автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Автоматизация процессов обработки заявок в системах поддержки пользователей корпоративных информационных систем

Нарравах рукописи

Талызин Дмитрий Геннадьевич

АВТОМАТИЗАЦИЯ ПРОЦЕССОВ ОБРАБОТКИ ЗАЯВОК В СИСТЕМАХ ПОДДЕРЖКИ ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ КОРПОРАТИВНЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ

Специальность 05.13.06 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (промышленность)

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

2 5 НО Я 2010

Москва-2010

004614219

Работа выполнена на кафедре «Автоматизированные системы управления» в Московском автомобильно-дорожном государственном техническом университете (МАДИ)

Ведущая организация: Калужский филиал государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Московский государственный технический университет имени Н.Э.Баумана» (КФ МГТУ им. Н.Э. Баумана), г. Калуга.

Защита состоится 23 ноября 2010г. в Ю01® часов на заседании диссертационного совета Д.212.126.05 при Московском автомобильно-дорожном государственном техническом университете (МАДИ) по адресу:

125319 ГСП А-47, Москва, Ленинградский пр., д.64.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке МАДИ

Текст автореферата размещен на сайте Московского автомобильно-дорожного государственного технического университета (МАДИ): www.madi.ru

Автореферат разослан 22 октября 2010г.

Отзыв на автореферат в одном экземпляре, заверенный печатью, просим направлять в адрес совета института.

Ученый секретарь

Научный руководитель

Заслуженный деятель науки РФ, доктор технических наук, профессор Николаев Андрей Борисович,

Официальные оппоненты

Доктор технических наук, профессор Илюхин Андрей Владимирович,

Кандидат технических наук, Рожин Павел Сергеевич,

диссертационного совета, кандидат технических наук, доцент

Общая характеристика работы

Актуальность проблемы

В настоящее время большинство специализированных систем, которые используются для поддержки пользователей в организациях, не достаточно самостоятельны и независимы. Все ключевые действия в таких системах выполняются человеком. Настоящая работа направлена на то, чтобы максимально автоматизировать процессы взаимодействия пользователя и корпоративной информационной системы (КИС), начиная от приема заявок, до успешного выполнения действий на компьютере пользователя.

В диссертации предложены универсальные алгоритмы и методы, которые при минимальных настройках можно будет применять на предприятии любого масштаба и уровня компьютеризации. Для начала необходимо обеспечить автоматизированный прием и регистрацию заявок от пользователей. Далее их классификацию по степени срочности, важности, по важности отправителя. После чего эти заявки должны быть обработаны. Для достижения этой цели в диссертации предлагается совместить воедино несколько параллельных методов обработки заявок от пользователей. Чтобы выбрать такие методы необходимо классифицировать поступающие заявки. По результатам анализа, выделяем четыре типа - вопрос, заявка на обновление, неисправность программного обеспечения, неисправность аппаратного обеспечения. В соответствии с данной классификацией в работе выделено четыре метода обработки данных заявок, три из которых полностью автоматизированы. Вопросы обрабатывает экспертная система, выдавая из своей базы ответы, заявки на обновление - система обновлений, автоматически загружающая и выполняющая данные обновления на компьютерах пользователей. Неисправности программного обеспечения тоже достаточно стандартны и их обработкой в автоматическом режиме занимается система устранения неисправностей. Все же не разрешимые для данных обработчиков вопросы и неполадки, а так же неисправности аппаратного обеспечения обрабатывает администратор системы- человек. При таком подходе опять не удается избежать зависимости от человека, но разрабатываемая система является обучаемой, т.е. каждую следующую неразрешимую для автоматики проблему администратор заносит в базу данных, откуда в следующий раз автоматика выбирает инструкции по устранению неисправностей.

Для пользователя система предстает абсолютно прозрачной, потому как для него важен только результат. В итоге мы получим совершенно уникальную на данный момент систему, которая может значительно

снизить время обработки заявок и так же для предприятия позволит сэкономить на труде администраторов.

Цель и основные задачи исследования

Целью диссертации является повышение эффективности функционирования предприятия или производственного объединения за счет автоматизации процессов обработки заявок в системах поддержки пользователей КИС.

Для достижения указанной цели решены следующие задачи:

1. Проведен анализ существующих систем поддержки пользователей, выделены существующие проблемы в данном вопросе, сформулированы требования к функциональности систем, программному обеспечению, диалогам взаимодействия с пользователями.

2. Разработан метод построения очереди заявок с классификацией и сортировкой заявок по обработчикам.

3. Построена имитационная модель системы на основе сетей Петри, для оценки характеристик системы, которая позволяет получить количественные характеристики, такие как среднее время обработки заявок по каждому обработчику и цля системы в целом.

4. Проведена оценка вычислительной эффективности предложенных методов и алгоритмов, вычислены основные характеристики системы, показывающие ее эффективность.

5. Разработаны интерфейсы взаимодействия пользователя и администратора с системой поддержки, с учетом требований прозрачности.

6. Разработана логическая модель базы данных, которая включает в себя заявки пользователей, ответы системы, а так же показатели метрик эффективности для каждой заявки по каждому обработчику.

При разработке системы использовались методы теории сетей Петри, анализа систем массового обслуживания.

Научную новизну работы составляют:

1. Метод формирования очереди на обработку пользовательских заявок, который позволяет классифицировать заявки по степени важности, по времени создания, а так же по степени значимости отправителя. Метод позволяет направлять заявки тем обработчикам, которые способны быстрее всего с ними справиться.

2. Имитационная модель, созданная на основе раскрашенных сетей Петри, которая позволяет получать выходные характеристики системы при изменяющихся внешних нагрузках. Данная модель

иллюстрирует поведение системы в реальных условиях эксплуатации.

3. Модель системы автоматизированного устранения неполадок, особенность которой заключается в том, что она способна самостоятельно разрешить проблему пользователя от регистрации до успешного завершения, без участия администратора,

4. Модель базы данных, включающая в себя логическое описание совокупности ответов, инструкций, обновлений, при помощи которых обеспечивается быстрая и качественная работа системы поддержки пользователей КИС.

Обоснованность результатов диссертационной работы, полученных с использованием признанных научных положений и апробированных методов исследования, подтверждается корректным применением математического аппарата и согласованностью этих новых результатов с известными теоретическими положениями.

Достоверность результатов подтверждается расчетными данными, полученными с помощью математического моделирования, алгоритмов и программ моделирования и научных выводов.

Содержание работы

Структура работы соответствует списку перечисленных задач, содержит описание разработанных методов, моделей и методик.

Во введении обосновывается актуальность работы. Рассматриваются вопросы практической целесообразности разработки системы технической поддержки пользователей. Сформулирована цель и основные задачи работы.

В первой главе диссертации приводится анализ существующих систем поддержки пользователей КИС. Описываются их основные особенности и принципы работы, технологическая база. Так же дается сравнительная характеристика этих систем, по которой можно оценить их достоинства и недостатки. На основании данного анализа выявлены основные требования к подобным системам. Наиболее важными требованиями к системе являются масштабируемость, непротиворечивость и репликация, отказоустойчивость, самообучаемость и кроссплатформенность. Каждое требование рассматривается отдельно и обосновывается необходимость реализации указанных требований в КИС.

Далее описывается технологическая база системы, рассматривается какие технологии, аппаратные и программные средства будут использоваться при ее реализации.

Анализ проведенный в первой главе показал, что необходимо разрабатывать не аналогичную систему, а качественно новую. Предложено изменить подход к обработке заявок пользователей, что в свою очередь позволит улучшить скорость и качество обработки заявок.

Во второй главе проведена разработка имитационной модели. В качестве математического аппарата было решено выбрать Сети Петри. Сеть Петри - это графическое и математическое средство моделирования систем и процессов. Обычно сетями Петри моделируют асинхронные параллельные системы и процессы.

