Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1 Динамическая модель жизненного цикла электронных информационных ресурсов 11
1.1 Информационные ресурсы 12
1.1.1 Понятие информационного ресурса 14
1.1.2 Сбор и регистрация информационных ресурсов 15
1.1.3 Классификация информационных ресурсов 17
1.1.4 Классификация информационных ресурсов 18
1.1.5 Хранение информационных ресурсов 29
1.1.6 Актуализация информационных ресурсов 33
1.1.7 Обработка информационных ресурсов 34
1.1.8 Предоставление информационных ресурсов пользователям 36
1.1.9 Бизнес-процессы, связанные с управлением информационными ресурсами . 40
1.2 Жизненный цикл информационных ресурсов 42
1.2.1 Определение цепи Маркова 42
1.2.2 Модель жизненного цикла информационного ресурса (ЖЦИР) 45
1.2.3 Модель динамики информационных ресурсов 47
1.2.4 Модель ЖЦ единичного ресурса 50
ГЛАВА 2 Математическое моделирование процессов сетевого обмена электронными ресурсами 53
2.1 Современное методы построение и оценки ВС и их компонентов 54
2.1.1 Метод экспертных оценок и экспериментальные методы 54
2.1.2 Методы аналитического моделирования 56
2.1.3 Аналитическое моделирование ВС на основе теории систем массового обслуживания (СМО) 57
2.1.4 Имитационное моделирование 60
2.2 Система имитационного моделирования AnyLogic 64
2.2.1 Активные объекты, классы и экземпляры активных объектов 65
2.2.2 Объектно-ориентированный подход 66
2.2.3 Средства описания поведения объектов 67
2.2.4 Анимация поведения и интерактивный анализ модели 69
2.3 Математическая модель процессов сетевого обмена электронными ресурсами между абонентами вычислительной сети 71
2.3.1 Основные классы объектов сети 71
2.3.2 Программная реализация модели в системе имитационного моделирования AnyLogic на примере сети Красноярского края 76
ГЛАВА 3 Разработка имитационной модели процессов сетевого обмена электронными ресурсами между библиотеками вузов города Красноярска .. 80
3.1 Деятельность библиотек и классификация библиотечных информационных электронных ресурсов 81
3.2 Классификация ресурсов библиотеки СФУ 84
3.3 Динамика информационных ресурсов СФУ 88
3.4 Математическая модель процессов сетевого обмена электронными ' ресурсами между библиотеками вузов города Красноярска 94
ГЛАВА 4 Управление мощностями на основе моделей ЖЦИР 98
4.1 Основные понятия 99
4.2 Цели процесса 99'
4:2.1 Преимущества использования процесса. Взаимоотношение с процессами управления: инцидентами, проблемами, изменениями, релизами, конфигурациями, уровнем услуг, финансами ИТ, непрерывностью ИТ-услуг, доступностью 100
4.4 Моделирование в управлении мощностями 106
4.5 Определение размера технической платформы для работы ПО на основе модели ЖЦИР- 107
4.6 Контроль процесса 111
4.6.1 Отчеты для руководства 111
4.6.2 Критические факторы успеха и ключевые показатели эффективности (KPI) 111
4.6.3 Функции и роли 112
4.7 Проблемы и затраты 112
4.8 Применение задачи управления мощностями с помощью разработанной программы расчета жизненного цикла ИР на примере модели динамики ИТ-организации 115
4.9 Задача об оптимальных сроках смены оборудования в процессе управления мощностями в ИТ-организациях 122
4.9.1. Пример определения оптимальных сроков замены оборудования 126
Заключение 133
Библиографический список 135
Список использованных сокращений 145
- Сбор и регистрация информационных ресурсов
- Модель динамики информационных ресурсов
- Система имитационного моделирования AnyLogic
- Классификация ресурсов библиотеки СФУ
Введение к работе
Актуальность работы
В настоящее время происходит быстрое развитие информационных технологий и телекоммуникационных систем. Ежедневный объем информации, перерабатываемой в структуре организаций, неуклонно растет. Каждый руководитель растущей фирмы сталкивается с необходимостью расширения информационных сетей и увеличения хранилищ данных для электронных информационных ресурсов (ЭИР). Управление ЭИР в современном мире становится все более трудным делом, что потребовало законодательного обеспечения этой области человеческой деятельности. В частности, был принят ряд законов, регламентирующих эту деятельность. Объектом информационных процессов является информационный ресурс (ИР). Информационные ресурсы страны, региона, организации рассматриваются как стратегические ресурсы, аналогичные по значимости запасам сырья, энергии и т.п.
