону. Основными категориями, составляющими тех- нологизацию, являются: аппаратно-программные и коммуникационные средства; электронные информационные ресурсы; организационно-правовые и методические материалы; специалисты и пользователи ИТ и систем и др. К средствам информатизации относят: системы массовой информации, базы и банки данных, автоматизированные информационные системы и технологии, вычислительные информационные сети, средства хранения, обработки и передачи данных.

В организационно-методическом обеспечении технологизации следует учитывать и международные документы. Существенное значение в решении задач развития ИТ и информатизации имеет Окинавская Хартия глобального информационного общества от 22 июля 2000 г.

78

Хартия является призывом ликвидировать международный разрыв в области информации. Продуманная политика в сфере ИТ может изменить методы взаимодействия по продвижению социального и экономического прогресса во всем мире. Эффективное партнерство среди участников, включая совместное политическое сотрудничество, также является ключевым элементом рационального развития информационного общества.

В условиях информатизации происходят организационные, социально-экономические и научно-технические процессы создания рациональных условий для удовлетворения информационных потребностей и реализации прав граждан, органов государственной власти и местного самоуправления, организаций, общественных объединений на основе формирования и использования информационных ресурсов. Происходит информатизация общества — глобальный социальный процесс, в котором доминирующим видом занятости в сфере общественного производства является информационная деятельность на основе современных методов, средств вычислительной техники и передачи данных и информационных ресурсов различного класса и назначения. Близким этому понятию является понятие «компьютеризация общества». Однако понятие информатизации является более широким, чем «компьютеризация общества», где доминирующим условием является внедрение ЭВМ в решение задач переработки информации.

В обществе существует множество предметных и информационных технологий. Информационное общество, где каждый класс технологий вносит свою лепту в развитие социума, приобретает новые свойства, в частности технологизация социального пространства. С позиций рассмотренных здесь понятий и их дефиниций — информатизации, информационного общества, ИТ и других категорий

79

— в настоящее время практически нет таких сфер деятельности, которые бы не применяли в решении своих разнообразных задач технологии, методы и средства технологизации. Таким образом, технологи- зация социального пространства — это система процессов, методов и средств различного класса и назначения, направленная на развитие качества производства продукции и услуг во всех сферах общества.

ОСНОВНЫЕ ТЕНДЕНЦИИ РАЗВИТИЯ ТЕОРИИ И

МЕТОДОЛОГИИ ИТТехнологизация и развитие ИТ обусловлены

поступательным ходом человеческой цивилизации. Развитие ИТ может быть обеспечено за счет привлечения комплекса разнообразных ресурсов: организационных, экономических, правовых, интеллектуальных и др. В интеллектуальном плане развитие ИТ может быть осуществлено по следующим направлениям.

1. Развитие теории ИТ.2. Развитие методологии ИТ.3. Развитие качества аппаратных средств ИТ.4. Развитие качества программных продуктов ИТ.5. Развитие организационно-методических

средств ИТ.6. Усиление роли информатиков в решении задач

по развитию ИТ.Основные тенденции развития теоретических

средств развития ИТ представим здесь относительно тех категорий, которые составляют предмет ИТ. Коммуникативным фундаментом развития ИТ является понятийный аппарат ИТ. По мере расширения и усложнения процессов в развитии ИТ, а также анализа и обобщения происходящих процессов будут возникать и включаться в информационную коммуникации все новые и новые понятия и термины. Эти понятия и термины будут

80

способствовать улучшению обмена информацией между информатиками и тем самым развивать парадигму ИТ. Кроме того, для увеличения состава вновь вводимых в коммуникацию понятий и терминов и их уточнения потребуется разработка научно-методических основ синтеза определений понятий в области ИТ. Это создаст благоприятные условия для дальнейшего развития понятийного аппарата ИТ.

Значительное развитие инноваций ожидается в области рационализации структуры ИТ. Развитие предполагается по расширению состава компонентов структуры ИТ. В будущем структура ИТ будет строиться на основе методов оптимизации, имитации, гармонизированной самоорганизации. Это непростые задачи, однако эффект от их решения, следует предполагать, будет значительным.

Развитие теоретического фундамента определяется тем, насколько грамотно ученые и специалисты выявляют свойства предметов и процессов в сфере изучения ИТ. Работы по исследованию, идентификации и применению свойств ИТ в перспективе займут достойное место в структуре научных и практических проблем общества. Выявление пока еще неизвестных свойств ИТ даст возможность создавать принципиально новые технические устройства переработки и передачи информации, методики построения ИТ различного класса и назначения, симбиоза интеллекта пользователя и ЭВМ, электронные хранилища данных с сенсорным доступом высокого уровня и др. Накопление свойств позволит провести ученым их систематизацию. На основе систематизации и других факторов постепенно будут выполнены работы по формированию научных гипотез, идентификации закономерностей в области моделирования ИТ.

Развитие теории невозможно без развития методологии ИТ. В перспективе развитие методов и

81

средств, применяемых в рационализации ИТ, поднимется на новую ступень. Метод моделирования в решении задач ИТ должен стать инструментом, которым будут владеть и применять не только ученые, но и специалисты в области информационного производства. Перспективными в этом плане являются работы по моделированию интеллектуальных связей и их применению в решении задач проектирования и построения ИТ. Можно предположить, что эти методы будут расширены в количественном отношении и улучшены в качественном плане. Произойдет их научная систематизация, что послужит дополнительным стимулом для их развития. Эти и другие условия позволят создавать интегральные методы и методологии категорий, составляющих систему моделирования ИТ. Синхронно с методами моделирования будут развиваться и средства моделирования, в частности аппаратные, программные и др.

