Содержание к диссертации
Введение
Глава 1 Качество процессов обработки заказов услуг связи 14
1.1 Эволюция развития систем обработки заказов услуг Оператора связи 14
1.2 Качество процессов обработки заказов услуг связи 25
1.2.1 Рекомендации TMF для определения качества процессов обработки заказов 25
1.2.2 Формализация критерия качества обработки заказов в СОЗ 29
1.3 Технологии систем обработки заказов NGOSS 30
1.4 Задача повышения качества процессов обработки заказов услуг связи 35
1.5 Цель и задачи диссертационной работы 36
Выводы главы 1 38
Глава 2 Разработка моделей и алгоритмов минимизации контрольных сроков обработки заказов 40
2.1 Процессная и функциональная модели СОЗ 41
2.1.1 Процессная модель СОЗ 41
2.1.2 Типы бизнес-процессов в СОЗ 42
2.1.3 Функциональная модель систем обработки заказов 46
2.2 Задача построения оптимального расписания обработки заказов для аналитической модели СОЗ 49
2.3 Построение расписания обработки заказов для модели СОЗ с аппроксимированными характеристиками 58
2.4 Адаптация алгоритма оптимизации РНЛП для оптимизации расписания обработки заказов в СОЗ 63
2.4.1 Минимизация времени окончания обработки текущих заказов 65
2.4.2 Минимизация времени запаздывания заказов 67
2.4.3 Алгоритм построения оптимального расписания обработки заказов в СОЗ, как задачи РНЛП 72
2.4.4 Отслеживание выполнения расписания обработки заказов 81
2.5 Влияние вариации времени выполнения операций на устанавливаемые контрольные сроки обработки заказов 82
2.5.1 Влияние вариации времени выполнения операций на время обработки заказов 82
2.5.2 Коррекция контрольных сроков обработки заказов для учета вариации времени выполнения операций 83
2.6 Алгоритм определения контрольных сроков обработки заказов услуг связи 84
Выводы главы 2 88
Глава 3 Применение алгоритма поиска допустимых контрольных сроков обработки заказов 89
3.1 Модель СОЗ с конкретными характеристиками для поиска допустимых контрольных сроков обработки заказов 90
3.1.1 Процессная модель СОЗ 90
3.1.2 Математическая модель СОЗ с аппроксимированными характеристиками 91
3.2 Построение расписания обработки заказов 95
3.3 Зависимость процента опоздавших заказов от контрольного срока их обработки 104
3.4 Анализ зависимости контрольных сроков обработки заказов от приоритета заказов 106
3.4.1 Выбор минимальных контрольных сроков обработки заказов и учет вариации времени обработки операций в СОЗ 108
Выводы главы 3 108
Глава 4 Моделирование процессов обработки заказов 110
4.1 Моделирование процессов обработки заказов 110
4.2 Анализ результатов моделирования обработки заказов 114
4.3 Требования к ПО для реализации алгоритма построения оптимального расписания 115
4.3.1 Требования к ПО 115
4.3.2 Архитектура ПО: модули ПО и их функции 116
Выводы по главе 4 121
Заключение 122
Список литературы 123
- Рекомендации TMF для определения качества процессов обработки заказов
- Минимизация времени запаздывания заказов
- Построение расписания обработки заказов
- Архитектура ПО: модули ПО и их функции
Введение к работе
Актуальность темы. Построение Операторами связи сетей следующего поколения NGN (Next Generation Network) затронуло важную область эксплуатации этих сетей, радикально изменившуюся вслед за революционными изменениями эксплуатируемых объектов. Изменение фокуса управления сетями от управления ресурсами к управлению услугами связи обусловило основную сложность построения современных систем поддержки технической эксплуатации, методологию и технологию построения которых разрабатывает международный некоммерческий форум TeleManagement Forum.
Одним из важных свойств процессов управления услугами является короткий жизненный цикл этих услуг, длительность которого влияет на качество обслуживания клиентов Оператором связи. Поэтому, в соответствии с рекомендацией МСЭ Е.800, в соглашении о качестве обслуживания Service Level Agreement (SLA) между Оператором и клиентом оговариваются целевые значения показателей относящиеся не только к работе сети.
