Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Анализ методов научно-технического обеспечения процессов эксплуатации программно-технических комплексов в условиях развития сложных автоматизированных систем 13
1.1 Задачи эксплуатации в жизненном цикле программно-технических комплексов 13
1.2 Основные задачи научно-технического обеспечения процессов эксплуатации программно-технических комплексов 22
1.3 Требования к технологии деятельности эксплуатирующей организации по прогнозированию, планированию и контролю системотехнических параметров ПТК КОИ в процессе его эксплуатации... 26
Глава 2. Разработка технологии контроля, прогнозирования и планирования системотехнических параметров программно-технического комплекса КОИ в процессе его эксплуатации 29
2.1 Формализация и разработка технологии контроля, прогнозирования и планирования системотехнических параметров программно- технического комплекса КОИ в процессе его эксплуатации 29
2.1.1 Формализация технологии 29
2.1.2 Базовые положения по описанию технологии 37
2.1.3 Разработка технологии контроля, прогнозирования и планирования системотехнических параметров ПТК КОИ в процессе его эксплуатации 38
2.2 Основные элементы автоматизированной технологии контроля, прогнозирования и планирования системотехнических параметров программно-технического комплекса КОИ в процессе его эксплуатации 48
2.2.1 Имитационное моделирование 48
2.2.2 Нагрузочное тестирование . 51
2.2.3 Единый комплекс метамоделей исходных данных и свойств ПТК КОИ для имитационного моделирования и для нагрузочного тестирования . 60
2.2.4 Модель регламентов 62
2.2.5 Модель нагрузки 67
2.2.6 Модель системы 69
Выводы по главе 2 72
Глава 3. Экспериментальная отработка элементов технологии ... 73
3.1 Экспериментальное исследование модели нагрузки 73
3.1.1 Исследование характеристик потока сообщений 73
3.1.2 Разработка модели нагрузки 75
3.1.3 Выбор интервала для имитации потока 77
3.1.4 Выбор характеристик модели нагрузки 78
3.2 Метод повышения пропускной способности обработки платежных документов, основанный на использовании особенностей входных потоков этих документов 80
3.3 Оценка адекватности имитационной модели путем поверки ее результатами реальной эксплуатации и автоматизированного нагрузочного тестирования 85
Выводы по главе 3... 91
Глава 4. Опыт применения технологии контроля, прогнозирования и планирования системотехнических параметров программно-технического комплекса на примере КЦОИ 92
4.1 Внедрение технологии контроля, прогнозирования и планирования системотехнических параметров программно-технического комплекса в процесс эксплуатации КЦОИ 92
4.2 Имитационное моделирование 95
4.3 Нагрузочное тестирование 120
В выводы по главе 4 137
Заключение 138
Список литературы
- Основные задачи научно-технического обеспечения процессов эксплуатации программно-технических комплексов
- Базовые положения по описанию технологии
- Метод повышения пропускной способности обработки платежных документов, основанный на использовании особенностей входных потоков этих документов
- Имитационное моделирование
Введение к работе
Актуальность. В настоящее время в ряде крупных организаций осуществляются проекты по модернизации архитектур информационно вычислительных систем (ИВС) с целью снижения совокупной стоимости владения ИВС.
При этом осуществляется переход от децентрализованных архитектур ИВС к централизованным архитектурам с виртуализацией.
Сутью переходного процесса модернизации архитектуры является поэтапный перенос программных приложений с множества серверов, изолированно выполнявших каждое из приложений, на единый более мощный сервер (программно-технический комплекс - НТК - коллективной обработки информации), коллективно и совместно выполняющий все приложения с динамическим распределением ресурсов между приложениями (консолидация приложений).
В силу большой размерности (десятки - сотни приложений), организационных и системотехнических трудностей, подобные проблемы консолидации на практике решаются в течение ряда лет.
При этом в конце каждого календарного года возникает проблема определения (планирования) необходимых вычислительных мощностей 111 К коллективной обработки информации (системотехнических параметров), достаточных для обеспечения требуемой пропускной способности всех ранее консолидированных программных приложений и вновь консолидируемых приложений всего последующего года, совместно исполняемых и конкурирующих за ресурсы единого ПТК коллективной обработки информации (КОИ).
