автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Моделирование жизненного цикла информационных ресурсов и процессов информационного обмена

4844366

Попов Анатолий Анатольевич

МОДЕЛИРОВАНИЕ ЖИЗНЕННОГО ЦИКЛА ИНФОРМАЦИОННЫХ РЕСУРСОВ И ПРОЦЕССОВ ИНФОРМАЦИОННОГО ОБМЕНА

05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации (космические и информационные технологии)

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание учёной степени кандидата технических наук

2 1 ДГм' 20.1

Красноярск - 2011

4844366

Работа выполнена в Государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Сибирский государственный

технологический университет» (ГОУ ВПО СибГТУ) на кафедре системотехники, г. Красноярск

Научный руководитель:

доктор технических наук, профессор Доррер Георгий Алексеевич

Официальные оппоненты:

доктор технических наук, профессор Ноженкова Людмила Федоровна

кандидат технических наук, доцент Зеленков Павел Викторович

Ведущая организация: Технологический институт

ФГАОУ ВПО «Южный федеральный университет» в г. Таганроге

Защита диссертации состоится «12» мая 2011 г. в 14 часов на заседании диссертационного совета Д 212.249.02 при Сибирском государственном аэрокосмическом университете имени академика М.Ф. Решетнева по адресу: 660014, г. Красноярск, проспект имени газеты «Красноярский рабочий», 31, ауд. П-207.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Сибирского государственного аэрокосмического университета имени академика М.Ф. Решетнева.

Автореферат разослан « апреля 2011 года.

Учёный секретарь диссертационного совета

Е.П. Моргунов

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы

В настоящее время происходит быстрое развитие информационных технологий и телекоммуникационных систем. Ежедневный объем информации, перерабатываемой в структуре организаций, неуклонно растет. Каждый руководитель растущей фирмы сталкивается с необходимостью расширения информационных сетей и увеличения хранилищ данных для электронных информационных ресурсов (ЭИР). Управление ЭИР в современном мире становится все более трудным делом, что потребовало законодательного обеспечения этой области человеческой деятельности. В частности, был принят ряд законов, регламентирующих эту деятельность. Объектом информационных процессов является информационный ресурс (ИР). Информационные ресурсы страны, региона, организации рассматриваются как стратегические ресурсы, аналогичные по значимости запасам сырья, энергии и т.п.

Информационные ресурсы сосредоточены и используются ИТ-организациями, под которыми понимаются либо организации, специализирующиеся на услугах в области информационных технологий (ИТ), либо ИТ-подразделения организаций, работающих в других сферах.

Большое разнообразие и огромный объем хранимых и передаваемых по информационным каналам ресурсов потребовал создания систем их классификации. Первоначальные попытки использования для этой цели традиционных систем библиографического описания информационных ресурсов показали их недостаточность.

В результате возникла необходимость в создании единого языка, позволяющего описать многообразные типы информационных объектов, для создания возможности использования соответствующих программных приложений. Таким языком оказалась спецификация MIME (Multipurpose Internet Mail Extention), разработанная первоначально для электронной почты, но получившая распространение позже при возникновении web - технологий.

Дальнейшее развитие классификация типов информационных объектов получила в рамках Дублинского ядра метаданных (Dublin Core Metadata Element Set-DCMI).

Большой вклад в развитие теории информации и управления информационными процессами принадлежат JI. Бриллюену, Н. Винеру, А. Колмогорову, Дж. Пирсу, Р. Фишеру, К. Шеннону. В последние годы появились работы, в которых решаются вопросы эффективного использования ИР при совершенствовании деятельности организаций. Это работы А.И. Башмакова, В.А. Старых , А.М. Вендера, Т.А. Гавриловой, С.А. Жуковой, A.M. Карминского, К.Г. Скрипкина, Г.А. Титоренко, C.B. Черемных и др.

Самостоятельный интерес представляет проблема управления информационными образовательными ресурсами, что обусловлено все более широким распространением интерактивных методов и систем обучения. Жизненный цикл образовательных ИР рассматривался в работах I И.П. Норенкова, Г.А. Доррера, Г.М. Рудаковой, Е.М. Гриценко.

Сформированные элементы обучающих систем (единицы контента, модули, учебные курсы и другие) представляют собой отдельные виды ИР.

Обзор работ последних лет показал, что теория ИР и их классификация в существующих системах разработаны недостаточно. По оценке аналитиков, архивы корпоративной информации удваиваются каждые два года, причем 80% объема данных, хранимых в электронном виде, приходится на неструктурированную информацию. Ценность информации, содержащейся в конкретном информационном ресурсе, может быть различной, кроме того, она изменяется во времени. Как все на свете, информационный ресурс рождается, живет и умирает. Поэтому можно говорить о жизненном цикле информационного ресурса, в том числе, электронного. Этот вопрос до сих пор недостаточно изучен в отличие, например, от жизненного цикла программного обеспечения и информационных систем.

Стало очевидным, что управление информационными ресурсами является самостоятельной научной и технологической проблемой. Эта проблема включает разработку классификации ЭИР и управление их жизненным циклом, что необходимо для проектирования хранилищ данных и организации обмена ресурсами между различными пользователями. Классическим руководством в данной области может служить книга Яна Ниессена «Введение в ИТ Сервис-менеджмент» (1999 г.), в которой дана классификация бизнес-процессов, реализуемых при менеджменте ИТ. Одним из таких процессов является так называемое «управление мощностями» (Capacity Management). Задачей процесса управления мощностями является предоставление в нужное время и в экономически эффективной форме необходимых мощностей для обработки и хранения данных. Актуальность этой проблемы объясняется, в частности, тем, что многие центры обработки данных постоянно работают с недогрузкой на 30-40% или больше. Избыточное увеличение емкости дисковой памяти, помимо увеличения стоимости оборудования, влияет на резервное копирование на жесткие диски, так как поиск архивируемых файлов в сети занимает больше времени. Если имеются сотни и тысячи серверов, как у многих ИТ-организаций масштаба предприятия, то эти проценты означают потерю огромных финансовых средств. В процессе управления мощностями важную роль играет управление информационными ресурсами, которые служат основой для создания информационных продуктов и оказания информационных услуг. Здесь можно выделить два аспекта: обмен информационными ресурсами в компьютерных сетях и исследование жизненного цикла самих информационных ресурсов.

Однако до настоящего времени не разработаны методики моделирования жизненного цикла ИР и описания процессов обмена электронными информационными ресурсами. Данная задача частично рассматривалась в работе С.А. Жуковой (2008 г.), однако автором использовалась статическая модель ресурсов, не учитывающая их разнообразие и временную динамику.

В общей проблеме управления мощностями представляет интерес также разработка метода оценки оптимального срока замены оборудования для хранения ИР.

Поэтому проблема создания математических моделей и программных средств, предназначенных для описания и анализа процессов жизненного цикла информационных ресурсов (ЖЦИР), а также обмена электронными информационными ресурсами в компьютерных сетях, весьма актуальна.

Объект диссертационного исследования

Процессы хранения и обмена электронными информационными ресурсами в ИТ-организациях. В качестве ИТ-организаций, на примере которых изучались указанные процессы, были выбраны два типа организаций. Во-первых, это библиотеки высших учебных заведений г. Красноярска, которые являются основными хранителями ИР вузов, а также обеспечивают основной трафик при их обмене, а, во-вторых, это Муниципальное Учреждение Здравоохранения «Бюро медицинской статистики» г. Красноярска.

Предмет исследования и моделирования

Анализ и вероятностное моделирование процессов жизненного цикла электронных информационных ресурсов и обмена ими между ИТ-организациями.

Цель диссертационного исследования

Оптимизация процессов жизненного цикла ИР и информационного обмена в ИТ-организациях на основе формализмов цепей Маркова и объектно-ориентированного моделирования с целью повышения эффективности функционирования объектов исследования.

Задачи работы

1. На базе классификаций информационных ресурсов Дублинского ядра метаданных и бизнес-процессов при ИТ-менеджменте Я. Ниессена создать динамическую модель жизненного цикла ЭИР и реализовать ее в виде программы «Жизненный цикл электронных информационных ресурсов».

2. Разработать модель процессов сетевого обмена между узлами вычислительных сетей, учитывая модель жизненного цикла ЭИР.

3. Собрать данные о динамике информационных ресурсов и реализовать имитационную систему для следующих объектов:

• сеть высших и средних учебных заведений г. Красноярска,

• муниципальные учреждения здравоохранения г. Красноярска.

4. На основе модели ЖЦИР сформулировать и решить задачу об оптимальных сроках замены дискового оборудования в ИТ-организациях.

Методы исследования

- вероятностное, объектное и агентное моделирование,

- оптимизация,

- компьютерные методы обработки информации.

Научная новизна диссертационной работы

1. Впервые на базе классификации информационных ресурсов Дублинского ядра метаданных и бизнес-процессов при ИТ-менеджменте разработана вероятностная динамическая модель жизненного цикла ЭИР, позволяющая анализировать и прогнозировать процесс хранения и обновления электронных ресурсов в ИТ-организациях.

2. Впервые разработана агентная объектно-ориентированная модель процесса функционирования вычислительной сети, позволяющая детально описывать процессы и параметры обмена ИР между абонентами сети.

3. Впервые предложен новый алгоритм имитационного моделирования процессов обмена информационными ресурсами между узлами вычислительной сети регионального масштаба, основанный на агентной парадигме.

