автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Обработка информации в системе мониторинга распределённого программного проекта

На правах рукописи

ШВЕЦОВ Виктор Владимирович

ОБРАБОТКА ИНФОРМАЦИИ В СИСТЕМЕ МОНИТОРИНГА РАСПРЕДЕЛЁННОГО ПРОГРАММНОГО ПРОЕКТА

Специальность 05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации (приборостроение)

Автореферат диссертации на соискание учёной степени кандидата технических наук

ПЕНЗА 2009

" 3 ДЕИ 2009

003486165

Работа выполнена на кафедре «Математическое обеспечение и применение ЭВМ» в государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Пензенский государственный университет».

Научный руководитель - доктор технических наук, профессор

Макарычев Пётр Петрович.

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор

Сальников Игорь Иванович;

кандидат технических наук, доцент Кревский Игорь Гершевич.

Ведущая организация - ОАО «Научно-производственное предприятие "Рубин"» (г. Пенза).

Защита диссертации состоится 22 декабря 2009 г. в 14 часов на заседании диссертационного совета Д 212.186.04 в государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Пензенский государственный университет» по адресу: 440026, г. Пенза, ул. Красная, 40.

С диссертацией и авторефератом можно ознакомиться в библиотеке государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Пензенский государственный университет». Автореферат размещен на сайте www.pnzgu.ru

Автореферат разослан « М » ноября 2009 г.

Учёный секретарь

диссертационного совета

доктор технических наук,

профессор Смогунов В. В.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Распределённый программный проект в отличие от обычного программного проекта реализуется в условиях территориальной удалённости ресурсов, к которым относятся исполнители и средства вычислительной техники. Широкое распространение проекты этого типа получили при разработке «открытого» (Open Source) программного обеспечения, что обусловлено возможностью участия в проекте сотрудников из различных регионов мира посредством глобальной сети Internet. Разработчики коммерческого программного обеспечения тоже стремятся использовать преимущества распределённого программного проекта, но в большей степени, чем участники Open Source проектов, испытывают сложности с обеспечением запланированных сроков, стоимости и уровня качества программного продукта.

Основная причина состоит в недостатке информации о текущем состоянии распределённого программного проекта для эффективного управления и принятия решений. В обычном программном проекте такая проблема успешно решается мониторингом основных характеристик проекта, что позволяет руководителю вовремя обнаружить отклонения от установленных границ и предупредить возможные негативные последствия. Для этого периодически выполняется регистрация значений атрибутов программного проекта путём извлечения информации из различных источников, которыми могут бьггь базы данных, приложения, программные системы и их компоненты, а также исполнители. Полученные результаты передаются в центр обработки, где вычисляются индикаторы достигнутого прогресса. Однако выполнение регистрации атрибутов и вычислений индикаторов проекта в условиях территориальной удалённости разнородных источников информации и отсутствия единого центра обработки представляет собой сложную задачу.

Мониторинг состояния программного проекта - трудоемкий процесс, который невозможно осуществить без применения специальных программных средств. Наиболее известны решения от ШМ (Tivoli Monitoring, WebSphere Business Monitor), IBM Rational (Portfolio Manager, Project Console) и свободно-распространяемый SysAid Free Monitoring. Все они позволяют получить доступ к удалённым источникам информации посредством коммуникационных сетей, но используют для этого разные методы. Наиболее универсальное решение - про-

граммные агенты - применяется в Tivoli Monitoring, однако так же, как и в WebSphere, для обработки информации используется один или несколько серверов. Решения от IBM Rational изначально ориентированны на поддержку разработки программного обеспечения, но интеграция источников информации в них осуществляется посредством платформы Eclipse, что невозможно при использовании инструментов других производителей. Таким образом, разработка математического и программного обеспечения обработки информации в условиях территориальной удалённости источников данных и отсутствия единого центра для обработки является актуальной задачей, решение которой позволит оперативно получать необходимые характеристики распределённого программного проекта. При этом целесообразно использовать технологию программных агентов или процессов, успешно применяемую в системах мониторинга для решения задач регистрации и сбора данных.

Теоретические и практические основы мониторинга программного проекта отражены в работах Э. Д. Брауде, П. Джалота, В. В. Липаева, С. А. Орлова, У. Ройса, Р. Т. Фатрелла, Д. Ф. Шафера, Л. И. Шафер, Ф. Цуи и др. Математические модели поведения таких динамических систем, как процессы, заложены в трудах Я. Беркстры, Я. В. Клопа, Р. Милнера, Г. Плоткина, Р. Хоара и др.

Цель исследования состоит в совершенствовании математического и программного обеспечения обработки информации в системе мониторинга распределённого программного проекта.

Для достижения поставленной цели в диссертации решены следующие задачи:

-анализ существующих методов, алгоритмов и программных средств обработки информации, применяемых в системах мониторинга;

- постановка и формализация задачи обработки информации в системе мониторинга распределённого программного проекта;

-теоретическое исследование обработки информации в системе мониторинга распределённого программного проекта;

- разработка алгоритмического обеспечения обработки информации в системе мониторинга распределённого программного проекта;

- создание прототипа системы мониторинга распределённого программного проекта.

Объектом исследования в диссертации является система мониторинга распределённого программного проекта; предмет исследования - модели, методы, алгоритмы и программные средства обработки информации в системе мониторинга распределённого программного проекта.

Методы исследования основаны на методологии системного анализа, л-исчислении Робина Милнера, теории множеств, теории графов, теории алгоритмов и математической логики, а также общих закономерностях и правилах управления программными проектами.

Научная новизна работы заключается в следующем:

1) предложена концептуальная модель обработки информации в системе мониторинга распределённого программного проекта, которая отличается применением сети программных процессов и информационной модели измерений;

2) разработаны алгебраические модели процессов регистрации атрибутов проекта, передачи информации, вычисления и сохранения показателей и индикаторов, описание которых впервые представлено в нотации расширенного я-исчисления;

3) предложен алгоритм обработки информации в системе мониторинга распределённого программного проекта, основанный на параллельной работе взаимодействующих программных процессов, распределенных по узлам компьютерной сети;

4) предложен алгоритм построения сети программных процессов, использующий информационную модель измерений, представленную в виде ориентированного графа;

5) предложен алгоритм распределения программных процессов но узлам компьютерной сети, основанный на алгоритмах разбиения графа, критериях минимума связей между узлами сети и равномерной загрузки используемых процессоров.

Практическая значимость. Предложенные в диссертации алгебраические модели процессов регистрации атрибутов проекта, передачи информации, вычисления и сохранения индикаторов, а также алгоритм обработки информации обеспечивают проектирование подсистемы обработки информации для системы мониторинга распределённого программного проекта. Разработанный алгоритм построения сети программных процессов по информационной модели измерений применим для автоматизации настройки системы мониторинга. Ал-

горитм распределения программных процессов позволяет развернуть систему мониторинга на узлах компьютерной сети предприятия. Результаты разработки прототипа системы мониторинга могут быть использованы для создания полнофункциональной и технологичной системы поддержки управления распределённым программным проектом. В целом предложенное решение задачи обработки информации на практике позволяет снизить негативное влияние специфических для распределённого программного проекта факторов на успешность его реализации.

Реализация и внедрение результатов работы. Предложенные концептуальная модель обработки информации, алгебраические модели регистрации атрибутов проекта, передачи информации, вычисления и сохранения показателей и индикаторов, а также алгоритм обработки информации и алгоритм распределения программных процессов по узлам компьютерной сети использованы на научно-производственном предприятии «Энерготехника» (г. Пенза) при разработке прототипа системы мониторинга программного проекта. Система используется для поддержки управления разработкой программного обеспечения средств измерительной техники, выпускаемых на предприятии.

