Содержание к диссертации
Введение
Глава1. Постановка задачи технической самоорганизации информационных систем 20
1.1. Особенности проектирования современных информационных систем 20
1.2. Базовые подходы к проектированию и разработке информационных систем 27
1.2.1. Эволюция технологии программирования 27
1.2.2. Модели управления жизненным циклом информационных систем 28
1.3. Вспомогательные подходы к проектированию и разработке ИС 33
1.3.1. Концепция открытых систем 34
1.3.2. Виртуализация ресурсов вычислительных систем 41
1.3.3. Моделирование бизнес-процессов 44
1.3.4. Вопросы балансировки нагрузки и планирования ресурсов . 52
1.3.5. Дальнейшее развитие методологии и технологий проектирования и реализации информационных систем 55
1.4. Самоорганизующаяся информационная система 57
1.5. Итоги главы 1. Постановка задачи технической самоорганизации открытых информационных систем 68
Глава 2. Концепция и методология технической самоорганизации информационных систем 72
2.1. Концепция технической самоорганизации информационных систем 72
2.1.1. Формализация и исследование свойств информационных систем 72
2.1.2. Принцип диссипативности и концепция технической самоорганизации информационных систем 79
2.1.3. Исследование свойств самоорганизующихся информационных систем 81
2.2. Методология технической самоорганизации информационных систем 87
2.2.1. Агентный подход к технической самоорганизации ИС 88
2.2.2. Агентно-онтологический подход к решению задачи самопрофилирования 98
2.2.3. Интеллектуально-аналитический подход к решению задачи самообследования 111
2.2.4. Методологический базис технической самоорганизации ИС 117
2.2.5. Итоги главы 2. Концептуальные положения и принципы технической самоорганизации информационных систем 120
Глава 3. Методики и модели технической самооргани зации информационных систем 124
3.1. Самоконфигурирование как техническая самоорганизация пространственно-временного ресурса 124
3.2. Модели самопрофилирования 131
3.3. Модели. Самообследования 146
3.4. Итоги главы 3. Методики и модели технической самоорганизации 154
Глава 4. Алгоритмы технической самоорганизации информационных систем 156
4.1. Моделирование процесса потребления и воспроизведения пространственно-временного ресурса коллективом агентов 156
4.2. Исследование клиентского трафика 175
4.3. Моделирование нагрузки на сервер трансляции GUI в потоковом видео 175
4.4. Алгоритмы самопрофилирования информационных систем 184
4.5. Итоги главы 4. Алгоритмы технической самоорганизации 190
Глава 5. Применение полученных результатов при построении открытых информационных систем 192
5.1. Самоорганизация диалоговых сервисов в гетерогенных программно-аппаратных средах 192
5.1.1. Краткая характеристика системы диалоговых сервисов 192
5.1.2. Проектные решения 197
5.1.3. Описание работы интерфейсного модуля для связи с RDF сервером201
5.1.4. Описание работы модулей 205
5.2. Технология построения открытых исследовательских пространств ОВИП 208
5.2.1. Общие сведения об открытом виртуальном исследовательском пространстве 208
5.2.2. Архитектурные решения по ОВИП 210
5.3. Исследование характера трафика клиентских запросов с учетом особенностей решаемых задач 227
5.4. Итоги главы 5. Применение полученных результатов 233
Глава 6. Практические рекомендации по использованию результатов. перспективы развития 235
6.1. Внедрение и обсуждение результатов исследования 235
6.2. Облачные системы поддержки интероперабельности и координации коллективных действий с динамическим распределенным центром управления 240
6.3. Система формирования интероперабельных диалоговых сервисов на основе программно-аппаратных комплексов 248
6.4. Итоги главы 6. Практические рекомендации. Перспективы развития.255
Выводы 258
Список литературы
- Эволюция технологии программирования
- Принцип диссипативности и концепция технической самоорганизации информационных систем
- Модели. Самообследования
- Моделирование нагрузки на сервер трансляции GUI в потоковом видео
Эволюция технологии программирования
Существует множество определений автоматизированной информационной системы. В широком смысле ИС представляет собой взаимосвязанную совокупность средств, методов и персонала, используемых для хранения, обработки и выдачи информации в интересах достижения поставленной цели. В документе [281] под ИС понимается система обработки информации и соответствующие организационные ресурсы (человеческие, технические, финансовые и т. д.), которые обеспечивают и распространяют информацию. Многочисленные области приложения ИС, средства и технологии проектирования и разработки явились предпосылками для создания и развития систем классификации и классификационных признаков: однопользовательские, групповые и корпоративные (по масштабу), файл-сервер, клиент-сервер с толстым и тонким клиентом, многозвенные (по архитектуре) и т.д. [281].