Для моделирования сетей Петри существует множество программ, например PN Editor, Tina, CPN Tools. Они предоставляют разные возможности для разных целей. В диссертации для создания временной модели раскрашенной сети Петри использована программа CPN Tools, представляющая собой специальную моделирующую систему, которая использует язык сетей Петри для описания моделей.

В предложенной модели запрос - это множество, состоящее из трех элементов типа INT. Эти элементы обозначены: src - важность запроса, dst - обработчик и d - тип запроса. Напомним, что переменная src может принимать значения от 0 до 4. Пользователь при оформлении запроса выбирает степень важности О-автоматический выбор, 1-чрезвычайно важно, 2-высокая, 3-средняя, 4-обычная. Так же пользователь выбирает обработчика, к которому он хочет направить свой запрос. Значения переменной dst лежит в диапазоне 0-4 и означает: О-автоматический выбор, 1-администратор, 2-экспертная система, 3-система обновлений, 4-система устранения неполадок. Что же касается переменной d - это тип запроса, переменная лежит в диапазоне 0 - 4, и имеет значения 0-автоматический выбор, 1-вопрос, 2-обновление ПО, 3-неполадки ПО, 4-неполадки оборудования.

В модели запросы обозначены фишками вида (src,dst,d). На вход (input) нашей модели поступают запросы, далее регистрируются переходом registr. В зависимости от важности запросы передаются в ту или иную позицию. Например, src=l запрос попадает в позицию first и так далее по аналогии.

На рис.1 фишки изображаются в виде: Г (0,2,4) - это обозначает, что системе будет направлена одна фишка типа (0,2,4).

Рис.1 Схема построения очереди запросов.

Далее из позиции first запрос передается в буфер. Так же на рис.1 показано построение очереди на обработку. К примеру позиция запрос из позиции third не может быть обработан раньше, чем запрос из позиции second потому, что пока позиция second не освободится переход send to second не передаст запрос.

Далее из буфера запросы передаются обработчикам, в зависимости от значения переменной dst.

Из позиции choose запросы передаются переходам в зависимости от их типа. Из d=0 перехода auto choose запрос идет в буфер запросов администратора. При d=l из перехода question запрос передается экспертной системе — expert buf. При d=2 из перехода soft update запрос идет к системе обновлений - update buf. При d=3 из перехода soft bug запрос идет к системе устранения неполадок - un buf. При d=4 из перехода hard defects запрос идет к администратору - admin buf.

Запросы попадают в позицию admin buf, далее передаются переходу search - он моделирует поиск и подготовку ответа для пользователя. Далее ответ отсылается пользователю - переход receive. А пользователь уже либо удовлетворяется ответом администратора, тогда срабатывает переход success или не удовлетворяется, тогда работает переход bad result и запрос направляется заново к администратору. Выбор перехода success или bad

result в модели происходит случайным образом. Все успешно обработанные и закрытые запросы от администратора попадают в позицию finish 1. Оставшиеся три обработчика - экспертная система, система устранения неполадок, система обновлений работают по одинаковому принципу. Рассмотрим более детально на примере системы устранения неполадок:

Рис.2 Обработка запроса системой устранения неполадок.

Далее, запрос поступает в буфер системы устранения неполадок, которая ищет по своей базе случай соответствующий текущему. Если находит, то запрос передается в переход found, если не находит, то в переход not found, откуда он попадает уже к администратору. Из перехода found - т.е. когда найдет соответствующий инцидент в базе нашей системы, запрос передается на обработку и выполнение.

После окончания действий система оповещает об этом пользователя и он в интерфейсе ситемы, либо закрывает свой запрос (success2) - если его все устраивает - либо, если инцидент не исчерпан, передает его администратору - это переход bad result. Успешно решенные инциденты накапливаются в переходе finish4. Далее, при помощи построенной временной модели определяется среднее время обработки запроса каждым нашим обработчиком, для этого проведено 15 экспериментов на каждого обработчика.

Таблица 1

Обработчик /№ эксперимента Время обработки администратором, [сек] Время обработки экспертной системой, [сек! Время обработки системой обновлений, [сек] Время обработки системой устранения неполадок, [сек]

1 736 387 566 1179

2 637 351 520 944

3 289 101 894 747

4 247 229 761 998

5 721 127 129 478

6 221 572 519 1428

7 868 840 452 1072

8 826 285 733 1406

9 425 479 711 1144

10 359 174 572 664

11 634 204 207 1459

12 302 74 880 1266

13 818 762 460 1137

14 539 223 354 777

15 536 753 733 587

Среднее время обработки 1-го инцидента, [сек] 543,8666667 370,7333333 566,0666667 780,066667

Представим эти данные графически, рис.4

'Время обработки администратором, сек

'Время обработки экспертной системой, сек

Время обработки системой обновлений, сек

■Время обработки системой устранения неполадок, сек

Рис.3 Среднее время обработки каждым обработчиком

Исходя из полученных данных, можем определить среднее время обработки запроса системой в целом.

Тобр = и;р.адм+1.ср.эксп.сис.-Кср.сис.обн.+ (1)

+1ср.сис.устр.неиспУ4 = 564 сек.

За день система в среднем может успешно обработать N= 86400/564 = 153 заявок от пользователей. Учитывая, что обработчики могут работать в параллельном режиме реальное количество обработанных заявок будем считать по формуле:

Np=N*4*Kchc., (2)

где Ксис. - это коэффициент качества обработки запросов всей системой.

Этот показатель и среднее время обработки запроса системой будут расти с ростом базы знаний экспертной подсистемы, подсистемы устранения неисправностей, подсистемы обновлений.

Теперь для оценки качества работы системы определим кол-во повторно обрабатываемых запросов.

Количество повторно обрабатываемых заявок обозначим Li, где i -тот или иной обработчик.

Формула нахождения коэффициента: К = 1 - N/Li, и соответственно

Ксис.= 2Я/4 (3)

Np=N*4*Kchc. = 333 (4)

Таким образом, наша система способна обработать успешно около 333 заявок за день.

С ростом базы данных экспертной системы, системы обновлений и системы устранения неполадок количество повторно обрабатываемых заявок будет уменьшаться, соответственно коэффициент качества обработки будет стремиться к 1.

Рассматривать нашу систему можно и как сеть массового обслуживания и как множество систем массового обслуживания. В СМО есть обслуживающие каналы, у нас их 4, но система является масштабируемой, поэтому нужно иметь возможность рассчитать эффективность ее работы при увеличении количества одинаковых каналов обработки. Одноканальная экспоненциальная СМО задается параметрами

Т еж . Цель ее анализа заключается в расчете характеристик, важнейшие из которых следующие:

Коэффициент загрузки рассчитывается по формуле

Средняя длина очереди (среднее число заявок в очереди) в одноканальной экспоненциальной СМО рассчитывается по формуле

(6)

1-р

Среднее число М заявок в СМО равно сумме среднего числа Ь заявок в очереди и среднего числа р заявок в канале:

М=

1-р

(7)

При такой скорости перемещения Ь переходов произойдет за время, равное в среднем

Гож

1-р

(8)

Среднее время пребывания заявки в СМО есть сумма среднего времени ожидания и среднего времени обслуживания заявки:

— _ Гобс

ПР 1

1-р

(9)

В диссертации рассчитаны предельно возможные нагрузки на каждого обработчика и построен график зависимости количества запросов в очереди от количества поступивших запросов за день (рис. 4):

160 140 | 120

1 10о ■

I 80 &

8 60 ¥

I 40

20 О

г

г /

]

яяяяяяяяОяяй^яяшяя***

-I-средняя длина очереди к администратору

-I -средняя длина очереди * эспертной системе

-I-средняя длина очереди к системе обновлений

-С-средняя длина очереди к системе устранения неполадок

10 30 50 70 90 110 130 150 170 190 210 230

Рис. 4 График зависимости количества запросов в очереди от количества поступивших запросов за день.