На защиту выносятся:

1) концептуальная модель обработки информации в системе мониторинга распределённого программного проекта, отражающая условия регистрации атрибутов, передачи информации и вычислений показателей и индикаторов программного проекта;

2) алгебраическое представление процессов регистрации атрибутов, передачи информации, вычисления и сохранения индикаторов проекта, обеспечивающее моделирование обработки информации в системе мониторинга распределённого программного проекта;

3) алгоритмическое обеспечение обработки информации в системе мониторинга распределённого программного проекта, позволяющее:

- осуществлять вычисления индикаторов проекта с помощью сети программных процессов, исполняемых в распределённой среде;

- автоматизировать создание сети программных процессов по информационной модели измерений;

- оптимально распределять программные процессы по узлам компьютерной сети, используя критерии минимума внешних коммуникаций и равномерной загрузки процессоров.

Апробация работы. Полученные результаты докладывались и обсуждались на VIII Международной научно-технической конференции «Новые информационные технологии и системы» (Пенза, 2008 г.); IV дистанционной научно-практической конференции с международным участием «Системы поддержки принятия решений. Теория и практика» (Киев, 2008 г.); XVIII-XX научно-технических конференциях профессорско-преподавательского состава Пензенского государственного университета (Пенза, 2007-2009 гг.).

Публикации. Основные результаты диссертации опубликованы в 11 статьях и тезисах конференций, среди них 1 статья в издании из перечня ВАК.

Структура и объём работы. Диссертация состоит из введения, четырёх глав, заключения, списка использованных источников из 96 наименований и шести приложений. Объём работы: 145 страниц основного текста, включающего 39 рисунков, 10 таблиц и 42 страницы приложений.

СОДЕРЖАНИЕ ДИССЕРТАЦИИ

Во введении обоснована актуальность темы диссертации, сформулирована цель и выделены задачи исследования; показаны научная новизна и практическая ценность полученных результатов, приведены сведения о внедрении и апробации работы.

В первой главе проведён онтологический анализ мониторинга программного проекта и обработки информации; рассмотрено применение мониторинга в управлении распределённым программным проектом (РПП). Выделены этапы мониторинга, связанные с обработкой информации. Представлен обзор существующих систем мониторинга.

В работах специалистов мониторинг состояния проекта признан одним из ключевых элементов управления программным проектом (ПП), и предназначен для обеспечения руководителей своевременной и качественной информацией. Мониторинг РПП относится к базовому виду мониторинга, ориентированному на обнаружение новых проблем и опасных ситуаций до момента их возникновения. Выделены следующие этапы проведения мониторинга: регистрация, сбор, хранение, обработка, распространение, оценка и прогнозирование.

Основная обработка информации при мониторинге РПП связана с вычислением показателей и индикаторов проекта, их оценок и прогнозов. Вычисления осуществляются на этапе обработки после получения значений атрибутов ПП.

Среди способов формализованного описания вычислений показателей и индикаторов проекта в диссертации выделены: текстовые, графические и алгоритмические. Определено, что наибольшее распространение получили графические способы, к которым относится информационная модель измерений. Модель связывает информационные потребности с сущностями объекта мониторинга и включает атрибуты, методы измерений и анализа, первичные и производные показатели, функции, индикаторы и критерии их принятия. Выделены наиболее важные для управления проектом индикаторы: стоимость, длительность, производительность и качество.

Дня автоматизации мониторинга используются специальные программные средства. В диссертации рассмотрены существующие способы организации систем мониторинга, среди которых выделены два основных. Первый способ предполагает выделение подсистем в соответствии с этапами проведения мониторинга. Незначительные отличия здесь проявляются в функционировании подсистемы регистрации. Второй способ ориентирован на применение в сервис-ориентированной архитектуре и не имеет подсистемы сбора информации.

Во второй главе предложена концептуальная модель обработки информации в системе мониторинга РПП. Представлена математическая модель обработки информации, в состав которой входят модели процессов регистрации, передачи, вычисления и сохранения. Для описания моделей использовано л-исчисление Робина Милнера.

Предлагаемая концептуальная модель обработки информации отражает более широкое использование программных процессов. К стандартным для применения в системах мониторинга функциям извлечения и передачи информации добавлена возможность производить её обработку по заданному алгоритму. Это позволило расширить границы применения программных процессов в системе мониторинга и использовать их на этапе обработки для вычисления показателей и индикаторов программного проекта. Для решения этой задачи процессы выполняются параллельно, взаимодействуют между собой (образуя сеть процессов) и другими элементами системы мониторинга.

Математическое описание обработки информации с помощью программных процессов основано на я-исчислении, принадлежащем классу процессных алгебр. Для учёта вычислительных возможностей процессов исчисление расширено арифметикой над полем вещественных чисел R.

Основу исчисления составляют множество имён дг, у,... е Name и множество процессов P,Q,...eProcess . Коммуникации между процессами обозначены следующим образом: - приём сообщения у по каналу х, х(у) - передача сообщения у по каналу*. Используя нотацию л-исчисления, вводится понятие арифметического выражения

Е::=е\Е + Е\ЕхЕ\ДЕ,...,Е),

где ее/?; /- функциональный символ. Для удобства описания работы процессов на основе арифметических выражений строятся булевские:

В ::= Е<Е\£ = Е\Е * Е\S\В л В\В v В.

Формальное определение программного процесса выглядит следующим образом:

Р Ты Prefix^ \(P\Q)\\P\ (vy)P 10,

prefix::=E\B-*\x(y)\x(y)\x, где x - имя канала; у - имя канала или арифметическое выражение; т - некоммутирующее действие. Оператор -> обозначает условный переход: если булевское выражение истинно, то выполняется выражение справа от оператора, иначе - переход к следующему выражению.

Предложена следующая математическая модель обработки информации в системе мониторинга, записанная в нотации я-исчисления:

System = Y[Reg | П^"' IП Func I il^ve. (1)

В модели обработка информации осуществляется как параллельная работа следующих процессов: Reg - регистрирует некоторый атрибут РПП; Dist - передаёт информацию одному или нескольким процессам сети; Func — вычисляет производный показатель или индикатор; Save - передаёт результат другим элементам системы мониторинга. В общем виде сеть процессов изображена на рисунке 1.

Регистрация Сбор и вычисления Сохранение

Данные из метрического базиса Рисунок 1 - Общее представление сети процессов

Рассмотрены три варианта функционирования процесса Reg: «безусловная периодическая регистрация», «регистрация по сигналу» и «передача информации по изменению». Для каждого варианта предложено алгебраическое выражение, моделирующее работу процесса. Первое выражение выглядит следующим образом:

def _

Regiout) = (у ееR)x.out(е).Regiput). (2)

Выражение (2) позволяет осуществить моделирование коммуникаций между процессами, но не подходит для практического использования из-за частой передачи одинаковых данных. Следующее выражение незначительно отличается от первого и позволяет «управлять» процессом регистрации:

def _

Regiclk, out) = (v e e R)clk.x.out (e) .Reg(clk, out), (3) В выражении (3) процесс ожидает приёма сообщения по каналу elk, после чего осуществляется регистрация т и передача результата е по каналу out, а затем снова ожидание приёма. Следующие выражения описывают вариант, в котором передача значения атрибута происходит только в случае его отличия от предыдущего значения:

def

Reg (out) - (v cell)[P{out,cell) | (v default e R)Memory(cell,default)]; (4)

def _ _

P(out,cell) = (v e 6 R)z.cell(y).[e (cell (e) Л | out(e}.0).P(oul,cell). (5)

В выражении (4) используется вспомогательный процесс Memory, реализующий «ячейку памяти» для «хранения» предыдущего значения:

def_

Memory {cell, е е R) = [cell (е).О + cell(e).Q].Memory(cell,e). (б)

Передача информации процессом Dist осуществляется от одного процесса-источника (Reg, Func) к одному или нескольким процессам-приёмникам (Func, Save). Следующее выражение описывает работу процесса Dist как приём информации по каналу in с последующей параллельной передачей по каналам outj, i е {l,2,...,N} :

Dist(in.out) = in(e).{y[f=]outi {e).^.Dist(in,out). (7)

Анализ выражения (7) показал, что в случае неготовности к приёму одного из процессов передача может приостановиться до момента его освобождения. Для исключения этого на практике предлагается передавать информацию во вновь создаваемом вспомогательном процессе, что отражено в следующих выражениях: __ def

Dist(in.out) = (v ch)[Q(in,out,ch)\\ch(x,e).x(e). 0]; (8)

Q(in,out,ch) = ch (outi, e).o) ,Q(in, out, ch). (9)

Однако последовательная репликация вспомогательного процесса после каждой коммуникации по каналу ch не позволяет осуществить параллельную передачу информации. С учётом этого приём аргументов процессом Func осуществляется последовательно и описывается следующим выражением:

_ def N _

Func(in,out,f) = {/«Де,)}.=1 .out (f(ex ,...,eN)) .Func(in, out, /). (10)

Для моделирования вычисления производного показателя или индикатора проекта в качестве параметра процессу Func передаётся имя функции, реализующей необходимый алгоритм.

