автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Метод повышения эффективности обработки запросов в автоматизированной системе управления пассажирскими перевозками на железнодорожном транспорте

На правах рукописи

4-/

Сунгатуллина Алина Тальгатовна

МЕТОД ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ ОБРАБОТКИ ЗАПРОСОВ В АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЕ УПРАВЛЕНИЯ ПАССАЖИРСКИМИ ПЕРЕВОЗКАМИ НА ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНОМ ТРАНСПОРТЕ

05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации (транспорт)

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

12 ФЕВ 2015

005558763

Москва-2015

005558763

Работа выполнена в федеральном государственном бюджетном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Московский государственный университет путей сообщения» МГУПС

(МИИТ)

Официальные оппоненты:

Вишневский Владимир Миронович, доктор технических наук, профессор, Федеральное государственное бюджетное учреждение науки «Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова» Российской академии наук (ИПУ РАН), заведующий лабораторией № 69.

Фомин Геннадий Александрович, кандидат технических наук, доцент, Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Национальный исследовательский университет «Московский энергетический институт» (ФГБОУ ВПО НИУ МЭИ), профессор кафедры «Управления и информатики».

Ведущая организация: Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Петербургский государственный университет путей сообщения Императора Александра I» (ФГБОУ ВПО ПГУПС).

Защита состоится «01» апреля 2015 г., в 13.00 на заседании диссертационного совета Д 218.005.07 на базе федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Московский государственный университет путей сообщения» по адресу: 127994, г. Москва, ул. Образцова, д. 9, стр. 9, ауд. 2505.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке и на сайте МГУПС (МИИТ), www.miit.ru.

Автореферат разослан «29» января 2015 г.

Научный руководитель

кандидат технических наук, доцент Березка Михаил Павлович

Ученый секретарь диссертационного совета

Горелик Александр Владимирович

Общая характеристика работы

Актуальность темы: Автоматизированная система управления пассажирскими перевозками на железнодорожном транспорте «Экспресс-3» (головной разработчик ОАО «ВНИИЖТ»), являясь базой информатизации, обеспечивает решение основных стратегических задач по увеличению объемов перевозок пассажиров и сокращению транспортных расходов. Помимо продажи железнодорожных билетов с помощью системы «Экспресс-3» осуществляется сбор и обработка информации, необходимой для принятия оперативных решений по регулированию перевозок, снижению затрат и получению дополнительных доходов.

Важной составной частью автоматизированной системы управления пассажирскими перевозками на железнодорожном транспорте является аналитическая база данных (АБД). В АБД поступают данные обо всех проездных документах, рейсах поездов и перевозках ОАО «РЖД» из всех действующих систем «Экспресс-3». Доступ к информации, содержащейся в АБД, реализован с помощью специализированных автоматизированных рабочих мест (АРМ) по веб-технологии через сеть передачи данных (СПД) ОАО «РЖД».

Пользователями АРМ являются работники железнодорожных дирекций, финансовых служб, ИВЦ железных дорог, подразделений РЖД. Используя АРМ, пользователи в реальном времени могут получить:

• отчеты по внутригосударственному и международному железнодорожным сообщениям (суточные, месячные, квартальные, годовые);

• информацию о корреспонденциях пассажиропотоков (в разрезе поездов и направлений);

• информацию о маршрутах и времени следования поездов и т. д.

В связи с существенным увеличением количества запросов к АРМ (рис.1) в настоящее время наблюдается рост количества жалоб от пользователей, вызванных отказами обработки их запросов в системе после длительного времени ожидания результата.

Рис. 1 - Динамика роста количества запросов к АБД В общем виде данная проблема связана с технологической константой максимальной нормы времени Ттах обработки запроса. Значение технологической константы неизменно, оно устанавливается в настройках вебсервера системы. Обработка одного запроса в течение времени Ттах инициирует перезагрузку веб-сервера системы и аварийное прекращение обработки всех текущих запросов пользователей, вследствие чего пользователи не получают ответов на запросы, поступающие на обработку и находящиеся в системе в момент перезагрузки веб-сервера.

В диссертационной работе предлагается решение проблемы повышения эффективности обработки запросов в автоматизированной системе управления пассажирскими перевозками на железнодорожном транспорте «Экспресс-3», где технологическая константа максимальной нормы времени обработки запроса равна 30 минутам.

Степень разработанности темы. Запросы пользователей представляют собой SQL-запросы к БД системы. В современных СУБД имеются собственные прикладные средства для контроля функционирования сервера и просмотра списка возможных планов выполнения SQL-запроса, такие как Spotlight оп Oracle, SQL Expert, Activity Monitor, утилиты AIX (ps, topas) и другие. Прикладные средства СУБД позволяют контролировать функционирование сервера и предлагают варианты повышения эффективности обработки только отдельных запросов путем анализа возможных планов выполнения.