При решении задачи долгосрочного планирования вычислительных ресурсов, предположительно достаточных для эффективного исполнения всей смеси приложений, возникает противоречие между: недостаточным априорным знанием изменения интенсивности входных потоков на приложения во времени (дискретным возрастанием - при размещении на сервере новых приложений и непрерывным возрастанием и убыванием - ежедневным, ежемесячным, ежегодным); неявной зависимостью пропускной способности смеси приложений от ресурсных параметров с одной стороны и высокими требованиями к качеству прогноза потребных вычислительных ресурсов, исключающему риски снижения дневной пропускной способности ниже критического уровня для каждого из приложений в смеси с другой стороны.
Актуальным поэтому является решение задачи долгосрочного планирования системотехнических (ресурсных) параметров, определяющих необходимую пропускную способность программных приложений в условиях неполного априорного знания интенсивности входных потоков, обрабатываемых приложениями в течение года, с ограничениями на наращивание системотехнических параметров, накладываемых размерами бюджета.
Целью работы является решение научных задач планирования (прогнозирования) системотехнических (ресурсных) параметров смеси программных приложений, исполняемых на едином вычислительном комплексе - ПТК КОИ, конкурирующих за ресурсы этого ПТК, обеспечивающих максимизацию пропускной способности в ходе эксплуатации, а также обеспечивающих исключение в течение планируемого периода (на практике - более года) рисков снижения ниже критического уровня дневной пропускной способности каждого из приложений смеси в отдельности.
Научная новизна. Решена актуальная задача планирования системотехнических параметров ПТК КОИ для исполнения смеси программных приложений, конкурирующих за ресурсы этого ПТК, в условиях неполного априорного знания прогноза изменения (дискретного и непрерывного) во времени интенсивности входных потоков данных программных приложений.
Для решения указанной задачи в работе разработана новая технология прогнозирования пропускной способности смеси приложений, планирования на основании прогноза пропускной способности смеси приложений потребных вычислительных ресурсов (системотехнических параметров ПТК КОИ), в основу которой положено установление зависимости значений целевой функции (пропускной способности смеси приложений) от системы аргументов (системотехнических параметров).
В рамках этой технологии: предложено задачу планирования системотехнических параметров свести к задаче максимизации целевой функции (пропускной способности смеси программных приложений, конкурирующих за ресурсы) по системе аргументов (системотехнических параметров) с ограничениями типа неравенств, накладываемых на пределы изменения параметров (бюджетно-ресурсные ограничения); предложено комплексно автоматизировать полный цикл работ по планированию системотехнических параметров ПТК КОИ и оценке их адекватности, для чего совместно применить: а) методы и инструментальные средства имитационного моделированиядля автоматизированного прогнозирования значений целевой функции ирасчета значений системотехнических параметров; б) методы и инструментальные средства нагрузочного тестированиядля: оценки целевой функции - пропускной способности, достигаемой ПТК КОИ при реализации системотехнических параметров, количественно обоснованных методом имитационного моделирования; оценки адекватности имитационного моделирования; определения достижимых характеристик эксплуатируемого программно-технического комплекса ПТК КОИ в течение инвестиционного цикла.
Впервые для обеспечения адекватности имитационного моделирования и нагрузочного тестирования разработан единый комплекс метамоделей исходных данных и свойств ПТК КОИ, как моделируемого (тестируемого) объекта.
Достоверность результатов работы в части планирования (прогнозирования) системотехнических параметров подтверждена экспериментальными результатами эксплуатации программно-технических комплексов централизованной обработки информации на примере вычислительных центров Банка России в период 2003-2006 г.г.
Практическая значимость работы определяется тем, что при планировании системотехнических параметров на основе полученных автором результатов в период 2003-2006 г.г. обеспечен переход от распределенной к централизованной обработке информации на одном вычислительном комплексе без срывов обработки при существенном росте входного потока. К настоящему времени ПТК коллективной обработки информации перешел от обработки информации одного региона в 2002 году (порядка 170 тыс. электронных платежных документов в день) к обработке в 2006 г. информации 26 регионов-участников коллективной обработки информации (порядка 1 100 000. электронных платежных документов в день).