Практическая ценность работы

1. Разработана программа «Жизненный цикл электронных информационных ресурсов», с помощью которой можно наглядно видеть динамику жизненного цикла ЭИР и анализировать загруженность дискового оборудования несколькими типами ресурсов за любой срок и, исходя из полученных данных, подбирать оптимальное по цене, объему и скорости доступа оборудование.

2. Создана и программно реализована в системе Апу1^1с агентно-ориентированная имитационная модель процессов сетевого обмена электронными ресурсами, позволяющая численно оценивать и оптимизировать потоки ресурсов между абонентами сети. Данная модель использована для описания информационного взаимодействия между библиотеками специальных учебных заведений, а также муниципальных учреждений здравоохранения г. Красноярска.

3. Предложена методика определения оптимальных сроков замены оборудования, предназначенного для хранения и обработки информационных ресурсов, основанная на сопоставлении остаточной стоимости оборудования и затрат на его эксплуатацию.

Работа выполнена при поддержке Красноярского краевого фонда науки, грант 12Р026Р.

Работе автора, представленной на конкурс 2010 года среди аспирантов, была присуждена Государственная премия Красноярского края.

Значимость работы подтверждается поддержкой данных разработок советом ректоров вузов Красноярского края, а также внедрением результатов моделирования в деятельность Муниципального учреждения здравоохранения «Бюро медицинской статистики».

Апробация работы

Основные результаты работы были представлены на следующих научных конференциях и семинарах:

1. Международная научно-техническая конференция «Актуальные проблемы анализа и построения информационных систем и процессов» ФОУ ВПО «Южный федеральный университет» (г. Таганрог, 19-25 сентября 2010);

2. XIV Международная ЭМ конференция по эвентологической математике и смежным вопросам (г. Красноярск, 2010);

3. Девятая Международная конференция по финансово-актуарной математике и смежным вопросам (г. Красноярск, 2010);

4. Заседание экспертной комиссии по рассмотрению работ, предоставленных на соискание Государственной премии Красноярского края

для поощрения аспирантов и докторантов образовательных учреждений высшего и послевузовского профессионального образования (г. Красноярск, 2010);

5. Восьмая Международная конференция по финансово-актуарной математике и смежным вопросам (г. Красноярск, 2009);

6. Межкафедральный семинар, действующий на кафедре системотехники СибГТУ (г. Красноярск, 2008-2010);

7. Курсы повышения квалификации преподавателей, факультет повышения квалификации преподавателей СибГТУ (г. Красноярск, 2008-2010);

8. XI Всероссийская конференция "Проблемы информатизации региона» ПИР-2009 (г. Красноярск, 2009);

9. X Всероссийская конференция "Проблемы информатизации региона» ПИР-2007 (г. Красноярск, 2007).

Публикации: По теме диссертации опубликовано 11 работ, в том числе 2 в изданиях, рекомендованных ВАК для публикации результатов кандидатских и докторских диссертаций.

Структура и объем работы

Диссертация состоит из введения, 4 глав, заключения, списка использованных источников и 4 приложений. Основное содержание работы изложено на 145 страницах текста, содержит 29 рисунков, 7 таблиц. Список использованных источников включает 93 наименования.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении представлена актуальность работы, её цель, задачи, научная новизна и практическая значимость.

Первая глава посвящена разработке динамической модели жизненного цикла электронных информационных ресурсов.

В разделе 1.1 приведены основные понятия, связанные с информационными ресурсами ИР. Подробно рассмотрена концепция Дублинского ядра метаданных. Работа с информационными ресурсами - важнейшее назначение информационных систем. В связи с большим объемом и многочисленными видами операций, производимых с информационными ресурсами, выделились области деятельности по работе с ИР - так называемые бизнес-процессы по управлению ИР.

Рассмотрены основные бизнес-процессы по управлению ИР, выделенные в общей структуре классификации процессов (Process Classification Framework), разработанной Американским Центром производительности и качества (American Productivity&Quality Center).

В разделе 1.2 рассмотрен жизненный цикл ИР.

Для описания жизненного цикла ИР была принята гипотеза марковости данного процесса о независимости вероятностей событий в системе от предыстории процесса. В качестве рабочего аппарата был выбран формализм цепей Маркова, поскольку этот математический аппарат позволяет оценивать многие характеристики информационных процессов, такие как вероятное время

завершения определенных этапов работы, средняя производительность, среднее время безотказной работы и другие.

Рисунок 1 — Модель жизненного цикла информационного ресурса

Основываясь на формализме цепей Маркова и классификации бизнес-процессов по управлению ИР, модель ЖЦИР может быть представлена в виде цепи Маркова, показанной на рисунке 1.

Модель ЖЦИР представляет собой совокупность следующих классов объектов: ЬС ={Е,Б,А,Щ,

где Е={Е1,Е2,Ез<Е4,Е5} - множество этапов жизненного цикла ИР.

Исходя из классификации бизнес-процессов Я. Ниессена и Американского центра производительности и качества, информационный ресурс в период своего существования проходит следующие этапы жизненного цикла (ЖЦ): Е\- этап создания (получения) ИР, ^2-этап хранения ИР, Ег этап обработки ИР, Е4- этап архивирования ИР, Е5- этап уничтожения ИР; А={А0,А!,А2,Аз} - множество уровней актуальности ИР.

В течение жизненного цикла меняется актуальность информации, содержащейся в ИР. С этой точки зрения информация может классифицироваться следующим образом: Ао - нейтральный, АI - критической важности, А2 - важный, Аз - маловажный. £=/3/,... множество учитываемых состояний ИР:

={Еи А о} - создание ИР, $2={Е2,А ]} — хранение ИР критической важности, 8з={Ез,А1} - обработка ИР критической важности, ^4={Е2,А2} - хранение ИР с важной информацией, 35={Ез,А2} - обработка ИР с важной информацией, 56={Е4,Аз} - архивирование и хранение ИР с важной информацией, £7={Е4,Аз} - обработка ИР с маловажной информацией, Б8^{Е5,Ао} - удаление ИР. 11={Т,КТ, У,Р,Х, и} -характеристика информационных ресурсов:

Г-множество дискретных моментов времени: Т={0<^т<Ттах}. КТ={ЯТ1, ....ЯТц} - множество типов ресурсов по классификации Дублинского ядра метаданных, приведенное в таблице 1.

Таблица 1 — Типы информационных ресурсов

RTj Тип ИР Содержание

rti Collection Коллекция - совокупность блоков, частей, элементов

rt2 Dataset Структура данных - списки, таблицы, базы данных

rt3 Event Зависящее от времени кратковременное событие,

rt4 Image Изображение - визуальные данные

rt5 InteractiveResource Интерактивный ресурс, подразумевающий реакцию пользователя,

rt6 Service Сервис - система, реализующая функции, полезные для конечного пользователя

rt7 Software Компьютерная программа в виде кода-источника, или откомпилированная

rts Sound Звук - ресурс, рассчитанный на проигрование

rt9 Text Текст - последовательность слов для чтения

RTio PhisicalObject Неодушевленный объект или субстанция в трех измерениях

rtn StiUImage Статичное изображение - картина, рисунок, фотография

rt,2 Movinglmage Серия изображений, которые, вызывают впечатление движения

V = {]г,),/' = 1,...,12} - множество объемов информационных ресурсов всех видов в динамике, t - текущее время,

г, - время поступления ресурса /- го типа в информационную систему,

t> Т/>0.

Tj) - объем ИР i- го типа, поступившего в систему в момент т,. Vi(t,Tj)=[Vij(t, tJ]- вектор динамики ресурса / - го типа в различных его состояниях j=l,...,8.

При этом суммарный объем ресурса сохраняется:

iJviJ(t,ri) = Vi0(Ti),Tmn>tZTi. (1)

м

Р={Р,I =||ри||,г = 1,...,12} - множество матриц вероятностей перехода между

состояниями ИР г-го вида за один временной такт;

р'и - вероятность перехода ресурса / - го типа из состояния S/, в состояние

Si, к,1=1,...,8, 8

1,г = 1,...м-к = (2)

ы 1

Х= {Х,(г,г,) = [x0(t,T,)],.j = 1,...,8} -множество векторов, определяющих вероятности нахождения информационных ресурсов в различных состояниях.

Величина xs(t,rf) представляет собой вероятность нахождения в текущий момент t ресурса / -го вида в состоянии SJ; поступившего в систему в момент 8

г,. При этом EV'г.) = l>V/ пРи 1 - ТГ (3)

Начальное распределение вероятностей (г,) = X, (г,, г,) = [1,0,0,0,0,0,0,0], т.е

предполагается, что ресурс Л7* был создан (получен) в момент г,. и находился в

этот момент в состоянии Sv

В дальнейшем объем поступившего ресурса распределяется между состояниями пропорционально вероятностям нахождения в этих состояниях. Учитывая сказанное, а также известное из теории цепей Маркова выражение для динамики вектора распределения вероятностей между состояниями, получим следующие формулы для расчета параметров информационных ресурсов.

Вектор распределения вероятностей между состояниями: if t > Ti then X,(t + 1,т,) = Xt{t,T,)Pt

else if t = r, then X,(t,т1) = Хл(т1)

else Jf,(7 + l,r,) = 0;

Распределение объемов информационных ресурсов: ift>Ti then vi).(f,ri) = ^0.x!/(i,r,) else if t = т, then vv(t,r,) = Vi0 else v,j(t,T,) = 0; i = \,...\2;j = 1,...,8.

Общий объем информационных ресурсов i-ro типа, находящихся в системе, определяется вектором:

= (4)

г,=0

где Сах = тшгх + ти. Tu ~ время жизни ресурса г" - го типа. U={Uj(t),j = \,...,%}- множество объемов ресурсов одной степени актуальности.