В работе диссертационной рассматривается один из таких параметров -«время предоставления услуги», который для ряда услуг связи, в частности, предоставляемых «по запросу», является ключевым. Оператор связи оказывается в ситуации, когда, с одной стороны, для привлечения новых клиентов и повышения своих конкурентных преимуществ актуально снижать контрольный срок предоставления услуги, с другой стороны, это снижение приводит к увеличению риска нарушения SLA. Такое противоречие очевидным образом приводит к актуальности проведения научных исследований в этой области.
Объектом исследования является система обработки заказов (СОЗ) услуг Оператора связи, являющаяся составной частью системы эксплуатационного управления сетью связи.
Предмет исследования - контрольные сроки обработки типов заказов и правило построения расписания обработки заказов услуг Оператора.
В диссертационной работе исследуются модели обработки заказов услуг Оператора, методы построения расписания обработки заказов с минимальной
долей заказов, обработанных после контрольных сроков, а также метод поиска наименьших контрольных сроков обработки для включения их в соглашение о качестве обслуживания SLA с клиентом.
Цель исследования состоит в анализе моделей и методов, а также повышении качества обработки заказов на услуги связи при фиксированных параметрах системы и ограниченной доле заказов, которую допускается обработать после контрольного срока.
Отсюда вытекает необходимость решения в диссертационной работе задач, соответствующих сформулированной выше цели исследования:
формализовать процессы, составляющие объект исследования, и построить математическую модель предмета исследования, которая адекватно учитывает характеристики СОЗ, требуемые для построения расписания обработки заказов;
разработать метод построения расписания обработки заказов в математической модели СОЗ с минимизированной долей заказов, обработанных после контрольного срока;
на базе полученных математической модели и метода построения расписания в СОЗ создать алгоритм расчета контрольных сроков, при заданной доле заказов, которые допускается обработать после контрольного срока;
построить архитектуру программного компонента СОЗ «Управление заказами», которая позволит реализовать метод построения расписания обработки заказов с минимизированной долей заказов, обработанных после контрольного срока.
Методы исследования. В качестве основных методов анализа в диссертационной работе выбраны вероятностные методы теории массового обслуживания, математические методы теории расписаний.
Состояние вопроса. Развитию технической эксплуатации сетей связи посвящено множество работ, среди которых следует выделить публикации ученых - сотрудников ЛОНИИС, начиная с работ Л.Б. Маримонта, В.Л. Морева, Я.Г. Кобленца, создавших в свое время основу централизованной технической
эксплуатации традиционной телефонной сети связи общего пользования (ТфОП). Имеются непосредственно связанные с тематикой диссертационной работы результаты, затрагивающие разные аспекты SLA, полученные в НТЦ Комсет профессором В.А. Нетесом, в УДН профессором К.Е. Самуйловым, в СПбГУТ профессорами А.А. Костиным, А.Е. Кучерявым, Г.Г. Яновским и доцентами А.Б. Гольдштейном и А.А. Атциком; результаты исследований обслуживания заявок абонентов в сервис-центрах Операторов, полученные в ПГУТИ доцентом К.А. Сутягиным, а также результаты теоретических исследований управления сетями, проводившихся в ИППИ РАН, ЦНИИС, МТУСИ, Интеллект-Телеком. Все эти работы в должной степени учтены в настоящем диссертационном исследовании.
Достоверность результатов. Достоверность результатов работы подтверждается корректностью поставленной задачи и выбора используемого математического аппарата, адекватностью моделей систем обработки заказов и результатами экспериментальной проверки (путем моделирования на ЭВМ) величин, вычисленных с использованием этих моделей.
Научная новизна. Научная новизна диссертационной работы заключается:
в формализованной функциональной модели СОЗ и модели процессов, которые учитывают требования к построению систем поддержки эксплуатации NGOSS и определяют характеристики СОЗ, требуемые для построения расписания обработки заказов;
в новой математической модели СОЗ с аппроксимированными характеристиками, допущения в которой позволяют упростить расчеты оптимального расписания обработки заказов и не вызывают существенного отклонения фактического расписания от полученного аналитическими средствами;
в алгоритме построения расписания с минимизированной долей заказов, которые будут обработаны после контрольного срока, разработанном для математической модели СОЗ с аппроксимированными характеристиками;
в алгоритме поиска допустимых контрольных сроков обработки заказов, при которых доля обработанных после контрольного срока заказов в СОЗ не превысит заданного значения;
в новой архитектуре программного компонента «Управления заказами», которая позволяет реализовать метод построения расписания обработки заказов с минимизированной долей заказов, обработанных после контрольного срока.
