Содержание к диссертации
Введение
1 Особенности проектирования образовательного портала вуза 12
1.1 Анализ организационной и образовательной системы университета как корпорации 12
1.1.1 Роль университетской корпорации в процессе информатизации образования 14
1.2 Научно - методические основы создания и использования образовательных порталов 15
1.2.1 Аналитический обзор способов построения порталов. Основные понятия и характеристики порталов 16
1.2.2 Классификация и типы порталов 19
1.2.3 Концептуальные основы построения образовательного портала университета 21
1.3 Образовательный портал университета как механизм управления учебной деятельностью вуза и инструмент реализации образовательных технологий 24
1.3.1 Анализ систем комплексной информационной поддержки бизнес-процессов управления вузом 26
1.4 Исследование моделей управления доступом к информационным ресурсам образовательного портала 28
1.5 Постановка задачи проектирования образовательного портала для управления учебным процессом вуза 32
1.6 Выводы 35
2 Разработка методов и моделей проектирования образовательного портала для управления учебным процессом вуза 37
2.1 Общая модель проектирования образовательного портала 37
2.2 Разработка функциональной модели образовательного портала вуза 42
2.3 Разработка информационной модели предметной области управления учебным процессом вуза 57
2.4 Разработка моделей и алгоритмов формирования ролевых кластеров для проектирования архитектуры системы безопасности портала 61
2.4.1 Модель ролевого разграничения доступа к ресурсам образовательного портала вуза 62
2.4.2 Иерархический агломеративный алгоритм формирования ролевых кластеров 64
2.4.3 Использование программного обеспечения кластерного анализа 68
2.5 Выводы 70
3 Разработка методов и моделей оценки производительности образовательного портала вуза 72
3.1 Метод описания рабочей нагрузки образовательного портала 72
3.2 Аналитический обзор моделей производительности Web-систем и их основные характеристики 78
3.2.1 Параметры модели функционирования клиентской части с использованием кэширующего прокси-сервера для анализа производительности 77
3.3 Модель производительности образовательного портала вуза 84
3.4 Экспериментальные исследования производительности образовательного портала 88
3.5 Выводы 93
4 Структура построения и средства проектирования образовательного портала университета 94
4.1 Разработка архитектуры и программного обеспечения образовательного портала 94
4.1.1 Анализ требований к разработке портала 95
4.1.2 Функциональное обеспечение 97
4.1.3 Технологическое обеспечение 100
4.1.4 Техническое обеспечение 106
4.2 Архитектурная модель образовательного портала вуза 108
4.3 Архитектура системы безопасности образовательного портала 112
4.4 Апробация методов, моделей и средств проектирования образовательного портала вуза и программного комплекса при реализации образовательных и научных проектов 121
4.5 Выводы 125
Заключение 127
Список использованных источников 129
Приложение А Функциональная модель образовательного портала вуза 142
Приложение Б Информационная модель предметной области управления учебным процессом вуза 192
Приложение В Формирование ролевых кластеров для проектирования системы безопасности образовательного портала 201
Приложение Г Результаты экспериментального исследования производительности образовательного портала вуза 215
Приложение Д Функциональное и информационное обеспечение портала 224
Приложение Е Образовательный портал ВКГТУ 264
Приложение Ж Образовательные и научные проекты, реализуемые на базе Образовательного портала ВКГТУ 278
Приложение И Акты о внедрении 283
- Исследование моделей управления доступом к информационным ресурсам образовательного портала
- Метод описания рабочей нагрузки образовательного портала
- Экспериментальные исследования производительности образовательного портала
- Архитектурная модель образовательного портала вуза
Исследование моделей управления доступом к информационным ресурсам образовательного портала
Характерной особенностью современных ИС является необходимость сочетания содержательного информационного наполнения с передовыми технологическими разработками. Это обусловлено тем, что наряду с новыми данными и документами большое значение может иметь наличие особых методов обработки информации, доступа к хранилищу документов, структурных и семантических связей с остальными компонентами ИС.
