Поддержка принятия решений в сервисах с многоступенчатой обработкой транзакций тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.18, кандидат технических наук Аверьянов, Сергей Владимирович

• Аверьянов, Сергей Владимирович
• кандидат технических наук
• 2007

Оглавление диссертации кандидат технических наук Аверьянов, Сергей Владимирович

Введение.

Глава 1. Основные подходы к планированию высокотехнологичных систем, роль планирования в повышении качества предоставляемых услуг.

1.1 Роль планирования 1Т-ресурсов в повышении качества функционирования высокотехнологичных систем.

1.2 Классификация факторов, определяющих затраты на функционирование систем.

1.3 Ключевые процессы планирования затрат.

1.4 Анализ ситуации, сложившейся в области планирования затрат на поддержку и развития систем обработки транзакций.

1.4.1 Планирование производительности систем.

1.4.2 Планирования бюджета ГГ-подразделений.

1.4.3 Оптимизация использования бюджета развития.

1.5 Выводы.

Глава 2. Структура и алгоритм функционирования системы поддержки принятия решений.

2.1 Разработка объектно-ориентированной модели и структуры системы.

2.2 Подсистема анализа статистических данных.

2.3 Подсистема принятия решений о требуемой производительности системы обработки транзакций.

2.4 Подсистема оптимизации затрат на развитие системы.

2.4.1 Формулировка задач по оптимизации системы.

2.4.2 Алгоритм.

2.5 Подсистема генерации имитационной модели системы.

2.6 Выводы.

Глава 3. Реализация системы поддержки принятия решений.

3.1 Требования к реализации системы.

3.2 Формат входного файла.

3.3 Реализация подсистемы анализа статистических данных.

3.4 Реализация подсистемы принятия решений о требуемой производительности системы обработки транзакций.

3.5 Реализация подсистемы оптимизации затрат на развитие системы.

3.6 Реализация подсистемы генерации имитационной модели.

3.7 Выводы.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Поддержка принятия решений в сервисах с многоступенчатой обработкой транзакций»

Актуальность исследования

В последнее время одним из наиболее динамично развивающихся (равно как и пользующихся все большей популярностью) сегментов рынка информационно-развлекательных услуг становятся системы обработки сообщений в режиме реального времени: разного рода чаты, SMS сервисы контент-провайдинг и прочее.

По мере увеличения доступности коммуникационных оконечных устройств (мобильной связи, Интернета) вообще и повышения качества их технологической составляющей (постепенное увеличение доли высокоскоростных подключений к интернету) интерес к подобного рода услугам как со стороны потребителя, так и со стороны контент- и сервис-провайдеров будет только возрастать.

Однако, несмотря на то, что названные услуги пользуются стабильным и все увеличивающимся спросом, перед контент-провайдерами стоит ряд достаточно неприятных технологических и организационных проблем.

Одна из наиболее важных среди них - планирование производительности системы таким образом, чтобы она успешно обрабатывала поток внешних сообщений (транзакций). Скорость их поступления у среднестатистического федерального провайдера в настоящее время может достигать десятков сообщений в секунду. С учетом того, что каждая транзакция обычно проходит несколько последовательных этапов обработки, недостаточная производительность системы на любом из этапов может привести к значительным задержкам в обработке сообщений, и как следствие, к неудовлетворенности конечного пользователя, выражающейся в уменьшении числа запросов с его стороны.

Кроме того, нужно учитывать следующее: как правило, после рекламной компании, проводимой через средства массовой информации (телевидение, радио), следует мгновенный рост нагрузки на систему как результат реакции целевой аудитории на рекламное воздействие. Для того, чтобы система могла справиться с таким потоком транзакций с соблюдением требуемых параметров качества, любая рекламная кампания обычно предваряется маркетинговым исследованием, имеющим целью спрогнозировать отклик на нее. Исходя из полученных данных и бюджета рекламной кампании, выделенного на технологическое развитие, встает вопрос о том, как в заданные сроки с заданным бюджетным ограничением достичь максимального роста производительности системы (либо о том, как минимизировать ресурсы, потребляемые на развитие системы, при достижении требуемого уровня производительности).

Необходимо отметить, что в настоящее время общего системного подхода к вопросу планирования производительности программных комплексов, обрабатывающих транзакции в режиме реального времени, предложено не было. Систем поддержки принятия решений, непосредственно применимых к данной предметной области, также не существует. Планирование ресурсов осуществляется в основном эмпирическим путем на основе неформального обобщения предшествующего опыта руководством соответствующих технологических подразделений. Отчасти это объясняется относительной новизной проблемы, отчасти тем, что в динамичных конкурентных условиях данного рынка зачастую приходится принимать пусть даже не оптимальные, но быстрые решения. Недостаточное качество планирования зачастую, как это будет показано ниже, приводит к созданию излишних, не задействованных в оказании услуг производственных мощностей (это, например, отражается в том, что серверное оборудование используется в меньшей степени, чем это позволяет реальная обстановка). В некоторых случаях неиспользуемые мощности могут составлять до 40-50% всех технологических мощностей системы. Их сокращение может значительно снизить издержки как в краткосрочном, так и в долгосрочном аспекте и, как следствие, повысить рентабельность производства и создать дополнительные конкурентные преимущества.