Общий объем ресурсов j - й степени актуальности определится суммой: ^(0 = ZIvi(i,r), J = 1,„.,8. (5)

t>T ¡=1

Расчетный объем ресурсов /-ой степени актуальности, необходимый для определения параметров дисковой системы равен максимальному

значению величины i/Д/) на все расчетном интервале времени:

t/yI(0 = maxtf//),fe[0,CJ. (6)

Характеристики ИР предложенной модели ЖЦИР учитываются в математической модели процессов сетевого обмена (глава 2).

Для проведения практических расчетов по приведенным формулам разработана программа «Жизненный цикл информационных ресурсов». Примеры таких расчетов для ИТ-организации приведены в четвертой главе работы.

Во второй главе диссертации представлена математическая модель процессов сетевого обмена электронными ресурсами между абонентами сети.

В разделе 2.1 проведен анализ современных методов построения и оценки вычислительных сетей.

Вычислительные сети произвольной сложности можно исследовать с помощью имитационных моделей. Современные программные средства позволяют строить сложные имитационные модели, сохраняя контроль над разработкой, при этом процесс моделирования стал удобнее и менее трудоемким. Таким гибким и мощным средством решения широкого круга проблем для систем и процессов самой различной природы в производстве и бизнесе является система имитационного моделирования AnyLogic (XJ Technologies, г. Санкт-Петербург).

В разделе 2.2 рассмотрена система имитационного моделирования AnyLogic и указаны её преимущества при решении поставленных в работе задач.

В разделе 2.3 представлена разработка на основе агентного подхода в системе AnyLogic математической модели процессов сетевого обмена электронными ресурсами между абонентами вычислительной сети.

Рассмотрим основные классы объектов сети.

Вычислительная сеть (ВС) S представляет собой совокупность следующих базовых классов объектов:

(8) Временной шаг может быть постоянным, равным & или задаваться произвольно.

Класс V- информационно-вычислительные центры

Объекты, входящие в этот класс и являющиеся узлами ВС, образуют иерархию в соответствии с их ролью в системе. Каждый их них имеет свой уникальный номер.

Таким образом,

S ~ {T,U,N,R,E},

(7)

где

Класс Т-моменты времени

Работа ВС рассматривается в дискретном времени

T={t\t=0,l,2...}.

(Ю)

(9)

здесь к- атрибут, определяющий типы информационных каналов;

К = {к\* = \,2,Ъ,...Ц, (11)

где Ь - общее число используемых ВС типов информационных каналов. Ф = {Ф1,...,ФЬ} (12)

класс «топология базовой коммуникационной сети» для информационного канала к5,

где Ф5 = | /у || - матрица инцидентности, описывающая топологию сети.

I, если от узла и, возможна непосредственная

Г,-

передача данных узлу и/ по каналу к: О,-в противном случае.

ч = 1,2,...,м,1ф1*=1,2...,ь (13)

Отметим, что в общем случае Д * ^, т.е. может быть допустима только односторонняя передача данных.

<2 = {0.',•••,(£}- класс топология сети с транзитами. (14)

Если от узла м, к узлу м, нет прямой связи, возможна коммуникация через другие узлы сети. В этом случае говорят о транзитах.

Транзитом от узла и, к узлу му по каналу к, называется цепочка связи вида и, щ...щ е и), которая обозначается

<?в = <Ь...1/>. (15)

Между узлами и, и И/ в общем случае может быть установлено несколько транзитов

еЧк НК-.И1- аб)

В ряде случаев требуется указать длину цепочки связи, т.е. количество промежуточных узлов, через которые осуществляется связь. Для этого вводится матрица длин транзитов | й, |, состоящая из компонентов. I |= (общее число узлов в транзите от и, и му) - 1. При наличии непосредственной связи между узлами м,, и,, /,-,. Т = {Ъ | з=1,2, ...,Ц - атрибут вектор тарифов, (17)

где - трафик за передачу данных по каналу руб./Мб. А={<1,15=1,2, ...,Ь} - атрибут вектор задержек, (18)

где с!, - время задержки сообщения при передаче по каналу к5, суток. Класс Д - информационные ресурсы Этот класс описан в первой главе.

Класс Е - информационные потребности определяет обмен информационными ресурсами между узлами сети и имеет следующую структуру:

Е ={А,С,В,У,Р} (19)

А = {Аг,Аг,...,А"}, (20)

- здесь атрибут матрицы взаимной заинтересованности узлов сети в обмене информационными ресурсами.

А" = II «£ II> и = 1.-М / +Ь а = 1....Л (21)

где а* доля информационного ресурса вида г", возникшего в узле и„ необходимая узлу и,-.

С = {С', С2,..., С} (22)

- атрибут векторов отпускных цен на информационные ресурсы.

С = \ = ;.....М,а = 1,...,К (23)

здесь с" - цена продажи единицы ресурса г", установленная узлом ц (руб./Мб.)

В = {В1, В2,..., В*} (24)

- атрибут матриц ожидаемого дохода (предотвращенного ущерба) от использования информационных ресурсов, полученных от других узлов.

Здесь

В° = || Ъ° ||, у = 1,..., И I +1, а = 1,..., N. (25)

где Ь° - ожидаемый доход (предотвращенный ущерб) узла щ от использования ресурса вида г", полученного от узла ц (руб./Мб.).

набор матриц выбора каналов - У={Уа*\а = 1,2,...,N8=1,2,...Ь} (26) оператор вычисления прибыли узла сети - Р = ||/7, ||, г = 1,2,..., М (27) Здесь р1 - прибыль узла и, в течение одного такта времени, она равна разности между доходами Wj и расходами

За] ]*>

Общая прибыль ВС:

Р=Т,Р' (28)

I

Далее в работе приведены примеры моделирования вычислительных сетей с помощью АпуЬодю.

С помощью разработанных моделей возможно исследование узких мест ВС, оценка производительности, стоимости, пропускной способности, направления развития и совершенствования.

В третьей главе рассмотрена деятельность библиотек вузов г. Красноярска как ИТ-организаций. Дана классификация библиотечных информационных ресурсов, а также предложена модель процессов их взаимодействия.

В разделе 3.1 рассмотрена деятельность библиотек и классификация библиотечных информационных электронных ресурсов.

Для оценки возможностей межбиблиотечного обмена информационными ресурсами было проведено исследование классификации ресурсов в 10 библиотеках учебных учреждений г. Красноярска.

В разделе 3.2 более подробно рассмотрена классификация электронных информационных ресурсов в рамках концепции Дублинского ядра метаданных библиотеки СФУ - Научной библиотеки Красноярского государственного технического университета (НБ КГТУ). Приведены виды информационных ресурсов и интенсивность их поступления.

В разделе 3.3 проведены расчёты с помощью программы «Жизненный цикл ИР», показывающие графики динамики поступления и жизненного цикла ресурсов. С помощью этих расчетов можно оценить параметры оборудования НБ КГТУ, необходимого для хранения информационных ресурсов.

В разделе 3.4 проведено моделирование возможных процессов обмена электронными информационными ресурсами между абонентами создаваемой в настоящее время сети вузов и научных учреждений города Красноярска.

Время: 3 мни Трлффнк: 1836 Мй Откзят: О

Установлено соединение: СибГТУ <--> СибГАУ

Количество абонентов: 3570 Абонентов в сети: 27 |

Передаваемый ресурс: Изображение: Ресурс в очерсде: данные I

Скачено из сети: 312 М5 % от общего трафика: 17% Скорость передачи: 512 Мб/с Загруженность канала: 37 "А

Рисунок 2 — Окно анимации модели процессов сетевого обмена между вузами и научными учреждениями города Красноярска

Один из вариантов топологии сети и характеристики сетевого обмена показаны на рисунке 2.

Создание данной сети поддерживалось грантами РФФИ и научного фонда НАТО.

Подобная сеть впоследствии может стать основой телекоммуникационной среды для сферы образования, многих государственных органов и некоммерческих организаций края в целом.

В четвертой главе рассмотрены задачи, возникающие в рамках стратегии по управлению мощностями, которая отвечает за решение следующих вопросов:

1. Оправдываются ли затраты на приобретение мощностей для обработки данных с точки зрения потребностей бизнеса, и используются ли эти мощности наиболее эффективным образом (соотношение стоимости и мощности)?

2. Адекватно ли соответствуют имеющиеся мощности как текущим, так и будущим запросам заказчика (соотношение спроса и предложения)?

3. Работают ли имеющиеся мощности с максимальной эффективностью (настройка производительности)? Когда точно необходимо устанавливать дополнительные мощности?

Для выполнения задач Процессу управления мощностями необходима тесная связь с бизнес-процессами и ИТ-стратегией. Следовательно, данный процесс является как реактивным (измеряющим и улучшающим), так и проактивным (анализирующим и прогнозирующим).

В разделе 4.1 рассмотрена одна из задач в рамках стратегии управления мощностями, связанная с оценкой динамики ИР конкретной ИТ-организации.

Проанализирована динамика информационных ресурсов ИТ-организации одного из отделов администрации города Муниципального учреждения здравоохранения «Бюро медицинской статистики».

Расчеты проведены с помощью программы «Жизненный цикл информационных ресурсов» по всем видам ИР. Интенсивность поступления ресурсов в систему и вероятности перехода между состояниями жизненного цикла определялась путем анализа работы системы документооборота организации, а в ряде случаев - экспертно.

Были рассмотрены только 5 состояний ИР, которые фактически использовались организацией: 5/ - создание ИР, Я2 - хранение и обработка ИР критической важности, - хранение и обработка ИР с важной информацией, - архивирование и хранение ИР с маловажной информацией, ^ - удаление ИР.

