Модели и методы обработки заказов услуг оператора связи тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.12.13, кандидат технических наук Сизюхин, Кирилл Сергеевич

• Сизюхин, Кирилл Сергеевич
• кандидат технических наук
• 2010

Оглавление диссертации кандидат технических наук Сизюхин, Кирилл Сергеевич

Список сокращений

Список обозначений

Введение

Глава 1 Качество процессов обработки заказов услуг связи

1.1 Эволюция развития систем обработки заказов услуг Оператора связи

1.2 Качество процессов обработки заказов услуг связи

1.2.1 Рекомендации TMF для определения качества процессов обработки заказов

1.2.2 Формализация критерия качества обработки заказов в СОЗ

1.3 Технологии систем обработки заказов NGOSS

1.4 Задача повышения качества процессов обработки заказов услуг связи

1.5 Цель и задачи диссертационной работы 36 Выводы главы

Глава 2 Разработка моделей и алгоритмов минимизации контрольных сроков обработки заказов

2.1 Процессная и функциональная модели СОЗ

2.1.1 Процессная модель СОЗ

2.1.2 Типы бизнес-процессов в СОЗ

2.1.3 Функциональная модель систем обработки заказов

2.2 Задача построения оптимального расписания обработки заказов для аналитической модели СОЗ

2.3 Построение расписания обработки заказов для модели СОЗ с аппроксимированными характеристиками

2.4 Адаптация алгоритма оптимизации РНЛП для оптимизации расписания обработки заказов в СОЗ

2.4.1 Минимизация времени окончания обработки текущих заказов

2.4.2 Минимизация времени запаздывания заказов

2.4.3 Алгоритм построения оптимального расписания обработки заказов в СОЗ, как задачи РНЛП

2.4.4 Отслеживание выполнения расписания обработки заказов

2.5 Влияние вариации времени выполнения операций на устанавливаемые контрольные сроки обработки заказов

2.5.1 Влияние вариации времени выполнения операций на время обработки заказов

2.5.2 Коррекция контрольных сроков обработки заказов для учета вариации времени выполнения операций

2.6 Алгоритм определения контрольных сроков обработки заказов услуг связи 84 Выводы главы

Глава 3 Применение алгоритма поиска допустимых контрольных сроков обработки заказов

3.1 Модель СОЗ с конкретными характеристиками для поиска допустимых контрольных сроков обработки заказов

3.1.1 Процессная модель СОЗ

3.1.2 Математическая модель СОЗ с аппроксимированными характеристиками

3.2 Построение расписания обработки заказов

3.3 Зависимость процента опоздавших заказов от контрольного срока их обработки

3.4 Анализ зависимости контрольных сроков обработки заказов от приоритета заказов

3.4.1 Выбор минимальных контрольных сроков обработки заказов и учет вариации времени обработки операций в СОЗ

Выводы главы

Глава 4 Моделирование процессов обработки заказов

4.1 Моделирование процессов обработки заказов

4.2 Анализ результатов моделирования обработки заказов

4.3 Требования к ПО для реализации алгоритма построения оптимального расписания

4.3.1 Требования к ПО

4.3.2 Архитектура ПО: модули ПО и их функции.

Выводы по главе

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Модели и методы обработки заказов услуг оператора связи»

Актуальность темы. Построение Операторами связи сетей следующего поколения NGN (Next Generation Network) затронуло важную область эксплуатации этих сетей, радикально изменившуюся вслед за революционными изменениями эксплуатируемых объектов. Изменение фокуса управления сетями от управления ресурсами к управлению услугами связи обусловило основную сложность построения современных систем поддержки технической эксплуатации, методологию и технологию построения которых разрабатывает международный некоммерческий форум TeleManagement Forum.

Одним из важных свойств процессов управления услугами является короткий жизненный цикл этих услуг, длительность которого влияет на качество обслуживания клиентов Оператором связи. Поэтому, в соответствии с рекомендацией МСЭ Е.800, в соглашении о качестве обслуживания Service Level Agreement (SLA) между Оператором и клиентом оговариваются целевые значения показателей относящиеся не только к работе сети. '

В диссертационной работе рассматривается один из таких параметров -«время предоставления услуги», который для ряда услуг связи, в частности, предоставляемых «по ' запросу», является ключевым. Оператор связи оказывается в ситуации, когда, с одной стороны, для привлечения новых клиентов и повышения своих конкурентных преимуществ актуально снижать контрольный срок предоставления услуги, с другой стороны, это снижение приводит к увеличению риска нарушения SLA. Такое противоречие очевидным образом приводит к актуальности проведения научных исследований в этой области.

