автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Модель и алгоритм оценивания загруженности элементов корпоративной информационно-вычислительной системы в управлении промышленным предприятием

На правах рукот

005049696 Ллл/МГ

МИРОНОВ ВАДИМ МИХАЙЛОВИЧ /р^(

МОДЕЛЬ И АЛГОРИТМ ОЦЕНИВАНИЯ ЗАГРУЖЕННОСТИ ЭЛЕМЕНТОВ КОРПОРАТИВНОЙ ИНФОРМАЦИОННО-ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ СИСТЕМЫ В УПРАВЛЕНИИ ПРОМЫШЛЕННЫМ ПРЕДПРИЯТИЕМ

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

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

1 * ФЕВ 2013

Орел 2013

005049696

Работа выполнена в Государственном казённом образовательном учреждении высшего профессионального образования Академии Федеральной службы охраны Российской Федерации.

Научный руководитель: кандидат технических наук, доцент

Тараканов Олег Викторович, Академия ФСО России,

зав. кафедрой «Информатика и вычислительная

техника»,

г. Орел

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор

Еременко Владимир Тарасович, ФГБОУ ВПО «Госуниверситет — УНПК», зав. кафедрой «Электроника, вычислительная техника и информационная безопасность», г. Орел

кандидат технических наук Куршев Евгений Петрович, ИПС им. А.К. Айламазяна РАН,

директор исследовательского центра искусственного интеллекта,

г. Переславль-Залесский

Ведущая организация: ОАО «Тамбовский научно-исследовательский

институт радиотехники «ЭФИР», г. Тамбов

Защита состоится 26 февраля 2013 г. в 15:30 на заседании диссертационного совета Д 212.182.01 при Федеральном государственном бюджетном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Государственный университет — учебно-научно-производственный комплекс» по адресу: 302020, РФ, г. Орел, Наугорское шоссе, д. 29. факс: (4862) 41-98-19, тел: (4862) 41-66-84.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Государственного университета — учебно-научно-производственного комплекса.

Автореферат разослан 23 января 2013 г.

Ученый секретарь диссертационного совета Д 212.182.01

кандидат технических наук, доцент

Волков Вадим Николаевич

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. В настоящее время высокая степень автоматизация процессов управления является важным фактором, влияющим на конкурентоспособность про-I мышленного предприятия. Рост числа вычислительных устройств и предоставляемых услуг, использование все более сложных информационных технологий, распределенность автоматизированных систем управления (АСУП, АСОУ, АСТПП), являются при-I чинами повышенных требований к качеству управления их обеспечивающей составляющей - информационно-вычислительной системой (ИВС).

Современный уровень развития телекоммуникаций позволяет создавать высокопроизводительные ИВС для крупных распределенных промышленных предприятий (рис. 1). Это особенно актуально для территориально распределенных предприятий с незамкнутым циклом среднесерийного производства, которым необходимо поддерживать более широкие информационные связи с поставщиками и заказчиками. ИВС таких предприятий называют корпоративными (КИВС), подразумевая единое управление, большое количество вычислительных устройств (обычно более 1000) и сложность (предоставление большого числа информационных услуг). Основным показателем ИВС, влияющим на качество предоставляемых услуг, является загруженность отдельных ее элементов. Для промышленных предприятий, обладающих малыми и средними ИВС, задача оценивания загруженности элементов ИВС известна и решена в работах Кутепова В.П., Котлярова Д. В., Маркина Д. П., Воеводина В. В., Д. П. Бертсекаса, Р. Дж. Галлагера и других. Задача оценивания загруженности элементов корпоративных ИВС является более сложной. Используемые в этом случае автоматизированные системы мониторинга и управления вычислительными системами (ИР ОрепУ1е\¥, №1ХМ8 и другие) собирают информацию об отдельных параметрах элементов КИВС, оставляя конечное решение о загруженности того или иного элемента ответственному лицу, что влечет за собой формирование альтернатив принимаемого решения.

Кроме того, последнее время крупные распределенные промышленные предприятия все чаще обращают внимание на возможность замены реальных вычислительных систем виртуальными. Одним из преимуществ построения КИВС на основе виртуальных серверов является возможность более гибкой конфигурации системы и сокращение цикла развития КИВС. Это приближает горизонт планирования развития системы, позволяет не тратить дополнительные ресурсы на создание запаса прочности. Очевидно, экономически оправданным в этих условиях является финансирование конфигурации КИВС, при

к

Рисунок 1 - Место КИВС в автоматизированной системе управления предприятием

которой ее элементы будут максимально загружены. Важным моментом становится не только перегруженность элементов КИВС, но и их недогруженность, как признак неэффективности финансирования. Следовательно, увеличение виртуализации КИВС требует более точного оценивания загруженности ее элементов, так как в этом случае диапазон допустимой нагрузки, лежащий между уровнем перегрузки и уровнем недогруженное™, резко сужается.

Исходя из данных положений, тема, посвященная поиску путей компенсации ошибки оценивания загруженности элементов КИВС, является актуальной.

В исследовании выполнен обоснованный выбор моделей и методов преобразования данных мониторинга, обеспечивающих снижение ошибки оценивания загруженности элементов КИВС. Результаты исследования пригодны для создания системы оценивания, позволяющей повысить адекватность принимаемых решений в цикле оперативно-технического управления.

Объект исследования - процесс оценивания загруженности элементов КИВС в управлении промышленным предприятием.

Предмет исследования - модели и алгоритмы обработки данных процесса оценивания загруженности элементов КИВС в управлении промышленным предприятием.

Цель исследования — повысить точность оценивания загруженности элементов КИВС в управлении промышленным предприятием в цикле оперативно-технического управления при сохранении ресурсоемкости и оперативности процесса оценивания.

В соответствии с целью поставлены следующие частные задачи диссертационной работы:

1. Провести анализ процесса оценивания загруженности элементов КИВС в управлении промышленным предприятием, выделить его значимые свойства.

2. Разработать математическое описание процесса оценивания загруженности элементов КИВС в управлении промышленным предприятием на основе базы методов преобразования данных мониторинга загруженности (далее — моделей свертки (МС)), позволяющее повысить точность оценивания путем выбора наиболее точной МС.

3. Разработать способы и приемы оценивания загруженности элементов КИВС в управлении промышленным предприятием на основе базы МС, включающий процедуру представления МС в виде задачи для параллельных вычислений, формирующую план распределения вычислительных ресурсов при расчете МС.

4. Разработать методику применения разработанных способов и приемов оценивания загруженности элементов КИВС в управлении промышленным предприятием в цикле оперативно-технического управления.

Методы исследования, использованные в процессе выполнения диссертационной работы: теории управления, математической статистики, теории параллельных и распределенных вычислений.

Научная новизна:

1. Математическая модель процесса оценивания загруженности элементов КИВС в управлении промышленным предприятием, базирующаяся на методах параллельных и распределенных вычислений, отличающаяся новой параллельной структурой обработки данных о загруженности элементов КИВС и процедурой выбора оценки с наименьшей погрешностью.

2. Алгоритм обработки данных процесса оценивания загруженности элементов КИВС в управлении промышленным предприятием, основанный на распараллеливании вычислений по частным моделям свертки, отличающийся процедурами формирования массива МС, оперативного управления вычислением но критерию достаточности време-

ни счета и процедурой выбора наиболее точной оценки по эвклидову расстоянию от арифметического центра пространства оценок.

3. Методика оценивания загруженности элементов КИВС в управлении промышленным предприятием в модульной структуре системы обработки данных, базирующаяся на параллельной структуре процесса вычислений, построенной по оригинальному алгоритму, обеспечивающая обоснованный выбор наиболее точной оценки.

Положения, выносимые на защиту:

1. Математическая модель процесса оценивания загруженности элементов КИВС в управлении промышленным предприятием.

2. Алгоритм обработки данных процесса оценивания загруженности элементов КИВС в управлении промышленным предприятием.

3. Методика оценивания загруженности элементов КИВС в управлении промышленным предприятием.

Практическая значимость результатов диссертационной работы заключается в реализации алгоритма и методики оценивания загруженности элементов КИВС в управлении промышленным предприятием в виде макета программно-аппаратного комплекса оценивания загруженности элементов КИВС, подтвержденного двумя Свидетельствами о государственной регистрации программ для ЭВМ.

Публикации. По теме диссертационного исследования опубликовано 8 работ, в том числе 3 в изданиях, рекомендованных ВАК Минобрнауки РФ.

Апробация. Основные положения и результаты работы доложены и обсуждены на Международной научно-технической конференции «Актуальные проблемы анализа и построения информационных систем и процессов» (г. Таганрог, 2010 г.), XIV Международной научно-технической конференции «Информационно-вычислительные технологии и их приложения» (г. Пенза, 2010 г.), международной научно-практической конференции «XXXIX Неделя науки СПбГПУ» (г. Санкт-Петербург, 2010 г.), 7-й научно-практической конференции «Проблемы развития технологических систем государственной охраны, специальной связи и специального информационного обеспечения» (г. Орел, 2011г.).

Реализация результатов.