Спецификой КИС вуза и проектируемого на ее базе ОП является большое количество людей, непосредственно вовлеченных в подготовку содержания (авторы, пользователи системы), и не являющихся сотрудниками владельца системы (факультет, управление), которые также принимают участие в подготовке материалов, например редакторская служба. Более того, пользователями системы могут быть другие информационные системы, с которыми осуществляется обмен информацией [55, 67].
Увеличение числа пользователей и информационных ресурсов приводит к появлению узких мест, связанных с администрированием образовательного портала. Кроме того, нужно стандартизовать способ идентификации всех пользователей и ресурсов в портале. Получивший в последнее время распространение ролевой подход к разграничению доступа направлен на решение проблемы контроля отношений «пользователи - ресурсы» в сетевой информационной среде [72-74].
Вопросы разграничения доступа традиционно относятся к области «защиты информации» и они достаточно проработаны в теоретическом и практическом плане [82-84]. Методы и средства контроля отношений «пользователь - объект» в соответствии с той или иной политикой безопасности были исследованы в многочисленных работах, посвященных моделям безопасности [38-44].
В 2001 г. Национальный институт стандартов и технологий США предложил проект стандарта ролевого управления доступом (Role-Based Access Control, RBAC) [73]. Функционирование системы RBAC иллюстрирует следующая схема, представленная на рисунке 1.3.
Ролевое управление доступом оперирует следующими основными понятиями:
- пользователь (человек, интеллектуальный автономный агент и т. п.);
- роль - это набор прав (правил), определяющих (регламентирующих), какие привилегии и над какими объектами будет иметь пользователь, которому присваивается данная роль;
- объект (физический или логический объект - сущность, доступ к которой разграничивается);
- операция (зависит от типа объекта, архитектурных и программно-аппаратных особенностей реализации);
- привилегия - это минимально возможное атомарное действие пользователя, которое требует того или иного разграничения доступа к этому действию;
- право (правила) доступа - составная часть роли (разрешение выполнять определенные операции над определенными объектами);
- сессия работы пользователя - подмножество активированных в течение некоторого интервала времени ролей пользователя.
В общем виде доступ к ресурсам можно представить в виде матрицы, задающей соотношение субъектов и объектов. К субъектам относятся авторизованные пользователи системы, причем один физический пользователь может соответствовать нескольким субъектам в контексте разграничения доступа. Объектами являются всевозможные ресурсы системы: документы, базы данных, рубрикаторы, файлы, внешние устройства и т.д. К объектам могут относиться и сложные структуры, описывающие пользователей системы, их группы, организации и т.п.
В матрице доступа каждому субъекту соответствует строка, а объекту -столбец. На их пересечении указываются права на действия (атрибуты доступа), которые субъект имеет право производить над объектом. Для каждого типа объектов набор допустимых действий свой, например, для документов -чтение, запись, модификация, создание, уничтожение, речь идет о подмножестве полного набора действий, права на выполнение которые с данным объектом имеет данный субъект.
Однако прямой путь реализации полной матрицы доступа в реальных системах неприемлем: в этих системах функционируют сотни и тысячи субъектов, выполняя различные действия над десятками и сотнями тысяч объектов. Полное число элементов типичной матрицы доступа будет составлять миллиарды, что совершенно неприемлемо как с точки зрения производительности, так и с точки зрения поддержания ее целостности и актуальности.
Одним из путей решения указанной проблемы является реализация элементов матрицы доступа по мере надобности на основе атрибутов, приписываемых объектам и субъектам по правилам, определяемым так называемыми «политиками доступа».
Автор [76] вводит понятие контекстного доступа, который подразумевает действия по доступу к КИС, не выходящие за рамки потребностей реальных бизнес-процессов. Суть предлагаемого подхода - использование понятие «семантические уровни взаимодействия» между корпоративными рабочими процессами {Р} и информационными ресурсами - объектами {О} корпоративной электронной информационной среды.