Личный вклад. Все результаты, составляющие содержание диссертационной работы, получены автором самостоятельно.
Практическая ценность и реализация результатов работы. Результаты, полученные в диссертационной работе, могут быть использованы проектными организациями при разработке Операторами связи проектов систем обработки заказов услуг связи для определения допустимых контрольных сроков обработки заказов, исходя из существующих характеристик СОЗ, модификации существующей архитектуры СОЗ, а также научно-техническими центрами, занимающимися разработкой СОЗ.
Результаты диссертации внедрены в НТЦ Аргус при разработке автоматизированной системы обработки заказов АРГУС-АО, используемой целым рядом российских Операторов, в ОАО «Уралсвязьинформ» при оценке минимальных допустимых сроков обработки заказов услуг связи.
Апробация работы. Основные результаты работы докладывались, обсуждались и были одобрены на ежегодных научно-технических конференциях аспирантов СПбГУТ им. проф. М.А. Бонч-Бруевича в 2006 - 2010 гг., на научных семинарах и заседаниях кафедры Систем коммутации и распределения информации, на ежегодных научно-технических конференциях профессорско-преподавательского состава, научных сотрудников и аспирантов СПбГУТ им. проф. М.А. Бонч-Бруевича в 2006-2010 гг., на международных конференциях FRUCT и EUROCON в 2009 г.
Публикации. По теме диссертации опубликовано 14 печатных работ, в том числе 1 статья в сборнике трудов международной конференции EUROCON, 2
статьи в журналах из перечня, рекомендованного ВАК РФ для публикации результатов диссертационных исследований, 1 учебное пособие с грифом УМО. Основные положения, выносимые на защиту:
математическая модель СОЗ с аппроксимированными характеристиками, которая позволяет упростить расчеты при построении оптимального расписания обработки заказов и не вызывает существенного отклонения фактического расписания обработки заказов от полученного аналитическими методами;
алгоритм построения расписания обработки заказов в модели СОЗ с минимизированной долей заказов, обработанных после контрольного срока;
алгоритм поиска допустимых контрольных сроков обработки заказов, при которых доля обработанных после контрольного срока заказов в СОЗ не превышает заданного значения;
архитектура программного компонента СОЗ «Управление заказами», которая позволяет реализовать метод построения расписания обработки заказов с минимизированной долей заказов, обработанных после контрольного срока. Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения,
четырех глав, заключения, списка литературы и приложения. Работа содержит 137 страниц машинописного текста, 22 рисунка и 4 таблицы. Список литературы включает в себя 48 наименований.
Рекомендации TMF для определения качества процессов обработки заказов
В рекомендации [15] TeleManagement Forum определены термины, которые используются для описания характеристик качества процессов обработки заказов услуг связи, в том числе и в данной диссертации. Приведем краткое описание каждого из них.
Время обработки заказа на услугу связи включает в себя время реализации всех элементов этой услуги, которые могут быть предоставлены на базе инфраструктуры Оператора, так и на базе инфраструктуры внешних поставщиков и партнеров.
Время обработки заказа на услугу связи рассматривается как интервал времени, начало которого - момент времени подтверждения заказа (Order Confirmation Time, ОСТ) (рис. 1.7). На этом моменте заканчивается процесс «Продажи» и начинается процесс «Обработка заказа».
Конец интервала — это момент времени подтверждения предоставления услуги (Service Access Point Confirmation Time, SAPCT).
В момент наступления времени ОСТ (т.е. когда клиент подтвердил регистрацию заказа на подключение/модификацию/удаление услуги связи) начинается обработка клиентского заказа. В соглашении SLA, Оператор связи ограничивает время обработки заказа с помощью характеристики Контрольное временя начала предоставления услуги (Committed Time to Provide Service, CTPS).