Практические результаты диссертационного исследования в виде макета системы оценивания приняты в опытную эксплуатацию в систему административного управления КИВС ОАО «Измеритель», г. Смоленск.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав и заключения. Диссертация содержит 164 страницы, 29 рисунков, 4 таблицы, 3 приложения. Список литературы содержит 118 наименований.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во ВВЕДЕНИИ обоснована актуальность работы, описан объект и предмет исследования, сформулированы цель и задачи диссертационной работы, перечислены использованные в работе методы исследования, обоснована научная новизна и практическая значимость результатов работы.

В ПЕРВОЙ ГЛАВЕ «Анализ средств и методов управления корпоративной информационно-вычислительной системой» представлены результаты анализа современной модели организации КИВС крупного промышленного предприятия, приведена общая характеристика КИВС, описаны ее наиболее актуальные архитектуры. Определена

общая схема управления КИВС как сложным организационно-техническим объектом. Подробно рассмотрен уровень оперативно-технического управления, проанализированы его функциональная и процедурная структуры, в которых выделен процесс оценивания загруженности элементов КИВС. Рассмотрены основные подходы к оцениванию загруженности, определена структура и состав основных контролируемых параметров элементов КИВС.

КИВС является подсистемой, обеспечивающей информационную и функциональную взаимосвязь подразделений предприятия между собой и с внешними системами. Отличительной особенностью КИВС является большое число вычислительных устройств, предоставляемых услуг, а также пространственная распределенность.

КИВС представлен графом (рис. 2), в котором узлами являются вычислительные устройства, а ребрами - линии связи между ними. Загруженность КИВС представлена вектором Я = (у'вг..и"вг,м), состоящим из показателей загруженности вычислительных устройств и матрицы загруженности информационных направлений. Параметрами при вычислении загруженности вычислительного устройства являются время использования процессора, загрузка оперативной памяти, общее количество процессов, интенсивность

внутримашинного и межсетевого взаимодействия и т.п. Исходными данными для матрицы загруженности информационных направлений является матрица качества обслуживания, содержащая информацию о среднем времени доставки пакета по каждому информационному направлению.

Используя различные методы обработки (назовем их моделями свертки — МС), отражающие различные подходы к оцениванию, наборам исходных данных, обладающие различной погрешностью и условиями применения, на основе собранных данных оценивают конкретные показатели загруженности элементов. Оценка загруженности элемента отличаются от ее истинного значения на величину (3), которая характеризует ошибку оценивания.

НЯг-Н О)

В условиях КИВС, когда требуется оценивать загруженность тысяч вычислительных устройств, размерность и вычислительная сложность задачи преобразования исходных данных приводит к снижению точности получаемых показателей загруженности и, следовательно, ухудшает качество и адекватность принимаемых решений по управлению. Кроме того, виртуализация вычислительной системы предъявляет дополнительные требования к точности оценивания, сужая допустимый диапазон загруженности элементов КИВС.

Задача повышения точности оценивания элементов КИВС может быть решена за счет привлечения дополнительного вычислительного или временного ресурса. Однако вычислительный ресурс, потребляемый системой административного управления, не является выделенным, а увеличение времени оценивания приводит к увеличению времени принятия решения относительно состояния элементов КИВС. Следовательно, очевидно противоречие (2) между требованием максимально точной оценки загруженности элементов КИВС и требованием минимизации вычислительного ресурса, выделяемого для процесса оценивания при сохранении оперативности оценки в заданных пределах.

Рисунок 2 - Представление КИВС в виде графа.

Формальная постановка задачи исследования:

Дано:

КИВС в виде графа: К = в(В ,1), где В - вычислительные устройства КИВС, I-линии связи между ними. Загруженность КИВС представлена как вектор загруженностей ее элементов./? = У (К) = (/-4)|а = , где Мк- количество элементов КИВС.

Загруженность к-го элемента КИВС определена неким способом обработки набора исходных данных цк, принадлежащего множеству контролируемых параметров <2:

гк=Р{дк\к = \3^-,Як^<2 (3)

Ошибка оценивания к-ю элемента КИВС: £,к = -гк\.

Требуется:

Используя научно-обоснованные методы разработать эффективные алгоритмы обработки данных процесса оценивания, позволяющие повысить точность оценки при сохранении ресурсоемкости и оперативности процесса.

Ограничения:

Учитывая, что вычислительный ресурс для (3) выделяется из общего вычислительного ресурса КИВС, необходимо разработать алгоритм его планирования с целью минимизации. Необходимо учесть временное ограничение на принятие решения о загруженности элементов КИВС.

Целевой функционал алгоритма обработки данных процесса оценивания загруженности элементов КИВС:

¿• = £(Йтт(»'"') (4)

Т0 =5

ВТОРАЯ ГЛАВА «Разработка модели оценивания загруженности элементов КИВС» посвящена разработке математической модели процесса оценивания загруженности элементов КИВС, использующей распределение вычислительных ресурсов в процессе оценивания. Проанализирован процесс оценивания, определены его значимые характеристики.

Одним из путей повышения качества оценок является расширение модельной базы процесса оценивания. Данный подход ранее не рассматривался ввиду его экстенсивной природы, формирующей предпосылки к так называемому «комбинаторному взрыву».

Развитие вычислительной техники обеспечило необходимые условия для решения многих алгоритмически сложных задач, ранее не решавшихся из-за ограниченности ресурсов. Поэтому целесообразно исследовать возможность повышения точности оценок загруженности элементов КИВС путем расширения модельной базы процесса оценивания. При этом компенсировать дополнительный расход вычислительных ресурсов, связанный с ростом числа необходимых вычислений, и сохранить оперативность оценки в заданных пределах предполагается за счет

Рисунок 3 - Вычислительный процесс в виде направленного ациклического графа

применения параллельных и распределенных вычислении.

Учитывая случайную природу множества контролируемых параметров КИВС, независимость моделей свертки, экспериментальные данные, определено, что отклонение результата оценивания описывается нормальным законом и вычисляется как матожида-ние на множестве реализаций, полученных по всей совокупности моделей.

Используя исключение грубых погрешностей на основе дисперсии оценок, а также ранжирование моделей свертки по расстоянию результата модели от математического ожидания оценки, получаем модель с высшим рангом, частная оценка которой используется в качестве результирующей. В процессе ранжирования также учтены абсолютная и относительная погрешности модели свертки.

Использование результата наиболее адекватной модели оценивания в каждом цикле оперативно-технического управления КИВС снижает риски ошибок процесса и тем самым повышает его результативность.

В работах Д. П. Бертсекаса, В. В. Воеводина, модель свертки как вычислительная задача представлена в виде ациклического ориентированного графа G = (у,Е) (рис. 4), в котором узлы соответствуют процедурам обработки данных. Для параллельного выполнения вычислений необходимо задать расписание использования вычислительных ресурсов Нр = {(i,P,,t,):i е V).

Уменьшение времени вычислений осуществляется выбором расписания с

наименьшим временем исполнения алгоритма Tp(G) = minT(G,Hp), либо выбором наилуч-

11р

шей вычислительной схемы Т -mmTp{f3). Для анализа максимально возможной парал-

G

дельности использована оценка наиболее быстрого исполнения алгоритма Т„ = min7. Для

р-г. i

определения времени выполнения алгоритма при использовании одного процессора использована оценка 7¡ = rnin7¡(G). Целесообразное количество процессоров определено величиной Параллельный алгоритм обладает ускорением Sp(n) = ~^, получаемым при использовании нескольких процессоров, и коэффициентом использования процессоров Е (и)= Совокупность этих параметров определяют пригодность схемы рТр{п) р

вычислений МС.

Математическая модель процесса оценивания загруженности элементов КИВС:

S„ = k™>wJ> (5)

где smm— подсистема мониторинга, обеспечивающая сбор контролируемых параметров КИВС Q, с Q (О- множество контролируемых параметров); sp,~ подсистема расчета загруженности элементов КИВС; s„p- подсистема принятия решения о загруженности элементов КИВС.

Подсистема spi осуществляет расчет загруженности /-го элемента КИВС по набору моделей А,, потребляя при этом вычислительный ресурс КИВС п':р г- Л'„,, в некотором цикле управления:

а,. е Д. R(Al)=\aJ(Q,)]r

= NBP (6)

9

где а - частная модель свертки, — допустимое время оценивания загруженности элементов в цикле управления, т, — время принятия решения о загруженности элементов

кивс.

На основании полученных результатов ¡пр осуществляет выбор модели а] е А, с наименьшей ошибкой:

Л, = ¡п^/^) по критерию удаленности частной оценки от математического ожидания ^ = и передает

оценку загруженности /-го элемента КИВС вышестоящей системе управления.

На рисунке 4 представлена структура процесса оценивания загруженности элементов КИВС, построенного на основе разработанной математической модели процесса оценивания.

Использование модели обеспечит выбор наиболее точной оценки загруженности элемента КИВС в данных условиях с учетом истории применения набора моделей свертки.

В ТРЕТЬЕЙ ГЛАВЕ «Разработка алгоритмов оценивания загруженности элементов КИВС» рассмотрен алгоритм обработки данных процесса оценивания загруженности элементов КИВС, включающий алгоритм планирования распределения вычислительных ресурсов при вычислении оценки.

Оценивание загруженности элементов КИВС на основе базы моделей требует дополнительного расхода вычислительного ресурса КИВС, который не является выделенным, что определяет необходимость свести к минимуму его занятие. Введено гипотетическое временное ограничение на принятие решения, делящее процесс оценивания на критический и уточняющий этапы: 0 < ткрит < ткш .

