Причины сбоев программ
Сбои происходят по причине изъянов, имеющихся в коде ПО. Также источником опасности являются вредоносные программы. Однако большинство неполадок обусловлено человеческим фактором. Игнорирование инструкций, попытки взаимодействовать с обновленной версией как со старой, установка программ на машину с недостаточно мощной конфигурацией, информационная неграмотность сотрудников дорого обходятся предприятиям и организациям.
Опасным является и стремление постоянно экономить. Сокращение штата влечет за собой увеличение нагрузки на сотрудников. Результатом становится снижение качества работы программистов.
Тенденции развития современных информационных технологий определяют постоянное возрастание сложности ПО, создаваемого в различных областях экономики. Современные крупные проекты ИС характеризуют, как правило, следующие особенности:
• сложность описания (достаточно большое количество функций, процессов, элементов данных и сложные взаимосвязи между ними), требующая тщательного моделирования и анализа данных и процессов;
• наличие совокупности тесно взаимодействующих компонентов (подсистем), имеющих локальные задачи и цели функционирования (например, традиционных приложений, связанных с обработкой транзакций и решением регламентных задач, и приложений аналитической обработки (поддержки принятия решений), использующих нерегламентированные запросы к данным);
• отсутствие полных аналогов, ограничивающее возможность использования каких-либо типовых проектных решений и прикладных систем;
• необходимость интеграции существующих и вновь разрабатываемых приложений;
• функционирование в неоднородной среде на нескольких аппаратных платформах;
• разобщенность и разнородность отдельных групп разработчиков по уровню квалификации и сложившимся традициям использования тех или иных инструментальных средств;
• значительная временная протяженность проекта, обусловленная, с одной стороны, ограниченными возможностями коллектива разработчиков и, с другой стороны, масштабами организации-заказчика и различной степенью готовности отдельных ее подразделений к внедрению ИС.
Как отмечает Фредерик Брукс, руководитель проекта разработки операционной системы OS/360, самым существенным и неотъемлемым свойством программных систем является их сложность. Благодаря уникальности и несхожести своих составных частей программные системы принципиально отличаются от технических систем (например, компьютеров), в которых преобладают повторяющиеся элементы.
Сами компьютеры сложнее, чем большинство продуктов человеческой деятельности. Количество их возможных состояний очень велико, поэтому их так трудно понимать, описывать и тестировать. У программных систем количество возможных состояний на порядок величин превышает количество состояний компьютеров.
Аналогично масштабирование программного объекта — это не просто увеличение в размере тех же самых элементов, это обязательно увеличение числа различных элементов. В большинстве случаев эти элементы взаимодействуют между собой нелинейным образом, и сложность целого также возрастает нелинейно.
Сложность ПО является существенным, а не второстепенным свойством. Поэтому попытки описать программные объекты, абстрагируясь от их сложности, приводят к абстрагированию и от их сущности. Математика и физика за три столетия достигли больших успехов, создавая упрощенные модели сложных физических явлений, получая из этих моделей свойства и проверяя их опытным путем. Это удавалось благодаря тому, что сложность, игнорировавшаяся в моделях, не была существенным свойством явлений. Такой подход не работает, когда сложность является сущностью.
Многие проблемы разработки ПО следуют из этой сложности и ее нелинейного роста при увеличении размера. Сложность является причиной затруднений, возникающих в процессе общения между разработчиками, что ведет к ошибкам в продукте, превышению стоимости разработки, затягиванию выполнения графиков работ. Сложность вызывает трудности понимания всех возможных состояний программ, что приводит к снижению их надежности. Сложность структуры сдерживает развитие ПО и возможности добавления новых функций.
Исследование и разработка моделей, методов и средств совершенствования качества функционирования информационных систем. Разработка системы дескриптивной, математической и физической модели показателей качества и алгоритма исправления ошибок в задачах ИС.
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Специальность: 05. 05 — Информационные системы и процессы. Правовые аспекты информатики
диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук
Совершенствование качества функционирования информационных систем организационной сферы
Исаев Г.