Оператор связи может использовать не одно значение CTPS для всех услуг, а список времен CTPS для различных типов услуг и условий в которых они предоставляются. При нормировании времени CTPS могут учитываться следующие факторы:
тип услуги (данные, голос, приложения);
количество задействованных подсистем в процессе обработки заказа на услугу и др.
В момент регистрации заказа в системе начинается фаза обработки заказа. Она включает в себя конфигурацию услуг и элементов сети, активацию ресурсов, внутреннее тестирование (локальное тестирование компонент услуги и отдельных ресурсов, на базе которых они реализуются), тестирование перед вводом в эксплуатацию и приемку заказчиком. В случае успешного окончания приемки услуги заказчиком, наступает время подтверждения предоставления услуги (SAPCT), что является завершением фазы обработки заказа и началом фазы предоставления услуги - момент времени начало предоставления услуги (Service Start Time, SST). В фазе предоставления услуги Оператор сохраняет, анализирует и отчитывается перед клиентом о качестве предоставляемой услуги в соответствии с SLA.
На рис. 1.8 AT обозначает разницу между моментами времени контрольной обработки заказа (OCT+CTPS) и фактического предоставления услуги SST. Другими словами, АТ определяет штрафное время Оператора, т.е. время запаздывания обработки заказа на услугу относительно контрольного срока. Если величина А Т больше нуля, то информация об этом должна быть передана в подсистему биллинга для определения размера штрафа, выплачиваемого клиенту, либо другим действиям, оговоренным в SLA. Если АТ отрицательна, то штраф не выплачивается, если клиент согласен с ранним предоставлением услуги. За исключением некоторых видов услуг (например «будильник» или «запись телеканала по расписанию») раннее выполнение заказа на услугу допускается.
Таким образом, информация, необходимая для анализа качества работы процесса обработки заказа на услугу, представляется с помощью:
CTPS — контрольное время предоставления типа услуги, обработки типа заказа;
AT — разница между контрольным и фактическим моментами времени завершения обработки заказа.
CTPS определяет требования к СОЗ. Чем данное время меньше, тем выше заявленное качество предоставляемой услуги, тем сложнее его выдержать и тем выше конкурентные преимущества Оператора связи.
Величина AT показывает, насколько Оператор связи соблюдает требования к процессу обработки заказа. Если AT какого-либо экземпляра заказа принимает положительное значение, это означает запаздывание обработки данного экземпляра заказа относительно контрольного срока (OCT+CTPS).
Чтобы охарактеризовать качество работы СОЗ в целом, нужно использовать данные об обработке всех заказов, а не отдельных экземпляров. В [16] для таких целей используются усредненные показатели качества по всем типам и экземплярам заказов в системе:
«суммарное CTPS всех типов заказов». Данная величина характеризует суммарное контрольное время обработки всех типов заказов услуг Оператора и определяет его конкурентные преимущества. Чем меньше данное время, тем выше качество процессов обработки заказов;
«процент просроченных заказов». Данная характеристика определяет долю заказов, обработанных с опозданием относительно контрольного срока. Чем выше доля таких заказов, тем меньше прибыль Оператора связи.
Абстракция данных характеристик может быть представлена в виде «Требований», «Возможностей» и «Надежности» СОЗ . При ограниченных возможностях (СОЗ в существующей у Оператора конфигурации), повышение требований (уменьшение контрольных сроков) ведет к снижению надежности (росту числа заказов обработанных с опозданием относительно контрольного срока). При этом Оператор связи заинтересован в минимальных штрафах при максимальных конкурентных преимуществах. Т.е. в наименьших контрольных сроках обработки типов заказов и отсутствии или ограниченном объеме нарушений SLA (фактов запаздывания обработки заказов).
Как видно, перечисленные цели являются конкурирующими, что обуславливает необходимость проведение научного исследования данного вопроса.
Минимизация времени запаздывания заказов
Данная целевая функция основывается на рекомендации TeleManagement Forum [15], т.е. выражает минимизацию разности между контрольным и фактическим моментами времени окончания обработки заказов AT.
Момент времени контрольного окончания обработки заказа расчитывается как сумма момента времени регистрации заказа в системе и контрольного срока обработки заказа. Для каждого типа заказа контрольный срок обработки фиксируется в договоре SLA [12] с клиентом.
