Содержание к диссертации
Введение
1. Обзор современных подходов к построению корпоративных информационных систем предприятия связи. Методики измерений параметров и описания информационных систем 10
1.1 Вводные замечания 10
1.2 Классификация существующих корпоративных информационных систем 10
1.3 Обзор сетевых технологий 14
1.4 Платформенные решения для серверов СУБД и серверов приложений 16
1.5 Распределённые системы и базы данных 18
1.6 Построение ИС предприятий связи исходя из концепции NGOSS 20
1.7 Современные методы системного анализа информационных систем 23
1.8 Методики измерения параметров нагрузки в информационных системах 33
1.9 Методики описания компонентов информационных систем 38
1.10.. Методы исследования нагрузки в корпоративных информационных системах предприятия 42
1.11 Средства функционального моделирования систем 45
1.12 Обоснование целей и актуальных задач диссертационного исследования 52
1.13 Выводы по главе 53
2. Методы тензорного анализа и их использование для описания информационных систем 55
2.1 Вводные замечания 55
2.2 Понятие тензорного метода анализа систем 55
2.3 Контурный метод анализа 57
2.4 Узловой метод анализа з
2.5 Выводы по главе 72
3. Реализация и использование средств автоматизации расчета параметров и имитационного моделирования 73
3.1 Постановка задачи разработки программы 73
3.2 Интерфейс программы и порядок работы 74
3.3 Построение имитационной модели сети массового обслуживания с использованием тензорного метода анализа систем 77
3.4 Выводы по главе 86
4. Описание и оптимизация информационных систем предприятия связи с применением тензорного метода 88
4.1 Вводные замечания 88
4.2 Методика описания и оптимизации систем на основе тензорного метода анализа 88
4.3 Описание и оптимизация интеграционной архитектуры системы управления предприятием связи на базе Oracle E-Business Suite 93
4.4 Описание и оптимизация технической архитектуры системы управления предприятием связи 99
4.5 Описание и оптимизация бизнес-процессов предприятия 109
4.6 Описание и оптимизация системы поддержки операционной и бизнес деятельности предприятия связи 114
4.7 Выводы по главе 118
Заключение 120
Список сокращений и условных обозначений 122
Библиографический список 124
- Классификация существующих корпоративных информационных систем
- Понятие тензорного метода анализа систем
- Построение имитационной модели сети массового обслуживания с использованием тензорного метода анализа систем
- Описание и оптимизация технической архитектуры системы управления предприятием связи
Классификация существующих корпоративных информационных систем
Сеть передачи данных - один из главных компонентов информационной системы. Через вычислительные сети взаимодействуют различные компоненты информационных систем: рабочие станции, сервера баз данных, сервера приложений и др. Оценка и принятие решений при проектировании сети передачи данных для конкретных информационных систем, оценка возможности использования существующих сетей для вводимых в эксплуатацию информационных систем являются сложными задачами, не имеющими однозначных решений.
Тип среды передачи. Сети передачи данных могут использовать как различные физические среды: симметричный кабель, коаксиальный кабель, волоконно-оптические линии передач, радиоканалы, так и использовать частотные каналы или цифровые потоки первичной сети. Использование тех или иных сред передачи существенно влияет на максимально возможные скорости передачи данных и на надёжность сети.
Топология физических связей. Набольшее распространение в сетях передачи данных имеют: полносвязная, шинная, кольцевая топология и топология "звезда". Допускается комбинирование указанных топологий (смешенная топология). Топология сети передачи данных также оказывает существенное влияние на информационные системы, эксплуатируемые на данной сети. В ряде случаев оказывается невозможным учёт топологии сети, например, в случае использования каналов сети Internet, топология которой не стандартизована и претерпевает постоянные изменения. Используемые протоколы. Как правило, используемые в сетях передачи данных протоколы соотносятся с моделью взаимодействия открытых систем МВОС (OSI Open System Intergetion), спецификация Х.200 МСЭ. Как известно, в модели выделяется 7 уровней: физический, канальный, сетевой, транспортный, сеансовый, представления и приложений.
В последнее время широкое распространение получили облачные технологии [22, 23]. Данное направление завоевывает все большую популярность благодаря экономической выгоде использования и удобству эксплуатации.
