автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.18, диссертация на тему:Поддержка принятия решений в сервисах с многоступенчатой обработкой транзакций

На правах рукописи

АВЕРЬЯНОВ Сергей Владимирович

ПОДДЕРЖКА ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИИ В СЕРВИСАХ С МНОГОСТУПЕНЧАТОЙ ОБРАБОТКОЙ ТРАНЗАКЦИЙ

05 13 18 - математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Ульяновск - 2007

003160400

Работа выполнена на кафедре информационных технологий и систем факультета математики и информационных технологий государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования Ульяновский государственный университет

Научный руководитель доктор технических наук, профессор

Кумунжиев Константин Васильевич

Официальные оппоненты доктор технических наук, профессор

Смагин Алексей Аркадьевич

кандидат технических наук, доцент Афанасьев Александр Николаевич

Ведущая организация Ульяновский филиал Института

радиотехники и электроники РАН

Защита диссертации состоится «7» ноября 2007 года в 16 часов 30 минут на заседании диссертационного совета Д 212 278 02 при Ульяновском государственном университете по адресу ул Набережная р Свияга, 106, ауд 703

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Ульяновского государственного университета и на сайте вуза http //www um ulsu ru

Автореферат разослан « ^» октября 2007 года

Просьба прислать отзыв на автореферат в одном экземпляре, заверенном печатью организации по адресу

432000, г Ульяновск, ул Л Толстого, д 42, УлГУ, Управление научных исследований

Ученый секретарь

диссертационного совета Веревкин А Б

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность исследования. В последнее время одним из наиболее динамично развивающихся (равно как и пользующихся все большей популярностью) сегментов рынка информационно-развлекательных услуг становятся системы обработки сообщений в режиме реального времени разного рода чаты, SMS сервисы контент-провайдеров и прочее

По мере увеличения доступности коммуникационных услуг (мобильной связи, Интернета) интерес к подобного рода сервисам как со стороны потребителя, так и со стороны контент- и сервис-провайдеров будет только возрастать1

Однако, несмотря на то, что названные услуги пользуются стабильным и все увеличивающимся спросом, перед лицами, ответственными за их функционирование, стоит ряд технологических и организационных проблем

Одна из наиболее важных среди них - планирование производительности системы таким образом, чтобы она успешно обрабатывала поток внешних сообщений (транзакций) Скорость их поступления у среднестатистического федерального провайдера в настоящее время может достигать десятков сообщений в секунду Недостаточная производительность системы обработки транзакций на любом из этапов может привести к значительным задержкам в обработке сообщений, и как следствие, к неудовлетворенности конечного пользователя

Другим важным аспектом управления системами многоступенчатой обработки транзакций являются два стороны финансового планирования оптимальное использование бюджета развития, выделяемого на функционирование системы и минимизация ресурсов, потребляемых для повышения производительности системы до требуемого уровня

Поэтому задача повышения качества и достоверности такого планирования, а также минимизация издержек на его осуществление как никогда актуальна

1 Гуревич Р Рынок мобильного контента в России // Российская экономика на новых путях / Сборник

статей под ред Э И Гойзмана и Р Н Евстигнеева - М Институт бизнеса и экономики, 2007

3

Вопросам планирования деятельности ИТ компании (в том числе и в технологическом аспекте) в настоящее время уделяется большое внимание, разрабатываются методики2, направленные на повышения качества этого планирования Тем не менее, необходимо отметить, что общего системного подхода к вопросу планирования роста производительности программных комплексов, обрабатывающих транзакции в режиме реального времени, предложено не было Систем поддержки принятия решений, непосредственно применимых к данной предметной области, также не существует Планирование ресурсов осуществляется в основном эмпирическим путем на основе неформального обобщения предшествующего опыта руководством соответствующих технологических подразделений Отчасти это объясняется относительной новизной проблемы, отчасти тем, что в динамичных конкурентных условиях данного рынка зачастую приходится принимать пусть даже не оптимальные, но быстрые решения

Методы, применимые для планирования производительности телекоммуникационных систем3 и систем связи4 по ряду причин не могут быть применены к системам обработки транзакций Недостаточное качество планирования зачастую приводит к созданию излишних, не задействованных в оказании услуг производственных мощностей (это, например, отражается в том, что серверное оборудование используется в меньшей степени, чем это позволяет реальная обстановка) В некоторых случаях неиспользуемые мощности могут составлять до 40-50% всех технологических мощностей системы Их сокращение может значительно снизить издержки как в краткосрочном, так и в долгосрочном аспекте и,

2 Каменнова M Планирование развития ИТ на базе методологии Balanced Scorecard [Электронный ресурс] / Каменнова M - Электрон Текстовые дан - M Б изд, 2006 - Режим доступа http //www cfin ru/itm/bsc_for_it shtml, свободный

' Бережной В А, Макурин M H Оптимальное распределение абонентов сухопутной подвижной радиосвязи

по группам с учетом их численности и величины допустимой нагрузки // "Радиоэлектроника и Телекоммуникации" № 6 - M "ИНФОРМОСТ", 2003

4 Любивый Д Управление ресурсами call-центра // СЕТИ И БИЗНЕС No 4 (17) 2004 - Киев, ДП «Пресса»

как следствие повысить рентабельность производства и создать дополнительные конкурентные преимущества

Объект исследования. Объектом исследования являются системы обработки сообщений реального времени