Апробация работы и публикации. Разработанные методы и технологии использованы при эксплуатации Типового программного комплекса учетно-операционной системы в КЦОИ Главного управления Банка России по Санкт-Петербургу, о чем свидетельствуют акты внедрения, включенные в состав работы. Автор в течение шести лет руководил работами по разработке, сопровождению и эксплуатации ПТК КЦОИ в качестве главного конструктора, а также руководителя НИР и ОКР в период 2001-2006 г.г. В ходе этих работ под его руководством разработано 11 отчетов по НИР и 3 комплекта документации на программные комплексы
Результаты работы докладывались на: - XXXII международной конференции молодых ученых «IT+S&E'05» 20-30 мая 2005 г., Украина, Крым, Ялта-Гурзуф;
Международной научно-практической конференции «Реинжиниринг бизнес-процессов на основе современных информационных технологий системы управления знаниями», 2005-2006 г.г.;
II Всероссийской научно-практической конференции по имитационному моделированию и его применению в науке и промышленности «Имитационное моделирование. Теория и практика», 19-21 октября 2005 г. (ИММОД-2005), Санкт-Петербург;
II Научной сессии ИЛИ РАН, 18-22 апреля 2005 г., Москва и опубликованы в 9 печатных работах.
Методы исследования. В данной работе использовались методы математического моделирования и теории множеств.
Основные результаты, выносимые на защиту. На защиту выносятся следующие теоретические и экспериментальные результаты: технология прогнозирования и планирования системотехнических параметров смеси программных приложений, исполняемых на едином вычислительном комплексе - ПТК КОИ, конкурирующих за ресурсы этого НТК, обеспечивающая максимизацию пропускной способности в ходе эксплуатации, а также обеспечивающая исключение в течение планируемого периода (на практике - более года) рисков снижения ниже критического уровня дневной пропускной способности каждого из приложений смеси в отдельности; единый комплекс метамоделей исходных данных и свойств ПТК КЦОИ, как моделируемого (тестируемого) объекта, для имитационного моделирования и нагрузочного тестирования сложной автоматизированной системы; новый метод повышения пропускной способности программных приложений с использованием свойств входного потока документов.
Работа состоит из введения, 4 глав, заключения и трёх приложений общим объемом 166 страниц, иллюстрирована 33 рисунками и 8 таблицами. Список использованных источников составляет 106 наименований.
Основные задачи научно-технического обеспечения процессов эксплуатации программно-технических комплексов
На начальном этапе создания ПТК КОИ проводятся оценки вычислительных ресурсов, необходимых для централизованной обработки платежной информации. С этой целью используются известные характеристики типовых программных комплексов, функционирующих на распределенных вычислительных комплексах (ВК) со статическим распределением вычислительных ресурсов. Однако, ввиду отличий технологии управления вычислительным процессом в операционных системах серверов ВК и ПТК КОИ, точность простых аддитивных оценок, как правило, оказывается недостаточной.
При решении задач масштабирования и соответствующей модернизации существует необходимость решения задач оценки характеристик ПТК КОИ на разных этапах проектирования, ввода в действие и эксплуатации с учетом изменения нагрузки на ПТК КОИ а также изменений, вносимых в ПТК при сопровождении и при необходимости его поэтапной модернизации [35,37,38],.
В результате проведенного анализа и с учетом опыта развертывания выявлен перечень функций научно-технического обеспечения эксплуатации, связанных с обеспечением жизнеспособности ПТК КОИ в условиях изменений. Эти функции должны выполняться эксплуатационным персоналом КЦОИ. Перечень этих приведен в таблице 2. В левом столбце таблицы приведены задачи масштабирования ПТК КОИ, а в правом - соответствующие функции научно-технического обеспечения эксплуатации.
К числу основных задач масштабирования ПТК КОИ следует отнести: 1) Прогнозирование сценариев развития системы КОИ; 2) Разработка системотехнических параметров решений по модернизации ПТК КОИ; 3) Разработка проекта модернизации ПТК КОИ; 4) Количественная оценка эксплуатационных характеристик ПТК КОИ с учетом системотехнических параметров решений; 5) Проведение модернизации ПТК КОИ; 6) Контроль достижимых эксплуатационных характеристик ПТК КОИ.
Если задачи 3 и 5 являются скорее организационными, то остальные задачи представляют собой задачи научно-технические, требующие постановки видов деятельности, существенно отличающихся от обычной работы эксплуатирующей организации.
Функции научно-технического обеспечения эксплуатации подразделяются на четыре основных группы: 1) Выявление ограничений на характеристики ПТК КОИ, вытекающих из регламентов банковской деятельности (функция а); 2) Выявление характеристик информационных потоков (Ь); 3) Осуществление оценок экспериментально-расчетными методами (с,е); 4) Получение оценок методами натурного и полунатурного эксперимента (е, h, і).