или 1600 1 гт \

1 «о км 1

1 300 1250 1 М'ч) 1 ГМ 1 100 1050 1 юн

^ ЗОЛ ё

О ЗОД ГОД

О '1в| 600

.7

/ /

А

Л. А

-^'-ь-гЫ Ъ'/^/•■■у .уу^м

V \/ \у . V ■ ' V \/ у

¿л 1м. 1::.' ни кл ¿Ой .'.'О

у.и .VII .¡40 '».л

г, месяц

Рисунок 3 -Динамика суммарного объема ИР всех категорий

Результирующий график динамики объема ИР по всем типам информационных ресурсов представлен на рисунке 3. Из этого графика видно, что система выходит на стационарный режим к концу года. В течение года основная нагрузка приходится на жесткие диски архивного хранения (состояние S4), в конце года на них хранится около 1650 Мбайт ресурсов всех типов. Менее всего задействованы жесткие диски со средней скоростью доступа (состояние S2), в течение года на них хранится максимум 300 Мбайт информации.

В итоге сделан вывод, что с помощью программы «Жизненный цикл ИР», реализующей предложенную методику, можно проанализировать загруженность дискового оборудования несколькими типами ресурсов за любой срок и, исходя из полученных данных, подобрать оптимальное по цене, объему и скорости доступа оборудование.

В разделе 4.2 на основе классической теории замены оборудования (Моудер Дж., 1981) рассмотрена задача определения оптимальных сроков замены оборудования, предназначенного для хранения и обработки информационных ресурсов.

Пусть имеется множество информационных ресурсов R = где

i=l,..,и- вид ИР по классификации DCMI, у = 1,2,3- степень актуальности ресурса; при этом j = 1 соответствует ресурсам критической важности, j = 2-важным ресурсам, а у = 3-маловажным ресурсам. Каждый ресурс поступает в информационную систему и проходит в ней весь жизненный цикл.

Рассмотрим вновь созданную информационную систему. Тогда суммарный объем хранимых ресурсов f/Д?) в начальный момент /0 = 0 составит

соответственно UJ0 =0 Мбайт, ] = 1,2,3. Рассмотрим прогноз этих величин на

период от t„ до где tF - горизонт прогнозирования, месяцы. Как известно, объем поступающих и хранимых в ИТ-организациях ресурсов очень быстро растет. По данным различных источников, этот рост имеет экспоненциальный характер с положительным показателем. Стоимость хранения и обработки ресурсов также растет, пропорционально их объему, или даже быстрей с учетом инфляции и усложнения указанных процессов. Таким образом, стоимость хранения и обработки ИР /-го вида в зависимости от времени может быть представлена в виде

С j (0 = с, (Of/, (0 = к] (ехр(/у) -1). (29)

где

С¡(f) - стоимость хранения и обработки всех ресурсов,руб., Cj(t)- стоимость хранения и обработки единицы ресурсов, руб./Мбайт, Uj(t) - объем хранимых ресурсов , Мбайт, kj - цена обслуживания,руб.,

fij - интенсивность поступления ресурсов в систему 1/мес.

Рассмотрим теперь динамику изменения стоимости оборудования. Как уже отмечалось, при современном уровне информационных технологиях это, как правило, дисковые массивы и обслуживающее их оборудование. Стоимость оборудования снижается по мере его эксплуатации в связи с физическим и моральным износом. Зависимость, описывающую потерю стоимости оборудования, обслуживающего ресурсы у-го вида, можно описать выражением

¥>, (0 = Л, - А/хр(-Я/) = Л, (1" <*р(-Л/)), (30)

где ЛГ11 • начальная стоимость оборудования.руб., Л„7ехр(-Лд)- остаточная стоимость оборудования, Лу - скорость снижения стоимости оборудования, 1/мес. Таким образом, в момент г полная себестоимость оборудования для ресурсов / - го вида становится равной

О, (Г) = С, (/) + <р1 (0 = к) (ехр(^Д) -1) + А^ (1 - ехр(-ЛД)). (31)

В соответствии с теорией замены оборудования, наиболее адекватным показателем является среднемесячная себестоимость, вычисленная за промежуток времени от начала эксплуатации системы до текущего момента. Таким образом, мы приходим к показателю

О,(0 С, (0 + ^(0 к (ехр(^ !) -1) + Аа (1 - ехр(-/ 0) у.(1) = -1— = -±——= --—I-(32)

где /ДО- средняя себестоимость системы, вычисленная за период / руб./мес.

При решении вопроса о моменте замены оборудования естественно выбирать момент г', когда показатель ((') достигнет минимума.

Момент можно определить численно, решив задачу однокритериальной оптимизации:

= ш%тту!(1),

или, в простейшем случае, вычислив значения функции /ДО с некоторым шагом по времени и выбрав точку минимума. Однако возможен и более общий подход. Приравняв к нулю производную функции /ДО, получим выражение

Л I2

Это выражение обращается в нуль, когда числитель равен нулю. После некоторых преобразований условие (33) можно записать в виде

1-ехр(-у)(1 + у)_ к,

1-ехр(//,0(1-/у) V

к Я.

Соотношение (34) зависит от двух параметров: — и —, и для них можно построить номограмму, по которой определяется величина /'.

При учете инфляции вычисления усложняются, однако общая идея остается прежней.

На основе модели (31), (32) были рассчитаны оптимальные сроки смены оборудования с высокой, средней и низкой скоростью доступа.

Все расчеты выполнялись для временного интервала /=1, ..., 60 с шагом 1 месяц. Качественно графики для всех видов ресурсов идентичны.

В таблице 2 приведены показатели оборудования с высокой, средней и низкой скоростью обработки информации, необходимые для расчетов.

Таблица 2 — Показатели оборудования

j Aoj kj Я h Тип дискового

СРУб.) (руб) (1/мес) (1/мес) массива

1 95000 2700 0,065 0,03 RAID 10

2 60000 2000 0,055 0,03 RAID 3

3 45000 1500 0,08 0,03 RAID 1

Расчетный график величин С, (0.94 (0 и О, (0 приведен на рисунке 4, а график средней себестоимости показан на рисунке 5.

_ - С + ф ••• ф •— С -'У

Рисунок 4 — Графики функций С, (0, ср^)и б, (г)

Анализ минимального значения функции (рисунок 5) показывает, что оптимальные сроки замены оборудования г,' = arg min(г) составляет г," =30 мес.

Аналогичным образом были получены оптимальные сроки замены среднескоростного (/2* =35 мес.) и низкоскоростного (/3* =25 мес.) оборудования, характеристики которого приведены в таблице 2.

По мнению экспертов, полученные значения согласуются с реальной политикой ИТ-организации. В самом деле, при напряженной работе информационных систем модернизация или замена дисковых массивов производится через 2-3 года. При этом наиболее длительный период работы без замены (около 3 лет) получается у оборудования со средней скоростью доступа. Предложенная расчетная методика позволяет уточнить эти сроки. Дальнейшее развитие данной работы связано, во-первых, с усовершенствованием методики оценки параметров модели, а во-вторых, с учетом коэффициента дисконтирования денежных средств.

В заключении кратко перечислены основные результаты диссертационного исследования.

В приложении 1 приведено подробное описание построения и работы математической модели процессов сетевого обмена электронными ресурсами между абонентами сети Красноярского края в системе AnyLogic.

В приложении 2 приведена классификация и модели ЖЦИР в библиотеках Сибирского государственного аэрокосмического университета им. академика М.Ф. Решетнева (СибГАУ) и Красноярского техникума информатики и вычислительной техники (КТИВТ).

В приложении 3 приведен акт внедрения процесса управления мощностями с помощью классификации информационных электронных ресурсов и их жизненного цикла в работу отдела программного обеспечения МУЗ «Бюро медицинской статистики» и акт о внедрении результатов научно-исследовательской работы в учебный процесс работы кафедры системотехники СибГТУ.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Автором диссертационной работы получены следующие результаты:

1. На базе концепции Дублинского ядра метаданных разработана динамическая модель жизненного цикла электронных информационных ресурсов, которая позволяет анализировать и прогнозировать процесс хранения и обновления электронных ресурсов в ИТ-организациях.

2. На основе разработанной модели создана программа "Жизненный цикл информационных ресурсов", с помощью которой возможен расчет параметров жизненного цикла ИР.

3. Разработана в системе имитационного моделирования Any Logic, на основе агентного подхода, математическая модель процессов сетевого обмена электронными ресурсами между абонентами сети.

4. Собраны данные о поступлении и хранении электронных информационных ресурсов в 10 библиотеках вузов города Красноярска и МУЗ «Бюро медицинской статистики». Проведена классификация собранных ресурсов в рамках Дублинского ядра метаданных. С помощью программы «Жизненный цикл ИР», получена динамика жизненных циклов информационных ресурсов.

5. Разработана в системе имитационного моделирования Any Logic модель обмена информационными ресурсами между вузами входящими в создаваемую сеть вузов и научных учреждений города Красноярска.

6. Предложена методика определения оптимальных сроков замены оборудования, предназначенного для хранения и обработки информационных ресурсов, основанная на общей теории замены оборудования. Методика внедрена в МУЗ «Бюро медицинской статистики».

Таким образом, поставленные в диссертации задачи выполнены, а цель работы достигнута.