Процессы развития ИТ в организационно-методическом аспекте реализуются в рамках информатизации. Информатизация осуществляется в различных формах, в частности в рамках федеральных, региональных и ведомственных программ. Федеральная целевая программа «Электронная Россия» (далее — Программа) должна обеспечить формирование нормативной правовой базы в сфере ИКТ, развитие информационной инфраструктуры, сформировать условия для подключения к открытым ИС, а также обеспечить эффективное взаимодействие органов государственной власти и органов местного самоуправления с гражданами и хозяйствующими субъектами на основе широкого внедрения ИКТ. В процессе выполнения Программы уже определяются общие направления развития ИКТ — основные принципы, стандарты и типовые решения по реализации различных проектов как одного из

82

основных направлений социально-экономического развития страны даже при условии периодов экономической неустойчивости.

Основными целями Программы являются создание условий для развития демократии, повышение эффективности функционирования экономики, государственного управления за счет внедрения и массового распространения ИКТ, обеспечения прав на свободный поиск, получение, передачу, производство и распространение информации, расширения подготовки специалистов по ИКТ и квалифицированных пользователей.

Реализация Программы позволит:■ эффективно использовать интеллектуальный и

кадровый потенциал России в сфере ИКТ;■ обеспечить гармоничное вхождение России в

мировую экономику на основе кооперации и информационной открытости;

■ преодолеть отставание России от развитых стран в уровне использования и развития ИКТ;

■ обеспечить равноправное вхождение граждан России в глобальное информационное сообщество на основе соблюдения прав человека, в том числе права на свободный поиск, получение, передачу, производство и распространение информации, а также права на обеспечение конфиденциальности любой охраняемой законом информации, имеющейся в ИС.

Для достижения целей Программы необходимо решить следующие задачи:

■ сформировать эффективную нормативную правовую базу в сфере ИКТ, регулирующую в том числе вопросы обеспечения информационной безопасности и реализации прав, гарантированных Конституцией РФ;

■ повысить эффективность взаимодействия органов государственной власти и органов местного самоуправления как между собой, так

83

и с хозяйствующими субъектами и гражданами на основе использования современных ИКТ;

■ обеспечить условия для повышения эффективности и более широкого использования ИКТ в экономической и социальной сферах;

■ повысить уровень подготовки и переподготовки кадров за счет совершенствования образования на базе ИКТ;

■ содействовать развитию независимых средств массовой информации посредством стимулирования внедрения ИКТ в их деятельность;

■ содействовать развитию телекоммуникационной инфраструктуры и возможностей подключения к открытым ИС для граждан и хозяйствующих субъектов, а также существенно повысить качество предоставляемых услуг в этой области;

■ сформировать единую информационную и телекоммуникационную инфраструктуру, необходимую для совершенствования работы органов государственной власти и органов местного самоуправления, предприятий и организаций;

■ сформировать условия, необходимые для широкого использования на товарных рынках России механизмов электронной торговли, способствующих ускорению продвижения товаров (услуг), поддержанию стабильного воспроизводства, удовлетворению нужд потребителей и повышению эффективности управления поставками продукции для федеральных государственных нужд.

В Программе предусматривается формирование общественной поддержки выполнения ее мероприятий, в частности:

■ организация научно-практических конференций по проблемам развития ИТ и их использованию

84

в экономике России и социально-экономической сфере. По их результатам будут составляться рекомендации по внедрению принятых решений в области развития ИКТ, определяться основные перспективы и проблемы развития ИТ в России;

■ ежегодное проведение конкурсов «Лучшее высшее учебное заведение в сфере ИКТ», «Лучшая школа в сфере ИКТ», «Лучший регион в сфере ИКТ», «Лучшее государственное учреждение в сфере ИКТ» для стимулирования внедрения и развития ИКТ.

Значительное место в Программе уделено мероприятиям по развитию технологий обучения с использованием ИКТ и подготовке специалистов в сфере ИКТ. В результате повысится эффективность обучения, упростится получение гражданами образования путем широкого использования информационных ресурсов в области образовательных программ. Кроме того, в результате реализации мероприятий Программы в сфере образования будет обеспечено повышение общего уровня грамотности граждан в области современных методов работы с информацией, развитие системы подготовки специалистов для сферы ИКТ. Предусмотренные в Программе темпы распространения ИКТ резко увеличат потребность в специалистах в этой области. Дальнейшее развитие кадрового потенциала будет определяться потребностями в указанных специалистах с учетом реализации Федеральной целевой программы «Развитие единой образовательной информационной среды».

85

В целом реализация Программы позволит существенно повысить конкурентоспособность экономики страны за счет снижения издержек и повышения качества продукции и услуг, эффективности государственного управления и местного самоуправления, обеспечит рост качества жизни граждан, сократит отставание от развитых стран мира, позволит избежать информационной и экономической изоляции от мировой экономики и мирового сообщества, обеспечит развитие процессов международной интеграции.

Госстандарт России совместно с Минэкономразвития России и Минпромнауки России во исполнение поручения Президента РФ и по поручению Правительства РФ в 2002 г. разработали проект Концепции национальной политики России в области качества продукции и услуг. В Концепции относительно качества информационной продукции, в частности, указывается, что оно должно обеспечивать решение задач, связанных с развитием современных ИТ и отечественной индустрии информации. С этой целью необходимо обеспечивать высокое качество средств информатизации, телекоммуникаций и связи, микроэлектронной и компьютерной техники. Особое внимание в Концепции отведено подготовке кадров в области качества продукции, в том числе ИТ и систем.