Сервера баз данных и сервера приложений являются ядром любой современной информационной системы [3, 20]. К основной задаче серверов СУБД относится обеспечение надежного хранения данных информационной системы, а задачей серверов приложений - обеспечение работы приложений и доступа пользователей к интерфейсам программ и данным. Надёжное хранение включает в себя поддержку процедур аутентификации пользователей, средства резервного копирования, технологии журналирования транзакций (средство восстановления данных до состояния, предшествующего критическому сбою), технологии организации кластеров и параллельных серверов СУБД. Обеспечение доступа пользователей к данным означает, прежде всего, поддержку языка запросов SQL. Кроме того, сервера СУБД поддерживают серверные процедурные компоненты (хранимые процедуры и триггеры базы данных), обеспечивают параллельную обработку запросов пользователей, поддерживают индексацию данных для оптимизации скорости выборки данных. Как известно, язык SQL состоит из двух частей. Первая часть - это язык определения данных DDL (Data Definition Language). Язык DDL содержит запросы, вносящие изменение в словарь данных, то есть в структуру данных (например, структура таблиц или учетные данные пользователей). Запросы этого вида необходимы, но при проектировании ИС их можно не рассматривать, так как при работе системы в промышленной эксплуатации интенсивность запросов DDL незначительна. Вторая часть языка SQL - язык обработки данных DML (Data Manipulation Language). Язык DML содержит операторы, обеспечивающие обработку хранящейся в базе данных информации. Чаще всего используются следующие операторы: Select (запрос на выборку данных из одной или нескольких таблиц), Insert (запрос на добавление данных в таблицу), Update (запрос на изменение данных), Delete (запрос на удаление записей из таблиц).
Запросы передаются по каналам корпоративной сети передачи данных от клиентских рабочих мест к серверам СУБД и приложений, при этом говорят об интенсивности обслуживания этих запросов обслуживающими приборами (компонентами сети) или о стоимости использования вычислительной сети. Далее запросы обрабатываются сервером СУБД, который осуществляет выборку или модификацию данных. При этом существует понятие среднего времени обслуживания запросов и интенсивности обслуживания. В случае выполнения команд выборки данных на клиентские рабочие места передаётся запрошенная информация; в случае выполнения команд модификации данных передаётся число модифицированных строк. При этом также используется ресурс вычислительной сети, но уже в другом направлении. Интенсивность обслуживания запросов корпоративной сетью определяется использованием тех или иных сетевых технологий и протоколов, ограничениями оборудования и ограничениями среды передачи. В свою очередь, интенсивность обслуживания запросов пользователей сервером СУБД определяется следующими факторами:
Производительность аппаратной компоненты серверов. Поскольку сервер СУБД является программным продуктом, работающим на базе ЭВМ, то производительность вычислительного комплекса ЭВМ оказывает решающее влияние. Определяющими фактами при оценке производительности аппаратной компоненты системы являются: количество процессоров и их рабочая частота, архитектура и рабочая частота системной шины или коммутатора, производительность (скорость чтения/записи) дисковых накопителей и дисковых массивов. Производительность операционной системы (ОС). Как правило, сервера СУБД работают на ЭВМ, управляемых какой-либо из универсальных операционных систем. При этом производительность и программная архитектура самой операционной системы оказывают влияние на интенсивность обработки запросов пользователей. В настоящее время наибольшее распространение имеют операционные системы семейства UNIX различных производителей (Solaris, AIX, SCO UnixWare, HP-UP, Linux, семейство BSD и др.) и ОС фирмы Microsoft. Хотя ОС оказывает влияние на производительность информационной системы в целом, авторы большинства известных аналитических и имитационных моделей ИС пренебрегают данным влиянием.
Понятие тензорного метода анализа систем
Пакет VisSim/Comm [96] дополнительно включает инструментальные средства для моделирования телекоммуникационных систем, в которые входят достаточно широкий набор источников сигналов, аналоговые и цифровые модуляторы и демодуляторы, адаптивные корректоры, кодирующие устройства и декодеры и многопутевые каналы. VisSim/Comm имеет режимы аналогового, цифрового и смешанного моделирования систем связи.
