close

Вход

Забыли?

вход по аккаунту

?

Автоматизированная система разработки унифицированного доступа к хранилищам данных технологических процессов посредством информационно-телекоммуникационных сетей

код для вставкиСкачать
На правах рукописи
ВАСИЛЬЕВ АЛЕКСЕЙ ВЛАДИМИРОВИЧ
АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ СИСТЕМА РАЗРАБОТКИ
УНИФИЦИРОВАННОГО ДОСТУПА К ХРАНИЛИЩАМ ДАННЫХ
ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ ПОСРЕДСТВОМ
ИНФОРМАЦИОННО-ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННЫХ СЕТЕЙ
05.13.06 – Автоматизация и управление технологическими
процессами и производствами (технические системы)
АВТОРЕФЕРАТ
диссертации на соискание ученой степени
кандидата технических наук
Москва 2018
2
Работа выполнена в федеральном государственном бюджетном
образовательном
учреждении
высшего
образования
«Московский
государственный технологический университет «СТАНКИН».
Научный руководитель:
Феофанов Александр Николаевич
доктор технических наук, профессор,
профессор кафедры инженерной графики
ФГБОУ ВО «МГТУ «СТАНКИН».
Официальные оппоненты:
Аверченков Андрей Владимирович
доктор
технических
наук,
доцент,
заведующий
кафедрой
«Компьютерные
технологии и системы» ФГБОУ ВО
«Брянский государственный технический
университет»;
Москвин Валерий Константинович
кандидат технических наук, доцент, доцент
кафедры
«Металлорежущие
станки»
ФГБОУ ВО «Московский государственный
технический университет им. Н.Э. Баумана
(национальный
исследовательский
университет)».
Ведущая организация:
ФГБОУ ВО «Рязанский государственный
радиотехнический университет».
Защита диссертации состоится «27» сентября 2018 г. в 12:00 часов на
заседании диссертационного совета Д 212.142.03 при ФГБОУ ВО «Московский
государственный технологический университет «СТАНКИН» по адресу:
127994, г. Москва, Вадковский пер., д. 1.
С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке и на сайте ФГБОУ ВО
«МГТУ «СТАНКИН», www.stankin.ru.
Автореферат разослан «___» _______________2018 г.
Ученый секретарь
диссертационного совета
Д 212.142.03,
к.т.н.
Т.Б. Тюрбеева
3
ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ
Актуальность работы. В условиях цифровой экономики единая
производственно-экономическая политика в каждом из подразделений
организаций проводится в тесном информационном взаимодействии
подразделений и их централизованном контроле, осуществляемых с помощью
комплексных автоматизированных систем управления (АСУ). В ходе
разработки таких систем, организациям необходимо определиться с
технологиями, на основе которых будут реализованы подсистемы хранения и
доступа к данным, с учетом уровня контроля качества продукта, стоимости
изменений, стоимости дальнейшей поддержки системы, ее масштабируемости
при росте объема собственных данных. Также необходимо учитывать
информационное взаимодействие с государственной информационной
системой промышленности, утвержденной постановлением Правительства РФ
от 23.09.2017 №1147 "Об утверждении Правил доступа к информации,
содержащейся в государственной информационной системе промышленности,
и
взаимодействия
государственной
информационной
системы
промышленности с иными государственными информационными системами".
Разрабатываемые информационные системы (ИС) в рамках развития АСУ
имеют в настоящее время специфические особенности. Во-первых, это быстро
меняющиеся требования к таким системам. Как следствие, в практике
разработки ИС появилось множество подходов, которые преследуют одну цель
– снижение затрат на разработку. Во-вторых, это значительное увеличение
объема информации, что потребовало принципиального нового подхода как к
хранению информации (аппаратное обеспечение), так и к ее обработке
(программное обеспечение). Однако при моделировании технологических
процессов в ходе разработки ИС появляется большое число сущностей и их
параметров, что влечет за собой написание большого количества кода,
необходимость его тестирования, а также постоянную настройку систем
доступа к хранилищам данных и настройку их производительности для
автоматизированных производств, автоматических линий (АЛ) и др.
Применение адаптивных структур хранения данных технологических
производств позволяет автоматизировать процессы создания пакетов типовых
программ и типовых модулей АСУ.
Согласно п. 5 постановления Правительства РФ от 6 июля 2015 г. №676
«О требованиях к порядку создания, развития, ввода в эксплуатацию,
эксплуатации и вывода из эксплуатации государственных информационных
систем и дальнейшего хранения содержащейся в их базах данных информации»
в части разработки ИС, порядок создания системы включает в себя следующие
последовательно реализуемые этапы:
а) разработка документации на систему и ее части;
б) разработка рабочей документации на систему и ее части;
в) разработка или адаптация программного обеспечения.
4
Таким образом, разработка ИС в виде, позволяющем быстро решать
поставленные задачи в надлежащем качестве, в настоящее время крайне
актуальна.
При разработке модулей загрузки и отображения данных производственных
процессов и их характеристик, производственных моделей изделий, возникает
необходимость разработки унифицированного подхода для представления таких
интерфейсов. Однако в научной и технической литературе для них недостаточно
проработаны концепции, модели и методы, а алгоритмическое и программное
обеспечение для их реализации в публичном доступе практически отсутствует,
так как подобного рода системы разрабатываются и используются
исключительно внутри организаций. Поэтому создание унифицированных
подходов к хранению данных и их представлению графическими интерфейсами
для информационно-телекоммуникационных сетей предприятий является
востребованной и актуальной научно-технической задачей.
Степень разработанности темы. Применению адаптивной структуры
хранения данных в основном посвящены работы Джозефа Йодера (Joseph
Yoder), датированные 2011 годом, а также работы Ребекки Вирфс-Брок
(Rebecca Wirfs-Brock), но в основном они только описывают, что такое
адаптивный подход к хранению данных, а также подходы для применения к
реляционным хранилищам данных, с примерами, написанными на псевдокоде.
Работы авторов P.M. Matsumoto, F.F. Correia, E. Guerra, H.S. Ferreira, L. Welicki
содержат примеры программного кода, но эти примеры представляют скорее
академический интерес, поскольку в приведенном виде применить их на
практике достаточно проблематично. В работах тех же авторов описывается
способ отрисовки статичной абстрактной страницы, не использующий