В дальнейшем планируется продолжение работы по изучению и усовершенствование модели жизненного цикла информационных ресурсов и методики оценки параметров модели. Разработанный алгоритм и модель процессов обмена ИР между узлами вычислительной сети планируется использовать при создании межвузовской сети г. Красноярска. Также идет работа по классификации информационных ресурсов и определению оптимальных сроков замены оборудования в муниципальных учреждениях здравоохранения г. Красноярска в рамках программы «Модернизация здравоохранения» до 2012 года.

НАУЧНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ в научных журналах, включенных в перечень ВАК

1. Попов, A.A. Исследование жизненного цикла электронных информационных ресурсов / Г. А. Доррер, К.В. Сысенко // Вестник Сибирского государственного аэрокосмического университета им. академика М.Ф. Решетнева. Красноярск - 2009. - № 2. - С. 128-132.

2. Попов, A.A. «Алгоритм оптимальной группировки разделов в учебные модули на базе системы БиГОР» / Г. А. Доррер, К.В. Сысенко // Информационные технологии, выпуск 8,2008. С. 70-73.

другие публикации

3. Попов, A.A. Задача об оптимальных сроках смены оборудования в процессе управления мощностями в ИТ-организациях / XIV Международная ЭМ конференция по эвентологической математике и смежным вопросам, Красноярск, 2010. С. 189-193.

4. Попов, A.A. Задача об оптимальных сроках смены оборудования в процессе управления мощностями в ИТ-организациях / Г. А. Доррер, // XIV Международная ЭМ конференция по эвентологической математике и смежным вопросам, Красноярск, 2010. С. 89-93.

5. Попов, A.A. Исследование жизненного цикла электронных информационных ресурсов в библиотеках вузов Красноярска / Г. А. Доррер, К.В. Сысенко // Девятая Международная конференция по финансово-актуарной математике и смежным вопросам, СФУ, 2010. -№2. С. 140-144.

6. Попов, A.A. Модель жизненного цикла электронных информационных ресурсов / Г. А. Доррер, К.В. Сысенко // Восьмая Международная конференция по финансово-актуарной математике и смежным вопросам, СФУ, 2009. -№2. С. 32-38.

7. Попов, A.A. Вероятностная модель жизненного цикла электронных информационных ресурсов / Г. А. Доррер, К.В. Сысенко // Мат. XI Всероссийской научно-практической Конференции «Проблемы информатизации региона», 2009. С. 156-161.

8. Попов, A.A. Разработка модульной структуры учебного курса на базе системы БИГОР / Г. А. Доррер, К.В. Сысенко // Мат. Всероссийской конференции «Тестирование в сфере образования: проблемы и перспективы их развития», 2008. С. 17-21.

9. Попов, A.A. Использование системы AnyLogic для моделирования процессов обучения в модульно-рейтинговой системе / К.В. Сысенко // Мат. X Всероссийской научно-практической Конференции «Проблемы информатизации региона, 2007. С. 164-167.

10. Попов, A.A. Исследование региональной информационной телекоммуникационной системы на основе системы имитационного моделирования ANYLOGIC / Мат. X Всероссийской научно-практической Конференции «Проблемы информатизации региона, 2007. С. 40-44.

11. Попов, A.A. Алгоритм оптимальной группировки разделов в учебные модули на базе системы БиГОР / Г. А. Доррер, К.В. Сысенко, Г.М. Рудакова // Приложение к журналу «Открытое образование», Красноярск. - 2006. С. 41-46.

Попов Анатолий Анатольевич

МОДЕЛИРОВАНИЕ ЖИЗНЕННОГО ЦИКЛА ИНФОРМАЦИОННЫХ РЕСУРСОВ И ПРОЦЕССОВ ИНФОРМАЦИОННОГО ОБМЕНА

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание учёной степени кандидата технических наук

Подписано в печать 7.04.2011. Формат 60x84 1/16. Усл. ней. 1,0. Изд. № 2/1. Заказ N° 1067. Тираж 120 экз.

Редакционно-издательский центр СибГТУ 660049, г. Красноярск, пр. Мира, 82 факс (391) 211-97-25, тел. (391) 227-69-90

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1 Динамическая модель жизненного цикла электронных информационных ресурсов.

1.1 Информационные ресурсы.

1.1.1 Понятие информационного ресурса.

1.1.2 Сбор и регистрация информационных ресурсов.

1.1.3 Классификация информационных ресурсов.

1.1.4 Классификация информационных ресурсов.

1.1.5 Хранение информационных ресурсов.

1.1.6 Актуализация информационных ресурсов.

1.1.7 Обработка информационных ресурсов.

1.1.8 Предоставление информационных ресурсов пользователям.

1.1.9 Бизнес-процессы, связанные с управлением информационными ресурсами.

1.2 Жизненный цикл информационных ресурсов.

1.2.1 Определение цепи Маркова.

1.2.2 Модель жизненного цикла информационного ресурса (ЖЦИР).

1.2.3 Модель динамики информационных ресурсов.

1.2.4 Модель ЖЦ единичного ресурса.

ГЛАВА 2 Математическое моделирование процессов сетевого обмена электронными ресурсами.

2.1 Современное методы построение и оценки ВС и их компонентов.

2.1.1 Метод экспертных оценок и экспериментальные методы.

2.1.2 Методы аналитического моделирования.

2.1.3 Аналитическое моделирование ВС на основе теории систем массового обслуживания (СМО).

2.1.4 Имитационное моделирование.

2.2 Система имитационного моделирования AnyLogic.

2.2.1 Активные объекты, классы и экземпляры активных объектов.

2.2.2 Объектно-ориентированный подход.

2.2.3 Средства описания поведения объектов.

2.2.4 Анимация поведения и интерактивный анализ модели.

2.3 Математическая модель процессов сетевого обмена электронными ресурсами между абонентами вычислительной сети.

2.3.1 Основные классы объектов сети.

2.3.2 Программная реализация модели в системе имитационного моделирования АпуЬ

§ю на примере сети Красноярского края.

ГЛАВА 3 Разработка имитационной модели процессов сетевого обмена электронными ресурсами между библиотеками вузов города Красноярска.

3.1 Деятельность библиотек и классификация библиотечных информационных электронных ресурсов.

3.2 Классификация ресурсов библиотеки СФУ.

3.3 Динамика информационных ресурсов СФУ.

3.4 Математическая модель процессов сетевого обмена электронными ресурсами между библиотеками вузов города Красноярска.

ГЛАВА 4* Управление мощностями на основе моделей ЖЦИР.

4.1 Основные понятия.

4.2 Цели процесса.99'

4:2.1 Преимущества использования процесса. Взаимоотношение с процессами управления: инцидентами, проблемами, изменениями, релизами, конфигурациями, уровнем услуг, финансами ИТ, непрерывностью ИТ-услуг, доступностью.

4.4 Моделирование в управлении мощностями.

4.5 Определение размера технической платформы для работы ПО на основе модели ЖЦИР-.

4.6 Контроль процесса.

4.6.1 Отчеты для руководства.

4.6.2 Критические факторы успеха и ключевые показатели эффективности (KPI).

4.6.3 Функции и роли.

4.7 Проблемы и затраты.

4.8 Применение задачи управления мощностями с помощью разработанной программы расчета жизненного цикла ИР на примере модели динамики ИТ-организации.

419 Задача об оптимальных сроках смены оборудования в процессе управления мощностями в ИТ-организациях.

4.9. L Пример определения оптимальных сроков замены оборудования

Актуальность работы

В настоящее время происходит быстрое развитие информационных технологий и телекоммуникационных систем. Ежедневный объем информации, перерабатываемой в структуре организаций, неуклонно растет. Каждый руководитель растущей фирмы сталкивается с необходимостью расширения информационных сетей и увеличения хранилищ данных для электронных информационных ресурсов (ЭИР). Управление ЭИР в современном мире становится все более трудным делом, что потребовало законодательного обеспечения этой области человеческой деятельности. В частности, был принят ряд законов, регламентирующих эту деятельность. Объектом информационных процессов является информационный ресурс (ИР). Информационные ресурсы страны, региона, организации рассматриваются как стратегические ресурсы, аналогичные по значимости запасам сырья, энергии и т.п.

Информационные ресурсы сосредоточены и используются ИТ-организациями, под которыми понимаются либо организации, специализирующиеся на услугах в области информационных технологий (ИТ), либо ИТ-подразделения организаций, работающих в других сферах.

Большое разнообразие и огромный объем хранимых и передаваемых по информационным каналам ресурсов потребовал создания систем их классификации. Первоначальные попытки использования для этой цели традиционных систем библиографического описания информационных ресурсов показали их недостаточность.

В результате возникла необходимость в создании единого языка, позволяющего описать многообразные типы информационных объектов, для создания возможности использования соответствующих программных приложений. Таким языком оказалась спецификация MIME (Multipurpose Internet Mail Extention), разработанная первоначально для электронной почты, но получившая распространение позже при возникновении web -технологий.

Дальнейшее развитие классификация типов информационных объектов получила в рамках Дублинского ядра метаданных (Dublin Core Metadata Element Set-DCMI).

Большой вклад в развитие теории информации и управления информационными процессами принадлежат JI. Бриллюену, Н. Винеру, А. Колмогорову, Дж. Пирсу, Р. Фишеру, К. Шеннону. В последние годы появились работы, в которых решаются вопросы эффективного использования ИР при совершенствовании деятельности организаций. Это работы А.И. Башмакова, В.А. Старых , A.M. Вендера, Т.А. Гавриловой, С.А. Жуковой, A.M. Карминского, К.Г. Скрипкина, Г.А. Титоренко, I

C.B. Черемных и др.