Выделяется шесть семантических направлений (уровней) обращения (S, С, Е, М, Т, D) к объектам информационной среды со стороны рабочих корпоративных процессов. Это соответственно:
S {search) - поиск/получение информационного ресурса;
Cicreate) - загрузка информационного ресурса в интегрированную информационную среду;
E (edit) - редактирование метаописаний информационных ресурсов;
М (management) - управление информационным ресурсом - его назначением и вариантами использования;
Т (transport) - транспортировка (помещение или перемещение ресурса в различные рабочие области взаимодействия);
D (delete) - удаление ресурса из информационной среды.
С семантическими уровнями ассоциируется информация о потребностях в ходе рабочего процесса в обращении к ресурсу информационной среды. Объединение этих уровней - множество А = SUCUEKJM JTUD представляет собой пространство отношений доступа, или полное множество отношений доступа к объектам КИС, которое потенциально может устанавливаться в рамках любого образовательного рабочего процесса. В рамках существования конкретного рабочего процесса р устанавливается некоторое конкретное подмножество отношений АраА. Непосредственную реализацию этих отношений осуществляют субъекты. Обозначим через X вектор параметров установления такого рода отношений (это могут быть обозначения групп субъектов, осуществляющих такие отношения, принадлежность их к структурным подразделениям и т. д.). Тогда Ap(X)czA - множество отношений доступа процесса р к объектам КЭИС в условиях вектора параметров X.
Объединение всех множеств АР(Х) по всем возможным X образует множество Ap(X) = UAp(X)aA.
Отдельно взятые семантические уровни равнозначны, их наборы могут использоваться для идентификации характера связи между рабочими процессами и объектами КИС. Регламентирование контекстного доступа может осуществляться на основе определения для каждого рабочего процесса р а Р отношений с каждым объектом КИС в виде подмножеств из полного набора семантических уровней взаимодействия. В результате получаем тройки (ph О,-, Ujj), где І/у - набор семантических уровней, отражающий характер связи между Pi и Of.
Для получения таких троек необходим предварительный этап описания и анализа реальных рабочих процессов с целью фиксации фактов осуществления контекстного доступа к объектам КИС. При этом для сложных корпоративных структур характерно наличие как больших объемов априорных данных, так и значительная доля эвристической информации. Поэтому существенную роль в данном анализе играет эксперт, хорошо представляющий схемы и условия осуществления рабочих процессов в конкретной корпоративной структуре, или же должна существовать функциональная модель бизнес-процессов, позволяющая идентифицировать объекты и соответствующие управляющие воздействия.
Метод описания рабочей нагрузки образовательного портала
Производительность распределенной системы с множеством клиентов, серверов и сетей существенно зависит от рабочей нагрузки [125-127]. Следовательно, первым шагом при оценке производительности должен быть анализ и описание нагрузки. Под рабочей нагрузкой системы понимают набор всех входных сигналов, получаемых этой системой от своего окружения за заданный период времени.
Процесс описания рабочей нагрузки образовательного портала представлен на рисунке 3.1. Каждый компонент рабочей нагрузки разбивается на базовые компоненты. Базовый компонент - это единица работы, поступающая в систему от внешнего источника. К основным типам базовых компонентов нагрузки относятся: задание, транзакция, интерактивная команда, процесс, HTTP-запрос.
Базовые компоненты характеризуются по интенсивности рабочей нагрузки и по параметрам запроса на обслуживание для каждого ресурса. Параметры для базовых компонентов в большинстве случаев выводятся из других параметров, которые измеряются непосредственным образом. Получение или оценка величин этих параметров должна быть выполнена предпочтительно через измерения с использованием мониторов производительности и систем учета. Измерения должны выполняться во время пиковых периодов рабочей нагрузки и в течение соответствующих временных интервалов наблюдения.
Целью исследования, проводимого в рамках данной работы, является разработка метода описания нагрузки ОП для построения модели производительности системы, которая предусматривает описание процесса анализа нагрузки и идентификацию ее базовых компонентов и свойств, влияющих на производительность системы, а также позволяет найти параметры, обеспечивающие управление моделями производительности.
Метод описания нагрузки ОП представлен в виде схемы на рисунке 3.2.
