автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.11, диссертация на тему:Математическое и программное обеспечение системы автовосстановления встраиваемых баз данных

ооздааыи

На правах рукописи

Белова Наталья Сергеевна

МАТЕМАТИЧЕСКОЕ И ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ СИСТЕМЫ АВТОВОССТАНОВЛЕНИЯ ВСТРАИВАЕМЫХ БАЗ ДАННЫХ

Специальность 05.13.11 - Математическое и программное обеспечение

вычислительных машин, комплексов и компьютерных сетей

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

1 9 НОЯ

Москва - 2009

003483683

Работа выполнена в государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Московский Государственный Университет Приборостроения и Информатики»

Научный руководитель:

кандидат технических наук, доцент Брейман А.Д.

Официальные оппоненты:

доктор технических наук, профессор Никольский С.Н. кандидат технических наук, доцент Якнвчук Е.Е.

Ведущая организация:

ГУПМосНПО «Радон»

Защита состоятся « 2_» декабря 2009г. в 14.00 на заседании диссертационного совета Д 212.119.02 в ГОУ ВПО «Московский государственный университет приборостроения и информатики» по адресу: 107996, г.Москва, ул.Стромынка, д.20.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке при ГОУ ВПО «Московский государственный университет приборостроения и информатики».

Автореферат разослан » О

Ученый секретарь диссертационного Совета Д 212.119.02

к.т.н., доцент Зеленко Г.В.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность проблемы.

Последние годы отмечены стремительным ростом популярности мобильных устройств, таких как сотовые телефоны, терминалы по сбору данных, смарт-карты, смартфоны, КПК и т.п., по всему миру. Приложения, которые работают на этих устройствах, используют базы данных (БД) специального типа, так называемые встраиваемые БД (ВБД).

Встраиваемая база данных — это самодостаточная программная система, включающая в себя исполняемое приложение, файлы данных, обладающая свойствами СУБД и функционирующая как приложение баз данных.

ВБД характеризуют следующие основные особенности:

- отсутствие СУБД как отдельной самостоятельной программной единицы;

- встраивание ядра СУБД непосредственно в приложение БД;

- самодостаточность — приложения БД не используют для своей работы никаких других программных средств.

Несмотря на основные достоинства ВБД (значительно меньшую, по сравнению с не встраиваемыми БД, стоимость и простоту эксплуатации), за счет которых они так быстро завоевали долю рынка, ВБД обладают рядом недостатков. Основными проблемами встраиваемых баз данных являются:

- ограниченные ресурсы мобильных устройств, на которых функционируют ВБД;

- проблемы автоматического администрирования, порождаемые неэффективным решением следующих задач:

■ формирования и проведения обновлений;

■ автовосстановления.

Автовосстановление, в свою очередь, включает в себя ряд вопросов, которые до сих пор не были полностью решены:

- как определить характер проблемы, вызвавшей сбой;

- как автоматически генерировать решение на возникающие некорректные ситуации.

Учитывая изложенное, создание программного комплекса по реализации нового метода автовосстановления ВБД посредством обращения в единый сервисный центр (ЕСЦ), является актуальной задачей. ЕСЦ - это центр поддержки ВБД, который позволяет обрабатывать некорректные ситуации, возникающие на обслуживаемых ВБД, как автоматически, так и с помощью экспертного состава. Такой подход позволит улучшить процесс администрирования встраиваемых баз данных, повысить надежность и эффективность их работы, за счет обработки ошибок, которые не были заранее

заложены в базу прецедентов ошибок (БПО) блока обработки некорректных ситуаций, входящего в состав системы автовосстановления ВБД.

В диссертации изложены результаты работы автора за период 20052009гг.

Цели и задачи исследования.

Целью данного диссертационного исследования является повышение надежности и эффективности работы, встраиваемых в мобильные устройства, баз данных путем разработки нового метода автовосстановления ВБД с использованием обращений, посредством Internet, к ЕСЦ поддерживаемых ВБД.

Поставленная цель достигается решением следующих основных задач:

1. Анализ современного состояния методов автовосстановления ВБД.

2. Разработка моделей оценки характеристик надежности систем ВБД.

3. Разработка модели идентификации ошибки по наибольшему индексу сравнения.

4. Разработка модели оценки эффективности работы ВБД.

5. Разработка методики приоритетного автовосстановления ВБД.

6. Разработка программного комплекса системы автовосстановления ВБД.

Методы исследований.

Научные положения, выводы и рекомендации обоснованы теоретически с использованием понятий и методов математического анализа, теории вероятностей, структурного анализа, современных методологий построения программных комплексов, систем и системного программирования, а также с помощью разработанных в диссертационной работе методик оценки эффективности и надежности работы ВБД.

Научная новизна.

Научная новизна диссертационной работы состоит в разработке:

- метода автовосстановления встраиваемых баз данных, посредством обращения в ЕСЦ. Данный метод позволяет повысить надежность и эффективность работы ВБД за счет сокращения времени исправления ошибок, а также за счет возможности обрабатывать ошибки, заранее не заложенные в БПО системы автовосстановления;

- моделей оценки характеристик надежности систем встраиваемых баз данных;

- модели идентификации ошибки по наибольшему индексу сравнения, использование которой позволяет автоматически обрабатывать возникающие в ВБД некорректные ситуации;

- модели оценки эффективности работы встраиваемых баз данных. Данная модель позволяет объективно оценивать качество работы ВБД в режиме реального времени;

- методики приоритетного автовосстановления ВБД, которая повышает эффективность автовосстановления встраиваемых баз данных за счет быстрой обработки наиболее критичных ситуаций.

Практическая значимость результатов исследования и их внедрение в практику.

Программный комплекс, разработанный в диссертационной работе, внедрен на российской фирме Общество с ограниченной ответственностью «Биорг Скан центр» (ООО «Биорг Скан центр»). Технический эффект от внедрения заключается в автоматизации процесса анализа и устранения ошибок встраиваемых баз данных, размещенных на КПК сотрудников мобильных офисов фирмы, а также в сокращении времени обработки некорректных ситуаций специалистами отдела поддержки мобильных офисов.

Полученные результаты используются в качестве экспериментальных данных по работе системы автовосстановления ВБД, оценки существующих ВБД, а также в качестве рекомендаций по повышению эффективности работы существующих ВБД на российском предприятии Общество с ограниченной ответственностью «Проектно-монтажный центр «Спецавтоматика» (ООО «ПМЦ Спецавтоматика»).

Предложенные идеи и методы используются российской фирмой Общество с ограниченной ответственностью «Интеллектуальные Системы Анализа» (ООО «ИНСАН») для сокращения трудоемкости процедур создания и сопровождения баз данных для мобильных устройств.

Практическая значимость исследования подтверждена соответствующими актами о внедрении.

Таким образом, диссертационная работа представляет собой научно-обоснованные разработки, обеспечивающие решения ряда важнейших прикладных задач области применения встраиваемых баз данных, имеющих большое народнохозяйственное и социальное значение и заключающихся в создании программного комплекса системы автовосстановления ВБД.

Положения, выносимые на защиту.

На защиту выносятся:

1. Метод автовосстановления ВБД с использованием обращений, посредством Internet, к ЕСЦ поддерживаемых ВБД.

2. Модели оценки характеристик надежности систем ВБД.

3. Модель идентификации ошибки по наибольшему индексу сравнения.

4. Модель оценки эффективности работы ВБД.

5. Методика приоритетного автовосстановления ВБД.

Достоверность.

Достоверность научных положений, результатов и выводов обеспечивается: использованием современных апробированных методик и программных средств; согласованностью теоретических результатов с собственными разработками и теоретического расчета из литературных источников.

Апробация результатов.