Анализ этих задач и функций показывает, что, кроме обеспечения эксплуатации ПТК КОИ, персонал должен заниматься деятельностью, направленной на планирование и прогнозирование системотехнических характеристик ПТК КОИ при изменениях входной нагрузки, а также на систематический контроль достижимых или достигнутых характеристик. Эта деятельность должна проводиться на систематической основе для обеспечения удовлетворения потребностей совершенствования системотехнических характеристик в сочетании со сроками и графиком инвестиционного цикла. Весь комплекс задач должен быть решен в сроки, соответствующие инвестиционным циклам (см. предыдущий п.) для обеспечения обоснования решений, принимаемых в области инвестиционной деятельности. Это означает, что научно-техническое обеспечение должно быть направлено на решение задач: - прогнозирования системотехнических характеристик ПТК КОИ, - проектирования этих характеристик, - планирования реализации проектов, - оценок и контроля характеристик, достигнутых в результате реализации проектов, - оценки предельно достижимых характеристик на существующем оборудовании и программных средствах.
С учетом специфики деятельности КЦОИ, как эксплуатирующей организации, а также с учетом необходимости получения данных оценок при решении регулярных задач эксплуатации с различной частотой их повторения возникает потребность в создании технологии прогнозирования, . планирования и контроля системотехнических параметров программно-технического комплекса при эксплуатации катастрофоустойчивого коллективного центра обработки информации.
Ввиду того, что трудоемкость и стоимость проведения натурных экспериментов в этой области чрезвычайно высока, а длительность подготовки эксперимента зачастую должна быть небольшой (несколько дней), данная технология должна быть автоматизирована.
Базовые положения по описанию технологии
Технологический процесс на уровнях маршрута и технологических операций состоит из множества технологических операций (работ, задач соответственно) и межоперационных переходов. Общая модель технологической операции/задачи приведена на рисунке 2.
Операция (задача) oos представляет собой совокупность следующих характеристик: - самого технологического действия; - as - вид операции (автоматизированная, ручная); - подмножества входных и выходных артефактов; - роль, ответственная за выполнение операции; - инструментальное средство, используемое автоматизированной операцией (или перечень таких средств); - шаблон документа и, возможно, методика выполнения операции (для сложных ручных операций).
Межоперационный переход представляет собой: - перечень артефактов, которыми обмениваются операции/задачи с характеристикой вида представления артефакта (бумажный документ, файл, другое), - места хранения артефакта/способ передачи.
При разработке описания технологии крайне важными являются несколько принципов: 1) Операции/задачи объединяются в технологические маршруты, каждый из которых предназначен для достижения определенной цели/получения результата; 2) Каждая технологическая операция/задача и маршрут должны иметь хозяина - роль, которая отвечает за выполнение операции/маршрута; 3) В выполнении операции/маршрута могут принимать участие несколько ролей, которые имеют различные уровни ответственности за результат (отвечает, участвует, контролирует и т.п.); 4) Технологические маршруты могут объединяться в процессы (подпроцессы), имеющие комплексное назначение, т.е. позволяющие совместно достигнуть определенных результатов. Подпроцессы могут иметь несколько точек входа и выхода и выдавать несколько результатов; 5) При иерархическом описании технологии допускается на верхних уровнях детализации использовать не все параметры технологических операций.
Применение этих принципов дает возможность провести многоуровневое описание технологии, и в частности технологии контроля, прогнозирования и планирования системотехнических параметров ПТК КОИ в процессе его эксплуатации.