Процесс Save используется как интерфейс между сетью процессов и другими элементами системы мониторинга. Предлагается следующее простое выражение для моделирования его функционирования:

def

Save(in) = in(e).x.Save(in). (11)

Для математического моделирования мета-процесса обработки информации в сети предложенные процессы были объединены в соответствии с выражением (1). Моделирование выполнено с привлечением правил редукции я-исчисления. Корректность описаний функционирования процессов (2)-{11) подтверждена с помощью языка программирования Рк*, реализующего полиадическое л-исчисление.

В третьей главе разработано алгоритмическое обеспечение для обработки информации, построения сети процессов по информационной модели измерений и распределения процессов по узлам компьютерной сети. Выполнено имитационное моделирование обработки информации и проведена оценка эффективности алгоритма обработки информации.

Информационная модель измерений рассматривается в диссертации как орграф С = (А, Е), где А - множество действий (измерение атрибута, вычисление функции, анализ производного показателя); Е - отношение инцидентности на множестве А, т. е. Ее. Ах А.

Вершины орграфа интерпретируются следующим образом: если (\/6 е А)(Ь, а)£ Е, то вершина аеА соответствует методу измерения; если (УЬ е А) (а, Ь) е Е, то - методу анализа производных показателей;

если (ЗВсА){(Ь1,а)\1 = 0,Щ,{(а,Ь)\1 = М+\,М}с:Е, где М = \В\ и \ < N <М ,то-функции вычисления производного показателя.

Для учёта в системе мониторинга информационных потребностей различных пользователей предложено использовать объединение орграфов информационных моделей измерений каждого пользователя:

N

1=1

(N N }

Щ-. U Е, и=1 ¡=1

(12)

где А/, Ei - соответствующие множества /-го графа; N- количество графов.

Сеть программных процессов рассматривается в диссертации как орграф Н = (Р, R), где Р = Reg u Furie и Dist и Save и RqPxP. Здесь Reg, Func, Dist и Save обозначают множества программных процессов соответствующего типа.

Задача построения сети процессов рассматривается как нахождение орграфа Н. Для её решения предлагается следующий алгоритм:

1) задать орграф Я = (Р, R), изоморфный орграфу G = (А, Е), т. е. Я = QG, где 9 = (/, g) - изоморфизм с /: А -> Р и g: Е R;

2) для каждой вершины а е A¡ орграфа G¡, для которой верно (V¿ е A¡) (а, Ъ) й E¡, где / = \,N, выполнить добавление новой вершины ре Save в орграф Н как Р ~PKj{p} и новой дуги (/а,р) как R = {(fa, р)}, где fa — образ вершины а во множестве Р;

3) провести расщепление каждой вершины реР орграфа Н, для которой верно (3q е Р)(р,q)&R, следующим образом: если (Уд б Р) (р, q)eR, то выполнить сначала R = R\{(р, q)}, а затем R = R и {(р, p'),(p',q)}, где р' - добавляемая вершина.

На каждом шаге работы алгоритма к орграфу Н добавляются новые вершины: сначала вершины множеств Reg и Func, затем - Save и в заключении - Dist. Представленный алгоритм реализован программой в среде математического пакета MathCAD.

Для распределения программных процессов по узлам компьютерной сети предлагается использовать модифицированный алгоритм разбиения графа Кернигана-Лина. Изменение классического алгоритма заключается в запрете на перемещение специально отмеченных вершин, которые, таким образом «закрепляются» за определёнными узлами целевой компьютерной cerra. В качестве критериев разбиения используются минимум связей между узлами сети и равномерная загрузка процессоров.

Для орграфа Н = (Р, R) предлагается следующий алгоритм:

1) присвоить каждой вершине множеств Reg и Save номер узла целевой сети, на котором должен располагаться процесс, т.е. /: (Reg и Save) -»{1,2,..., N}, где N- количество узлов целейой сети;

2) последовательно доя каждой отмеченной номером п е {1,2,..., N} вершины найти смежные неотмеченные вершины и отметить их номером и;

3) если во множестве Р есть неотмеченные вершины, то перейти к шагу два, иначе - к шагу четыре;

4) вершины множеств Reg и Save отметить особым номером (отмеченные особым номером вершины не участвуют в перестановках);

5) сформировать пары вершин для перестановки из вершин, которые не были переставлены в данной итерации и не отмечены особым номером;

6) построить новые варианты разбиения графа и выбрать лучший вариант по критериям минимального количества связей между вершинами и равномерной загрузки процессоров;

7) проверить использование всех вершин за исключением отмеченных особым номером; если есть неиспользованные вершины, то перейти к шагу пять, иначе - к uiaiy восемь;

8) выбрать наилучший вариант разбиения графа из разбиений, полученных на шаге шесть.

Решение задачи осуществляется в два этапа: на первом этапе формируется начальное разбиение графа с учётом связности, на втором этапе разбиение улучшается с помощью модифицированного алгоритма Кернигана-Лина. Предложенный алгоритм реализован в виде программы на языке математического пакета MathCAD.

Алгоритм обработки информации, предлагаемый в диссертации, разработан на основе модели (1). Дополнительно введён этап начала мониторинга, необходимый для настройки и запуска процессов, и этап завершения мониторинга, на котором осуществляется корректное закрытие всех процессов системы. Передачу и приём информации предлагается осуществлять средствами ПО промежуточного уровня.

Имитационное моделирование обработки информации с применением сети программных процессов выполнено на языке программирования Pict. На основе предложенных выражений (1)-(11) в программе были заданы процессы, вычисляющие размерно-ориентированные метрики производительности и качества. Метрика производительности вычисляется как отношение количества строк кода (LOC) к затратам, а метрика качества - как отношение количества найденных ошибок к количеству строк кода. Сеть процессов для моделирования представлена на рисунке 2.

Длина кода

Ошибки

Затраты

Метрика производи-

Метрика качества

Рисунок 2 - Сеть процессов для вычисления метрик

Через х1-х12 обозначены каналы между процессами. Значение метрики производительности передаётся двум разным пользователям. Перед запуском программы были заданы следующие значения атрибутов проекта: затраты на реализацию проекта (в чел.-мес.) - 12, количество строк кода (в тыс. ЬОС) - 24, количество выявленных ошибок - 120. В результате работы программы были получены следующие значения: метрика производительности равна 2 (тыс.ЬОС/чел.-мес.), а метрика качества равна 5 (ошибки/тыс.ЬОС). Значения метрик совпадают с результатами аналитических расчётов, что подтверждает корректность использованных описаний функционирования процессов.