преимущества, специфичные для информационно-телекоммуникационной
области, а информации об использовании адаптивных подходов в области
нереляционных хранилищ данных очевидно недостаточно.
Далее, под виджетом будет подразумеваться функционально полный
элемент страницы, работоспособность которого не зависит от других элементов
страницы, умеющий отрисовывать какую-либо информацию, возможно,
зависящую от URI (Uniform Resource Identifier, единообразный способ
формирования унифицированного идентификатора ресурса, по ГОСТ Р ИСО
22745-20-2013).
Идея представления пользовательского интерфейса в виде виджетов не
является новой (существует множество работ и программных реализаций,
позволяющих создать такие интерфейсы), однако все эти работы привязаны к
конкретной модели, что требует программирования для каждого конкретного
случая. Подходов, описывающих построение унифицированных интерфейсов
для отображения адаптивных структур данных крайне мало.
Целью работы является автоматизация процессов разработки
графических интерфейсов с использованием унифицированного доступа к
нереляционным хранилищам адаптивных структур данных, применительно к
информационно-телекоммуникационным сетям в сфере автоматизированных
5
производств. Это позволит повысить эффективность способов проектирования
графического интерфейса при появлении новых требований (новых деталей,
производственных процессов) путем уменьшения времени, затрачиваемого на
разработку и внедрение согласно национальной нормативной документации.
Введение дополнительного уровня между данными адаптивной структуры базы
данных и кодом, выполняющим алгоритмы отдельного технологического
процесса, должно решить проблемы: расхождения документации и
программного кода, неудобство наладки проведения автоматического
тестирования, наличия множества неявных зависимостей в технической
системе.
Для достижения сформулированной цели поставлены и решены
следующие задачи:
1. Проведение анализа средств проектирования ИС, структур организации
данных в нереляционных хранилищах и адаптивных структур хранения
данных.
2. Разработка модели древовидного представления унифицированного
пользовательского интерфейса АСУ технологического процесса,
отличающейся гибкостью конфигурирования, способностью решать
типовые задачи отображения данных, и имеющей возможности
расширения на случаи ординарных и неординарных требований.
3. Разработка математической модели клиент-серверного взаимодействия для
описания пропускной способности распределенных высоконагруженных
систем.
4. Разработка алгоритма проектирования технологических систем,
построенного на основе адаптивных структур данных.
5. Проведение оценок эффективности разработанного алгоритма по модели
клиент-серверного взаимодействия.
6. Разработка программного обеспечения на основе предложенного
алгоритма проектирования технологических систем, реализующего
основные положения данной работы.
Объект исследования – информационные системы технологических
производств и процессов организаций, а также процессы их создания и
развития.
Предмет исследования – способы проектирования графических
интерфейсов и организации доступа к базам данных информационных
подсистем АСУ.
Методы исследования. В работе использовались методы системного
анализа, моделирования и эксперимента, объектно-ориентированного
проектирования программных систем и программирования, оптимизации и
математической статистики, а также оценки эргономичности пользовательских
интерфейсов.
6
Научная новизна заключается в следующем:
1. Определены межкомпонентные связи для систем эксплуатационной
поддержки
информационно-телекоммуникационных
сетей
автоматизированного производства, особенностями которых являются
типизация и унификация, а также выявлены компоненты графических
интерфейсов АСУ предприятия. Установлено увеличение доли
нереляционных баз на основе анализа статистических данных за последние
4 года с 9.2% до 20.0%.
2. Разработана модель древовидного представления унифицированного
пользовательского интерфейса для автоматизации процессов создания
элементов отображения типовых данных, имеющая возможности
расширения.
3. Предложена математическая модель системы клиент-серверного
взаимодействия для информационно-телекоммуникационной сети,
являющаяся системой массового обслуживания с ожиданием, для описания
пропускной способности технологических систем.
4. Разработан алгоритм проектирования и модификации характеристик
процессов
и
параметров
изделий,
отличающийся
введением
дополнительного уровня между данными адаптивных структур в
нереляционных
хранилищах,
и
уровнем,
обеспечивающим
последовательность выполнения технологических процессов. Для
построения графических интерфейсов предложен алгоритм хранения и
отображения древовидных моделей интерфейсов в таких хранилищах.
5. Предложены математические оценки эффективности разработанного
алгоритма по модели клиент-серверного взаимодействия.
Теоретическая значимость исследования заключается во введении
понятийного аппарата теоретических моделей, которые могут быть
использованы при разработке различных рабочих ситуаций, использующих эту
теоретическую базу. Математическая модель позволяет оценить эффективность
обработки запросов при использовании предлагаемого интерфейса системы по
критерию пропускной способности в зависимости от входных характеристик
технической системы.
Практическая значимость исследования состоит в разработке
программного обеспечения на языке Java с использованием предложенного
алгоритма для унификации доступа к хранилищам данных, типизации
пользовательского интерфейса, позволяющего сократить время разработки ИС
с учетом особенностей производств, хранящих большие объемы данных.
Показана работоспособность и применимость на примере управления
физической и логической топологией информационно-телекоммуникационной
сети предприятия, что также подтверждается свидетельством о государственной
регистрации программы для ЭВМ № 2013610169 Неткайт (Netkite).
7
Научные исследования проведены при финансовой поддержке
Минобрнауки России в рамках выполнения государственного задания №
2.1237.2017/ПЧ.
1.
2.
3.
4.
5.
6.
На защиту выносятся следующие результаты:
Модель
древовидного
представления
унифицированного
пользовательского интерфейса для автоматизации процессов создания
элементов отображения типовых данных.
Математическая модель клиент-серверного взаимодействия для описания
пропускной способности технологических систем.
Алгоритм проектирования технологических систем, построенных на
основе адаптивных структур данных, отличающийся тем, что:
i. отсутствует избыточность документации и программного кода;
ii. отсутствуют недостатки применения адаптивной структуры хранения
данных «напрямую»;
iii. обеспечена применимость данного подхода к системам с быстро
меняющимися требованиями.
Унифицированный пользовательский интерфейс автоматизированного
производства, отличающийся гибкостью конфигурирования, способностью
решать типовые задачи отображения данных пользователю, и имеющий
возможности расширения.
Результаты
оценки
эффективности
предложенного
алгоритма
проектирования технологических систем.
Программное обеспечение на языке Java, реализующее основные
положения данной работы.
Достоверность и апробация результатов. Достоверность полученных
результатов подтверждена путем разработки программного обеспечения,
базирующегося на предложенных моделях и алгоритме, и применении их в
исследовательском
прототипе
системы.
Основные
результаты
диссертационного
исследования
представлены
на
российских
и
международных конференциях: 55-ой научной конференции МФТИ,
Радиотехника и кибернетика (Москва, 2012) и XL международной
конференции,
X
международной
конференции
молодых
ученых
«Информационные технологии в науке, социологии и бизнесе IT+S&E'12»
(Москва, 2012) , международной научно-практической конференции «новые
информационные технологии в науке», XX Международной научнопрактической конференция «World Science: Problems and Innovations», XX
Международной научно-практической конференции «World science: problems
and innovations» (Пенза, 2018), Международной научно-практической
конференции «Новые информационные технологии в науке» (Челябинск, 2018),
а также в электронном периодическом рецензируемом научном журнале «SCIARTICLE.RU».
8
Получено свидетельство о государственной регистрации программы для
ЭВМ №2013610169 от 09 января 2013 Неткайт (Netkite).
Соответствие паспорту специальности. Диссертационная работа
соответствует формуле научной специальности 05.13.06 – «Автоматизация и
управление технологическими процессами и производствами» в пунктах 4, 9,
18.
Публикации по теме работы. По теме диссертации опубликовано 12
научных работ, в том числе 4 статьи в журналах, рекомендованных ВАК.
Структура и объем диссертации. Диссертационная работа состоит из
введения, пяти глав, заключения, списка литературы и содержит 186 страниц
машинописного текста, 17 страниц приложений, 53 рисунка и 15 таблиц.
Список литературы содержит 126 наименований.
ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ
Во введении сформулирована актуальность работы, определены цели и
задачи, решение которых необходимо осуществить, обосновываются научная
новизна и практическая значимость работы, формулируются основные
положения, выносимые на защиту.
Первая глава посвящена описанию современного состояния
исследований в области анализа средств проектирования ИС и моделей
организации данных в нереляционных хранилищах.
Показано, что разрабатываемые ИС имеют в настоящее время
определенные особенности: быстро меняющиеся требования к техническим
системам, значительное увеличение объема информации, что требует
принципиального нового подхода как к хранению информации, так и к ее
обработке. Следствием этого является и значительное увеличение объемов
получаемых данных, которые необходимо хранить и обрабатывать, при этом
данные имеют самые разнообразные форматы.
Изучение рынка средств проектирования показало, что в настоящее время
на рынке в основном представлены средства проектирования, которые
генерируют SQL код и позволяют сгенерировать реляции на основе моделей.
Однако, несмотря на полное доминирование на рынке реляционных систем,
анализ рейтингов популярности позволяет отметить позитивную динамику
роста популярности баз данных типа NoSQL за счет роста присутствия на
рынке таких баз данных, как Radis, MongoDB, Neo4J и Cassandra,
предназначенных для обработки больших объемов данных.
Применение NoSQL решений позволяет также решить основные проблемы,
из-за которых адаптивный подход к хранению данных был признан
неэффективным. Следовательно, с использованием NoSQL-подхода можно
построить решение для хранения данных в сложных технологических
производствах, спроектированное под определенный круг задач конкретной
организации. Анализ статистических данных по применению программного
9
обеспечения выявил увеличение доли нереляционных баз данных с 9.2% до
20.0% за последние 4 года.
Проведенный анализ литературных данных показал, что идеи
унифицированных подходов в данной области являются актуальным вопросом,
в научной и технической литературе для них практически отсутствуют
концепции, модели, а работам по алгоритмическому и программному
обеспечению, находящимся в публичном доступе, уделено мало внимания.
Создание унифицированных подходов к хранению данных для
автоматизированного технологического оборудования и к автоматизации
разработки пользовательских интерфейсов является востребованной и
актуальной научно-технической задачей.
Установлено, что в настоящее время при проектировании графических
интерфейсов и организации унифицированного доступа к базе данных для
систем управления технологическими производствами является перспективным
использование языка Java, рост популярности которого особенно высок в
последние годы.
Во второй главе детально описывается понятие адаптивных структур
хранения данных (AOM, Adaptive Object Model). Адаптивная структура считает
всевозможные объекты сущностями (Entity), различающимися только своим
типом (Entity Type). Свойства сущностей (Property) в такой концепции
принадлежат всему типу целиком. При организации работы с адаптивными
структурами данных напрямую, возникает большое количество трудностей, в
частности, множественные неявные зависимости, невозможность написания
автоматического тестирования, расхождения документации и фактически
реализованного функционала.
Далее описана разработка шаблона проектирования корпоративных Java
приложений, построенных на основе адаптивных структур данных и предложено
интеграционное решение для AOM и нижележащих распределенных баз данных,
которое позволяет вести эффективную разработку, а именно:
1. проводить автоматическое тестирование,
2. иметь единожды заданные таблицы соответствия сущностей в AOM на
сущности предметной модели,
3. иметь возможность генерации документации к программному продукту.
Решение было реализовано в виде набора связанных между собой
интерфейсов на языке Java, аннотированных константами. Сначала приводится
пример такого отображения, после чего рассматриваются подробности и