Известны эффективные методики, концепции, технологии, подходы к управлению развитием ИС в контексте определенных направлений деятельности и сфер приложения, нашедшие своё эффективное применение в раз 21 личных задачах у нас в стране и по всему миру. Некоторые из них приобрели статус международных, государственных, корпоративных стандартов. Ниже перечислены некоторые, наиболее важные, технологии и стандарты, применяемые при разработке ИС: 1. MRP (Material Requirements Planning) – планирование поставок материалов, исходя из данных о комплектации производимой продукции и плана продаж. 2. CRP (Capacity Requirements Planning) – планирование производственных мощностей, исходя из данных о технологии производимой продукции и прогноза спроса. 3. MRPII (Manufacture Resource Planning) – планирование материальных, мощностных и финансовых ресурсов, необходимых для производства. Стандартизовано ISO. 4. ERP (Enterprise Resource Planning) – финансово-ориентированное планирование ресурсов предприятия, необходимых для получения, изготовления, отгрузки и учёта заказов потребителей на основе интеграции всех отделов и подразделений компании. 5. SCM (Supple Chain Management) – управление цепочками поставок. Реализация бизнес-процессов на базе внешних предприятий и торговых площадок Основано на референтной модели SCOR, стандартизованной Supply Chain Council. 6. CRM (Customer Relationship Management) – управление взаимоотношениями с заказчиками. Комплекс методов и средств, нацеленный на завоевание, удовлетворение требований и сохранение платежеспособных клиентов. 7. ERPII (Enterprise Resource and Relationship Processing) – управление ресурсами и взаимоотношениями предприятия. Объединяет в себе 3 вышеперечисленные технологии. 8. Workflow – технология, управляющая потоком работ при помощи программного обеспечения, способного интерпретировать описание процесса, взаимодействовать с его участниками и при необходимости вызывать соответствующие программные приложения. 9. OLAP (Online Analytical Processing) – оперативный анализ данных. Технология поддержки принятия управленческих решений на основе концепции многомерных кубов информации. 10. Project Management – управление проектами. Поддерживается рядом международных стандартов. 11. CALS (Continuous Acquisition and Lifecycle Support) – непрерывная информационная поддержка поставок и жизненного цикла. Описывает совокупность принципов и технологий информационной поддержки жизненного цикла продукции на всех его стадиях. Объединяет в себе практически все вышеперечисленные подходы и технологии.
Для анализа сильных и слабых сторон существующих подходов, методов и инструментов проектирования и реализации информационных систем необходимо выделить систему требований к ним. Известны определения понятия термина "Требование". В работе [95] приводится такая формулировка: «Требование – это условие или возможность, которой должна соответствовать система». В IEEE Standard Glossary of Software Engineering Terminology (1990) [328] данное понятие трактуется шире. Требование – это:
1. Условия или возможности, необходимые пользователю для решения проблем или достижения целей.
2. Условия или возможности, которыми должна обладать система или системные компоненты, чтобы выполнить контракт или удовлетворять стандартам, спецификациям или другим формальным документам.
3. Документированное представление условий или возможностей для пунктов 1 и 2. Классификации требований представлены в работах [73, 87, 96, 329]. Все требования могут быть разделены на требования к информационной системе как к конечному результату и на требования к организации работ по созданию информационной системы. В первой группе выделяют уровни бизнес-процессов, пользователей и функционирования. Вторая группа определяет системные требования. К. Вигерс формулирует данный термин, как «высокоуровневые требования к продукту, которые содержат многие подсистемы» [87]. При этом под системой понимается программная, программно-аппаратная, либо человеко-машинная система, являющаяся сложной, структурированной системой. Системные требования являются подмножеством функциональных требований к продукту. INCOSE (International Council on Systems Engineering) даёт более детальное определение системы: «комбинация взаимодействующих элементов, созданная для достижения определенных целей; может включать аппаратные средства, программное обеспечение, встроенное ПО, другие средства, людей, информацию, техники (подходы), службы и другие поддерживающие элементы». Этот же подход прослеживается в стандарте ГОСТ Р ИСО/МЭК 12207/99 [329]: работы, связанные с системой в целом и с программным обеспечением выделяются в отдельные группы в целях удобства оперирования.