Существенный вклад в изучение проблемы повышения эффективности обработки SQL-запросов внесли зарубежные авторы Г. Грейф (G. Graefe), К. Дейт (С. Date), М.Т. Оцсу (М. Ozsu). Обзоры методов оптимизации запросов содержатся в тематических главах работ отечественных авторов Н.А. Мендкович, С.Д. Кузнецов. Множества рассмотренных исследований перечисленных авторов частично пересекаются и дают лишь общее представление о проблеме повышения эффективности обработки отдельных запросов.

В среде АБД АСУ «Экспресс-3» временные задержки выполнения запросов связаны с обработкой большого объема хранимых данных. Поэтому в диссертационной работе предлагается не исследование отдельных запросов, а технология обработки запросов пользователей, отличающаяся от существующей включением процедуры выявления класса запроса и выбора режима обработки запроса по его классу (диалоговый или пакетный режим).

Объектом исследования является обработка запросов пользователей. В качестве предмета исследования рассматриваются технологии обработки запросов в автоматизированной системе управления пассажирскими перевозками на железнодорожном транспорте «Экспресс-3».

Цель диссертационной работы. Повышение эффективности обработки запросов в автоматизированной системе управления пассажирскими перевозками на железнодорожном транспорте.

Эффективность обработки запросов пользователей АРМ определяется по предложенному в работе критерию, который представляет собой взвешенную сумму двух показателей: среднее время обработки запроса и среднее число необработанных запросов в результате аварийной перезагрузки веб-сервера системы.

В соответствии с поставленной целью задачами диссертации являются:

1) провести обзор технических характеристик АСУ «Экспресс-3» с целью выявления причины возникновения аварийных перезагрузок веб-сервера системы;

2) разработать технологию обработки запросов, выделив 2 класса:

класс А - совокупность запросов пользователей, которые будут

обрабатываться в диалоговом режиме (режим обработки запросов «online»);

класс В — совокупность запросов пользователей, которые будут обрабатываться в пакетном режиме (режим обработки запросов «offline» без ограничения на время обработки);

3) предложить метод классификации запросов пользователей;

4) оценить эффективность предлагаемой технологии обработки запросов по введенному критерию.

Научная новизна работы:

• Введен новый критерий оценки эффективности обработки запросов в среде АБД АСУ «Экспресс-3», учитывающий среднее время обработки запроса и среднее число необработанных запросов в результате аварийной перезагрузки веб-сервера системы;

• Предложена технология, отличающаяся от существующей технологии обработки запросов включением процедуры выявления класса запроса и выбора режима обработки запроса по его классу (диалоговый или пакетный режим);

• Предложен метод определения классов запросов к АРМ в пространстве индексных параметров запроса.

Практическая значимость исследования. Предлагаемая в диссертации технология позволяет повысить эффективность обработки запросов с точки зрения введенного критерия.

Теоретическая значимость исследования заключается в научном обосновании предлагаемой технологии обработки запросов, основанной на предварительной классификации запросов пользователей и применении различных режимов обработки для запросов, отнесенных к разным классам.

Методологии и методы исследования. В работе использовались методы теории вероятностей, математической статистики, имитационного моделирования и планирования имитационных экспериментов. Моделирование вариантов использования АРМ «Мониторинг работы веб-приложений»

проводилось с помощью объектно-ориентированного подхода, методологии Rational Unified Process (RUP)-h нотации Unified Modeling Language (UML).

Научные положения, выносимые на защиту:

• критерий для оценки эффективности обработки запросов;

• технология обработки запросов в автоматизированной системе управления пассажирскими перевозками на железнодорожном транспорте, отличающаяся от существующей включением процедуры выявления класса запроса и выбора режима обработки запроса по его классу;

• метод выявления основных классов запросов к АРМ путем классификации в пространстве индексных параметров запроса;

• выражение для оценки эффективности обработки запросов по введенному критерию.

Достоверность и обоснованность результатов исследования обеспечивается корректным использованием математического аппарата, а также результатами имитационного моделирования предлагаемой технологии обработки запросов.

Реализация результатов работы. Разработанная технология внедрена в Московском ИВЦ ОАО «РЖД». Работы по модернизации обработки запросов проводились с 2011-2014 гг. в ОАО «ВНИИЖТ» в отделении «Пассажирские перевозки и АСУ «Экспресс».

Апробация работы. Основные результаты диссертации докладывались и обсуждались на ежегодных научно-практических конференциях МИИТа («Наука МИИТа - транспорту» в 2012-2013 гг.); на научно-технических семинарах и заседаниях кафедры «Автоматизированные системы управления» МИИТа в 2012-2014 гг.; на 17-ой международной конференции «Распределенные компьютерные и коммуникационные сети: управление, вычисление, связь» (с 7 по 10 октября 2013 г.) в Институте проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН; на XII Всероссийском совещании по проблемам управления (с 16 по 19 июня 2014 г.) в Институте проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН; на XVI Всероссийской выставке научно-технического

творчества молодежи «НТТМ» (с 24 по 27 июня 2014 г.) во Всероссийском выставочном центре.

