[1]Настоящее изобретение относится к вычислительным комплексам и компьютерным сетям с устройствами для обработки данных с воздействием на порядок расположения данных и на их содержание.
[2]Областью применения являются автоматизированные системы управления деятельностью организационных систем.
[3]В известных технических решениях - способе поддержки деятельности организационной системы (ОС) [1] RU 2532723 C2, центре управления ОС [2] RU 127493 U1, системе ситуационно-аналитических центров ОС [3] RU 2533090 C2 и комплексе управления робототехническими объектами [4] RU 140887 U1 технические результаты направлены на предотвращение и устранение проблем в объектах поддержки деятельности ОС.При этом способ [1] содержит этапы, на которых производят оценку показателей объектов поддержки деятельности, с учетом их влияния на виды деятельности ОС, определяют сценарии решений и управляют ресурсами объектов поддержки. Центр управления ОС [2] и система [3] содержат средства сбора, хранения, обработки, предоставления и распространения данных, которые на основании данных контроля и установленной логики обработки данных обеспечивают выполнение способа [1] применительно к области соответственно централизованного и децентрализованного управления деятельностью ОС. Комплекс управления [4] обеспечивает работу Центра управления ОС [2] при оснащении организационной системы робототехническими объектами. Технические решения [1-4] применимы для использования в автоматизированных системах управления деятельностью различных ОС.
[4]Известное техническое решение - центр мониторинга устойчивости информационных систем (ИС) [5] RU 130109 U1, содержит маршрутизатор, комплекс сбора информации, комплекс определения устойчивости ИС и комплекс отображения информации. Техническим результатом является расширение функциональных возможностей за счет возможности формирования, сохранения, отображения и передачи данных об устойчивости ИС субъектам управления. Однако данное решение не позволяет определять компоненты ИС, являющиеся проблемными.
[5]Наиболее близким аналогом предлагаемого технического решения является центр поддержки устойчивости информационных систем (ЦПУ ИС) [6] RU132227U1. Данное решение отличается по сравнению с решением [5] дополнительно введенным комплексом системных исследований и связями. На основании анализа статистических данных о состоянии компонентов ИС и их моделей автоматически формируются, сохраняются и распространяются данные о проблемах в компонентах ИС - неисправностях технических средств, ошибок в программах и в действиях пользователей ИС.
[6]Однако известные технические решения [1-6] не обеспечивают возможность автоматического определения объектов инноваций в ИС - тех компонентов ИС, производительные ресурсы которых в изменившихся условиях внешней среды не удовлетворяют требованиям пользователей ИС - субъектов деятельности ОС, в отношении времени обработки данных по их запросам. Выполнение указанных выше требований особенно актуально в условиях цифровой экономики [7] в связи с резким ростом объемов данных.
[7]С целью определения архитектуры построения и алгоритма функционирования технического решения по определению объектов инноваций в среде компонентов ИС проведен анализ известных результатов исследований, относящихся к:
[8]- влиянию состояния компонентов ИС на эффективность производственной деятельности [8];
[9]- технологии контроля качества обслуживания пользователей ИС [9], включающей операции динамического анализа результатов сравнения фактических показателей мощности с целевыми показателями;
[10]- моделям представления и функционирования ИС поддержки деятельности ОС [10], с помощью которых определяются условия стабильного функционирования ИС в зависимости от заданных показателей своевременности предоставления информации;
[11]- модели представления требований к производительным ресурсам ИС [11], используемой при определении средств автоматизации деятельности ОС;
[12]- методам, моделям и техническим решениям по адаптивному управлению ИС [12], обеспечивающим поддержание показателей в заданных диапазонах за счет изменения состава ресурсов компонентов ИС в зависимости от их загрузки;
[13]- модели выбора направления автоматизации деятельности предприятия [13], предоставляющей возможность выбора способа автоматизации видов деятельности в условиях ограниченных возможностей по инвестициям;