Информационные ресурсы сосредоточены и используются ИТ-организациями, под которыми понимаются либо организации, специализирующиеся на услугах в области информационных технологий (ИТ), либо ИТ-подразделения организаций, работающих в других сферах.
Большое разнообразие и огромный объем хранимых и передаваемых по информационным каналам ресурсов потребовал создания систем их классификации. Первоначальные попытки использования для этой цели традиционных систем библиографического описания информационных ресурсов показали их недостаточность.
В результате возникла необходимость в создании единого языка, позволяющего описать многообразные типы информационных объектов, для создания возможности использования соответствующих программных приложений. Таким языком оказалась спецификация MIME (Multipurpose Internet Mail Extention), разработанная первоначально для электронной почты, но получившая распространение позже при возникновении web - технологий.
Дальнейшее развитие классификация типов информационных объектов получила в рамках Дублинского ядра метаданных (Dublin Core Metadata Element Set - DCMI).
Большой вклад в развитие теории информации и управления информационными процессами принадлежат Л. Бриллюену, Н. Винеру, А. Колмогорову, Дж. Пирсу, Р. Фишеру, К. Шеннону. В последние годы появились работы, в которых решаются вопросы эффективного использования ИР при совершенствовании деятельности организаций. Это работы А.И. Башмакова, В.А. Старых , A.M. Вендера, Т.А. Гавриловой, С.А. Жуковой, A.M. Карминского, К.Г. Скрипкина, Г.А. Титоренко, СВ. Черемных и др.
Самостоятельный интерес представляет проблема управления информационными образовательными ресурсами, что обусловлено все более широким распространением интерактивных методов и систем обучения. Жизненный цикл образовательных ИР рассматривался в работах И.П. Норенкова, Г.А. Доррера, Г.М. Рудаковой, Е.М. Гриценко. Сформированные элементы
обучающих систем (единицы контента, модули, учебные курсы и другие) представляют собой отдельные виды ИР.
Обзор работ последних лет показал, что теория ИР и их классификация в существующих системах разработаны недостаточно. По оценке аналитиков, архивы корпоративной информации удваиваются каждые два года, причем 80% объема данных, хранимых в электронном виде, приходится на неструктурированную информацию. Ценность информации, содержащейся в конкретном информационном ресурсе, может быть различной, кроме того, она изменяется во времени. Как все на свете, информационный ресурс рождается, живет и умирает. Поэтому можно говорить о жизненном цикле информационного ресурса, в том числе, электронного. Этот вопрос до сих пор недостаточно изучен в отличие, например, от жизненного цикла программного обеспечения и информационных систем.
Стало очевидным, что управление информационными ресурсами является самостоятельной научной и технологической проблемой. Эта проблема включает разработку классификации ЭИР и управление их жизненным циклом, что необходимо для проектирования хранилищ данных и организации обмена ресурсами между различными пользователями. Классическим руководством в данной области может служить книга Яна Ниессена «Введение в ИТ Сервис-менеджмент» (1999 г.), в которой дана классификация бизнес-процессов, реализуемых при менеджменте ИТ. Одним из таких процессов является так называемое «управление мощностями» (Capacity Management). Задачей процесса управления мощностями является предоставление в нужное время и в экономически эффективной форме необходимых мощностей для обработки и хранения данных. Актуальность этой проблемы объясняется, в частности, тем, что многие центры обработки данных постоянно работают с недогрузкой на 30-40% или больше. Избыточное увеличение емкости дисковой памяти, помимо увеличения стоимости оборудования, влияет на резервное копирование на жесткие диски, так как поиск архивируемых файлов в сети занимает больше времени. Если имеются сотни и тысячи серверов, как у многих ИТ-организаций масштаба предприятия, то эти проценты означают потерю огромных финансовых средств. В процессе управления мощностями важную роль играет управление информационными ресурсами, которые служат основой для создания информационных продуктов и оказания информационных услуг. Здесь можно выделить два аспекта: обмен информационными ресурсами в компьютерных сетях и исследование жизненного цикла самих информационных ресурсов.