Публикации. По теме диссертации опубликованы 9 работ, 3 из которых опубликованы в изданиях из перечня, определенного ВАК России для опубликования основных результатов диссертаций.

Структура и объем диссертационной работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы (70 источников) и приложения. Работа изложена на 177 страницах машинописного текста, включая 72 рисунка, 25 таблиц, 4 приложения на 11 страницах.

Содержание работы

Во введении обоснована актуальность темы диссертации, ее научная новизна, сформулированы цели работы, задачи и практическая значимость исследования.

В первой главе диссертации проведен анализ эффективности функционирования АСУ «Экспресс-3», которая представляет собой современный программно-аппаратный комплекс, построенный на базе высокопроизводительных ЭВМ IBM zEnterprise ЕС12 и IBM zEnterprise zl96, с широко развитой сетью терминалов для продажи билетов.

Применение веб-сервера IBM zEnterprise в АСУ «Экспресс-3» имеет ряд особенностей:

1) высокая пропускная способность системы

• для каждого запроса в среде АБД АСУ «Экспресс-3» выделяется отдельный канал обслуживания;

• не создается очередь на обслуживание;

2) менеджер автоматической перезагрузки (Automatic Restart Manager, ARM)

• контролирует время занятости канала обслуживания (канал обслуживания не должен быть занят больше времени Ттах);

• в случае занятости канала обслуживания больше времени Ттах, выполняет аварийную перезагрузку веб-сервера в течение времени taB;

• во время перезагрузки веб-сервера АСУ «Экспресс-3» прекращает обработку всех текущих запросов и не принимает поступающие запросы;

3) использование технологии IBM WebSphere MQ

• в среде АБД АСУ «Экспресс-3» для запросов устанавливается по умолчанию тип «неустойчивый». Это означает, что в ситуациях непредвиденного отключения или перезагрузки сервера, запрос не сохранится на канале обработки, а значит пользователи не получат результирующей информации.

Проведен обзор подходов к повышению эффективности обработки запросов путем лексической и семантической оптимизации отдельно взятых запросов. Помимо оптимизации отдельно взятых запросов возможна модификация самого процесса обработки запросов пользователей. Для этого в диссертационной работе была предложена технология, отличающаяся от существующей технологии обработки запросов включением процедуры выявления класса запроса и выбора режима обработки по его классу (диалоговый или пакетный режим).

Вторая глава посвящена формированию критерия, учитывающего как среднее время обработки запроса, так и среднее число необработанных запросов в результате аварийной перезагрузки веб-сервера системы. В данной работе многокритериальная задача сведена к однокритериальной задаче путем введения обобщенного критерия, представляющего собой взвешенную сумму двух частных показателей. Введенный обобщенный критерий определяется по формуле:

F= tcP.' at + fcq,." а2, (1)

где tcp - среднее время обработки запроса;

кср. ~ среднее число необработанных запросов в результате аварийной перезагрузки веб-сервера системы; аь аг — весовые коэффициенты.

Для расчета весовых коэффициентов показателей Ьср и кср введенного критерия оценки эффективности обработки запросов в АСУ «Экспресс-3» использовались методы экспертного оценивания и множителей Лагранжа. Для построения системы весов по показателям введенного критерия (N=2) в качестве экспертов выступили 5 сотрудников отделения «Пассажирские перевозки и АСУ «Экспресс» ОАО «ВНИИЖТ» (М=5). Перед ними стояла задача проранжировать представленные варианты значений двух частных показателей по убыванию их значимости (К=11) (Таблица 1).

Таблица 1 - Коэффициенты важности представленных вариантов

Номер варианта СО Значения показателей Нормированные ранги экспертов (хф Сумма pamoe(Xj) м xi=хн /=1 Коэф, важности (yWj

tcp.(c) 1 2 3 4 S

1 9,38 109,11 4 4 4 4 ! 4 20 0,12

2 9,54 109,324 5 5 5 5 5 25 0,1

3 9,61 109,94 6 6 6 6 6 30 0,09

4 9,85 109,96 7 7 7 7 7 35 0,08

5 4806,80 0 11 И 11 11 11 55 0,015

6 130,99 0 1 1 1 1,5 1 5,5 0,165

7 136,79 0 2 2,5 О 1,5 2 10 0,15

8 137,74 211,2 3 2,5 3 3 3 14,5 0,14

9 139,58 206,21 8 8 8 8 8 40 0,06

10 139,89 202,38 9 9 9 9 9 45 0,05

и 140,29 191,73 10 10 10 10 10 50 0,03

Коэффициенты важности представленных вариантов были рассчитаны

по формуле1:

v(0 = (2) J 0.5-М-К-(К+1) V '

Весовые коэффициенты av а2 для показателей tcp и кср соответственно определяются методом наименьших квадратов с заданным ограничением по формулам2:

1 Венгцель, Е.С. Теория вероятностей [Текст] / Е.С. Вентцель, JI.A. Овчаров. - М.: Кнорус. -2010. -480 с. - Библиогр.: С. 445-458. - ISBN 978-5-9692-0192-7.