Предмет исследований. Методы и средства для повышения эффективности принятия решений при планировании производительности систем обработки транзакций

Цели и задачи исследования. Целью автора в диссертации является создание системы поддержки принятия решений для планирования параметров систем обработки транзакций а также для нахождения наилучшего способа повышения их производительности в соответствии с внешними ограничениями

Для достижения этой цели в работе решены следующие задачи

• Исследование основных подходов к планированию высокотехнологичных систем, а также анализ роли планирования в повышении качества предоставляемых услуг,

• Выделение основных управленческих задач, встающие перед лицами, принимающими решения, в процессе работы с системами обработки транзакций,

• Разработка 00 модели, описывающая системы обработки транзакций,

• Анализ целей функционирования СППР и определение ее структуры на основании этого анализа;

• Формулировка задач оптимизации и разработка алгоритмов их решения,

• Разработка инструментальных средств, реализующих предложенную систему поддержки принятия решений

Методы исследования. Исследования базируются на методах математического моделирования и имитационного моделирования, численных методах оптимизации, методах математической статистики, а

5

также методах системного анализа

Достоверность результатов. Предоставленные экспериментальные данные получены с применением достоверных методик и компьютерного кода Полученные при помощи разработанной системы решения проверены практически с использованием сторонних средств имитационного моделирования Такое сравнение показало достоверность и правильность принятия решений Результаты исследований обсуждались на российских и международных конференциях и семинарах Научная новизна. Все основные результаты диссертационной работы являются новыми, в частности, предложены

• Объектно-ориентированная модель систем обработки транзакций,

• Методика идентификации потоков транзакций,

• * Структура системы поддержки принятия решений,

• Алгоритм принятия решений, основанный на синтезе численных методов оптимизации и эвристических алгоритмов и использующий методы статистического анализа

Практическая значимость исследования. Работа имеет теоретический характер, результаты могут быть использованы при принятии решений для оптимизации производительности систем обработки транзакций, за счет чего возможно достичь

• повышения качества принимаемых управленческих решений,

• минимизации времени на их принятие и, как следствие, снижении издержек,

• оптимизации расходования производственных ресурсов,

• провести дальнейшее исследование модели системы обработки транзакций с помощью среды имитационного моделирования с целью выявления дополнительных способов оптимизации структуры системы и повышения ее производительности

Апробация работы. Основные научные и практические результаты исследований по теме диссертации докладывались на следующих конференциях

• Шестой Международной конференции «Математическое моделирование физических, технических, экономических, социальных систем и процессов»

• Пятой Всероссийской научно-практической конференции «Современные проблемы создания и эксплуатации радиотехнических систем»

• Международной конференции "Interactive Systems and Technologies The Problems of Human-Computer Interaction "

Помимо этого результаты настоящей работы опубликованы в 4 статьях

Основные положения, выносимые на защиту.

• принцип организации системы поддержки принятия решений,

• модель предметной области,

• способ принятия решений для наиболее типичных задач управления системами обработки транзакций

Личный вклад. Постановка задачи исследования и идея организации системы поддержки принятия решений предложены автором самостоятельно

Публикации. Материалы диссертации опубликованы в 7 работах Из них 1 статья в журнале из списка ВАК

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, трех глав, выводов по главам, заключения, списка используемой литературы, включающего 70 наименований, и приложений Основная часть работы изложена на 85 страницах машинописного текста Работа содержит 19 рисунков

ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ РАБОТЫ

Во введении рассмотрена актуальность задачи повышения качества и скорости принятия управленческих решений относительно систем обработки транзакций, сформулированы цели и задачи исследования

В первой главе «Основные подходы к планированию высокотехнологичных систем, роль планирования в повышении качества предоставляемых услуг» анализируется ситуация, сложившаяся в планировании систем обработки транзакций Рассматривается роль планирования ГГ-ресурсов в повышении качества функционирования высокотехнологичных систем В процессе анализа определены основные факторы, определяющих затраты на функционирование систем Кроме того, рассмотрены ключевые процессы планирования затрат, к которым относятся

• согласование бюджетов, так и их обоснованное распределение по статьям затрат,

• контроль 1Т-затрат,

• мониторинг производительности и планирования ресурсов,

• анализ плановых расходов, с целью их сокращения Проведен анализ ситуации, сложившейся в области планирования

затрат на поддержку и развития систем обработки транзакций по следующим направлениям

• планирование производительности систем по двум направлениям планирование требуемой производительности систем и, как следствие, затрат на повышение производительности до требуемого уровня, а также планирование бюджета развития и оптимизация е! о использования,

• планирования бюджета ГГ-подразделений,

• оптимизация использования бюджета развития Рассмотрены основные подходы к планированию

производительности систем которых автором выделено два

1 точный расчет параметров систем, базирующийся на формулах Эрланга,

2 широко применимый на практике способ планирования производительности на основании предыдущего опыта Выделены их основные недостатки

• методология расчета требуемой производительности первым способом имеет определенные ограничения по применимости В силу того, что среднее время обработки транзакции, в отличие от средней продолжительности звонка, не является параметром, объективно определенным извне, а обуславливается внутренними характеристиками системы обработки транзакции, данный метод можно применять в том случае, когда производительность каждого узла системы является константой и не может быть варьируема путем модификации ПО либо настроек данного узла

Кроме того, ограничения на применимость такого рода инструментов накладывается тем фактом, что в них не учитывается специфика распределения транзакций, каковое на практике может быть отличным от экспоненциального