По графику можно сделать вывод, что каждый из обработчиков будет нормально функционировать при количестве заявок до 100 штук на каждого.

В диссертации произведен расчет основных характеристик для всей системы целиком, при представлении ее многоканальной экспоненциальной СМО, с четырьмя каналами обслуживания.

Коэффициент загрузки определяется в виде

р-^обс (10>

к

Средняя длина очереди в блоке ожидания:

Г б (П)

£ = Р° / N2»

к\к

^Гобс

V" г У

где Ро - стационарная вероятность того, что в СМО нет заявок. Эта вероятность определяется в виде

1 02)

+|}<1Г. 6сГ

Хт обсч м=0 т-

г ;

Остальные характеристики вычисляются через параметры СМО следующим образом:

М = Ь + К-р (13)

Ь (14)

Тщ=Х

Теж -Тар-Тць (15)

По графику видно, что максимальное значение заявок в очереди появляется при 610 заявках за день. При 410 заявках очередь практически отсутствует.

I-средняя длина очереди

400 г-

I 350

о

| 300 у

0

а 250 х

1 200

Я

§ 150 «

| 100

с

о

* 50

-Кредняя длина очереди

о тттттттттттттштштш*

о о о о о о о

.-I ш СГ* гп Г- гн

оооооооо

Рис.5 График зависимости количества запросов в очереди от количества поступивших запросов за день

В третьей главе рассмотрены методы и алгоритмы функционирования системы. Представлено общее описание работы системы. Для того чтобы определить кто будет обрабатывать инцидент, а так же для построения очереди инцидентов в случае когда это необходимо, воспользуемся классификацией.

Классификация инцидентов по степени важности: обычный; средний; важный; чрезвычайно важный.

По обработчику: экспертная система; администратор службы поддержки пользователей; система автоматических обновлений; автоматизированная система устранения неполадок.

По типу: заявка на ремонт оборудования; заявка на настройку программного обеспечения; вопрос по работе оборудования или ПО; заявка на обновление.

В диссертации рассмотрена процедура выбора обработчика инцидента в зависимости от классификации инцидент может быть отправлен на обработку либо Администратору службы поддержки пользователей, либо экспертной системе, либо системе автоматических обновлений или автоматизированной системе устранения неполадок. Экспертная система в автоматическом режиме отвечает на все вопросы пользователей, если

конечно в заявке не выбрана обработка администратором. Заявки на ремонт оборудования направляются администратору. Заявки на настройку программного обеспечения направляются по умолчанию система автоматического устранения неполадок или администратору, в том случае если пользователь выбрал администратора в качестве обработчика. Заявки на обновление отправляются автоматизированной системе обновлений.

В работе предложено для обработки инцидентов использовать четыре обработчика, у каждого из которых есть свои особенности. Администратор - человек, который берет на себя все заявки, которые не смогла обработать автоматика, начиная от ответов на нетипичные вопросы пользователей, заканчивая сложной настройкой программного обеспечения. Экспертная система берет на себя типичные вопросы пользователей, ответы на которые хранятся в базе данных, если же ответа нет, то запрос отправляется к администратору, который в свою очередь после решения инцидента, добавляет текущий вопрос и ответ на него в базу данных. Автоматизированная система устранения неполадок работает по принципу экспертной системы, но задачи у нее намного сложнее, она выполняет стандартизированные операции на компьютере пользователя, которые позволяют разрешить инцидент.Автоматизированная система обновлений отвечает за своевременные обновления программного обеспечения пользователей.

Функциональная схема работы системы представлена на рис. 6.

Рис. 6 Функциональная схема системы поддержки пользователей

Автором разработан специальный механизм построения очереди инцидентов на обработку, представляющий собой выполнение последовательности шагов.

Шаг 1: формирование запроса. Пользователь данной системы формирует запрос на своем компьютере и сам может выбрать степень важности своего обращения, обработчика и тип запроса, ну и конечно ввести сам текст запроса. Если он затрудняется выбрать, то по умолчанию система сама автоматически проставит все параметры.

Для правильной обработки фиксируется время отправки, записываются в контейнер данные из формы, которую заполнил пользователь, а так же в отдельном поле индекс отправителя. Отправляется запрос на сервер.

Шаг 2: регистрация запросов и синхронизация часов. Регистрация запросов на сервере работает периодично в течение 1 минуты, а далее передает данные на следующий шаг. Регистрация представляет собой формирование чуть измененных контейнеров данных, с проставлением времени отправки этих сообщений по часам сервера. Это необходимо, потому что позволяет все принятые запросы отсортировать по времени их отправки, причем это время исчисляется по одним и тем же серверным часам.

Время отправки по серверным часам вычисляется по формуле: Тотпр. по серв.часам = Трегистрации на сервере - Тв пути Тв пути = Т регистрации на сервере - Т клиентской отправки Далее формируем контейнер запроса, для передачи на следующий шаг, (табл. 2.).

Таблица 2

Время отправки по часам важность Ьбработчик 1 | Тип Текст сообщения Индекс отправителя

12:01 0 0 0 Текст 123

Параллельно можно подвести часы на клиентских машинах, для этого необходимо отправить ответ следующего содержания, (табл. 3.)

Таблица 3

_Контейнер ответа

Время отправки запроса по часам Время регистраци и запроса на сервере Время отправки ответа

12:03 12:04 12:05

Теперь вычислим на сколько нам необходимо подстроить часы на клиенте:

Тп = Toc - Ток - Тоб, (16)

где Тп - время подстройки; Toc — время отправки по серверным часам; Ток -время отправки клиентом; Тоб — время обработки на клиентской машине.

Toc = Тр - Тпути, (17)

где Тр - время регистрации на сервере; Тпути - среднее время в пути.

Для большей точности воспользуемся среднем временем в пути

Тпути = ((Тр - Ток) + (Тпок - Тоо))/2, ( 18)

где Тпок - время получения ответа клиентом; Тоо - время отправки ответа.

Шаг 3: классификация запросов. Здесь классифицируются запросы по степени их важности, и по степени значимости отправителя. Сервер имеет список всех клиентов подключенных к распределенной сети, каждый клиент имеет свой собственный индекс. Сервер хранит данный список клиентов в порядке их следования по степени значимости.

Шаг 4: выбор обработчика. В системе обработчик может быть явно указан пользователем, тогда запрос отправится именно к нему. Еще помимо явного указания обработчика, вводится такое понятие как «Тип запроса». Если пользователь выберет один из типов запроса, то выбор обработчика у системы не вызовет затруднений:

Вопрос - обрабатывает экспертная система; обновление ПО -обрабатывает система обновлений; неполадки в работе ПО - обрабатывает автоматизированная система устранения неполадок; ремонт/замена оборудования - обрабатывает администратор.

Если в заявке явно указан обработчик и тип заявки указан, но они не соответствуют друг другу, как показано выше, то такие заявки считаются спорными и отправляются администратору.

Шаг 5: построение очереди запросов.

Для построения финальной очереди возьмем произвольный список запросов и проведем над данным списком действия, описанные на шагах 1-4.