С точки зрения потоковой аппроксимации характеристик СОЗ, невозможно отслеживать моменты регистрации заказов в системе, т.к. сделано допущение о непрерывности размера очередей, т.е. информация об отдельно взятых заказах теряется в потоке. Однако можно отслеживать общий уровень поступления в систему и, смещая его на контрольный срок обработки, знать контрольный объем обработанных заказов от времени (рис. 2.46).
Получив плановый объем обработанных заказов от времени q (i) и фактическое число заказов, обработанных в системе от времени qj t), можно найти интеграл.
Такой интеграл будет численно выражать объем заказов, обслуженных с опозданием. Если N(t{) 0, это значит, что к моменту времени t\ в системе должны было находиться не более а заказов определенного типа по плану, а фактическое значение заказов в системе Ъ превышает это число. Соответственно, разница между ними показывает, сколько заказов было задержано на момент времени t\.
Задержанный заказ, в соответствии с п. 1.2.1, для Оператора связи означает снижение дохода (выплату штрафа или снижение стоимости предоставляемой услуги). Причем объем этого штрафа может зависеть от:
факта задержки заказа;
срока задержки заказа.
В первом случае, минимизация фактов задержки заказа, т.е. количества заказов, соответствует минимизации разницы между запланированным и фактическим объемом обработанных заказов за целевой промежуток времени
В этой формуле (32) требуется определить значение планового объема обработанных заказов q yV(0- Как отмечалось выше, его можно найти путем смещения графика регистрации заказов в СОЗ на контрольный срок обработки заказа (рис. 2.46).
Для учета в модели СОЗ заказов, поступающих в процессе обслуживания, перед каждой последовательностью очередей (символизирующей процесс) был установлен бесконечный буфер с номером г. Произведение junur(t) определяет интенсивность регистрации заказов в СОЗ из портала самообслуживания клиентов Xr{t)
С помощью целевой функции (36), текущего значения размеров очередей и истории процесса регистрации всех типов заказов, в СОЗ можно построить оптимальное расписание с минимальным количеством заказов, моменты фактического окончания обработки которых находятся после контрольного.
Еще одним вариантом построения целевой функции - является минимизация объема выплат клиентам от Оператора связи. Разница, по сравнению с предыдущим случаем (минимизации объема задержанных заказов), заключается в поведении системы в условиях перегрузки (до момента перегрузки, при условии отсутствия задержанных заказов, размер выплат равен нулю). Если производительности системы недостаточно для того, чтобы обслужить все заказы до их контрольного срока, тогда необходимо определить правило распределения производительности СОЗ между заказами разных типов. При наличии известного штрафа за задержку заказа определенного типа, для отдельно взятого Оператора формулируется функция
Таким образом, критерии минимизации объема задержанных заказов и размера выплат клиенту за нарушение контрольных сроков позволяют использовать алгоритм решения задач РНЛП без дополнительных условий в процессе решения. Решение достигается за счет добавления исходной бесконечной очереди для каждого процесса, сохранения истории интенсивности обработки заказов из исходной очереди за промежуток времени, превышающий контрольный срок обработки заказа для каждого типа. На основании этих данных формулируется задача РНЛП, и ее точное решение можно получить за ограниченное число шагов.
Для практического использования данного алгоритма далее необходимо формализовать подход построения реального расписания обработки заказов, т.к. исходное расписание строится для модели СОЗ с аппроксимированными характеристиками.
Построение расписания обработки заказов
Расписание обработки заказов в СОЗ представляется в виде отрезков временных интервалов, в каждом из которых указываются значения функций управления гіі и размеры очередей в начальный момент времени.
Дополнительно указаны вспомогательные переменные, которые участвуют в процессе построения расписания. Таковыми являются размеры очередей на начало каждого интервала qh номера пустых/бесконечных очередей К "0 / Ктж, а также производные размера очередей q-, показывающие скорость изменения размера очереди в пределах временного интервала с течением времени.
Результаты решения всех задач даны ниже с помощью табличного и графического представлений. В таблицах будут представляться значения функций управления uh размеров очередей и вспомогательных переменных для каждого временного интервала в расписании обработки заказов. В графическом виде будут изображаться только размеры очередей в каждом временном интервале.