Основные результаты работы докладывались и обсуждались на: Международной научно-практической Интернет-конференции «Актуальные проблемы аппаратно-программного и информационного обеспечения науки, образования, культуры и бизнеса» (Москва, 2008), ХП международной научно-практической конференции «Фундаментальные и прикладные проблемы приборостроения, информатики и экономики» (Сочи, 2009).

По теме диссертации опубликовано 8 научных работ, в том числе 2 в рецензируемых научных журналах, рекомендованных ВАК.

Личный вклад автора.

Личный вклад автора в опубликованных, в соавторстве, работах состоит в постановке цели и задач, выборе методик, непосредственном участии в их разработке. Вклад автора является решающим на всех стадиях работы.

Структура и объем диссертационной работы.

Диссертационная работа состоит из введения, 4 глав, выводов, заключения, библиографии (127 наименований) и приложений. Изложена на 132 страницах машинописного текста, содержит 22 рисунка и 2 таблицы.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы, поставлены цели и задачи исследования.

В первой главе приведен анализ современного состояния технологии встраиваемых баз данных. Проведено исследование особенностей ВБД. Были выявлены основные отличия ВБД от не встраиваемых баз данных, которые дают ВБД целый ряд преимуществ: СУБД отсутствует как отдельная самостоятельная программная единица и встраивается непосредственно в приложение БД, что позволяет работать с данными напрямую, без использования сервера баз данных; приложения БД не используют для своей

работы никаких других программных средств, благодаря чему достигается простота установки и эксплуатации ВБД.

В силу указанных особенностей, ВБД зачастую становятся наиболее приемлемым решением для мобильных устройств, где не требуется богатая функциональность, а необходима простота использования и администрирования. Однако ограничения, накладываемые такими устройствами, являются источником основных проблем ВБД.

Проведенный анализ проблем ВБД показал, что все их можно подразделить на два основных класса: ограниченные ресурсы и недостатки процесса администрирования. Администрирование ВБД осуществляется автоматически, без вмешательства конечного пользователя, а зачастую и совсем прозрачно для него. Это влечет за собой проблемы, порождаемые неэффективным решением задач автовосстановления, формирования и проведения обновлений. Поэтому повышение результативности автовосстановления путем разработки нового метода, с использованием обращений, посредством Internet, к ЕСЦ поддерживаемых ВБД, является актуальной задачей.

Сформулирована основная цель диссертационного исследования -разработка нового метода автовосстановления ВБД, позволяющего повысить надежность и эффективность ВБД за счет сокращения времени исправления ошибок, а также за счет возможности обрабатывать ошибки, заранее не заложенные в БПО системы автовосстановления. Для достижения указанной цели необходимо разработать модель идентификации ошибки по наибольшему индексу сравнения, модель оценки эффективности работы ВБД, а также создать методику приоритетного автовосстановления ВБД.

Вторая глава посвящена анализу методов автовосстановления и оценки эффективности работы встраиваемых баз данных.

В настоящее время применяются два метода автовосстановления:

1. Метод анализа трассы.

2. Метод восстановления из резервной копии.

Метод анализа трассы - метод автовосстановления, который осуществляется специальным программным модулем, поставляемым вместе с ядром СУБД. Данный модуль позволяет получить подробную трассу всей работы ВБД, включая, обрабатываемые операторы SQL, характеристики производительности, содержимое строк базы данных. Трассировочная информация накапливается при выполнении приложения и затем может быть проанализирована. Анализ полученных данных (трассы) позволяет не только исправлять ошибочные ситуации, но и корректировать индексы, за счет формирования статистики в процессе сбора трассировочной информации. Основным минусом данного метода является то, что программный модуль

анализирует и обрабатывает трассу с учетом только заранее предполагаемых сбоев.

Метод восстановления из резервной копии - метод автовосстановления, который является самым распространенным среди ВБД различных производителей за счет своей экономичности и достаточно высокой эффективности. Восстановление ВБД осуществляется по определенному флагу, который указывает на то, что в процессе работы с ВБД произошла ошибка. Главным минусом метода является потеря всех изменений, внесенных в данные, начиная с момента последнего резервирования.

Очевидно, что сфера применения каждого из рассмотренных методов ограничена: в одном случае - требованием априорной известности номенклатуры распознаваемых сбоев, а в другом - требованием невысокой интенсивности внесения изменений в данные.

Проведен анализ причин возникновения некорректных ситуаций в ВБД. В качестве результатов такого анализа предложены два вида классификации ошибок баз данных: согласно причине их возникновения (аппаратные сбои, исчерпание ресурсов, ошибки человеческого характера) и типу обращения к БД (ошибки реплик read-only, ошибки реплик read-write). Выделены типы ошибок ВБД, которые могут быть исправлены в автоматическом режиме: ошибки ввода (ошибки формата, длины полей, ошибки последовательности заполнения полей, кодировки и т.п.) и подтверждения, а также ошибки реплик read-only и read-write.

Предложены модели оценки характеристик надежности ВБД в зависимости от причин возникновения сбоев.

Модель аппаратной надежности системы ВБД представлена вероятностью безотказной работы всех элементов системы:

N

N N -Xt

р(')=ПрЛ')=Пв ' =е ы

М 1=1

где

At — интенсивность потока отказов i-ro элемента системы;

N — число элементов системы.

Данная модель позволяет оценить надежность аппаратного обеспечения на любом этапе работы ВБД.

Модель мониторинга системы ВБД.

В отличие от 01раничений надежности аппаратуры, ограничения ресурсов проявляются не в форме отказов информационной системы (ИС), а в снижении эффективности ее работы, которое может приводить и к отказам (нехватка

оперативной памяти (ОП) в процессе записи данных). При этом основным способом исключения отказа ИС по причине ограниченности ресурсов является ведение постоянного мониторинга состояния основных ресурсов ИС и прогнозирование его изменений.

Учитывая, что ВБД размещается и функционирует в ОП, то модель мониторинга системы ВБД представлена линейной зависимостью запаса ресурса ОП от времени (см. рис. 1)

Рисунок 1 - Линейная зависимость запаса ресурса ОП от времени

о)

где - начальный запас ресурса; а -константа; * — время.

Учитывая (1) предельное время мониторинга Тшкс составит:

Т _ К ~ В-пог

МАКС ~ >

а

где ^р - пороговое значение ресурса, при достижении которого наступает отказ системы.

Тогда частота мониторинга системы ВБД /м(0, учитывая (1), составит: где /о - начальная частота мониторинга.

Модель надежности программного обеспечения представлена интенсивностью потока отказов ПО ВБД за период времени £

Я(/)=ХСУБд + ЛПР + ХБАТ = сСУБдМСУБде ст +сПРМПРе пр +сБАТМБЛТе ыт ,

где:

^ субд ~ интенсивность потока отказов программного обеспечения (ПО) ядра СУБД;

Л Пр ~ интенсивность потока отказов исполняемого приложения;

ЯБАТ - интенсивность потока отказов ПО блока анализа трассы ВБД;

М - исходное число ошибок ПО;

С - коэффициент пропорциональности.

Модель надежности ВБД при взаимодействии с пользователем представлена количеством ошибок ВБД, вызванных действиями пользователей за период времени V.

<о 'о

па — исходное количество ошибок (в момент времени /0); — скорость возникновения ошибок в ВБД;

Уустр (0 — скорость устранения ошибок в ВБД.

Скорость возникновения ошибок ^8ОЗ„(0 в дискретном варианте имеет аналогом интенсивность потока возникновения ошибок Леози, а скорость устранения ошибок Vу.тр (/) — интенсивность потока устранения Лустр. Интенсивность потока отказов ВБД не зависит от исходного количества ошибок и имеет вид:

-А-устр (2)

Во второй главе проведен сравнительный анализ существующих методов и моделей оценки эффективности работы ВБД. На основании этого анализа был сделан вывод о необходимости разработки новой модели оценки эффективности

ВБД, использование которой позволит объективно оценивать работу ВБД в режиме реального времени.