Используя VisSim/Comm, возможно выполнение анализа системы связи на этапах структурного и функционального моделирования. Это позволяет моделировать и просматривать форму сигналов в любой цепи системы связи. VisSim/Comm имеет интуитивно понятный интерфейс, что позволяет просто собирать структурные схемы, легко изменять их и поддерживать (обслуживать) даже наиболее сложные модели системы. В составе VisSim/Comm имеется специальный просмотрщик (вьювер), задачей которого является запуск разработанных для этого файлов. Вьювер позволяет обеспечить целостность файлов, так как при его использовании пользователь не имеет возможности сохранять вносимые изменения. Набор блока Comm включает более 100 модулей в следующих категориях: каналы, комплексная математика, кодеры и декодеры, модуляторы и демодуляторы, логические элементы, фильтры, цепи фазовой синхронизации, высокочастотные компоненты, источники сигналов.
В дополнение к блокам Comm, VisSim/Comm также предлагает более чем 100 математических и других модулей для линейного, нелинейного, непрерывного, дискретного моделирования.
Дополнительные возможности пакета VisSim: Пакет может выполнять HMI-функции визуализации информации и внесения управляющего воздействия посредством стандартных плат сбора данных (DAQ-board), что приближает этот пакет к SCADA-программам (LabVIEW, GENIE, LABTECH, TRACE MODE, DasyLab, Test Point) и дает возможность отлаживать модели в реальном времени, в контур которых включены действующие технические устройства.
Пакет имеет возможность осуществлять динамический обмен данными между приложениями посредством DDE-сервера и DDE-клиента, что позволяет разбить проектируемую модель, и какую-то ее часть вынести в другой специализированный пакет для моделирования в синхронном режиме.
Пакет может значительно облегчить процесс проектирования изделий на цифровых сигнальных процессорах (DSP), автоматически генерируя программный С-код с построенных моделей (например, фильтры, компрессоры сигналов, регуляторы).
Существенным является наличие простой возможности внедрения в пакет программ, алгоритмов, написанных пользователем на любом известном ему языке программирования (C++, Паскаль, Фортран, Java и т.д.) посредством динамически подключаемых библиотек ( .с111-файлов), что позволяет расширить возможности пакета включением отсутствующих в стандартных библиотеках объектов [93]. Необходимо отметить, что универсальные пакеты, несмотря на свои богатые возможности, обладают рядом недостатков. К примеру, MathLab в полностью развернутом виде требует большого дискового пространства (более 1 Гб), что затрудняет использование всех его возможностей.
Универсальные пакеты не обладают всеми возможностями специализированных пакетов, которые ориентированы на решение чисто телекоммуникационных задач.
Кроме того, при использовании моделирующего пакета необходимо учитывать легкость использования, общие возможности и скорость. По сравнению со специализированными программами, более мощные пакеты труднее устанавливать. Они требуют дополнительных усилий по их настройке. Наконец, для конкретных практических целей вся мощность полностью настраиваемого пакета может не понадобиться.
При решении аналоговых задач: определение поведения сигнала в канале связи, фильтрация, модуляция и обеспечение синхронизации, могут оказаться излишними более сложные функции, такие как: формирование данных, кодирование и декодирование, обнаружение и исправление ошибок, анализ ошибок цифровой обработки.
Моделирующий пакет должен иметь возможность поддержки моделей различной степени детализации. К примеру, при проектировании приемника достаточно иметь лишь источник сигнала с необходимыми параметрами, которые будут задаваться исследователем. Вместе с тем схема приемника должна представлять достаточно подробную модель с множеством функциональных блоков и узлов.
Важность скорости моделирования не вызывает сомнения. Однако прямое сравнение по быстродействию достаточно затруднительно, так как все пакеты являются относительно быстрыми. Моделирование простых функциональных устройств занимает несколько секунд. Самое длительное время требуется на запуск модели системы по методу Монте-Карло. Имеется зависимость между точностью представления системы и временем выполнения расчета. Большинство пакетов позволяют попеременно использовать точность и разрешение. При отладке модели обычно рекомендуется провести тестирование с достаточно большими допусками, чтобы получить представление о поведении модели, и затем установить менее быстрый, но более точный режим.
Целью диссертационной работы является разработка и обоснование методики анализа и оптимизации корпоративных информационных систем с использованием тензорного метода анализа систем, а также разработка и использование автоматизированного средства анализа.