Технология контроля, прогнозирования и планирования системотехнических параметров ПТК КОИ в процессе его эксплуатации, как показано в п. 1.3, обеспечивает согласованную деятельность специалистов, эксплуатирующих и сопровождающих корпоративную систему, по обеспечению производительности, надежности и качество функционирования ПТК КОИ, в том числе и в условиях увеличения нагрузки
Разработка технологии проведена следующим образом: - Определена модель жизненного цикла развития ПТК КОИ; - Проведена разработка ролевого распределения между участниками жизненного цикла на уровне организаций и служб; - Разработана модель уровня процессов и модель уровня маршрутов; - Определены требования к методам автоматизации проведения количественных оценок параметров решений по модернизации ПТК КОИ. Определение модели жизненного цикла развития ПТК КОИ
Модель жизненного цикла развития ПТК КОИ фактически определена в п. 1.3, в котором определены интервалы инвестиционного цикла и основные результаты деятельности на этих циклах. Основными результатами деятельности являются: a) на стратегическом инвестиционном интервале (ежегодно): о прогнозирование сценариев развития системы коллективной обработки; - прогноз нагрузки на следующий годовой интервал с учетом регламентов и ограничений подключаемых участников КОИ; о планирование и формирование бюджета на основании технико-экономического обоснования (ТЭО) предлагаемых системотехнических решений; b) на тактическом интервале (в течение года при обосновании инвестиций): - организация разработки системотехнических решений по модернизации ПТК КОИ и оценки количественных значений параметров этих решений, необходимое для формирования ТЭО; о количественно обоснованные требования к дополнительным ресурсам, а также задач по количественному обоснованию и выработке таких требований; о проведение количественной оценки достаточности имеющихся ресурсов, как на период реализации решений, так и после ввода их в эксплуатацию; c) периодический контроль характеристик, достигаемых (достигнутых) в процессе модернизации ПТК КОИ. d) на оперативном интервале (то есть в период эксплуатации) это: периодический контроль предельных нагрузочных возможностей существующего ПТК КОИ.
Метод повышения пропускной способности обработки платежных документов, основанный на использовании особенностей входных потоков этих документов
Метод повышения пропускной способности обработки платежных документов, основанный на использовании особенностей входных потоков этих документов
В результате исследования входного потока платежных документов выявлены следующие его важные свойства: - неравномерность поступления документов в течение дня, следствием которой является необходимость запаса производительности вычислительного комплекса для своевременной обработки вечернего пика платежей; - зависимость динамики поступления платежей от их суммы, чем крупнее платежи, тем более равномерно они поступают в платежную систему в течение дня; - входной поток состоит из пакетов ЭПД разного объема (количества ЭПД, включенных в состав пакета), что требует различной производительности и соответственно выбора стратегии обработки пакетов.
Первое свойство позволило определить приведенные в работе количественные характеристики модели нагрузки, а также спланировать распределение вспомогательных работ ПТК КОИ в течение дня для обеспечения эффективного распределения вычислительных ресурсов.
Учет второго свойства позволяет подтвердить целесообразность выделения обработки крупных платежей в отдельный контур.
Использование третьего свойства позволило разработать новый метод повышения пропускной способности обработки пакетов платежных документов в зависимости от их объема.
Метод основан на экспериментальном определении коэффициентов уравнения, описывающего зависимость суммарного времени обработки пакета ЭПД от количества ЭПД, входящих в состав пакета. Это время описывается уравнением 1 П1 L Д1 Д5 где: Тпі- время подготовки к выполнению SQL-запроса к базе данных УОС РАБИС 2 (индивидуального (і = 1) или группового (i = 2)); Тд, - время, затрачиваемое на реализацию запроса при принятой стратегии обработки в расчете на один ЭПД, і = 1,2; Sa - количество документов в пакете.
Времена Т„і и Тд, определены статистически путем измерений на ПТК КОИ. Графики представлены на рисунке 13. Совместное решение уравнений для индивидуальной и групповой стратегий обработки пакетов (і=1 и і=2 соответственно) позволило определить, что целесообразно переходить от стратегии индивидуальной обработки пакетов к стратегии групповой обработки пакетов при известной длине пакета Гтп2-тп11 s=l 1 L Тді - Тд2 J
Различие индивидуального и группового алгоритмов обработки основано на анализе исполнения запросов СУБД ORACLE в обоих случаях.
В случае индивидуальной обработки при построении плана выполнения SQL-запроса при выборке данных используется индексный метод доступа. Это один из наиболее быстрых способов получения данных из таблиц баз данных, работающих под управлением СУБД ORACLE, требующий минимального времени на подготовку к извлечению необходимых записей их таблиц, так как индексы в СУБД ORACLE заранее построены и постоянно готовы к применению. При обработке пакета происходит столько таких индексных операций, сколько документов содержится в пакете. С ростом числа документов в пачке растет и общее время исполнения обработки.
План выполнения SQL-запроса при групповой обработке. В отличие от первого варианта, при выполнении групповой обработки происходит предварительное слияние и сортировка индексированных таблиц с последующим сканированием отсортированных данных. В данном случае перед выборкой результирующих строк проходит значительное время на выполнение слияния и сортировки наборов данных. Зато последующее сканирование и выдача результирующих строк происходит очень быстро, поскольку происходит в оперативной памяти, т.е. без обращения к внешней памяти.