Временной предел на принятие решения оправдывает введение системы ранжирования моделей свертки с целью использования наиболее точных на критическом этапе оценивания.

Приведенный алгоритм оценивания (рис. 5) является корректным при условии соблюдения предусловий:

\р{м) = сотг,

V = \р{л} = сот1-, (8)

{Ткрт, = с°

Основной метод, используемый в алгоритме - нахождение математического ожи-1 1

дания г = —¿_,г1, в этом случае погрешность результата определяется наибольшей по-•I У=1

грешностью слагаемых 3, ~ 10~"+1 «±0,01.

Подсистема мониторинга

- Контролируемые параметры :

е А

; Расчет

I оценки | Расчет ' г, = а, (<?) | оценки ГЬдсмстема Г Н Г2 = Щ (д)

—I —-

Расчет оценки |

У гп = апщ\

Вычисление условия оперативности

^ < Ьр.т, - Т\Ш

Пополнение БМ[

1 Р(А)> 40

База моделей свертки

Ранжирование МС

' • . У:

\ 1

С1-

ИЬ1

Подсистема принятия

Выбор Определени

ближайшей е средней

оценки оценки

■ч

....................... п

Учет истории выбора

СОиМ(Гу) + 1

/ Оценка

V о )

Рисунок 4 - Структура процесса оценивания

Начало

Автоматизированный сбор данных от различных подсистем КИВС о состоянии оборудования, линий связи, нагрузке и т.п.

Заполнение

Формирование массива моделей

Заполнение а0

Заполнены

т = 0;Яо = кип,] = о

вычислено без —_ошибок^—

вычислено без

ошибок

Сохранение А.

Вывод

Конец

Рисунок 5 — Алгоритм оценивания загруженности элементов КИВС

Функция времени работы алгоритма имеет полиномиальную зависимость от размера входа:

Г(н)=с,_3л + с4 +с5_10г + си_12 +с,м7(и-г)+с|8_19, (9)

следовательно, алгоритм относится к классу «легких» и является устойчивым.

Алгоритм распределения вычислительных ресурсов (рис. 6) является корректным при условии корректности частной модели свертки, которая заключается в возможности представления модели в виде графа вычислений, а также нахождения критического пути графа Т^) = Щ) + тах(Т(Р!к)+^, /=})), временного резерва

и приведения графа к ациклическому виду (1011).

с

А. 1. Начало

X

3

j = 0

J++

Получение т] € М0 /

■* пе!

= Ф,)

х

^\рит ^(/^пе!)

т

/ Вывод а0 = \aj\j ^ /

Представление модели в виде графа

вычислений

Нахождение критического пути графа вычислений

Приведение графа

к бесконтурному замкнутому виду

Составление сетевого графика для всех имеющихся вычислительных приборов

Точность, сложность и устойчивость алгоритма определены соответствующими математическими соотношениями частной модели.

Задачей алгоритма является планирование использования вычислительных ресурсов. Использование алгоритма позволяет минимизировать число задействованных вычислителей и обеспечивает коэффициент их загрузки в среднем 0,8 (рис. 7).

Данные алгоритмы пригодны для реализации. Проведенный эксперимент с использованием макета системы оценивания подтвердил достаточность интенсивности значимых свойств алгоритмов.

С

А.1. Конец

Рисунок 6 - Алгоритм распределения вычислительных ресурсов

Рисунок 7 - Диаграмма Ганта со сдвигом некритических функций

В ЧЕТВЕРТОЙ ГЛАВЕ «Разработка макета системы оценивания загруженности элементов КИВС» описана методика оценивания загруженности элементов КИВС в управлении промышленным предприятием, представленная на рисунке 8, определены основные требования к архитектуре и выбору технологий реализации макета системы оценивания как основы исследовательского стенда. Приведено описание планирования эксперимента, разработки исследовательского стенда, результатов эксперимента. Проанализирована область применения предлагаемого способа оценки загруженности и предполагаемый эффект.

Рисунок 8 - Методика оценивания загруженности элементов КИВС

Макет системы оценивания загруженности элементов КИВС предназначен для организации информационного сервиса, позволяющего обрабатывать входящие данные в соответствии с разработанными алгоритмами, хранить результаты обработки, формировать выходные данные в необходимом формате, а также проводить аналитические расчеты относительно тренда и прогнозирования состояния показателей. Макет (рис. 9) построен с использованием открытых стандартов, позволяющих применять для мониторинга параметров КИВС стандартные решения, основанные на наиболее распространенных протоколах управления и передачи данных (TCP/IP, SNMP, XML, SOAP, RMI и т.п.).

Предложен проект модернизации системы административного управления КИВС, заключающийся во внедрении подсистемы оценивания текущей загруженности элементов КИВС.

Выявлено, что основной проблемой при внедрении является ре- j шение задач, связанных с адаптацией различного программного обеспечения для взаимодействия через общую систему управления. В рамках решения данных задач, на основе XML разработаны программные реализации адаптеров для сопряжения с общим интерфейсом макета.

Для оценивания эффекта от внедрения предложенной методики в цикл оперативно-технического управления, а также для определения достаточной мощности базы МС проведен полунатурный эксперимент на основе реально действующей КИВС (ОАО «Измеритель», г. Смоленск).

Проведены измерения загруженности трех элементов КИВС - сервера, маршрутизатора и ТЭМ-конвертера.

На этапе планирования эксперимента, исходя из количества исходных данных, определено, что репрезентативной выборкой для нахождения средней загруженности элемента является набор из 9 моделей свертки.

В ходе эксперимента периодически производилась оценка состояния основных параметров функционирования указанных элементов, затем вычислялось матожидание загруженности элемента по каждой из 9-ти моделей. В качестве показателя точности использовано среднее максимальное отклонение от матожидания.

Данное исследование проведено для большего количества моделей. Количество моделей в наборе изменялось от 10 до 60 с шагом 5. Результаты обработаны методами дисперсионного анализа.

В качестве показателя эффективности методики выбран показатель относительного уменьшения среднего максимального отклонения от матожидания загруженности:

я=Ьср-КСР *100о/о (,2)

Определена логарифмическая зависимость точности оценивания от мощности базы моделей (рис. 10), на основе которой сформулирован вывод о достаточности порядка 40 моделей для достижения пригодной точности оценивания.

А%

20

-ТЮМ-Конвертер

Рисунок 10

20 30 40 50 60

- Точность оценивания загруженности элементов КИВС в зависимости от увеличения мощности базы МС

Эффект от внедрения методики в цикл оперативно-технического управления при использовании 40 моделей приведен в таблице 1.

Таблица 1 - Эффект алгоритма для различных элементов КИВС

Элементы КИВС

Сервер

4,981

2,394

4,392

2,025

Маршрутизатор

5,793

1,342

5,211

1,412

11,8 10,04

ТОМ-Конвертер

10,65

4,928

9,601

3,943

9,8

Таким образом, экспериментально подтверждена гипотеза об увеличении точности оценивания при расширении модельной базы оценки. Найдены аппроксимирующие зависимости увеличения точности оценивания в зависимости от мощности базы моделей для различных типов элементов КИВС. Определен достаточный предел мощности базы моделей.

В ЗАКЛЮЧЕНИИ перечислены основные результаты диссертационной работы. Сформулированы предложения по применению полученных результатов.

В ПРИЛОЖЕНИЯХ приведены данные мониторинга и матрицы измерений, перечень контролируемых параметров элементов КИВС, модели оценивания загруженности элементов КИВС.

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ ДИССЕРТАЦИОННОЙ РАБОТЫ.

1. Решена научная задача разработки прикладного метода повышения эффективности управления промышленным предприятием за счет повышения точности оценивания загруженности элементов КИВС в условиях ограниченного временного и вычислительного ресурса. Достоверность результатов доказана для крупных распределенных промышленных предприятий, работающих в области приборостроения и обладающими системами сбора и обработки данных, имеющих модульную структуру. Предмет исследования диссертации совпадает с п.8 области исследований паспорта специальности 05.13.06 - «Формализованные методы анализа, синтеза, исследования и оптимизация модульных структур систем сбора и обработки данных в АСУТП, АСУП, АСУПП и др.» и с п. 13 - «Теоретические основы и прикладные методы анализа и повышения эффективности, надежности и живучести АСУ на этапах их разработки, внедрения и эксплуатации».

2. Проведен анализ процесса оценивания загруженности элементов КИВС, выделены его значимые свойства, которыми являются результативность и эффективность, определяемые по показателям точности результата, времени оценивания, стоимости процесса и рисков результата оценивания.

3. Разработана математическая модель процесса оценивания загруженности элементов КИВС в управлении промышленным предприятием на основе базы моделей свертки, позволяющая повысить точность оценивания путем выбора наиболее адекватной МС. Случайная природа множества контролируемых параметров КИВС, позволяет считать распределение отклонения результата оценивания нормальным, следовательно, результат оценивания находится как математическое ожидание оценок, полученных по всей совокупности моделей свертки, исключая аномальные результаты по отдельным моделям, а также учитывая ранг моделей. Полученный результат используется для корректировки ранга моделей.