Аналитическая оценка предложенного алгоритма обработки информации выполнена с использованием показателя ускорения вычислений и показателя эффективности использования процессоров. Показатель ускорения вычислений при распределённой обработке информации относительно централизованной вычислялся как

Брг =Трх!Трг,

где Тр1 - количество операций при централизованной обработке информации; Трг - максимальное количество операций на один процессор при распределённой обработке информации. Показатель эффективности использования процессоров вычислялся как

ЕРг =(Р^Р2)^Р2,

где рх - количество процессоров при централизованной обработке информации, а р2 - количество процессоров при распределённой обработке информации.

Результаты оценки алгоритма вычисления четырёх размерно-ориентированных метрик и алгоритма вычисления метрик Лоренца-Кидда показали, что ускорение вычисления метрик в распределённой системе составляет не менее 1,3 без учёта затрат на коммуникации и не менее 1,4 с учётом затрат на коммуникации. Эффективность использования процессоров составляет не менее 1,6 в системе распределённой обработки информации из шести процессоров по сравнению с системой централизованной обработки информации из семи процессоров.

Для алгоритма вычисления четырёх размерно-ориентированных метрик и метрик Лоренца-Кидда получены следующие характеристики: показатель ускорения составляет не менее 2,5 без учёта затрат на коммуни-

кации и не менее 1,5 с учётом затрат на коммуникации; эффективность использования процессоров составляет не менее 1,7.

Четвёртая глава посвящена разработке прототипа системы мониторинга РПП. Представлена структура подсистемы регистрации, сбора и обработки информации. Разработаны программные модули. Описано развёртывание системы на узлах компьютерной сети. Выполнен анализ полученных в процессе мониторинга результатов.

Разработанный в диссертации прототип системы мониторинга предназначен для использования при реализации ПП в соответствии с унифицированным процессом разработки обьекгно-ориенгированного ПО. Для каждого сотрудника определены характеристики, способные помочь в оценке достигнутого прогресса и уровня качества выполненных работ. Для поддержки управления РПП вычисляются следующие индикаторы: стоимость, длительность, производительность и уровень качества. Оценка уровня качества продукта осуществляется по количеству обнаруженных ошибок, а оценка уровня качества проектирования - с использованием метрик обьектно-ориентрованных программных систем Лорениа-Кидда.

Структура и функции элементов предлагаемой системы мониторинга РПП основаны на первом способе организации систем мониторинга, выделенном в первой главе диссертации. Отличительная особенность состоит в наличии одной подсистемы для регистрации, сбора и обработки информации, реализованной сетью программных процессов, вместо нескольких подсистем для выполнения каждой функции. Диаграмма классов UML для программного модуля, реализующего подсистему обработки информации, представлена на рисунке 3.

На диаграмме показаны четыре типа процессов, взаимодействующих с платформой системы мониторинга. В качестве платформы использованы виртуальная машина Java и программная среда исполнения мультиагентных систем и приложений JADE.

Топология компьютерной сета предприятия, на узлах которой была развёрнута система мониторинга, включает следующие элементы: три компьютера разработчиков ПО, один компьютер инженера по тестированию и один компьютер главного инженера - все они подключены к локальной сети. На каждом компьютере установлено ПО платформы системы мониторинга, созданы и настроены программные процессы. Большая часть атрибутов проекта регистрируется автоматически, для остальных была реализована возможность ручного ввода данных.

Agent__________

Ï*selup0

♦receiveO : ACLMessage *send(msg : ACLMessage)

*Ыоск<)

i____________Reg

j^dist : String

bRegisterO •' String *setup()

Dist

^ln_name : String j fli>out_name : String[]

I î^setupQ

Save

^dist : String

+SaveResultO ♦setupQ

Func _ S^injiame : String <5ix>ut_name : String Sfcicount

{¿operands : StringQ

^Function!) : String ♦setupO

RegTqtalHouns

*Register() : String

| RegCodeLine j SavelnDataBase FuncProductivity

| ^RegisterO : String | ♦SaveResultQ ♦FunctionO : String

Рисунок 3 - Диаграмма классов модуля обработки информации

Анализ полученных результатов показал, что заложенные в системе концепция, модели и алгоритмы обработки информации позволяют проводить мониторинг в условиях территориальной удалённости источников информации и отсутствия единого центра для обработки. Автоматизация процессов сбора и обработки значений атрибутов проекта на конкретном предприятии позволила повысить оперативность получаемой информации с одновременным снижением трудозатрат.

В заключении сформулированы основные результаты диссертации.

Приложения содержат словарь терминов онтологии обработки информации в системе мониторинга программного проекта, примеры информационных моделей измерений, листинги программ на языке Pict, листинги программ на языке среды MathCAD и листинги программ для модуля обработки информации на языке Java, разработанные в среде NetBeans 6.7 с помощью пакета JADE.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

1. Разработана начальная онтология обработки информации в системе мониторинга программного проекта, представленная словарём терминов и диаграммами UML. Определены виды обработки информации на каждом из этапов мониторинга распределённого программного проекта.

2. Предложена концептуальная модель обработки информации в системе мониторинга распределённого программного проекта, отличающаяся применением сети программных процессов, организованной в соответствии с информационной моделью измерений, что позволяет осуществлять вычисление показателей и индикаторов проекта в условиях отсутствия единого центра обработки информации и территориальной удалённости источников и потребителей информации.

3. Разработаны алгебраические модели процессов регистрации, передачи, вычисления и сохранения индикаторов проекта, композиция которых образует модель обработки информации. Отличие предложенных моделей от известных заключается в использовании л-исчисления, расширенного арифметикой над полем вещественных чисел, что позволяет описывать вычислительные аспекты функционирования процессов.

4. Предложен алгоритм обработки информации в системе мониторинга распределённого программного проекта, основанный на параллельной работе взаимодействующих программных процессов, распределённых по узлам компьютерной сети, что позволяет осуществлять вычисления индикаторов проекта в распределённой среде. Показатель ускорения вычислений размерно-ориентированных метрик и метрик Лоренца-Кидда составляет не менее 2,5.

5. Предложен алгоритм построения сети программных процессов, отличающийся использованием информационной модели измерений, представленной в виде ориентированного графа. Алгоритм позволяет автоматизировать создание сети программных процессов.

6. Предложен алгоритм распределения программных процессов по узлам компьютерной сети, основанный на алгоритмах разбиения графа и критерии минимизации связей между узлами сети. Алгоритм позволяет оптимально распределить процессы между узлами сети.

7. Разработан прототип системы мониторинга распределённого программного проекта, отличающийся наличием модуля обработки информации, реализованного как сеть программных процессов. Использование системы мониторинга вместо отдельных программных средств сбора и обработки информации позволило повысить оперативность получения индикаторов программного проекта в 7 раз и снизить трудозатраты на вычисление метрик Лоренца-Кидда не менее чем в 4 раза.

ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

Публикации в изданиях, рекомендованных ВАК

1. Швецов, В. В. Алгебраические модели процессов мониторинга распределённого программного проекта / В. В. Швецов, П. П. Мака-рычев // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки. - 2009. -№ 3. - С. 62-70.

Публикации в других изданиях

2. Швецов, В. В. Использование нечётких продукционных правил для предварительной оценки программных проектов / В. В. Швецов // Математическое моделирование и информационные технологии в технике, экономике и образовании: сб. тр. регион, науч.-техн. конф. - Не-винномысск: Изд-во Сев.-Кавказ. гос. техн. ун-та, 2006. - С. 20-23.

3. Швецов, В. В. Инструментальные средства для мониторинга программных проектов / В. В. Швецов, П. П. Макарычев // Труды 3-го Международного форума «Актуальные проблемы современной науки». Технические науки. Часть 21. Информатика. - Самара : Са-мар. гос. техн. ун-т, 2007. - С. 129-132.

4. Швецов, В. В. Базовые архитектуры информационных систем мониторинга / В. В. Швецов // Современные информационные технологии в науке, образовании и практике : материалы VI Всерос. науч.-пракг. кош)), (с международным участием). - Оренбург : ИПК ГОУ ОГУ, 2007. -С. 147-153.