аспекты его работы.
Взяв за основу простую модель, имеем следующее Java-представление:
@EntityType("Car")
public interface Car {
@Parameter("Color")
String getColor();
@Name
String getName();
}
@EntityType("Person")
public interface Person {
@Name
String getName();
@Parameter("Owns")
Car getCar();
}
10
В описании введена специальная аннотация @Name – так как обычно имя
не выделяют как обычный параметр, а с целью удобства восприятия человеком
хранят его вместе с сущностями (Entity) в таблицах. Описанная выше модель
обслуживается специальным сервисом, который позволяет по идентификатору
(первичному ключу) находить соответствующий объект. Пример реализации
такого типизированного сервиса:
interface BusinessService {
<T> T findById(Class<T>, String id);
void store(String id, Serializable entity); }
Рассмотрим реализацию метода findById(..), чтобы в общем виде
отразить идеи реализации.
1. Создание динамических экземпляров классов осуществляется посредством
стандартных методов, предоставляемых Java:
java.lang.reflect.InvocationHandler handler
= new AomInvocationHandler(...);
Car car = (Car) java.lang.reflect.Proxy.newProxyInstance(
getClassLoader(), new Class[]{Car.class}, handler);
Теперь, внутри handler-а можно перехватить любое обращение к интерфейсу и
возвратить значение, соответствующее прописанной аннотации.
2. Получение аннотации реализуется внутри handler-а, там же можно получить
идентификатор параметра. Получение значения Color из аннотации для метода
getColor может быть сделано следующим образом:
java.lang.reflect.Method method = ... ;
Parameter param = method.getAnnotation(Parameter.class);
String paramId = param.value();
3. Рассмотрим вопрос тестирования подобного рода систем. Допустим, что есть
метод, который возвращает цвет машины человека: String getCarColor(Person).
Для его тестирования с помощью библиотеки Mockito теперь достаточно
просто создать окружение и не нужно иметь реального хранилища данных:
Car carMock = mock(Car.class);
when(carMock.getColor()).thenReturn("Black");
Person personMock = mock(Person.class);
when(personMock.getCar()).thenReturn(carMock);
assertEquals("Black", tested.getCarColor(personMock));
Необходимо отметить, что такого рода тесты невозможны при отсутствии
описанного дополнительного уровня на основе AOM.
4. Генерация документации осуществляется таким же способом, как и доступ к
информации об атрибутах в п. 3, и извлеченная информация преобразуется в
файлы документации.
Таким образом, введение дополнительного уровня между данными
адаптивной структуры базы данных и кодом, выполняющим алгоритмы
отдельного технологического процесса, должно решить проблемы:
расхождения документации и программного кода; неудобства наладки
проведения автоматического тестирования; наличия множества неявных
зависимостей в технической системе.
В разделе 4 описана математическая модель клиент-серверного
взаимодействия в сетях передачи данных автоматизированных производств, где
11
невозможно определить причины возникновения информационных потоков
между узлами сети, идентифицировать характер передаваемой информации и
предсказать, какой ответный поток информации от пользователя вызовет
полученное им сообщение. Поэтому достаточно предполагать, что потоки
между узлами сети носят случайный характер, а потоки, являющиеся
суперпозициями случайных пользовательских потоков, можно считать
независимыми. При таких предположениях выполняются условия центральной
предельной теоремы о суперпозиции потоков, и входные потоки на центрах
коммутации можно считать пуассоновскими.
На основании этого предположений была разработана модификация
математической модели обработки запросов сервером, описывающая поведение
клиентов, использующих пользовательский интерфейс. Эта модель является
системой массового обслуживания, так как сервер обрабатывает поступающие
к нему требования (запросы) для предоставления информации пользователю.
Примем, что, вследствие влияния множества равнозначных факторов, на
вход поступает простейший однородный стационарный Пуассоновский поток
заявок без последействия с плотностью  , где  – среднее число заявок в
единицу времени. Заявка, заставшая все каналы занятыми, становится в
очередь, которая имеет длину N , и ожидает обслуживания. При этом, если
заявка застает очередь занятой, то она теряется. Время ожидания в очереди
тоже ограничено некоторым сроком Т ож и если до истечения этого срока заявка
не будет принята к обслуживанию, то она покидает очередь и остается
необслуженной. Срок ожидания Т ож будем считать случайной величиной,
распределенной по экспоненциальному закону:
(1)
fTож (t )  vevt , (t  0) ,
где параметр v – величина, обратная среднему сроку ожидания.
С точки зрения пользователя это выглядит так, как будто он перестает
ждать загрузки страницы, если это происходило слишком долго. Этот параметр
v можно понимать как поток уходов заявок из очереди.
Допустим, что на серверной стороне имеется n потоков, или каналов,
обслуживающих запросы. Графически эту модель можно представить как
обслуживающий сервер, на вход которому входит поток пользовательских
запросов с интенсивностью  , сервер имеет очередь длинной N , и n
обслуживающих эти заявки потоков с пропускной способностью  . Заявки
«протухают» с интенсивностью  (рисунок 1).
Поскольку потоки событий в такой системе являются пуассоновскими, то
можно сделать вывод о том, что процесс в такой модели будет Марковским. В
силу ограничений модели система будет иметь конечное число состояний,
которые можно перечислить. В системе не может находиться больше чем n  N
заявок одновременно (число обслуживающих каналов плюс размер очереди), а
состояние системы будет характеризоваться числом находящихся в ней заявок.
12
Рисунок 1. Графическое представление модели обслуживающего сервера
Дифференциальные уравнения вероятностей состояний системы, где s
принадлежит интервалу от 1 до N, а k – интервалу от 1 до n, дадут формулы для
вероятностей состояний системы, которые в установившемся режиме
обслуживания (при t   ) дадут систему алгебраических уравнений:
 p0   p1  0,
 p0  (   ) p1  2 p2  0,
........
 pk 1  (  k  ) pk  (k  1)  pk 1  0, 1  k  n  1,
(2)
........
 pn s 1  (  n  sv) pn s   n  ( s  1)v  pn s 1  0, 0  s  N ,
........
 pn N 1  (  n  Nv) pn N  0.
К ним необходимо добавить условие нормировки:
Для любого k  n , решение системы (2) имеет вид:
k
pk 
p0 ,
k ! k
а для k  n (k  n  s, 1  s  N ) , можно получить:
pn s 
 n s
n!
s
n
 (n  mv)
N n
p
k 0
k
 1.
(3)
(4)
p0 ,
(5)
m 1
pn N