ОСНОВНЫЕ ТЕНДЕНЦИИ РАЗВИТИЯ КАЧЕСТВА АППАРАТНО-ПРОГРАММНЫХ

СРЕДСТВ ИТВопросы теории и методология создания,

эксплуатации и развития ИТ решаются синхронно с вопросами разработки и внедрения новых средств вычислительной техники, аппаратуры передачи

86

данных и оргтехники. Тенденция миниатюризации компьютерной техники и средств связи дает возможность снижения стоимости создания и эксплуатации ИТ во всех секторах экономики. В ближайшие 15—20 лет вычисления будут осуществляться быстрее и дешевле, что увеличит полосу пропускания, обеспечиваемую средствами телекоммуникаций; появятся принципиально новые вычислительные устройства. Кремниевые технологии достигнут физических пределов к 2015 г. Будет использоваться «электронная бумага» — тип дисплеев, которые можно скатать в рулон. При этом в них будет сохраняться содержание информации без постоянной подпитки электроэнергией.

Произойдут тотальная интеграция информационных ресурсов; увеличение плотности хранения данных; совместное использование кремниевых микросхем, био- и нанотехнологий с возможностью использования квантовых вычислений; осуществится машинный перевод основных языков планеты, что будет способствовать активному взаимодействию людей различных культур и, как следствие, развитию глобальных информационных сетей и БД. Эволюция сетевых ИТ заключается в создании высококонкурентной среды развития инфокоммуникационных сервисов. При этом в отрасли телекоммуникаций наблюдается активное использование пакетных технологий, сетей оптической и беспроводной связи, развитие широкополосных сетей беспроводного доступа. Все вместе они должны образовать единую транспортную среду для передачи любого канального или пакетного информационного сервиса. При недостаточно развитой системе телекоммуникаций и (или) высокой стоимости удаленного доступа для рядового пользователя перспективными представляются издания на компактных дисках.

Существенную роль в развитии моделирования ИР играют появление новых и модернизация уже

87

имеющих аппаратных и программных средств. Эффективность решения задач моделирования ИР в настоящее время в значительной мере определяется уровнем технического обеспечения этих задач.

Будущее качество моделей ИР зависит от многих факторов, в частности от широты состава применяемых технических средств, их морального и физического уровня, организации и технологии создания моделей и др. В этом плане фундаментом совершенствования является ЭВМ, ее принципиальные компоненты, в частности микропроцессоры. По прогнозам аналитиков, к 2012 г. число транзисторов в микропроцессоре достигнет 1 млрд, тактовая частота возрастет до 10 ГГц, а производительность достигнет 100 млрд операций/с.

Рассмотрим основные направления развитие микропроцессоров ЭВМ.

1. Повышение тактовой частоты. Для повышения тактовой частоты начинают применять: более совершенный технологический процесс с меньшими проектными нормами; увеличение числа слоев металлизации; более совершенную схемотехнику меньшей кас- кадности и с более совершенными транзисторами, а также более плотную компоновку функциональных блоков кристалла.

Уменьшение размеров транзисторов, сопровождаемое снижением напряжения питания с 5 В до 2,5—3 В и ниже, увеличивает быстродействие и уменьшает выделяемую тепловую энергию. При минимальном размере деталей внутренней структуры интегральных схем 0,1—0,2 мкм достигается оптимум. Все производители микропроцессоров переходят с так называемых проектных норм 0,35—0,25 мкм на 0,18 мкм и 0,12 мкм и стремятся использовать уникальную 0,07 мкм-технологию.

2. Увеличение объема и пропускной способности подсистемы памяти. Возможные решения по увеличению пропускной способности подсистемы памяти включают создание кэш-памяти одного или

88

нескольких уровней, а также увеличение пропускной способности интерфейсов между процессором и кэш-памятью и конфликтующей с этим увеличением пропускной способности между процессором и основной памятью.

3. Увеличение количества параллельно работающих исполнительных устройств. Каждое семейство микропроцессоров демонстрирует в следующем поколении увеличение числа функциональных исполнительных устройств и улучшение их характеристик.

В настоящее время процессоры могут выполнять до шести операций за такт. Однако число операций с плавающей точкой в такте ограничено двумя для ЭВМ R10000 и Alpha 21164, а четыре операции за такт делает HP PA-8500. Для того чтобы загрузить функциональные исполнительные устройства, используются переименование регистров и предсказание переходов, устраняющие зависимости между командами по данным и управлению.

4. Системы на одном кристалле и новые технологии. В настоящее время широкое развитие получают системы, выполненные на одном кристалле, — SOC (System On Chip). Сфера применения SOC — от игровых приставок до телекоммуникаций. Такие кристаллы требуют применения новейших технологий.

Основной технологический прорыв в области SOC удалось сделать корпорации IBM, которая смогла реализовать сравнительно недорогой процесс объединения на одном кристалле логической части микропроцессора и оперативной памяти. В новой технологии, в частности, используется так называемая конструкция памяти с врезанными ячейками (trench cell). В этом случае конденсатор, хранящий заряд, помещается в некое углубление в кремниевом кристалле. Это позволяет разместить на нем свыше 24 тыс. элементов, что почти в 8 раз больше, чем на обычном микропроцессоре, и в 2— 4 раза больше, чем в микросхемах памяти для ПК.

89

Другим продуктивным направлением в развитии вычислительных и коммуникационных технологий являются нанотехнологии — технологии, оперирующие величинами порядка нанометра (миллиардной части метра). Нанотехнологии — это область науки, подразумевающая возможность манипулирования отдельными молекулами и атомами вещества. Термин «нано» в переводе с греческого означает «карлик». В 1974 г. японский физик Норио Танигучи предложил понимать под понятием «нанотехнологии» процесс разделения, сборки и изменения материалов путем воздействия на них одним атомом или одной молекулой. Нанотехнологии манипулируют отдельными атомами и молекулами, в результате чего создаются структуры сложных спецификаций. Слово «нано» является синонимом бесконечно малой величины, сопоставимой с размерами атомов. Поэтому переход от «микро» к «нано» — это уже не количественный, а качественный переход: скачок от манипуляции веществом к манипуляции отдельными атомами. Мир таких бесконечно малых величин намного меньше, чем мир сегодняшних микрокристаллов и микротранзисторов.