Однако до настоящего времени не разработаны методики моделирования жизненного цикла ИР и описания процессов обмена электронными информационными ресурсами. Данная задача частично рассматривалась в работе С.А. Жуковой (2008 г.), однако автором использовалась статическая модель ресурсов, не учитывающая их разнообразие и временную динамику.
В общей проблеме управления мощностями представляет интерес также разработка метода оценки оптимального срока замены оборудования для хранения ИР.
Поэтому проблема создания математических моделей и программных средств, предназначенных для описания и анализа процессов жизненного цикла
информационных ресурсов (ЖЦИР), а также обмена электронными информационными ресурсами в компьютерных сетях, весьма актуальна.
Объект диссертационного исследования
Процессы хранения и обмена электронными информационными ресурсами в ИТ-организациях. В качестве ИТ-организаций, на примере которых изучались указанные процессы, были выбраны два типа организаций. Во-первых, это библиотеки высших учебных заведений г. Красноярска, которые являются основными хранителями ИР вузов, а также обеспечивают основной трафик при их обмене, а, во-вторых, это Муниципальное Учреждение Здравоохранения «Бюро медицинской статистики» г. Красноярска.
Предмет исследования и моделирования
Анализ и вероятностное моделирование процессов жизненного цикла электронных информационных ресурсов и обмена ими между ИТ-организациями.
Цель диссертационного исследования
Оптимизация процессов жизненного цикла ИР и информационного обмена в ИТ-организациях на основе формализмов цепей Маркова и объектно-ориентированного моделирования с целью повышения эффективности функционирования объектов исследования.
Задачи работы
1. На базе классификаций информационных ресурсов Дублинского ядра
метаданных и бизнес-процессов при ИТ-менеджменте Я. Ниессена создать
динамическую модель жизненного цикла ЭИР и реализовать ее в виде программы
«Жизненный цикл электронных информационных ресурсов».
Разработать модель процессов сетевого обмена между узлами вычислительных сетей, учитывая модель жизненного цикла ЭИР.
Собрать данные о динамике информационных ресурсов и реализовать имитационную систему для следующих объектов:
сеть высших и средних учебных заведений г. Красноярска,
муниципальные учреждения здравоохранения г. Красноярска.
4. На основе модели ЖЦИР сформулировать и решить задачу об
оптимальных сроках замены дискового оборудования в ИТ-организациях.
Методы исследования
вероятностное, объектное и агентное моделирование,
оптимизация,
компьютерные методы обработки информации. Научная новизна диссертационной работы
Впервые на базе классификации информационных ресурсов Дублинского ядра метаданных и бизнес-процессов при ИТ-менеджменте разработана вероятностная динамическая модель жизненного цикла ЭИР, позволяющая анализировать и прогнозировать процесс хранения и обновления электронных ресурсов в ИТ-организациях.
Впервые разработана агентная объектно-ориентированная модель процесса функционирования вычислительной сети, позволяющая детально описывать процессы и параметры обмена ИР между абонентами сети.
3. Впервые предложен новый алгоритм имитационного моделирования процессов обмена информационными ресурсами между узлами вычислительной сети регионального масштаба, основанный на агентной парадигме.
Практическая ценность работы
1. Разработана программа «Жизненный цикл электронных информационных
ресурсов», с помощью которой можно наглядно видеть динамику жизненного
цикла ЭИР и анализировать загруженность дискового оборудования несколькими
типами ресурсов за любой срок и, исходя из полученных данных, подбирать
оптимальное по цене, объему и скорости доступа оборудование.
Создана и программно реализована в системе AnyLogic агентно-ориентированная имитационная модель процессов сетевого обмена электронными ресурсами, позволяющая численно оценивать и оптимизировать потоки ресурсов между абонентами сети. Данная модель использована для описания информационного взаимодействия между библиотеками специальных учебных заведений, а также муниципальных учреждений здравоохранения г. Красноярска.
Предложена методика определения оптимальных сроков замены оборудования, предназначенного для хранения и обработки информационных ресурсов, основанная на сопоставлении остаточной стоимости оборудования и затрат на его эксплуатацию.