м •О №

| 12:05:42 | 112:05:56 1 Время отправки запроса по часам сеовеоа

Важность

о Ы Обработчик

— — Тип

§ К) Текст7 Текст сообщения

^ К) ы о Индекс отправителя

1—1 1Л и> 00 №

12:05:37 | 12:05:36 | 12:05:37 | 12:05:42 | | 12:05:13 Время отправки запроса по часам геовеоа

о о — м Важность

о о о Обработчик

ы о о о Ш Тип

[ Текстб | Текст! | Текст5 | ТекстЗ Текст8 Текст сообщения

1703 | ю 00 ы (Л ОС ю о ос Индекс отправителя

-о

о

■3

5

й о

О

■Я1

ё. оч

0

в «

а

х в

Е р п

й

1

3

■е-

я я

о л

■а

3

н о\

о 00 Оч 1Л ю — №

Го К> м ы ю >—» (О 1—• (О К) ю К) Время

о <л О и> о <-»1 о Ц1 о О! о 1/1 о о 1Л о 1л о 1Л отправки

и> ю о кз и> сл о ш и! ■г* (О ю К> и> запроса по часам сервера

о м и» о — К) О Важность

о со ю О о о О О Обработчик

и» о ш — ю о о - О Тип

£ я о £ >о я я й ОЗ | Текст7 | Текстб | Текст5 | £ я | ТекстЗ | Текст2 | Текст!

Текст сообщения

[907 | ! 596 П ^ О ОО ы о о 00 к> и> [544 | (Л ОО ю м » ы Индекс отправителя

5

я

■а а х о

м Е

-Я X

ы Н

р Р

з а\ •а ы о я

8 р » г-.

Таблица 7 Система обновлений

Время отправки запроса по часам сервера |Важность Ьбработчик с 5 Н Текст сообщения Индекс отправителя

4 12:05:42 1 0 2 Текст4 544

Таблица 8

3 Время отправки запроса по расам сервера Важность Ьбработчик Тип Текст сообщения Индекс отправителя

9 12:05:02 1 4 0 Текст9 596

10 12:05:32 0 0 3 Текст10 907

Исследование временных характеристик

В качестве основных временных показателей, которые могут характеризовать метод в работе выделены следующие:

- среднее время обработки запроса - обозначим X сек;

- кол-во обработанных запросов в единицу времени - обозначим N шт. В предложенном методе запросы проходят ряд стадий сортировки и

классификации перед тем как попасть к обработчику, все эти стадии занимают время и это время необходимо учесть при расчете характеристик. Сначала происходит буферизация (время буферизации Тбуф=60 сек), далее сортировка по важности (время сортировки по важности Тв=3 сек) далее сортировка по времени получения (время сортировки Тпол=3 сек) и, наконец, сортировка по идентификатору отправителя (время такой сортировки Тид=3 сек).

Х = Тбуф + Тв + Тпол+Тид + ^А (19)

* п

где п - кол-во обрабатываемых запросов; Т1 время обработки одного запроса.

Коэффецент 'А стоит всвязи с тем, что у нас 4 обработчика, способные работать параллельно.

Количество запросов в час определим по формуле:

N =

3600 X '

В результате экспериментов удалось получить временные интервалы обработки запросов:

• для администратора интервал составляет - [30,1800] сек;

• для экспертной системы - [3,30] сек;

• для системы обновлений - [15,1200] сек;

• для системы устранения неполадок -[300,1800] сек.

Время обработки системой запроса от пользователя лежит в интервале

Для определения эффективности нашего механизма сравним его с простейшей FIFO и с PQ - очередью приоритетов. Сравнивать будем по X - среднему времени обработки запроса и по N - количеству обработанных запросов в час.

Для FIFO будем находить значения X по формуле:

где п - кол-во обрабатываемых запросов; "Л - время обработки одного запроса.

Для!'(} будем находить значения X по формуле:

где Тпр=3 сек - время построения очереди приоритетов; п - кол-во обрабатываемых запросов; Ti - время обработки одного запроса.

Значения N находятся аналогично.

В результате проведения эксперимента для п=5,10,15,20,25. Значения Ti для FIFO и PQ будем брать случайным образом из интервала администратора [30,1800]. Для нашего механизма значения Ti будем брать из интервала [3,1800] (табл. 9.)

[3,1800].

(21)

П

X = Тпр 4- Skili

(22)

Таблица 9

п FIFO PQ Distributed

X N X N X N

5 545 6 548 6 205 17

10 483 7 486 7 189 18

15 553 6 556 6 207 17

20 490 7 493 7 191 18

25 439 8 442 8 178 20

В четвертой главе осуществляется проектирование интерфейсов взаимодействия пользователя и системы, дается описание внедрения системы на предприятии.

Автором разработан пользовательский интерфейс системы максимально простой, для пользователя любого уровня (рис.7).

Система поддержки пользователей

Степень важности ^Автоматический выбор ........'à

Обработчик (Автоматический выбор А

ТИП запроса Автоматический выбор

Введите текст сообщения -;---:-щ

и

м-.. . ; _____1 ^Г1

4. Отправить j ^Сбросить ; I

Рис. 7 Пользовательский интерфейс.

Выполняя требования по кроссплатформенности, данный интерфейс удобнее всего реализовать в качестве веб интерфейса, написанного на языке html и php. Такой интерфейс легко встроить в любой корпоративный сайт или портал.

Разработанная система поддержки пользователей может быть внедрена для использования как внутри организации, так и для обработки заявок внешних пользователей.

Результаты диссертационной работы используются в учебном процессе Калужского филиала МГТУ им. Н.Э. Баумана в рамках дисциплин «Разработка САПР», «Разработка программных систем».

Кроме учебного процесса, имитационная модель системы поддержки пользователей на основе сетей Петри используется при разработке и развитии внедренной в КФ МГТУ системы управления «Электронный университет».

Основные выводы и результаты работы

1. Проведен анализ особенностей эксплуатации систем поддержки пользователей, в результате выявлены недостатки существующих систем, а так же сформулированы основные требования к разрабатываемой системе.

2. Разработана имитационная модель системы, которая позволяет моделировать поведение реальной системы при различных нагрузках. Получены статистические данные, на основе которых рассчитаны основные характеристики такие как: среднее время обработки заявки по каждому обработчику, среднее время обработки по системе в целом, максимальное количество успешно обрабатываемых заявок.

3. Разработан механизм построения очереди инцидентов на обработку, который позволяет разгрузить администратора на 50%. Ответы на запросы приходят своевременно, важные задачи решаются в первую очередь. Пользователи, которые имеют приоритет, обслуживаются раньше остальных.

4. Разработана структура базы данных, которая включает в себя заявки пользователей и ответы системы, а так же показатели метрик эффективности для каждой заявки по каждому обработчику. Данная структура позволяет получать быструю выборку из базы, а так же хранить полную информацию по каждой заявке.

5. Спроектированы интерфейсы взаимодействия пользователя и администратора с системой, они позволяют пользователю и администратору максимально быстро осуществлять взаимодействие с системой.

6. Ключевые положения диссертации были апробированы и внедрены для практического применения на ряде предприятий, что позволило увеличить эффективность работы предприятия, поднять производительность за счет уменьшения времени простоя

пользователей. Увеличить количество обрабатываемых заявок от пользователей и так же сэкономить на труде администраторов.

Публикации по теме работы

По теме диссертации опубликовано 6 печатных работ.

Публикации в изданиях, рекомендуемых ВАК

1. Талызин Д.Г., Механизм обработки очередей в распределенных системах / Д.Г. Талызин // Вестник / МАДИ. 2010. -вып. 3(22). -С.78-83.

Публикации в других изданиях

2. Талызин Д.Г., Формат / Д.Г. Талызин, В.Р. Рогов, ЕЛО. Толкаев // Информационные технологии: программирование, управление, обучение: сб. науч. тр. МАДИ(ГТУ). -М., 2007. - С. 28-34.

3. Талызин Д.Г., Управление удаленным компьютером в локальной сети / Д.Г. Талызин // Инновационные методы автоматизации технологических процессов и производств: сб. науч. тр. МАДИ(ГТУ). -М., 2008. - С. 15-23.