Самостоятельный интерес представляет проблема управления информационными образовательными ресурсами, что обусловлено все более широким распространением интерактивных методов и систем обучения: Жизненный цикл образовательных ИР рассматривался в работах И.П. Норенкова, Г.А. Доррера, Г.М. Рудаковой, Е.М. Гриценко. Сформированные элементы обучающих систем (единицы контента, модули, учебные курсы и другие) представляют собой отдельные виды ИР.

Обзор работ последних лет показал, что теория ИР и их классификация в существующих системах разработаны недостаточно. По оценке аналитиков, архивы корпоративной' информации удваиваются каждые два года, причем 80% объема данных, хранимых в электронном виде, приходится на неструктурированную информацию. Ценность информации, содержащейся в конкретном информационном ресурсе, может быть различной, кроме того, она изменяется во времени. Как все на свете, информационный ресурс рождается, живет и умирает. Поэтому можно говорить о жизненном цикле информационного ресурса, в том числе, электронного. Этот вопрос до сих пор недостаточно изучен в отличие, например, от жизненного цикла программного обеспечения и информационных систем.

Стало очевидным, что управление информационными ресурсами является самостоятельной научной и технологической проблемой. Эта проблема включает разработку классификации ЭИР и управление их жизненным циклом, что необходимо для проектирования хранилищ данных и организации обмена ресурсами между различными пользователями. Классическим руководством в данной области может служить книга Яна Ниессена «Введение в ИТ Сервис-менеджмент» (1999 г.), в которой дана классификация бизнес-процессов, реализуемых при менеджменте ИТ. Одним из таких процессов является так называемое «управление мощностями» (Capacity Management). Задачей процесса управления мощностями является предоставление в нужное время и в экономически эффективной форме необходимых мощностей для обработки и хранения данных. Актуальность этой проблемы объясняется, в частности, тем, что многие центры обработки данных постоянно работают с недогрузкой на 30-40% или больше. Избыточное увеличение емкости дисковой памяти, помимо увеличения стоимости оборудования, влияет на резервное копирование на жесткие диски, так как поиск архивируемых файлов в сети занимает больше времени. Если имеются сотни и тысячи серверов, как у многих ИТ-организаций масштаба предприятия, то эти проценты означают потерю огромных финансовых средств. В процессе управления мощностями важную роль играет управление информационными ресурсами, которые служат основой для создания информационных продуктов и оказания информационных услуг. Здесь можно выделить два аспекта: обмен информационными ресурсами в компьютерных сетях и исследование жизненного цикла самих информационных ресурсов.

Однако до настоящего времени не разработаны методики моделирования жизненного цикла ИР и описания процессов обмена электронными информационными ресурсами. Данная задача частично рассматривалась в работе С.А. Жуковой (2008 г.), однако автором использовалась статическая модель ресурсов, не учитывающая их разнообразие и временную динамику.

В общей проблеме управления мощностями представляет интерес также разработка метода оценки оптимального срока замены оборудования для хранения ИР.

Поэтому проблема создания математических моделей и программных средств, предназначенных для описания и анализа процессов жизненного цикла информационных ресурсов (ЖЦИР), а также обмена электронными информационными ресурсами в компьютерных сетях, весьма актуальна.

Объект диссертационного исследования

Процессы хранения и обмена электронными информационными ресурсами в ИТ-организациях. В качестве ИТ-организаций, на примере которых изучались указанные процессы, были выбраны два типа организаций. Во-первых, это библиотеки высших учебных заведений г. Красноярска, которые являются основными хранителями ИР вузов, а также обеспечивают основной трафик при их обмене, а, во-вторых, это Муниципальное Учреждение Здравоохранения «Бюро медицинской статистики» г. Красноярска.

Предмет исследования и моделирования

Анализ и вероятностное моделирование процессов жизненного цикла электронных информационных ресурсов и обмена ими между ИТ-организациями.

Цель диссертационного исследования

Оптимизация процессов жизненного цикла ИР и информационного обмена в ИТ-организациях на основе формализмов цепей Маркова и объектно-ориентированного моделирования с целью повышения эффективности функционирования объектов исследования.

Задачи работы

1. На базе классификаций информационных ресурсов Дублинского ядра метаданных и бизнес-процессов при ИТ-менеджменте Я. Ниессена создать динамическую модель жизненного цикла ЭИР и реализовать ее в виде программы «Жизненный цикл электронных информационных ресурсов».

2. Разработать модель процессов сетевого обмена между узлами вычислительных сетей, учитывая модель жизненного цикла ЭИР.

3. Собрать данные о динамике информационных ресурсов и реализовать имитационную систему для следующих объектов:

• сеть высших и средних учебных заведений г. Красноярска,

• муниципальные учреждения здравоохранения г. Красноярска.

4. На основе модели ЖЦИР сформулировать и решить задачу об оптимальных сроках замены дискового оборудования в ИТ-организациях.

Методы исследования,

- вероятностное, объектное и агентное моделирование,

- оптимизация,

- компьютерные методы обработки информации. Научная новизна диссертационной работы

1. Впервые на базе классификации информационных ресурсов Дублинского ядра метаданных и бизнес-процессов при ИТ-менеджменте разработана вероятностная динамическая модель жизненного цикла ЭИР, позволяющая анализировать и прогнозировать процесс хранения и обновления электронных ресурсов в ИТ-организациях.

2. Впервые разработана агентная объектно-ориентированная модель процесса функционирования вычислительной сети, позволяющая детально описывать процессы и параметры обмена ИР между абонентами сети.

3. Впервые предложен новый алгоритм имитационного моделирования процессов обмена информационными ресурсами между узлами вычислительной сети регионального масштаба, основанный на агентной парадигме.

Практическая ценность работы

1. Разработана программа «Жизненный цикл электронных информационных ресурсов», с помощью которой можно наглядно видеть динамику жизненного цикла ЭИР и анализировать загруженность дискового оборудования несколькими типами ресурсов за любой срок и, исходя из полученных данных, подбирать оптимальное по цене, объему и скорости доступа оборудование.

2. Создана и программно реализована в системе AnyLogic агентно-ориентированная имитационная модель процессов сетевого обмена электронными ресурсами, позволяющая численно оценивать и оптимизировать потоки ресурсов между абонентами сети. Данная модель использована для описания информационного взаимодействия между библиотеками специальных учебных заведений, а также муниципальных учреждений здравоохранения г. Красноярска.

3. Предложена методика определения оптимальных сроков замены оборудования, предназначенного для хранения и обработки информационных ресурсов, основанная на сопоставлении остаточной стоимости оборудования и затрат на его эксплуатацию.

Работа выполнена при поддержке Красноярского краевого фонда науки, грант 12Р026Р. Работе автора, представленной на конкурс 2010 года среди аспирантов, была присуждена Государственная премия Красноярского края.

Значимость работы подтверждается поддержкой данных разработок советом ректоров вузов Красноярского края, а также внедрением результатов моделирования в деятельность Муниципального учреждения здравоохранения «Бюро медицинской статистики».

Апробация работы

Основные результаты работы были представлены на следующих научных конференциях и семинарах:

1. Международная научно-техническая конференция «Актуальные проблемы анализа и построения информационных систем и процессов» ФОУ ВПО «Южный федеральный университет», г. Таганрог, 19-25 сентября 2010 г.

2. XIV Международная ЭМ конференция по эвентологической математике и смежным вопросам (г. Красноярск, 2010)

3. Девятая Международная конференция по финансово-актуарной математике и смежным вопросам (г. Красноярск, 2010).

4. Заседание экспертной комиссии по рассмотрению работ,' предоставленных на соискание Государственной премии Красноярского края для поощрения аспирантов и докторантов образовательных учреждений высшего и послевузовского профессионального образования (г. Красноярск 2010)

5. Восьмая Международная конференция по финансово-актуарной математике и смежным вопросам (г. Красноярск, 2009).

6. Межкафедральный семинар, действующий на кафедре системотехники СибГТУ (г. Красноярск, 2008-2010)

7. Курсы повышения квалификации преподавателей, факультет повышения квалификации преподавателей СибГТУ (г. Красноярск, 20082010)

8. XI Всероссийская конференция "Проблемы информатизации региона» ПИР-2009 (г. Красноярск 2009).

9. X Всероссийская конференция "Проблемы информатизации региона» ПИР-2007 (г. Красноярск 2007).

Публикации: По теме диссертации опубликовано 11 работ, в том числе 2 в изданиях, рекомендованных ВАК для публикации результатов кандидатских и докторских диссертаций.

Структура и объем работы

Диссертация состоит из введения, 4 глав, заключения, списка г использованных источников и 4 приложений. Основное содержание работы изложено на 145^ страниц текста, содержит 29 рисунков, 7 таблиц. Список использованных источников включает 93 наименования.

Выводы к Главе 4

1. Рассмотрена актуальность, использования задачи управления мощностями и основные понятия.

2. В процессе управления мощностями важную роль играет управление информационными ресурсами, которые служат основой для создания информационных продуктов и оказания информационных услуг.

3. Приведены потенциальные проблемы процесса управления мощностями и затраты на ввод в действие управления мощностями, которые должны быть определены при подготовке внедрения процесса:

4. Приведен пример применения задачи управления мощностями^ с помощью разработанной программы расчета жизненного цикла ИР

5. Предложена простая методика определения оптимальных сроков замены оборудования, предназначенного для хранения и обработки информационных ресурсов. Методика проиллюстрирована численным примером для одной из ИТ-организаций.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Автором диссертационной работы получены следующие результаты:

1. На базе концепции Дублинского ядра метаданных разработана динамическая модель жизненного цикла электронных информационных ресурсов, которая позволяет анализировать и прогнозировать процесс хранения и обновления электронных ресурсов в ИТ-организациях.