Сейчас работы в области нанотехнологий ведутся в четырех основных направлениях:

1) молекулярная электроника;2) биохимические и органические решения;3) квазимеханические решения на основе

нанотрубок;4) квантовые компьютеры.В последнее время резко увеличилось количество

публикаций о новых достижениях в области нанотехнологий. Новости можно найти, например, на сайте http :// www . nanonewsnet . com / . Здесь укажем некоторые из них.

Наиболее значимые практические результаты достигнуты в области молекулярной электроники. Она логически близка к традиционной полупроводниковой электронике. Методами

90

молекулярной электроники из углеводородных соединений удается получить аналоги диодов и транзисторов, а следовательно, и основные булевы модули И, ИЛИ и НЕ, из которых затем можно строить схемы любой сложности.

Ученые из лаборатории Lucent Technologies Bell Labs сообщили о создании транзистора, который в миллион раз меньше крупицы песка. Это событие может стать ключевым моментом в создании миниатюрных компьютерных микросхем с малым потреблением энергии. Транзисторы являются «мозгом» компьютеров и любых других электронных устройств. Используя органическую молекулу и химические внутренние процессы, исследователи уменьшили размер транзистора до 1—2 нанометров, чего еще никому не удавалось.

В компании Hewlett Packard разработали методику изготовления микросхем, которая позволит продлить действие закона Мура по крайней мере на 50 лет. Согласно этому закону производительность процессоров ЭВМ увеличивается каждые 18 месяцев в 2 раза. По словам ученых, технология теоретически позволит создавать сверхбыстродействующие микросхемы для ЭВМ следующего поколения.

Успехи нанотехнологий можно отметить в области хранения данных. Так, компания IBM создала прототип устройства памяти «многоножка» (Millipede) — первое наноустройство хранения данных. Новинка состоит из записывающей матрицы манипуляторов, которая включает 4096 кантилеверов, выполненных как устройства чтения-записи. Теоретически квадратный чип с длиной стороны 2,4 см может хранить до 125 Гб данных, что эквивалентно емкости 25 дисков формата DVD.

Разрабатывается магнитная флеш-память на основе углеродных нанотрубок. Ее архитектура довольно проста: каждая ячейка памяти состоит из двух пересекающихся нанотрубок, содержащихся внутри примеси железа или помещенных в

91

ферромагнитное окружение. В нанопамяти роль слоев будут играть пересекающиеся нанотрубки, магнитную ориентацию которых можно менять с помощью электрических импульсов различной полярности. А считывать логическое состояние «1» или «0» будут более слабые электрические сигналы определенной полярности.

Развитие коммуникационных технологий в значительной мере будет определять фотоника — технология излучения, передачи, регистрации света при помощи волоконной оптики и оптоэлектроники. Уже известна оптимальная среда для передачи огромных массивов данных — это свет, бегущий по волоконно-оптическим кабелям. А все компьютерные транзисторы работают с электрическим током, текущим по медным проводам. Исследователям лаборатории фирмы Intel удалось органически совместить кремний и свет — так родилась кремниевая фотоника. Самые быстрые кремниевые модуляторы работали на скоростях около 20 МГц. Кремниевый модулятор Intel работает со скоростью более 1 ГГц, ученые надеются повысить эту скорость еще раз в 10.

У кремниевой фотоники много преимуществ. По оптоволокну можно передавать тысячи потоков сигналов на разных длинах световых волн, а по медному проводу может идти лишь один ток. Теоретический предел для такой передачи близок к 100 триллионам бит в секунду — этого достаточно для передачи по одному волокну (в 30 раз тоньше человеческого волоса) телефонных переговоров всех жителей Земли одновременно.

Трудно переоценить перспективность ПО в развитии ИТ. Значительную долю этих программ составляют программы, обеспечивающие построение моделей в различных сферах деятельности. При разработке научных программ основной задачей разработчиков является обеспечение развития у программ следующих качеств:

92

■ функциональности программы, т.е. полноты функциональных модулей для построения комплекса моделей пользователя;

■ наглядного, удобного, интуитивно понятного и привычного пользователю интерфейса (т.е. способа взаимодействия программы с пользователем);

■ простоты освоения программы даже начинающими пользователями, для чего используются информативные подсказки, встроенные справочники и подробная документация;

■ надежности программы, т.е. устойчивости к ошибкам пользователя, отказам оборудования и т.д., и ее разумных действий в этих ситуациях.

В этом плане следует ожидать, что создание новых пакетов прикладных программ для моделирования ИТ будет, по-видимому, развиваться в сторону расширения функциональных возможностей исследования моделируемых объектов. Кроме того, немаловажным признается и необходимость развития в будущем таких свойств программных продуктов, как эргономичность. В этом плане особое место решению задачи комфортности принадлежит визуализации данных в моделировании объектов.

Понятие визуализации данных описывает графические изображения, генерируемые программой, в которой контент изображения определяется считыванием цифровых данных. Обычно данные представлены в числовой форме, но существуют и программы, способные визуализировать понятия, заложенные в текстовых документах. Визуализация данных завоевала

93

значительную популярность в среде пользователей, поскольку она поддерживает ряд важных бизнес-задач — например, процессы принятия решений, управление информацией и знаниями.

Очевидно, что в будущем необходимость и полезность создания и применения новых и модернизации имеющихся ППП в моделировании ИР, научных исследованиях станут вполне осознанными. По- видимому, имеет смысл интенсификация применения ППП в образовательных программах высшей школы и, возможно, целесообразно включение основных, наиболее известных ППП в стандарты высшей школы. Реализация этого условия, несомненно, позволит повысить исследовательскую культуру информатиков.