[14]- методическому подходу к реализации сложных инфокоммуникационных проектов [14], позволяющему предотвратить для предприятий-разработчиков ИС риски упущенной прибыли и непредвиденных расходов, а для предприятий-заказчиков риски обесценивания капиталовложений из-за изменения запланированных сроков ввода ИС в эксплуатацию;
[15]- методическим подходам к решению задач минимизации людских ресурсов ОС [15-17] на основании реорганизации структуры эксплуатационных служб и очереди требований на обслуживание в зависимости от загрузки;
[16]- инновационным решениям - способам, системам и устройствам в области информационных и телекоммуникационных технологий [18], использование в которых знаний о потоках данных и о внешней среде обеспечивает сокращение времени на передачу информации;
[17]- инновационным решениям - способам, системам и центрам управления деятельностью ОС [19], использование в которых знаний о соотношениях фактических и заданных показателей компонентов ИС и видов деятельности ОС обеспечивает предотвращение или сокращение времени ликвидации проблем;
[18]- инновационным решениям - способам, комплексу и устройствам в области управления робототехническими объектами [20], использование в которых априорно сформированных знаний о сценариях управленческих решений и соответствующих им командах исполнения обеспечивает существенное повышение устойчивости процессов управления;
[19]- инновационным решениям - способам, системе и устройствам в области интегрированных систем управления [21], использование в которых знаний о соотношении команд управления и их функций, о компонентах ИС и их функциях обеспечивает технологическую совместимость разнородных по системам адресации и кодам программ систем управления.
[20]В результате проведенного анализа выявлены нелинейные зависимости между производительными ресурсами (производительностью) компонентов ИС и временем обработки в них данных по запросам пользователей с учетом минимально-допустимой вероятности (частоты) непревышения этого времени. В работе [22, рис. 3] приведены диаграммы, отражающие тенденцию к сокращению времени на принятие и исполнение решений. Очевидно, что следствием данной тенденции являются повышенные требования ко времени обработки данных в компонентах ИС поддержки деятельности ОС.
[21]В связи с фактором корреляционной нелинейности в условиях интенсивного развития цифровых услуг [7] следует ожидать сокращение циклов модернизации существующих ИС за счет наращивания производительных ресурсов их компонентов. Этот прогноз обусловлен ростом видов цифровых услуг и их потребителей - субъектов деятельности ОС - юридических и физических лиц, возрастанием нагрузки на различные компоненты ИС, предоставляющих свои производительные ресурсы для выполнения этих услуг. Как следствие, следует ожидать появления новых технических решений в области автоматизации действий по определению объектов инноваций в среде компонентов в существующих ИС. Применение таких решений позволит исключить модернизацию ИС в целом и, тем самым, существенно сократить время и затраты на внедрение инноваций.
[22]С учетом приведенной выше логики разработано настоящее техническое решение - определитель объектов инноваций в информационных системах.
[23]Технический результат заключается в расширении функциональных возможностей определения объектов инноваций, за счет возможности автоматического формирования, сохранения и передачи по назначению данных об объектах инноваций в среде компонентов существующих информационных систем, обусловленных влиянием процессов наращивания производительных ресурсов в условиях интенсивного развития цифровых услуг.
[24]При описании технического решения используются общеизвестные и следующие понятия:
[25]- прогнозируемые данные о максимально-допустимом времени обработки данных по запросам субъектов деятельности ОС в k-ом компоненте ИС, где k=1,2, …, K;
[26]- прогнозируемые данные о минимально-допустимой частоте (вероятности) непревышения прогнозируемого максимально-допустимого времени обработки данных по запросам субъектов деятельности ОС в k-oм компоненте ИС;
[27]- статистические данные о частоте непревышения прогнозируемого максимально-допустимого времени обработки данных по запросам субъектов деятельности ОС в k-ом компоненте ИС;
[28]Ниже приведено описание предлагаемого технического решения.