• недостатком второго метода является то, что он оперирует большими объемами трафика на достаточно длительных интервалах Вместе с тем поток транзакций зачастую характеризуется неравномерностью с присущими ему периодическими пиками и провалами На практике такие пики усредняются Поэтому сказать, к примеру, какова вероятность того, что на определенном временном интервале будет превышена пропускная способность системы, нельзя

Показано, что еще одним недостатком существующих способов планирования производительности систем является то, что для страховки от зачастую больших погрешностей планирования 1Т-менеджмент идет на резервирование, то есть создание излишних производственных мощностей, в результате чего резервное оборудование не используется, затраты на его эксплуатацию и поддержку (оплата размещения оборудования, затраты на его администрирование, амортизационные платежи) в конечном итоге входят составной частью в производственную себестоимость 1Т-услуг и увеличивают значение такого важного показателя, как средняя стоимость обработки транзакции, что в свою очередь, приводит к уменьшению

конкурентных преимуществ ГГ-компании

В вопросе о планировании бюджета IT-подразделений выделены основные виды затрат, подлежащие планированию

Рассмотрены используемые на практике классические методы планирования, несколько адаптированные под специфику сферы ГГ-услуг

• методика Balanced Scorecard, выгодно выделяющаяся тем, что финансовые и нефинансовые индикаторы интегрируются с учетом причинно-следственных связей между результирующими показателями и ключевыми факторами, под влиянием которых они формируются Стратегия планирования IT-технологий на базе Balanced Scorecard формулируется в виде взаимосвязанного набора целей и показателей, сгруппированных по следующим перспективам,

• модель учета и планирования затрат по видам деятельности, дающая разнообразную информацию для управления затратами и исходные данные для расчета влияния повышения качества IT-услуги на требования к ресурсам для ее сопровождения и, соответственно, на затраты ГГ-службы

К недостаткам описанных методик отнесено

® Дня Balanced Scorecard - отсутствие конечного ориентира, т е базового показателя, по которому измеряется успешность реализации стратегии и эффективность функционирования IT-системы,

• Для модели учета и планирования затрат по видам деятельности - то, что она не дает привязки затрат к техническим решениям Между тем, выбор того или иного технического решения может существенно влиять на затраты Кроме того, затраты на повышение доступности и производительности IT-услуги в той мере, в какой они вытекают из технических решений, также не могут быть оценены в рамках такой модели 1Т-услуги

В конце главы сформулированы выводы

1) Существующие средства поддержки принятия решений в системах обработки транзакций не решают всех задач Поэтому

необходимо создать систему, предоставляющую возможность

• Определения требуемой производительности системы с учетом особенностей поступления транзакций в каждой системе,

• Расчета бюджета развития для повышения производительности системы до требуемого уровня,

• Оптимизации распределения бюджета развития по различным организационно-техническим мероприятиям,

• Дополнительного исследования имитационной модели системы

2) Имеющаяся научная база для расчета параметров систем обработки транзакций в недостаточной степени формализована и не полна.

3) Необходимо решить следующие научные задачи

• Создать 00 модель предметной области и произвести ее идентификацию,

• Провести анализ целей функционирования СППР и на основании этого анализа определить ее структуру,

• Разработать алгоритмы принятия решения для основных типов задач,

• Реализовать систему поддержки принятия решений

Во второй главе «Описание компонентов системы поддержки принятия решений и алгоритмов их работы» разработана объектно-ориенированная модель для представления объектов предметной области (систем обработки транзакций), включающий в себя следующие элементы источник сообщений, приемник сообщений, компонент системы, узел системы

Определена структура системы поддержки принятия решений Ее основными компонентами являются

1 Подсистема анализа статистических данных, которая осуществляет

• предварительную обработку входных статистических данных

из «сырого» формата в формат, понимаемый системой,

• группировку и разбиение данных по временным интервалам

для последующего анализа, • построение эмпирического закона распределения транзакций во времени на основании сгруппированных экспериментальных данных

2 Подсистема принятия решений о требуемой производительности системы обработки транзакций, результатом работы которой является решение о минимально допустимой пропускной способности системы обработки транзакций, удовлетворяющей заданным требованиям,

3 Подсистема оптимизации затрат на развитие системы, предлагающая решение о структуре оптимального расходования средств,

4 Подсистема генерации имитационной модели системы, создающая имитационную модель доступную для исследования во внешних средах имитационного моделирования

Для "подсистемы анализа статистических данных указан способ усреднения данных для получения эмпирического закона распределения транзакций в сутках

Для подсистемы принятия решений о требуемой производительности системы обработки транзакций формально определена задача оптимизации какой должна быть минимальная пропускная способность системы обработки транзакций при указанной среднесуточной нагрузке, чтобы вероятность превышения критического размера очереди на единичном интервале была не выше наперед заданного числа*?