2. На основе разработанной модели создана программа "Жизненный цикл информационных ресурсов", с помощью которой возможен расчет 1 параметров жизненного цикла ИР.

3. Разработана в системе имитационного моделирования Апу1^1с, на основе агентного подхода, математическая модель процессов сетевого обмена электронными ресурсами между абонентами сети.

4. Собраны данные о поступлении и хранении электронных информационных ресурсов в 10 библиотеках вузов города Красноярска и МУЗ «Бюро медицинской статистики». Проведена классификация собранных ресурсов в рамках Дублинского ядра метаданных. С помощью программы «Жизненный цикл ИР», получена динамика жизненных циклов информационных ресурсов.

5. Разработана в системе имитационного моделирования АпуЬо^с модель обмена информационными ресурсами между вузами входящими в создаваемую сеть вузов и научных учреждений города Красноярска.

6. Предложена методика определения оптимальных сроков замены оборудования, предназначенного для хранения и обработки информационных ресурсов, основанная на общей теории замены оборудования. Методика внедрена в МУЗ «Бюро медицинской статистики».

Таким образом, поставленные в диссертации задачи выполнены, а цель работы достигнута.

В дальнейшем планируется продолжение работы по изучению и усовершенствование модели жизненного цикла информационных ресурсов и методики оценки параметров модели. Разработанный алгоритм и модель процессов обмена ИР между узлами вычислительной сети планируется использовать при создании межвузовской сети г. Красноярска. Также идет работа по классификации информационных ресурсов и определению оптимальных сроков замены оборудования в муниципальных учреждениях здравоохранения г. Красноярска в рамках программы «Модернизация здравоохранения» до 2012 года.

1. Акоф, Р. Основы исследования операций Текст. / Р. Акоф, М. Сасиени, // М.: Мир, 1971.

2. Алферов, С. А. Перспективные информационные технологии: технология сквозного интерфейса и распределенных документов Текст. / С.А. Алферов. М.: Академия Тринитаризма», Эл № 77-6567, публ.14419, 25.05.2007.

3. Антопольский, А.Б. Информационные ресурсы России: Научно-методическое пособие. Текст. / А.Б. Антопольский. — М.: Издательство «Либерея», 2004. 424с.

4. Аюшеева, H.H. Схема метаданных метакаталога информационных образовательных ресурсов Текст. H.H. Аюшеева // Проблемы качества, безопасности и диагностики в условиях информационного общества: Тез. Всерос. науч.-практ. конф. Сочи, 2004. - С. 187.

5. Баранников А.Ф. Методы диагностики и определения эффективности организационных систем Текст. / А. Ф. Баранников. — М.: ГГУ, 1999. — 369 с.

6. Башмаков, А.И. Систематизация информационных ресурсов для сферы образования: классификация и метаданные Текст. / А.И. Башмаков, В.А. Старых // М.: "Европейский центр по качеству", 2003. 384 с.

7. Боев, В.Д. Моделирование систем. Инструментальные средства GPSS World Текст. / В.Д. Боев // СПб.: БХВ-Петербург, 2004.

8. Бусленко, Н. П. Моделирование сложных систем Текст. / Н. П. Бусленко. // М.: Наука, 1978.

9. Бойченко, Е. Н. Периодические издания по техническим наукам в Интернете: доступность электронных ресурсов Текст. / Е. Н. Бойченко // Науч. и техн. б-ки. 2009. - № 5. - С. 31-45.

10. Бычков, Е.Д. Оценка состояния каналов при интеграции данных на основе модели подвижной границы Текст. / Е. Д. Бычков, О.Н. Коваленко // Материалы VIII Международной конференции АПЭП 2006. -Новосибирск: Изд. НГТУ, 2006. с. 225-227.

11. Гордукалова Г. Ф. Информационная диагностика объекта: истоки, методы, перспективы Текст. / Г. Ф. Гордукалова // Современное библиотечно-информационное образование : учеб. тетради / СПбГУКИ. -Вып. 6.-2001.-С. 89-100.

12. Гриценко, Е. М. Управление процессами жизненного цикла, образовательных информационных ресурсов: Автореф. дисс. канд. тех. Наук Текст. / Е. М. Гриценко. Красноярск: СибГТУ, 2005. - 22 с.

13. Доррер, Г.А. Исследование и проектирование региональных информационно-телекоммуникационных систем на основе имитационного моделирования Текст. / Г. А. Доррер , М.Г. Доррер, Н.А Попов, В.А. Старых // Вестник СибГТУ. 1999. - № 1. - С. 145-159.

14. Доррер, Г.А. Вероятностная модель процесса интерактивного обучения Текст. / Доррер Г.А., Рудакова Г.М., И.М. Горбаченко // Открытое образование. — 2001. №2.

15. Доррер, Г. А. Методы моделирования дискретных систем: учебное пособие Текст. / Г.А. Доррер. — Красноярск: СибГТУ, 2004. 202 с.

16. Доррер, Г.А. Основы теории управления: учебное пособие Текст./ Г.А. Доррер. Красноярск: СибГТУ, 2003. - 228 с.

17. Доррер, Г.А. Теория информационных процессов и систем: Учебное пособие для студентов специальности 230201.65

18. Информационные системы и технологии» / Г.А. Доррер. — Красноярск : СибГТУ, 2009. 202 с.

19. Доррер, Г.А. Технология моделирования и разработка учебных электронных изданий Текст. / Доррер Г.А., Рудакова Г.М., — Новосибирск: Изд-во СО РАН, 2006. 272с.

20. Евстигнеева, Г. А. Формирование фонда научно-технической библиотеки в условиях развития электронных информационных технологий Текст. / Г. А. Евстигнеева // Науч. и техн. б-ки. 2009. - № 2. - С. 26-37.

21. Емельянов, A.A. Имитационное моделирование экономических процессов Текст. / A.A. Емельянов, Е.А. Власова, Р.В. Дума // М.: Финансы и статистика, 2002.

22. Жукова, С. А. Моделирование и оптимизация структуры информационного ресурса: Автореф. дисс. канд. техн. наук. Текст./ С.А. Жукова. Ижевск : ИжГТУ, 2008. - 18с.

23. Жемайтис, P.E. Представление электронных информационных ресурсов научной библиотеки СибГТУ Текс. / . P.E. Жемайтис, К.В. Аванесова // Девятая Международная конференция по финансово-актуарной математике и смежным вопросам, СФУ, 2010. — С.145-148.

24. Жемайтис, P.E. Представление онтологии информационных ресурсов НБ СибГТУ на основе Дублинского ядра Текс. / P.E. Жемайтис, К.В. Аванесова // Мат.Х1 Всероссийской научно-практической Конференции «Проблемы информатизации региона», 2009. С. 278-280.

25. Замышляев, В. И. Сибирская аэрокосмическая академия Текст. / В. И. Замышляев, В. В. Филатов, Ю. П. Плотников // Енисейский энциклопедический словарь / Глав. ред. Н. И. Дроздов. — Красноярск: Русская энциклопедия, 1998. С. 556.

26. Избачков, Ю.И. Информационные системы : Учебник для вузов Текст. / Ю.С. Избачков, В.Н. Петров. // СПб.: Питер, 2005. 656 с.

27. Кагаловский, М. Р. Базовые технологии информационных систем. МГУ, экономический факультет, 2004-2005.

28. Кагаловский, М. Р. Перспективные технологии информационных систем. ДМК Пресс, Компания АйТи, 2003. 288 с. ISBN: 5-9407-200-9.

29. Карпов, Ю.Г. Имитационное моделирование систем. Введение в моделирование с AniLogic 5 Текст. / Ю.Г. Карпов. СПб.: БХВ-Петербург, 2005г.-400 е.: ил.

30. Кемени, Дж. Конечные цепи Маркова Текст. / Кемени Дж., Снелл Дж. М., Наука, 1970. - 450с.

31. Кипчатов, А. А. Рынок магистрального IP-транзита РФ до 2010 года: тенденции, емкость, цены: доклад на Пиринговом форуме MSK-IX, 2007 г. Электронный ресурс. Режим доступа: http://www.msk-ix.m/down-load/fomm2007/IPtransitmarket.ppt.

32. Клейнрок, JI. Теория массового обслуживания Текст. / J1. Клейнрок. // М.: Машиностроение. 1979. 432 с.

33. Клюев, В.К. Маркетинговая ориентация библиотечно-информационной деятельност Текст. / Клюев В. К.,- М.: Профиздат, 1999. -144 с.с.

34. Клюев, В.К. Основы инициативной хозяйственной деятельности библиотеки Текст. / Клюев В. К.,— М.: Изд-во Моск. гос. ун-та культуры, 1998.-93 с.

35. Крылов, В.В. Теория телетрафика и ее приложения Текст. / В.В. Крылов, С.С. Самохвалова — БХВ-Петербург, 2005г. — 288 е.: ил.

36. Кудрявцев, Е. GPSS World. Основы имитационного моделирования различных систем Текст. / Е. Кудрявцев // М.: ДМК Пресс, 2003.

37. Кучерявый, Е.А. Управление трафиком и качество обслуживания в сети Интернет Текст. / Е.А. Кучерявый. СПб.: Наука и Техника, 2004г. -336 с.

38. Литвинова, Н. Н. Сетевые удаленные ресурсы в библиотеках Текст. / Н. Н. Литвинова // Библиотековедение. 2007. - № 6. - С. 52-57.

39. Лоу, А. Имитационное моделирование Simulation Modeling and Analysis. [Текст] / А. Лоу, В. Кельтон // СПб.: Издательство Литер, 2004. -848 с.

