Логический уровень создания ИТ. Модели базовой ИТ

На логическом уровне устанавливают модели решения задачи и организации информационных процессов. Если известна общая модель управления некой АСУ, в которую будет внедряться базовая ИТ, мы можем представить взаимосвязь моделей базовой ИТ.

Цель базовой ИТ на логическом уровне – построение модели решаемой задачи и ее реализация на основе организации информационных процессов.

Рассмотрим взаимосвязь моделей базовой ИТ на схеме.

Модель решения задачи в условиях выбранной базовой ИТ согласуется с моделью организации информационных процессов (МОИП). МОИП включает в себя МОД (модель обработки данных), МО (модель обмена данными), МУПД (модель управления данными), МНД(модель накопления данных), МПЗ (модель представления знаний). Каждая из этих моделей отражает определенные информационные процессы и содержит базы построения частных матмоделей конкретного информационного процесса.

Модель обмена обеспечивает оценку вероятностно-временных характеристик процесса обмена с учетом маршрутизации (М), компании (К) и передачи информации (П). Объектом исследования модели является система обмена, функционирующая в условиях воздействия внешней среды. В качестве воздействий выделяют входные (потоки сообщений), мешающие (потоки ошибок), управляющие (потоки управлений). На основании этой модели реализуется синтез системы обмена данными с выбором оптимальной топологии и структуры сети, наилучшего метода коммутации, протоколов и процедур доступа, адресования и маршрутизации.

Модель накопления данных определяет каноническую схему информационной базы (КСБ) и раскрывается на логическом уровне организацией информационных массивов (ОИМ), а на физическом уровне — их размещением (РИМ). Информационный массив является основным элементом внутримашинного информационного обеспечения. Под информационным массивом (ИМ) понимают совокупность данных о группе однородных объектов, характеризуемых одинаковым набором сведений. Массивы могут различаться пo семантическому содержанию, технологии использования носителя информации и техническим характеристикам.

Модель обработки данных (МОД) (см. рис. 4) определяет организацию вычислительного процесса (ОВП), который включает в себя решение разнообразных задач, возникающих у пользователя. Последовательность и процедуры решения вычислительных задач должны быть подобраны так, чтобы оптимизировать вычислительный процесс с точки зрения используемого объема памяти, ресурса, числа обращений и т. д. Принципы организации вычислительного процесса зависят от той проблемной области, на которую ориентирована информационная технология. Поэтому на уровне базовой технологии можно говорить об оптимальном использовании той или иной операционной системы, которая поддерживает вычислительный процесс. Свойства операционной системы должны соответствовать требованиям организации вычислительного процесса.

Реальные возможности по управлению вычислительным процессом задает операционная система (ОС). Первые операционные системы были ориентированы на пакетную обработку информации. Это вызывало значительную задержку перед загрузкой программ в машину, поскольку задачи собирались в пакеты. Такой режим оказался непригодным для задач высокой размерности при необходимости решения их в оперативном режиме. Переход к системам разделения времени позволил в условиях прерывания отдавать предпочтение приоритетным задачам. Оказалось возможным планировать вычислительный процесс по моменту выпуска задач. Новые возможности для пользователя дал переход к виртуальным операционным системам. Система виртуальных машин (СВМ) предоставила пользователю (в его представлении) возможность иметь неограниченный вычислительный ресурс и не замечать параллельной работы соседних пользователей.

При создании моделей организации вычислительного процесса (ОВП) возможны два подхода – детерминированный и вероятностный. При детерминированном подходе используется теория расписаний, на основе которой определяется очередность выполнения задач при имеющихся ограничениях. Наличие многих случайных факторов, в том числе случайно возникающих вычислительных задач, не позволяет напрямую использовать детерминированный подход. Более целесообразным оказывается вероятностный подход, на основании которого в среднем могут быть установлены необходимый вычислительный ресурс, его распределение, средние времена выполнения программ, требуемая производительность вычислительной системы. В условиях конкретной информационной технологии ввиду типизации решаемых вычислительных задач особое значение приобретает разработка пакетов прикладных программ (ППП) и их эффективное внедрение. Основная сложность использования (ППП) – это типизация вычислительных задач, соответствующих методов и алгоритмов их решения. Только в условиях типизации возможно эффективное использование (ППП).

Базовая информационная технология на технологическом уровне представляет собой совокупность базовых информационных процессов. Взаимная их увязка, синхронизация осуществляются через модель организации информационных процессов (МОИП), которая реализуется в виде модели управления данными (МУД) (см. рис. 4). Управление данными означает управление процессом накопления, обмена и обработки данных. Накопление данных осуществляется в условиях современных баз данных, причем управляющие воздействия должны обеспечить ввод информации, обновление базы данных, а на физическом уровне размещение информационных массивов в базе. Это реализуется на основе аппаратно-программных комплексов в виде СУБД. Существуют типовые СУБД, которые получили большое развитие и могут считаться базовыми в информационной технологии. Этими системами определяются условия доступа различных пользователей к данным. Руководители различных рангов могут получить доступ к данным только через специальную службу управления данными, которая существует на современных предприятиях.

На этапе обмена информацией управление данными означает их маршрутизацию (М), коммутацию (К) и организацию передачи (П). Это реализуется на уровне сообщений, которые имеют адресную часть и могут самостоятельно перемещаться по сети в зависимости от адреса потребителя.

Модели представления знаний являются основой автоматизированного решения задач управления. Практическое использование при построении модели предметной области и математических моделей получили логическое (Л), алгоритмическое (А), семантическое (С), фреймовое (Ф) и интегральное (И) представления знаний.

Дата добавления: 2014-01-04