Работа выполнена при поддержке Красноярского краевого фонда науки, грант 12F026F.
Работе автора, представленной на конкурс 2010 года среди аспирантов, была присуждена Государственная премия Красноярского края.
Значимость работы подтверждается поддержкой данных разработок советом ректоров вузов Красноярского края, а также внедрением результатов моделирования в деятельность Муниципального учреждения здравоохранения «Бюро медицинской статистики».
Апробация работы
Основные результаты работы были представлены на следующих научных конференциях и семинарах:
Международная научно-техническая конференция «Актуальные проблемы анализа и построения информационных систем и процессов» ФОУ ВПО «Южный федеральный университет», г. Таганрог, 19-25 сентября 2010 г.
XIV Международная ЭМ конференция по эвентологической математике и смежным вопросам (г. Красноярск, 2010)
Девятая Международная конференция по финансово-актуарной математике и смежным вопросам (г. Красноярск, 2010).
Заседание экспертной комиссии по рассмотрению работ, предоставленных на соискание Государственной премии Красноярского края для поощрения аспирантов и докторантов образовательных учреждений высшего и послевузовского профессионального образования (г. Красноярск 2010)
Восьмая Международная конференция по финансово-актуарной математике и смежным вопросам (г. Красноярск, 2009).
Межкафедральный семинар, действующий на кафедре системотехники СибГТУ (г. Красноярск, 2008-2010)
Курсы повышения квалификации преподавателей, факультет повышения квалификации преподавателей СибГТУ (г. Красноярск, 2008-2010)
XI Всероссийская конференция "Проблемы информатизации региона» ПИР-2009 (г. Красноярск 2009).
X Всероссийская конференция "Проблемы информатизации региона» ПИР-2007 (г. Красноярск 2007).
Публикации: По теме диссертации опубликовано 11 работ, в том числе 2 в изданиях, рекомендованных ВАК для публикации результатов кандидатских и докторских диссертаций.
Структура и объем работы
Диссертация состоит из введения, 4 глав, заключения, списка использованных источников и 4 приложений. Основное содержание работы изложено на 145 страниц текста, содержит 29 рисунков, 7 таблиц. Список использованных источников включает 93 наименования.
Сбор и регистрация информационных ресурсов
Сбор и регистрация информационных ресурсов обеспечивают «фотографирование» предметной областиj формирование и поддержку на этой основе модели предметной области;экстенсионального уровня: Для выполнения этих функцишпроводятсяфаботы как вне программно-аппаратного комплекса системы (в "ГОСТ 34.003-90. Информационная технология" он называется комплексом средств автоматизации), так и непосредственно в его среде [28,29]. Способы реализации указанных функций зависят от характера используемых источников информации, в качестве которых могут служить: сущности и процессы в предметной области системы, различного рода автоматизированные технические системы, другие информационные системы, всевозможные данные на бумажных или электронных носителях и т.п. Функции сбора и регистрации информационных ресурсов могут совмещаться во времени или выполняться последовательно. Возможны различные варианты их осуществления, например: а) путем измерений (наблюдений) фактов в реальном мире и ввода дан ных в систему вручную с помощью клавиатуры и/или каких-либо ма нипуляторов; б) полуавтоматически путем ввода в компьютер с некоторых носителей и в случае необходимости их оцифровки (например, при использовании текстов на бумажных носителях или аналоговых аудиозаписей); в) автоматически с помощью различного рода датчиков или обмена .данными с другими автоматизированными системами.