Для достижения поставленной цели ставятся следующие задачи: 1. Анализ современных подходов к построению информационных систем, методик измерений и расчетов параметров информационных систем. 2. Разработка методики для исследования и расчета параметров информационных систем на основе методов тензорного анализа. 3. Разработка алгоритма и программная реализация методики системного анализа и расчета параметров информационных систем на основе разработанной методики. 4. Разработка системы имитационного моделирования, основанной на тензорном методе анализа, в качестве доказательства достоверности аналитических результатов, полученных с применением тензорного метода анализа систем. 5. Анализ и оптимизация корпоративных информационных систем с применением разработанной методики анализа на основе тензорного метода.
Построение имитационной модели сети массового обслуживания с использованием тензорного метода анализа систем
Решение данного уравнения можно получить любым методом теории систем линейных уравнений и матричной алгебры. Результатом решения данной системы уравнений является вектор совокупных длин очередей в открытых путях (между узловыми парами) исходной сети. В том случае, если вспомогательная сеть является примитивной, длины очередей в системах массового обслуживания, расположенных в отдельных ветвях исходной сети, и интенсивности потоков заявок, проходящих в отдельных ветвях, находятся по формулам (2.31) и (2.32) соответственно.
В простой сети малой размерности, без взаимных влияний элементов сети, проще получить уравнения состояния простым рассмотрением структуры сети и аналитическими методами. Однако при усложнении сети описанная методика значительно сокращает временные затраты.
Последовательность этапов анализа: Устанавливается структура примитивной (вспомогательной) сети. Определяются компоненты геометрических объектов A, f, N, задействованных в уравнении состояния примитивной (вспомогательной) сети. Векторы интенсивностей потоков заявок А и объемов буферов N имеют столько компонент, сколько имеется ветвей, и содержат соответствующие величины для каждой из ветвей. Матрица f значений интенсивности выхода обслуженных заявок из систем массового обслуживания примитивной (вспомогательной) сети является квадратной матрицей размерностью n-строк на n-столбцов. Элементы главной диагонали содержат все собственные интенсивности выхода обслуженных заявок, остальные - все добавочные интенсивности, обусловленные косвенным влиянием элементов сети друг на друга.
Находится матрица преобразования А. В исходной сети выбирается (n-k) новых независимых узловых пар и совокупных длин очередей, характеризующих их. Для каждой отдельной ветви длины очередей в ветвях примитивной (вспомогательной) сети N выражаются через совокупные длины очередей в открытых путях исходной сети N . Коэффициенты при совокупных длинах очередей образуют матрицу преобразования А.
В главе приведены теоретические основы тензорного метода анализа систем. В дальнейшем метод успешно использован в качестве основы при разработки методологии, примененной для описания сетей связи, сетей передачи данных, бизнес-процессов и других систем, которые могут быть представлены в виде сетей массового обслуживания. Отдельные элементы сети могут описываться как классическими моделями, так и с использованием теории самоподобных процессов. Данный факт не влияет на результат анализа, поскольку тензорный метод описывает систему в целом, а не отдельные элементы.
Тензорный метод может быть применен для описания и оптимизации корпоративных информационных систем, что будет показано в главе 4. Для облегчения анализа и автоматизации расчета параметров, в ходе диссертационного исследования была разработана программа, описание которой приведено в главе 3. 3. Реализация и использование средств автоматизации расчета параметров и имитационного моделирования.
Разработанная в рамках диссертационного исследования методика анализа информационных систем на основе тензорного метода позволяет проводить анализ сложных систем с большим количеством элементов. Однако ручная обработка данных и получение результатов довольно трудоемки и требуют большого количества времени. В то же время тензорный метод анализа хорошо подвергается алгоритмизации, и при наличии возможности автоматизировать ввод в компьютер первичной информации о системе, используя один из известных языков программирования, можно выполнить расчеты и получить необходимые результаты. В связи с этим была поставлена задача создания компьютерной программы, позволяющей: 1. Производить ввод информации о модели исследуемой системы. 2. Производить загрузку информации из известных форматов, в частности формата программы BPWin. 3. Выполнять автоматизированный расчет параметров описания системы в терминах тензорного метода анализа. 4. Формировать исходную информацию для выполнения имитационного моделирования. 5. Выполнять имитационное моделирование исследуемой информационной системы. Использование существующих универсальных пакетов для поставленной задачи не оправдано, поскольку они как показано в главе 1, имеют ряд существенных недостатков.