40. Моудер, Дж. Исследование операций: в 2-х томах Текст. / Дж. Моудера, С. Эдмграби. -М.: Мир, 1981. 677с.

41. Неверова Т. А. Диагностико-мониторинговое исследование краеведческой деятельности библиотек в создании информационной базы управления Текст. / Т. А. Неверова // Библ. дело XXI век. — 2004. - № 1. -С. 128-133.

42. Нейлор, Т. Машинные имитационные эксперименты с моделями экономических систем Текст. / Т. Нейлор // М. : Мир, 1975.

43. Ниессен, Ян. Введение в ИТ Сервис-менеджмент Электронныйресурс. Режим доступа: http://allitil.ru/book/42-wedenie-v-itsm.-glava-l.html

44. Новиков, О. А. Прикладные вопросы теории массового обслуживания Текст. / О. А. Новиков, С. И. Петухов // М.: Советское радио, 1969.-400 с.

45. Официальный сайт библиотеки Красноярского Государственного медицинского университета им. профессора В.Ф. Войно-Ясенецкого Электронный ресурс. // Режим доступа: http://www.krsk.inf/Kgmy/library.htm.

46. Официальный сайт Красноярского Государственного аграрного университета Электронный ресурс. // Режим доступа: http://www.kgau.ru.

47. Официальный сайт Красноярского Государственного педагогического университета им. В.П. Астафьева Электронный ресурс. // Режим доступа: http://www.kspu.ru/.

48. Официальный сайт Сибирского Государственного аэрокосмического университета им. академика М.Ф. Решетнева (СибГАУ) Электронный ресурс. // Режим доступа: http://library.sibsau.ru/.

49. Подчукаев В.А. Теория информационных процессов и систем: Учеб. пособие для вузов Текст. / В.А. Подчукаев. М.: Гардарики, 2007. -207с.

50. Положения о научной библиотеке Сибирского федерального университета Электронный ресурс. // Режим доступа: http://lib.sfu-kras.ru/common/pol.php.

51. Попов, A.A. Вероятностная модель жизненного цикла электронных информационных ресурсов Текст. / Г. А. Доррер, К.В. Сысенко // Мат.Х1 Всероссийской научно-практической Конференции «Проблемы информатизации региона», 2009. С. 156-161.

52. Попов, A.A. Использование системы AnyLogic для моделирования процессов обучения в модульно-рейтинговой системе Текст. / К.В. Сысенко // Мат.Х Всероссийской научно-практической Конференции «Проблемы информатизации региона, 2007. С. 164-167.

53. Попов, A.A. Исследование жизненного цикла электронных информационных ресурсов Текст. / Г. А. Доррер, К.В. Сысенко // Вестник СибГАУ. 2009. - № 2. - С. 128-132.

54. Попов, A.A. Исследование региональной информационной телекоммуникационной системы на основе системы имитационного моделирования ANYLOGIC Текст. / Мат.Х Всероссийской научно-практической Конференции «Проблемы информатизации региона, 2007. С. 40-44.

55. Попов, A.A. Модель жизненного цикла электронных информационных ресурсов Текст. / Г. А. Доррер, К.В. Сысенко // Восьмая Международная конференция по финансово-актуарной математике и смежным вопросам, СФУ, 2009. -№2. С. 32-38.

56. Решение для построения локальных вычислительных сетей (ЛВС) Электронный ресурс. // Режим доступа: http://www.apitpro.ru.

57. Риордан, Дж. Вероятностные системы обслуживания Текст. / Дж. Риордан // М.: Связь, 1966. 184 с.

58. Романов, В.П. Теоретические основы информатики. Информационные структуры и фактографический поиск информации Текст. / В.П. Романов,-М.: Изд-во РЭА им. Г.В.Плеханова. 1996,-190 с.

59. Романов, В.П. Теоретические основы информации Текст. / В.П. Романов,-М.: Изд-во РЭА им. Г.В.Плеханова. 1993,-159 с.

60. Рыжиков, Ю.И. Имитационное моделирование. Теория и технология Текст. / Ю.И. Рыжиков // СПб.: Корона принт, 2004. 384 с.

61. Сляднева Н. А. Информационно-аналитическая деятельность: проблемы и перспективы Текст. / Н. А. Сляднева // Информ. ресурсы России.-2001. -№ 2. -С. 14-21.

62. Советов, Б.Я. Моделирование систем: практикум Текст. / Б .Я. Советов, С. А. Яковлев // М.: Высш. шк. 2003. 295 с.

63. Советов, Б.Я. Моделирование систем: учеб. для вузов Текст./ Б .Я. Советов, С. А. Яковлев. -М.: Высш. . шк. 1998. 319 с.

64. Строгал ев, В. П. Имитационное моделирование Текст. / В. П. Строгалев, И. О. Толкачева // М.: МГТУ им. Баумана, 2008.

65. Суслова И. М. Основы библиотечного менеджмента Текст. / И. М. Суслова. -М.: Либерея, 2000. 242 с.

66. Толуев, Ю. Записки симуляциониста, любящего и уважающего GPSS Электронный ресурс. / Ю. Толуев // Режим доступа: http .-//www, gpss. ru/index-h .html.

67. Томашевский, B.H. Имитационное моделирование в среде GPSS. Серия «Факультет» Текст. / В.Н. Томашевский, Е.Г. Жданова // М.: Бестселлер, 2003.

68. Шайдуров, В.В. Проблемы информатизации Красноярского края: Анализ ситуации и прогноз. Проблемы информатизации региона // Материалы второй конференции. — Красноярск, 1996 г.

69. Шаповаленко, С. Динамическое моделирование и анализ корпоративных вычислительных систем. Электронный ресурс. / С. Шаповаленко // Режим доступа: http://www.setevoi.ru/cgi-bin/text.pl/magazines/2001/6/40.

70. Шахов, В.Г. Модель распределения пропускной способности каналов мультисервисной сети между потоками с различными параметрами качества обслуживания Текст. / В.Г. Шахов, О.Н. Коваленко // Информационные технологии, выпуск 3, 2010 стр.23-26.

71. Шварц, М. Сети связи: протоколы, моделирование и анализ Текст. / М. Шварц- Ч. 2. М.: Наука, 1992 г. стр. 326.

72. Шеннон, Р. Имитационное моделирование систем искусство и наука Текст. / Р. Шеннон. // М.: Мир, 1978.

73. American Productivity & Quality Center. Electronic resource. Mode of access: http://www.apqc.org/.

74. Amstutz A. E., Computer Simulation of Competitive Market Response, Massachusetts Institute of Technology Press, Cambridge Mass., 1967.

75. Bekey G. A., Karplus W. J., Hybrid Computation, Wiley, Inc., New York, 1968; есть русский перевод: Беки Дж., Карплгос У., Теория и применение гибридных вычислительных систем, изд-во «Мир», М., 1971.

76. Dublin Core Metadata Element Set: Reference description Электронный ресурс. / DCMI. — Version 1.1. — Электрон. Текстовые дан-USA: DCMI, 1999. Режим доступа: http://dublincore.org/documents/dces /

77. Fishman G. S., Kiviat P. J., The Analysis of Simulation-Generated Time Series, Management Science, v. 13, No 7, Mar. 1967.

78. Forrester J. W., Industrial Dynamics, Massachusetts Institute of Technology Press, Cambridge, Mass., 1961; есть русский перевод: Форрестер Д., Основы кибернетики предприятия (Индустриальная динамика), изд-во «Прогресс», М., 1971.

79. Guetzkow Н. ей. Simulations in Social Science, Prentice-Hall, Inc., Englewood Cliffs, N. J., 1962.

80. Hermann C. F. Crisis in Foreign Policy: A Simulation Analysis, Bobbs-Merrill Co., Inc. New York, 1969.

81. Hierarchical Storage Management Электронный ресурс. Режим доступа: http://www.dscon.ru/education/legatohsm2.htm

82. Hitch С. J., Decision-Making for Defense, University of California Press, Berkeley and Los Angelos, 1967.

83. IEEE 1074-1995. Процессы жизненного цикла для развития программного обеспечения Электронный ресурс.: Режим доступа: http://Itsc.ieee.org/.

84. IEEE 1484.12.1-2002. Learning Object Metadata standart. New York: IEEE, 2002.

85. Meir R. C. et al., Simulation in Business and Economics, Prentice-Hall, Inc., Englewood Cliffs, N. J., 1969.

86. Morris W. Т., On the Art of Modeling, Management Science, v. 13, No 12, Aug. 1967.

87. Rubenstein A. H. et al., Some. Organization Factors Related to the Effectiveness of Managements Science Groups in Industry, Management Science, v. 15, No 8, Apr. 1967.

88. СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ СОКРАЩЕНИЙ

89. DC Dublin Core (Дублинское ядро)

90. DCMI Dublin Core Metadata Element Set (Дублинское ядро метаданных)

91. АИБС Автоматизированная информационно-библиотечная система1. ВС Вычислительная сеть1. Жц Жизненный цикл

92. ЖЦИР Жизненный цикл информационных ресурсовиос Информационно-образовательная средаип Информационный процесс1. ИР Информационный ресурсис Информационная система

93. ИТ Информационные технологии

94. МБА Межбиблиотечный абонемент

95. ООП Объектно-ориентированное программирование

96. ПО Программное обеспечениесмо Система массового обслуживания

97. СУБД Система управления базами данных

98. СФУ Сибирский Федеральный Университет

99. ЭДД Электронная доставка документов

100. ЭИР Электронный информационный ресурс

101. ЭОР Электронные образовательные ресурсы