2 Чеботарев, Л.С. Способ наименьших квадратов с основами теории вероятностей [Текст] /A.C. Чеботарев. -М: Книга по требованию. -2012. -475 с. - Библиогр.: С. 250 -378. - ISBN 978-5-458-31559-3.

mineiiej EíLiO® - 1U av ■ 4°)2. (3)

Ip=i ap = 1. (4)

Для решения поставленной математической задачи (3) используется метод множителей Лагранжа3:

min L = Zf=i(y® - • *í° - ос2 ■ *®)2 + Л ■ (1 - аг - сг2), (5) где L — функция Лагранжа, X - множитель Лагранжа.

В ходе решения получены весовые коэффициенты показателей tcp и fccp введенного критерия аг — 0,004 и а2 = 0,996 соответственно.

На основе объектно-ориентированного подхода и технологии RUP предложены и описаны UML модели АРМ «Мониторинг работы веб-приложений», разрабатанного для анализа информации о запросах в среде АБД АСУ «Экспресс-3».

В третьей главе описана предлагаемая технология обработки запросов пользователей, обращающихся в АСУ «Экспресс-3» к АРМ «Корреспонденции и финансовые результаты» (PZDFINN), «Корреспонденции» (RMEST), «Отчеты по поездам» (OTCPZD) и «Результаты работы поездов по дорогам» (NEWSPN).

Предлагается выделить 2 класса запросов (А и В), отличающиеся режимами обработки в системе.

Выделенные классы запросов лежат в основе технологии сортировки запросов. Технология представляет собой java класс (AnalisysParam.java). Процесс сортировки запроса начинается после ввода пользователем входных параметров на стартовой странице АРМ.

Предлагаемая технология сортировки на основе метода классификации запросов выявляет класс запроса и, в случае принадлежности запроса к классу В, не запускает его на обработку через веб в диалоговом режиме, а отправляет

J Зорин, В.А. Математический анализ. Том 1 [Текст] / В.А. Зорнч. - М.: ФАЗИС. -1997. - 568 с. - Библиогр.: С. 517-520.

на обработку в пакетном режиме. При этом результаты обработки в формате MS Excel будут переданы по электронной почте пользователю.

Метод классификации запросов на основе классифицирующего правила позволяет выделить запросы, обработка которых в диалоговом режиме вызывает аварийные перезагрузки веб-сервера системы. Каждый запрос пользователя идентифицируется набором введенных параметров в АРМ. Набор параметров определяется индексом. Под индексом понимается вектор, содержащий в качестве своих элементов наименования столбцов таблиц СУБД DB2. Использование индексных столбцов в SQL-запросе уменьшает время поиска необходимой информации в БД. В работе определено ограниченное число R объектов. Каждый объект описан совокупностью значений индексных параметров, введенных пользователем на стартовой странице АРМ. Пространство х размерности р х2, —,хР) является пространством индексных параметров. Пространство индексных параметров для АРМ «Корреспонденции и финансовые результаты», где р = 3, представлено в таблице 2.

Таблица 2 - Пространство индексных параметров для АРМ «Корреспонденции

и финансовые результаты»

Индексные параметры Наименование индексных параметров Значения индексных параметров, (Xj.x2,l3) Формат ввода индексных параметров в АРМ Расшифровка формата ввода индексных параметров в АРМ

DATAPZD Дата отправления поезда Хх = 0 УУУУ-ММ-БО Конкретная дата

*i = l УУУУ-ММ-* Режим «детализация по дням» за конкретный месяц и год

*1 = 2 УУУУ-ММ Режим «за месяц» без детализации по дням

PZD Номер поезда х2 = 0 NNNN0 Конкретный номер поезда

х, = 1 * Режим «детализация по всем номерам поездов»

Х2 = 2 Не задано Не задано

STANOTP Станция отправления пассажира х3 = 0 Конкретный код станции

х3 = 1 ♦ Режим «детализация по станциям»

*з = 2 Не задано Не задано

Над каждым объектом проводится ¿-экспериментов и, таким образом, собирается «обучающая выбюрка». Каждый запрос любого объекта может принадлежать классу А или В. Для каждого объекта рассчитывается оценка условной вероятности принадлежности классу А или В Р(А/х^) и Р(В/х^). Учитывается следующее условие:

Р(А/хЩ+ Р(В/х= 1. (6)