Пусть у нас имеется набор критериев качества -к„ и набор

параметров системы Р] Рт Обозначим требуемый уровень каждого

критерия качества как К[

Тк каждый из критериев качества в общем случае зависит от значений параметров системы, то можно описать критерии так

Кроме того, каждый набор параметров характеризуется целевой функцией СО,,. ,рт) Задача выбора параметров будет выглядеть так

1ШПС(Д' " 'Рт)

Р\ Рт

при наличии следующих п ограничений

МРх,- = 1 п

В качестве целевой функции в реальной ситуации, исходя из практических соображений, как правило, выступает стоимость набора параметров

Для этой задачи на основании предыстории функционирования системы путем анализа статистических данных предложен алгоритм решения

Для подсистемы оптимизации затрат на развитие системы

• Сформулирована общая задача по оптимизации модели как распределить ресурсы, выделенные на развитие системы таким образом, чтобы критерий качества (фактически, пропускная способность) функционирования системы принимал максимально возможное значение с учетом заданных ограничений,

• Выделено два типа задач такого рода

а Оптимизация распределения ресурсов,

Ь Минимизация ресурсов, потребляемых для достижения требуемой производительности системы

• Определены факторы, влияющие на производительность системы (п - число узлов системы)

а Число дополнительных параллельно работающих компонент в

составе каждого узла - вектор Ь Время персонала, обслуживающего систему, затраченное на ее

реконфигурирование - вектор с Время персонала, обслуживающего систему, затраченное на ее

модификацию - вектор Т2 = 21»-• > ) •

• Описана зависимость производительности системы от этих факторов

р, = (р?" +Лр^(1и)+лр:(121))*{ч'г+<?,); = 1.

где

Р, - начальная производительность i-го узла (константа),

Apf(t) функция, выражающая зависимость прироста

производительности в результате реконфигурирования системы от времени (в человекочасах), затраченного на него,

4p?(t) функция, выражающая зависимость прироста производительности в результате модификации кода узла от времени (в человекочасах), затраченного на нее,

qf33 - начальное количество параллельно работающих в узле компонент (константа),

q, - дополнительные компоненты, добавленные в узел

• Сформулированы ограничения ограничения по времени на различные виды работ и финансовые ограничения,

• Математически описаны задачи обоих типов,

• Для каждой задачи оптимизации предложен алгоритм решения, по сути представляющий собой дискретно-непрерывную оптимизацию на основании метода штрафных функций и эвристического метода табу,

Для подсистемы генерации имитационной модели выделены основные требования, произведен выбор внешней среды имитационного моделирования и предложены способы достижения поставленной задачи В конце главы сформулированы основные выводы и результаты

• По результатам анализа и обобщения известных схем планирования и управления развитием систем обработки транзакций была предложена ООМ, описывающая системы обработки транзакций,

• Выделены основные управленческие задачи, встающие перед лицами, принимающими решения, в процессе работы с такими системами,

• В соответствии с задачами определена структура системы поддержки принятия решений,

• Сформулированы задача оптимизации и разработан алгоритм ее решения,

• Распознан формат хранения данных во внешнем средстве

имитационного моделирования и разработан механизм экспорта модели

В третьей главе «Программная реализация системы поддержки принятия решений» предъявлены требования к реализации системы поддержки принятия решений, а также предложена архитектура системы, отвечающая поставленным требованиям и позволяющая эффективно решить поставленные во второй главе задачи Среди требований выделяются

1 Требования к структуре

Они вытекают из поставленных задач, на основании которых система должна состоять из следующих подсистем.

• Подсистема анализа статистических данных,

• Подсистема принятия решений о требуемой производительности системы обработки транзакций,

• Подсистема оптимизации затрат на развитие системы,

• Подсистема генерации имитационной модели системы

2 Требования к реализации, включающие в себя следующее

• Высокая скорость работы созданных алгоритмов,

• Возможность пользоваться стандартными библиотеками при анализе статистических данных и численных операциях,

• Кросплатфоремнность и портируемость приложения

3 Требования к интерфейсу пользователя, такие как наличие GUI, портируемость и кроссплатформенность

4 Требования к хранению данных моделируемых систем обработки транзакций

• Единый формат для всех подсистем системы поддержки принятия решений;

• Обеспечение максимально простой работы с входными данными, желательно стандартными средствами,

• Возможность просмотра и редактирования файла данных без использования специальных средств

На основание предъявленных требований произведен выбор средств

реализации

• Программный язык реализации - С++,

• Программная среда - Code Blocks,

• Библиотека для работы со статистическими данными - boost,

• Дополнительная стандартная библиотека - STL,

• Внешняя среда имитационного моделирования - Any Logic,

• Формат файла данных - INI

Для каждой из подсистем, входящих в систему поддержки принятия решений

• Описана диаграмма классов в стандартной UML нотации,

• Описана логика построения и принципы работы классов в рамках подсистемы,

• Документированы методы соответствующих классов

В конце главы сделаны выводы

В результате анализа задач, поставленных перед системой поддержки принятия решений

• Определены требования в плане реализации ко всем ее подсистемам,

• Разработаны форматы данных для хранения моделей внутри системы,

• Описана программная структура и способ реализации каждой из подсистем,

• Разработана базовая имитационная модель системы обработки транзакций во внешней по отношению с системе среде имитационного моделирования

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

Поставленная задача исследований, предполагающая создание системы поддержки принятия решений для планирования параметров систем обработки транзакций а также для нахождения наилучшего способа повышения их производительности, решена в полном объеме. Основные результаты работы

1) Обоснована актуальность разработки системы поддержки принятия решений для систем обработки транзакций, использование которой позволяет значительно упростить управление развитием и снизить затраты на эксплуатацию таких систем,

2) Сформулированы основные управленческие задачи, встающие перед лицами, принимающими решения, в процессе работы с такими системами,

3) Разработана объектно-ориентированная модель, описывающая системы обработки транзакций, и методика ее идентификации,