1. Цель исследования:
- подсистемы для анализа
- контрольные точки для измерений
2. Идентификация базовых компонентов
3. Выбор параметров, характеризующих нагрузку:
- интенсивность нагрузки
- потребность в обслуживании базовых компонентов
4. Мониторинг системы. Сбор данных
5. Разбиение нагрузки на классы (кластеры)
6. Расчет параметров для каяедого класса нагрузки
7. Анализ полученных результатов.
Оценка достоверности
Рассмотрим поэтапно данную схему.
1 этап. Формулирование цели исследования. Так как общая нагрузка для распределенного приложения - это комбинация различных нагрузок, видимых различными компонентами системы, поэтому перед тем, как начать анализировать и разбираться в нагрузке, необходимо определить подсистемы, подлежащие анализу, и контрольные точки, в которых будут проводиться измерения.
2 этап. Идентификация базовых компонентов. На этом шаге определяются базовые компоненты, из которых состоит нагрузка. Наиболее часто используемыми компонентами являются транзакции и запросы. Выбор типа компонентов зависит как от природы рассматриваемой системы, так и от целей описания.
3 этап. Выбор параметров, характеризующих нагрузку, т.е. необходимо выбрать параметры, характеризующие каждый тип базового компонента. Параметры делим на две группы: первые описывают интенсивность нагрузки, а вторые - потребности в обслуживании для базовых компонентов.
Каждый базовый компонент представляется информацией двух видов:
- интенсивность нагрузки (например, входная интенсивность запросов, число клиентов и время обдумывания пользователем, количество одновременно выполняемых процессов или потоков);
- потребности в обслуживании, задаваемые с помощью -кортежа (Д/, Di2, ...,DiK), где К - количество рассматриваемых ресурсов, Д7 - потребность в обслуживании базового компонента і на ресурсеу.
4 этап. Мониторинг системы. Сбор данных. На этом шаге параметрам для каждого компонента модели нагрузки присваиваются числовые значения. В результате каждому компоненту нагрузки ставится в соответствие свой кортеж, т.е. набор взаимосвязанных значений.
Сбор данных включает:
- определение временных окон (time windows), в границах которых выполняются измерения. Временное окно - это интервал времени, на протяжении которого наблюдается система, нагрузка и показатели производительности;
- отслеживание и измерение работы системы на протяжении выбранных временных окон. Для этого используются средства учета, входящие в состав операционных систем, и программы-мониторы;
- на основе собранных данных каждому характеризующему параметру каждого компонента нагрузки присваивается числовое значение.
5 этап. Разбиение нагрузки. Реальные нагрузки можно рассматривать как набор неоднородных компонентов. Разбиение же нагрузки на классы, в каждом из которых компоненты однородны, позволяет достичь сразу двух целей: улучшить представительность описания и увеличить возможности модели, связанные с прогнозом. Последнее связано с тем, что большинство методов прогнозирования основано на использовании основных индикаторов параметров модели, тесно связанных с классами нагрузки.
Метод разбиения нагрузки предусматривает разделение нагрузки на ряд классов таким образом, чтобы каждый класс состоял из однородных (схожих по какому-либо признаку) элементов. То есть, необходимо выбрать определенный атрибут за основу сравнения подобия элементов. Рассмотрим описания атрибутов, используемых для разбиения нагрузки на классы со схожими компонентами:
а) По использованию ресурсов. Потребление ресурсов на один компонент можно использовать для разбиения нагрузки на классы или кластеры. Например, классы транзакций в интерактивном окружении. В качестве критических элементов системы можно рассматривать процессор и ресурс ввода-вывода. Атрибутами, по которым проводится разбиение нагрузки, будут максимальное время обслуживания транзакции ЦП и максимальное время ввода-вывода транзакции.
б) По приложениям. Компоненты нагрузки можно сгруппировать в классы по приложениям, к которым они принадлежат. Например, в предметной области «Учебная деятельность» примерами таких классов могут быть «текущая успеваемость», «контингент студентов», «расписание», «учебные планы» и др. Для образовательного портала университета - это разбиение на классы по типу программного приложения в сети Internet или по типу трафика, поступающего через Internet-соединение на Web-сайт университета. Например, HTTP, FTP, SMTP, РОРЗ, Р2Р, потоковая передача (мультимедиа потоки).