4. Талызин Д.Г., Использование распределенных вычислений для решения глобальных задач/ Д.Г. Талызин // Аналитико-имитационное моделирование и ситуационное управление в промышленности, строительстве и образовании (ч.2): сб. науч. тр. МАДИ(ГТУ). М., 2008. -С.45-52.

5. Талызин Д.Г., Управление удаленным компьютером через Интернет / Д.Г. Талызин // Оптимизация решений в промышленности, строительстве и образовании: сб. науч. тр. МАДИ. -М., 2010. - С. 125-128.

6. Талызин Д.Г., Средства математического моделирования телекоммуникационных систем/ Д.Г. Талызин // Методы описания и моделирования бизнес-процессов и технологий в промышленности, строительстве и образовании: сб. науч. тр. МАДИ. -М., 2010. -С.147-156.

Подписано в печать:

21.10.2010

Заказ № 4351 Тираж -100 экз. Печать трафаретная. Типография «11-й ФОРМАТ» ИНН 7726330900 115230, Москва, Варшавское ш., 36 (499) 788-78-56 www.autoreferat.ru

ВВЕДЕНИЕ.

1 .СОВРЕМЕННОЕ СОСТОЯНИЕ ПРОБЛЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ В РАСПРЕДЕЛЕННЫХ СЕТЯХ.

1.1 .Анализ требований к системе.

1.1.1 .Прозрачность.

1.1.2,Открытость.

1.1.3.Гибкост ь.

1.1.4.Масштабируемост ь.

1.1.5.Непротиворечивость и репликация.

1.1 .б.Защита.

1.1.7.Отказоустойчивость.

1.1.8. Самообучаемость.

1.1.9.Кроссплатформенност ь.

1.2. Анализ существующих систем-аналогов, их достоинства' и недостатки.

1.2.1.HP OpenView Service Desk.

1.2.2.Naumen Service Desk.

1.2.3.Docs Vision ServiceDesk.

1.3.Технологическая база разрабатываемой системы.

1.3.1.Физический уровень.

1.3.2.Сетевой уровень.

1.3.3.Прикладной уровень.

1.4.Назначение основных функций системы, их преимущества.

1.5.Выводы по главе 1.

2. ПОСТРОЕНИЕ ИМИТАЦИОННОЙ МОДЕЛИ СИСТЕМЫ НА ОСНОВЕ РАСКРАШЕННЫХ СЕТЕЙ ПЕТРИ.

2.1 .Обоснование выбора математического аппарата и программы компьютерного моделирования.

2.2.Построение модели и описание ее функциональных блоков.

2.3.Построение временной модели.

2.4.Анализ временной модели системы.

2.5.Анализ эффективности системы поддержки пользователей.

2.6. Сравнение по временным характеристикам с существующими аналогами.

2.7.Выводы по главе 2.

3 РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ И АЛГОРИТМОВ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ.

3.1.По дробная модель функционирования системы.

3.2,Описание используемых алгоритмов.

3.2.1.Механизм построения очереди инцидентов на обработку.

3.2.2. Алгоритм обработки инцидентов экспертной системой.

3.2.3. Алгоритм обработки инцидентов системой устранения неполадок.

3.2.4. Алгоритм обработки инцидентов системой обновлений.

3.2.5.Метрики эффективности работы системы.

3.3. Разработка структуры базы данных.

3.3.1. Описание предметной области.

3.3.2. Анализ информационных требований пользователя.

3.3.3.Описание абстрактных объектов данных.

3.3.4.Описание локальных взглядов пользователей и разработка концептуальной схемы данных.

3.4. Выводы по главе 3.

4 ПРОЕКТИРОВАНИЕ ИНТЕРФЕЙСОВ ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ И СИСТЕМЫ, ПРИМЕНЕНИЕ НА ПРЕДПРИЯТИИ.

4.1. Пользовательский интерфейс системы.

4.2.Интерфейс администратора.

4.3.Внедрение системы поддержки пользователей в КИС.

4.3.1.Описание существующей КИС.

4.3.2.Внедрение системы.

4.4.Выводы по главе 4.

В настоящее время большинство специализированных систем, которые используются для поддержки пользователей в организациях, не достаточно самостоятельны и независимы. Все ключевые действия в таких системах выполняются человеком. Настоящая работа направлена на то, чтобы максимально автоматизировать процессы взаимодействия пользователя и системы, начиная от приема заявок, до успешного выполнения действий на компьютере пользователя. Причем, мы не будем останавливаться на автоматизации какого-то локального предприятия, а разработаем универсальные алгоритмы и методы, которые при минимальных настройках можно будет применять на предприятии любого масштаба и уровня компьютеризации. Для начала необходимо обеспечить автоматизированный прием и регистрацию заявок от пользователей. Далее их классификацию по степени срочности, важности, по важности отправителя. После чего* эти заявки должен кто-то обрабатывать. Для достижения этой цели предлагается совместить воедино несколько параллельных методов обработки заявок от пользователей. Чтобы выбрать такие методы необходимо классифицировать такие заявки. По результатам анализа, выделяем четыре типа — вопрос, заявка на обновление, неисправность программного обеспечения, неисправность аппаратного обеспечения. В соответствии с данной классификацией выделим четыре метода обработки данных заявок, три из которых будут полностью автоматизированы. Вопросы обрабатывает экспертная система, выдавая из своей базы ответы, заявки на обновление — система обновлений, автоматически загружающая и выполняющая данные обновления на компьютерах пользователей. Неисправности программного обеспечения тоже достаточно стандартны и их обработкой в автоматическом режиме занимается система устранения неисправностей. Все же не разрешимые для данных обработчиков вопросы и неполадки, а так же неисправности аппаратного обеспечения обрабатывает администратор системы- человек.

Казалось бы, при таком подходе опять не удается избежать зависимости от человека, но разрабатываемая система является обучаемой, т.е. каждую следующую неразрешимую для автоматики проблему администратор заносит в базу данных, откуда в следующий раз автоматика черпает инструкции по устранению неисправностей.

Для пользователя система предстает абсолютно прозрачной, потому как для него важен только результат. Кто будет обрабатывать заявку для него не важно. В итоге мы получим совершенно уникальную на данный момент систему, которая может значительно снизить время обработки заявок и так же для предприятия позволит сэкономить на труде администраторов.

Цель и основные задачи исследования

Целью диссертации является автоматизация процессов обработки заявок в системах поддержки пользователей, а так же повышение показателей эффективности таких систем.

Для достижения указанной цели решены следующие задачи\

1. проведен анализ существующих систем поддержки пользователей, выделены существующие проблемы в данном вопросе, сформулированы требования к функциональности систем, программному обеспечению, диалогам взаимодействия с пользователями;

2. разработан метод построения очереди заявок с классификацией и сортировкой заявок по обработчикам;

3. построена математическая модель системы на основе сетей Петри, для оценки характеристик системы;

4. проведена оценка вычислительной эффективности предложенных методов и алгоритмов, вычислены основные характеристики системы, показывающие ее эффективность;

5. разработаны интерфейсы взаимодействия пользователя и администратора с системой поддержки, с учетом требований прозрачности;

6. разработана логическая модель базы данных, которая включает в себя и заявки пользователей и ответы системы, а так же показатели метрик эффективности для каждой заявки по каждому обработчику.

При разработке системы использовались методы теории сетей Петри, анализа систем массового обслуживания, методы оценки надежности, готовности и ремонтопригодности.

Научную новизну работы составляют:

1. Метод формирования очереди на обработку пользовательских заявок, который позволяет классифицировать заявки по степени важности, по времени создания, а так же по степени значимости отправителя. Метод позволяет направлять заявки тем обработчикам, которые способны быстрее всего с ними справиться;

2. Имитационная модель, созданная на основе раскрашенных сетей Петри, которая позволяет получать выходные характеристики системы при изменяющихся внешних нагрузках. Данная модель иллюстрирует поведение системы в реальных условиях эксплуатации;

3. Подсистема автоматизированного устранения неполадок, особенность которой заключается в том, что она способна самостоятельно разрешить проблему пользователя от регистрации до успешного завершения, без участия администратора;

4. модель базы данных, включающая в себя логическое описание совокупности ответов, инструкций, обновлений, при помощи которых обеспечивается быстрая и качественная работа системы поддержки пользователей.