В таблице 3.1 представлен результат построения расписания обработки заказов для задачи минимизации суммарного объема очередей (47). Из него видно, что временной горизонт разбит на шесть временных интервалов. К концу последнего временного интервала размер всех очередей равен нулю (столбец 7 в табл.3.1).
Дуализм представленного решения проявляется в распределении ресурсов серверов между очередями. Начиная с первых временных интервалов (прямое решение), когда все очереди бесконечные, обеспечивается максимизация выпуска заказов за единицу времени, т.е. происходит обработка тех очередей, которые являются последними в цепочках процессов и время обработки которых наименьшее. На минимизацию суммарного объема очередей в таком решении будет оказывать влияние только обслуживание последних очередей в процессах, т.к. только в этом случае общее количество заказов в системе будет уменьшаться. Обслуживание остальных очередей приводит к тому, что объем заказов в этих очередях уменьшается, а в последующих в том же объеме увеличивается, т.е. не уменьшается объем заказов в СОЗ. Поэтому обслуживание промежуточных очередей начинается только тогда, когда последняя очередь истощена.
Обратное решение наблюдается в обратном направлении, т.е. от последних временных интервалов к первому, от момента времени /=40. Исходные значения объема очередей для обратного решения равны нулю. Целевая функция обратного решения формулируется в виде максимизации размера начальных очередей процессов (т.е. очереди 1 и 4). Т.к. все очереди на момент времени =40 равны нулю, то производные начальных очередей для каждого процесса будут определяться наименее производительной операцией в процессе. Для процесса 1 такой очередью является вторая, а для процесса 2 такой очередью является четвертая. В обратном решении сначала происходит обслуживание заказов процесса 2, т.к. наибольшее среднее время обработки заказов в очереди 4 (узкое место) у этого процесса /л 1 меньше, чем среднее время обработки заказов в очереди 2 /л2 1. Когда все экземпляры заказов второго типа обслужены, обслуживаются заказы первого типа.
Пересечение двух решений (прямого и обратного) дает нам дуальное решение, представленное в табл. 3.1.
Решение задачи минимизации времени освобождения СОЗ представлено в табл. 3.2. В отличие от первой задачи (47), решение данной задачи строится только на базе прямого решения, т.к. в нем заранее не определен временной горизонт. Прямое решение, в соответствии с целевой функцией минимизации времени освобождения СОЗ (п. 2.4.1), учитывает дополнительное условие -непрерывную работу наименее производительного сервера. Т.е. в данном случае в решении должно выполняется условие: max (и2 + щ) при ограничении {и2 + щ 1).
В решении видно, что в первых четырех интервалах, сервер 2 остается полностью загруженным. В пятом (последнем) временном интервале и2 + щ = 0, т.к. в первой, второй и четвертой очередях отсутствуют ожидающие обработки заказы. При таком решении достигается минимальное время освобождения СОЗ, и оно составляет /=25,93.
Решение задачи построения расписания с минимальным процентом заказов обработанных после контрольного срока (49) представлено в табл. 3.3. В соответствии с алгоритмом минимизации среднего времени запаздывания заказов в СОЗ, первоначально должна быть определена плановая интенсивность обработки заказов при t є(0;7). Временной горизонт определяется наибольшим контрольным временем обработки типа заказов TcTPSr (в данном случае временной горизонт Г=30).
Плановая интенсивность обработки заказов от времени (рис. 3.5) определяется фактическим объемом зарегистрированных заказов (рис. 3.2) смещенным на контрольное время обработки заказов TQTPS Г- (П. 2.4.2). Зная плановую интенсивность обработки заказов, становится возможным построить обратное решение.
Выполнение этих условий обеспечивает отсутствие в расписании запаздывающих заказов, относительно контрольных сроков.