4. Разработан алгоритм обработки данных процесса оценивания загруженности элементов КИВС в управлении промышленным предприятием на основе базы МС, позволяющий добиться более эффективного использования имеющегося вычислительного ресурса при расчете загруженности КИВС за счет представления моделей свертки алго-

ритмами с максимальными ускорением и коэффициентом использования. Методы поиска критического пути и разрыва циклических связей в графе вычислительной задачи, а также сетевого планирования позволяют добиться минимизации стоимости процесса оценивания загруженности элементов КИВС.

5. Разработана методика оценивания загруженности элементов КИВС в управлении промышленным предприятием, учитывающая высокую гетерогенность современных вычислительных систем. Разработан исследовательский стенд, основой которого является макет программно-аппаратного комплекса оценивания загруженности элементов КИВС. Функциональной задачей макета является создание информационного сервиса, состоящего из агентов, конфигураторов, хранилища проектов, вычислительного ядра и мониторинговых систем. Информационный сервис способен частично выполнять функции MES - систем, такие как контроль состояния, распределение ресурсов и анализ производительности. Использование открытых стандартов позволит интегрировать предлагаемое решение с уже существующим программным обеспечением стандарта MES.

6. Найдены аппроксимирующие зависимости увеличения точности оценивания в зависимости от мощности базы моделей для различных типов элементов КИВС. Определен достаточный предел мощности базы моделей, составляющий 40 моделей. Экспериментально установлено, что при расширении модельной базы процесса оценивания загруженности элементов КИВС увеличение точности составляет 10%.

ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

В ведущих рецензируемых научных изданиях, определенных Высшей аттестационной комиссией:

1. Миронов, В.М. Моделирование процесса вычисления интегральных показателей в АСУП как процесса преобразования ресурсов на основе потоковой сети Петри [Текст]/ В.М. Миронов // Системы управления и информационные технологии, 1.1(43), 2011.-е. 155-158

2. Миронов, В.М. Алгоритмы повышения качества оценивания производительности корпоративной информационно-вычислительной системы АСУП [Текст]/ В.М. Миронов, О.В. Тараканов // Информационные системы и технологии, № 5 (67) с.121-128. 2011 г. (доля участия автора — 60%)

3. Миронов, В. М. Моделирование оценивания загруженности элементов корпоративной информационно-вычислительной системы АСУП [Текст]/ В.М. Миронов, О.В. Тараканов // Информационные системы и технологии, № 2 (70) с.112-119, 2012 г. (доля участия автора - 55%)

На научно-технических конференциях всероссийского и межведомственного уровня:

4. Миронов, В.М. Вычисление интегральных показателей функционирования предприятия как процесс преобразования информационного ресурса [Текст]/ В.М. Миронов, О.В. Тараканов // Актуальные проблемы анализа и построения информационных систем и процессов: сборник статей Международной научно-технической конференции. — Таганрог: Издательство Технологического института ЮФУ, 2010. — С. 91-95 (доля участия автора - 50%)

5. Миронов, В.М. Разработка информационного сервиса поддержки принятия решения по управлению сложным объектом [Текст]/ В.М. Миронов, О.В. Тараканов // Информационно-вычислительные технологии и их приложения. Сборник статей XIV Меж-

дународной научно-технической конференции: /МНИЦ-ПГСХА. - Пенза: РИО ПГСХА, 2010. - С. 17-20 (доля участия автора - 60%)

6. Миронов, В.М. Оценивание функционирования корпоративной информационно-вычислительной сети как статистический процесс [Текст]/ В.М. Миронов, О.В. Тараканов // XXXIX Неделя науки СПбГПУ: материалы международной научно-практической конференции. Ч. VIII. - СПб.: Изд-во Политехи, ун-та, 2010. - С. 52-54 (доля участия автора — 65%)

7. Миронов, В.М. Подход к оцениванию производительности корпоративных информационно-вычислительных систем [Текст]/ В.М. Миронов, О.В. Тараканов // Проблемы развития технологических систем государственной охраны, специальной связи и специального информационного обеспечения: Седьмая научно-практическая конференция (Орёл, 3-4 марта 2011 г.): сборник материалов. В 10 ч. 4.4. - Орёл: Академия ФСО России, 2011 - 58-60с. (доля участия автора - 50%)

В других изданиях:

8. Миронов, В.М. Моделирование процесса вычисления интегральных показателей предприятия как процесса преобразования ресурсов [Текст]/ В.М. Миронов // Информационные технологии моделирования и управления, 2010, №6(65) — С. 711-717

Свидетельства о государственной регистрации программ для ЭВМ:

9. Миронов, В.М «Компонент EJB для расчета и хранения значений интегральных показателей функционирования предприятия «Evolite-EJB» [Текст]/ В.М. Миронов, В.К. Сансевич, C.B. Козлов // Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2010615605, 2010 г. (доля участия автора-40%)

10. Миронов, В.М «Программное средство создания (конструирования) системы мониторинга деятельности организации (предприятия) на основе сбалансированной системы показателей (Parallel Pro BSC)» [Текст]/ В.М. Миронов, В.К. Сансевич, C.B. Козлов // Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2008612967, 2008 г. (доля участия автора -50%)

Лицензия ИД №00670 от 05.01.2000 г. Подписано к печати 15 января 2013 г. Усл. печ. л.1 Тираж 100 экз. Заказ № 157

Полиграфический отдел ФГБОУ ВПО "Госуниверситет - УНИК" 302030, г. Орел, ул. Московская, 65

Оглавление.

Список сокращений и обозначений.

Введение.

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ СРЕДСТВ И МЕТОДОВ УПРАВЛЕНИЯ КОРПОРАТИВНОЙ ИНФОРМАЦИОННО-ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ СИСТЕМОЙ.

1.1. Анализ процесса управления КИВС

1.1.1. КИВС как основа автоматизации управления крупного предприятия.

1.1.2. Анализ наиболее актуальных архитектур информационно-вычислительных систем.

1.1.3. Общая схема управления КИВС как сложным организационно-техническим объектом.

1.2. Анализ методов оценивания загруженности элементов КИВС

1.2.1. Структура и состав контролируемых параметров элементов КИВС.

1.2.2. Функции цикла оперативно-технического управления КИВС.

1.2.3. Анализ проблем и недостатков существующих методов мониторинга состояния и загруженности элементов КИВС.

1.3. Общая постановка научной задачи исследования.

Выводы по главе 1.

ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА МОДЕЛИ ОЦЕНИВАНИЯ ЗАГРУЖЕННОСТИ

ЭЛЕМЕНТОВ КИВС.

2.1. Модель оценивания загруженности элементов КИВС.

2.1.1. Функциональная модель подсистемы оценивания загруженности элементов КИВС.

2.1.2. Закон распределения оценки загруженности элементов КИВС.

2.1.3. Погрешность оценивания при использовании моделей свертки.

2.2. Модель распределения вычислительных ресурсов в процессе оценивания загруженности элементов КИВС.

2.2.1. Анализ характерных особенностей МС.

2.2.2. Выбор математического аппарата для моделирования вычислительной задачи МС.

2.2.3. Моделирование вычислительной задачи МС.

2.3. Формулировка первого положения, выносимого на защиту.

Выводы по главе 2.

ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМОВ ОЦЕНИВАНИЯ ЗАГРУЖЕННОСТИ ЭЛЕМЕНТОВ КИВС.

3.1. Алгоритм оценивания загруженности элементов КИВС в управлении промышленным предприятием.

3.1.1. Свойства алгоритма оценивания загруженности элементов КИВС.

3.2. Алгоритм планирования распределения вычислительных ресурсов при оценивании загруженности элементов КИВС.

3.2.1. Представление МС в виде графа вычислений.

3.2.2. Этап поиска критического пути в графе вычислений.

3.2.3. Этап приведения графа вычислений к ациклическому виду.

3.2.4. Планирование использования вычислительных ресурсов.

3.3. Свойства алгоритма А. 1.

Выводы по главе 3.

ГЛАВА 4. РАЗРАБОТКА МАКЕТА СИСТЕМЫ ОЦЕНИВАНИЯ

ЗАГРУЖЕННОСТИ ЭЛЕМЕНТОВ КИВС

4.1. Методика оценивания загруженности элементов КИВС в управлении промышленным предприятием

4.1.1. Методика оценивания загруженности элементов КИВС в управлении промышленным предприятием и анализ требований к макету.

4.1.2. Структура макета системы оценивания

4.2. Экспериментальная оценка повышения точности оценивания при использовании базы моделей путем полунатурного эксперимента.

4.2.1. Планирование эксперимента.

4.2.2. Разработка экспериментального стенда.

4.2.3. Результаты эксперимента.

4.3. Научно-технические предложения по внедрению способа оценивания загруженности элементов КИВС.

4.3.1. Анализ области применения способа оценивания загруженности элементов КИВС.

4.3.2. Научно-технические предложения по внедрению способа оценивания загруженности элементов КИВС в систему административного управления КИВС крупных промышленных предприятий.

4.3.3. Оценка влияния предлагаемого способа оценивания загруженности на процесс управления КИВС.

Выводы по главе 4.

Актуальность темы. Автоматизация процессов управления, внедрение электронного документооборота, цифровизация информационных потоков крупных предприятий в последние 5-6 лет являются важным фактором развития российских компаний. С развитием экономики, обострением конкуренции, приборостроительные предприятия вынуждены использовать все более сложные информационные технологии в автоматизированных системах управления (АСУП, АСУТП, АСТПП), вследствие чего рынок программного обеспечения (ПО) и аппаратного обеспечения становится все более разнообразным. Вводятся новые принципы организации производства, постоянно изменяются и дополняются требования к структуре и функциональным возможностям современных автоматизированных систем управления.