Цели и задачи исследования.

Целью автора в данной работе является создание системы поддержки принятия решений для планирования параметров систем обработки транзакций, а также для нахождения наилучшего способа повышения их производительности в соответствии с внешними ограничениями.

Задачами исследования являются:

• Создание 00 модели предметной области и ее идентификация;

• Анализ целей функционирования СГТПР и определение ее структуры на основании этого анализа;

• Разработка алгоритмов принятия решения для основных типов задач и их математическое обеспечение;

• Реализация системы поддержки принятия решений.

Практически полезные эффекты, достижение которых ожидается в случае успешного решения задачи исследований, заключаются в следующем:

• Повышение качества принимаемых решений при планировании производительности систем обработки сообщений;

• Сокращение непроизводительных затрат времени на принятие решений;

• Предоставление дополнительных возможностей по исследованию модели систем обработки сообщений с целью ее дальнейшей оптимизации.

Объект исследования

Объектом исследования являются системы обработки сообщений реального времени.

Методологическая и теоретическая основы.

Исследования базируются на методах математического моделирования и имитационного моделирования, численных методах оптимизации, методах математической статистики, а также методах системного анализа.

Научная новизна.

На научную новизну претендуют:

• Объектно-ориентированная модель систем обработки транзакций;

• Методика идентификации потоков транзакций;

• Структура системы поддержки принятия решений;

• Алгоритмы принятия решений.

Практическая значимость исследований.

Практическую значимость представляет как сам способ принятия решений в части оптимизации производительности систем, так и система поддержки принятия решений, ее реализующая.

В конечном итоге практический положительный эффект выразится в:

• повышении качества принимаемых управленческих решений;

• минимизации времени на их принятие и, как следствие, снижению издержек;

• оптимизации расходования производственных ресурсов;

• возможности дальнейшего исследования модели системы обработки транзакций с помощью среды имитационного моделирования с целью выявления дополнительных способов оптимизации структуры системы и повышения ее производительности.

Заключение диссертации по теме «Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ», Аверьянов, Сергей Владимирович

3.7 Выводы.

В результате анализа задач, поставленных перед системой поддержки принятия решений:

• Определены требования в плане реализации ко всем ее подсистемам;

• Разработаны форматы данных для хранения моделей внутри системы;

• Описана программная структура и способ реализации каждой из подсистем;

• Разработана базовая имитационная модель системы обработки транзакций во внешней по отношению с системе среде имитационного моделирования.

Заключение.

В заключении представленной диссертационной работы можно отметить, что поставленная задача исследований, предполагающая создание системы поддержки принятия решений для планирования параметров систем обработки транзакций а также для нахождения оптимального способа повышения их производительности, решена в полном объеме. Основные результаты работы:

1) Обоснована актуальность разработки системы поддержки принятия решений для систем обработки транзакций, использование которой позволяет значительно упростить управление развитием и снизить затраты на эксплуатацию таких систем;

2) Сформулированы основные управленческие задачи, встающие перед лицами, принимающими решения, в процессе работы с такими системами;

3) Разработана объектно-ориентированная модель, описывающая системы обработки транзакций, и методика ее идентификации;

4) Проведен анализ целей функционирования СППР и на основании этого анализа определена ее структура;

5) Выделены основные подсистемы системы поддержки принятия решений;

6) Сформулированы задачи оптимизации и предложены пути их решения;

7) Разработаны алгоритмы принятия решения для основных типов задач и их математическое обеспечение;

8) Разработан механизм экспорта модели во внешнюю среду имитационного моделирования;

9) Создана система поддержки принятия решений;

10) Выделены полезные эффекты от применения СППР и показана перспектива использования полученной системы для минимизации затрат на содержание и развитие соответствующих технологических систем. К практическим полезным эффектам можно отнести:

• Повышение качества принимаемых решений при планировании производительности систем обработки сообщений;

• Сокращение непроизводительных затрат времени на принятие решений;

• Предоставление дополнительных возможностей по исследованию модели систем обработки сообщений с целью ее дальнейшей оптимизации.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Аверьянов, Сергей Владимирович, 2007 год

1. Cloanto 1.plementation of INI File Format Электронный ресурс. / Электрон. Текстовые дан. - [Б.м.], 2004. Режим доступа http://www.cloanto.com/specs/ini.html, свободный.