5. Швецов, В. В. Исследование влияния платформы на организацию системы мониторинга / В. В. Швецов // Проблемы передачи и обработки информации в сетях и системах телекоммуникаций : материалы 15-й Междунар. науч.-техн. конф. Часть 2. - Рязань : Рязан. гос. радиотехн. ун-т, 2008. - С. 28-30.

6. Швецов, В. В. Анализ и моделирование процесса сбора данных о программном проекте / В. В. Швецов // Математическое и программное обеспечение вычислительных систем : Межвуз. сб. науч. тр. - М.: Горячая линия - Телеком, 2008. - С. 135-139.

7. Швецов, В. В. Адаптивная система мониторинга состояния программного проекта / В. В. Швецов // Системи пщтримки прий-нятгя ршень. Теорш 1 практика : зб. доповщей наук.-практ. конф. з М1ждунар. участью. - Ш'в : ШММС НАНУ, 2008. - С. 210-213.

8. Швецов, В. В. Математическое и имитационное моделирование мониторинга программного проекта / В. В. Швецов // Новые информационные технологии и системы : тр. VIII Междунар. науч.-техн. конф. Ч. 2. - Пенза: Изд-во Пенз. гос. ун-та, 2008. - С. 69-76.

9. Швецов, В. В. Организация системы мониторинга программного проекта на основе информационной модели измерений / В. В. Швецов // Современные информационные технологии в науке, образовании и практике : материалы VII Всерос. науч.-практ. конф. (с международным участием). - Оренбург, 2008. - С. 59-63.

10. Швецов, В. В. Концепция информационной системы мониторинга распределённого программного проекта / В. В. Швецов // Сборник трудов VII Всероссийской научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых учёных «Молодёжь и современные информационные технологии» : Ч. 2. - Томск : Изд-во СПБ Графике, 2009. -С. 233-234.

11. Швецов, В. В. Использование модели измерений для организации системы мониторинга программного проекта / В. В. Швецов // Актуальные проблемы науки и образования [Электронный ресурс]: материалы XX науч.-практ. конф. / под ред. д-ра техн. наук, проф. М. А. Щербакова. - Пенза : Изд-во Пенз. гос. ун-та, 2009. - С. 43-50.

If

1W

Научное издание

Швецов Виктор Владимирович

Обработка информации в системе мониторинга распределённого программного проекта

Специальность 15.03.01 - Системный анализ,управление и обработка информации (приборостроение)

Редактор Т. В. Веденеева Технический редактор Н. А. Вьялкова

Корректор Ж. А. Лубенцова Компьютерная верстка С. В. Денисовой

Сдано в производство 19.11.09. Формат 60х841/16. Усл. печ. л. 1,16. Заказ № 596. Тираж 100.

Издательство ПГУ 440026, Пенза, Красная, 40

ВВЕДЕНИЕ.

1 АНАЛИЗ МЕТОДОВ И СРЕДСТВ ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ В СИСТЕМАХ МОНИТОРИНГА.

1.1 Онтологический анализ обработки информации и мониторинга программного проекта.

1.2 Мониторинг распределённого программного проекта.

1.3 Обработка информации при мониторинге программного проекта.

1.4 Способы формализованного описания обработки информации.

1.5 Базовые архитектуры систем мониторинга.

Выводы.

2 ОБРАБОТКА ИНФОРМАЦИИ В СИСТЕМЕ МОНИТОРИНГА С ПРИМЕНЕНИЕМ СЕТИ ПРОЦЕССОВ.

2.1 Концепция обработки информации в системе мониторинга ^ распределённого программного проекта.„„„.^.

2.2 Математическая модель обработки информации в системе мониторинга.

2.3 Решение задачи доступа к информации о проекте.

2.4 Передача информации между процессами сети.

2.5 Вычисление и сохранение индикаторов проекта.

Выводы.

3 МОДЕЛЬ ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ В СИСТЕМЕ МОНИТОРИНГА РАСПРЕДЕЛЁННОГО ПРОГРАММНОГО ПРОЕКТА.

3.1 Построение сети процессов по информационной модели измерений.

3.2 Распределение процессов по узлам компьютерной сети.

3.3 Решение задачи и алгоритм обработки информации в системе мониторинга.

3.4 Имитационное моделирование обработки информации.

3.5 Оценка эффективности обработки информации в системе мониторинга.

Выводы.

4 РАЗРАБОТКА ПРОТОТИПА СИСТЕМЫ МОНИТОРИНГА РАСПРЕДЕЛЁННОГО ПРОГРАММНОГО ПРОЕКТА.

4.1 Определение информационных потребностей пользователей.

4.2 Проектирование системы мониторинга.

4.3 Разработка программного обеспечения обработки информации.

4.4 Развёртывание системы мониторинга на узлах компьютерной сети.

4.5 Проведение мониторинга и анализ полученных результатов.

Выводы.

Актуальность темы. Распределённый программный проект в отличие от обычного программного проекта реализуется в условиях территориальной удалённости ресурсов, к которым относятся исполнители и средства вычислительной техники [1,2]. Широкое распространение проекты этого типа получили при разработке «открытого» (Open Source) программного обеспечения, что обусловлено возможностью участия в проекте сотрудников из различных регионов мира посредством глобальной сети Internet. Разработчики коммерческого программного обеспечения тоже стремятся использовать преимущества распределённого программного проекта, но в большей степени, чем участники Open Source проектов, испытывают сложности с обеспечением запланированных сроков, стоимости и уровня качества программного продукта [3-8].

Основная причина состоит в недостатке информации о текущем состоянии распределённого программного проекта для эффективного управления и принятия решений [1,2,8-10]. В обычном программном проекте такая проблема успешно решается мониторингом основных характеристик проекта [3,5,11], что позволяет руководителю вовремя обнаружить отклонения от установленных границ и предупредить возможные негативные последствия. Для этого периодически выполняется регистрация значений атрибутов программного проекта путём извлечения информации из различных источников, которыми могут быть базы данных, приложения, программные системы и их компоненты, а также исполнители. Полученные результаты передаются в центр обработки, где вычисляются индикаторы достигнутого прогресса. Однако выполнение регистрации атрибутов и вычислений индикаторов проекта в условиях территориальной удалённости разнородных источников информации и отсутствия единого центра обработки представляет собой сложную задачу.

Мониторинг состояния программного проекта - трудоемкий процесс, который невозможно осуществить без применения специальных программных средств [12]. Наиболее известны решения от ЮМ [13-15] (Tivoli Monitoring, WebSphere Business Monitor), IBM Rational [16, 17] (Portfolio Manager, Project Console) и свободно-распространяемый SysAid Free Monitoring [18]. Все они позволяют получить доступ к удалённым источникам информации посредством коммуникационных сетей, но используют для этого разные методы. Наиболее универсальное решение -программные агенты — применяется в Tivoli Monitoring, однако так же, как и в WebSphere, для обработки информации используется один или несколько серверов. Решения от IBM Rational изначально ориентированны на поддержку разработки программного обеспечения, но интеграция источников информации в них осуществляется посредством платформы Eclipse, что невозможно при использовании инструментов других производителей. Таким образом, разработка математического и программного обеспечения обработки информации в условиях территориальной удалённости источников данных и отсутствия единого центра для обработки является актуальной задачей, решение которой позволит оперативно получать необходимые характеристики распределённого программного проекта. При этом целесообразно использовать технологию программных агентов или процессов, успешно применяемую в системах мониторинга для решения задач регистрации и сбора данных.

Теоретические и практические основы мониторинга программного проекта отражены в работах Э. Д. Брауде [8], П. Джалота [4], В. В. Липаева [19], С. А. Орлова [7], У. Ройса [5], Р. Т. Фатрелла [6], Д. Ф. Шафера, Л. И. Шафер, Ф. Цуи [3] и др. Математические модели поведения таких динамических систем, как процессы, заложены в трудах Я. Беркстры [20], Я. В. Клопа [20], Р. Милнера [21-23], Ч. Хоара [24], Г. Плоткина [25] и др.