Обучающая выборка для АРМ «Корреспонденции и финансовые

результаты», где /? = 20, представлена в таблице 3. Таблица 3 - Обучающая выборка для АРМ «Корреспонденции и финансовые

результаты»

Объект, j 1<У<Й Значения индексных параметров, (х„хг,х3) Среднее время обработки, Р{В/х'))

*2 *3 обр.ср. (с)

1 0 2 1 0

2 0 1 2,8 1 0

3 2 1,8 1 0

4 0 0 93,4 1 0

5 1 1 97,2 1 0

б 1 104 1 0

7 2 2 110,4. 1 0

8 0 316,2 1 0

9 0 1 363,2 1 0

10 1 2 1689,4 0,8 0,2

11 1 0 1695 0,2 0,8

12 2 0 0 1

13 2 2 0 0 1

14 0 10,76 1 0

15 0 1 57,2 1 0

16 2 54 1 0

17 2 0 63,8 1 0

18 1 1 101,2 1 0

19 2 73 1 0

20 2 2 147,4 1 0

Введенный критерий эффективности обработки запросов в АСУ «Экспресс-3» принимает различный вид в зависимости от класса поступившего объекта и способа его обработки. Следующие выражения для критерия эффективности получены при условиях:

• потоки запросов в системе объектов простейшие с интенсивностью поступления

• суммарный поток объектов простейший с интенсивностью поступления Апост,

• время обработки запроса - случайная величина имеет экспоненциальный закон распределения с интенсивностью обработки Лобр,

• закон распределения времени обработки запросов одинаковый для

всех

1) х^еА/л (объект относится к классу А, объект обрабатываем как класс А в диалоговом режиме):

¥{хУ!)еА/А)^обр.ср.-^-а1. (7)

2) х^еВ/А (объект относится к классу А, объект обрабатываем как класс В в пакетном режиме):

бр.ср.пак.

(8)

где Собр.ср.пак._ среднее время обработки в пакетном режиме.

3) х^еА/в (объект относится к классу В, объект обрабатываем как класс А в диалоговом режиме):

= (9)

где к) ср. — среднее число необработанных запросов, связанных с обработкой запроса у'-го объекта в диалоговом режиме. Определяется по следующей формуле:

к}ср. = 1 + • Лпост. • ДС + ЯП0СГ. • (10)

Пусть в момент времени (произойдет первая аварийная перезагрузка вебсервера системы. Интервал времени [0,/] разбили на N интервалов, размерностью ДГ. Тогда:

п — порядковый номер интервала;

е_Л°6р ПЛС - вероятность того, что запрос не успеет обработаться до момента времени /;

£п=Iе Л°Ер'"Л£' ^пост.' - среднее количество поступивших запросов,

обработка которых не завершится до момента времени /;

гав. ~ среднее время перезагрузки веб-сервера АСУ «Экспресс-3»;

^пост.' ¿ав. ~ среднее число запросов, поступивших в систему во время

перезагрузки веб-сервера системы.

4) х^еВ/ц (объект относится к классу В, объект обрабатываем как класс В в пакетном режиме)

^обр.ср.пак. ■А00-«!. (11)

Общая целевая функция исследования на основе метода классификации заключается в минимизации введенного критерия при ошибочной классификации объекта х

хО)ев\' (12)

где Р(х(Л) - вероятность появления объекта в АСУ «Экспресс-3». На основе (12) строится классифицирующее правило.

Используя классифицирующее правило и «обучающую выборку», выделены запросы пользователей, принадлежащие классам А и В. Таким образом, произвольный запрос пользователя с совокупностью введенных параметров можно отнести к определенному классу без проведения нового эксперимента (Таблица 4).

Таблица 4 - Классы запросов пользователей к исследуемым АРМ

Наименование АРМ Класс запроса Совокупность параметров и формат ввода

АРМ «Корреспонденции и финансовые результаты» А DATAPZD и PZD и STANOTP (YYYY-MM-DD) или (YYYY-MM) шш [(YYYY-MM-*) и (NNNNC) и не(НЕ ЗАДАНО)]

В DATAPZD и PZD и STANOTP [(YYYY-MM-*) и (NNNNC) и (НЕ ЗАДАНО)] или KYYYY-MM-*) и He(NNNNC)]

АРМ «Результаты работы поездов по дорогам» А Все запросы имеют время обработки меньше Ттох

В Не выявлены запросы со временем обработки больше Ттах

АРМ «Отчеты по поездам» А ALLMONTH He(true)

В ALLMONTH (tnie)

АРМ «Корреспонденция» А Все запросы имеют время обработки меньше Ттаг

В Не выявлены запросы со временем обработки больше ТтпЛ-

Четвертая глава посвящена оценке эффективности обработки запросов с применением предлагаемой технологии сортировки по аналитической и имитационной моделям, а также выработке рекомендаций по повышению эффективности обработки запросов в автоматизированной системе управления пассажирскими перевозками на железнодорожном транспорте.