2. Fowler, Martin, with Kendall Scott. UML Distilled: Applying the Standard Object Modeling Language. Reading, Mass.: Addison Wesley Longman, 1997.

3. Gamma, Erich, et al. Design Patterns: Elements of Reusable Object-Oriented Software. Reading, Mass.: Addison-Wesley, 1995.

4. Glover, F. and M. Laguna (1997) Tabu Search, Kluwer Academic Publishers, Boston.

5. Larman, Craig. Applying UML and Patterns: An Introduction to Object-Oriented Analysis and Design. Upper Saddle River, N.J.: Prentice Hall PTR, 1998.

6. Lokketangen, A. K. Jornsten and S. Storoy (1994). Tabu Search within a Pivot and Complement Framework, International Transactions in Operations Research, Vol. 1, No. 3, pp. 305-316.

7. Автоматизированное проектирование. / Под ред. Полозова B.C., Буденкова О.А., Роткова С.И. и др. М.: Машиностроение, 1983.

8. Александреску А. Современное проектирование на С++. М.: Издательский дом «Вильяме», 2004. - 336 с.

9. Ален И. Голуб. С и С++. Правила программирования. М.: БИНОМ, 1996.-272 с.

10. Ю.Альтшуллер Г.С. Алгоритм изобретения. М.: Моск. Рабочий, 1973.

11. Афифи А., Эйзен С. Статистический анализ с ЭВМ. М.: Мир, 1982.

12. Ашманов С.А. Линейное программирование. М., «Наука», 1981.

13. Бахвалов Н.С., Жидков Н.П., Кобельков Г.М. Численные методы. М., Наука, 1987

14. М.Бокс Дж., Дженкинс Г. Часть 1. Анализ временных рядов, прогноз и управление. М.: Мир, 1974

15. Бокс Дж., Дженкинс Г. Часть 2. Анализ временных рядов, прогноз и управление. М.: Мир, 1974

16. Болтянский В.Г. Математические методы оптимального управления. М., 1969.

17. Болтянский В.Г. Оптимальное управление дискретными системами. М., 1973.

18. Буч Г. Объектно-ориентированный анализ и проектирование с примерами приложений на С++. 2-е издание. М.: Бином, 1998. - 560 с.

19. Вагин В.Н. Дедукция и обобщение в системах принятия решений. -М.: Наука, 1988.-384 с.

20. Васильев Ф.П. Численные методы решения экстремальных задач. М., 1980.

21. Васильев Ф.П. Численные методы решения задач оптимизации. М., 1981.

22. Вирт Н. Алгоритмы + программы = программы. М.: Мир, 1985.

23. Габасов Р., Кириллова Ф.М. Методы оптимизации. Минск, 1981.

24. Джеймс Рамбо, Грэди Буч, Айвар Якобсон. Язык UML. Руководство пользователя (2-е издание). М.: ДМК, 2007.

25. Джереми Сик, Лай-Кван Ли, Эндрю Ламсдэйн. С++ Boost Graph Library. Библиотека программиста. М.: Питер, 2005.

26. Джонс Дж.К. Методы проектирования. М.: Мир, 1986. - 326с.

27. Джосьютис Н. С++ Стандартная библиотека. Для профессионалов. Спб.: BHV, 2004.

28. ЗО.Зангвилл У.И. Нелинейное программирование: единый подход. М., 1973.

29. Иорден. Структурное программирование и конструирование программ. -М.: Мир. 1979.

30. Каменнова М. Планирование развития ИТ на базе методологии Balanced Scorecard Электронный ресурс. / Каменнова М. Электрон. Текстовые дан. - М.: Б.изд., 2006. - Режим доступа: http://www.cfin.ru/itm/bsc for it.shtml, свободный.

31. Карпов Ю.Г. Имитационное моделирование систем (Введение в моделирование с AnyLogic 5 (с CD-ROM)). М.: Издательство «BHV», 2005 г, 400 стр.

32. Карпов Ю.Г. Имитационное моделирование систем. М., «BHV», 2005г.

33. Колесников С.Н. Управление качеством и ИСО 9000 Электронный ресурс. / Колесников С.Н. Электрон. Текстовые дан. - М.: Б.изд., 2004. - Режим доступа: http://www.citforum.ru/cfin/articles/iso9000.shtml, свободный.

34. Крэг Ларман. Применение UML и шаблонов проектирования (2-е издание). М.: Вильяме, 2002.

35. Кумунжиев К.В., Нечаева Н.Н. Моделирование на языке ФС. Ульяновск: УлГУ, 1995. 85 с.

36. Курош А.Г. Курс линейной алгебры. М., 1962.