Усложнение системы управления, рост требований к ее функциональным возможностям ведут к качественному и количественному росту ее обеспечивающей подсистемы -информационно-вычислительной системы (ИВС). Развитие технологий управления, повышение требований к надежности, безопасности информационных систем поднимает целый ряд вопросов, связанных с эффективным и безопасным использованием ИВС, ее развитием и модернизацией.

Современный уровень развития телекоммуникаций позволяет создавать высокопроизводительные ИВС для крупных распределенных промышленных предприятий. Это особенно актуально для территориально распределенных предприятий с незамкнутым циклом среднесерийного производства, которым необходимо поддерживать более широкие информационные связи с поставщиками и заказчиками. ИВС таких предприятий называют корпоративными (КИВС), подразумевая единое управление, большое количество вычислительных устройств (обычно более 1000) и сложность (предоставление большого числа информационных услуг).

Основным показателем ИВС, влияющим на качество предоставляемых услуг, является загруженность отдельных ее элементов. Для промышленных предприятий, обладающих малыми и средними ИБС задача оценивания загруженности элементов ИБС известна и решена в работах Кутепова В.П., Котлярова Д. В., Маркина Д. П., Воеводина В. В., Д. П. Бертсекаса, Р. Дж. Галлагера и других. Задача оценивания загруженности элементов КИВС является более сложной. Используемые в этом случае автоматизированные системы мониторинга и управления вычислительными системами (HP Open View, NetXMS и другие) собирают информацию об отдельных параметрах элементов КИВС, оставляя конечное решение о загруженности того или иного элемента ответственному лицу, что влечет за собой формирование альтернатив принимаемого решения.

Кроме того, последнее время крупные распределенные промышленные предприятия все чаще обращают внимание на возможность заменить реальные вычислительные системы виртуальными. Одним из преимуществ построения КИВС на основе виртуальных серверов является возможность более гибкой конфигурации системы и сокращение цикла развития КИВС. Все это приближает горизонт планирования развития системы, позволяет не тратить дополнительные ресурсы на создание запаса прочности. Очевидно, экономически оправданным в этих условиях является финансирование конфигурации КИВС, при которой ее элементы будут максимально загружены. Важным моментом становится не только перегруженность элементов КИВС, но и их недогруженность, как признак неэффективности финансирования. Следовательно, увеличение виртуализации КИВС требует более точного оценивания загруженности ее элементов, так как в этом случае диапазон допустимой нагрузки, лежащий между уровнем перегрузки и уровнем недогруженное™, резко сужается.

Исходя из данных положений, тема, посвященная поиску путей компенсации снижения точности оценивания загруженности элементов КИВС является актуальной.

Целесообразно осуществить обоснованный выбор моделей и методов преобразования данных мониторинга, обеспечивающих снижение ошибки оценивания загруженности элементов КИВС, пригодных для создания системы оценивания, позволяющей повысить адекватность принимаемых решений в цикле оперативно-технического управления.

Степень разработанности проблемы. Проблема адекватного оценивания загруженности элементов КИВС поднималась в трудах Кутепова, Котлярова, Маркина, Лавренюк, Перевозчиковой, Бертсекаса, Галлагера. Однако авторами учитывается ограниченный набор показателей, что создает предпосылки к росту ошибки оценивания при усложнении элементов КИВС и увеличении числа контролируемых параметров. Перспективным направлением в этом случае является создание теоретических основ построения системы оценивания загруженности, способной учитывать рост числа контролируемых параметров. При работе над диссертацией были изучены коллективные труды и отдельные монографии российских и зарубежных авторов, посвященные вопросам автоматизированного управления, алгоритмизации, параллельным и распределенным вычислениям.

Цель и задачи исследования: повысить точность оценивания загруженности элементов КИВС в управлении промышленным предприятием в цикле оперативно-технического управления при сохранении ресурсоемкости и оперативности процесса оценивания.

В диссертации поставлены следующие исследовательские задачи:

1. Провести анализ процесса оценивания загруженности элементов КИВС в управлении промышленным предприятием, выделить его значимые свойства.

2. Разработать математическое описание процесса оценивания загруженности элементов КИВС в управлении промышленным предприятием на основе базы методов преобразования данных мониторинга загруженности (далее - моделей свертки (МС)), позволяющее повысить точность оценивания путем выбора наиболее точной МС.

3. Разработать способы и приемы оценивания загруженности элементов КИВС в управлении промышленным предприятием на основе базы МС, включающий процедуру представления МС в виде задачи для параллельных вычислений, формирующую план распределения вычислительных ресурсов при расчете МС.

4. Разработать методику применения разработанных способов и приемов оценивания загруженности элементов КИВС в управлении промышленным предприятием в цикле оперативно-технического управления.

Объект исследования: процесс оценивания загруженности элементов КИВС в управлении промышленным предприятием.

Предмет исследования: модели и алгоритмы обработки данных процесса оценивания загруженности элементов КИВС в управлении промышленным предприятием.

При написании работы в методологическом плане применялись положения теории управления, математической статистики, теории параллельных и распределенных вычислений.

Гипотеза исследования заключается в предположении о том, что точность оценивания загруженности элементов КИВС может быть повышена за счет увеличения количества методов преобразования данных мониторинга, используемых для получения оценки.

Научная новизна:

1. Математическая модель процесса оценивания загруженности элементов КИВС в управлении промышленным предприятием, базирующаяся на методах параллельных и распределенных вычислений, отличающаяся новой параллельной структурой обработки данных о загруженности элементов КИВС и процедурой выбора оценки с наименьшей погрешностью.

2. Алгоритм обработки данных процесса оценивания загруженности элементов КИВС в управлении промышленным предприятием, основанный на распараллеливании вычислений по частным моделям свертки, отличающийся процедурами формирования массива МС, оперативного управления вычислением по критерию достаточности времени счета и процедурой выбора наиболее точной оценки по эвклидову расстоянию от арифметического центра пространства оценок.

3. Методика оценивания загруженности элементов КИВС в управлении промышленным предприятием в модульной структуре системы обработки данных, базирующаяся на параллельной структуре процесса вычислений, построенной по оригинальному алгоритму, обеспечивающая обоснованный выбор наиболее точной оценки.

Положения, выносимые на защиту:

1. Математическая модель процесса оценивания загруженности элементов КИВС в управлении промышленным предприятием.

2. Алгоритм обработки данных процесса оценивания загруженности элементов КИВС в управлении промышленным предприятием.

3. Методика оценивания загруженности элементов КИВС в управлении промышленным предприятием.

Научная значимость полученного решения заключается в обосновании условий рационального применения механизма использования МС для оперативного оценивания загруженности элементов КИВС в управлении промышленным предприятием, отличающегося от известных решений снятием верхнего ограничения на мощность множества применяемых МС.

Практическая значимость результатов диссертационной работы заключается в реализации алгоритма и методики оценивания загруженности элементов КИВС в управлении промышленным предприятием в виде макета программно-аппаратного комплекса оценивания загруженности элементов КИВС, подтвержденного двумя Свидетельствами о государственной регистрации программ для ЭВМ.

Материалы и обобщения, содержащиеся в диссертации, могут быть полезны для подсистемы оценивания текущей загруженности элементов корпоративных информационно-вычислительных систем. Их применение позволит повысить эффективность использования вычислительных ресурсов при решении ресурсоемких задач управления, информационного обмена между филиалами, а также таких задач как моделирование и прогнозирование развития предприятия и рынков.

Предполагается, что внедрение предложенного алгоритма оценивания, позволит повысить результативность оценки более чем на 10% в зависимости от полноты базы моделей. При этом время принятия решения в оперативном цикле управления и дополнительный расход вычислительного ресурса КИВС не выйдет за рамки допустимых значений.

Практические результаты диссертационного исследования в виде макета системы оценивания приняты в опытную эксплуатацию в систему административного управления КИВС ОАО «Измеритель», г. Смоленск.

Апробация. Основные положения и результаты работы были доложены и обсуждены на Международной научно-технической конференции «Актуальные проблемы анализа и построения информационных систем и процессов» (г. Таганрог, 2010 г.), XIV Международной научно-технической конференции «Информационно-вычислительные технологии и их приложения» (г. Пенза, 2010 г.), международной научно-практической конференции «XXXIX Неделя науки СПбГПУ» (г. Санкт-Петербург, 2010 г.), 7-й научно-практической конференции «Проблемы развития технологических систем государственной охраны, специальной связи и специального информационного обеспечения» (г. Орел, 2011 г.)

По теме исследования автором подготовлены и опубликованы 8 статей и докладов, из них 3 - в журналах, рекомендованных Министерством Образования и Науки РФ.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав и заключения. Диссертация содержит 164 страницы, 29 рисунков, 4 таблицы, 3 приложения. Список литературы содержит 118 наименований.

Выводы по главе 4.

1. Разработана методика оценивания загруженности элементов КИВС в управлении промышленным предприятием, на основе которой, а также на основе современных требований к программному обеспечению были обоснованы требования к макету программно-аппаратного комплекса оценивания загруженности элементов КИВС в управлении промышленным предприятием.