МОДЕЛИ, МЕТОДЫ И СРЕДСТВА РЕАЛИЗАЦИИ ПЕРСПЕКТИВНЫХ ИТ

Одной из форм отображения перспектив развития ИТ является определение прогрессивных моделей, методов и средств их реализации. Новые модели ИТ будут строиться на основе строгого соблюдения принципов интегрированности, адаптивности, интерактивности, корпоративности и др.

Особый интерес представляют идеи, рассматриваемые в работах видных информатиков. В этом аспекте интерес представляет главная идея книги американского информатика и бизнесмена Б. Гейтса «Бизнес со скоростью мысли». Автор пишет, что для того чтобы преуспеть в мире современного бизнеса, отличающегося особенно высоким «темпом» роста потребностей клиентов и резким обострением конкуренции, компании жизненно необходимо обеспечить высокую скорость

94

«реакции» на эти и другие изменения «внешней бизнес-среды». Под реакцией понимается принятие своевременных и точных управленческих решений, основанных на объективной и своевременно доступной всем участникам процесса выработке решения информации. Автор приходит к выводу о необходимости создания в современной компании своего рода «электронной нервной системы», по которой могли бы распространяться «хорошо интегрированные информационные потоки, доставляющие нужные сведения нужным сотрудникам в нужное время», т.е. совокупности правильно организованных и интегрированных с бизнес-процессами компании ИТ, обеспечивающих накопление, хранение и предоставление всей необходимой для принятия решений информации. Гейтс описывает, каким образом «электронная нервная система» — совокупность технологий и электронных процессов, используемых при ведении бизнеса и обслуживании клиентов, — может быть построена на основе технических средств, которыми большинство компаний уже располагают. По замечанию Гейтса, «типичная современная компания уже сделала 80% инвестиций в ИТ, необходимых для успешной работы, но получает лишь около 20% возможных выгод от этих вложений».

Гейтс рассматривает влияние современных ИТ, в частности ПК, электронной почты, Интернета, распространения новых электронных устройств, на приближение следующих так называемых точек перегиба, т.е. моментов наступления качественных необратимых изменений в рыночной ситуации или в степени распространения технологий.

1. Большинство сотрудников компаний и все без исключения работники интеллектуального труда будут пользоваться ПК каждый день при выполнении практически всех видов работ; практически все нынешние бизнес-процессы, основанные на использовании бумаги, будут вытеснены электронными.

95

2. Большинство семей будут иметь ПК.3. Большинство предприятий и большинство

домов будут оборудованы высокоскоростными каналами доступа в сеть Ш¥¥.

4. Электронная почта станет таким же обычным средством связи, каким сегодня является телефон.

5. Большая часть информации — реквизиты кредитных карточек и счета за коммунальные услуги, балансы банковских счетов и даже свежие газеты — будет передаваться в электронном виде.

6. Электронные устройства, предназначенные для использования одним определенным способом или ограниченным числом способов, займут доминирующие позиции в таких областях, как фотография, видео- и аудиозапись, телевидение, сотовая телефония и бытовая электроника.

7. Блокнотные компьютеры действительно превратятся в компьютеризированные блокноты — новый тип устройств, с помощью которых можно будет делать записи практически таким же образом, как это делается сегодня с использованием ручки и бумажного блокнота. В них можно будет хранить самую разную персональную информацию — от номеров телефонов до схем городских улиц и семейных фотографий.

Эти семь «точек перегиба» в сфере использования технологий приведут к трем фундаментальным переменам в способах ведения бизнеса.

1. Большинство транзакций между предприятием и потребителем или между гражданином и государством будет переведено в электронную форму и в режим самообслуживания. Не останется места для посредников, не выполняющих никакой полезной работы.

2. Обслуживание клиентов станет главнейшей функцией каждого предприятия. Участие в этом процессе сотрудников компаний не останется без изменений. Вместо рутинных, представляющих небольшую ценность для клиентов работ они станут заниматься предоставлением сложных

96

профессиональных консультаций по важным вопросам.

3. Общее повышение темпов проведения транзакций и потребность в более индивидуальном обслуживании каждого клиента заставят перейти на электронные процессы даже те компании, которых не убедили сделать это соображение эффективности. «Электронная нервная система» позволит на регулярной основе преобразовывать внутренние бизнес-процессы с целью адаптации к изменениям внешней среды, происходящим вследствие развития потребностей клиентов и конкурентной обстановки.

Учитывая эти будущие изменения, Гейтс называет 12 шагов, которые необходимо предпринять компании, чтобы извлечь максимум возможного из своих инвестиций в технологии, привлечь лучших работников, обеспечить наивысшую эффективность своего функционирования и добиться наиболее полного удовлетворения потребностей клиентов.

1. Интеграция электронной почты в организационную структуру с целью обеспечить быстрое реагирование на новости, механизм которого подобен рефлексам живых организмов.

2. Организация с применением электронных инструментов информационных потоков, доносящих информацию до каждого и позволяющих общими усилиями осуществлять анализ важных деловых данных и обмен мнениями.

3. Автоматизация рутинных операций, высвобождающая время сотрудников для интеллектуального труда.

4. Создание виртуальных рабочих коллективов с применением ИТ.

5. Замена бумажных форм более эффективными — электронными.

6. Замена с применением электронного инструментария «конвейерных» рабочих мест такими, на которых люди могли бы заниматься совершенствованием функционирования предприятия.

97

7. Применение электронного инструментария для максимально быстрого получения откликов от пользователей и максимально быстрого совершенствования продуктов на основе этих откликов.

8. Реорганизация и расширение бизнеса с применением ИТ.

9. Создание новых видов обслуживания клиентов с применением ИТ.