В третьей главе диссертационной работы предложен новый метод автовосстановления ВБД. Данный метод представляет собой модификацию существующего метода анализа трассы. Обработка ошибок осуществляется не только встроенным модулем, реагирующим на заранее определенную номенклатуру ошибок, но и экспертами ЕСЦ, обслуживающего пелый ряд однотипных ВБД. Общая схема работы метода приведена на рисунке 2.

Рисунок 2 - Схема работы нового метода автовосстановления ВБД

В момент возникновения ошибки, встроенный модуль собирает всю информацию о ней и анализирует полученные данные. Если встроенному модулю не удалось исправить ошибку в автоматическом режиме, данные об ошибке фиксируются в файле ошибок. При ближайшем подключении пользователя к Internet, файл ошибок передается в сервисный центр, где выполняется автоматический анализ файлов ошибок, полученных от всех ВБД. Результаты этого анализа становятся доступны специалистам, которые формулируют способ исправления ошибок данного типа. Способы исправления ошибок новых типов пополняют таблицу способов решения ошибок в БД сервисного центра, а затем, в процессе регулярного обновления, передаются на все обслуживаемые ВБД. Обновление не только исправляет некорректную ситуацию в базе данных, но и сохраняет все данные об ошибке и способе ее решения в базе прецедентов, хранящейся на конкретном мобильном устройстве. Благодаря этому, при повторном появлении подобной ошибки, действия по ее исправлению будут сгенерированы автоматически. Такой подход позволяет повысить эффективность и надежность работы ВБД прозрачно для пользователя.

Более подробно отдельные этапы выполнения метода представлены на рисунке 3.

Рисунок 3 — Этапы работы нового метода автовосстановления ВБД

ВБД напрямую связана с модулем обработки некорректных ситуаций. Внутреннее функционирование этого модуля показано на рисунке 4. Модуль состоит из блока сбора информации, блока присвоения весов признакам ошибки, блока сравнения признаков и блока принятия решения.

Рисунок 4 — Структура модуля обработки некорректных ситуаций Блок сбора информации об ошибке:

- после сбоя сохраняет содержимое стека и данные мониторинга системы;

- по собранной информации определяет характер ошибки и ее основные признаки;

- передает список признаков ошибки в блок присвоения весов.

Признаки ошибки, по которым осуществляется ее распознавание:

1) причина возникновения ошибки;

2) тип ошибки, формируемый СУБД;

3) имя таблицы (таблиц), к которой было обращение;

4) тип запроса (изменение, добавление, удаление, выборка);

5) параметры запроса;

6) действие, производимое в момент возникновения сбоя.

Блок сравнения признаков, модуля обработки некорректных ситуаций, осуществляет сравнение признаков возникшей ошибки с признаками ошибок, хранящихся в БПО. Такой поиск ошибок осложнен тем, что признаки ошибок, исправляемых одинаковым способом, не обязательно совпадают. Например, ошибка одного и того же типа может возникать при различных параметрах запроса, либо при выполнении пользователем различных действий и т.п. Перечисленные признаки обязательно сохраняются, поскольку могут быть существенными при экспертном анализе в ЕСЦ. Для повышения эффективности сравнения ошибок, модуль обработки некорректных ситуаций содержит блок присвоения весов признакам, который позволяет идентифицировать ошибку с учетом разной степени влияния признака на результат.

Модель идентификации ошибки по наибольшему индексу сравнения

Для того чтобы понять принцип идентификации ошибки, введено понятие «веса». «Вес» - это условный коэффициент признака. Он зависит от полноты, достоверности и актуальности признака, и настраивается с учетом особенностей конкретной базы. Вес устанавливает значимость признака ошибки для ее идентификации.

Вес _|-го признака щ определяется по формуле:

(3)

где ^ — коэффициент актуальности ]-го признака равный отношению числа ошибок в базе прецедентов, которые были определены с помощью ]-го признака Щ, к общему количеству ошибок, хранящихся в базе прецедентов /V;

от, - коэффициент полноты .¡-го признака равен отношению количества установленных признаков идентифицируемой ошибки Куст к общему количеству всех существующих признаков Кобщ;

Щ - нагрузочный коэффициент ^го признака, отражающий влияние значение признака на его общий вес.

В работе введен индекс сравнения I - показатель, который отражает количественную характеристику признаков, по которым производится идентификация ошибки. С учетом (3) вычисляется он по формуле:

Ко6щ

I=llwj•Pj>

7=1

где р] - переменная, которая показывает, участвует ли ]-ый признак в

идентификации ошибки. л. = \ХеаШ ПрШШК ртга}:£И 8 ^ентификации ошибки

[О, если признак не участвует в идентификации ошибки

Итак, признаки возникшей ошибки сравниваются с признаками ошибок, содержащихся в БПО.

Сначала происходит сравнение по полному совпадению признаков. Если такое совпадение обнаружено, то блок сравнения берет из базы прецедентов обновление на ВБД, которое соответствует решению данной ошибки и передает его в блок принятия решений с указанием, что ошибка полностью идентифицирована. Под полным совпадением признаков подразумевается совпадение не только значений признаков, но и их наборов. В случае если сравнение по полному совпадению признаков не дало результатов, то осуществляется поиск в базе прецедентов ошибки, у которой индекс сравнения либо совпадает с полученным индексом для возникшей ошибки, либо максимально к нему приближен. Причем поиск производится только среди тех ошибок, у которых набор признаков, по которым осуществляется идентификация, либо совпадает, либо более полный. Далее по набору признаков идентифицируемой ошибки и по их значениям, из базы прецедентов ошибок формируется массив похожих ошибок. Из этого массива отбираются те ошибки, индекс сравнения которых больше либо равен индексу сравнения идентифицируемой ошибки. Чтобы среди них отобрать одну конкретную ошибку, был введен порог сравнения, который представляет собой численное представление индекса сравнения. Порог сравнения устанавливается для каждой конкретной ВБД. Определяется он эмпирическим путем на этапе проектирования и тестирования ВБД. При превышении порога сравнения ошибка будет считаться полностью идентифицированной. В случае если порог сравнения преодолели несколько ошибок, то выбирается из них, та, у которой индекс сравнения наибольший. Если же порог сравнения не преодолела ни одна ошибка из массива, несмотря на то, что были совпадения индекса сравнения, то идентифицируемая ошибка считается не определенной.

После проведенного сравнения вся полученная информация передается в блок принятия решения. В нем обрабатываются результаты сравнения, и если ошибка определена, то проводится обновление на ВБД, которое берется из базы прецедентов ошибок. Если ошибка не идентифицирована, то блок отправляет ее в файл ошибок, т.е. на решение специалистам в сервисный центр. Причем з зависимости от полученных результатов сравнения (количества ошибок, среди которых пришлось вести отбор, информации о том, насколько индекс сравнения был приближен к порогу сравнения и т.п.), блок принятия решения может отправлять ошибку в ЕСЦ как новую, или рекомендовать несколько возможных ее решений. Благодаря этому механизму, облегчается работа по анализу

некорректных ситуаций специалистам ЕСЦ, что существенно сокращает время исправления ошибок и увеличивает эффективность автовосстановления ВБД.

Методика приоритетного автовосстаноеления ВБД.

Для того чтобы обработка и устранение ошибок, поступающих в ЕСЦ, специалистами осуществлялись наиболее оперативно, разработана методика приоритетного автовосстановления ВБД, которая позволяет автоматически расставлять приоритеты ошибкам в режиме реального времени, на основании разработанной модели качественной оценки эффективности работы ВБД.

Качественная оценка эффективности работы ВБД рассчитывается для конкретного периода времени, в зависимости от общего числа запросов к ВБД, числа запросов, выполненных без ошибок и числа запросов, выполненных с какими-либо ошибками. Эффективность работы ВБД определяется количественно и может принимать значение в диапазоне от 0 до 1.