Принцип диссипативности и концепция технической самоорганизации информационных систем
Оба названных механизма взаимодействия агентов могут иметь реализацию с использованием того или иного конкретного механизма (алгоритма) из числа описываемых далее.
1. Механизмы, основанные на обучении с подкреплением. В этих механизмах движущей силой процесса самоорганизации является функция полезности, или функция поощрения (reward function). В таких системах агенты стремятся изменить свое поведение таким образом, чтобы величина поощрения, получаемого ими, была бы как можно больше. При этом организация возникает и поддерживается за счет адаптации поведения агентов для оптимизации функции поощрения. Обычно в таких системах каждый агент имеет свою локальную функцию полезности, определяющую величину поощрения, а система в целом имеет глобальную функцию полезности, про которую отдельным агентам ничего неизвестно. Обычно локальной функцией полезности является некоторая виртуальная плата, величина которой зависит от поведения агента, и он стремится ее максимизировать. Результатом процесса самоорганизации является некоторая структуризация или факторизация множества прикладных агентов, которая приводит, например, к общему снижению нагрузки на коммуникационную компоненту (в задачах маршрутизации), увеличению точности предсказания той или иной характеристики глобального поведения системы и т.п. Если система работает в динамической внешней среде в условиях динамики топологии сети агентов, то поведение агентов со временем меняется, поэтому процесс самоорганизации – непрерывный процесс изменения организации системы. В [213] показано, что механизмы рассматриваемого вида хорошо подходят для задач типа распределения работ между агентами и формирования групп агентов, выполняющих работы похожих типов. Вообще говоря, механизмы самоорганизации с подкреплением являются также предметом исследования в области, которая известна под названием распределенное обучение с подкреплением [261].
2. Механизмы, основанные на кооперации. В таких системах самоорганизация достигается посредством локальных взаимодействий агентов с целью кооперации. При этом агенты должны взаимодействовать в доброжелательной манере с элементами альтруизма. Например, таков механизм, рассматриваемый в модели, предложенной в [169,170]. Этот механизм известен под названием AMAS–теория (Adaptive Multi-Agent Systems theory). В этой теории, имеющей целью решение прикладных проблем с помощью самоорганизующейся кооперации агентов, используются локальные акты кооперации агентов. В ней предполагается, что агенты обладают умениями, способностью к коммуникациям, знаниями о некоторых других агентах (соседях) и имеют критерии для обнаружения ситуаций, в которых возникают конфликты, разрешение которых требует специальных механизмов кооперации агентов (такие ситуации называются некооперативными ситуациями – Non Cooperative Situation (NCS)). Они являются опасными для организации. Все NCS делятся на три группы: от внешней среды получена непонятная информация; полученная информация не стимулирует агента на какие–либо действия; действие агента бесполезно для других агентов.
Список NCS-ситуаций определяется во время проектирования. Оказавшись в одной из таких ситуаций, агент пытается вернуться к кооперативной ситуации, когда процессы отвечают их назначению. Это выполняется с помощью действий, выбираемых его механизмом самоорганизации, что ведет к модификации структуры системы. Однако все NCS должны быть определены заранее, а отвечающие им действия должны быть предусмотрены на стадии проектирования системы. 3. Механизмы, основанные на использовании градиентных полей. Такие механизмы лежат в основе многих практически используемых МАС с самоорганизацией. Эти механизмы заимствуют идеи из физики и биологии. К примерам градиентных полей в физике относятся гравитационные, электрические и электромагнитные поля. В биологии прототипом является морфогенез, когда поведение организма, основанное на локальных взаимодействиях большого числа идентично запрограммированных клеток [209, 210], управляется химической субстанцией, характеристики которой зависят, например, от расстояния до источника, генерирующего ее, или градиента концентрации субстанции. В агентских системах, использующих этот механизм самоорганизации, аналогом поля и его градиента является некоторая структура данных, представляющая вычислительное (цифровое) поле градиента. В среде функционирования агентов эта структура данных должна быть представлена в такой форме, которая обеспечивает доступ к ней других агентов (ее восприятие другими агентами) в каждой точке среды. В общем случае ключевыми понятиями этой модели являются [207]: вычислительное поле, представляющее контекст и распространяющееся агентами или инфраструктурой, а распределенные агенты должны быть в состоянии воспринимать это поле; политика координации, которая позволяет агентам использовать форму поля для координации своего поведения; координация, обусловленная спецификой приложения, которая реализуется агентами в глобальном контексте. В настоящее время не предложено какой-либо универсальной методики, которая позволила бы помочь построить поле нужной формы для любой конкретной задачи координации. 4. Рыночные механизмы самоорганизации. Далее приведены механизмы самоорганизации агентских систем, позаимствованные из других областей.