 pn N 1

  n  N
 n N
N 1
n! (n  Nv   ) (n  mv)
n
p0 .
(6)
m1
Применяя условие нормировки (3) для (4), (5) и (6) можно получить
уравнение для определения p0 , входящего в обе формулы. Для k  n и s  1 ,
получим:
13


k
n s
n N
n
N 1







p0 


  1,

s
N 1
k
n
n
s 1
 k 0 k !
n!  (n  mv) n! (n  Nv   ) (n  mv) 


m 1
m 1


(7)
откуда легко можно получить выражение для p0 .
Введя обозначения  как среднее число приходящих заявок,  как среднее
число уходящих заявок, приходящихся на среднее время обслуживания одной
заявки, можно переписать основные полученные формулы:

v
 , ,
(8)


pk 
k
p0 , 0  k  n,
k!
 n s
pn s 
n!
(9)
p0 , 1  s  N ,
s
 ( n  m )
m 1
pn N  pn N 1

  n  N

 n N
N 1
n!(n  N    ) (n  m )
p0 ,
(10)
m1
p0 
1
N 1
n
p p
k 0
k
s 1
n s
.
 pn N
(11)
Математическое ожидание ms числа заявок, находящихся в очереди:
N
N 1
s 1
s 1
ms  M  s    spn s   spn s  Npn N .
(12)
В установившемся режиме вероятность Pн того, что заявка покинет
систему необслуженной, есть отношение среднего числа заявок, уходящих из
очереди в единицу времени к среднему числу заявок, поступающих в единицу
времени. Таким образом, можно определить вероятность Pн того, что заявка
покинет систему необслуженной. Для этого нужно ms умножить на v и
разделить на  :
N 1

Pн   ms   spn s  Npn N .
(13)

s 1
Относительная пропускная способность системы характеризуется
вероятностью того, что заявка, попавшая в систему, будет обслужена:
C  1  Рн .
(14)
В крупных технологических системах n, N можно считать большими, и,
таким образом, обобщить формулу pn s для s  N и избавиться от pn N , что
даст более компактное выражение для ms :
14
n
n!

s 1

n
k
s
s 1
N
ms   spn s 
s s
N

 ( n  m )
m 1
n N
 k !  n! 
k 0
s 1
.
s
(15)
s
 ( n  m )
m 1
Члены сумм полученных выражений при больших N быстро убывают при
s  N , а при    , мы имеем lim pn s  0 . Таким образом, формула для pk
 
преобразуется в формулу Эрланга для систем с отказами:
k
k
k!
lim pk  lim n k
 n k ! k , 0  k  n.
n N
s
 
 








s
n! s 1
k!
k 0 k !
 (n  m ) k 0
(16)
m 1
В другом случае, когда время ожидания бесконечно, то есть   0 ,
заявки практически не уходят из очереди при больших N , и поэтому Рн  0.
Стационарный режим при t   существует только при   n , т. е. когда
среднее число заявок, приходящееся на время обслуживания одной заявки, не
выходит за пределы возможностей n – канальной системы. Если же   n ,
число заявок, стоящих в очереди, будет с течением времени неограниченно
возрастать.
Предположим, что   n , N  1 . Найдем предельные вероятности
pk (0  k  n) для чистой системы с ожиданием, то есть   0 . Получим:
p0 
1
n

k

n
N

 k !  n!  n
k 0
отсюда pk 
s 1
k
s
s

N 1
1
  
n 1

1   
n
k
  n 


( n   ) n!
k 0 k !
N




1
n

k 0

 n1

k ! n!(n   )
k
, (0  k  n),
(17)
 n s
p0 , 0  k  n , pn s 
p0 , s  0 ,
k!
n!n s
и, следовательно:
 n1
(18)
 n1
 
 
n  n!1  
n

n
!
n 1
1  
N 1

n
n



ms 
p0 
,
2
k
n 1

n
N







 
n 1

n  n!1  


1   

k
k
!
( n   ) n!
n
n
k

0
n



   


( n   ) n!
k 0 k !
или упрощенно с использованием Гамма-функций, где
2
2
(19)
15
G ( z , )  


z k e z G (n  1, z )
e t dt , G( z)  G( z,0) , а  
, имеем:
k
!
G
(
n

1)
k 0
 t z 1
n
1
   N  
n  e  G(n  1, )
n 1
(20)
ms 
 (n   )  n!  1      ,

  n  
n    G (n  1)