Для аналитической модели по каждому объекту рассчитывается критерий эффективности с учетом вероятности появления такого объекта для существующей обработки запросов по формуле:

Fj = Р(ху)) • (Р„0р„.(*У)) " tj о6р,р. ■ at + Рне „0рм.(*и)) ' kj ср. • а2), (13) для обработки запросов с применением технологии сортировки по формуле:

rJ = P(xV>)-min[F{xW)\xu>eA; Р(*<Л)|,о,ев], (14)

где Рнор„.(х^) ~ вероятность появления объекта х^ со временем обработки меньше Ттах;

Рне норм (х^) — вероятность появления объекта со временем обработки больше Ттах.

Итоговые критерии эффективности для существующей обработки запросов рассчитывается по формуле:

F = Z.Uf;> (15)

для обработки запросов с применением технологии сортировки по (12).

Эффективность применения технологии сортировки при обработке запросов для аналитической- модели определяется численными значениями эффекта (16) и относительного эффекта (17), характеризующие величину достигнутого результата относительно существующей системы.

Е = Р-И\ (16)

Результаты оценок эффективностей для обработки запросов на основе аналитической модели сведены в таблицу 5.

В среде Апу1о§1с были разработаны имитационные модели существующей обработки запросов (рис.3) и обработки запросов с применением технологии сортировки (рис.4). Над имитационными моделями проводились различные эксперименты в реальном масштабе времени (с изменениями количества пользователей и частоты поступления запросов). Результаты экспериментов сведены в таблицу 6.

Таблица 5 - Оценка эффективности применения технологии сортировки

запросов по аналитической модели

АРМ «Корреспонденции и финансовые результаты» П'7.1)РГ\Х1

Существ, обраб. запр. Обраб. занр. с техн-ен сортировки

Критерий эффективности Г, Р' 1,181 0,7881

Эффект Е 0,3929

Относительный эффект Е' 33,24%

АРМ «Отчеты по поемам» (ОТСРгШ

Критерий эффективности р, Б* 64,72 | 37,24

Эффект Е 27,48

Относительный эффект Е' 42,46%

ffi byes: Srobtion - A.-q<xqic Ptofesaa-jl

J В g I ъ ftj »1 jtf^; Of & Gj^qo^

Routing logic AS IS

е-®.«

Общее количество запросов: ©wM'l

Количество запросов со Ogg«*

временем обработки

меньше Т max:

Количество запросов со QasKAv

временем обработки

больше Т max:

Количество обработанных «5®

запросов:

Количество необработанных QjWnV«

запросов:

Среднее время обработки запроса: Ой'«

Среднее число необрабо- Q ftoVaA

танных запросов:

Общее время задержки Qtoejaus

системы:

Q wtxAj

&ЙГ

QgMferl Q мчГпе

(J ге!игй_(ипг (J «cuntXeo«!

EI Ксяообсаб. зег«кое: 25,781 (93.2%) ш Kot-eo иеобмй. мпросое: 219 (0.3%)

Г/сто-ранмг распределения времена оСрзбоки заяам

Рис.3 - Имитационная модель существующей обработки запросов

n-flnyttqkfta'BMrel

О ¡in»

•в®

©¡Г" iiij^-ite-

Q пи

Общее количество запросов: О Количество запросов со временем обработки меньше Т max: Количество запросов со временем обработки больше Т max: Количество обработанных запросов: ~

Количество необработанных О запросов:

Среднее время обработки Среднее число необработанных запросов Общее время задержки системы:

г. 1MJM0 |

Рис.4 - Имитационная модель обработки запросов с применением технологии

сортировки

Таблица б - Результаты экспериментов

Кед параметра Усррдвеввые чвеловые звэчевня

Параметры вмвт. мод ел я Существующая обработка завросов Обработка завросов с врвзгевеввем технологии сортвровка

Р2БГГе< ОТСР23) РгБПХХ ОТСРИ)

) кс.Л"' 1 ЭксЛ>2 Экс-МЭ Экс_У?4 ЭкгЛ>1* Экс_\.3*

Общее количество ыоделнруемых запросов 26000 45000 26000 45000 26000 45000 26000 45000

ИятенсяЕность поступления запросов (Ус) л 1.78 3.12 1,73 3.12 1,78 3.12 1.78 3.12

Длительность эксперимента (С) г 14400 14400 14400 14400 14400 14400 14400 14400

Количество запросов со временем обработки < Тт4Х сьерл. 25998 44995 25995 44991 25998 44995 25995 44991

Количество запросов со временем обработки > Ттм 2 5 4 9 2 5 4 9

Количество обработанных запросов 25781 44035 25566 43280 26000 44808 26000 45000

Количество необработанных запросов С"* 219 965 434 1720 0 192 0 0

Среднее время обработки запросов (с) 7.18 7,32 28,2 28,5 128,2 151,2 171,4 170,3

Среднее часло необработанных запросов 109.5 193 108,5 191.2 0 192 0 0

В имитационных моделях используются эмпирические законы распределения случайных величин времени обработки запросов и интервала времени между поступлениями запросов.