Математическая модель, с помощью которой производится оценка эффективности работы ВБД, должна удовлетворять следующим требованиям:

- при небольшом количестве критических ошибок на значительное число запросов эффективность должна резко снижаться;

- при значительном количестве запросов, время расчета эффективности должно быть минимально, таким образом, модель должна быть максимально простой и обладать допустимой точностью;

- модель должна учитывать различные типы ошибок.

Согласно перечисленным выше требованиям, предложена следующая математическая модель оценки эффективности работы ВБД:

Ет(.0 = 1-______________(4)

где

Етц(0~ эффективность работы ВБД за период времени /;

х(г) - общее количество запросов за период времени /;

К - коэффициент эффективности, который отражает зависимость

эффективности работы ВБД от ошибочных запросов.

Коэффициент эффективности К рассчитывается по формуле:

1=1 1-1 Лобч

где

Ы - коэффициент эффективности, который отражает зависимость эффективности работы ВБД от ошибочных запросов конкретного типа. п - количество различных типов ошибок;

Д/ - число ошибочных запросов данного типа;

¡¥г - значимость ошибочных запросов данного типа;

Яобщ - общее число ошибочных запросов за отчетный период.

Под значимостью Ш понимается то, насколько сильно данный тип ошибки снижает эффективность работы ВБД. Также необходимо учитывать, что значимость одной конкретной ошибки должна уменьшаться с ростом общего числа запросов, т.е.

= ГШобщ (5)

Согласно (5), коэффициент эффективности будет рассчитываться по формуле:

Формула расчета эффективности работы ВБД за период времени с учетом (4 и 6) будет иметь вид:

I.} Л общ

Благодаря описанной выше модели качественной оценки эффективности работы ВБД расстановка приоритетов ошибкам может осуществляться в режиме реального времени автоматически, при этом сервисным центром обслуживаются сразу все доступные ВБД.

Алгоритм расстановки приоритетов следующий:

1. Осуществляется анализ каждого файла ошибок, поступающего на вход сервисного центра от обслуживаемых ВБД. Исходя из информации об общем количестве запросов в ВБД, типах ошибочных запросов и модели качественной оценки эффективности работы ВБД, происходит расчет эффективности работы конкретной ВБД.

2. На основании полученного результата эффективности работы происходит расстановка приоритетов ошибкам, от высшего к низшему, в зависимости от типа ошибок, которые наиболее негативно сказываются на эффективности работы ВБД. Другими словами, определяются те ошибки, коэффициент эффективности которых минимален.

3. Происходит объединение всех файлов ошибок, с уже расставленными приоритетами.

4. Выбираются однообразные ошибки, суммируются их приоритеты и делятся на общее число ошибок данного типа.

5. Сравниваются полученные результаты и расставляются окончательные приоритеты.

Ошибки отдаются на анализ и исправление специалистам по очереди, согласно автоматически расставленным приоритетам. Исправленные ошибки из очереди удаляются. Вновь поступившие файлы ошибок обрабатываются согласно шагам 1 - 3, а затем объединяются с уже имеющимися. Происходит повторная расстановка приоритетов согласно шагам 4—5. Таким образом, приоритеты ошибок всегда остаются актуальными, за счет чего достигается высокая оперативность исправления ошибок.

В конце третьей главы обоснована эффективность разработанного метода автовосстановления. С помощью предложенных моделей оценки характеристик надежности ВБД проведено сравнение нового метода и метода анализа трассы.

Интенсивность потока устранения ошибок Лустр зависит от количества ошибок в БПО. Поскольку в методе анализа трассы (АТ) размер БПО не изменяется, а в новом методе автовосстановления (НМ) увеличивается с течением времени, то очевидно, что:

¿устрНМ> Лустр АТ

Учитывая, что поток возникновения ошибок в ВБД Лвозн одинаков для обоих методов, то согласно (2), с увеличением ^устр, снижается интенсивность потока отказов и повышается надежность ВБД. Таким образом, разработанный метод автовосстановления является более эффективным по сравнению с методом анализа трассы.

В четвертой главе описаны методы и средства проектирования и реализации системы автовосстановления ВБД. Основным модулем системы автовосстановления встраиваемой базы данных является модуль обработки некорректных ситуаций (МОНС). Его программная реализация представлена диаграммой классов МОНС на рисунке 5.

Ниже приведен перечень классов МОНС с их кратким описанием:

- Класс с\Уе1£МА881§11 отвечает за присвоение весов признакам ошибки.

- Класс сЕггАИг базовый класс для признаков ошибки, содержит в себе вес признака, и флаг наличия признака.

- Класс сЕггИсаэоп наследует сЕггАКг и реализует признак ошибки -«причина ошибки».

- Класс сЕгНЭиегуТуре наследует сЕггАИг и реализует признак ошибки- «тип запроса».

сДеааопИакша

->

сЕ1гТй!еЫипе

сЕггЯйюп

_}аЫз_пага

4- —

_ас4оп

еЕгтТуре ^

сЕггЦивуРают

-_ЧГРв

V

сЕгг(ЫиуТуре

-ливгияат

сЕпЛПг

сЕпЯекоп

■_цие|Щц)е

♦

Л

егг ¿а&аке^

«Турйй» сгмМаЬгае 1г

ЕгтОааЗаи

"¡£Н

Е1ГТС018

Ж.

О

«ТВ)в!е» егг_|]г(а!1а5е_с1

егг сил!

«Туреае» егг (¡Ш

Г®

а са1с

«ТурейеГ»

©Л

«I урейеГ»

рцСОм|К_С|

«ТуреаеГ»

Рисунок 5 - Диаграмма классов МОНС

- Класс сЕгК?иегуРагаш наследует сЕггАКг и реализует признак ошибки - «параметры запроса».

- Класс сЕггТаЫеШте наследует сЕггАОг и реализует признак ошибки - «имя таблицы».

- Класс сЕггТуре наследует сЕггАНг и реализует признак ошибки -«тип ошибки, определяемый СУБД».

- Класс сЕггАсйоп наследует сЕггЛНт и реализует признак ошибки -«действие совершаемое в момент возникновения ошибки».

- Класс сЕггОа!а содержит в себе экземпляры классов отвечающие за признаки ошибки, а иммено еЕггАсйоп, сЕпКеахоп, сЕггОиегуТуре, сЕгК^иегуРагат, сЕггТаЫеЫате, сЕггТуре, сЕггАНг. Класс содержит в

себе функцию сравнения ошибок, которая используется при поиске ошибки с наибольшим индексом сравнения.

- Класс сОеиэюпМакшд принимает решение об отправке ошибки в сервисный центр. Для этого посылается запрос на модуль обработки прецедентов, и если такой прецедент был, то ошибка автоматически исправляется. Если такого прецедента не нашлось, то посылается запрос на исправление ошибки в модуль сервисного центра.

- Класс ЕггТооЬ. Вспомогательный класс, который содержит в себе средства создания сетевых пакетов нужного формата.

- Класс Еп^ШаВаБе отвечает за взаимодействие с модулем мониторинга и с модулем обработки прецедентов. Содержит в себе различные типы массивов ошибок, например:

■ общее число ошибок;

■ ошибки базы прецедентов.

- Класс сгг_соиШ служит для подсчета числа ошибок с конкретным признаком;

- Класс сС соип! служит для определения эффективности работы ВБД.

Программа приоритетного автовосстановления встраиваемых баз данных была внедрена на нескольких российских фирмах и результаты внедрения подтвердили эффективность проведенных в диссертации исследований.

В заключении диссертации приведены основные результаты и выводы.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

1. Проведен анализ современного состояния методов автовосстановления ВБД, определены их основные недостатки. Сделан вывод о необходимости создания нового метода автовосстановления, который позволит избавиться от ограничения применимости метода анализа трассы, т.е. от требования априорной известности номенклатуры распознаваемых сбоев.