n

1
N 1
n
G(n  1)
.
ms 
 
(21)
n   e  G(n  1, )  (n   )  n!  n1  G(n  1)
Таким образом, получены как точные, так и оценочные теоретические
формулы (при различных допущениях) для оценки пропускной способности
ситемы.
n 1
В третьей главе диссертации вводится понятие виджета как
функционально
полного
элемента
(или
компонента)
страницы,
работоспособность которого не зависит от других элементов страницы,
умеющего отрисовывать какую-либо информацию, возможно, зависящую от
URI.
Приведено описание построения графического интерфейса системы
эксплуатационной
поддержки
информационно-телекоммуникационного
оборудования сетей, основанного на модели виджетов и библиотеке
транснациональной корпорации «Google Web Toolkit».
В URI должна содержаться информация о той сущности, которая в данный
момент отображается. При этом в рамках одного объекта страница может иметь
различные состояния. Поэтому URI может быть дополнен не только описанием
объекта или конкретной страницы, но и описанием состояния этой страницы,
т.е. может быть сформирован следующим образом:
#module?entity:id:param1=value1;param2=value2;…
Единственный способ взаимодействия виджета – это шина событий (Event
Bus) – общий для страницы пользователя ресурс, который дает виджетам
возможность подписываться на получение оповещений об определенных
событиях и публиковать в ней события. Кроме того, страница может
представлять собой дерево виджетов, корнем которого является какой-либо
элемент – контейнер. Основная идея использования виджетов состоит в том,
что все сущности одного типа отрисовываются одинаковым образом. Таким
образом, каждой сущности можно сопоставить дерево виджетов – структура
web-страницы, представленная как набор виджетов, состоящих в отношении
parent – child и образующих дерево, так как эта конфигурация имеет только
один корневой элемент. Такой подход определяет компоненты, их связи и
способы взаимодействия в унифицированной системе.
На рисунке 2 приведен пример такой страницы и показано, как ее
структура может быть представлена в виде дерева. Виджеты могут различаться
по своей природе. Некоторые – просто контейнеры (The page, Header), другие
16
не меняют содержимого (Menu, Copyright), а некоторые зависят от конкретной
страницы (Title, Content) (рисунок 2).
URI:
#wiki?show:tree(Unix)
Рисунок 2. Пример страницы отображения и ее дерево виджетов
Для различных сущностей можно выделить некоторые общие элементы,
одинаковые для всех страниц, что характерно для характеристик изделий
технологического процесса, другими словами, страницы могут различаться
совсем немного. Для решения этой задачи вводится понятие переопределенного
дерева виджетов для родительского дерева. Переопределенное дерево
определяется как набор изменений (ветвей) родительского дерева. Это набор
специальных виджетов, которые имеют параметр pointcut – ссылку на виджет в
родительском дереве. При формировании эффективного дерева ветки
родительского дерева заменяются ветками переопределенного дерева.
Переопределенный элемент меняет всю ветку родительского дерева на другую.
Такой подход позволяет не только избежать копирования, но и изменить дерево
очень быстро, что влияет на скорость внесения изменений. Особенностью
переопределенного дерева является то, что оно может иметь несколько детей, в
то время как обычное дерево имеет только одного ребенка – какой-либо
виджет.
Рассмотренные типы виджетов, присутствуют в большинстве систем
управления технологическими процессами предприятий, все виджеты можно
разделить на две категории: сервер-независимые и сервер-зависимые.
Рассмотрим помодульно практические аспекты программной реализации,
согласно их зависимости друг от друга. Диаграмма модулей и зависимостей
между ними приведена на рисунке 3.
AOM-DATA. Модуль используется для доступа к данным. Модули,
использующие AOM-DATA, не должны знать, как хранение реализовано
внутри, доступ к базе данных построен независимо от производителя.
AOM-MAIN. В этом модуле работа ведется с агрегированными
сущностями, обычно объединяющими в себе несколько сущностей из
нижележащего модуля.
AOM-BRIDGE. Модель умеет оперировать с B-сущностями из
нижележащего модуля и только с ними. Для работы с модулем необходимо
всего два основных интерфейса.
WEB-COMMON. Этот модуль имеет в основном контракты, описывающие
взаимодействие пользовательского интерфейса и его конкретной реализации.
17
AOM-WEB. Модуль, реализующий контракты, продиктованные модулем
WEB-COMMON, и основанный на адаптивной структуре данных. Еще одна
задача, которую решает рассматриваемый модуль, – реализация привязки
деревьев виджетов к отображаемому объекту.
WEB. Этот модуль отвечает за отрисовку виджетов в пользовательском
интерфейсе с использованием информации, которую предоставляет модуль,
реализующий контракт (в данном случае это AOM-WEB).
Описанный подход особенно хорошо
сочетается с теми проектами, где
данные
хранятся
в
адаптивных
структурах данных. Его применение
позволяет
сократить
время
на
внедрение
нового
оборудования,
модернизацию
и
настройку
существующего,
а
гибкость
конфигурирования виджетов делает
возможным
быстрое
решение
Рисунок 3. Диаграмма модулей
нестандартных задач.
и зависимостей между ними
В четвертой главе приводятся результаты численного моделирования
загрузки типовой страницы графического интерфейса пользователя, с точки
зрения клиент-серверного взаимодействия. Показано, что для типичной
рассматриваемой страницы пользовательский клик может привести к одному из
трех вариантов последующих событий (рисунок 4):
1. Изменению идентификатора
просматриваемого объекта. В
таком случае наиболее вероятно,
что перезагрузится вся страница,
запрошены будут все данные.
2. Изменению просматриваемой
вкладки.
В
этом
случае
запросится
только
часть
страницы (вероятность p2 = 0.3).
3. Если пользователь кликнул на
просмотр
другой
страницы
Рисунок 4. Варианты событий при
таблицы, то запросится только
пользовательском клике
часть данных (вероятность p3 = 0.1).
Использование АОМ позволяет также добавить кэширование для
метаданных. Кэш – промежуточный буфер с быстрым доступом, доступ к
данным в кэше осуществляется быстрее, чем из удаленного источника, однако
её объём существенно ограничен по сравнению с хранилищем исходных
данных. Рассмотрим два случая: когда метаданные кэшируются (что
существенно снижает нагрузку на хранилище) и когда не кэшируются. Оценим,