Указанные положения выносятся на защиту.

В первой главе диссертации приводится анализ существующих систем поддержки пользователей КИС. Описываются их основные особенности и принципы работы, технологическая база. Так же дается сравнительная характеристика этих систем, по которой можно оценить их достоинства и недостатки. На основании данного анализа выявлены основные требования к подобным системам. Наиболее важными требованиями к системе являются масштабируемость, непротиворечивость и репликация, отказоустойчивость, самообучаемость и кроссплатформенность. Каждое требование рассматривается отдельно и обосновывается необходимость реализации указанных требований в КИС.

Далее описывается технологическая база системы, рассматривается какие технологии, аппаратные и программные средства будут использоваться при ее реализации.

Анализ проведенный в первой главе показал, что необходимо разрабатывать не аналогичную систему, а качественно новую. Предложено изменить подход к обработке заявок пользователей, что в свою очередь позволит улучшить скорость и качество обработки заявок.

Во второй главе проведена разработка имитационной модели. В качестве математического аппарата было решено выбрать Сети Петри. Сеть Петри - это графическое и математическое средство моделирования систем и процессов. Обычно сетями Петри моделируют асинхронные параллельные системы и процессы. Для моделирования сетей Петри существует множество программ, например PN Editor, Tina, CPN Tools. Они предоставляют разные возможности для разных целей. В диссертации для создания временной модели раскрашенной сети Петри использована программа CPN Tools, представляющая собой специальную моделирующую систему, которая использует язык сетей Петри для описания моделей.

В результате имитационного моделирования удалось получить временные характеристики обработки заявок по каждому обработчику и для системы в целом.

В третьей главе рассмотрены методы и алгоритмы функционирования системы. Разработан метод построения очереди заявок на обработку. Основная особенность данного метода заключается в том, что заявки проходят несколько этапов сортировки по степени значимости, по времени регистрации, по важности отправителя и в конце получаются четыре очереди, по одной на каждого обработчика. Применение такого метода формирования очереди позволяет ускорить процесс обработки заявок, сделать его более качественным и увеличить общее количество обработанных заявок в единицу времени.

Далее описываются алгоритмы функционирования каждого обработчика: алгоритм обработки инцидентов экспертной системой, алгоритм обработки инцидентов системой устранения неполадок, алгоритм обработки инцидентов системой обновлений.

Для оценки качества обработки заявок в систему введен метод, который получил название «метрики эффективности». Главная задача метрик. — сбор и анализ количественной информации об обработанных заявках. Основываясь на этих данных можно своевременно вносить в систему необходимые изменения.

В четвертой главе осуществляется проектирование интерфейсов взаимодействия пользователя и системы, дается описание внедрения системы на предприятии.

Автором разработан пользовательский интерфейс системы максимально простой, для пользователя любого уровня. Так же разработан интерфейс администратора системы, который* позволяет быстро и эффективно обрабатывать пользовательские заявки.

Описано внедрение алгоритмов и методов разработанных в диссертации на промышленном предприятии.

Обоснованность результатов диссертационной работы, полученных с использованием признанных научных положений и апробированных методов исследования, подтверждается корректным применением математического аппарата и согласованностью этих новых результатов с известными теоретическими положениями.

Достоверность результатов подтверждается расчетными данными, полученными с помощью имитационного моделирования, алгоритмов и программ моделирования и научных выводов.

Научные результаты, полученные в диссертации, доведены до практического использования. Они представляют непосредственный интерес в области автоматизации процессов поддержки пользователей. Разработанные методы. и алгоритмы прошли апробацию и внедрены для практического применения на ряде предприятий.

Результаты, полученные при выполнении работы, могут найти дальнейшее развитие и применение для анализа и решения широкого класса задач по автоматизации и управлению системами поддержки пользователей на различных предприятиях.

Содержание отдельных разделов и диссертации в целом было доложено и получило одобрение:

• на научно-методических и научно-исследовательских конференциях МАДИ (ГТУ) (Москва, 2007 - 2010 г.г.);

• на заседании кафедры АСУ МАДИ. Материалы диссертации отражены в 6 печатных работах.

Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав и заключения, изложенных на 154 страницах машинописного текста, содержит 46 рисунков, 5 графиков и 33 таблицы, список литературы из 107 наименований и приложения.

Выводы по главе 4

1. Спроектированные интерфейсы взаимодействия пользователя и системы, администратора и системы являются наиболее простыми и подходящими для использования на реальных объектах.

2. Внедрение методов и алгоритмов разработанных в диссертации позволяет значительно разгрузить администратора системы, сэкономить на наемном персонале а так же увелить значения показателей систем поддержки пользователей.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Система, разработанная в рамках данной диссертационной работы, позволяет предприятиям различного масштаба организовать службу технической поддержки пользователей. Система отвечает всем требованиям описанным в гл.1, за счет чего позволяет практически в четыре раза уменьшить нагрузку на администратора, что в свою очередь позволяет экономить на его труде, используя либо меньшее количество людей, либо администратор может работать удаленно. Так же полностью автоматизирован процесс приема, регистрации и даже обработки некоторых заявок от пользователей. Система, ориентируясь по типу запроса, умеет направлять его тому обработчику, который специализируется на данных запросах. Так же разработанная система снабжена инструментами сбора статистических данных по своей работе, таких как: количество обработанных заявок за единицу времени, среднее время обработки по каждому исполнителю, а так же качество обработки по каждому исполнителю. Анализ соответствующих данных позволят оперативно корректировать функционирование системы.

Применение системы в организациях позволяет в несколько раз увеличить количество успешно обработанных заявок, сократить время ожидания реакции на запрос, уменьшить расходы по заработной плате. Для предприятий работающих в разных часовых поясах и имеющих распределенную ИТ-инфраструктуру есть возможность организовать круглосуточную техническую поддержку, без выходных. Опять же благодаря своей гибкости, систему можно развернуть за пределами организации, вынести в другие регионы, где ниже ставки заработной платы сотрудников, что снова поможет сэкономить.

Результаты диссертационной работы используются в учебном процессе Калужского филиала МГТУ им. Н.Э. Баумана в рамках дисциплин «Разработка САПР», «Разработка программных систем».

Кроме учебного процесса, имитационная модель системы поддержки пользователей на основе сетей Петри используется при разработке и развитии внедренной в КФ МГТУ системы управления «Электронный университет».

1.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика: Основы моделирования и первичная обработка данных. М.: Финансы и статистика, 1983. .471с.

2. Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика: Исследование зависимостей. М.: Финансы и статистика, 1985. 488с.

3. Андрианов, В.И.; Соколов, A.B. Устройства для защиты объектов и информации; СПб: Полигон; Издание 2-е, перераб. и доп., 2000. 256 с.

4. Анхимюк В.Л., Олейко О.Ф., Михеев H.H. «Теория автоматического управления». М.: Дизайн ПРО, 2002. - 352 е.: ил.

5. Башарин Г.П., Толмачев А.Л. Теория сетей массового обслуживания и ее приложения к анализу информационно-вычислительных систем // Итоги науки и техники. Теор. вероятн. Мат. стат. Теор. кибернетика. -М.:ВИНИТИ, 1983. Т.21. - С.3-119.

6. Белашов В.Ю., Чернова Н.М Эффективные алгоритмы и программы вычислительной математики. Москва: Из-во Питер, 2003 г. 160 с.