Цель исследования состоит в совершенствовании математического и программного обеспечения обработки информации в системе мониторинга распределённого программного проекта.

Для достижения поставленной цели решены следующие задачи:

- анализ существующих методов, алгоритмов и программных средств обработки информации, применяемых в системах мониторинга;

- постановка и формализация задачи обработки информации в системе мониторинга распределённого программного проекта;

- теоретическое исследование обработки информации в системе мониторинга распределённого программного проекта;

-разработка алгоритмического обеспечения обработки информации в системе мониторинга распределённого программного проекта;

- создание прототипа системы мониторинга распределённого программного проекта.

Объектом исследования в диссертации является система мониторинга распределённого программного проекта; предмет исследования - модели, методы, алгоритмы и программные средства обработки информации в системе мониторинга распределённого программного проекта.

Методы исследования основаны на методологии системного анализа, 7г-исчислении Робина Милнера, теории множеств, теории графов, теории алгоритмов и математической логики, а также общих закономерностях и правилах управления программными проектами.

Научная новизна работы заключается в следующем:

1) предложена концептуальная модель обработки информации в системе мониторинга распределённого программного проекта, которая отличается применением сети программных процессов и информационной модели измерений;

2) разработаны алгебраические модели процессов регистрации атрибутов проекта, передачи информации, вычисления и сохранения показателей и индикаторов, описание которых впервые представлено в нотации расширенного л-исчисления;

3) предложен алгоритм обработки информации в системе мониторинга распределённого программного проекта, основанный на параллельной работе взаимодействующих программных процессов, распределенных по узлам компьютерной сети;

4) предложен алгоритм построения сети программных процессов, использующий информационную модель измерений, представленную в виде ориентированного графа;

5) предложен алгоритм распределения программных процессов по узлам компьютерной сети, основанный на алгоритмах разбиения графа, критериях минимума связей между узлами сети и равномерной загрузки используемых процессоров.

Практическая значимость. Предложенные в диссертации алгебраические модели процессов регистрации атрибутов проекта, передачи информации, вычисления и сохранения индикаторов, а также алгоритм обработки информации обеспечивают проектирование подсистемы обработки информации для системы мониторинга распределённого программного проекта. Разработанный алгоритм построения сети программных процессов по информационной модели измерений применим для автоматизации настройки системы мониторинга. Алгоритм распределения программных процессов позволяет развернуть систему мониторинга на узлах компьютерной сети предприятия. Результаты разработки прототипа системы мониторинга могут быть использованы для создания полнофункциональной и технологичной системы поддержки управления распределённым программным проектом. В целом предложенное решение задачи обработки информации на практике позволяет снизить негативное влияние специфических для распределённого программного проекта факторов на успешность его реализации.

Реализация и внедрение результатов работы. Предложенные концептуальная модель обработки информации, алгебраические модели регистрации атрибутов проекта, передачи информации, вычисления и сохранения показателей и индикаторов, а также алгоритм обработки информации и алгоритм распределения программных процессов по узлам компьютерной сети использованы на научно-производственном предприятии «Энерготехника» (г. Пенза) при разработке прототипа системы мониторинга программного проекта. Система используется для поддержки управления разработкой программного обеспечения средств измерительной техники, выпускаемых на предприятии.

На защиту выносятся:

1) концептуальная модель обработки информации в системе мониторинга распределённого программного проекта, отражающая условия регистрации атрибутов, передачи информации и вычислений показателей и индикаторов программного проекта;

2) алгебраическое представление процессов регистрации атрибутов, передачи информации, вычисления и сохранения индикаторов проекта, обеспечивающее моделирование обработки информации в системе мониторинга распределённого программного проекта;

3) алгоритмическое обеспечение обработки информации в системе мониторинга распределённого программного проекта, позволяющее:

- осуществлять вычисления индикаторов проекта с помощью сети программных процессов, исполняемых в распределённой среде;

- автоматизировать создание сети программных процессов по информационной модели измерений;

- оптимально распределять программные процессы по узлам компьютерной сети, используя критерии минимума внешних коммуникаций и равномерной загрузки процессоров.

Апробация работы. Полученные результаты докладывались и обсуждались на VIII Международной научно-технической конференции

Новые информационные технологии и системы» (Пенза, 2008 г.); IV дистанционной научно-практической конференции с международным участием «Системы поддержки принятия решений. Теория и практика» (Киев, 2008 г.); XVIII-XX научно-технических конференциях профессорско-преподавательского состава Пензенского государственного университета (Пенза, 2007-2009 гг.).

Публикации. Основные результаты диссертации опубликованы в 11 статьях и тезисах конференций, среди них 1 статья в издании из перечня ВАК.

Структура и объём работы. Диссертация состоит из введения, четырёх глав, заключения, списка использованных источников из 96 наименований и шести приложений. Объём работы: 145 страниц основного текста, включающего 39 рисунков, 10 таблиц и 42 страницы приложений.

Выводы

1. Определены индикаторы программного проекта и алгоритм их вычисления в виде информационной модели измерений. Выбранные индикаторы позволяют отслеживать стоимость, производительность, длительность и уровень качества продукта.

2. Разработанный модуль обработки информации можно эксплуатировать в составе системы мониторинга распределённого программного проекта с базовой архитектурой, определённой в п. 1.5 (стр. 34).

3. Обработка информации в системе мониторинга распределённого программного проекта с помощью сети процессов может быть реализована с использованием программной среды разработки и исполнения мультиагентных систем и приложений JADE.

4. Предложенный алгоритм распределения процессов по узлам компьютерной сети (п. 3.2) позволяет развернуть систему мониторинга на рабочих станциях предприятия.

5. Система мониторинга распределённого программного проекта с модулем обработки информации, реализованным как сеть программных процессов, позволяет повысить оперативность получения индикаторов программного проекта в 7 раз и снизить трудозатраты на вычисление метрик Лоренца-Кидда не менее, чем в 4 раза.

1. Разработана начальная онтология обработки информации в системе мониторинга программного проекта, представленная словарём терминов и диаграммами UML. Определены виды обработки информации на каждом из этапов мониторинга распределённого программного проекта.

2. Предложена концептуальная модель обработки информации в системе мониторинга распределённого программного проекта, отличающаяся применением сети программных процессов, организованной в соответствии с информационной моделью измерений, что позволяет осуществлять вычисление показателей и индикаторов проекта в условиях отсутствия единого центра обработки информации и территориальной удалённости источников и потребителей информации.

3. Разработаны алгебраические модели процессов регистрации, передачи, вычисления и сохранения индикаторов проекта, композиция которых образует модель обработки информации. Отличие предложенных моделей от известных заключается в использовании тс-исчисления, расширенного арифметикой над полем вещественных чисел, что позволяет описывать вычислительные аспекты функционирования процессов.

4. Предложен алгоритм обработки информации в системе мониторинга распределённого программного проекта, основанный на параллельной работе взаимодействующих программных процессов, распределённых по узлам компьютерной сети, что позволяет осуществлять вычисления индикаторов проекта в распределённой среде. Показатель ускорения вычислений размерно-ориентированных метрик и метрик Лоренца-Кидда составляет не менее 2,5.

5. Предложен алгоритм построения сети программных процессов, отличающийся использованием информационной модели измерений, представленной в виде ориентированного графа. Алгоритм позволяет автоматизировать создание сети программных процессов.

6. Предложен алгоритм распределения программных процессов по узлам компьютерной сети, основанный на алгоритмах разбиения графа и критерии минимизации связей между узлами сети. Алгоритм позволяет оптимально распределить процессы между узлами сети.