Из представленного решения видно, что в седьмом (последнем) временно интервале функции управления распределены таким образом, что обрабатываются заказы только первого типа, т.к. плановый объем обработанных заказов второго типа в данном интервале отсутствует. В шестом временном интервале часть производительности серверов тратится на то, чтобы обрабатывать заказы второго типа с /и5 = 0,375 в соответствии планом выпуска второго типа заказов. Оставшаяся производительность серверов тратится на заказы первого типа. Приоритет в обслуживании второго типа заказов над первым объясняется меньшим временем обработки заказов в узком месте («4 Ms)- В такой ситуации плановый объем обработанных заказов первого типа оказывается больше, чем рассчитанный в расписании. Это означает, что разница в объеме заказов должна быть обработана заранее (во временных интервалах с 1 по 5), чтобы выполнялось условие (51). Таким образом строится все расписание вплоть до того момента, пока не будет выполнено условие (51). Невозможность выполнения данного условия будет означать перегрузку системы и наличие заказов, обслуженных с опозданием (более подробно 2.4).
Архитектура ПО: модули ПО и их функции
На рис. 4.3 изображена архитектура программного модуля NGOSS «Управление заказами», соответствующая поставленным в предыдущем параграфе требованиям.
Модуль управления заказами, в соответствии со спецификацией интерфейса [50], имеет три доступные группы функций:
Функции редактирования процессов обработки заказов:
о Создать/удалить тип процесса для обработки типа заказа;
о Добавить/удалить операцию в тип процесса обработки заказа;
о Добавить/удалить переход и условие перехода к операции в типе процесса обработки типа заказа; о Установить/редактировать контрольный срок CTPS для типа процессов.
Функции создания экземпляра заказов:
о Создать экземпляр заказа определенного типа и процесс его обработки в соответствии с исходными данными (полученными в ходе регистрации заказа).
Функции изменения состояния заказов
о Получение отчетов о выполненных операциях в модулях-исполнителях для продвижения процесса обработки заказов.
Данные группы функций позволяют редактировать информацию, которая хранится в следующих логических хранилищах информации:
Экземпляры заказов и информация о них:
о Номера экземпляров заказов;
о Номер текущего состояния заказа;
о Дата регистрации заказа;
о Даты выполнения каждой операции заказа.
Логика обработки типов заказов:
о Номера типов заказов;
о Операции обработки заказа;
о Переходы и условия перехода от одной операции к другой.
Перечисленной выше информации не достаточно для того, чтобы реализовать алгоритм построения оптимального расписании. В частности, в соответствии с исходными данными не хватает сведений о среднем времени выполнения операции каждого типа. Вся остальная информация хранится в явном и не требующем преобразования виде.
Для получения информации о среднем времени выполнения каждой операции в архитектуру был добавлен функциональный модуль:
Анализ среднего времени выполнения операций:
о Расчет среднего времени обработки каждой операции, используемой в Логике обработки типов заказов на основе усреднения времени обработки экземпляров заказов из хранилища «Экземпляры заказов».
Для того, чтобы сохранить результаты расчетов среднего времени обработки операций и интенсивности регистрации заказов услуг в архитектуре модуля «управление заказом» используется хранилище информации:
Среднее время обработки и интенсивность регистрации заказов услуг оператора связи:
о Номер типа операции; о Среднее время выполнения типа операции; о Номер типа заказа;
о Среднее время между моментами времени регистрации заказов каждого типа.
На практике некоторые значения среднего времени обработки операции могут не вычисляться, а задаваться явно. В частности, это касается первых г очередей, интенсивность обработки которых рассчитывается исходя их данных истории поступления заказов.
Данных, имеющихся в трех логических хранилищах («Экземпляры заказов», «Логика обработки типов заказов», «Среднее время обработки и регистрации заказов») достаточно для того, чтобы использовать алгоритм построения оптимального аналитического расписания обработки заказов. Реализация данного алгоритма выполняется в функциональном модуле «Планировщик выполнения операций». На выходе данного функционального модуля строится аналитическое расписание, аналогичное табл. 3.3.
На основании полученного аналитического расписания (из функционального модуля «Планировщик выполнения операций») и текущего размера очередей (их логического хранилища «Экземпляры заказов») становится возможным применить политику максимального давления, реализация которой производится в функциональном модуле «Распределение задач по модулям-исполнителям».
В результате работы данного функционального модуля генерируются запросы исполнения операций в программные интерфейсы модулей-исполнителей.
Похожие диссертации на Модели и методы обработки заказов услуг оператора связи