2. Разработан макет программно-аппаратного комплекса оценивания загруженности элементов КИВС, учитывающий высокую гетерогенность современных КИВС. При разработке использованы наиболее перспективные технологии, такие как кроссплатформенные языки программирования (JAVA, С#), язык разметки для хранения структурированной информации XML, протокол взаимодействия SOAP, используемый для реализации удаленного вызова процедур (RPC) и организации распределенных вычислений на основе MPI, технология веб-приложения для реализации интерфейса пользователя.

3. Функциональной задачей макета является создание информационного сервиса, состоящего из агентов, конфигураторов, хранилища проектов, вычислительного ядра и мониторинговых систем. Информационный сервис способен частично выполнять функции контроля

•> i ' ' * t » i ' 1 ' •< состояния и распределение ресурсов и анализа производительности MES -систем. Использование открытых стандартов позволит интегрировать предлагаемое решение с уже существующим программным обеспечением стандарта MES.

4. Для распределения вычислительного ресурса требуется иметь данные о загруженности вычислительной системы при выполнении текущих задач и о резерве ее производительности, доступном для распределения при повышении нагрузки. Использование алгоритма оценивания загруженности в цикле оперативно-технического управления вычислительной системой позволит более рационально использовать резервный вычислительный ресурс.

4. Найдены аппроксимирующие зависимости увеличения точности оценивания в зависимости от мощности базы моделей для различных типов элементов КИВС. Определен достаточный предел мощности базы моделей, составляющий 40 моделей. Экспериментально установлено, что при расширении модельной базы процесса оценивания загруженности элементов КИВС увеличение точности составляет 10%.

5. В процессе выполнения работы макет системы оценивания был принят в опытную эксплуатацию в составе системы автоматизированного управления ОАО «Измеритель», о результатах чего получены соответствующие акты. Основной проблемой при внедрении стало решение задач связанных с адаптацией различного программного обеспечения для взаимодействия через общую систему управления. В рамках решения этих задач были разработаны программные реализации адаптеров для сопряжения с общим интерфейсом взаимодействия на основе XML.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В работе выполнен анализ наиболее распространенных архитектур современной корпоративной информационно-вычислительной системы крупного промышленного предприятия, возможных путей ее развития. Дана характеристика процесса управления КИВС как сложным объектом. Проанализирован цикл оперативно-технического управления, выделены его основные этапы и функции. Проведен анализ проблем и недостатков существующих методов оценивания состояния и загруженности элементов КИВС.

Дана характеристика процессу оценивания загруженности элементов КИВС, определены его значимые свойства.

Разработана математическая модель процесса оценивания загруженности элементов КИВС в управлении промышленным предприятием на основе базы моделей свертки. Случайная природа множества контролируемых параметров КИВС, а также независимость моделей свертки позволяют считать распределение отклонения результата оценивания нормальным, следовательно, критерием точности результата оценивания является близость к математическому ожиданию оценок, полученных по всей совокупности моделей свертки, исключая аномальные результаты, а также учитывая ранг моделей свертки. Данный критерий также используется для корректировки ранга моделей.

Модель свертки рассматривается как вычислительная задача, которая описывается направленным графом порядка выполнения подзадач. Обобщенная модель вычислительной задачи учитывает начальные процедуры перевода качественных параметров в количественные, множество потоков преобразования обратного направления, множество потоков перекрестного влияния этапов вычисления. Параллельные формы графа алгоритма определяют запас параллелизма в алгоритме и наиболее рациональные формы его реализации на конкретном компьютере параллельной архитектуры.

Алгоритм, представляющий модель свертки, характеризуется ускорением и коэффициентом использования процессоров. Используя алгоритмы с максимальными ускорением и коэффициентом использования можно добиться минимизации стоимости процесса оценивания загруженности элементов КИВС. Методы поиска критического пути и разрыва циклических связей в графе вычислительной задачи, а также сетевого планирования позволяют добиться более эффективного использования имеющегося вычислительного ресурса.

На основе математической модели разработан алгоритм обработки данных процесса оценивания загруженности элементов КИВС в управлении промышленным предприятием. Он является корректным, его погрешность определяется максимальной погрешностью МС, входящих в базу моделей. Алгоритм оценивания относится к классу «легких» и вычислительно устойчивых.

Алгоритм обработки данных процесса оценивания содержит алгоритм распределения вычислительных ресурсов, который является корректным при условии корректности модели свертки, вычислительная задача которой является исходными данными для распределения. Точность, сложность и устойчивость алгоритма определяются математическими соотношениями модели свертки. Задачей алгоритма является обеспечение баланса загруженности вычислительных приборов на стадии оценивания объекта управления. Использование алгоритма позволяет минимизировать число задействованных вычислителей и увеличить коэффициент их загрузки.

На основе алгоритма обработки данных процесса оценивания разработана методика оценивания загруженности элементов КИВС в управлении промышленным предприятием. Учитывая современные требования к распределенному программному обеспечению, обоснован структурнофункциональный состав макета программно-аппаратного комплекса оценивания загруженности элементов КИВС.

Разработан макет программно-аппаратного комплекса, реализующий методику оценивания и учитывающий высокую гетерогенность современных вычислительных систем. Функциональной задачей макета является создание информационного сервиса, состоящего из агентов, конфигураторов, хранилища проектов, вычислительного ядра и мониторинговых систем. Информационный сервис способен частично выполнять функции контроля состояния и распределение ресурсов и анализа производительности MES - систем. Использование открытых стандартов позволит интегрировать предлагаемое решение с уже существующим программным обеспечением стандарта MES.

Найдены аппроксимирующие зависимости увеличения точности оценивания в зависимости от мощности базы моделей для различных типов элементов КИВС. Определен достаточный предел мощности базы моделей, составляющий 40 моделей. Экспериментально установлено, что при расширении модельной базы процесса оценивания загруженности элементов КИВС увеличение точности составляет 10%.

Результатом проведенного исследования является модель, алгоритм и методика оценивания загруженности элементов КИВС в управлении промышленным предприятием, обеспечивающие повышение точности оперативной обработки данных процесса оценивания в цикле оперативно-технического управления при фиксированном использовании вычислительного ресурса.

Научная новизна:

1. Математическая модель процесса оценивания загруженности элементов КИВС в управлении промышленным предприятием, базирующаяся на методах параллельных и распределенных вычислений, отличающаяся новой параллельной структурой обработки данных о загруженности элементов КИВС и процедурой выбора оценки с наименьшей погрешностью.

2. Алгоритм обработки данных процесса оценивания загруженности элементов КИВС в управлении промышленным предприятием, основанный на распараллеливании вычислений по частным моделям свертки, отличающийся процедурами формирования массива МС, оперативного управления вычислением по критерию достаточности времени счета и процедурой выбора наиболее точной оценки по эвклидову расстоянию от арифметического центра пространства оценок.

3. Методика оценивания загруженности элементов КИВС в управлении промышленным предприятием в модульной структуре системы обработки данных, базирующаяся на параллельной структуре процесса вычислений, построенной по оригинальному алгоритму, обеспечивающая обоснованный выбор наиболее точной оценки.

Теоретические положения и созданные на их основе модель и алгоритм разработаны с использованием теоретических и экспериментальных методов исследования. Решение задачи, поставленной в работе, стало возможным благодаря известным достижениям таких научных дисциплин как математический анализ, математическая статистика, кибернетика, теория оптимизации и планирование эксперимента и не противоречит их положениям.

Научная значимость полученного решения заключается в обосновании условий рационального применения механизма использования МС для оперативного оценивания загруженности элементов КИВС в управлении промышленным предприятием, отличающегося от известных решений снятием верхнего ограничения на мощность множества применяемых МС.

Практическая ценность результатов диссертационной работы обусловлена реализацией алгоритма и методики оценивания загруженности элементов КИВС в управлении промышленным предприятием в виде макета программноаппаратного комплекса оценивания загруженности элементов КИВС, подтвержденного двумя Свидетельствами о государственной регистрации программ для ЭВМ.

На основе результатов эксперимента сформулированы научно-технические предложения для модернизации системы административного управления КИВС крупных приборостроительных предприятий. Применение подсистемы оценивания текущей загруженности элементов КИВС позволило повысить эффективность использования вычислительных ресурсов при решении ресурсоемких задач управления, что подтверждено результатами эксперимента.

Направлением дальнейших исследований является разработка теоретической базы для создания универсального информационного сервиса оценивания состояния объекта управления, создание условий для его технической реализации.

1. Поспелов Д.А. Ситуационное управление: теория и практика. -М.:Наука.-Гл. ред. физ.-мат. лит., 1986.-288 с.

2. Финаев В.И., Пушнин A.B. Информационное обеспечение систем управления Текст. Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2001. - 91 с.

3. Большой энциклопедический словарь: в 2 т. / гл. ред. А. М. Прохоров. — М.: Сов. энцикл., 1991. —2 т.

4. ГОСТ 34.003-90 Автоматизированные системы. Термины и определения.

5. Масликов В.И. Универсумная методика разработки АСУ предприятия Текст. // Программные продукты и системы. 2009. №3. с. 64-67.

6. Потапова Т. Б. Аксиомы интеграции АСУТП и АСУП Текст. //Автоматизация в промышленности. 2003. №9. с. 31-35.

7. Яковис Л.М. Многоуровневое управление производством (состояние, проблемы, перспективы) Текст. // Автоматизация в промышленности. 2009. №9.