При проведении экспериментов над имитационной моделью (Экс. №2*) возникла аварийная перезагрузка, в результате которой в среднем 192 запроса остались необработанными. Это объясняется тем, что на основе классифицирующего правила запрос, вызвавший перезагрузку, был обработан в диалоговом режиме. Решением данной проблемы является проведение дополнительных экспериментов и уточнение классифицирующего правила.

При проведении экспериментов над имитационной моделью (Экс. №1*, Экс. №3 , Экс. №4*) были получены следующие результаты: нулевые значения параметра {кср) и увеличенные значения параметра (Со6р) по сравнению с экспериментами, проведенными ранее (Экс. №1, Экс. №3, Экс. №4). Это объясняется тем, что при обработке запросов предлагаемая технология сортировки на основе классифицирующего правила верно отсортировала запросы.

Итоговый критерий эффективности для имитационной модели существующей обработки запросов (Экс. №1, Экс. №2, Экс. №3, Экс. №4) по введенному критерию рассчитывается по формуле:

^ ~ норм. " Ч обр.ср. ' не норм. ' ^ I ср. ' а2' (1Ю

где I - порядковый номер эксперимента в имитационных моделях;

Р; норм. ~ вероятность появления запросов со временем обработки меньше Ттах

в ¡-ом эксперименте;

не норм. — вероятность появления запросов со временем обработки больше Ттах в г"ом эксперименте;

Ч обр.ср. ~ среднее время обработки запросов в г'-ом эксперименте; к I ср — среднее число потерянных запросов в /-ом эксперименте в результате аварийной перезагрузки.

Итоговый критерий эффективности для имитационной модели обработки запросов с применением технологии сортировки (Экс. №1*, Экс. №2*, Экс. №3*, Экс. №4*) по введенному критерию рассчитывается по формуле:

РI ~ норм. 0^) ' обр.ср. ' а1 + не норм.С^) ' ср. " а2 норм.(^) '

^-обр.ср.пак. ' не норм.С^) ' ^обр.ср.пак. ' 0

где Р1„орм. А — вероятность обработки в диалоговом режиме запросов со временем обработки меньше Ттах в ¡"-ом эксперименте;

^г не норм. Л ~ вероятность обработки в диалоговом режиме запросов со временем обработки больше Ттах в /'-ом эксперименте;

РI норм В — вероятность обработки в пакетном режиме запросов со временем обработки меньше Ттах в /'-ом эксперименте;

не норм, ® ~ вероятность обработки в пакетном режиме запросов со временем обработки больше Ттах в /'-ом эксперименте.

Эффективность применения технологии сортировки для экспериментов над имитационной моделью определяется численными значениями эффекта (20) и относительного эффекта (21), характеризующие величину достигнутого

результата относительно экспериментов над имитационной моделью существующей системы.

Ъ = ^ - /V, (20)

= -7—- (21)

Результаты расчетов эффекта и относительного эффекта сведены в таблицу 7. Полученный эффект достигнут благодаря использованию предложенного метода классификации, по результатам которого запросы класса В обрабатываются в пакетном режиме.

Таблица 7 - Оценка эффективности применения технологии сортировки запросов по имитационным моделям

АРМ «Корреспонденции и финансовые результаты»

Экс. №1 Экс. Л»1* Экс. Лг» 2 Экс. №2*

Критерий эффективности Р'.РГ 0,9005 0,4888 1,567 0,8105

Эффект Е/ 0,4117 0,756

Относительный эффект Е\ 45,7% 48,3%

АРМ «Отчеты по поездам» (ОТСР/.Г))

Экс. Л«3 Экс. №3 Экс. №4 Экс. ЛГ«4

Критерий эффективности 1,19 0,688 2,02 0,689

Эффект Я, 0,502 1,327

Относительный эффект Е', 42,18% 65,7%

В заключении сформулированы основные результаты работы:

• разработан АРМ «Мониторинг работы веб-приложений», позволяющий просматривать из ^-журнала основную информацию о запросах пользователей;

• предложен критерий для оценки эффективности обработки запросов в автоматизированной системе управления пассажирскими перевозками на железнодорожном транспорте «Экспресс-3», который представляет собой взвешенную сумму двух показателей: среднее время обработки запроса и среднее число необработанных запросов в результате аварийной перезагрузки веб-сервера системы;

• предложена технология обработки запросов, отличающаяся тем, что разные классы запросов обрабатываются в различных режимах (диалоговый и пакетный режимы);

• предложен метод определения классов запросов к АРМ путем классификации в пространстве индексных параметров запроса;

• предложены имитационные модели, отличающиеся учетом особенностей существующей обработки запросов и обработки запросов с применением разработанной технологии сортировки;

• предложено выражение для оценки эффективности разработанной технологии по введенному критерию, с помощью которого сформулированы выводы:

1) для аналитической модели обработки запросов с применением технологии сортировки относительный эффект составляет 30-40%;

2) для имитационной модели обработки запросов с применением технологии сортировки с существующей интенсивностью поступления запросов относительный эффект составляет величину порядка 40%;

3) для имитационной модели обработки запросов с применением технологии сортировки с увеличенной интенсивностью поступления запросов относительный эффект возрастает до 50-60%.