С этими функциями механизмов информационных систем и их персонала связана необходимость решения ряда сопутствующих задач, таких как очистка, верификация, сжатие данных, конвертирование их из одного формата в другой и т.д. Очистка данных — необходимая стадия предварительной обработки данных- и подготовки их к загрузке в систему, особенно в случаях, когда используется несколько источников данных. Обычно она включает процедуры фильтрации данных, верификации, обеспечения логической целостности, устранения несогласованности, избыточности и различных ошибок, восполнения пропусков, а также другие процедуры, направленные на улучшение качества данных. Задачи перечисленных процедур в некоторой мере пересекаются. В результате фильтрации производится отбор нужных данных из множества имеющихся в распоряжении. Верификация данных обеспечивает достоверность и логическую целостность данных. Проверка достоверности данных - это содержательная процедура, которая позволяет установить, адекватно ли характеризуют состояние предметной области собранные для ввода в информационную систему информационные ресурсы. Эта процедура, к сожалению, не. может быть в полной мере формализована. Поэтому она в значительной мере возлагается на системный персонал и привлекаемых к этой работе экспертов. В системах баз данных за достоверность данных ответственен администратор данных. Проверка логической целостности данных может осуществляться на стадии предварительной их обработки, а также непосредственно при вводе в систему. Для этих целей в системах управления базами данных (СУБД) могут, в частности, использоваться механизмы СУБД, специально предназначенные для проверки ограничений целостности, которые были объявлены в схеме базы данных. Такая проверка осуществляется при обновлении состояния базы данных.
Проверку целостности XML-документов может выполнять Web-браузер при условии, если для этого документа задано описание типа документов (DTD, см. раздел 4.7). Выбор конкретных методов обеспечения верификации данных зависит от характера их источников, качества данных, видов ограничений целостности и т.п. В некоторых информационных системах информационные ресурсы хранятся в сжатом виде. Сжатие данных осуществляется с целью минимизации ресурсов памяти, необходимых для их хранения, а также для снижения затрат на передачу данных по коммуникационным каналам. Такой подход часто используется в различных репозиториях информационных ресурсов с файловой организацией среды хранения. Механизмы среды хранения данных некоторых СУБД включают встроенные средства, обеспечивающие сжатие отдельных значений данных, кортежей, доменов значений атрибутов и т.д., сжатие индексных файлов, резервных копий базы данных. Для рационального использования ресурсов памяти в некоторых классах систем, например в системах управления документами, документы подразделяются на активные и архивные. Хранение архивных документов осуществляется в сжатых форматах. Конвертирование данных при вводе в систему используется для преобразования данных из одного формата в другой, допускающий автоматизированный импорт их в информационную систему. Конвертирование данных часто необходимо в случаях, когда источником данных является некоторая другая система. В связи с большой ролью информационных ресурсов в жизни современного общества и необходимостью создания различных информационных систем возникла необходимость классификации ИР.
Существовавшие ранее системы классификации ИР, например, принятые в информационно-библиотечной деятельности, оказываются недостаточными в современных условиях. Анализ определений, приведенных в различных источниках, показывает, что в состав ИР включается либо вся (любая) информация, либо ее подмножества, для выделения которых разные авторы используют различные,
Модель динамики информационных ресурсов
Рассмотрим методику оценки динамики информационного ресурса, основанную на модели жизненного цикла информационного ресурса, описанной выше [53,55]. Для наглядности и простоты расчетов, немного упростим модель жизненного цикла ИР (рисунок 1.3), объединив состояния S2 — S2, S4 — S5, S6— S7. Таким образом, пусть имеется множество информационных ресурсов R = {Rv}, где по приведенной выше классификации і = !,..,»- вид ИР, у = 1,2,3,4,5- степень актуальности ресурса. Каждый ресурс поступает в информационную систему и проходит в ней весь жизненный цикл. Представим жизненный цикл ИР в виде цепи Маркова с дискретным временем, содержащей пять состояний: Sx — создание ИР, 52 —хранение и обработка ИР критической важности, 53 - хранение и обработка ИР с важной информацией, архивирование, хранение и обработка ИР с маловажной