Объектом исследования является система обработки заказов (СОЗ) услуг Оператора связи, являющаяся составной частью системы эксплуатационного управления сетью связи.

Предмет исследования — контрольные сроки обработки типов заказов и правило построения расписания обработки заказов услуг Оператора.

В диссертационной работе исследуются модели обработки заказов услуг Оператора, методы построения расписания обработки заказов с минимальной долей заказов, обработанных после контрольных сроков, а также метод поиска наименьших контрольных сроков обработки для включения их в соглашение о качестве обслуживания SLA с клиентом.

Цель исследования состоит в анализе моделей и методов, а также повышении качества обработки заказов на услуги связи при фиксированных параметрах системы и ограниченной доле заказов, которую допускается обработать после контрольного срока.

Отсюда вытекает необходимость решения в диссертационной работе задач, соответствующих сформулированной выше цели исследования:

1. формализовать процессы, составляющие объект исследования, и построить математическую модель предмета исследования, которая адекватно учитывает характеристики СОЗ, требуемые для построения расписания обработки заказов;

2. разработать метод построения расписания обработки заказов в математической модели СОЗ с минимизированной долей заказов, обработанных после контрольного срока;

3. на базе полученных математической модели и метода построения расписания в СОЗ создать алгоритм расчета контрольных сроков, при заданной доле заказов, которые допускается обработать после контрольного срока;

4. построить архитектуру программного компонента СОЗ «Управление заказами», которая позволит реализовать метод построения расписания обработки заказов с минимизированной долей заказов, обработанных после контрольного срока.

Методы исследования. В качестве основных методов анализа в диссертационной работе выбраны вероятностные методы теории массового обслуживания, математические методы теории расписаний.

Состояние вопроса. Развитию технической эксплуатации сетей связи посвящено множество работ, среди которых следует выделить публикации ученых - сотрудников ЛОНИИС, начиная с работ Л.Б. Маримонта, B.JI. Морева, Я.Г. Кобленца, создавших в свое время основу централизованной технической эксплуатации традиционной телефонной сети связи общего пользования (ТфОП). Имеются непосредственно связанные с тематикой диссертационной работы результаты, затрагивающие разные аспекты SLA, полученные в НТЦ Комсет профессором В.А. Нетесом, в УДН профессором К.Е. Самуйловым, в СПбГУТ профессорами A.A. Костиным, А.Е. Кучерявым, Г.Г. Яновским и доцентами А.Б. Гольдштейном и A.A. Атциком; результаты исследований обслуживания заявок абонентов в сервис-центрах Операторов, полученные в ПГУТИ доцентом К.А. Сутягиным, а также результаты теоретических исследований управления сетями, проводившихся в ИППИ РАН, ЦНИИС, МТУ СИ, Интеллект-Телеком. Все эти работы в должной степени учтены в настоящем диссертационном исследовании.

Достоверность результатов. Достоверность результатов работы подтверждается корректностью поставленной задачи и выбора используемого математического аппарата, адекватностью моделей систем обработки заказов и результатами экспериментальной проверки (путем моделирования на ЭВМ) величин, вычисленных с использованием этих моделей.

Научная новизна. Научная новизна диссертационной работы заключается:

1. в формализованной функциональной модели СОЗ и модели процессов, которые учитывают требования к построению систем поддержки эксплуатации NGOSS и определяют характеристики СОЗ, требуемые для построения расписания обработки заказов;

2. в новой математической модели СОЗ с аппроксимированными характеристиками, допущения в которой позволяют упростить расчеты оптимального расписания обработки заказов и не вызывают существенного отклонения фактического расписания от полученного аналитическими средствами;

3. в алгоритме построения расписания с минимизированной долей заказов, которые будут обработаны после контрольного срока, разработанном для математической модели СОЗ с аппроксимированными характеристиками;

4. в алгоритме поиска допустимых контрольных сроков обработки заказов, при которых доля обработанных после контрольного срока заказов в СОЗ не превысит заданного значения;

5. в новой архитектуре программного компонента «Управления заказами», которая позволяет реализовать метод построения расписания обработки заказов с минимизированной долей заказов, обработанных после контрольного срока.