• проведена практическая реализация предложенной технологии сортировки. Разработанная технология сортировки и АРМ «Мониторинг работы веб-приложений» внедрены в Московском ИВЦ ОАО «РЖД» и входят в базовый комплект программного обеспечения АБД АСУ «Экспресс-3».

Основное содержание диссертации отражено в следующих публикациях: Публикации в изданиях из перечня ВАК

1. Березка, М.П. Время реакции системы при обработке запросов [Текс] / М.П. Березка, А.Т. Сунгатуллина//Мир транспорта. -2013. -№ 5.-С. 102-107.

2. Березка, М.П. Имитационное моделирование существующего процесса одновременной обработки запросов пользователей в среде АСУ

«Экспресс-3» [Текс] / М.П. Березка, Л.Т. Сунгатуллина // Вестник ВНИИЖТ. -2013. -№ 4. - С.25-29. - ISSN 2223-9731.

3. Сунгатуллина, А.Т. Имитационное моделирование одновременной обработки запросов пользователей в среде АСУ «Экспресс-3» с использованием механизма online сортировки [Текст] / А.Т. Сунгатуллина // Вестник ВНИИЖТ. - 2013. -№ 6. - С.61-65. - ISSN 2223-9731.

Прочие публикации

1. Сунгатуллина, А.Т. Выявление проблем при параллельной обработке запросов пользователей в среде АБД АСУ «Экспресс-3» [Текст] / А.Т. Сунгатуллина // Труды научно-практической конференции Неделя науки - 2012 «Наука МИИТа— транспорту». - М.:МИИТ. - 2012. - С. IV-15 - IV-16.

2. Сунгатуллина, А.Т. Временные задержки при параллельной обработке запросов пользователей в среде АБД АСУ «Экспресс-3» [Текст] / А.Т. Сунгатуллина // Проблемы современной науки и их решения: сб. науч. тр. по материалам Международной заочной научно-практической конференции 15 июня 2012 г.-Липецк.-2012.-С. 164-165.-ISBN 978-5-9903836-1-6.

3. Сунгатуллина, А.Т. Исследование интенсивности поступления запросов при одновременной обработке запросов пользователей в среде АБД АСУ «Экспресс-3» [Текст] / А.Т. Сунгатуллина // Труды научно-практической конференции Неделя науки - 2013 «Наука МИИТа- транспорту». - М.:МИИТ. — 2013. С. VI-73.

4. Сунгатуллина, А.Т. Определение основных типов запросов Веб-приложений, время обработки которых превышает норму, в среде АБД АСУ «Экспресс-3» [Текст] / А.Т. Сунгатуллина // Труды 2-ой международной научно-практической конференции «Современная наука: актуальные проблемы и пути их решения» 13-14 июня 2013 г. - Липецк. - 2013 - С. 22- 25. - ISSN 2307-8782.

5. Berezka, М. ASC "Express-3" computing resources optimization based on the simulation of simultaneous processing requests of many users [Текст] / M. Berezka, A. Sungatullina // International Conference "Distributed computer and

communication networks: control, computation, communications" October 7-10

2013. - M: Technosphera. - 2013. - pp. 249- 256. - ISBN 978-5-94836-366-0.

6. Сунгатуллина, A.T. Математическая модель обработки запросов в АБД АСУ «Экспресс-3» [Текст] / А.Т. Сунгатуллина, М.П. Березка, О.В. Семенова // XII Всероссийское совещание по проблемам управления ВСПУ

2014. Москва, 16-19 июня 2014 г.: труды. [Электронный ресурс] - М.: Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН. - 2014. - С. 8743- 8750. -ISBN 978-5-91450-151-5.

Сунгатуллина Алина Тальгатовна

МЕТОД ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ ОБРАБОТКИ ЗАПРОСОВ В АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЕ УПРАВЛЕНИЯ ПАССАЖИРСКИМИ ПЕРЕВОЗКАМИ НА ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНОМ ТРАНСПОРТЕ

05.13.01 — Системный анализ, управление и обработка информации (транспорт)

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук Подписано в печатьС/,/5 Формат 60x84/16 Тираж 80 экз.

Усл. печ.л. 1,5 Заказ №/У_е'/

127994, Москва, ул. Образцова, д. 9, стр. 9 УПЦ ГИ МИИТ