информацией, S5 - удаление ИР. Р = Ресурс R( характеризуется следующими параметрами: 1) время поступления ИР в информационную систему т (например, дни, месяцы), 0 т Г, где Т - время исследования системы; 2) продолжительность «жизни» ИР TSi — количество моментов времени от поступления ресурса в систему до момента его удаления с вероятностью, близкой к единице; 3) объем поступившего ресурса і - го вида в момент т - Vi0(r), Мбайт; 4) Vy(t,T) -объем ресурса R , Мбайт, в момент / т. Величины Vy(t,T) образуют вектор ( ,Г) = [УІ7(Ґ,Т),...,У/5(Ґ,Г)], при этом Iv ,r) = F,0(r),V/ r. 5) xif (t — т) — вероятность нахождения ресурса R.. в у-степени актуальности в момент t r. Вероятности Ху(і — т) образуют вектор Xi(t,T) = [xi](t,T),...,xi5(tiT)] при этом Ху(ґ,т) = 1, начальное j-i распределение вероятностей Х,(г,г) = [і,0Д0,0]. Ресурс, поступивший в систему (в состояние Sj), в дальнейшем перераспределяется между состояниями пропорционально вероятностям пребывания системы в данном состоянии. Исходя из сказанного, мы получим следующие расчетные формулы. Динамика изменения состояния ИР определится уравнениями: Г вектором где Tj=T + TSi;TSi -время жизни ресурса і-то вида. Общий объем ресурсов у-ой степени актуальности определится суммой T t 1=1
Расчетный объем ИР j - ой степени актуальности 1/J для определения необходимых параметров запоминающего устройства равен максимальному значению величины uj (f) на всем исследуемом интервале времени: Расчеты по формулам (1.11) - (1.14) для матрицы (1.10) и исходных данных по объемам поступающих ресурсов удобно производить с помощью разработанной для этой цели программы «Жизненный цикл информационных ресурсов» [53,55]. Программа "Жизненный цикл информационных ресурсов" разработана в среде программирования Borland Delphi, реализует вычисления по методике, описанной выше. Эта программа позволяет оценить жизненный цикл единичного ИР, а таюке динамику ИР в ИТ-организации при заданном законе поступления новых ресурсов. После выполнения расчета все исходные и полученные данные можно экспортировать в MS Excel для дальнейшей обработки и анализа. Программа позволяет обрабатывать от 1 до 5 типов ресурсов на глубину до 106 тактов. В программе реализован контроль ввода и предусмотрена возможность сохранения исходных данных.
Рассмотрим систему, содержащую единственный информационный ресурс. Предположим, что на вход системы в каждый момент времени поступает ресурс в объеме VIQ—1 Мбайт. Рассмотрим систему, содержащую информационный ресурс, динамика которого задается матрицей Р}: Расчет, проведенный по формулам (1.11) — (1.15) позволяет оценить динамику накопления ИР в системе. При непрерывном поступлении ИР в систему, которая в начальный момент не содержала ресурсов, процессы поступления и выбытия ИР постепенно уравновешиваются, и информационная система переходит в стационарный режим работы. Установившийся объем ресурсов, относящихся к разным состояниям, различен, за исключением объема удаленных ресурсов (состояния Ss), который непрерывно увеличивается, что видно из графика. Динамика ИР в ИТ-организации при заданном законе поступления новых ресурсов будет приведена в главе 4. Кроме задач классификации информационных ресурсов и их жизненного цикла, которые были рассмотрены в данной главе, основной задачей на сегодняшний день является обмен информационными электронными ресурсами между различными системами. Так как в настоящее время обмен ресурсами осуществляется с помощью вычислительных сетей и интернет, то в следующей главе будет рассмотрена задача сетевого обмена электронными информационными ресурсами. Выводы к главе 1 1. В связи с большой ролью информационных ресурсов
В жизни современного общества и необходимостью создания различных информационных систем созданы международно-признанные системы классификации ИР. 2. На базе основных понятий ИР и концепции Дублинского ядра метаданных были представлены основные типы ИР в рамках DCMI. 3. Ценность информации, содержащейся в конкретном информационном ресурсе, может быть различной и изменяться во времени, кроме того, информационный ресурс рождается, живет и, учитывая вероятностный характер поведения ИР, предложена модель жизненного цикла ИР, основанная на формализме цепей Маркова. 4. На базе концепции Дублинского ядра метаданных разработана динамическая модель жизненного цикла электронных информационных ресурсов, которая позволяет анализировать и прогнозировать процесс хранения и обновления электронных ресурсов в ИТ-организациях. 5. На основе разработанной модели создана программа "Жизненный цикл информационных ресурсов", с помощью которой возможен расчет параметров жизненного цикла ИР.