8. Мамиконов А.Г. Управление и информация. М.: Наука, 1975.-184 с.

9. Кукушкин A.A. Теоретические основы автоматизированного управления. Часть 2. Основы управления и построения автоматизированных информационных систем: Пособие. Орел: ВИПС, 1999. -209 с.

10. Мусаев A.A., Шерстюк Ю.М. Автоматизация диспетчеризации производственных процессов промышленных предприятий Текст. // Автоматизация в промышленности. 2003. №9. с. 36-43.

11. И. Марко Д. ИТ архитектура организации: SOA и управление информационными потоками// Матер, сайт. ЬИр://ефпеш8.ги/с1ос1793.Мш1.

12. Кустов Н.Т. Администрирование информационно-вычислительных сетей: Учебное пособие. Томск: Томский государственный университет, 2004, -247 с.

13. Олифер В.Г. Стратегическое планирование сетей масштаба предприятия. М.: Центр информационных технологий, 2000, - 680 с.

14. Кульгин М.В. Технологии корпоративных сетей. Энциклопедия. -Спб.: Питер, 2000, 704 с.

15. Кульгин М.В. Практика построения компьютерных сетей. Спб.: Питер, 2001.-220 с.

16. Технологии корпоративного управления http://www.iteam.ru/publications/it/section91/article3182/

17. Созвездие информационных технологий http://www.lynx.ru/decisions/dbcenter/basis

18. Куо Б. Теория и проектирование цифровых систем управления: Пер. с англ. М.: Машиностроение, 1986. - 448 е.: ил.

19. Ларинов, А. М. Вычислительные комплексы, системы и сети Текст. / А. М. Ларинов, С. А. Майоров, Г. И. Новиков. Ленинград.: Энергоатомиздат: Ленинградское отделение, 1987., - 178 с

20. Рей У. Методы управления технологическими процессами. М.: Мир,1983.

21. Методы оптимизации в теории управления: Учебное пособие / И. Г. Черноруцкий. — СПб.: Питер, 2004. — 256 с: ил.

22. Растригин Л. Л., Маджаров Н. Е. Введение в идентификацию объектов управлениям.: Энергия, 1977.

23. Растригин Л. Л. Современные принципы управления сложными объектами. М.: Сов.радио, 1980.

24. Олифер В. Г., Олифер Н. А. Компьютерные сети. Принципы, технологии, протоколы Спб.: Питер, 2001. - 672с.: ил.

25. Богданов А.В., Корхов В.В., Мареев В.В., Станкова Е.Н. Архитектуры и топологии многопроцессорных вычислительных систем. Курс лекций. Учебное пособие //— М.: ИНТУИТ.РУ «Интернет-Университет Информационных Технологий», 2004. — 176 с.

26. Абросимов Л.И. Основные положения теории производительности вычислительных сетей // Вестник МЭИ. 2001 №4.С. 70-75

27. Проблемы вычислений в распределенной среде: организация вычислений в глобальных сетях // Труды ИСА РАН / под. ред. Емельянова С.В., Афанасьева А.П. М.: РОХОС, 2004.

28. Хританков А.С. Модели и алгоритмы балансировки нагрузки. Модели коллектива вычислителей. Модели с соперником // Информационные Технологии и Вычислительные Системы. 2009. №2. - с. 65-80.

29. Тараканов О. В., Миронов В. М. Моделирование оценивания загруженности элементов корпоративной информационно-вычислительной системы АСУП // Информационные системы и технологии, № 2 (70) с.112.

30. Amdahl G.M. Validity of the single processor approach to achieving large scale computing capabilities // Proc/ AFIPS Conference. vol 30, April 1967. - p. 483-485.

31. Хорошевский B.E. Архитектура вычислительных систем: Учеб. пособие для вузов. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2005.

32. Hoffman Alan J., Singleton Robert R. Moore graphs with diameter 2 and 3 // IBM Journal of Research and Development. 1960. - vol. 5, no. 4. - p. 497-504.

33. Maekawa M. Optimal processor interconnection topologies // In Processing of the 8th Annual Symposium on Computer Architecture (Minneapolis, Minnesota, United States, May 12-14, 1981). Los Alamitos, CA: IEEE Computer Society Press. - 1981,-pp. 171-185.

34. Kotsis G. Interconnection Topologies for Parallel Processing Systems // In Proc. Of Parallele Systeme undAlgorithmen. 1993.

35. Flynn M., Some Computer Organizations and Their Effectiveness // IEEE Trans. Comput. 1972. - vol. C-21. -p. 948.

36. Darema F., George D.A., NortonV.A., Pfister G.F. A single-program-multiple-data computational model for epex/fortran // Parallel Computing/ 1988. -vol.7, pp. 11-24.

37. Воеводин B.B., Воеводин Вл.В. Параллельные вычисления. СПб.: БХВ-Петербург, 2002.

38. Yan Y., Zhang X., Song Y. An Effective Perfomance Prediction Model for Parallel Computing on Non-dedicated Heterogeneous Networks of Workstations // J. of Parallel and Distributed Computing. 1996. -vol.38, no. 1. -p. 63-80.

39. Хританков A.C. Модели и алгоритмы распределения нагрузки. Алгоритмы на основе сетей СМО // Информационные технологии и вычислительные системы. 2009. - №3. - с. 33-48.

40. Абросимов Л.И. Основные положения теории производительности вычислительных сетей // Вестник МЭИ. 2001 №4.С. 70-75

41. Логинов И.В. Методы и алгоритмы планирования вычислений в распределенных системой с нестационарной входной нагрузкой Текст. / И.В. Логинов, Е.В. Лебеденко // Системы управления и информационные технологии, 2009. № 2.1(36). с. 157-162.

42. Коваленко, В. Н. Метод опережающего планирования для grid Текст. / В. Н. Коваленко, Е. И. Коваленко, Д. А. Корягин, Э. 3. Любимский. М.: ИПМ им. М. В. Келдыша РАН, 2005. - 33 с.

43. Сысоев С. С. Рандомизированные алгоритмы стохастической оптимизации и их применение для повышения эффективности работы вычислительных комплексов и сетей: дис. канд. физ.-мат. наук : 05.13.11 : -Санкт-Петербург, 2005. 80 с.

44. Buyya R., Sulistio A. Service and Utility Oriented Distributed Computing Systems: Challenges and Opportunities for Modeling and Simulation Communities,

45. Keynote Paper, Proceedings of the 41th Annual Simulation Symposium (ANSS-41, IEEE CS Press, Los Alamitos, CA, USA), April 14-16, 2008, Ottawa, Canada.

46. Якобовский, M. В. Распределенные системы и сети. Учебное пособие Текст. М.: МГТУ «Станкин», 2000. - 118 е., ил.

47. Миков А. И., Замятина Е. Б., Осмехина К. А. Метод динамической балансировки процессов имитационного моделирования Текст. // Методы и средства обработки информации. Труды второй Всероссийской научной конференции. М: Изд-во МГУ, 2005. - С. 472-477.

48. Миронов В.М. Моделирование процесса вычисления интегральных показателей в АСУП как процесса преобразования ресурсов на основе потоковой сети Петри// Системы управления и информационные технологии, 1.1(43), 2011.-С. 155-158.

49. Методология структурного системного анализа и проектирования SADT: пер. с англ./Д.А. Марка, К. МакГоун. -М.: Метатехнология, 1993.

50. Швец В. К вопросу определения результативности и эффективности СМК // Стандарты и качество. 2005. - №5

51. В.Н. Волкова, A.A. Денисов. Основы теории систем и системного анализа: Учебник для студентов вузов, обучающихся по специальности «Системный анализ и управление». Изд. 2-е, перераб. и доп. СПб.:Изд-во СПбГТУ, 2001. 512 с.

52. П. В. Новицкий, И. JI. Зограф, В. С. Лабунец. Динамика погрешностей средств измерений. Л.: Энергоатомиздат, 1990.

53. М. В. Бочков, Е. И. Новиков, О. В. Тараканов. Проектирование автоматизированных систем обработки информации и управления : курс лекций под ред. М. В. Бочкова. Орел: Академия ФСО России, 2007. - 406 с.

54. Ж. Ф. Кудряшова, С. Г. Рабинович. Методы обработки результатов наблюдений при косвенных измерениях. Л.: Энергия, 1975. С. 3-58.

55. Moore R.E. The automatic analysis and control of error in digital computation based on the use of interval numbers. Error in Digital Computation. Vol. 1. Wiley, New York, 1965.

56. А.А.Самарский, А.В.Гулин. Численные методы. Москва «Наука»,1989.

57. Хританков А.С. Оценка производительности распределенных вычислительных комплексов на основе модели эталонных систем. Диссертация. Специальность 05.13.01. Москва-2010.

58. Culler D., Karp R., Patterson D., Sahay A., Schauser К. Е., Santos Е., Subramonian R., von Eicken Т. LogP: towards a realistic model of parallel computation // SIGPLAN Not. vol. 28, no. 7 (Jul. 1993). -p. 1-12

59. Valiant L. G. A bridging model for parallel computation // Commun .ACM. -vol. 33, no. 8 (Aug 1990).-p. 103-111

60. Bosque J. L., Pastor L. A Parallel Computetional Model for Heterogeneous Clusters II IEEE Trans. Parallel Distrib. Syst. vol. 17, no. 12 (Dec. 2006). - pp. 1390-1400

61. Drozdowski M. Scheduling for Parallel Processing. (s.l.): Springer, 2009.-388 p.

62. Robertazzi T. G. Networks and Grids: Technology and Theory. New York: Springer, 2007

63. Dharadwaj V., Ghose D., Robertazzi T. G. Divisible Load Theory: A new Paradigm for Load Scheduling in Distributed Systems // Cluster Computing. = vol. 6, no. l(Jan. 2003).-pp. 7-17.