Описание и оптимизация технической архитектуры системы управления предприятием связи
Современные информационные системы в своей работе опираются не только на безупречно спроектированную техническую архитектуру или правильно выбранную систему баз данных, но и на сочетание многих параметров, обеспечивающих стабильную работу. Принято говорить об «интегральном» подходе к обеспечению необходимых характеристик быстродействия и надежности систем.
С 2009 года на предприятии связи Макрорегиональный филиал «Сибирь» ОАО «Ростелеком» эксплуатируется система управления предприятием на базе Oracle E-Business Suite.
При проектировании технической архитектуры корпоративной системы управления предприятием параметры производительности системы были рассчитаны исходя из определенного объема данных и количества работающих пользователей, однако в ходе эксплуатации эти параметры были превышены. Кроме того, исходя из изменения законодательства и требований бизнеса, был изменен код системы, что также повлияло на ее быстродействие в худшую сторону.
В результате, в определенный момент времени пользователи начали ощущать заметное замедление работы корпоративной системы управления предприятием. Данное замедление является критичным для деятельности компании, поскольку не позволяет своевременно выполнить бизнес-процессы и получить необходимую отчетность.
Специалистами ИТ-блока компании был проведен анализ и намечен план мероприятий по решению проблемы:
В рамках данных работ были выявлены программы и отчеты, которые выполнялись наиболее долго либо создавали наибольшую нагрузку на систему. Были произведены работы по доработке расширений и на промышленный экземпляр были установлены оптимизированные версии.
Разработка и внедрение процедур планирования запуска задач. Для обеспечения повышения производительности системы была реализована схема установки приоритетов выполнения пользовательских запросов. В условиях пиковой загрузки системы данный подход позволил пользователям обеспечить бесперебойное выполнение важных и срочных бизнес-процессов. Также были подготовлены технические решения, позволяющие регламентировать работу пользователей.
Модернизация вычислительного комплекса. Производительность любой информационной системы, обрабатывающей данные, имеет нелинейную зависимость от количества данных (т. е. при увеличении объема в два раза, время обработки данных увеличивается более чем в два раза). Поэтому, параллельно с работами по снижению ресурсоемкости, были проведены работы по увеличению мощности вычислительного комплекса: увеличение количества процессоров, увеличения объема оперативной памяти серверов, перераспределение мощности.
Был разработан новый подход по оценке и повышению быстродействия корпоративной системы управления предприятием. Для описания технической архитектуры корпоративной системы управления предприятием было предложено использовать тензорный метод, который позволяет представить систему в виде удобного для дальнейшего анализа набора величин [84].
Мониторинг серверной части системы выявил существенную нагрузку на ряде узлов. Была поставлена задача проведения оптимизации.
На рисунке 4.5 представлена схема работы систем и оборудования, являющихся составными частями технической архитектуры системы управления предприятием Макрорегионального филиала «Сибирь» ОАО «Ростелеком» на базе Oracle E-Business Suite.
Функционально система работает по принципу запуска и обработки запросов с последующим предоставлением результатов. Запросами могут являться запуски выполняемых процедур обработки данных, запросы пользователей в виде получения отчетов и др. Система может не иметь возможности обработать сразу все запросы, поступившие в определенный момент времени, в этом случае образуется очередь запросов. Система функционирует как сеть массового обслуживания и схематично может быть представлена в виде модели, изображенной на рисунке 4.6.
Для расчета характеристик была использована программа, разработанная как средство автоматизации описания и анализа систем с применением тензорного метода, описанная в главе 3 работы. В ходе работы анализировался трафик, создаваемый компонентами системы. Для анализа использовалась утилита snoop, которая запускалась на серверах системы. В результате получены данные обо всех пакетах, проходящих по сети.
Информация собиралась на всех серверах одновременно, в течение одного часа рабочего времени. Подвергнув накопленную информацию обработке, получили последовательность временных интервалов между пакетами (заявками) и последовательность длин пакетов, с которыми напрямую связаны интервал обслуживания.