2. Разработаны модели оценки характеристик надежности систем встраиваемых баз данных.

3. Разработана модель идентификации ошибки по наибольшему индексу сравнения, использование которой позволяет обрабатывать возникающие в ВБД ошибки в автоматическом режиме.

4. Разработана модель оценки эффективности работы ВБД, которая позволяет оценивать качество работы ВБД в режиме реального времени.

5. Разработана методика приоритетного автовосстановления ВБД, реализующая оперативную обработку критичных ситуаций.

6. Разработан новый метод автовосстановления ВБД с использованием обращений, посредством Internet, к ЕСЦ поддерживаемых ВБД, благодаря которому повышается надежность и эффективность работы ВБД прозрачно для пользователя.

7. С помощью разработанных методов, методик и алгоритмов создан программный комплекс системы автовосстановления ВБД.

Программный комплекс внедрен на трех российских фирмах: Общество с ограниченной ответственностью «Биорг Скан центр» (ООО «Биорг Скан центр»), Общество с ограниченной ответственностью «Проекгно-монтажный центр «Спецавтоматика» (ООО «ПМЦ Спецавтоматика»), Общество с ограниченной ответственностью «Интеллектуальные Системы Анализа» (ООО «ИНСАН»),

На разработанную программу приоритетного автовосстановления встраиваемых баз данных в Федеральной службе по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам получено Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ №2009614934 от 10.09.2009г.

ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1. Рябчикова Н.С., Брейман А.Д. Облегченные встраиваемые СУБД для программных систем со стабильной структурой данных // Программное и информационное обеспечение систем различного назначения на базе персональных ЭВМ: Межвузовский сборник научных трудов. Вып. 9. / Под ред. Михайлова Б.М. -М.: МГУПИ, 2006. С. 191-192.

2. Белова Н.С. Метод самолечения встроенных баз данных посредством обращения в единый сервисный центр // Международная научно-практическая Интернет-конференция «Актуальные проблемы аппаратно-программного и информационного обеспечения науки, образования, культуры и бизнеса» - М.: Изд-во МГУПИ, 2008. С.13-15.

3. Белова Н.С., Брейман А.Д. Модели надежности систем встраиваемых баз данных // Вестник МГУПИ. № 17. - М.: МГУПИ, 2009. С.86-97.

4. Белова Н.С., Брейман А.Д. Самолечение и эффективность встраиваемых баз данных // Научно-технические ведомости СПбГПУ. №4. - СПб.: СПбГПУ, 2009. С.122-125.

5. Белова Н.С., Брейман А.Д. Метод оценки эффективности встраиваемых баз данных // Научные труды XII международной научно-практической конференции «Фундаментальные и прикладные проблемы приборостроения, информатики и экономики. Информатика» - М.: МГУПИ, 2009. С.28-32.

6. Белова Н.С. Обзор основных проблем встраиваемых баз данных // Программное и информационное обеспечение систем различного назначения на базе персональных ЭВМ: Межвузовский сборник научных трудов. Вып. 12. / Под ред. Михайлова Б.М. - М.: МГУПИ, 2009. С.11-13.

7. Белова Н.С. Оценка эффективности работы встраиваемых баз данных // Программное и информационное обеспечение систем различного назначения на базе персональных ЭВМ: Межвузовский сборник научных трудов. Вып. 12. / Под ред. Михайлова Б.М. - М.: МГУПИ, 2009. С.13-16.

8. Белова Н.С. Методика приоритетного автовосстановления встраиваемых баз данных // Информационные технологии. №11. - М.: Новые технологии, 2009. С.30-32.

Белова Наталья Сергеевна

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Подписано в печать 30.10.2009 г. Формат 60x90, 1/16. Объем 1.5 пл. Тираж 100 экз. Заказ №1691

Отпечатано в ООО "Фирма Блок" 107140, г. Москва, ул. Краснопрудная, вл.13. т. (499) 264-30-73

www.firmablok.ru Изготовление брошюр, авторефератов, печать и переплет диссертаций.

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ.

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ СОВРЕМЕННОГО СОСТОЯНИЯ ТЕХНОЛОГИИ ВСТРАИВАЕМЫХ БАЗ ДАННЫХ.

1.1 Исследование особенностей современных встраиваемых баз данных.

1.1.1. Понятие «встраиваемая база данных».

1.1.2. Классификация ВБД.

1.1.3. Основные отличия ВБД от не встраиваемых баз данных.

1.2 Исследование встраиваемых СУБД.

1.3. исследова11ие применения КПК.

1.3.1. Эволюция и сферы использования КПК.

1.3.2. Прикладное использование КПК и специфика архитектуры БД для КПК.

1.4 Проблемы встраиваемых баз данных.

1.4.1. Ограниченные ресурсы мобильных устройств.

1.4.2. Проблемы администрирования.

1.5 Постановка задачи исследования.

Выводы.

ГЛАВА 2. АНАЛИЗ МЕТОДОВ АВТОВОССТАНОВЛЕНИЯ И ОЦЕНКИ ЭФФЕКТИВНОСТИ ВСТРАИВАЕМЫХ БД. МОДЕЛИ НАДЕЖНОСТИ СИСТЕМ ВСТРАИВАЕМЫХ БАЗ ДАННЫХ.

2.1. Анализ методов автовосстановления ВБД.

2.1.1. Метод анализа трассы.

2.1.2. Метод восстановления из резервной копии.

2.2. Причины возникновения ошибок в ВБД.

2.2.1. Модель аппаратной надежности СВБД.

2.2.2. Модель мониторинга СВБД.

2.2.3. Модель надежности ПО.

2.2.4. Модель искусственных ограничений.

2.3. Классификация ошибок ВБД согласно типу обращения к ВБД.

2.3.1. Ошибки реплик read-only.

2.3.2. Ошибки реплик read-write.

2.3. Сравнительный анализ методов оценки эффективности работы

2.3.1. Методы международного стандарта ISO 9126.

2.3.2. Тесты ТРС.

Выводы.

ГЛАВА 3. НОВЫЙ МЕТОД АВТОВОССТАНОВЛЕНИЯ ВБД. ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ РАБОТЫ ВБД.

3.1. Новый метод автовосстановления ВБД.

3.2. Модель идентификации ошибки по наибольшему индексу сравнения.

3.2.1. Метод присвоения весов признакам ошибки.

3.2.2. Метод сравнения возникшей ошибки с ошибками из базы прецедентов.

3.3. Оценка эффективности работы встраиваемых баз данных.

3.3.1. Модель оценки эффективности работы ВБД.

3.3.2. Методика приоритетного автовосстановления ВБД.

Выводы.

ГЛАВА 4. МЕТОДЫ И СРЕДСТВА ПРОЕКТИРОВАНИЯ И РЕАЛИЗАЦИИ СИСТЕМЫ АВТОВОССТАНОВЛЕНИЯ ВБД.

4.1 Выбор методов и средств проектирования.

4.2. Методики выбора средств реализация системы автовосстановления ВБД.

4.3. Реализация взаимодействия компонент системы.

4.4. Реализация модуля обработки некорректных ситуаций.

Выводы.

ВЫВОДЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ.

В современном мире человек вынужден существовать среди множества разнородной информации. Для того чтобы такое существование было наиболее комфортным, он пытается эту информацию упорядочить, определенным образом хранить и обрабатывать. Такие возможности человеку предоставляют базы данных (БД). БД бывают различных типов и видов, используют разные системы управления базами данных (СУБД), разные аппаратные платформы, а также применяются в различных областях и призваны решать разного рода задачи.

Последние годы отмечены стремительным ростом популярности мобильных устройств, таких как сотовые телефоны, терминалы по сбору данных, смарт-карты, смартфоны, КПК и т.п. Приложения, которые работают на этих устройствах, используют базы данных (БД) специального типа, так называемые встраиваемые БД (ВБД).