7. Беркинблит М.Б., Гельфанд И.М., Фельдман А.Г. Двигательные задачи и работа параллельных программ // Интеллектуальные процессы и их моделирование. Организация движения.- М.: Наука, 1991.- С.37-54.

8. Беркхаут Михил, Рой Харроу и др., "Поддержка услуг", перевод компании «Ай-Теко» — Москва: Из-во: Компания «Ай-Теко», 2006 г., 416 стр.

9. Бесекерский В.А., Попов Е.П. «Теория^ систем автоматического управления. 4-е изд., перераб. и доп. — СПб.: Профессия, 2003. - 747 с.

10. Блэк Ю. Сети ЭВМ: протоколы, стандарты, интерфейсы: Пер. с англ. М.: Мир, 1990. - 506 с.

11. Богуславский Л.Б. Управление потоками данных в сетях ЭВМ. -М.: Энергоатомиздат, 1984. 168 с.

12. Браверман Э.М., Мучник И.Б. Структурные методы обработки эмпирирических данных. М.: Наука. Главная редакция физико-математической литературы, 1983.- 464 с.

13. Бурков В.Н., Панова JT.H., Шнейдерман М.В. Получение и анализ экспертной информации.-М:Изд-во Института проблем управления, 1981.

14. Вирт Н. Алгоритмы и структуры данных; М.: Мир, 1989. 684 с.

15. Вихров Н.М., Гаскаров Д.В. Грищенков A.A., Шнуренко A.A. Управление и оптимизация производственно-технологических процессов/Под ред. Д.В. Гаскарова. СПб.: Энергоатомиздат, 1995.

16. Воронов JI JI. Введение в динамику сложных управляемых систем. М.:Наука, 1986.

17. Габец, А.; Гончаров, Д.; Кухлевский, Д. Профессиональная разработка в системе 1С: Предприятие 8; М.: 1С: Паблишинг, 2006. -808 с.

18. Гаврилов Т Л., Хорошевский В.Г. Базы знаний интеллектуальных систем.СПб. Литер, 2000.

19. Гаврилова Т. А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем: Учебник для вузов. — СПб.: Питер, 2000. — 384 с.

20. Гилл Ф., Мюррей У., Райт М. Практическая оптимизация.- М.: Мир, 1985.- 509 с.

21. Глушаков C.B., Ломотысо Д.В. «Базы данных» / Худож. -оформитель А.С.Юхтман. Харьков: Фолио; М.: ООО «Издательство АТС», 2002. - 504 с.

22. Грофф, Джеймс Р.; Вайнберг, Пол Н. Энциклопедия SQL; СПб: Питер, 2003. 896 с.

23. Гудвин Т.К., С.Ф. Гребе, М.Э. Сальдаго «Проектирование систем управления»; пер. с англ. М.: БИНОМ, Лаборатория знаний, 2004. -911с.

24. Дейт, К.Дж. Введение в системы баз данных; К.: Диалектика; Издание 6-е, 1998. 784 с.

25. Джозеф Джарратано, Гари Райли Экспертные системы. Принципы разработки и программирование Вильяме, 2007 г., 1152 стр.

26. Дорофеюк A.A. Алгоритмы автоматической классификации (обзор) // Автоматика и телемеханика.- 1971.- № 12.- С.78-113.

27. Дэвис Д., Барбер Д., Прайс У. и др. Вычислительные сети и сетевые протоколы. — М.: Мир, 1982. 562 с.

28. Дюбуа, Поль MySQL; M.: Вильяме; Издание 2-е, 2004. 268 с.

29. Емельянов C.B., Коровин С.К. Новые типы обратной связи. Управление при неопределенности. М.: Наука, 1997.

30. Ершов, В. А.; Кузнецов, H.A. Мультисервисные телекоммуникационные сети; М.: МГТУ имени Н.Э. Баумана, 2003. -430 с.

31. Журавлев Ю.И. Об алгебраическом подходе к решению задач распознавания и классификации // Проблемы кибернетики.- М.: Наука, 1978.- вып. 33.- С.5-68.

32. Журнал Byte №11 (52), ноябрь 2002, статья HP OpenView Service Desk лекарство от проблем ИТ, автор Олег Воронцов.

33. Загоруйко Н.Г. Прикладные методы анализа данных и знаний — Новосибирск: Изд-во Ин-та математики, 1999. — 270 с.

34. Зайцев Д. А., Шмелева Т.Р. Моделирование телекоммуникационных систем в CPN Tools: Учебн. пособие. — Одесса: ОНАС им. A.C. Попова, 2004. 60 стр.

35. Зайцев Д. А. Математические модели дискретных систем: Учебн. пособие. Одесса: ОНАС им. A.C. Попова, 2004. - 40 стр.

36. Зегжда, Д.П.; Ивашко, A.M. Основы безопасности информационных систем; М.: Горячая линия Телеком, 2000. - 452 с.

37. Иванов В.А., Ющенко A.C. Теория дискретных систем автоматического управления. М.: Наука, 1983, - 336 с.

38. Искусственный интеллект: В 3-х кн. Кн. 1. Системы общения и экспертные системы: Справочник / под ред. Э.В.Попова.- М.: Радио и связь, 1990,- 464 с.

39. Клир Дж. Системология. Автоматизация решения системных задач. М.: Радио и связь, 1990.

40. Коваленко В., Корягин Д. Вычислительная инфраструктура будущего // Открытые системы. 1999. - № 11-12. — С. 45-52.

41. Коваленко И.Н., Филиппова A.A. Теория вероятностей и математическая статистика. М.: Высшая школа, 1978. — 350 с.

42. Коржов В. Базы данных идут в тираж / В. Коржов // СУБД. -1998. -№3.~ С. 60-64.

43. Корн Г., Корн Т. Справочник по математике для научных работников и инженеров. — М.: Наука, 1970.

44. Корнеев В.В., Гареев А.Ф., Васютин С.В., Райх В.В. Базы данных. Интеллектуальная обработка информации. // М.: Нолидж, 2001

45. Крейг С. Маллинс. Администрирование баз данных. Полное справочное руководство по методам и процедурам. М.: Кудиц-образ. — 2003.-752с.

46. Кречетов Н., Иванов П. Продукты для интеллектуального анализа данных // ComputerWeek-Москва, 1997. - № 14-15. - С. 32-39.

47. Крылов Е.В., В. А. Острейковский, Н. Г. Типикин Техника разработки программ. В 2, книгах. Книга 2. Технология, надежность и качество программного обеспечения.-М.: Высшая школа, 2008 г.- 472 с.

48. Кузнецов H.A., Кульба В.В., Ковалевский С.С., Косяченко С.А. Методы анализа и синтеза модульных информационно-управляющих систем. М.: Физматлит, 2002.

49. Лбов Г.С. Методы обработки разнотипных экспериментальных данных. .Новосибирск: Наука, 1981. . 157с.

50. Ленынин В., Синенко О. Интеграция на пути повышения эффективности предприятия // Мир компьютерной автоматизации. 2000. №1.

51. Любарский, Ю.Я. Интеллектуальные информационные системы; Наука, 1990. 228 с.

52. Мимиконов А.Г. Теоретические основы автоматизированного управления. М.: Высшая школа, 1994.

53. Мусаев A.A., Шерстюк Ю.М. Интеграция автоматизированных систем управления крупных промышленных предприятий: принципы, проблемы, решения // Автоматизация в промышленности. 2003. №10.

54. Мышенков В.И., Мышенков Е.В. Численные методы. Часть первая. 120 с. Численные методы. Часть первая.

55. Некрестьянов И. С. Тематико-ориентированные методы информационного поиска: Дис. канд. физ-мат. наук: 05.13.11 / С-Пб. гос. унив. — Санкт-Петербург, 2000.