[29]Заявляемый определитель объектов инноваций в информационных системах выполнен с возможностью достижения технического результата и содержит модуль структурирования прогнозируемых данных, модуль структурирования статистических данных, модуль формирования данных об объектах инноваций, внутреннюю шину, информационные вход и выход, вход электропитания. При этом внутренние входы и выходы модулей структурирования прогнозируемых и статистических данных, модуля формирования данных соединены с соответствующими выходами и входами
[30]внутренней шины. Информационные вход и выход определителя соединены, с одной стороны, с соответствующими входом и выходом внутренней шины, а с другой стороны, соответственно с выходом и входом персонального компьютера аналитика информационных систем. Вход электропитания соединен с входами электропитания модулей определителя.
[31]Один из вариантов осуществления изобретения состоит в том, что модули структурирования прогнозируемых и статистических данных и модуль формирования данных об объектах инноваций обеспечивают прием и обработку прогнозируемых данных о максимально-допустимом времени обработки данных и о минимально-допустимой частоте его непревышения, статистических данных о частоте непревышения прогнозируемого максимально-допустимого времени обработки данных. Результатом выполнения этих действий является формирование, сохранение и передача по назначению данных о компонентах информационных систем, как об объектах инноваций, если относящиеся к ним статистические данные о частоте непревышения прогнозируемых данных о максимально-допустимом времени обработки данных меньше соответствующих прогнозируемых данных.
[32]Сущность технического решения поясняется чертежами.
[33]Фиг. 1 - Структурная схема Определителя объектов инноваций в информационных системах (ООИ ИС), где:
[34]1 - модуль структурирования прогнозируемых данных,
[35]2 - модуль структурирования статистических данных;
[36]3 - модуль формирования данных об объектах инноваций;
[38]5 - информационный вход;
[39]6 - информационный выход;
[40]7 - вход электропитания.
[41]Функционированию ООИ ИС предшествуют работы по определению:
[42]- прогнозируемых данных о максимально-допустимом времени обработки данных и прогнозируемых данных о минимально-допустимой частоте
[43]непревышения этого времени;
[44]- статистических данных о частоте непревышения прогнозируемых данных о максимально-допустимом времени обработки данных.
[45]Прогнозируемые данные о максимально-допустимом времени обработки данных и о минимально-допустимой частоте непревышения этого времени определяют в процессах контроля качества функционирования существующих ИС путем проведения сбора и анализа информации о перспективных технических решениях, относящихся к объектам - аналогам компонентов ИС, о показателях времени обработки в них данных и о частоте (вероятности) его непревышения. Источниками сбора информации являются известные базы знаний, приведенные, например, в [23]:
[46]1) Российское бюро патентов и торговых марок (http://www.fips.ru);
[47]2) Российское авторское общество (http.//www.rao.ru);
[48]3) Европейское бюро патентов, ЕРО (http://www.rupto.ru);
[49]4) Бюро патентов и торговых марок США (http://www.uspto.gov);
[50]5) Бюро патентов Великобритании (http://www.patent.gov.uk);
[51]6) Бюро интеллектуальной собственности Австралии (http://www.ipaustralia.gov.au);
[52]7) Бюро интеллектуальной собственности Канады (http://cipo.gc.ca);
[53]8) Патентное бюро Дании (http://www.dkpto.dk);
[54]9) Государственное бюро интеллектуальной собственности КНР (http://www.cpo.cn.net);
[55]10) Национальный институт промышленной собственности Франции (http://www.inpi.fr);
[56]11) Бюро патентов и торговых марок Германии (http://www. deutsches-patentamt.de);
[57]12) Правительственный отдел интеллектуальной собственности Гон-Конга (http://info.gov.hk);
[58]13) Бюро патентов и торговых марок Италии (http://www.european-patent-offlce.org/it);
[59]14) Патентное бюро Японии (http://www.jpo.go.jp);
[60]15) Бюро промышленной собственности Нидерландов (http://www.bie.nl);
[61]16) Бюро интеллектуальной собственности Новой Зеландии (http://www.iponz.govt.nz);
[62]17) Регистратура торговых марок и патентов Сингапура (http://www.ipos.gov.sg);
[63]18) Бюро патентов и торговых марок Испании (http://www.oepm.es);
[64]19) Бюро патентов Швеции (http://www.prv.se);
[65]20) Швейцарский федеральный институт интеллектуальной собственности (http://www.ige.ch);
[66]21) Всемирная организация интеллектуальной собственности, WIPO (http://www.wipo.int/).