как изменится нагрузка на хранилище по сравнению с тем, если бы страница
18
отрисовывалась полностью для каждого пользовательского запроса. Будем
считать, что стоимость извлечения объекта и параметра примерно одинакова.
Без кэширования: при подсчете, учитывая как метаданные, так и обычные
данные для рассмотренного примера типовой страницы, применение подхода
по загрузке страницы «по частям» дает выигрыш в 17 процентов по отношению
к подходу с загрузкой страницы «целиком».
С кэшированием: при подсчете, учитывая только данные, введение
кэширования дает выигрыш еще в 11 процентов по отношению к подходу к
загрузке страницы «по частям».
В качестве примера для численного моделирования рассматривается
блейд-сервер HP Integrity BL890c i4, в конфигурации с 8 процессорами и 8
ядрами у каждого (таблица 1). Сделаем предположения о количественных
оценках параметров системы.
Таблица 1. Исходные данные для численного моделирования
Хар-ка Значение
Обоснование
n
64
Максимальное количество обслуживающих каналов в непрерывном
режиме ограничено суммарным количеством ядер процессоров.
μ
1
Будем предполагать, что обслуживание одной заявки завершается
за 1 секунду.
ν
0.2
Будем предполагать, что пользователь ждет обработки своей заявки
не более 5 секунд – иначе он уходит.
λ
60-80
Интересно поведение системы именно в ненагруженном режиме,
когда λ больше чем μ * n.
Оценим среднее количество заявок в очереди в установившемся режиме
(Ms) в зависимости от ее длины (N) согласно формуле (19). На рисунке 5 видно,
что до определенного момента размер очереди растет практически
пропорционально длине очереди.
Ms
Ms
А
Длина очереди N
Б
Длина очереди N
Рисунок 5. Среднее количество заявок в очереди в установившемся режиме
(Ms) в зависимости от ее длины (N) при двух значениях среднего времени
ожидания  = 0.1 (А) и  = 0.2 (Б).
19
пропускная способность системы С
Однако, после определенного момента, зависящего от времени ожидания
, длина очереди практически не влияет на количество заявок в ней, и тут уже
основной вклад вносит время, по прошествии которого в очереди заявка
уходит, причем для рассматриваемого примера очередь с размером 150 уже
является достаточной. Рисунок 6 показывает зависимости вероятностей по
формулам (13) и (14) от длины очереди соответственно.
Pн
С
Длина очереди N
Длина очереди N
Рисунок 6. Вероятность того, что заявка останется необработанной (слева)
и зависимость пропускной способности системы (справа) от длины очереди N
при n = 64,  = 1,  = 64,  = 0.2,  = 64 и  = 0.2, в масштабе 100%.
отношение пропускных способностей
cистемы при заданных α и profit
Оценим дальнейшие характеристики системы на уравнениях, в которых
отсутствует параметр N – длина очереди - полагается, что она бесконечно
большая. Предположим, что время ожидания бесконечно. Тогда мы получаем
чистую систему с ожиданием, которую можно легко посчитать с
использованием гамма-функций. На рисунке 7 видно, что в случае системы с
ожиданием эффективность может вырасти в несколько раз даже при небольших
значениях степени оптимизации.
α,среднее число
приходящих заявок
profit
Рисунок 7. Отношение пропускных способностей систем до и после
оптимизации в зависимости от α и profit.
20
Таким образом, результаты численного моделирования показывают, что
эффективность работы системы может значительно возрасти даже при
небольших значениях степени оптимизации пропускной способности системы.
В пятой главе описывается пример применения информационнотелекоммуникационных сетей для адаптации гибкой автоматической линии к
добавлению нового технологического оборудования в машиностроении.
Для успешного решения задачи удовлетворения запросов потребителей,
высокопроизводительное производственное оборудование должно допускать
переналадку и смену объектов производства, что напрямую связано либо с
разработкой нового программного обеспечения, либо адаптацией имеющегося
программного обеспечения под новые технологические процессы. При этом
анализ иерархии автоматизированных систем управления предприятием
(АСУП) показывает, что информационно-телекоммуникационные сети и базы
данных играют огромную роль в ее функционировании и являются одними из
ее ключевых компонентов.
Необходимо учитывать, что при производстве образуется большое
количество данных о станках, образующих такие производства, а также еще
большее данных, появляющихся в результате работы самих этих производств,
что требует построения соответствующих хранилищ данных. В дальнейшем эти
данные могут быть использованы, в том числе, для комплексных задач
составления, оптимизации и корректировки расписания и загрузки
производственных линий; сбору метрик производств (объему брака, статистики
по сбоям, отказам, задержкам и пр.) для дальнейшего анализа, поиска
неизвестных закономерностей и пр.
Для полноценной работы АСУП необходима разработка унифицированной
базы данных, способной быстро интегрироваться и адаптироваться к
изменяющимся требованиям. Примерами таких производств могут служить
автомобильные производства, где появляются новые модели автомобилей,
снимают с производства старые модели. Каждый автомобиль может иметь свои
индивидуальные особенности в соответствии с требованием конкретного
клиента. Также крупные концерны могут производить различные марки авто на
одном и том же оборудовании, где нагрузка на производство может быть
неравномерной.
Рисунок 8 иллюстрирует пример сборочной единицы автомобильного
машиностроения – ШРУСа (шарнира равных угловых скоростей).
В процессе производства каждую сборочную единицу можно представить
в декомпозированном виде, что иллюстрируется рисунком 9.
На рисунках 8 и 9 использованы следующие обозначения: 1 – приводной
вал, 2 – гайка, 3,12 – шайба, 4 – подкладная пластина, 5 – винт, 6 –
инерционный демпфер, 7,13,14,15 – хомут, 10 – шайба, 11 – кольцо, 16 –
кольцо, 20 – ШРУС, 21,22,23 – пыльник ШРУСа.
Таким образом, мы можем загрузить в базу данных технические
характеристики деталей, и далее компоновать из них сборочные единицы,
начиная от небольших конструкций, и заканчивая самим автомобилем.
21
ШРУС с пыльником
Рисунок 8. Изображение
сборочной единицы
(приводного вала автомобиля)
Наружный ШРУС
Рисунок 9. Декомпозиция сборочной
единицы на детали
В случае появления новых модификаций автомобилей, или
формировании индивидуальных комплектаций, эта информация заносится в
базу. В случае появления новых уникальных деталей, они вводятся в базу