10. Обмен информации на время и перевод производства на работу по принципу «точно в срок».

11. Исключение посредников, работа напрямую с конечными потребителями, а для посредников — использование технологий для выполнения полезной, важной части общей работы.

12. Создание наилучших условий для применения клиентами новых технологий к решению возникающих у них проблем.

Новые ИТ — это наиболее современная форма знаний в общественном производстве. ИТ позволяют оптимизировать разнообразные информационные процессы, начиная от подготовки и издания печатной продукции и заканчивая информационным моделированием и прогнозированием глобальных процессов развития природы и общества. При этом достигается экономия затрат труда, энергии людских и материальных ресурсов, необходимых для реализации соответствующего процесса. Новые технологии предъявляют высокие требования к уровню формализации и универсализации представления знаний, к унификации средств обмена информацией и к корпоративной культуре управления знаниями. Например, на межкорпоративном уровне, как впрочем и в других ситуациях, все более требуется унификация ИТ-стандартов.

При разработке ИТ, особенно в части международных стандартов ИТ, все более активно будут использоваться ресурсы Интернета. В этом процессе принимают участие представители

98

различных организаций и стран. Для его обеспечения эффективно используются телеконференции с обсуждением важных вопросов, электронное голосование при утверждении проектов на разных стадиях разработки, электронные архивы и др. Среди новых ИТ можно выделить те, которые являются модернизируемыми и оригинальными, а также перспективными.

Существуют три модели или стратегии внедрения новых ИТ, когда новая ИТ:

■ приспосабливается к действующей;■ внедряется в модернизированную,

усовершенствованную систему управления;■ внедряется взамен существовавших, порой

создавая новые методы работы и новые проблемы.

В последнее время активно развиваются модели гиперИТ. Под гиперинформационными технологиями понимают класс технологий, базирующихся на сетевом способе организации данных и ориентированных на обработку неструктурированной информации в целях удовлетворения информационно-аналитических потребностей пользователей. Они базируются на технологиях гипертекста, гипермедиа и мультимедиа.

Выделяют следующие свойства гипертехнологий:■ персонифицированный характер,

способствующий максимальному учету индивидуальных свойств конкретного пользователя по восприятию и переработке различного рода информации и базирующийся на большом разнообразии методов и средств ее обработки и представления;

■ активность в процессе взаимодействия с пользователем, обеспечивающая выявление, учет и стимулирование индивидуальных способностей и возможностей пользователя по обработке и восприятию неструктурированной информации.

99

Основным достоинством этих технологий является достаточно просто для пользователя организованная система представления информации. Она позволяет использовать сетевые услуги и без дополнительного участия посредников — специалистов по ИТ.

К перспективным ИТ можно отнести и технологию виртуальной реальности. Виртуальная реальность — это совокупность средств, создающих у человека иллюзию нахождения в искусственно созданном мире путем подмены обычного восприятия окружающей действительности (с помощью органов чувств) информацией, генерируемой компьютером. Виртуальная реальность достигается использованием средств мультимедиа, трехмерной графики и специальных устройств ввода-вывода информации, имитирующих привычную связь человека с окружающим миром. Таким образом, виртуальная реальность позволяет «перемещаться»» в трехмерном мире с шестью степенями свободы и обозревать его в реальном времени.

Ныне практически единственный путь развития вычислительной техники — интеллектуализации вычислительных систем, придания им свойств человеческого мышления и восприятия — это использование нейрокомпьютеров. На основе нанотехнологий создаются модели сложных программно-аппаратных комплексов. В этих комплексах активно используются достижения искусственного интеллекта, упрощающие проектирование и визуализацию работы наномеханизмов и др. На данном этапе формируются интеллектуальные интуитивно понятные устройства, системы и комплексы, готовые предлагать модели решений, активно и эффективно решать теоретические и практические задачи в автоматическом режиме.

Прототипом таких систем являются компьютерные инфраструктуры, устанавливаемые в

100

зданиях и непрерывно обеспечивающие их жизнедеятельность, так называемые интеллектуальные здания. Подобные системы базируются на сложном комплексе моделей, методов и средств, в составе которых задействуются и нейронные системы. Мозг и нервная система живых организмов позволяют решать задачи управления, эффективно обрабатывать сенсорную информацию. Этот огромный потенциал для создаваемых вычислительных систем послужил предпосылкой создания моделей искусственных вычислительных систем на базе нейронных систем живого мира. Нейроны — это специальные клетки (нервные клетки), способные распространять электрохимические сигналы и обрабатывать информацию. Нейрон имеет разветвленную структуру ввода информации (дендриты), ядро и разветвляющийся выход (аксон — передатчик). Ядро содержит информацию о наследственных свойствах. Нейрон активируется, когда суммарный уровень сигналов, пришедших в его ядро из дендритов (приемников), превысит определенный уровень (порог активации). Мозг способен решать чрезвычайно сложные задачи. Кора головного мозга человека содержит около 1011 нейронов, площадь которых составляет около 2200 кв. см. Каждый нейрон связан с 103—104 другими нейронами.

Нейроны взаимодействуют посредством короткой серии импульсов, как правило, продолжительностью несколько миллисекунд. Сообщение передается методом частотно-импульсной модуляции с частотой от нескольких единиц до нескольких сотен герц. При выполнении операций со скоростью несколько миллисекунд параллельно запускаются программы, содержащие около 100 шагов («правило ста шагов»). При этом основная информация не передается непосредственно, а захватывается и распределяется в связях между нейронами.