[67]Прогнозируемые данные сохраняются и периодически обновляются в персональном компьютере (ПК) субъекта ОС, выполняющего роль Аналитика информационных систем ОС.
[68]Статистические данные о частоте непревышения времени обработки данных в компонентах ИС определяются с помощью датчиков контроля времени обработки данных с учетом времени ожидания начала обработки, установленных в компонентах ИС, и аппаратно-программных средств сбора и анализа данных, поступающих от датчиков.
[69]Примером инструмента определения таких статистических данных является Центр поддержки устойчивости информационных систем (ЦПУ ИС) [6]. ЦПУ ИС осуществляет сбор и анализ «данных о показателях вычислительных средств ..., телекоммуникационных средств, ..., хранилищ данных, ..., и других средств. Данные содержат следующую информацию о средстве:
[70]- Данные - индивидуальный идентификатор средства, при этом идентификатору соответствуют наименование средства, его вид - техническое средство или программное средство, принадлежность к производителю, марка, номер экземпляра, другие характеристики средства, обусловливающие его отличие от других средств.
[71]- Блоки данных - данные о показателях средства. Данные о показателях средства, в зависимости от типа источников информации - датчиков, могут быть простыми и составными, включающими в себя один или более блоков данных, характеризующих различные рабочие свойства средства. Например - надежность, ..., своевременность (время передачи или обработки средством информации, время задержки или число пакетов данных, ожидающих передачи или обработки в средстве)» [6, с. 9].
[72]Показатель частоты непревышения времени обработки данных в k-ош компоненте ИС (k=l, 2, ..., K) в ЦПУ ИС определяют по формуле [6, с.13]:
[73]
[75]Ui - данные о коэффициенте устойчивости тракта за период Ti, статистической отчетности, что тождественно статистическим данным о частоте непревышения времени обработки данных в k-ом компоненте ИС за период Ti, статистической отчетности;
[76]Т - длительность (месяц, квартал, год или др.) периода статистической отчетности, Ti=Т для i=1, 2, ...;
[77]ti*-Ti - данные о времени начала текущего периода Ti статистической отчетности, если эти данные имеют отрицательное значение (если время функционирования ИС с момента ввода в эксплуатацию, меньше T), то этим данным присваивается значение данных о моменте начала эксплуатации ИС;
[78]Ni[ti*- Ti; ti*] - число интервалов неустойчивости тракта, наблюдаемых за текущий период Ti и исчисляемый с помощью данных ti*-Ti (начало периода) и ti* (окончание периода), при этом под интервалами неустойчивости понимаются интервалы времени в которых превышается максимально-допустимое время обработки данных в k-ом компоненте ИС;
[79]ti-1** - данные о времени начала последнего интервала неустойчивости тракта в текущем периоде Ti отчетности, i=1, 2, ...;
[80]ti* - данные о времени окончания последнего интервала неустойчивости тракта в текущем периоде Ti отчетности;
[81]Δti=ti*-ti-1** - данные о длительности последнего интервала неустойчивости тракта в текущем периоде Ti статистической отчетности.
[82]Статистические данные сохраняются в персональном компьютере субъекта ОС, выполняющего роль Аналитика информационных систем ОС и обновляются в каждом периоде Ti статистической отчетности.
[83]С учетом изложенного выше, ООИ ИС функционирует следующим образом.
[84]По окончании очередного периода Ti статистической отчетности на информационный вход 5 определителя и далее на его внутреннюю шину 4 последовательно поступают, например, с персонального компьютера субъекта ОС, выполняющего роль Аналитика информационных систем ОС, три команды управления.
[85]Первая команда управления поступает на внутренние входы модулей 1, 2 и 3 определителя и инициирует начало производство действий по определению объектов инноваций в среде компонентов ИС. По приему данной команды в модулях 1, 2 и 3 определителя удаляются данные, относящиеся к предыдущему периоду Ti-1 статистической отчетности.