Модели. Самообследования
Про агентов, которые прилагают совместные усилия (сотрудничают) для достижения общей долговременной цели, функционируют в динамической внешней среде в присутствии шума и противодействия со стороны соперника (или команды соперников) принято говорить, что они образуют команду агентов. Метод характерен наличием соперничающей команды или "враждебной"внешней среды, каждый агент имеет ограниченную информацию о собственной команде, о внешней среде и о сопернике и реализует собственные намерения с помощью индивидуальных действий, исполняемых параллельно или последовательно с действиями других агентов. Основные результаты изложены в следующих работах "Теория общих намерений" [143], "Теория общих планов" [176], "Комбинированная теория" [174,260].
Координация в условиях конкуренции агентов. Во многих приложениях агенты, так или иначе, конкурируют. Про таких агентов говорят, что они являются "эгоистичными "(self-interested) (каждый из них стремится максимизировать свою функцию полезности, полностью игнорируя интересы других агентов). В таких МАС взаимодействие агентов выражается в форме переговоров, в процессе которых агенты стремятся достичь взаимовыгодного соглашения. Правила ведения переговоров должны быть предварительно установлены и известны всем агентам и формализованы в виде протокола переговоров.
В главе 1 были рассмотрены общие понятия процессов самоорганизации. В этой главе проведем анализ применения этих понятий к МАС.
В рамках литературы по многоагентным системам концепция самоорганизующихся MAC изучается с трех точек зрения [232,249]. В рамках первого направления самоорганизация рассматривается как средство разработки наилучшего соответствия между задачей, средой, структурой и производительностью. Эти исследования рассматривают окружающую среду в обычной структурной манере как совокупность ограничений, к которым MAC необходимо адаптироваться [231] и зачастую используют принципы биологических систем [213]. В последнее время также активное развитие получило направление применения социальной теории самоорганизации [179], которая разрабатывает концепции социальных ограничений (норм, правил, ресурсов) применительно к разработке многоагентных систем и их приложений. Термин организация в социальном контексте обычно используется для таких MAC, в которые агенты осуществляют некие совместные действия на основе разделения и координации функций между ними [231]. Так, в [248] описана модель самоорганизации и надежности MAC (английская аббревиатура FORM). Виртуальное предприятие рассматривается в качестве примера социальной передачи полномочий (delegation) с экономическим и подарочным механизмами передачи.
Самоорганизация включает как формирование некой структуры из разрозненных сущностей, так и изменение этой структуры. Структура отражает отношения между агентами, которые определяют их формы взаимодействий. Таким образом, в понятие самоорганизации входит изменение самих отношений между агентами и их взаимодействий. В многоагентных системах поведение такого рода может генерироваться различными способами [132, 216]. Однако механизмы, разработанные до настоящего времени в основном носят централизованный характер (т.е. требуют наличия специализированных агентов, которые управляют процессами адаптации) или позволяют перестраиваться только в рамках заданных организационных схем [187,188,191], что обуславливает необходимость разработки моделей в классе децентрализованных открытых систем.
На основе выполненного обзора сформулируем гипотезы:
СУДИП самоконфигурирования могут быть построены на основе агент-ного подхода, причем целесообразно использовать систему реактивных агентов, имитирующих поведение коллектива сущностей. Необходимо выделить как минимум 3 типа ролей: ресурс, потребитель ресурса, поставщик ресурса. Поскольку процесс является самоорганизующимся, то конечный результат (оптимальный состав ресурсов и схема балансировки нагрузки) не должны зависеть от начальных параметров ресурса и определяются характером потребительских запросов и типами ресурсов. На этом уровне выполняется самоконфигурирование абстрактного ресурса, свойства которого необходимо далее аппроксимировать параметрами реального ресурса.