4) Проведен анализ целей функционирования СППР и на основании этого анализа определена ее структура,

5) Выделены основные подсистемы системы поддержки принятия решений,

6) Сформулированы задачи оптимизации и предложены пути их решения;

7) Разработаны алгоритмы принятия решения для основных типов задач и их математическое обеспечение,

8) Разработан механизм экспорта модели во внешнюю среду имитационного моделирования,

9) Создана система поддержки принятия решений,

10) Выделены полезные эффекты от применения СППР и показана перспектива использования полученной системы для минимизации затрат на содержание и развитие соответствующих технологических систем К практическим полезным эффектам можно отнести

• Повышение качества принимаемых решений при планировании производительности систем обработки сообщений,

• Сокращение непроизводительных затрат времени на принятие решений,

• Предоставление дополнительных возможностей по исследованию модели систем обработки сообщений с целью ее дальнейшей оптимизации

СПИСОК ПУБЛИКАЦИЙ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

В журнале из списка ВАК

1 Аверьянов С В Кумунжиев К В Система поддержки принятия решений для сервисов с многоступенчатой обработкой транзакций // Известия Волгоградского государственного технического университета межвуз сб науч ст № 9(35) / ВолгГТУ - Волгоград, 2007 - 152 с

Научные статьи

2 Аверьянов С В Кумунжиев К В Моделирование работы контент провайдера // Труды Шестой Международной конференции «Математическое моделирование физических, технических, экономических, социальных систем и процессов» 19-21 октября 2005 года, г Ульяновск / Под ред д т н, проф Ю В Полянскова, д ф -м н , проф В Л Леонтьева - Ульяновск УлГУ, 2005 - 165 с

3 Аверьянов С В Принятие решений в системах обработки транзакций на основании статистического анализа данных // Современные проблемы создания и эксплуатации радиотехнических систем Труды Пятой Всероссийской научно-практической конференции (с участием стран СНГ), посвященной 50-летию Ульяновского государственного технического университета, г Ульяновск, 19-20 июня 2007 года - Ульяновск УлГТУ, 2007 - 326 с

4 Аверьянов С В Структура и принципы работы системы поддержки принятия решений в сервисах многоступенчатой обработки транзакций // Журнал научных публикаций аспирантов и докторантов №7-8 июль-август 2007 г - Курск 2007

5 Аверьянов С В Кумунжиев К В Использование метода табу при принятии решений по оптимизации сервисов с многоступенчатой обработкой транзакций // Информационные технологии моделирования и управления Научно-технический журнал Выпуск 6(40), 2007 год - Воронеж Научная книга, 2007

6 Аверьянов С В Поддержка принятия решений в сервисах с многоступенчатой обработкой транзакций // Научное обозрение №4, 2007/Москва Наука, 2007

7 K.V Kumunzhiev, S V Averyanov Improving Managerial Décisions for Services with Multistep Transaction Processing // Interactive Systems and Technologies The Problems of Human-Computer Interaction -Collection of scientific papers -Ulyanovsk U1STU, 2007 - 270p

Подписано в печать 02 10 07 Формат 60x84/16 Гарнитура Times New Roman Уел пл 1,0 Тираж 100 экз Заказ №139/ 5&0

Отпечатано в оригинал-макета в Издательском центре Ульяновского государственного университета 432970, г Ульяновск, ул Л Толстого, 42

Введение.

Глава 1. Основные подходы к планированию высокотехнологичных систем, роль планирования в повышении качества предоставляемых услуг.

1.1 Роль планирования 1Т-ресурсов в повышении качества функционирования высокотехнологичных систем.

1.2 Классификация факторов, определяющих затраты на функционирование систем.

1.3 Ключевые процессы планирования затрат.

1.4 Анализ ситуации, сложившейся в области планирования затрат на поддержку и развития систем обработки транзакций.

1.4.1 Планирование производительности систем.

1.4.2 Планирования бюджета ГГ-подразделений.

1.4.3 Оптимизация использования бюджета развития.

1.5 Выводы.

Глава 2. Структура и алгоритм функционирования системы поддержки принятия решений.

2.1 Разработка объектно-ориентированной модели и структуры системы.

2.2 Подсистема анализа статистических данных.

2.3 Подсистема принятия решений о требуемой производительности системы обработки транзакций.

2.4 Подсистема оптимизации затрат на развитие системы.

2.4.1 Формулировка задач по оптимизации системы.

2.4.2 Алгоритм.

2.5 Подсистема генерации имитационной модели системы.

2.6 Выводы.

Глава 3. Реализация системы поддержки принятия решений.

3.1 Требования к реализации системы.

3.2 Формат входного файла.

3.3 Реализация подсистемы анализа статистических данных.

3.4 Реализация подсистемы принятия решений о требуемой производительности системы обработки транзакций.

3.5 Реализация подсистемы оптимизации затрат на развитие системы.

3.6 Реализация подсистемы генерации имитационной модели.

3.7 Выводы.

Актуальность исследования

В последнее время одним из наиболее динамично развивающихся (равно как и пользующихся все большей популярностью) сегментов рынка информационно-развлекательных услуг становятся системы обработки сообщений в режиме реального времени: разного рода чаты, SMS сервисы контент-провайдинг и прочее.

По мере увеличения доступности коммуникационных оконечных устройств (мобильной связи, Интернета) вообще и повышения качества их технологической составляющей (постепенное увеличение доли высокоскоростных подключений к интернету) интерес к подобного рода услугам как со стороны потребителя, так и со стороны контент- и сервис-провайдеров будет только возрастать.