Система имитационного моделирования AnyLogic
Программный инструмент AnyLogic — отечественный продукт нового поколения для разработки и исследования имитационных моделей [2], который был разработан в 1999 году фирмой «XJ Technologies», г. Санкт-Петербург (http://www.xitek.ru/companvA и завоевал большую популярность. Это одна из немногих российских разработок в области имитационного моделирования, получивших признание в нашей стране и за рубежом. В системе AnyLogic предусмотрены две фазы имитационного моделирования - разработка модели и ее анализ, которые явно разделены. Разработка модели выполняется в среде редактора AnyLogic, анализ модели происходит в среде исполнения. В каждой фазе существуют свои средства управления. Можно многократно использовать переход между фазами редактирования и исполнения модели при разработке модели. Система AnyLogic использует объектно-ориентированную методологию, программирования, в которой класс является мощным средством, позволяющим структурировать сложную систему. Класс определяет шаблон, в соответствии с которым строятся отдельные экземпляры класса. Эти экземпляры могут быть определены как объекты других активных объектов. В AnyLogic основным структурным блоком при создании моделей являются классы активных объектов, которые в какой-то мере аналогичны идеологии вложенных сетей Петри. Использование активных объектов является естественным средством структуризации модели сложных систем: мир состоит из множества параллельно функционирующих и взаимодействующих между собой сущностей. Различные типы этих сущностей и представляют разные активные объекты. Чтобы создать модель AnyLogic, нужно создать классы активных объектов (или использовать объекты библиотек AnyLogic).
Определение активного объекта задает шаблон. Отдельные объекты, построенные в соответствии с этим шаблоном (экземпляры активного объекта), могут использоваться затем как элементы других активных объектов. Всегда один класс в модели является корневым. Для него в модели AnyLogic порождается один экземпляр с предопределенным именем root, он и запускается исполнительной системой AnyLogic на выполнение. Имя класса корневого активного объекта можно менять в окне его свойств. Каждый активный объект имеет структуру (совокупность включенных в него активных объектов и их связи), а также поведение, определяемое совокупностью переменных, параметров, стейтчартов и т. п. Каждый экземпляр активного объекта в работающей модели имеет свое собственное поведение, он может иметь свои значения параметров, он функционирует независимо от других объектов, взаимодействуя с ними и с внешней средой. AnyLogic использует объектно-ориентированный подход к представлению сложных систем. Этот подход позволяет простым и естественным образом организовать и представить структуру сложной системы с помощью иерархии абстракций. Например, на некотором уровне абстракции автомобиль можно считать неким единым объектом. Но более детально его можно представить как совокупность взаимодействующих подсистем: двигателя, рулевого управления, тормозной системы и т. п. Каждая из этих подсистем может быть представлена, если это необходимо, своей структурой взаимодействующих подсистем.
Именно такую иерархию абстракций позволяет создать AnyLogic при разработке моделей. Такая иерархия структуры может быть произвольной глубины. При построении моделей чаще всего не используется никаких других средств, кроме средств визуальной разработки (введения состояний и переходов карты состояний (стейтчарт — StateChart), введения пиктограмм переменных и т. п.), задания численных значений параметров, аналитических записей соотношений переменных и аналитических записей условий наступления событий. Основной парадигмой, принятой в AnyLogic при разработке моделей, является визуальное проектирование — построение с помощью графических объектов и пиктограмм иерархий структуры и поведения активных объектов. AnyLogic является надстройкой над языком Java — одним из самых мощных, и, в то же время, простых современных объектно-ориентированных языков. Все объекты, определенные пользователем при разработке модели на AnyLogic с помощью его графического редактора,
Классификация ресурсов библиотеки СФУ
Научная библиотека СФУ создана в 2007 г. на базе четырех научных и научно-технических вузовских библиотек г. Красноярска: НБ КрасГУ, НБ КГТУ, НТБ ГУЦМиЗ и НТБ КрасГАСА в связи с реорганизацией вузов и созданием в Красноярском крае Сибирского Федерального университета (Постановление правительства РФ от 04.11.2006 г. №1518-р, приказ Министерства образования и науки РФ №1417 от 28.11.2006 г.)[52]. В настоящее время организационная структура библиотеки, утвержденная приказом ректора СФУ 21.02.2008 г., включает в себя дирекцию библиотеки и сеть отраслевых профильных библиотек: Библиотека по естественным и гуманитарным наукам (БЕГИ), Библиотека по техническим наукам (БТН), Библиотека по горно-геологическим наукам и металлургии (БГТМ), Библиотека по архитектуре и строительству (БАС). Создана система коллегиальных органов управления. Определены основные стратегические направления в развитии. По каждому направлению созданы и работают советы (Совет по формированию информационно-библиотечных ресурсов, Совет по сайту, Совет по информационно-библиотечному обслуживанию, Совет по сетевым технологиям и т.д.).