Встраиваемая база данных — это самодостаточная программная система, включающая в себя исполняемое приложение, файлы данных, обладающая свойствами СУБД и функционирующая как приложение баз данных.

ВБД характеризуют следующие основные особенности:

- отсутствие СУБД как отдельной самостоятельной программной единицы;

- встраивание ядра СУБД непосредственно в приложение БД;

- самодостаточность — приложения БД не используют для своей работы никаких других программных средств.

Актуальность темы. Несмотря на основные достоинства ВБД (значительно меньшую, по сравнению с не встраиваемыми БД, стоимость и простоту эксплуатации), за счет которых они так быстро завоевали долю рынка, ВБД обладают рядом недостатков. Основными проблемами встраиваемых баз данных являются:

- ограниченные ресурсы мобильных устройств, на которых функционируют ВБД;

- проблемы автоматического администрирования, порождаемые неэффективным решением следующих задач: формирования и проведения обновлений; автовосстановления.

Автовосстановление, в свою очередь, включает в себя ряд вопросов, которые до сих пор не были полностью решены:

- как определить характер проблемы, вызвавшей сбой;

- как автоматически генерировать решение на возникающие некорректные ситуации.

Учитывая изложенное, создание программного комплекса по реализации нового метода автовосстановления ВБД посредством обращения в единый сервисный центр (ЕСЦ), является актуальной задачей. ЕСЦ — это центр поддержки ВБД, который позволяет обрабатывать некорректные ситуации, возникающие на обслуживаемых ВБД, как автоматически, так и с помощью экспертного состава. Такой подход позволит улучшить процесс администрирования встраиваемых баз данных, повысить надежность и эффективность их работы, за счет обработки ошибок, которые не были заранее заложены в базу прецедентов ошибок (БПО) блока обработки некорректных ситуаций, входящего в состав системы автовосстановления ВБД.

Цель работы. Целью данного диссертационного исследования является повышение надежности и эффективности работы, встраиваемых в мобильные устройства, баз данных путем разработки нового метода автовосстановления ВБД с использованием обращений, посредством Internet, к ЕСЦ поддерживаемых ВБД.

Поставленная цель достигается решением следующих основных задач:

1. Анализ современного состояния методов автовосстановления ВБД.

2. Разработка моделей оценки характеристик надежности систем ВБД.

3. Разработка модели идентификации ошибки по наибольшему индексу сравнения.

4. Разработка модели оценки эффективности работы ВБД.

5. Разработка методики приоритетного автовосстановления ВБД.

6. Разработка программного комплекса системы автовосстановления ВБД.

Структура диссертационной работы. Диссертационная работа состоит из введения, 4 глав, выводов, заключения, библиографии (127 наименований) и приложений. Изложена на 132 страницах машинописного текста, содержит 22 рисунка и 2 таблицы.

Выводы и результаты работы

Работа посвящена проблеме повышения эффективности и надежности ВБД за счет усовершенствования процесса автовосстановления. Обобщая проведенные теоретические и экспериментальные исследования, в качестве основных результатов работы молено представить следующие:

1. Исследованы особенности ВБД, выделены основные отличия ВБД от не встраиваемых баз данных. Проведен анализ и сформулированы основные проблемы ВБД.

2. Проведен анализ проблем автовосстановления ВБД. Рассмотрены существующие методы автовосстановления встраиваемых баз данных, определены их основные недостатки. Сделан вывод о необходимости создания нового метода автовосстановления, который позволит избавиться от ограничения применимости метода анализа трассы, т.е. от требования априорной известности номенклатуры распознаваемых сбоев.

3. Разработана группа моделей оценки характеристик надежности систем встраиваемых баз данных.

4. Проведен сравнительный анализ существующих методов и моделей оценки эффективности работы ВБД. На основании этого анализа был сделан вывод о необходимости разработки новой модели оценки эффективности ВБД, использование которой позволит объективно оценивать работу ВБД в режиме реального времени.

5. Разработан новый метод автовосстановления ВБД с использованием обращений, посредством Internet, к ЕСЦ поддерживаемых ВБД, благодаря которому повышается надежность и эффективность работы ВБД прозрачно для пользователя.

6. Разработана модель идентификации ошибки по наибольшему индексу сравнения, использование которой позволяет обрабатывать возникающие в ВБД ошибки в автоматическом режиме.

7. Разработана модель оценки эффективности работы ВБД, которая позволяет оценивать качество работы ВБД в режиме реального времени.

8. Разработана методика приоритетного автовосстановления ВБД, реализующая оперативную обработку критичных ситуаций.

9. С помощью разработанных методов, методик и алгоритмов создан программный комплекс системы автовосстановления встраиваемых баз данных.

1. Т. Конноли, К. Бегг. Базы данных. Проектирование, реализация и сопровождение. Теория и практика. 3-е издание. — М.: Вильяме, 2003. 1436 с.

2. Д. Кренке. Теория и практика построения баз данных. 8-е изд. -СПб.: Питер, 2003. 800 е.: ил. - (Серия «Классика Computer science»).

3. Г. Мирошниченко. Реляционные базы данных. Практические приемы оптимальных решений. — СПб.: БХВ Санкт-Петербург, 2005. — 400с.

4. Б. Советов и др. Базы данных. Теория и практика / Б. Советов, В. Цехановский, В. Чертовский. — М.: Высшая школа, 2005. — 463 с.

5. В. Дунаев. Базы данных. Язык SQL. Спб.: BHV-СПб, 2006 - 288 с.

6. П. Кириллов, И. Шабаев. Загрузка и согласование данных при построении хранилищ данных // Открытые системы. №11, 2000.

7. Marwell P. Embedded system design. — Springer, 2006. — 241pp.

8. Sen R., Ramamritham K. Efficient Data Management on Lightweight Computing Devices. // In Proc. of 21st IEEE International Conference on Data Engineering (ICDE), Tokyo, Japan, April, 2005.

9. Thomas J., Batoiy D. P2: An Extensible lightweight DBMS. UTSC Technical report 95-04, February, 1995.

10. Г. Гарсиа-Молина и др. Системы баз данных. Полный курс / Гарсиа-Молина Г., Ульман Дж., Уидом Дж. М.: Издательский дом "Вильяме", 2003.- 1088 с.

11. С.Д. Кузнецов. Направления исследований в области управления базами данных: краткий обзор// Системы управления базами данных. № 1, 1995.-стр. 32.

12. К.Дж. Дейт. Введение в системы баз данных. — 7-е издание. М.: Издательский дом "Вильяме", 2001. - 1072 с.

13. Жак. Меллоу. Наличие конкурентов лишь подтверждает существование рынка // Computerworld. №39, 1998.

14. С. Свинарев. Рынок встроенных СУБД на подъеме // PCWeek. №5, 2005.

15. Rafael Alonso, Eben M. Haber, and Henry F. Korth. A Database Interface for Mobile Computers. In Proceedings of the IEEE Globecomm 1992 Workshop on Networking of Personal Communications Applications, Orlando, Florida, December 1992.

16. JI. Акиншин, А. Сысоев. Последние тенденции на рынке технологий и продуктов для компьютерных систем специального назначения // Встраиваемые системы. №1,2009.

17. Michael A. Olson. Selecting and Implementing an Embedded Database System, IEEE Computer, September 2000, pp. 27-34.

18. C. Jl. Солдатов. Математическое и программное обеспечение синхронизации баз данных мобильных устройств с корпоративными системами: Дис. канд. техн. наук: 05.13.11. — М., 2005.