Работа выполнена в Федеральном государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Российский государственный университет туризма и сервиса» Федерального агентства по образованию Министерства образования и науки Российской Федерации
Научный консультант: доктор технических наук, профессор Серов Валерий Романович
доктор технических наук, профессор Мальцева Светлана Валентиновна
доктор технических наук, профессор Надеждин Евгений Николаевич
доктор технических наук, профессор Сергеева Ирина Васильевна
Ведущая организация: Институт системного анализа РАН
С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Всероссийского института научной и технической информации РАН.
Ученый секретарь диссертационного совета доктор технических наук, профессор Цветкова В.
ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ
Актуальность темы. В современном мире происходит интенсивное внедрение информационных систем (ИС) организационной сферы. На создание и функционирование ИС направляются значительные ресурсы. По объему валовой продукции мира информационная индустрия занимает одно из первых мест. Вместе с тем, направляемые капиталовложения на создание и эксплуатацию ИС, иногда не обеспечивают ожидаемого эффекта, так как часто ИС не отвечают требованиям по качеству. Наиболее критичной стороной проблемы качества функционирования ИС является то, что выдаваемая пользователю результатная информация, бывает недостоверной, неполной, несвоевременной и др. Применение информации неудовлетворительного качества ведет к ухудшению качества принимаемых решений, к существенному снижению эффективности управления хозяйственным комплексом.
Проблема качества функционирования ИС (КФИС) имеет и социальный аспект. Плохое качество ИС сдерживает развитие информационной индустрии, снижает престиж фирмы-разработчика и государства. Проблема КФИС приобретает системный характер. Современные стандарты («ИСО/МЭК 15288. Системная инженерия. Процессы жизненного цикла систем», «ГОСТ Р ИСО 9001-2001. Системы менеджмента качества. Требования», «ИСО 9003. Системная и программная инженерия» и др. ) отражают общий порядок построения рациональных процессов управления качеством компонентов в рамках жизненного цикла систем. Стандарты способствуют проведению работ по улучшению качества ИС и инвариантны типу систем и предприятий.
В настоящее время более четко обозначилось то, что передовые рубежи социального прогресса будут занимать те страны, которые решат проблему эффективной генерации и применения информации необходимого качества. Значительный вклад в решение этой проблемы внесли работы отечественных ученых Арского Ю. , Вендрова А. , Гиляревского Р. , Дружинина Г. , Костогрызова А. , Лахути Д. , Липаева В. , Мальцевой С. , Михайлова А. , Надеждина Е. , Сергеевой И. , Серова В. , Синавиной В. , Соколова И. , Финна В. , Харкевича А. , Черешкина Д. , Черного А. и др. , и зарубежных — Edmans A. , Eppler M. , Herget J. , Kahn B. K, Marchand D. , Schutz T. , Freytag J. и др.
Рост объемов и усложнение производства, а также другие обстоятельства обусловливают жесткие требования к качеству ИС на всех стадиях жизненного цикла. Более остро это проявляется на стадии функционирования ИС, являющейся основной, наиболее прагматичной и длительной по времени. На этой стадии должны возвращаться средства, затраченные на создание ИС. Исторически сложилось так, что для улучшения функционирования ИС используются отдельные, часто хорошие разработки совершенствования ИС. Однако эти разработки слабо связаны между собой, качество их построения и применения часто снижается в силу отсутствия системной концепции качества ИС. Усиливаются противоречия между необходимостью системного улучшения качества принимаемых решений, с одной стороны, и неадекватным качеством функционирования современных ИС, обеспечивающих эти решения, с другой. Для снятия противоречия необходимо разнообразные подчас разрозненные процессы, методы и средства интегрировать в систему определенной концепции. Эта система должна обладать комплексом креативных свойств, в частности, способностью системного и активного воздействия на качество функционирования ИС в целом и на качество её компонентов. Сложную проблему качества функционирования ИС можно решать разными путями. Наиболее рациональным представляется путь создания и реализации системы методов и средств совершенствования качества функционирования информационных систем (СКФИС).