Однако, несмотря на то, что названные услуги пользуются стабильным и все увеличивающимся спросом, перед контент-провайдерами стоит ряд достаточно неприятных технологических и организационных проблем.

Одна из наиболее важных среди них - планирование производительности системы таким образом, чтобы она успешно обрабатывала поток внешних сообщений (транзакций). Скорость их поступления у среднестатистического федерального провайдера в настоящее время может достигать десятков сообщений в секунду. С учетом того, что каждая транзакция обычно проходит несколько последовательных этапов обработки, недостаточная производительность системы на любом из этапов может привести к значительным задержкам в обработке сообщений, и как следствие, к неудовлетворенности конечного пользователя, выражающейся в уменьшении числа запросов с его стороны.

Кроме того, нужно учитывать следующее: как правило, после рекламной компании, проводимой через средства массовой информации (телевидение, радио), следует мгновенный рост нагрузки на систему как результат реакции целевой аудитории на рекламное воздействие. Для того, чтобы система могла справиться с таким потоком транзакций с соблюдением требуемых параметров качества, любая рекламная кампания обычно предваряется маркетинговым исследованием, имеющим целью спрогнозировать отклик на нее. Исходя из полученных данных и бюджета рекламной кампании, выделенного на технологическое развитие, встает вопрос о том, как в заданные сроки с заданным бюджетным ограничением достичь максимального роста производительности системы (либо о том, как минимизировать ресурсы, потребляемые на развитие системы, при достижении требуемого уровня производительности).

Необходимо отметить, что в настоящее время общего системного подхода к вопросу планирования производительности программных комплексов, обрабатывающих транзакции в режиме реального времени, предложено не было. Систем поддержки принятия решений, непосредственно применимых к данной предметной области, также не существует. Планирование ресурсов осуществляется в основном эмпирическим путем на основе неформального обобщения предшествующего опыта руководством соответствующих технологических подразделений. Отчасти это объясняется относительной новизной проблемы, отчасти тем, что в динамичных конкурентных условиях данного рынка зачастую приходится принимать пусть даже не оптимальные, но быстрые решения. Недостаточное качество планирования зачастую, как это будет показано ниже, приводит к созданию излишних, не задействованных в оказании услуг производственных мощностей (это, например, отражается в том, что серверное оборудование используется в меньшей степени, чем это позволяет реальная обстановка). В некоторых случаях неиспользуемые мощности могут составлять до 40-50% всех технологических мощностей системы. Их сокращение может значительно снизить издержки как в краткосрочном, так и в долгосрочном аспекте и, как следствие, повысить рентабельность производства и создать дополнительные конкурентные преимущества.

Цели и задачи исследования.

Целью автора в данной работе является создание системы поддержки принятия решений для планирования параметров систем обработки транзакций, а также для нахождения наилучшего способа повышения их производительности в соответствии с внешними ограничениями.

Задачами исследования являются:

• Создание 00 модели предметной области и ее идентификация;

• Анализ целей функционирования СГТПР и определение ее структуры на основании этого анализа;

• Разработка алгоритмов принятия решения для основных типов задач и их математическое обеспечение;

• Реализация системы поддержки принятия решений.

Практически полезные эффекты, достижение которых ожидается в случае успешного решения задачи исследований, заключаются в следующем:

• Повышение качества принимаемых решений при планировании производительности систем обработки сообщений;

• Сокращение непроизводительных затрат времени на принятие решений;

• Предоставление дополнительных возможностей по исследованию модели систем обработки сообщений с целью ее дальнейшей оптимизации.

Объект исследования

Объектом исследования являются системы обработки сообщений реального времени.

Методологическая и теоретическая основы.

Исследования базируются на методах математического моделирования и имитационного моделирования, численных методах оптимизации, методах математической статистики, а также методах системного анализа.

Научная новизна.

На научную новизну претендуют:

• Объектно-ориентированная модель систем обработки транзакций;

• Методика идентификации потоков транзакций;

• Структура системы поддержки принятия решений;

• Алгоритмы принятия решений.

Практическая значимость исследований.

Практическую значимость представляет как сам способ принятия решений в части оптимизации производительности систем, так и система поддержки принятия решений, ее реализующая.

В конечном итоге практический положительный эффект выразится в:

• повышении качества принимаемых управленческих решений;

• минимизации времени на их принятие и, как следствие, снижению издержек;

• оптимизации расходования производственных ресурсов;

• возможности дальнейшего исследования модели системы обработки транзакций с помощью среды имитационного моделирования с целью выявления дополнительных способов оптимизации структуры системы и повышения ее производительности.

3.7 Выводы.

В результате анализа задач, поставленных перед системой поддержки принятия решений:

• Определены требования в плане реализации ко всем ее подсистемам;

• Разработаны форматы данных для хранения моделей внутри системы;

• Описана программная структура и способ реализации каждой из подсистем;

• Разработана базовая имитационная модель системы обработки транзакций во внешней по отношению с системе среде имитационного моделирования.

Заключение.