Личный вклад. Все результаты, составляющие содержание диссертационной работы, получены автором самостоятельно.

Практическая ценность и реализация результатов работы. Результаты, полученные в диссертационной работе, могут быть использованы проектными организациями при разработке Операторами связи проектов систем обработки заказов услуг связи для определения допустимых контрольных сроков обработки заказов, исходя из существующих характеристик СОЗ, модификации существующей архитектуры СОЗ, а также научно-техническими центрами, занимающимися разработкой СОЗ.

Результаты диссертации внедрены в НТЦ Аргус при разработке автоматизированной системы обработки заказов АРГУС-АО, используемой целым рядом российских Операторов, в ОАО «Уралсвязьинформ» при оценке минимальных допустимых сроков обработки заказов услуг связи.

Апробация работы. Основные результаты работы докладывались, обсуждались и были одобрены на ежегодных научно-технических конференциях аспирантов СПбГУТ им. проф. М.А. Бонч-Бруевича в 2006 — 2010 гг., на научных семинарах и заседаниях кафедры Систем коммутации и распределения информации, на ежегодных научно-технических конференциях профессорско-преподавательского состава, научных сотрудников и аспирантов СПбГУТ им. проф. М.А. Бонч-Бруевича в 20062010 гг., на международных конференциях ШШСТ и EUROCON в 2009 г.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 14 печатных работ, в том числе 1 статья в сборнике трудов международной конференции Е1ЛЮС01Ч, 2 статьи в журналах из перечня, рекомендованного ВАК РФ для публикации результатов диссертационных исследований, 1 учебное пособие с грифом УМО.

Основные положения, выносимые на защиту:

• математическая модель СОЗ с аппроксимированными характеристиками, которая позволяет упростить расчеты при построении оптимального расписания обработки заказов и не вызывает существенного отклонения фактического расписания обработки заказов от полученного аналитическими методами;

• алгоритм построения расписания обработки заказов в модели СОЗ с минимизированной долей заказов, обработанных после контрольного срока;

• алгоритм поиска допустимых контрольных сроков обработки заказов, при которых доля обработанных после контрольного срока заказов в СОЗ не превышает заданного значения;

• архитектура программного компонента СОЗ «Управление заказами», которая позволяет реализовать метод построения расписания обработки заказов с минимизированной долей заказов, обработанных после контрольного срока.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и приложения. Работа содержит 127 страниц машинописного текста, 22 рисунка и 4 таблицы. Список литературы включает в себя 59 наименований.

Заключение диссертации по теме «Системы, сети и устройства телекоммуникаций», Сизюхин, Кирилл Сергеевич

Выводы по главе 4

1. Аналитические результаты главы 2 и 3 подтверждены результатами проведенного моделирования системы обработки заказов услуг связи;

2. Подтверждена справедливость допущения, сделанного в § 2.5.2 о влиянии вариации обработки операций на время обработки заказа услуг связи;

3. Представленная архитектура программного компонента NGOSS «Управление заказом», позволяет организовать процесс управления обработкой заказов на основе алгоритма из § 2.6.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В результате проведенных в диссертационной работе исследований получены следующие основные результаты.

1. Разработанные модель процессов и функциональная модель системы обработки заказов услуг Оператора связи адекватно отражают характеристики СОЗ, которые требуются для расчета контрольных сроков обработки заказов услуг.

2. Использованная аппроксимация характеристик СОЗ позволила избежать сложности в расчете контрольных сроков обработки заказов услуг связи и не оказала серьезного влияния на точность вычислений.

3. Разработанный метод построения расписания обработки заказов может быть использован в СОЗ для минимизации доли заказов, обработанных с нарушением контрольных сроков.

4. Полученные с помощью разработанного в диссертации метода контрольные сроки обработки заказов могут быть использованы Оператором связи в соглашении о качестве обслуживания с клиентом, т.к. их превышение в ЧНН для заказов свыше заданного числа не допускается.

5. Разработана архитектура программного модуля «Управления заказами», реализующего алгоритм оптимального планирования обработки заказов услуг Оператора.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Сизюхин, Кирилл Сергеевич, 2010 год

1. История филиала Телефонная связь. В Интернете. http://arkhangelsk.nwtelecom.ru/pubsas/test~ B636AB57BAAB41F894D645965232901E/index.html.