Созданы проектные группы по внедрению инновационных технологических процессов, созданию электронной библиотеки, комплекса научно-методических разработок. Отраслевые библиотеки приближены к местам обучения студентов и профессиональной деятельности профессорско-преподавательского состава. В НБ СФУ продолжает работу виртуальный читальный зал РГБ ("Электронная библиотека диссертаций РГБ"), оформлена подписка на доступ к полнотекстовой базе данных зарубежных диссертаций ProQuest Dissertations and Thesis. Все информационные ресурсы представлены на сайте библиотеки (http://lib.sfu-kras.ru), доступ к ним осуществляется через Internet с компьютеров сети библиотеки и подразделений СФУ по ІР-адресам. С учетом перспективного развития НБ СФУ активно и целенаправленно формирует информационно-библиотечные фонды на электронных носителях. В фонде представлены 2500 мультимедийных издании, формируется электронная база данных учебных и учебно-методических пособий, разработанных преподавательским составом вуза, создаются и предоставляются электронные тематические коллекции по профилю образовательных программ вуза. Университетская библиотека постоянно стремится увеличить число своих постоянных читателей из числа студентов, аспирантов, профессорско-преподавательского состава, создавая условия для их работы. В составе библиотеки работает 16 читальных залов на 1400 мест, в т.ч. электронные на 85 мест. Автоматизация библиотечных процессов осуществляется с использованием АБИС "Ирбис 64", "LiberMedia". Объем электронного каталога библиотеки, представленного в Интернет, - 350 тыс. библиографических описаний; через web-интерфейс каталога осуществляется доступ к части полнотекстовых документов библиотечного фонда.
С использованием АБИС осуществляются технологические процессы управления фондом, автоматизированная книговыдача, осуществляется регистрация читателей и сопровождение процессов по их обслуживанию. Сеть НБ СФУ функционирует в составе 240 ПК, в т.ч. 8 серверов баз и банков данных, содержащих информацию по профилю образовательных программ СФУ. С рабочих станций организован доступ в Интернет. Ведутся работы по интеграции локальных сетей вуза в единую сеть СФУ. Отраслевые библиотеки, вошедшие в структуру НБ СФУ, развиваются как профильные информационные центры университета, предоставляя всем категориям пользователей библиотечно-информационные ресурсы, используя информационно-коммуникационные технологии, аккумулируют и сохраняют результаты научно-исследовательской и образовательной деятельности профессорско-преподавательского и научного сообщества университета. Концепция развития новой библиотеки СФУ состоит в формировании многофункционального электронного библиотечного комплекса и на его основе масштабного ресурсного центра, определяемого оптимальным соотношением программно-аппаратных, технологических и кадровых возможностей. Далее рассмотрим динамику одной из библиотек СФУ — НБ КГТУ. Классификация электронных информационных ресурсов в рамках концепции Дублинского ядра метаданных, что была рассмотрена в главе 1, представлена в таблице 3.1
![Рациональное управление системой психологической помощи на основе медицинского мониторинга и организации психопрофилактического процесса [Электронный ресурс]](/i/i/4409/168295.png "Рациональное управление системой психологической помощи на основе медицинского мониторинга и организации психопрофилактического процесса [Электронный ресурс] Склярова Татьяна Петровна")
![Региональная модель управления лечебно-профилактическим процессом в военном комиссариате [Электронный ресурс]](/i/i/4374/168316.png "Региональная модель управления лечебно-профилактическим процессом в военном комиссариате [Электронный ресурс] Черенков Юрий Алексеевич")
![Анализ, моделирование и алгоритмизация процесса диагностики вертебрально-базилярной недостаточности на основе инструментальных методов исследования [Электронный ресурс]](/i/i/4465/168237.png "Анализ, моделирование и алгоритмизация процесса диагностики вертебрально-базилярной недостаточности на основе инструментальных методов исследования [Электронный ресурс] Кривцова Людмила Ивановна")