Целью работы является исследование и разработка моделей, методов и средств совершенствования качества функционирования ИС.
Основные задачи диссертации. Для достижения указанной цели в работе поставлены и решены следующие задачи:
Разработка структуры парадигмы и методологических положений совершенствования качества функционирования информационных систем.
Разработка системы дескриптивных, математических и физических моделей, а также созданных на их основе методов, методик и средств СКФИС.
Разработка модели Комплексной системы управления качеством функционирования ИС (КС УКФИС), как редуцированного варианта (прототипа) реального средства СКФИС.
Планирование экспериментов и проведение экспериментальной обработки данных по проверке адекватности разработанных моделей, методов и средств, анализ и оценка результатов экспериментов.
Синтез Комплексной системы управления качеством функционирования информационных систем.
Разработка рекомендаций по результатам диссертации и перспективным исследованиям в области совершенствования качества функционирования ИС.
Методы исследования базируются на создании и применении моделей СКФИС. Для построения моделей применены средства системного анализа, теории систем, теории управления, теории вероятностей и математической статистики, теории измерений, теории квалиметрии и др. Построение и исследование физических моделей проведено в рамках экспериментов на базе ЭВМ.
Объектом исследования являются информационные системы в области образования, научно-информационной деятельности и промышленности.
Предметом исследования определены свойства информационных процессов и систем организационной сферы в границах качества функционирования информационных систем.
Научная новизна работы:
— впервые разработаны структура парадигмы и методологические положения СКФИС как теоретико-методологической базы, определяющей предмет, принципы, логику организации, методы и средства СКФИС;
— впервые создана системная концепция СКФИС путем разработки структуры парадигмы СКФИС, комплекса моделей, методов и средств, их адекватность подтверждена экспериментальными и практическими работами;
— впервые на основе разработанных моделей созданы методы совершенствования КФИС, в частности: метод синтеза КС УКФИС, как информационной системы нового типа для систематического анализа и совершенствования качества функционирования ИС на информационно-технологическом уровне в реальном времени и на организационно-техническом уровне в регламентном времени; метод определения, с применением ЭВМ, состава первичных показателей качества ИС на основе модели кластер-анализа многомерной статистической структуры дефектов функционирования ИС, как более адекватный, по сравнению с эвристическим и экспертным методами; метод определения, с применением ЭВМ, значений обобщенных показателей КФИС на основе модели множественной регрессии, отображающей закономерную зависимость функционального типа между значениями обобщенных показателей и дефектами функционирования ИС, который, в отличие от других методов, обеспечивает прогнозирование и регулирование качества ИС; метод программного контроля данных на основе модели взаимосвязи показателей табличных документов, который не только определяет ошибки в значениях показателей и/или их отсутствие (пропуски), но и, в отличие от имеющихся программных методов, автоматически восстанавливает достоверные значения показателей в реальном времени и др.
— впервые, в результате исследования взаимодействия КС УКФИС и управляемой ИС, выявлено свойство метаинформационности у КС УКФИС, которое в практических задачах синтеза КС УКФИС, в отличие от систем управления качеством промышленной продукции, дает возможность использования в функционировании КС УКФИС аппаратных, программных и трудовых ресурсов управляемой ИС, что существенно сокращает затраты на создание и эксплуатацию КС УКФИС;
— впервые, на основе разработанных классификаторов ряда категорий КФИС, форматов документов, инструкций, обработки на ЭВМ многомерной статистической структуры дефектов, проведен системный анализ дефектов, методов их обнаружения и исправления, причин дефектов, а также факторов, условий, «узких» участков, снижающих уровень качества функционирования ИС, выполнена оценка созданных методов, и разработаны стандарты, нормативные документы и рекомендации по совершенствованию КФИС;
— впервые по проблеме КФИС разработана методика синтеза дефиниций понятий на базе распознавания свойств дефиниций посредством формирования тематических полей понятий, и проведён синтез дефиниций необходимого состава понятий, как основы создания и развития парадигмы и коммуникативных средств СКФИС;
— впервые разработан ряд моделей и устройств по совершенствованию качества функционирования ИС, некоторые защищены патентами автора.