2. История развития Петербургской телефонной сети. В Интернете. http ://www.ptn.ru/pubsas/test~

3. C7740C15CBAAllD5AE4B0050045260BB/index.html.

4. Гольдштейн, А.Б., Гольдштейн, Б.С. Softswitch. СПб : БХВ Санкт-Петербург, 2006.

5. Бутмалай, Д.Г. Сети NGN рентабельны. // Вестник связи. 2003 г., 9, стр. 54-56.

6. Бабин, А.И. Принципы взаимодополняющего развития (конвергенции) сетей подвижной и фиксированной связи будущего. Современные наукоемкие технологии. 2008 г., 5.

7. Шалагинов, А.В. Миг рация к NGN: стратегия, тактика, практика. ИнформКуръер-Связъ. 2005 г., 9.

8. Вечкаев, B.C. Изменение бизнес-модели оператора как ответ на требования рынка. // Современнее средства связи: Материалы XI международной научно-технической конф. (Минск, 25-29 сен. 2006г.). 2006 г., стр. 131.

9. Initiative, Telco 2.0™. http://www.telco2.net/manifesto/. Telco manifesto. В Интернете. 2010 г.

10. TMForum. GB927 The NGOSS Lifecycle and Methodology. 2004 r.

11. Sotola, R. Order orchestration in next-generation hybrid BSS/OSS: Dream or future reality? Journal of Telecommunications Management. 2008 г., Т. 1,3, стр. 278-294.

12. CISCO. Service Creation Integration Turbo Button with "Free Usage". Cisco SCA BB Introduction to Policy Integration Solution Guide, Chapter 4. 2009 r.

13. TMForum. GB 917-1 SLA Management Handbook: Executive Overview Volume 1. 2004.

14. Костин, А.А., Шустров, A.K. SLA еще одно средство в конкурентной борьбе. Вестник связи. 2001 г., 5, стр. 54-66.

15. Назаров, Ю.С., Лёвин, В.A. SLA как инструмент управления лояльностью клиента. //Информ курьер связь. 2007 г., 3, стр. 82.

16. TMForum. GB 917-2 SLA Management Handbook: Concepts and Principles Volume 2. 2004.

17. TMForum. GB 935 Benchmarking Metrics Framework. 2005.

18. TMForum. TMF053, Version 5.7 The NGOSS Technology-Neutral Architecture. 2006.

19. Kaminsky, P., Hochbaum, D. Due Date Quotation Models and Algorithms. Industrial Engineering and Operations Research. 2003 r.

20. TMForum. GB 921 Enhanced Telecom Operations Map (eTOM) Business process framework. 2008.

21. ITU-T. Recomendation M.3050 Enhanced Telecom Operations Map (eTOM). 2004.

22. Zachman, J. A. Concepts of the Framework for Enterprise Architecture: Background, Description and Utility, б.м. : Zachman International, 1997.

23. TMForum. TMF865 Accelerations VoIP and IMS Service. 2007.

24. ATIS. 0300092 High Level OSS/BSS Functional Requirements and Reference Architecture for IPTV. 2007.

25. TMForum. BG929 R3 Version 3.2 Telecom Applications Map. 2008.

26. Lageweg, В. J., Lenstra, J. K., Lawler, E. L., Rinnooy Kan, A. H. G.

27. Computer-Aided complexity classification of combinational problems. Communications of the ACM. 1982 г., #11, стр. 817 822.

28. Клейнрок, JI. Теория массового обслуживания, перев. Пер. с англ. /Пер. И.И. Грушко и ред. В. И. Нейман. М : Машиностроение, 1979.

29. Лукин, А.И. Системы лшссового обслуживания, ред. 1980. М : МО СССР, 1980. стр. 189.

30. Bolch, G., Greiner, S., Hermann de Meer, Trivedi, K.S. Oueueing Networks and Markov Chains: Modeling and Performance Evaluation with Computer Science Applications. 2-е издание, б.м. : Wiley-Interscience, 2006. стр. 878.

31. Dai "Jim", J.G. Stability of Fluid and Stochastic Processing Networks. б.м. : MaPhySto Miscellanea Publication, 1999. ISSN 1398-5981.