56. Олифер, В.; Олифер, Н. Новые технологии и оборудование IP-сетей; СПб: БХВ, 2000. 512 с.

57. Первозванский A.A. Курс теории автоматического управления. М.:Наука, 1986.

58. Попов E.H. Теория нелинейных систем автоматического управления. М Наука, 1988.

59. Поспелов Д.А. Ситуационное управление: Теория и практика. М.: Наука 1986.

60. Прошин И.А., Прошин Д.И., Прошин А.И. Методика выбора математической модели при обработке экспериментальной статистической информации. — Пенз. ГТУ Пенза, 1997. — 20с.

61. Прошин И.А., Прошин Д.И., Прошин А.И. Методика обработки экспериментально-статистической информации. Пенз. ГТУ - Пенза, 1997.-29с.

62. Раскин Джеф, Интерфейс: новые направления в проектировании компьютерных систем, Символ-Плюс, 2005 г. 272 стр

63. Растригин, JI.A. Вычислительные машины, системы, сети.; М.: Наука. Главная редакция Физико-математической литературы, 1982. -224 с.

64. Ройтенберг Я.Н. Автоматическое управление. М.: Наука, 1992.

65. Рубашкин В.Ш. Представление и анализ смысла в интеллектуальных информационных системах — М.: Наука, 1989. — 189 с.

66. Рыком A.C. Методы системного анализа: оптимизация. М.: Экономика, 1999.

67. Рэймонд Фрост, Джон Дей, Крейг Ван Слайк Базы данных. Проектирование и разработка HT Пресс, 2007 г. 592 стр.

68. Слисенко А.О., Соловьев C.B. Математические методы построения и анализа алгоритмов; М. : РГГУ, 1990. 854 с.

69. Советов Б.Я., В. В. Цехановский, В. Д. Чертовский Базы данных. Теория и практика М. : Высшая школа, 2007 г.

70. Соколов, A.B.; Шаньгин, В.Ф. Защита информации в распределенных корпоративных сетях и системах; М.: ДМК Пресс, 2002. 656 с.

71. Спесивцев, A.B.; Вегнер, В.А.; Крутяков, А.Ю. Защита информации в персональных ЭВМ; М.: Радио и связь, 1993. 192 с.

72. Таейр, Т.; Липов, М.; Нельсое, Э. Надежность программного обеспечения; М.: Мир, 1981. 323 с.

73. Таммер Оззу М. Распределенные и параллельные системы баз данных / М. Таммер Оззу, П. Валдуриз // СУБД. 1996. - № 4. - С. 4-26.

74. Таненбаум Э. «Компьютерные сети» 4-е издание Москва: Из-во Питер, 2009 г.

75. Таненбаум Э., М. ван Стеен «Распределенные системы принципы и парадигмы» Москва: Из-во Питер, 2003 г.

76. Теория автоматического управления: Учеб. для машиностроит. спец. вузов / В.Н. Брюханов, М.Г. Косов, С.П. Протопопов и др.; Под ред. Ю.М. Соломенцева. 3-е изд., стер. — М.: Высш. шк.; 2000. — 268 е.: ил.I

77. Тихоненко О.М. Модели массового обслуживания в информационных системах: Учебное пособие для вузов. М.: Высшая школа, 2003. - 327 с.

78. Топорков В.В. Модели распределенных вычислений; М. : РГГУ, 2004. 527 с.

79. Туманов, В.Е. Основы проектирования реляционных баз данных; Бином, 2007. 420 с.

80. Тюрин Ю.Н., Макаров A.A. Статистический анализ данных на компьютере /Под ред. В.Э.Фигурнова . М.: ИНФРА-М, 1998. . 528 е., ил.

81. Успенский В.А., Семенов А.Л. Теория алгоритмов: основные открытия и приложения; М. : Огни, 1987. 418 с.

82. Федоров, А.Г. JavaScript для всех; М.: Компьютер-пресс, 1998. -384 с.

83. Феллер В. Введение в теорию вероятностей и ее приложения. -Т. 2.-М.: Мир, 1967.-300 с.

84. Флинт, Д. Локальные сети ЭВМ: архитектура, принципы построения, реализация; М.: Финансы и статистика, 1986. 359 с.

85. Фостер Дж. Автоматический синтаксический анализ; М. : РГГУ, 1975.-778 с.

86. Хансен, Генри; Хансен, Джеймс Базы данных: разработка и управление; БИНОМ, 1999. 704 с.

87. Шаймарданов, Р.Б. Моделирование и автоматизация проектирования структур баз данных; М.: Радио и связь, 1984. 120 с.

88. Шаньгин, В.Ф. Защита компьютерной информации; М.: ДМК Пресс, 2008. 544 с.

89. Шапиро, С.И. От алгоритмов к суждениям; М.: Советское радио, 1973.-288 с.

90. Шварц М. Сети связи: протоколы, моделирование и анализ: Пер. с англ. М:: Наука, 1992. - 4.1. - 336 с. - Ч'.П. - 272 с.

91. Шмидт, Дуглас; Хьюстон, Стивен- Программирование сетевых приложений на С++. Том 1. Профессиональный подход к проблеме сложности: АСЕ и паттерны; М.: Бином, 2003. 304 с.

92. Cristian F. Probabilistic Clock Synchronization Distributed Computing, vol. 3, pp. 146-158, 1989.

93. Drummond R. and Babaoglu O. Low-Cost Clock Synchronization Distributed Computing, vol. 6, pp. 193-203, 1993.

94. Hutto P. and Ahamad M. Slow Memory:Weakening Consistency to Enhance Concurrency in Distributed Shared Memories Proc. Tenth Int'l Conf on Distributed Computer Systems. IEEE pp. 302-311, 1990.

95. Lamport L. Concurrent Reading and Writing of Clocks ACM Trans. Сотр. Syst., vol. 8, no. 4, pp. 305-310, Nov. 1990.

96. Lamport L. How to Make a Multiprocessor Computer that Correctly Executes Multiprocessor Programs IEEE Trans. Сотр., vol. C-29, no. 9, pp. 690-691, Sept. 1979.

97. Mosberger D. Memory Consistency Models Oper.Syst. Rev., vol.27, no. 1, pp. 18-26, Jan. 1993.

98. Marshall R.J. Generation of Boolean classification rules. // Proceedings of Computational Statistics 2000 — Utrecht, The Netherlands, / eds Bethlehem and PGM van der Heijden, — Springer-Verlag, Heidelberg, 2000 —pp. 355-360.

99. Quinlan J.R. C4.5 Programs for machine learning. — Morgan Kaufmann, — San Mateo, Californie, 1993.

100. Ramanathan P., Shin K., and Butler R. Fault-Tolerant Clock Synchronization in Distributed Systems IEEE Computer, vol. 23, no. 10, pp.-33-42, Oct. 1990.

101. Salton G, Buckley C. Term-Weighting Approaches in Automatic Text Retrieval. / Information Processing and Management, —1988 — pp. 513523.102. van Rijsbergen C.J. Information Retrieval. — Butterworth's and Co. — London, 1979 — 2nd edition.

102. Vapnik V. The Nature of Statistical Learning Theory. — SpringerVerlag — New York, 1995.

103. Yang Y. An Evaluation of Statistical Approaches to Text Categorization. / Journal of Information Retrieval, 1999 — V.l — pp. 67-88.

104. Yang Y., Liu X. A re-examination of text categorization methods. // Proc. of Int. ACM Conference on Research and Development in Information Retrieval (SIGIR-99), 1999 — pp. 42-49.

105. Yang Y., Pedersen J. A comparative study on feature selection in text categorization. // In: Proc. of ICML-97, 14th International Conf. On machine Learning — Nashville, USA, 1997. — pp. 412-420.

106. Wasson M. Classification Technology at LexisNexis. // SIGIR 2001 Workshop on Operational Text Classification.