19. Kelly, К., New Rules for the New Economy, Viking Penguin, New York, 1998

20. Yasushi Saito, Marc Shapiro. Optimistic Replication, ACM Computing Surveys, Vol. 37, No. 1, March 2005.

21. Yair Amir, Ciprian Tutu. From Total Order to Database Replication, Johns Hopkins University, 2003

22. Y. Amir, C. Danilov, M. Miskin-Amir, J. Stanton, C. Tutu. Practical wide-area database replication. Technical Report CNDS 2002-1, Johns Hopkins University, Center for Networking and Distributed Systems, 2002

23. F. Pedone, R. Guerraoui, and A. Schiper. Exploiting atomic broadcast in replicated databases. In Proceedings of EuroPar (EuroPar'98), 1998

24. Betina Kemme, Gustavo Alonso. A suite of database replication protocols based on group communication primitives, Zurich, 199827.0uri Wolfsonl, Sushil Jajodia. Distributed algorithms for dynamic replication of data, San-Diego, 1992

25. M. Wiesmann, F. Pedone, A. Schiper, B. Kemme, G. Alonso. Understanding Replication in Databases and Distributed Systems, Zurich, 2000

26. П. В. Шумаков. Delphi 3 и разработка приложений баз данных. -М.: -Издательство «Нолидж», 1999. 437 с.

27. IBM Corporation, DB2 Everywhere Administration and Application Programming Guide, IBM Software Documentation, 1999.

28. Oracle Corporation, Oracle 8i Lite — Oracle Lite SQL Reference, Oracle Documentation, 1999.

29. Мюллер P. Базы данных и UML. Проектирование. M.: Лори, 2002. -432 с.

30. Chaudhuri, S., Narasayya, V., "AutoAdmin 'What-If Index Analysis Utility," Proceedings of the ACM SIGMOD Conference, Seattle, 1998.

31. Chaudhuri, S., Narasayya, V., "An Efficient, Cost-Driver Index Selection Tool for Microsoft SQL Server," Proceedings of the 23rd VLDB Conference, Athens, Greece, 1997.

32. Transaction Processing Council, "TPC-C Benchmark Specification, Version 3.4," San Jose, CA, August 1998.

33. Transaction Processing Council, "TPC-D Benchmark Specification, Version 2.1," San Jose, CA, April 1999.

34. N. H. Gehani, H. V. Jagadish, and W. D. Roome. OdeFS: A File System Interface to an Object-Oriented Database. In Proceedings of the Twentieth International Conference on Very Large Databases, pages 249-260, 1994.

35. Momin K. A., Vidyasankar K., "Flexible Integration of Optimistic and Pessimistic Concurrency Control in Mobile Environments", LNCS vol. 1884, 2000.

36. Michael A. Olson, Keith Bostic, and Margo Seltzer. Berkeley DB. In Proceedings of the FREENIX Track (FREENIX-99), pages 183-192, Berkeley, CA, June 6-11 1999. USENIX Association.

37. Michael Stonebraker. Operating system support for database management. In Communications of the ACM, v.24, no. 7, pages 412-418. Association for Computing Machinery, 1981.

38. Голенищев Э.П., Клименко И.В. Информационное обеспечение систем управления. — Ростов на Дону.: Феникс, 2003. — 352с.

39. Каган Б.М., Мкртумян И.Б. Основы эксплуатации ЭВМ. — М.: Энергоатомиздат, 1988. — 432с.:ил.

40. Герцбах И.Б., Кордонский Х.Б. Модели отказов. Под ред. Б.В. Гнеденко. —М.: Советское радио, 1966. — 165с.

41. Архангельский Б.В., Черняховский В.В. Поиск устойчивых ошибок в программах. — М.: Радио и связь, 1989. — 240с.: ил.

42. Потапова Р.К. Речь: коммуникация, информация, кибернетика: Учеб. пособие для вузов. — М.: Радио и связь, 1997. — 528с.

43. Тейер Т., Липов М., Нельсон Э. Надежность программного обеспечения. — М.: Мир. 1981.

44. Дружинин Г.В. Надежность автоматизированных систем. — М.: Энергия, 1977.

45. Муса Дж. Д. Измерение и обеспечение надежности программных средств. // ТИИЭР т.68, №9,1 980. — с. 123-128.

46. Herb Sutter. SQL/Replication Scope and Requirements Document, ISO • ANSI, 2000

47. Oracle TimesTen база данных в оперативной памяти Электронный ресурс. - Режим доступа: http://www.oracle.com/technology/products/ timesten/pdf/ds/dstimestenimdb.pdf

48. David Mazieres. A toolkit for user-level file systems. In Proceedings of the USENIX Annual Technical Conference. USENIX Association, 2001.

49. Q. Zhu, В. Dunkel, W. Lau, S. Chen, and B. Schiefer. Piggyback statistics collection for query optimization: Towards a self-maintaining database management system. Computer Journal, 47(2):221-244, 2004.

50. Carpenter G.A., Grossberg S. Pattern Recognition by SelfOrganizing Neural Networks. MIT Press, Cambridge, Mass., 1991.

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

52. Warren R.M. Perception restoration of missing speach sounds. Science, 167, pp.393-395, 1970.

53. Gove A., Grossberg S., Mingolla E. Brightness perception, illusorycontours, and cortico-geniculate feedback, Visual Systems (in press).

54. Carpenter G.A, Grossberg S. (eds.) Pattern Recognition by Self-Organizing Neural Networks. Cambridge, MA, MIT Press, 1991.

55. Carpenter G.A, Grossberg S. Normal and amnesia learning, recognition, and memory by a neural model of cortico-hippocampal interactions. Trends inNeurosci., 16, pp.131-137, 1993.

56. Repp B.H. A range-frequency effect on perception of silence in speach. Haskins Laboratories Status Reporton Speach Research, SR-61, pp. 151165, 1980.

57. Г. Буч. Объектно-ориентированный анализ и проектирование с примерами приложений на С++. 2-е изд.: Пер. с англ. — М.: Издательство Бином, СПб.: Невский диалект, 1999

58. Brooks F. No Silver Bullet: Essence and Accidents of Software Engineering. IEEE Computer vol. 20(4), 1987

59. Stein J. Object-Oriented Programming and Database Design. Dr. Dobb's Journal of Software Tools for the Professional Programmer, № 137, 1988

60. Bertino E. Distributed Database Design Using Entity-Relationship Model, in Entity-Relationship Approach to Software Engineering, ed. C. Davis et al. Amsterdam, The Netherlands: Elsevier Science, 1983

61. Brathwait K. An Implementation of a Database Using Entity-Relationship Model, in Entity-Relationship (E-R) Approach to Software Engineering, ed. C. Davis et al. Amsterdam, The Netherlands: Elsevier Science, 1983

62. Michael Drews, Erweiterte Transaktionskonzepte in mobilen, verteilten Umgebungen, Universität Rostock, Fachbereich Informatik, Lehrstuhl für Datenbank- und Informationssysteme, 2000

63. Калянов Г.Н. CASE структурный системный анализ (автоматизация и применение).-М.:"Лори", 1996.

64. Chen P.P. Th entity-relationship model: Toward a unified view of data. //ACM Trans. Database Systems.-1976.-N1 .-P.9-36.

65. Nuno Preguica, Carlos Baquero, Francisco Moura, J. Legatheaux Martins,Rui Oliveira, Henrique Domingos, J. Orlando Pereira, and Sergio Duarte. Mobile Transaction Management in Mobisnap // ADBIS-DASFAA 2000, LNCS 1884, pp. 379-386, 2000

66. Leslie D. Fife, Le Gruenwald»Research Issues for Data Communication in Mobile Ad-Hoc Network Database Systems SIGMOD Record, Vol. 32, No. 2, June 2003

67. Jones, C., Sivalingam, K., Agrawal, P., and Chen, J., "A Survey of Energy Efficient Protocols for Wireless Networks," Wireless Networks, 7 pp.343-358,2001

68. Singh, S., Woo, M., and Raghavendra, C. Power Aware Routing in Mobile Ad Hoc Networks. In Proc. 4th International Conf. on Mobile Computing and Networking (MOBICOM '98), pp.181-190, October, 1998.