в) По типу объектов. Нагрузку можно разбить на классы по типу объектов, которые обрабатывает приложение. В WWW нагрузку можно разбить по типу документов, доступных на сервере:
- HTML-страницы (например, html или htm);
- изображения (например, gif или jpeg);
- звук (например, аи, трЗ ИЛИ wav);
- видео (например, mpeg, avi или mov);
- динамические (например, cgi или perl);
- форматированные (например, ps, pdf или doc);
- другие.
Экспериментальные исследования производительности образовательного портала
Web-сервер Образовательного портала ВКГТУ подключен по локальной сети, которая через маршрутизатор, со временем задержки 50 мкс/пакет, подключена к Internet. Обмен данными с Internet осуществляется через соединение со скоростью передачи данных 256 Кбит/с. В любой момент времени в Internet активно работают 20% пользователей, при этом каждый пользователь в состоянии обдумывания формирует запросы к внешним Web-серверам со средней частотой 0,3 запроса/с. Средний период кругового обращения для большинства посещаемых клиентами страниц по данным измерений составляет 100 мс. Эффективная скорость передачи данных в Internet от удаленных серверов в среднем равна 20 Кб/с. Средний размер отправляемого браузером HTTP-запроса составляет 290 байт.
В качестве базовой модели для исследования будем использовать модель функционирования клиентской части с использованием кэширующего прокси-сервера. Запросы от клиентов сначала попадают на прокси-сервер, на котором хранятся копии наиболее часто запрашиваемых документов. Если запрашиваемый документ присутствует в кэш-памяти сервера, происходит удачное обращение в кэш. Доля запросов, которые обслуживаются с кэшпамяти прокси-сервера описывается параметром Рш. Обычные значения для этого параметра лежат в пределах от 0.2 до 0.5.
Экспериментальные исследования проводились по данным журнала функционирования за период 01.08.2005-17.12.2005 с использованием вышеназванной модели. Результаты показали, что наиболее «узким местом» является соединение с Internet. Данный ресурс использовался почти на 97%, что ограничивало производительность системы в целом. В этой связи были проведены мероприятия по повышению производительности образовательного портала и по реструктуризации информационно-телекоммуникационной инфраструктуры университета, которые положительно повлияли на все основные параметры производительности, что подтверждают исследования, проведенные в аналогичный срок за период 01.01.2006-17.05.2006 по данным журнала функционирования портала. Расчеты и сравнения приведены ниже.
Web-сервер Образовательного портала ВКГТУ предоставляет HTML документы по запросам пользователей. Ввиду большого разброса размеров документов, средние значения для всей совокупности запросов практического смысла иметь не будут. Поэтому разделение запросов на классы в соответствии с размерами документов позволит получить более точные результаты и добиться большей достоверности вычисленных параметров производительности.
По журналу доступа к Web-серверу за 01.08.2005-17.12.2005, а также за период 01.01.2006-17.05.2006, были выделены классы схожих компонентов по таким параметрам, как размер документов и их популярность.
Начальная выборка определена с помощью отчетов анализатора Web Trends Log Analyzer. Поскольку существует различие диапазона изменения значений размеров документов и частоты запросов, требуется преобразование шкалы.
В соответствии с предложенным методом описания рабочей нагрузки необходимо получить три класса нагрузки по размерам документов, которые соответствуют классам «маленькие документы», «средние» и «большие документы». Для этого используем алгоритм нахождения класса нагрузки по использованию ресурсов Web-системы.
Конечный результат процесса кластеризации приведен в таблице 3.2 (период 01.08.2005-17.12.2005) и в таблице 3.3 (период 01.01.2006-17.05.2006).
Таким образом, выделено три класса нагрузки (точнее, три категории документов, запрашиваемых клиентами), оказываемых на Web-сервер, с частотами запросов документов (таблицы 3.4, 3.5).
Скорость, с которой браузер запрашивает новые документы в то время, когда пользователь находится в режиме обдумывания, является обратной величиной по отношению ко времени обдумывания.