7. Разработан прототип системы мониторинга распределённого программного проекта, отличающийся наличием модуля обработки информации, реализованного как сеть программных процессов. Использование системы мониторинга вместо отдельных программных средств сбора и обработки информации позволило повысить оперативность получения индикаторов программного проекта в 7 раз и снизить трудозатраты на вычисление метрик Лоренца-Кидда не менее чем в 4 раза.

1. Кирсанова О., Буртный С., Чернышев Ю. Экономить ли на масштабах? -Режим доступа: http://www.top-manager.ru

2. Kenneth Е. Dolan N., Dolan D. Evolving Distributed Project Management. IEEE Software, September, 2005. pp. 63-72

3. Frank Tsui Managing software project. Mississauga: Jones and Bartlett Publishers, 2004. - p. 179-232.

4. Панкаж Д. Управление программным проектом на практике. ЛОРИ, 2005. - 242 с.

5. Ройс У. Управление проектами по созданию программного обеспечения. -ЛОРИ, 2002.-431 с.

6. Фатрелл Р.Т., Шафер Д.Ф. Шафер Л.И. Управление программными проектами: достижение оптимального качества при минимуме затрат.: Пер. с англ. М.: Издательский дом «Вильяме», 2004. — 1136 с.

7. Орлов С. Технологии разработки программного обеспечения. Учебное пособие. 2-е изд. СПб.: Питер, 2003. — 480 е.: ил.

8. Брауде Э. Технология разработки программного обеспечения. СПб.: Питер, 2004. - 655 е.: ил.

9. Гагарина Л. Г., Кокорева Е. В., Виснадул Б. Д. Технология разработки программного обеспечения: учебное пособие / под ред. Л. Г. Гагариной. -М.: ИД «ФОРУМ»: ИНФРА-М, 2008. 400 е.: ил.

10. Константайн Л., Локвуд Л. Разработка программного обеспечения. -СПб.: Питер, 2004. С. 461-476.

11. Соммервилл И. Инженерия программного обеспечения, 6-е издание. Пер. с англ. М.: Издательский дом «Вильяме», 2002. - 624 с.

12. Швецов В.В., Макарычев П.П. Инструментальные средства для мониторинга программных проектов // Труды 3-го международного форума «Актуальные проблемы современной науки». Технические науки. Часть 21. Самара: Самар. гос. техн. ун-т. 2007. С. 129-132.

13. Годой А., Гусер В. Руководство по внедрению IBM Tivoli Monitoring 6.1.- Режим доступа: http://www-128.ibm.com/developerworks/ru/doc

14. Вали У. Лейбович Л., Превост Э. Управление бизнес-процессами: от моделирования до мониторинга с использованием продуктов WebSphere V6. Режим доступа: http://www-128.ibm.com/developerworks/ru/doc/

15. Черняк Л. Мониторинг бизнес-процессов // Открытые системы. 2005. -№5.-С. 24-29

16. Программное обеспечение IBM Rational. Методология и инструментальные средства разработки программных систем. Режим доступа: http://www-128.ibm.com/developerworks/ru/doc/rational.html

17. Rational Project Console Getting Started. Режим доступа: ftp://ftp.software.ibm.com/software/rational/docs/v2002

18. SysAid Free Monitoring Режим доступа: http://www.sysaid.com

19. Липаев B.B. Технико-экономическое обоснование проектов сложных программных средств. М.: СИНТЕГ, 2004. - 284 с.

20. J.A. Bergstra and J.W. Klop: Process algebra for synchronous communication. Information and Control, 60(1/3): 109-137, 1984.

21. Milner R. The Polyadic тг-Calculus: a Tutorial, University of Edinburgh, 1991.- Режим flocTyna:http://www.lfcs.inf.ed.ac.uk/reports/9 l/ECS-LFCS-91 -180/.

22. Milner R. A Calculus of Mobile Processes, Part I, University of Edinburgh, Scotland, 1990, p. 1-36 Режим доступа: http://www.lfcs.inf.ed.ac.uk/reports /89/ECS-LFCS-89-85/

23. Milner R. A Calculus of Mobile Processes, Part II, University of Edinburgh, Scotland, 1990, p. 1-36 Режим доступа: http://www.lfcs.inf.ed.ac.uk/reports /89/ECS-LFCS-89-86/

24. Xoap Ч. Взаимодействующие последовательные процессы. М.: Мир, 1989.-264 е., ил.

25. G. D. Plotkin A structural approach to operational semantics. Technical Report DAIMI FN-19, Aarhus University, 1981. Режим доступа: http://research.nii.ac.jp/~ichiro/lecture/model2002/SOS.pdf

26. Служба тематических словарей «Глоссарий.ги» Режим доступа: http://www.glossary.ru

27. ГОСТ 7.0-99 Информационно-библиотечная деятельность, библиография

28. Информатика : учебник / В.Б. Соболь и др..-Изд. 3-е дополн. и перераб. Ростов н/Д: Феникс, 2007. - 446 1. с. - (Высшее образование).

29. Могилёв А.В. Информатика: Учеб. пособие для студ. пед. вузов / А.В. Могилёв, Н.И. Пак, Е.К. Хеннер; Под ред. Е.К. Хеннера. 2-е изд., стер. -М.: Изд. Центр «Акадения», 2001. - С. 9-30

30. Информатика: Учебник / Под общ. ред. А.Н. Данчула. М: Изд-во РАГС, 2004. - 528 с.

31. Современный экономический словарь (электронная версия). Режим доступа: http://slovari.yandex.ru/diet/economic

32. Боровкова Т.И., Морев И.А. Мониторинг развития системы образования. Часть 1. Теоретические аспекты: Учебное пособие. — Владивосток: Изд-во Дальневосточного университета, 2004. — 150 с.

33. ГОСТ Р ИСО/МЭК 9126-93 Оценка программной продукции. Характеристики качества и руководства по их применению.

34. Sorana S. Dealing with software process deviations using fuzzy logic based monitoring. 11 p. - Режим доступа: http://portal.acm.org/citation.cfm? id=373975.373979

35. Ebert C., Dumke R., Bundschuh M., Schmietendorf A. Best practices in software measurement. How to use metrics to improve project and process performance. Berlin: Springer, 2005. - С. 118-124.

36. Linda M. Laird,.M. Carol Brennan Software measurement and estimation: a practical approach. Hoboken: John Wiley & Sons, 2006. - p. 181-196.

37. Ishigaki D, Jones C. Practical measurement in the rational unified process. -Режим доступа: http://www.ibm.com/deveIoperworks/rational/library/.

38. McGarry J. Practical software measurement: objective information for decision makers. Boston: Addison-Wesley, 2001. - p. 13-29

39. Practical Software and Systems Measurement. Режим доступа: http://www.psmsc.com

40. Веснин В. Р. Менеджмент: учеб. 2-е изд., перераб. и. доп. - М.: ТК Велби, изд-во Проспект, 2004. - 504 с.

41. Титов Ю. Информационная революция и управление. // Открытые системы. 2001. - №9. - С. 64-65.

42. Squared Technologies Режим доступа: http://msquaredtechnologies.com/

43. Pitts D. «Why is software measurement hard?» электронный ресурс. 1999. Режим доступа: http://www.stickyminds.com

44. Ehab Al-Shaer, Hussein Abdel-Wahab, Kurt Maly A scalable monitoring architecture for managing distributed multimedia systems. IEEE/IFIP Int. Conference on Management of Multimedia Networks and Services, Montreal, CA, 1997, page 237-248

45. Технологии построения систем мониторинга. Режим доступа: http://www.intelcom.ru/s3/monitor.html

46. Distributed project management system and method: United States Patent, № US 6,308,164 Bl, date: Oct. 23, 2001

47. Рязанов Н.М., Логиновский О.В., Козлов А.С. Мониторинг социально-экономического положения муниципальных образований субъекта РФ // Программные продукты и системы. 2005. - №4. - С. 11-16

48. Hein С., Ritter Т. System Monitoring using Constraint Checking as part of Model Based System Management, 11 p. Режим доступа: http://www.comp.lancs.ac.uk/~bcncomo/MRT07/papers

49. Швецов В.В. Адаптивная система мониторинга состояния программного проекта // Системи шдтримки прийняття piuieHb. Теор1я i практика: Зб1рник доповщей науково-практично!* конференци з м1ждународною участью. Кшв: 1ПММС НАНУ, 2008 г. - С. 210-213.