[86]Вторая команда управления поступает на внутренний вход модуля 1 определителя. Данная команда содержит блоки прогнозируемых данных и инструкцию о записи их в модуль 1 определителя. Один блок прогнозируемых данных описывает информацию о прогнозируемом максимально-допустимом времени обработки данных по запросам субъектов деятельности ОС и о прогнозируемой минимально-допустимой частоте непревышения этого времени применительно к одному компоненту ИС. Число поступивших в модуль 1 блоков данных равно числу компонентов ИС, обследованных за период Ti статистической отчетности. По приему данной команды в модуле 1 определителя производится структурирование принятых данных. Структурирование заключается в упорядочивании в модуле 1 данных о времени и частоте применительно к компонентам ИС, в отношении которых составлен прогноз. При структурировании используют общеизвестный ассоциативный подход к записи информации в запоминающее устройство, при котором адрес элемента памяти соответствует индексу компонента ИС. По окончании операций структурирования, модуль 1 передает через внутреннюю шину 4 в модуль 3 определителя сообщение о своей готовности к предоставлению прогнозируемых данных.
[87]Третья команда управления поступает на внутренний вход модуля 2 определителя. Данная команда содержит блоки статистических данных и инструкцию о записи их в модуль 2 определителя. Один блок статистических данных описывает информацию о частоте непревышения прогнозируемого максимально-допустимого времени обработки данных по запросам субъектов деятельности ОС применительно к одному компоненту ИС. Число поступивших в модуль 2 блоков данных равно числу компонентов ИС, данные о которых собраны и обработаны за период Ti статистической отчетности. По приему данной команды в модуле 2 определителя производится структурирование принятых данных. Структурирование заключается в упорядочивании в модуле 2 данных о времени и частоте применительно к компонентам ИС, в отношении которых приняты статистические данные. При структурировании используют общеизвестный ассоциативный подход к записи информации в запоминающее устройство, при котором адрес элемента памяти соответствует индексу компонента ИС. По окончании операций структурирования, модуль 2 передает через внутреннюю шину 4 в модуль 3 определителя сообщение о своей готовности к предоставлению статистических данных.
[88]По приему сообщений из модулей 1 и 2 модуль 3 определителя последовательно для каждой пары прогнозируемых и статистических данных, относящихся к одному и тому же компоненту ИС:
[89]- производит операции сравнения статистических данных о частоте непревышения прогнозируемых данных о максимально-допустимом времени обработки данных и прогнозируемых данных о минимально-допустимой частоте непревышения прогнозируемых данных о максимально-допустимом времени обработки данных;
[90]- формирует и сохраняет данные о компоненте как об объекте инноваций, если статистические данные о частоте непревышения прогнозируемых данных о максимально-допустимом времени обработки данных меньше соответствующих прогнозируемых данных;
[91]- передает эти данные через внутреннюю шину 4 на информационный выход 6 и далее в персональный компьютер субъекта ОС, выполняющего роль Аналитика информационных систем ОС.
[92]При проведении операций сравнения модуль 3 осуществляет посредством внутренней шины 4 информационное взаимодействие с модулями 1 и 2 определителя путем считывания из их памяти соответствующие прогнозируемые и статистические данные.
[93]Техническая реализация каждого модуля 1, 2 и 3 определителя может быть выполнена на базе микро-ЭВМ. В качестве внутренней шины 4 может быть применена двунаправленная общая шина.
[94]Положительный эффект от применения ООИ ИС заключается:
[95]- в сокращении времени определения объектов инноваций;
[96]- в минимизации числа объектов инноваций в информационных системах;
[97]- в предоставлении возможности на этой основе для сокращения финансовых затрат и сроков выполнения инновационных проектов по модернизации информационных систем поддержки деятельности организационных систем.
[98]Применение данного технического решения в автоматизированных системах управления деятельностью организационных систем позволит исключить масштабную модернизацию их информационных систем в целом и, тем самым, сократить инвестиционные затраты и время выполнения работ.
[100][1] RU 2532723 C2, G05B 19/00, опубл. 10.11.2014, бюл. №31.