Исходные данные для анализа, промежуточные расчеты, результаты экспериментальных исследований, выполненные с использованием модели производительности, приведены в приложении Г.
Следующим шагом необходимо выполнить оценку входных параметров для модели производительности.
На рисунках 3.6 и 3.7 отображены результаты вычислений параметров производительности и времени отклика от доли результативных запросов. На рисунке 3.8 приведен график зависимости показателей производительности образовательного портала вуза при доле результативного обращения в кэш 20%. На рисунках 3.9 - 3.12 показана зависимость потребностей в обслуживании основных показателей производительности от доли результативных запросов. Графики отображают сравнение параметров за рассматриваемые два периода. Коэффициенты использования для каждой очереди для каждого набора времен обработки запросов приведены в таблице 3.8 и в таблице 3.9.
Проанализировав экспериментальные данные за периоды 01.08.2005-17.12.2005 и 01.01.2006-17.05.2006, полученные с использованием модели производительности и приведенные соответственно в таблицах 3.8 и 3.9, можно сделать вывод о том, что наиболее узким местом при функционировании образовательного портала вуза, является доступ в Internet, коэффициент использования лежит в диапазоне 62%-97% (за 01.08.2005-17.12.2005) и в диапазоне 20%-33% (за 01.01.2006-17.05.2006).
По полученным данным видно, что проведенные мероприятия по повышению производительности Образовательного портала ВКГТУ положительно повлияли на все основные параметры. В среднем производительность увеличилась на 0,0206 запросов/с; время отклика уменьшилось на 3,4 с; значения коэффициентов использования уменьшилось, т.е. уменьшилась загруженность ресурсов, что хорошо отражается на производительности портала в целом.
Таким образом, используя предложенную модель производительности образовательного портала вуза можно определить, количественно оценить и проанализировать важные показатели производительности Web-системы: время отклика; пропускную способность канала, а главное, предложенная модель позволяет выявить «узкие места» сети, оказывающие критическое влияние на производительность с точки зрения конечного пользователя.
Архитектурная модель образовательного портала вуза
Разработанная в данной работе архитектурная модель ОП вуза построена с использованием технологии клиент-сервер и представлена на рисунке 4.10. Для хранения данных используется система управления базами данных Microsoft SQL Server 2000. Доступ к информации осуществляется с помощью Web-сайта - Образовательный портал ВКГТУ (http://www.do.ektu.kz) под управлением Web-сервера Internet Information Server 5.0 на базе операционной системы Windows 2000 Server.
Для реализации функций контроля за корректностью данных, проверки иерархических соотношений внутри документов и установления единого стандарта на их структуру выбран универсальный язык разметки XML.
Использование архитектуры тонкого клиента, при котором все компоненты размещены на сервере, позволяет минимизировать трафик, как со стороны клиента, так и со стороны сервера.
Выгодным является и то, что клиенту нет необходимости устанавливать на компьютер специализированное программное обеспечение, база данных и база знаний хранится на сервере и не передается на машину клиента. При этом логический вывод проводится в отдельном потоке, существующем на протяжении всей сессии, а клиентские запросы обрабатываются отдельными потоками, синхронизированными с работой ядра интеллектуальной системы.
Данная схема позволяет разделить командные функции управления и функции обеспечения и формирования выводов. Благодаря гибкости предложенной схемы можно вносить изменения в одну компоненту без коррекции или с минимальной коррекцией другой. Кроме того, упрощается синтез системы управления учебным процессом, так как каждый блок можно проектировать относительно независимо, соблюдая лишь спецификации интерфейса между блоками.