69. Фаулер M., Скотт К. UML в кратком изложении. Применение стандартного языка объектного моделирования: Пер. с англ. -М.:Мир, 1999. 191 е., ил. ISBN 5-03-003331-91.i

70. Трофимов C.A. Case-технологии: практическая работа в Rational Rose- M.: ЗАО "Издательство БИНОМ", 2001 г. 272 с.

71. R. Gallersdorfer, М. Nicola. Improving Performance in Replicated • Databases through Relaxed Coherency, RWTH Aachen, Informatik V, Ahornstr. 55, D-52056 Aachen, Germany, 1995

72. Yakovlev, A. A Multi-Version Concurrency Control Model for Distributed Mobile Databases. Proceedings of the Spring Young Researcher's Colloquium on Database and Information Systems SYRCoDIS, St.-Petersburg, Russia, 2004

73. Федоров B.H. Моделирование дискретных систем, учебное пособие, МГАПИ, Кафедра "Персональные компьютеры и сети", Москва, 2005

74. Дорошенко А. Н., Федоров В.Н. Моделирование дискретных систем.- М.: Издательство МЭИ, 2001. 44

75. А.М. Вендров, Современные технологии создания программного обеспечения. Обзор. Jet Info Online. № 4. 2004

76. Д.А. Марка, К. МакГоуэн. Методология структурного анализа и проектирования М.: МетаТехнология, 1993

77. McMenamin, S., Palmer, J. Essential Systems Analysis, N-Y: Yordon Press, 1984

78. Ward, P., Mellor, S. Structured Development for Real-time Systems, Englewood Cliffs, NY: Yordon Press, 1985

79. C.B. Черемных, И.О. Семенов, B.C. Ручкин. Структурный анализ систем: IDEF-технологии М.: Финансы и статистика, 2001

80. А.Н. Калашян, Г.Н. Калянов. Структурные модели бизнеса: DFD-технологии М.: Финансы и статистика, 2003

81. A.M. Вендров. Методы моделирования бизнес-процессов, Jet info online №10 (137). 2004

82. Диго С.М. Проектирование и использование баз данных, учебник. М.: Финансы и статистика. 1995 г.90.3еленков Ю.А. Введение в базы данных. 1997 г. Центр Интернет ЯрГУ http://www.mstu.edu.ru/education/materials/zelenkov/toc.html

83. A.M. Вендров, Современные методы и средства проектирования информационных систем М.: Финансы и статистика, 1998. - 176 с.

84. Т. Конноли , К. Бегг. Базы данных: проектирование, реализация и сопровождение. Теория и практика. 3-е издание.: Пер. с англ. — М.: Вильяме, 2003

85. Е. Yourdon. Modern Structured Analysis. Prentice Hall, 1988

86. T. DeMarco. Structured Analysis and System Specification. A Yourdon Book, Yourdon Inc., NY, 1979

87. Гейн К., Сарсон Т. Системный структурный анализ: средства и методы: Пер. с англ. -М.: Эйтекс, 1992

88. С. Sarson, Т. Gane. Structured Systems Analysis. Englewood Cliffs, N.T.: Prentice-Hall, 1979

89. B.B. Банкрутенко. "Проектирование информационных систем", методическая разработка, Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского, Нижний Новгород, 1997

90. Г. Калянов. Номенклатура CASE-средств и виды проектной деятельности. Системы управления базами данных. №02. 1997

91. Aleksandra Zagorac and Dag Nystrom and Jorgen Hansson and Christer Norstrom, Software Development Tools for Embedded Databases in Embedded, Real-Time Systems. Электронный ресурс. Режим доступа: http:/www.citeseer.ist.psu.edu/481605.html

92. С. Bobineau, L. Bouganim, P. Pucheral, P. Valduriez. PicoDBMS: Scaling down Database Techniques for the Smartcard. PRiSM Technical Report n2000/05, 2000 Электронный ресурс. — Режим доступа: http://citeseer.ist.psu.edu/bobineauOOpicodbms.html

93. Mobile Databases: a Report on Open Issues and Research Directions. Action members EPFL, U. Grenoble, INRIA-Nancy, INT-Evry, U. Montpellier. Электронный ресурс. Режим доступа: http://citeseer.ist.psu.edu/665396.html

94. Juha Taina and Harri Tohonen, On Implementing a Prototype IN Database Architecture Электронный ресурс. Режим доступа:^ http://citeseer.ist.psu.edu/3 51653 .html

95. J. S. Karlsson, A. Lai, C. Leung, T. Pham, "IBM DB2 Everyplace: A Small Footprint Relational Database System", Int. Conf. on Data Engineering (ICDE), 2001.

96. P. Seshadri, "Honey, I Shrunk the DBMS': Footprint, Mobility, and Beyond", Int. Conf. on Management of Data (SIGMOD), 1999

97. P. Seshadri, P. Garrett: "SQLServer for Windows CE A Database Engine for Mobile and Embedded Platforms", Int. Conf. on Data Engineering (ICDE), 2000.

98. R. Gupta, S. Dey, P. Marwedel, "Embedded System Design and Validation: Building Systems from 1С cores to Chips", Int. Conf on VLSI Design, 1998

99. N. Anciaux, L. Bouganim, P. Pucheral, "On Finding a Memoiy Lower Bound for Query Evaluation in Lightweight Devices", Technical Report, PriSM. Электронный ресурс. Режим доступа: www.prism.uvsq.fr/rapports/2003/document200340.pdf

100. R. Vingralek, "GnatDb: A Small-Footprint, Secure Database System", VLDB, 2002. Электронный ресурс. Режим доступа: http://citeseer.ist.psu.edu/article/vingralek02gnatdb.html

101. ПЗ.Брейман Александр Давидович. Программное обеспечение баз данных для обучающих систем с использованием элементов мультимедиа: Дис. канд. техн. наук : 05.13.11. -М., 1997.

102. Беляев Владимир Константинович. Библиотека пользовательского интерфейса для встроенных и мобильных вычислительных устройств: автореферат дис. кандидата технических наук: 05.13.11 / Ин-т микропроцес. выч. систем РАН. М., 2004.

103. Солдатов Сергей Леонидович. Математическое и программное обеспечение синхронизации баз данных мобильных устройств с корпоративными системами: диссертация кандидата техническихнаук: 05.13.11.-М., 2005.

104. Visual Basic 5.0 Users guide. Microsoft Press, 1997.

105. Страуструп Б. Язык программирования С++: Пер. с англ. М.:

106. Радио и связь, 1991. 118.Эллис М., Страуструп Б. Справочное руководство по языку программирования С++ с комментариями: Пер. с англ. М.: Мир,1992.

107. Фейсон Т. Объектно ориентированное программирование на Borland С++ 4.5. - К.: "Диалектика", 1996.

108. Справочник по классам Borland С++ 4.0. / Под ред. И.И. Дериева. -Киев: Диалектика, 1994.

109. Программирование на Borland С++ для Windows. М.: "ИВК-СОФТ", 1993.

110. Федоров А.Г. Создание Windows приложений в среде Delphi. - М.: ТОО фирма "КомпьютерПресс", 1995.

111. Программирование в среде Delphi: Пер. с англ./ Дантеманн Дж. Мишел Дж., Тейлор Д. -К.:НИПФ "ДиаСофт Лтд.", 1995.-608с.

112. Создание оригинальных компонент в среде Delphi: Пер. с англ./Конопка Р. -К.:НИПФ "ДиаСофт Лтд.", 1996.-512с.

113. Орлик С.В. Секреты Delphi на примерах: М.:БИНОМ, 1996.-316с.

114. NetBIOS Programmer Reference. IBM Corp.

115. Фролов A.B., Фролов Г.В. Локальные сети компьютеров. Использование протоколов IPX, SPX, NetBIOS. М.: Диалог-МИФИ,1993.