64. Крамер Г. Математические методы статистики. 2-е изд. - М.:Мир, 1975.-648 с.

65. Muthukrishnan S., Rajamaran R. An Adversial Model for Distributed Dynamic Load Balancing // In Proceedings of the 10th Annual ACM Symposium of Parallel Algorithms and Architectures. June 1998. - pp. 47-54.

66. Anshelevich E., Kempe D., Kleinberg J. Stability of Load Balancing Algorithms in Dynamic Adversarial Systems // in proceedings of the Thirty-Fourth Annual ACM Symposium on theory of Computing. 2002. - pp. 399-406.

67. Adve V.S., Vernon M. K. Parallel program performance prediction using deterministic task graph analysis // ACM Trans. Comput. Syst. 2004. - vol. 22, no. 1 (Feb. 2004). - pp. 94-136.

68. Kwok Y., Ahmad I. Static scheduling algorithms for allocating directed task graphs to multiprocessors // ACM Comput. Surv. vol. 31, no. 4 (Dec. 1999). - pp. 406-471.

69. Lee Y. C., Zomaya A. Y. Practical Scheduling of Bag-of-Tasks Applications on Grids with Dynamic Resilience // IEEE Trans. Comput. vol. 56, no. 6 (Jun. 2007).-pp. 815-825

70. Herath J., Yamaguchi Y., Saito N., Yuba T. Dataflow Computing Models, Languages, and Machines for Intelligence Computations // IEEE Trans. Softw. Eng. -vol. 14, no. 12 (Dec. 1988).-pp 1805-1828.

71. Миронов B.M. Моделирование процесса вычисления интегральных показателей в АСУП как процесса преобразования ресурсов на основе потоковой сети Петри// Системы управления и информационные технологии, 1.1(43), 2011.-С. 155-158.

72. Прицкер А. Введение в имитационное моделирование и язык СДАМ II: Пер. с англ. -М.: Мир, 1987. 646с.

73. Braeunnl Т. Parallel Programming. An Introduction.- Prentice Hall, 1996.

74. Parallel and Distributed Computing Handbook. / Ed. A.Y. Zomaya. -McGraw-Hill, 1996.

75. Quinn M. J. Designing Efficient Algorithms for Parallel Computers. -McGraw-Hill, 1987

76. Dimitri P. Bertsekas, John N. Tsitsiklis. Parallel and Distributed Computation. Numerical Methods. Prentice Hall, Englewood Cliffs, New Jersey, 1989.

77. Окороков В. В., Коэффициент использования оборудования и прибыльность производства / Полимерные материалы 2010 г., № 1.

78. Ахо A.B., Хопкрофт Дж., Ульман Д.Д. Структуры данных и алгоритмы. Пер. с англ. М: Изд. дом "Вильяме", 2001. - 384 с.

79. Амосов A.A., Дубинский Ю.А., Копченова Н.В. Вычислительные методы для инженеров: Учеб. пособие. М.: Высш. шк., 1994. - 544.: ил.

80. Миронов В.М. Моделирование процесса вычисления интегральных показателей в АСУП как процесса преобразования ресурсов на основе потоковой сети Петри// Системы управления и информационные технологии, 1.1(43), 2011.-С. 155-158.

81. Мурата Т. Сети Петри: Свойства, анализ, приложения // ТИИЭР, апрель 1989. 77. - № 4. - С. 41 - 85.

82. Захаров Н. Г. , Рогов В. Н. Синтез цифровых автоматов: Учебное пособие / Н. Г. Захаров, В. Н. Рогов. Ульяновск: УлГТУ, 2003.

83. Горбатов В.А. Дискретная математика: Учеб. для студентов втузов / В.А. Горбатов, А.В. Горбатов, М.В. Горбатова. М.: ООО «Издательство ACT»: ООО «Издательство Астрель», 2003. - 447, 1. е.: ил. - (Высшая школа).

84. Басакер Р., Саати Т. Конечные графы и сети., перевод с английского, Главная редакция физико-математической литературы изд-ва «Наука», Москва, 1973, 368 стр.

85. XML Schema Part 0: Primer Second Edition

86. Материалы W3С-консорциума об XML-технологии. -http://www.w3 .org/TR/, http://www.citforum.ru/internet/xml.shtml.

87. Шуленин, А. Встроенные средства поддержки XML в SQL Server 2000 с точки зрения задачи интеграции бизнес-приложений. Доклад на конференции «Корпоративные Базы Данных 2001».- М, 2001.

88. Кимбро Стэйкин. Знакомство с естественными XML-базами данных. Пер. с aHra.http://www.raleigh.ru/XML/2002/nxmldb.php

89. Ли Доддз. XML и базы данных? Доверьтесь своей интуиции. Пер. с aHra.http://www.iso.ru/cgi-bin/main/journal.cgi?dowhat=details&id=206

90. Comprehensive Aggregate Internet Usage Statistics http://www.statowl.com

91. ANSMSA-95.00.01-2000, Enterprise-Control System Integration Part 1: Models and Terminology.

92. Пиза Н.Д. Исследование эффективности применения параллельных вычислительных систем для моделирования движения космического аппарата Текст. // Радиоэлектроника. Информатика. Управление. № 1. 2003. с. 98-104.

93. Смелянский Р. Л. Проблемы разработки и анализа функционирования встроенных систем реального времени Текст. // сборниктрудов конференции «Методы и средства обработки информации 2003». 2003. с. 57-72.

94. Васильченко Д.И. Моделирование и анализ вычислительной сети предприятия Текст. // Системы управления и информационные технологии: меж-вуз. Сборник научных трудов. 2001. с. 93-98.

95. Нефедов А.Н. Об одном подходе к распределенному моделированию дискретно-событийных систем Текст. // Программные продукты и системы. 2009. №1. с. 104-106.

96. Casanova Н., Legrand A., Quinson М. SimGrid: a Generic Framework for Large-Scale Distributed Experiments. Computer Modeling and Simulation, 2008. UKSIM 2008. Tenth International Conference on Volume, 2008 Page(s): 126 -131.

97. Hafeez M., Samar A., Stockinger H. A Data Grid Prototype for Distributed Data Production in CMS. VII International Workshop on Advanced Computing and Analysis Techniques in Physics Research (ACAT) 2000. 3 p.

98. Yih Ping Luh; Shean-Shyong Chiou; Jau-Woie Chang Design of distributed control system software using client-server architecture // Industrial Technology, 1996., Proceedings of The IEEE International Conf. on Volume , Issue , 1996 p. 348 -350.

99. Автоматизированная система управления полунатурными и натурными экспериментальными стендами: свидетельство о государственной регистрации программ для ЭВМ № 2008610707 / В.Г. Гришаков, Д.В. Христенко, И.В. Логинов, заявлен. № 2007615101 от 12.12.2007.

100. ANSI/ISА-95.00.01 -2000, Enterprise-Control System Integration Part 1: Models and Terminology.

101. Бредихин С. В., Тиунова Е. М., Хуторецкий А. Б. Ценовое согласование спроса и предложения при распределении мощности многопроцессорной системы Текст. // Сиб. журн. индустр. матем., 2007, 10:3, 20-28.

102. Топорков В.В., Топоркова А.С., Целищев А.С. Стратегии коалокации для решения больших задач в распределенных средах Текст. // Сборник трудов конференции «Научный сервис в сети интернет 2008». 2008. с. 3-6.

103. КНе Т., Straub F. Integrating SNMP Agents with XML-based Management Systems. Technical University of Braunschweig. 2004-04-1. (Paper No.352). 16 p.

104. Tagato, H.; Kiriha, Y.; Nakai, S. Hardware-oriented TMN systems. Network Operations and Management Symposium, 1998. NOMS 98., IEEE Volume 2, Is-sue , 15-20 Feb 1998 Page(s):692 695 vol.2.

105. Маневич П. Единая система мониторинга и администрирования хозяйства сети // Connect. 2009. март.

106. Блохин В. Г., Глудкин О. П., Гуров А. И., Ханин М. А. Современный эксперимент: подготовка, проведение, анализ результатов. М.: Радио и связь, 1997.-232 е.: ил.

107. Criticism Of Microsoft.NET Framework http://www.zabalnet.com/discussion-criticism-microsoft-net.html.

108. Mono Project http://mono-project.com/WhatisMono

109. SOAP Version 1.2 specification: http://www.w3.org/TR/soapl2

110. Benoit Marchal. SOAP 1.2 и запрос GET http://citfomm.ru/internet/webservice/soap/

111. MPI Documents http://www.mpi-forum.org/docs/docs.html

112. Дэррил Тафт Что дает слияние SOA и Web 2.0? PC Week/RE №35 (593) 25 сентября — 1 октября 2007

113. A Simple Network Management Protocol (SNMP) RFC 1157

114. Иваненко С. Введение в SNMP http://citforum.ru/internet/articles/artl 1 .shtml