Преимущество решения состоит в том, что на одной платформе, в одной среде решается комплекс задач, связанных с процессом обучения:
а) доступ к учебно-методическим модулям дисциплин учебного плана соответствующей специальности (электронные учебники, курсы лекций, учебные пособия, методические указания, рабочие программы);
б) организация в рамках системы интерактивного взаимодействия между участниками учебного процесса (электронная доска объявлений, форум, теле видео-конференции, электронная почта);
в) реализация удаленного разнотипного контроля знаний обучаемых (вопросы различия, вопросы-соотношения; вопросы подстановки). Реализованы модели и методы, разработанные в работах [149-153];
г) организация сбора разнородной статистики по учебному процессу с использованием технологии OLAP (Online Analyzing Processing) для многомерного анализа данных. Архитектура системы анализа данных ОП представлена на рисунке 4.11;
д) доступ к информации связанной с учебным процессом (нормативно справочная информация, учебные планы, расписания занятий).
Использование web-интерфейса для доступа к образовательному порталу университета дает много преимуществ в виде универсальности, возможности удаленной работы, интерактивности. На рисунке 4.12 представлена логическая структура web-сайта Образовательного портала.
Созданный интегрированный информационный комплекс в виде программного обеспечения SPortal обеспечивает в настоящее время информационную поддержку и автоматизацию основных функций по оперативному управлению учебным процессом, а именно: отслеживание выполнения студентами учебной программы, мониторинг успеваемости, формирование учебных планов в соответствии с государственными стандартами, расчет учебной нагрузки, формирование необходимых текущих и отчетных документов, обработку оперативных и аналитических информационных запросов, а также составление расписания и анализ занятости аудиторного фонда.
Проектирование интерфейса пользователя приложения осуществлено в соответствии со стандартом SAA (System Application Architecture), разработанным фирмой IBM. В данной подсистеме реализованы требования подсистемы CUA (Common User Access), которая определяет компоненты пользовательского интерфейса.
Интеграция специализированных прикладных подсистем в единый комплекс позволяет выстроить взаимосвязанные бизнес-процессы управления учебным процессом - от составления учебных планов и расчета нагрузки, учета контингента и ведения личных дел студентов, через организацию и информационное обеспечение сессии и других видов отчетности студентов, к оперативному контролю их успеваемости, аналитической обработке и интерпретации данных об освоении студентами учебных программ, интегрированным показателям, характеризующим качество реализации учебного процесса по конкретным образовательным программам.
Реализованный информационно-программный комплекс построен на основе современной трехуровневой клиент-серверной архитектуры. Базы данных функционируют под управлением SQL-сервера и размещены на высокопроизводительном серверном оборудовании.
Реализующие конкретные подзадачи программные приложения размещены на сервере приложений. Пользовательские программные компоненты реализованы в форме «тонких клиентов», устанавливаемых и автоматически обновляемых централизованно по интранет сети, и «ультратонких клиентов» в виде web-приложений.
Структурная схема взаимодействия технологий в процессе формирования служб пользователя и функционирования информационной системы «Dales of Knowledge s» представлена на рисунке 4.13.
Практика освоения и использования системы в ВКГТУ показала, что принятая архитектура построения системы обладает целым рядом положительных сторон, приобретающих особое значение в существующих, характерных для университета условиях реализации, сопровождения и использования программного комплекса такого уровня сложности.
Самыми важными являются следующие:
- независимость и достаточно узкая функциональная специализация прикладных компонент упрощают их разработку и сокращают сроки ввода в эксплуатацию;
- существенно упрощаются возможности развития системы. Наращивание ее функциональности осуществляется путем включения в состав системы новых прикладных модулей или замены устаревших без нарушения функционирования других подсистем;
- кардинальным образом облегчилось внедрение системы, снизилась трудоемкость ее сопровождения. Например, рабочие места работников учебных подразделений (методистов, деканов факультетов и их заместителей) в созданной системе реализованы в виде web-приложений, в принципе не требующих каких-либо процедур по их установке (и переустановке в случае внесения в них обновлений) на компьютерах пользователей, размещенных в разных корпусах университета порой на значительном удалении друг от друга;
- отсутствие у приложений избыточных, не нужных конкретному пользователю (например, методисту института) функций существенно упростило их освоение конечными пользователями, что также является немаловажным фактором, принимая во внимание реальные проблемы, связанные с недостаточным уровнем квалификации пользователей в подразделениях в области компьютерных технологий, их способности к освоению управления сложными многофункциональными системами.