Аппроксимация свойств абстрактного ресурса параметрами реального может быть выполнена с помощью системы нечеткого вывода.
СУДИП самопрофилирования могут быть построены на основе агент-ного подхода, причем целесообразно использовать систему интеллектуальных агентов, поскольку требуется сформировать иерархическую систему обработки большого объема сложноструктурированной информации, определяющей нормативную базу IT, а также знания о формировании стандартизованных профилей. Это влечет формирование иерархии, на каждом уровне которой сформированные группы агентов решающие локальные задачи, результаты решения передаются агентам других уровней. Агенты обладают определенным уровнем доступа к информационному ресурсу и на его основе строят частичное представление профиля. Обладают адаптивностью к изменениям информационного ресурса.
Моделирование нагрузки на сервер трансляции GUI в потоковом видео
Все процессы, согласно спецификации IDEF0 имеют несколько точек входа для информационных потоков: вход, выход, контроль и механизм. Для автоматизированных процессов значение имеют только потоки типа вход и выход, поскольку они выполняются в контексте более общих бизнес-процессов, для которых известны все потоки. Эти точки описываются концептами InputInterface, OutputInterface, Control, Mechanism.
Для связи интерфейсов бизнес-процессов с их профилем вводится атомарная роль hasInterfaceProfile. Особенности внутреннего устройства бизнес-процессов выходят за рамки каркаса и могут быть описаны дополнительными средствами, либо текущая онтология может быть дополнена простыми и сложными концептами и ролями, формализующими одну из существующих нотаций, предназначенных для этих целей [2].
Следующий уровень онтологии охватывает множество информационных систем с их интерфейсами, причем любая ИС рассматривается с позиций сервисно-ориентированного подхода. Это означает, что для формализации ИС, она должна быть представлена совокупностью отдельных сервисов, каждый из которых обладает своими интерфейсами, позволяющими принять/передать информационные потоки, обладающие структурой и форматом, ре-гламентируюмыми соответствующими профилями.
Кроме сервисов прикладного уровня AppService ИС включает системные сервисы System Service, используемые для поддержки многочисленных интерфейсов, посредством которых она взаимодействует с программно-аппаратными платформами, системами поддержки человеко-машинного интерфейса, системами управления базами данных, графическими системами, другими прикладными системами. Для каждого типа интерфейсов введены соответствующие концепты, которые сопоставлены абстрактному концепту Interface.
Итак, предложенный каркас определяет базовые концепты и роли, используемые при описании: автоматизируемых прикладных областей с множеством бизнес-процессов, часть из которых может быть обеспечена поддержкой информационными системами, для бизнес-процессов предусматривается наличие некоторой системы интерфейсов, автономных информационных систем, встраиваемых программных и аппаратных компонент, представленных в сервис-ориентированном формате, обладающих определенными интерфейсами, позволяющими обмениваться информационными потоками различных типов в различных направлениях, стандартизированных профилей, представленных совокупностью профилей отдельных интерфейсов с описанием структуры пропускаемых информационных потоков в различных направлениях, нормативной базы, включающей спецификации и стандарты, определяющие системы классификаций остальной нормативной документации.
Благодаря расширяемой архитектуре онтологии, каркас может дополняться новыми атомарными концептами и ролями, что позволит в перспективе развивать и адаптировать его для решения еще не поставленных задач.
При построении сложных концептов необходимо и достаточно применить атрибутивную логику AL с расширениями S,R,O,I,Q, для которой существуют машины вывода Fact++, Pellet. В 90% случаях можно обойтись более «легковесным» расширением SHOIN, на котором построен стандарт OWL-DL.
Очевидно, что активными сущностями являются агенты, основанные на знаниях [99]. Агенты этого типа принимают на входе результаты акта восприятия percept и возвращают действие action. Агенты поддерживают базу знаний, KB, которая может первоначально содержать некоторые фоновые знания. После каждого вызова программа агента выполняет три этапа:
Передает в базу знаний с помощью операции Ask запрос о том, какое действие следует предпринять. В процессе поиска ответа на этот запрос могут быть проведены исчерпывающие рассуждения в отношении текущего состояния мира, результатов возможных последовательностей действий и т.д.
Агент регистрирует свой выбор с помощью операции Tell и выполняет действие. Вторая операция Tell необходима для передачи в базу знаний информации о том, что гипотетическое действие action действительно было выполнено.