[101][2] RU 127493 U1, G05B 19/00, опубл. 27.04.2013 г., бюл. 12.
[102][3] RU 2533090 C2, G05B 19/00, опубл. 20.11.2014, бюл. №32.
[103][4] RU 140887 U1, G05B 19/00, опубл. 20.05.2014, бюл. №14.
[104][5] RU 130109 U1, G06F 21/50, опубл. 10.07.2013, бюл. №19.
[105][6] RU 132227 U1, G06F 15/00, опубл. 10.09.2013, бюл. №25.
[106]Дополнительные источники
[107][7] Направления развития цифровой экономики // Программа «Цифровая экономика Российской Федерации». Распоряжение Правительства РФ от 28 июля 2017 г. №1632-р. С. 10-13.
[108][8] Шабанов А.П. Модель оценки влияния процесса накопления информации на эффективность управления производством // Системы управления и информационные технологии. 2006. Т. 25. №3. С. 57-61.
[109][9] Шабанов А.П., Аракелян М.А. Технология контроля качества обслуживания требований в организационных структурах, предоставляющих услуги массового характера // Бизнес-информатика. 2011. №3 (17). С. 53-59.
[110][10] Шабанов А.П. Исследование условий стабильности информационных систем // Бизнес-информатика. 2010. №2 (12). С. 24-36.
[111][11] Шабанов А.П. Подход к оценке производительных ресурсов информационных систем // Бизнес-информатика. 2009. №2 (08). С. 58-63.
[112][12] Шабанов А.П. Ось адаптивного управления: «информационная система - организационные структуры массового обслуживания // Бизнес-информатика. 2010. №3 (13). С. 19-26.
[113][13] Шабанов А.П. Подход к выбору направления автоматизации деятельности // Системы автоматизации в образовании, науке и производстве: Труды VI Всероссийской научно-практической конференции. - Новокузнецк, СибГИУ, 2007. - С. 81-85.
[114][14] Аракелян М.А., Чепин Е.В., Шабанов А.П. Об инновационном подходе к созданию и испытаниям контрольно-учетных модулей для корпоративных информационных систем // Бизнес-информатика. 2012. №3 (21). С. 70-78.
[115][15] Шабанов А.П. Метод оценки достаточности мощности однородной организационной структуры // Системы управления и информационные технологии. 2005. Т. 20. №3. С. 103-106.
[116][16] Шабанов А. П. Метод оценки достаточности мощности для организационной структуры конвейерного типа // Системы управления и информационные технологии. 2006. Т. 26. №4. С. 97-102.
[117][17] Шабанов А.П. Метод оценки времени ожидания обслуживания в организационных структурах с приоритетами // Системы управления и информационные технологии. 2006. Т. 23. №1. С. 40-44.
[118][18] Шабанов А.П. Инновации: от устройств обмена информацией до интегрированных систем управления. Часть 1 - Устройства обмена информацией // Системы управления, связи и безопасности. 2016. №2. С.1-43.
[119][19] Шабанов А.П. Инновации: от устройств обмена информацией до интегрированных систем управления. Часть 2 - Управление деятельностью организационных систем // Системы управления, связи и безопасности. 2016. №3. С. 179-226.
[120][20] Шабанов А.П. Инновации: от устройств обмена информацией до интегрированных систем управления. Часть 3 - Интегрированные системы управления робототехническими объектами // Системы управления, связи и безопасности. 2016. №4. С. 214-260.
[121][21] Шабанов А.П. Инновации в консолидируемых организационных системах: технологическая совместимость систем управления // Системы управления, связи и безопасности. 2017. №1. С. 132-159.
[122][22] Шабанов А.П. Технология информационной поддержки аналитических структур ситуационных центров государственных организаций // Информационные войны. 2017. №1 (41). С. 33-38.
[123][23] Зацаринный А.А., Козлов С.В., Шабанов А.П. Об информационной поддержке деятельности в системах управления критическими технологиями на основе ситуационных центров // Системы управления, связи и безопасности. 2015. №4. С. 98-113.