В заключении представленной диссертационной работы можно отметить, что поставленная задача исследований, предполагающая создание системы поддержки принятия решений для планирования параметров систем обработки транзакций а также для нахождения оптимального способа повышения их производительности, решена в полном объеме. Основные результаты работы:

1) Обоснована актуальность разработки системы поддержки принятия решений для систем обработки транзакций, использование которой позволяет значительно упростить управление развитием и снизить затраты на эксплуатацию таких систем;

2) Сформулированы основные управленческие задачи, встающие перед лицами, принимающими решения, в процессе работы с такими системами;

3) Разработана объектно-ориентированная модель, описывающая системы обработки транзакций, и методика ее идентификации;

4) Проведен анализ целей функционирования СППР и на основании этого анализа определена ее структура;

5) Выделены основные подсистемы системы поддержки принятия решений;

6) Сформулированы задачи оптимизации и предложены пути их решения;

7) Разработаны алгоритмы принятия решения для основных типов задач и их математическое обеспечение;

8) Разработан механизм экспорта модели во внешнюю среду имитационного моделирования;

9) Создана система поддержки принятия решений;

10) Выделены полезные эффекты от применения СППР и показана перспектива использования полученной системы для минимизации затрат на содержание и развитие соответствующих технологических систем. К практическим полезным эффектам можно отнести:

• Повышение качества принимаемых решений при планировании производительности систем обработки сообщений;

• Сокращение непроизводительных затрат времени на принятие решений;

• Предоставление дополнительных возможностей по исследованию модели систем обработки сообщений с целью ее дальнейшей оптимизации.

1. Cloanto 1.plementation of INI File Format Электронный ресурс. / Электрон. Текстовые дан. - [Б.м.], 2004. Режим доступа http://www.cloanto.com/specs/ini.html, свободный.

2. Fowler, Martin, with Kendall Scott. UML Distilled: Applying the Standard Object Modeling Language. Reading, Mass.: Addison Wesley Longman, 1997.

3. Gamma, Erich, et al. Design Patterns: Elements of Reusable Object-Oriented Software. Reading, Mass.: Addison-Wesley, 1995.

4. Glover, F. and M. Laguna (1997) Tabu Search, Kluwer Academic Publishers, Boston.

5. Larman, Craig. Applying UML and Patterns: An Introduction to Object-Oriented Analysis and Design. Upper Saddle River, N.J.: Prentice Hall PTR, 1998.

6. Lokketangen, A. K. Jornsten and S. Storoy (1994). Tabu Search within a Pivot and Complement Framework, International Transactions in Operations Research, Vol. 1, No. 3, pp. 305-316.

7. Автоматизированное проектирование. / Под ред. Полозова B.C., Буденкова О.А., Роткова С.И. и др. М.: Машиностроение, 1983.

8. Александреску А. Современное проектирование на С++. М.: Издательский дом «Вильяме», 2004. - 336 с.

9. Ален И. Голуб. С и С++. Правила программирования. М.: БИНОМ, 1996.-272 с.

10. Ю.Альтшуллер Г.С. Алгоритм изобретения. М.: Моск. Рабочий, 1973.

11. Афифи А., Эйзен С. Статистический анализ с ЭВМ. М.: Мир, 1982.

12. Ашманов С.А. Линейное программирование. М., «Наука», 1981.

13. Бахвалов Н.С., Жидков Н.П., Кобельков Г.М. Численные методы. М., Наука, 1987

14. М.Бокс Дж., Дженкинс Г. Часть 1. Анализ временных рядов, прогноз и управление. М.: Мир, 1974

15. Бокс Дж., Дженкинс Г. Часть 2. Анализ временных рядов, прогноз и управление. М.: Мир, 1974

16. Болтянский В.Г. Математические методы оптимального управления. М., 1969.

17. Болтянский В.Г. Оптимальное управление дискретными системами. М., 1973.

18. Буч Г. Объектно-ориентированный анализ и проектирование с примерами приложений на С++. 2-е издание. М.: Бином, 1998. - 560 с.

19. Вагин В.Н. Дедукция и обобщение в системах принятия решений. -М.: Наука, 1988.-384 с.

20. Васильев Ф.П. Численные методы решения экстремальных задач. М., 1980.

21. Васильев Ф.П. Численные методы решения задач оптимизации. М., 1981.

22. Вирт Н. Алгоритмы + программы = программы. М.: Мир, 1985.

23. Габасов Р., Кириллова Ф.М. Методы оптимизации. Минск, 1981.

24. Джеймс Рамбо, Грэди Буч, Айвар Якобсон. Язык UML. Руководство пользователя (2-е издание). М.: ДМК, 2007.

25. Джереми Сик, Лай-Кван Ли, Эндрю Ламсдэйн. С++ Boost Graph Library. Библиотека программиста. М.: Питер, 2005.

26. Джонс Дж.К. Методы проектирования. М.: Мир, 1986. - 326с.

27. Джосьютис Н. С++ Стандартная библиотека. Для профессионалов. Спб.: BHV, 2004.

28. ЗО.Зангвилл У.И. Нелинейное программирование: единый подход. М., 1973.

29. Иорден. Структурное программирование и конструирование программ. -М.: Мир. 1979.

30. Каменнова М. Планирование развития ИТ на базе методологии Balanced Scorecard Электронный ресурс. / Каменнова М. Электрон. Текстовые дан. - М.: Б.изд., 2006. - Режим доступа: http://www.cfin.ru/itm/bsc for it.shtml, свободный.

31. Карпов Ю.Г. Имитационное моделирование систем (Введение в моделирование с AnyLogic 5 (с CD-ROM)). М.: Издательство «BHV», 2005 г, 400 стр.