32. Weiss, G. A Simplex Based Algorithm to Solve Separated Continuous Linear Programs. Mathematical Programming Series A. 2008 г., стр. 115:151-198.

33. Harrison, J.M. and Van Mieghem, J. Dynamic Control of Brownian Networks: State Space Collapse and Equivalent Workload Formulations. Annals of Applied Probability. 1997 г., 7, стр. 747-771.

34. Nazarathy, Y, Weiss, G. Near optimal control of queueing networks over a finite time horizon. Annals of Operations Research. 2009 г., стр. 170:233-249.

35. E. G. Coffman., J. L. Bruno. Computer and job-shop scheduling theory. New York : Wiley, 1976. 0471163198.

36. Bellman, R. Bottleneck problems and dynamic programming. Proc National Academy of Science. 1953 г., 39, стр. 947-951.

37. Anderson, E. J. A new continuous model for job-shop scheduling. International J. Systems Science. 1981 г., 12, стр. 1469-1475.

38. Anderson, E. J. and Nash, P. Linear Programming in Infinite Dimensional Spaces, б.м. : Wiley-Interscience, 1987.

39. Pullan, M. C. An algorithm for a class of continuous linear programs.

40. SIAM J. Control and Optimization. 1993 г., 31, стр. 1558-1577.125

41. Dai, J.G., Weiss, G.,. A Fluid Heuristic for Minimizing Makespan in JobShops. Operations Research. 2002 г., #50, стр. 692-707.

42. Daritzig, G.B. Linear Programming and Extensions. Princeton University Press. 1963 r.

43. Vanderbei, R.J. Linear Programming, Foundations and Extensions. Boston : б.н., 1997.

44. Tassiulas, L. Adaptive back-pressure congestion control based on local information. IEEE Transactions on Automatic Control. 40, стр. 236-250.

45. Stolyar, A.L. MaxWeight scheduling in a generalized switch: State space collapse and equivalent workload minimization under complete resource pooling. 2004 г., 14, стр. 1-53.

46. Kopzon, A., Weiss, G. A push pull queueing system. 2002 г., 30, стр. 351-359.

47. Nazarathy, Y, Weiss, G.,. The Asymptotic Variance Rate of the Output Process of Finite Capacity Birth-Death Queues. Queueing Systems Theory and Applications. 2008 г., 57, стр. 135-156.

48. Asymptotic optimality of maximum pressure policies in stochastic processing networks. Dai, J.G., Lin, W. 2006 г., Annals of Applied Probability.

49. Enns, S.T. Job shop lead time requirements under conditions of controlled delivery performance. European Journal of Operational Research. 1994 г., 77, стр. 429-439.

50. Вентцель E.C. . Теория вероятностей. М. : Издательский центр "Академия", 2005.

51. TMForum, OSS through JavaTM Initiative. JSR264 Order Management API. 2007.

52. Кутузов, О.И., Татарникова, T.M., Петров, K.O. Распределенные информационные системы управления. СПб : Учеб. пособие/СПбГГГУ., 2004.

53. PuIIan, М. С. An extended algorithm for separated continuous linear programs. Mathematical Programming. 2002 г., 93, стр. 415-451.

54. Stochastic networks and activity analysis. Harrison, J.M. 2002 г., Analytic Methods in Applied Probability In memory of Fridrik Karpelevich.

55. Brownian models of open processing networks: Canonical representation of workload. Harrison, J.M. 10, 2000 г., Annals of Applied Probability, стр. 75103.

56. A broader view of Brownian networks. Harrison, J.M. 13, 2001 г., Annals of Applied Probability, стр. 1119-1150.

57. Fleischer, L., Sethuraman, J. Eficient Algorithms for Separated Continuous Linear Programs: the Multicommodity Flow Problem with Holding Costs and Extensions. Mathematics of Operations Research. 2008 г., 30, стр. 916— 938.

58. Anstreicher, K.M. Generation of feasible descent directions in continuous time linear programming. Technical Report. Department of Operations Research. 1983 r.

59. A two node Jackson network with in inite supply of work. Adan, I.J.B.F., Weiss, G. 19, 2005 г., Probability in Engineering and Informational Sciences, стр. 191-212.

60. Dai, J.G., Lin, W. Maximum pressure policies in stochastic processing networks. 2005 г., 53, стр. 197-218.