Нейронные сети основаны на примитивной биологической модели нервных систем. Они

101

успешно применяются в различных областях — бизнесе, медицине, технике, геологии и др., где решаются задачи прогнозирования, классификации или управления. Примерами задач прогнозирования является модель множественной линейной регрессии производительности ИТ, классификации — кластер-анализ статистической структуры дефектов функционирования ИТ и др. Сеть применяют, когда имеется определенная известная информация и необходимо получить из нее некоторую, пока неизвестную, информацию.

Искусственные нейронные сети (ИНС) являются вычислительной системой с огромным числом параллельно функционирующих простых процессоров с множеством связей. Модели ИНС в некоторой степени воспроизводят «организационные» принципы, свойственные мозгу человека. В России общая методика синтеза многослойных нейронных сетей была разработана в конце 1960-х гг. в Научном центре нейрокомпьютеров. В 1995 г. завершилась разработка первого отечественного нейрокомпьютера на стандартной микропроцессорной элементной базе.

ПО нейросетевых технологий работает на платформе ПК и рабочих станций, что делает технологию нейронных сетей доступной для приложений практически любого уровня. Еще в конце 1990-х гг. в США 60% кредитных карточек обрабатывалось с помощью нейросетевых технологий.

К перспективным направлениям использования нейросетевых технологий можно отнести создание компьютерных моделей поведения клиента для оценки риска или перспективности работы с конкретными клиентами. Например, можно проанализировать прежние сделки и на этой основе оценить вероятность того, согласится ли конкретный клиент на то или иное предложение. Создаются охранные системы с нейросетевыми алгоритмами

102

выделения движущихся объектов, с распознаванием отпечатков пальцев, рисунка радужной оболочки глаза и др. Нейронные сети — это обобщенное название групп алгоритмов, умеющих обучаться на примерах, извлекая скрытые закономерности из потока данных.

Алгоритмы обучения не требуют предварительных знаний о существующих в предметной области взаимосвязях. Необходимо подобрать достаточное число примеров, описывающих поведение моделируемой системы в прошлом. Являясь мощным технологическим инструментом, нейросетевые технологии облегчают принятие важных и неочевидных решений в условиях неопределенности, дефицита времени и ограниченных информационных ресурсов. Гибкость и мощность нейронных сетей открывают неограниченные возможности применения, особенно в качестве аналитических инструментов в плохо формализуемых и многокритериальных областях, например для анализа финансовой и банковской деятельности.

Поскольку к концу XX в. возможностей Интернета стало не хватать, в 1996 г. несколько десятков американских университетов выступили с инициативой создания новой интернет-модели. Ее назначение — разработка и распространение передовых сетевых технологий среди научных и образовательных структур, в частности методов организации высококачественных цифровых телевизионных передач, дистанционного управления научным оборудованием (телескопами, микроскопами и др.), виртуальной реальности и систем распределенных вычислений.

Уровень подготовки любого современного специалиста в значительной степени определяется умением использовать мировое информационное пространство; оперативно организовать и поддерживать профессиональные и иные информационные процессы; оперировать

103

информационными ресурсами, используя для этого различные программно-технические средства и среды; эффективно работать с информацией и т.п. Данные аспекты связаны с информационными технологиями Интернета. Эта мировая информационная среда представляет собой средство поддержки образования, в том числе дистанционного, объединяя информационные и образовательные ресурсы различных вузов планеты.

В образовании широко применялись и продолжают активно создаваться и применяться различные компьютерные обучающие, справочные и контролирующие системы, базирующиеся, как правило, на использовании универсальных компьютерных технических средств и специализированного прикладного ПО. Наибольший интерес представляют обучающие системы, включающие модули контроля знаний и справочных данных. Они являются разновидностью экспертных систем. Подобные системы можно использовать локально на ПК пользователей, в локальной сети, например учебного заведения и крупной организации. Наиболее эффективным является применение обучающих систем в Интернете.

В высшей школе сложилось направление «управление знаниями» (Knowledge management, KM), одним из ключевых аспектов которого является аналитическая обработка неструктурированной информации — текстов, а также графики, звука и видео, в отличие от извлечения данных (data mining), которое подразумевает работу со структурированной информацией. Основным методом извлечения знаний и ныне является поиск, который осуществляется зачастую без учета морфологии и семантики. В первую очередь это обстоятельство связано с проблемой сложной обработки информации, которая не может быть преодолена только путем повышения вычислительной мощности компьютерных систем. Кроме необходимости

104

параллельной разработки математических и лингвистических компонентов требуется решение интеллектуальных аспектов данной проблемы.

Перспективные технологии обучения на расстоянии получили название «дистанционное обучение» (от англ. distant learning). Образовательные информационные сети базируются на интегрированных ИТ сетевого плана. В них обычно применяют методы обучения, базирующиеся на использовании телекоммуникаций, компьютерных средств и моделей «обучения на расстоянии». Иногда говорят, что это «модернизированное» заочное образование, т.е. когда с помощью кейс-технологии и Интернета студент может учиться в любое удобное для него время по индивидуальному графику. Кейс-технология — это вид дистанционной технологии обучения, основанный на использовании наборов (кейсов) текстовых, аудиовизуальных и мультимедийных учебно-методических материалов и их рассылке для самостоятельного изучения обучаемыми при организации регулярных консультаций у преподавателей-тью- торов (от англ. tutor — обучать) традиционным или дистанционным способом.

Дистанционное обучение (ДО) — это особая образовательная ИТ. В ней используются телекоммуникации, что вызывает потребность оптимизации и даже сокращения объемов передаваемой информации, но без потерь ее сущности. ДО предполагает проведение телеконференций и курсов повышения квалификации по ДО и др. При этом можно применять офлайновые, онлайновые технологии и их совокупность.