32. Карпов Ю.Г. Имитационное моделирование систем. М., «BHV», 2005г.

33. Колесников С.Н. Управление качеством и ИСО 9000 Электронный ресурс. / Колесников С.Н. Электрон. Текстовые дан. - М.: Б.изд., 2004. - Режим доступа: http://www.citforum.ru/cfin/articles/iso9000.shtml, свободный.

34. Крэг Ларман. Применение UML и шаблонов проектирования (2-е издание). М.: Вильяме, 2002.

35. Кумунжиев К.В., Нечаева Н.Н. Моделирование на языке ФС. Ульяновск: УлГУ, 1995. 85 с.

36. Курош А.Г. Курс линейной алгебры. М., 1962.

37. Логиновский О. Математическое моделирование в социальных,экономических и технических системах. Челябинск: Южно-Урал. ГУ, 1998. 114 с.

38. Львовский В.Н. Статистические методы построения эмпирических формул. М.: Высшая школа, 1988. 239 е.: ил.

39. Максимей И. Имитационное моделирование на ЭВМ. М.: Радио и связь, 1988.-232с.

40. Мартынович А. ТСО, или Как управлять IT-затратами Электронный ресурс. / Мартынович А. Электрон. Текстовые дан. - М.: Б.изд., 2006, - Режим доступа: http://www.rnanagement.com.ua/ims/irns023.htrril, свободный.

41. Моисеев H.H. Численные методы в теории оптимальных систем. М., 1971. М., 1964.

42. Моисеев H.H., Иванилов Ю.П., Столярова Е.М. Методы оптимизации. М., 1978.

43. Мэтью Г. Остерн. Обобщенное программирование STL: Использование и наращивание стандартной библиотеки шаблонов С++. Спб.: BHV, 2004.

44. Петреченко В. Цена и качество ИТ-услуг, затратами Электронный ресурс. / Петреченко В. Электрон. Текстовые дан. - М.: Б.изд., 2006. - Режим доступа: http://www.osp.ru/cio/2006/10/3348018A свободный.

45. Плаугер П., Степанов А., Ли М., Массер Д. STL стандартная библиотека шаблонов С++. Спб.: BHV, 2004.

46. Плохотников К. Математическое моделирование. М.: МГУ, 1993. -224 с.51 .Подбельский В.В. Язык С++: Учеб. Пособие. — М.: Финансы и статистика, 1995 .-560с. :ил.

47. Полак Э. Численные методы оптимизации: Единый подход.: М., 1974.

48. Путилин А.Б. Компонентное моделирование и программирование на языке UML. M.: HT Пресс, 2005.

49. Пшеничный Б.Н. Выпуклый анализ и экстремальные задачи. М., 1980.

50. Радионов А. Моделирование и нестандартные алгоритмы выбора стратегий в недетерминированных антагонистических играх и родственных задачах. Ульяновск: УлГУ, 1999. 112с.

51. Редченко К. ЕУАлюция сбалансированной системы показателей Электронный ресурс. | Редченко К. Электрон. Текстовые дан. - М.: Б.изд., 2006. - Режим доступа: http://www.cfin.ru/management/controlling/evalution.shtml, свободный.

52. Рыжиков Ю. Имитационное моделирование. СПб.: КОРОНА, 2004. -384 с.

53. Самарский A.A. Гулин A.B. Численные методы. М., Наука, 1989.

54. Скотт Мейерс. Эффективное использование STL. Библиотека программиста. М.: Питер, 2003.

55. Скрипкин К. Учет затрат по видам деятельности в процессах модели ITSM Электронный ресурс. / Скрипкин К. Электрон. Текстовые дан. - М.: Б.изд., 2005. - Режим доступа: http://www.osp.ru/cio/2006/03/379948/. свободный.

56. Смальян P.M. Теория формальных систем. М.: Наука, 1981.

57. Советов Б., Яковлев С. Моделирование систем. Учебник для вузов. М.: Высшая школа, 1985. 217с.

58. Сравнительный анализ компиляторов С++ Электронный ресурс. / Электрон. Текстовые дан. [Б.м.], 2004. Режим доступа: http://www.cvberguru.ru/programming/cpp/cpp-compilers-analysis.html, свободный.

59. Страуструп Б. Язык программирования С++, спец. изд. / Пер. с англ. М.: СПб.: «Издательство БИНОМ» - «Невский Диалект», 2001 г. -1099 с., ил.

60. Таненбаум Э.С., Ван Стеен М. Распределенные системы. Принципы и парадигмы. М.: Издательский дом " Питер ", 2003г. - 880 с.

61. Фиакко A.B., Мак-Кормик Г.П. Нелинейное программирование: методы последовательной безусловной минимизации. М., 1972.

62. Финансовый директор #10, октябрь 2004 г. Гаврилов С. Составление IT бюджета Электронный ресурс. / Гаврилов С. Электрон. Текстовые дан. - М.: Б.изд., 2004. - Режим доступа: http://www.ot.ru/press20041010.html, свободный.

63. Хассан Гома. UML. Проектирование систем реального времени, параллельных и распределенных приложений. М.: ДМК, 2002.

64. Шеннон Р. Имитационное моделирование систем-искусство и наука. М.: Мир, 1978.-418 с.

65. Энкарначчо Ж., Шлехтендаль Э. Автоматизированное проектирование. Основные понятия и архитектура систем. М.: Мир, 1985.-264 с.