50. Швецов В.В. Исследование влияния платформы на организацию системы мониторинга // Материалы 15-й Междунар. науч.-техн. Конф. Часть 2. Рязань: Рязан. гос. радиотехн. университет, 2008 г. С. 28-30.

51. Таненбаум Э., Стеен М., Распределённые системы. Принципы и парадигмы. СПб.: Питер, 2003. - С. 204-210.

52. Сергеев Н.П., Вашкевич Н.П. Основы вычислительной техники. М., «Высшая школа», 1988. — 311 С.

53. Glabbeek, R.J. van, The individual and collective token interpretations of Petri nets, in: Proc. CONCUR 2005, LNCS 3653 (2005), pp. 323-337 Режим доступа: http://boole.stanford.edu/pub/individual.ps.gz

54. Миронов A.M. Теория процессов. — Режим доступа: www.intsys.msu.ru/staff/mironov

55. Pucella R. Review of Communicating and Mobile Systems: The 7i-calculus, 2000, pp. 1-2 Режим доступа: http://www.ccs.neu.edu/home/riccardo/papers

56. Aceto L. An Introduction to Milner's CCS / L. Aceto, Kim G. Larsen, p. 1-97, Режим доступа: http://matej.web.elte.hu/ccs/intro2ccs.pdf

57. D.A. van Beek Syntax and Consistent Equation Semantics of Hybrid Chi, pp. 2-125 Режим доступа: http://alexandria.tue.nl/extral/wskrap/publichtml

58. J.C.M. Baeten A Brief History of Process Algebra, 17 p. Режим доступа: http://www.win.tue.nl/fm/0402history.pdf

59. Сынтульский C.C. Язык программирования сверхбыстрых гибридных вычислительных устройств // Стохастическая оптимизация в информатике: Межвуз. сборник. СПб.: СПбГУ, 2006. - С. 278-298.

60. Tiu A., Miller D. Proof Search Specification of the тг-Calculus, 21 p. Режим доступа: http://www.lix.polytechnique.fr/Labo/Dale.Miller/papers

61. Palamidessi С. Comparing the Expressive Power of the Synchronous and the Asynchronous ти-calculi, 36 p. Режим доступа: http://www.cse.psu.edu/ -catuscia/papers/picalc/popl.ps

62. Meredith L.G., Bjorg S. Contracts and types, pp. 1-7

63. Wischik L. New directions in implementing the pi calculus. 2002, p. 6. -Режим доступа: http://www.fairdene.com/picalculus/implementing-pi-c.pdf

64. Smith H., Fingar P. Workflow is just a Pi process. 2003, 28 p. Режим flocTyna:http://www.fairdene.com/picalculus/workflow-is-just-a-pi-process.pdf

65. Bjorn V. A verification tool for the polyadic я-calculus. 1994, p. 46 Режим доступа: http://user.it.uu.se/~victor/tr/docs-tr-94-50.html

66. Milner R. Calculi for Interaction, Cambridge, 1995, p. 30 Режим доступа: https://eprints.kfupm.edu.sa/29137/1/29137.pdf

67. L. Cardelli and A.D. Gordon: Mobile ambients. Theoretical Computer Science, 240:177-213, 2000. Режим доступа: http://lucacardeIli.name/Papers/MobileAmbients.A4.pdf

68. Барандрегг X. Ламбда-исчисление. Его синтаксис и семантика: Пер. с англ. М.: Мир, 1985. - с. 18-19

69. Макарычев П.П., Швецов В.В. Алгебраические модели процессов мониторинга распределённого программного проекта // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки. 2009. — №3. - С. 62-70.

70. Швецов В.В. Анализ и моделирование процесса сбора данных о программном проекте // Математическое и программное обеспечениевычислительных систем: Межвуз. сб. науч. тр. М.: Горячая линия -Телеком, 2008 г. - С. 135-139.

71. Puhlmann F., Weske М. Using the ти-calculus for formalizing workflow patterns // Business Process Management. Heidelberg, Germany: Springer, 2005.-C. 153-168.

72. Буч Г., Рамбо Д., Джекобсон А. Язык UML. Руководство пользователя : Пер. с англ. Слинкин А.А. 2-е изд., стер. - М.: ДМК Пресс; СПб.: Питер, 2004. - 432 с. ил.

73. Капитонова Ю.В., Кривой C.JI. Лекции по дискретной математике -СПб.: БХВ-Петербург, 2004. С. 299-300

74. Татт У. Теория графов: Пер. с англ. М.: Мир, 1988. - 424 е., ил.

75. Оре О. Теория графов. 2-е изд. - М.: Наука, 1980. - 336 с.

76. Кристофидес Н. Теория графов. Алгоритмический подход. М.: Мир, 1978.-432 с.

77. Грешилов А.А. Математические методы принятия решений. Учеб. Пособие для вузов. М. Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2006. 584 с.

78. Schloegel К., Karypis G., Kumar V. Graph Partitioning for High Performance Scientific Simulations, 2000. 40 с. - Режим доступа: http://www-users.cs.umn.edu/~karypis/publications/Papers/PDF/gpchapter.pdf

79. Якобовский М.В. Распределённые системы и сети. Учебное пособие. -М.: МГТУ «Станкин», 2000. С. 81-85.

80. Diekmann R. Load balancing strategies for distributed memory machines. — Режим доступа: http://wwwcs.uni-paderborn.de/ fachbereich/AG/monien/ PUBLICATIONS/POSTSCRIPTS/DMPMultScale96.ps.Z

81. The Pict Programming Language. Режим доступа: http://www.cis.upenn.edu/~bcpierce/papers/pict/Html/Pict.html

82. Pierce C.B. Programming in the Pi-Calculus: A tutorial introduction to Pict, Indiana University. Bloomington, 1998. - Режим доступа: http://www.cis.upenn.edu/~bcpierce/papers/pict

83. Pierce C.B., Turner N.D. Pict: A programming language based on the pi-calculus, Indiana University. Bloomington, 1998. - Режим доступа: http://www.cis.upenn.edu/~bcpierce/papers/pict

84. Pierce C.B. Pict Language Definition. Version 4.1, Indiana University. -Bloomington, 1998. — Режим доступа: http://www.cis.upenn.edu/~bcpierce

85. Pierce C.B. Pict Libraries Manual. Pict 4.1, Indiana University. -Bloomington, 1998. Режим доступа: http://www.cis.upenn.edu/~bcpierce

86. Швецов B.B. Математическое и имитационное моделирование мониторинга программного проекта // Новые информационные технологии и системы: Труды VIII Международной научно-технической конференции. Пенза, ПГУ, 2008 г. - С. 69-76.

87. В.П. Гергель Введение в методы параллельного программирования, С. 112 Режим доступа: http://www.software.unn.ac.ru/ccam/mskurs/RUS/DOC/

88. Якобсон А., Буч. Г., Рамбо Дж. Унифицированный процесс разработки программного обеспечения. — СПб.: Питер, 2002. — 496 е.: ил.

89. JADE PROGRAMMER'S GUIDE. Режим доступа: http://jade.tilab.com

90. JADE ADMINISTRATOR"S GUIDE. Режим доступа: http://jade.tilab.com

91. Визуализации ориентированных графов в пакете MathCAD. Режим доступа: http://www.exponenta.ru/soft/mathcad/studgraf2/main.aspсправочное) Словарь терминов