Для определения времен ТП{ и ТДі был проведен ряд экспериментов.
Для решения задачи был исследован процесс обработки входящих документов, состоящий из следующих этапов: - извлечение номеров необработанных пакетов документов в хронологическом порядке из входной очереди; - проверка документов, составляющих пакет по нескольким критериям; - запись документов пакета в таблицу платежей для последующего исполнения (при условии успешного прохождения всех проверок); - изменение статуса обработанного пакета согласно результатам проверки.
В ходе испытаний использовались реальные размеры пакетов документов на примере одного из операционных дней Главного Управления Банка России по Санкт-Петербургу. Для проведения испытаний были проведены следующие работы: - Создание модели данных, заполнение начальными данными, индексирование таблиц для быстрого доступа к данным; - Разработка алгоритмов обработки данных по индивидуальному и групповому методу обработки; - Отладка и оптимизация SQL-запросов, реализующих индивидуальный и групповой метод обработки документов; - Проведение ряда экспериментов на примере 1600 пакетов (204 560 электронных документов).
Имитационное моделирование
Компоненты технологии имитационного моделирования представлены на рисунке 17. Главной особенностью технологии является использование на входе базовых моделей нагрузочного тестирования (регламентов, нагрузки и системы). Рассмотрим более подробно основные задачи, которые решались при построении технологии.
Выбор инструментальных средств имитационного моделирования
Существующие языки и системы имитационного моделирования ориентированы либо на процессный подход к имитации, либо на дискретно-событийный подход. Учитывая характер моделируемой системы, языком имитационного моделирования ПТК КОИ должен быть язык дискретно-событийного типа.
К наиболее известным языкам из этой области относятся: общецелевые системы - ARENA, EXTEND, AUTOMOD, GPSS [29,65,69,76,84] и т.д. и коммерческие симуляторы- eMPlant, Сагуа, Modeler, Netrac [58, 65,67] и т.д.
Проанализируем эти две группы систем с двух позиций: функциональность и стоимость.
По критерию функциональности наиболее предпочтительны общецелевые системы. Но в них все функции нужно «извлекать» самому пользователю в результате детального анализа объекта моделирования. Это, безусловно, более трудоемко и требует достаточно высокой специальной квалификации в области имитационного моделирования. В плане функциональности более эффективными являются коммерческие симуляторы, поскольку в них имеется много удобных отработанных на многих применениях возможностей по описанию объектов моделирования, по вводу и выводу результатов. В то же время их применение ориентировано на определенные области применения, среди которых сложно подобрать типовое решение, адекватное тому, что требуется в условиях данной задачи. В этой связи для случая ПТК КОИ предпочтение отдается общецелевым системам, так с их помощью можно учесть практически любые особенности моделируемых систем и требования по интерфейсу задания исходных данных и представлению результатов моделирования.
Таким образом, в случае моделирования ПТК КОИ целесообразно применять общецелевую систему имитации. Наиболее апробированным и известным в нашей стране среди языков данного типа являются языки
семейства GPSS [76,84]. При этом вся терминология, применяемая в компании IBM к анализу производительности сложных систем, в частности вычислительных систем, полностью соответствует понятиям и объектам, заложенным в GPSS. Например, устройства, прерывания, очереди, задержки на обслуживание и т.д. соответствуют базовым архитектурным решениям компании IBM. Применять GPSS для разработки модели ПТК КОИ, реализованного на вычислительной технике IBM, оказывается чрезвычайно удобно. Среди ряда языков семейства GPSS, был выбран GPSS World. Это связано с тем, что он имеет все возможности классического языка GPSS и ориентирован в применении на ПЭВМ и Windows. Применяемые в GPSS World алгоритмы обработки моделей очень быстры, и он локализован для применения в России.
Исследуемой системе присущи такие классические характеристики как: - входящий поток; - обслуживающие ресурсы; - очереди и выходной поток.
Входящий поток. На вход ПТК КОИ поступает поток платежных документов от участников электронного обмена. Это динамические объекты, представляющие электронные образы платежных документов, передаваемых по каналам связи от участников в КЦОИ и обратно.
Обслуживающие ресурсы. Все аппаратные средства ПТК КОИ (сервера, ПЭВМ, сетевое оборудование) и программные компоненты (сервисы и АРМ ТПК УОС РАБИС-2, компоненты операционной системы z/OS) можно рассматривать как ресурсы системы. На этих ресурсах производится обработка потока платежных документов.