данных на основе технических спецификаций, что позволяет в дальнейшем
выстраивать расписание автоматических линий на основе единого хранилища,
содержащего информацию о требуемом объеме производства. При этом база
данных собирает в себе информацию о количественных метриках производства,
таких как простои, загрузка и прочие.
В заключении подводятся итоги исследования и формулируются
основные результаты.
В приложении описываются основные моменты технической реализации
описанных алгоритмов.
ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ
1.
Выполнена научно-квалификационная работа, содержащая научно
обоснованные методические, организационные и технические решения по
разработке автоматизированной системы для разработки унифицированного
доступа к нереляционным хранилищам данных для информационнотелекоммуникационных
сетей
автоматизированных
технологических
производств, а также их графических интерфейсов, что имеет важное значение
для повышения конкурентоспособности предприятий машиностроительного
профиля.
2.
Определены межкомпонентные связи для систем эксплуатационной
поддержки
информационно-телекоммуникационных
сетей
автоматизированного производства, особенностями которых являются
типизация и унификация, а также выявлены компоненты графических
интерфейсов АСУ предприятия.
3.
На основании выявленных зависимостей разработана математическая
модель системы клиент-серверного взаимодействия, являющаяся системой
22
массового обслуживания с ожиданием, для описания пропускной способности
распределенных
высоконагруженных
систем.
Предложена
модель
древовидного представления унифицированного пользовательского интерфейса
для автоматизации процессов создания элементов отображения типовых
данных в сфере автоматизированных производств.
4.
На основании выявленных связей и предложенных моделей разработан
алгоритм для доступа к нереляционным хранилищам адаптивных структур
данных. Для построения графических интерфейсов технологических систем
предложен алгоритм хранения и отображения древовидных моделей в
нереляционных хранилищах.
5.
Разработано программное обеспечение на языке Java на основе
предложенного алгоритма, что показало его работоспособность и
применимость на примере управления физической и логической топологией
информационно-телекоммуникационной сети организации, подтверждающееся
свидетельством о государственной регистрации программы для ЭВМ №
2013610169 Неткайт (Netkite).
6.
Предложены математические оценки эффективности разработанного
алгоритма по модели клиент-серверного взаимодействия. Для рассмотренных
примеров применение описанной модели при построении графических
интерфейсов позволяет снизить нагрузку на инфраструктуру предприятия от
5% до 30%, что в конечном итоге соответствует монетарному выражению
полученной оптимизации.
7.
Результаты, полученные в диссертационной работе, рекомендованы для
создания автоматизированных производств цифрового типа, а также при
подготовке инженерных кадров по направлениям «Автоматизация
технологических процессов и производств», «Информатика и вычислительная
техника».
СПИСОК РАБОТ, ОПУБЛИКОВАННЫХ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ
Из рекомендованного перечня ВАК РФ:
1. Васильев, А.В. Шаблон проектирования корпоративных Javaприложений, построенных на основе адаптивных моделей данных,
обеспечивающий их масштабируемость [Текст] // Труды МФТИ. – 2013. – Т. 5,
№ 4 (20). – с. 96–101.
2. Васильев, А.В. О построении графического интерфейса пользователя,
основанного на модели виджетов и фреймворке Google Web Toolkit [Текст] //
Глобальный научный потенциал. Информационные технологии. – 2014. – №6
(39) . – с. 57-63.
3. Васильев, А.В. О применении адаптивной модели организации данных в
нереляционных хранилищах [Текст] // Современные наукоемкие технологии. –
2014. - №12. – с. 46-49.
23
4. Феофанов, А.Н. Совершенствование графических интерфейсов и
организации доступа к базам данных систем эксплуатационной поддержки
телекоммуникационных операторов [Текст] / А.Н. Феофанов, А.В. Васильев //
Технология машиностроения. - 2018. - № 1. – с. 56–61.
В других изданиях:
5. Васильев, А.В. Шаблон проектирования корпоративных Javaприложений, построенных на основе адаптивных моделей данных,
обеспечивающий их масштабируемость, с. 54. [Текст] // Труды 55 научной
конференции МФТИ, Радиотехника и кибернетика. Том 1. - М.: МФТИ. - 2012.
- 117 с.
6. Васильев, А.В. Проблематика и методология сохранения промежуточных
результатов работы генетических алгоритмов. [Текст] // Приложение к
журналу "Открытое Образование". - Материалы XL международной
конференции,
X
международной
конференции
молодых
ученых
«Информационные технологии в науке, социологии и бизнесе IT+S&E'12». –
2012. - с. 43.
7. Феофанов, А.Н. Автоматизация при Совершенствовании Организации
Доступа к Базам Данных Систем Эксплуатационной Поддержки / А.Н.
Феофанов, А.В. Васильев // Электронный периодический рецензируемый
научный журнал «SCI-ARTICLE.RU» №56. – 2018. c. 275-282.
8. Васильев, А.В. Применение открытой базы данных нереляционного типа
для автоматизированного технологического процесса / А.В. Васильев, А.Н.
Феофанов // World Science: Problems And Innovations, сборник статей XX
Международной научно-практической конференции: в 2 ч. Пенза, 2018, с. 7680.
9. Васильев, А.В. Аспекты реализации древовидной модели представления
пользовательского интерфейса в технологических системах / А.В. Васильев,
А.Н. Феофанов // Новые информационные технологии в науке: сборник статей
Международной научно-практической конференции (мая 2018 г, Челябинск), с.
8-12.
10. Васильев, А.В. Использование открытой базы данных для
автоматизированных технологических производств в машиностроении / А.В.
Васильев, А.Н. Феофанов // Электронный периодический рецензируемый
научный журнал «sci-article.ru» №57, – 2018. c. 16-22.
11. Васильев, А.В. Адаптация масштабируемой Базы Данных при переходе
технологического оборудования на выпуск перспективных изделий / А.В.
Васильев, А.Н. Феофанов // Электронный периодический рецензируемый
научный журнал «sci-article.ru» №57, – 2018. c. 27-32.
Свидетельства:
12. Васильев, А.В. Свидетельство о государственной регистрации программы
для ЭВМ №2013610169 Неткайт (Netkite) от 09.01.2013. Программа
представляет собой систему для планирования ресурсов предприятия.
1/--страниц
Пожаловаться на содержимое документа