За рубежом используются понятия «электронное обучение» (от англ. е-learning, или еlectronic learning) или «интернет-обучение» — предоставление доступа к компьютерным учебным программам (от англ. coursware) через Интернет или

105

корпоративные интранет-сети.Эти термины употребляются наряду с термином

«дистанционное обучение». Инициатива e-learning, как объявлено в Европе, задает формат поддержки информационной грамотности европейских виртуальных университетов, объединения учебных заведений в единую цифровую сеть и развития дистанционной технологии обучения.

В Россию ДО практически пришло в 1995 г. и развивалось достаточно трудно, однако к началу XXI в. оно достигло существенных успехов, внедряясь в различные формы обучения. В нашей стране ведется поиск модели российского варианта еврошколы, который должен помочь российскому образованию интегрироваться в европейское образовательное пространство с сохранением его специфики и особенностей. Россия участвует в международной программе по оценке знаний учащихся (Programme for International Student Assessment, PISA — www . pisa . oecd . org ).

Минобрнауки России утвердило порядок использования дистанционных образовательных технологий образовательными учреждениями (приказ от 6 мая 2005 г. № 137) и лицензионные нормативы (распоряжение от 26 августа 2003 г. № 985-24). Проводятся телеконференции и курсы повышения квалификации по ДО, в разные вузы на ДО набирают студентов. Внедрены системы аудио- и видеоконференции и предоставляется удаленный доступ к информационным и вычислительным ресурсам суперкомпьютерных центров (www . hpc . nw . ru ), разрабатываются CASE-технологии для лабораторных работ, электронные учебники, курсы и факультеты, а также соответствующее ПО. Организовано некоммерческое партнерство «Российский открытый университет» — www . openet . ru . Открыты магистратура и докторантура по Computer Science и др.

В начале XXI в. в России стартовал проект

106

«Дистанционное обучение» (www . e - learn . ru ), предложенный корпорацией Microsoft. В ноябре 2003 г. на III Международной научно-методической конференции «Дистанционное образование — образовательная среда ХХ1 века», проходившей в Белоруссии, заявлено, что в связи с широким распространением Интернета «сейчас актуально говорить об электронной форме образования» как заменившей «дистанционность». Считается, что это более широкое понятие, чем «дистанционное обучение», — оно означает разные формы и способы обучения на основе информационных и коммуникационных технологий.

Темпы внедрения новых ИТ таковы, что терминология за ними не поспевает. В начале XXI в. появилось новое понятие — «электронное образование». Однако его однозначного толкования пока нет.

В мире наиболее употребительны термины e-learning и m-learning, не имеющие пока еще адекватного перевода на русский язык. Последнее понятие возникло в связи с активным развитием беспроводных технологий мобильного обучения. Его можно отнести к перспективным технологиям электронного образования или обучения, позволяющим не зависеть от места нахождения в процессе обучения, т.е. не быть привязанным к офису или дому. А назвать его можно мобильным интернет-обучением.

Современное образование вообще и высшее в частности во всем мире подразумевает возможность в значительной степени индивидуально формировать последовательность и темп изучения вузовских дисциплин. При этом в обучении превалирует самостоятельная работа студентов. Без использования современных ИТ, программно-технических средств и коммуникаций выполнить эти задачи невозможно. В образовании к ним примыкают новые технические средства и технологии обучения.

107

РОЛЬ ИНФОРМАТИКА В РАЗВИТИИ ИТВ недалеком будущем профессиональная жизнь

каждого специалиста самым непосредственным образом будет связана с ИТ. Взаимодействие человека и ИТ будет происходить на более высоком качественном уровне. Будут предприняты крупные научные проекты по развитию комфортного интерфейса в широком понимании этого слова. Работая в этом направлении, ИТ-специалист фирмы должен стремиться к тому, чтобы пользователь смог находиться в такой информационной среде, которая создаст условия для взаимодействия человека с ЭВМ на уровне биополей. Такое условие будет способствовать обеспечению максимального раскрытия интеллектуальных возможностей человека, наибольшей продуктивности его социальной деятельности.

Информатик должен исходить из того, что в современной фирме, в условиях конкуренции, успеха можно достичь только путем интенсивного внедрения в практику работы рациональных методов и средств. Так, на основе рациональных моделей распознавания образов могут быть созданы методы и построены средства развитого речевого взаимодействия человека и ЭВМ. К этому надо добавить увеличение возможностей мультимедиа-технологий, расширение масштабов интерактивного общения пользователей в сетях ЭВМ локального и глобального уровней. Следует ожидать значительного эффекта от деятельности информатиков в продвижении систем генерации знаний в реальном масштабе времени. Для развития систем подобного класса уже сейчас имеются информационные ресурсы различной тематики и уровня действия, в частности интернет-ресурсы.

Успешность работы каждого информатика по внедрению инновационных методов и средств в рационализацию ИТ во многом определяется его способностью к саморазвитию. Саморазвитие предполагает соблюдение принципов непрерывного

108

самообучения, повышения уровня профессионализма, обогащения опыта работы. В перспективе следует ожидать таких достижений в области новых технологий, применение которых позволит создать ИТ, имитирующие деятельность специалиста и управляемых объектов на высоком профессиональном уровне. Все это обеспечит интенсификацию общественного производства, улучшение качества технологических процессов, производимой продукции, в том числе информационной, в итоге это существенно улучшит качество жизни. Чтобы приблизить это время, следует уделить самое пристальное внимание специалистам, особенно тем, которые работают в области разработки и развития ИТ. Эти специалисты будут определять движение цивилизации в «информационное общество». Образ этого «информационного общества» формируется уже сейчас. В значительной мере он определяется той частью современного студенчества, которая выбрала трудный, но интересный путь в своей профессиональной жизни — решению теоретических и практических проблем развития информационной индустрии страны. Формирование информатики будущего происходит уже сегодня в сфере высшего профессионального образования. Кардинальным средством решения этих проблем является трудный, но благородный путь — путь познания.

109