37. Логиновский О. Математическое моделирование в социальных,экономических и технических системах. Челябинск: Южно-Урал. ГУ, 1998. 114 с.

38. Львовский В.Н. Статистические методы построения эмпирических формул. М.: Высшая школа, 1988. 239 е.: ил.

39. Максимей И. Имитационное моделирование на ЭВМ. М.: Радио и связь, 1988.-232с.

40. Мартынович А. ТСО, или Как управлять IT-затратами Электронный ресурс. / Мартынович А. Электрон. Текстовые дан. - М.: Б.изд., 2006, - Режим доступа: http://www.rnanagement.com.ua/ims/irns023.htrril, свободный.

41. Моисеев H.H. Численные методы в теории оптимальных систем. М., 1971. М., 1964.

42. Моисеев H.H., Иванилов Ю.П., Столярова Е.М. Методы оптимизации. М., 1978.

43. Мэтью Г. Остерн. Обобщенное программирование STL: Использование и наращивание стандартной библиотеки шаблонов С++. Спб.: BHV, 2004.

44. Петреченко В. Цена и качество ИТ-услуг, затратами Электронный ресурс. / Петреченко В. Электрон. Текстовые дан. - М.: Б.изд., 2006. - Режим доступа: http://www.osp.ru/cio/2006/10/3348018A свободный.

45. Плаугер П., Степанов А., Ли М., Массер Д. STL стандартная библиотека шаблонов С++. Спб.: BHV, 2004.

46. Плохотников К. Математическое моделирование. М.: МГУ, 1993. -224 с.51 .Подбельский В.В. Язык С++: Учеб. Пособие. — М.: Финансы и статистика, 1995 .-560с. :ил.

47. Полак Э. Численные методы оптимизации: Единый подход.: М., 1974.

48. Путилин А.Б. Компонентное моделирование и программирование на языке UML. M.: HT Пресс, 2005.

49. Пшеничный Б.Н. Выпуклый анализ и экстремальные задачи. М., 1980.

50. Радионов А. Моделирование и нестандартные алгоритмы выбора стратегий в недетерминированных антагонистических играх и родственных задачах. Ульяновск: УлГУ, 1999. 112с.

51. Редченко К. ЕУАлюция сбалансированной системы показателей Электронный ресурс. | Редченко К. Электрон. Текстовые дан. - М.: Б.изд., 2006. - Режим доступа: http://www.cfin.ru/management/controlling/evalution.shtml, свободный.

52. Рыжиков Ю. Имитационное моделирование. СПб.: КОРОНА, 2004. -384 с.

53. Самарский A.A. Гулин A.B. Численные методы. М., Наука, 1989.

54. Скотт Мейерс. Эффективное использование STL. Библиотека программиста. М.: Питер, 2003.

55. Скрипкин К. Учет затрат по видам деятельности в процессах модели ITSM Электронный ресурс. / Скрипкин К. Электрон. Текстовые дан. - М.: Б.изд., 2005. - Режим доступа: http://www.osp.ru/cio/2006/03/379948/. свободный.

56. Смальян P.M. Теория формальных систем. М.: Наука, 1981.

57. Советов Б., Яковлев С. Моделирование систем. Учебник для вузов. М.: Высшая школа, 1985. 217с.

58. Сравнительный анализ компиляторов С++ Электронный ресурс. / Электрон. Текстовые дан. [Б.м.], 2004. Режим доступа: http://www.cvberguru.ru/programming/cpp/cpp-compilers-analysis.html, свободный.

59. Страуструп Б. Язык программирования С++, спец. изд. / Пер. с англ. М.: СПб.: «Издательство БИНОМ» - «Невский Диалект», 2001 г. -1099 с., ил.

60. Таненбаум Э.С., Ван Стеен М. Распределенные системы. Принципы и парадигмы. М.: Издательский дом " Питер ", 2003г. - 880 с.

61. Фиакко A.B., Мак-Кормик Г.П. Нелинейное программирование: методы последовательной безусловной минимизации. М., 1972.

62. Финансовый директор #10, октябрь 2004 г. Гаврилов С. Составление IT бюджета Электронный ресурс. / Гаврилов С. Электрон. Текстовые дан. - М.: Б.изд., 2004. - Режим доступа: http://www.ot.ru/press20041010.html, свободный.

63. Хассан Гома. UML. Проектирование систем реального времени, параллельных и распределенных приложений. М.: ДМК, 2002.

64. Шеннон Р. Имитационное моделирование систем-искусство и наука. М.: Мир, 1978.-418 с.

65. Энкарначчо Ж., Шлехтендаль Э. Автоматизированное проектирование. Основные понятия и архитектура систем. М.: Мир, 1985.-264 с.