На защиту выносятся:
Концепция СКФИС в виде структуры парадигмы, методологических положений, комплекса моделей, и созданных на их основе методов и средств совершенствования КФИС.
Метод синтеза КС УКФИС, как средства для системного анализа и совершенствования качества функционирования ИС на информационно-технологическом уровне в реальном времени и на организационно-техническом уровне в регламентном времени.
Метод измерения качества функционирования информационных систем в рамках решения задач совершенствования КФИС.
Расчетно-аналитический метод определения, с применением ЭВМ, состава первичных показателей качества функционирования ИС.
Метод определения, с применением ЭВМ, значений обобщенных показателей качества функционирования информационных систем.
Метод автоматического (программного) обнаружения искажений и восстановления в реальном времени достоверных значений показателей в документах табличной структуры.
Методика синтеза дефиниций понятий по проблеме КФИС.
Совокупность рекомендаций по результатам диссертации и перспективам совершенствования КФИС.
Практическая значимость работы состоит в том, что представленные в диссертации результаты, обеспечивают решение задач по совершенствованию качества ИС, в частности, это метод синтеза КС УКФИС, как информационной системы нового типа. Предложены расчетно-аналитические методы определения, с применением ЭВМ, состава первичных показателей, а также значений обобщенных показателей качества ИС. Разработанные методы обеспечивают идентификацию причинно-следственных связей и закономерностей функционирования ИС, измерение, оценку, анализ и прогнозирование качества функционирования ИС и на этой основе определение тактики и стратегии совершенствования КФИС, в частности, увеличение производительности ИС, уменьшение себестоимости обработки документов и др. Например, метод автоматического исправления ошибок в значениях показателей обеспечивает повышение уровня достоверности информации, минимизируя при этом время работы процессора более чем на 15%, и др.
Достоверность научных положений, выводов и практических рекомендаций обосновывается корректностью постановки задач, построением моделей, методов и алгоритмов решения задач, экспериментальной проверкой работоспособности и адекватности разработанных моделей и методов на ЭВМ, проверкой достоверности результатов исследования, реализацией разработанных средств совершенствования КФИС, а также апробацией работы.
Реализация результатов. Полученные в диссертации результаты были использованы в решении практических задач совершенствования КФИС. Проведены работы по внедрению результатов диссертации, в частности, КС УКФИС и её компонентов в ряде учреждений и предприятий. Разработаны и внедрены: метод синтеза КС УКФИС, метод измерения качества функционирования ИС, метод определения системы показателей качества функционирования ИС, методы измерения и оценки качества функционирования ИС, алгоритм и программа обнаружения ошибок и восстановления достоверных значений показателей в табличных документах, которые прошли экспертизу и документация хранится во Всероссийском фонде алгоритмов и программ и др.
Результаты использовались при выполнении работ по темам: «Создание АСУ-Росминвуз», «Исследование и разработка рациональной организации процессов управления и контроля на основе совершенствования АСНТИ государственной библиографии и централизованной каталогизации и автоматизированной системы сводного тематического планирования и координации выпуска литературы в стране (АССТПК ВКП)», «Проблемы управления качеством информационных систем в сфере сервиса», «Создание Комплексной системы управления качеством информационных систем ОАО завода ЖБИ-23», «Информационные ресурсы и средства в режиме он-лайн» Берлинского университета им. Гумбольдта и др. Результаты работы применяются также в учебном процессе ряда российских и зарубежных вузов.
Личный вклад автора в подготовке диссертации заключается в разработке концепции, структуры парадигмы, методологических положений СКФИС, методики синтеза дефиниций понятий по проблеме КФИС, создании с применением ЭВМ моделей СКФИС. Им разработаны метод синтеза КС УКФИС, методы измерения, определения состава и значений показателей КФИС, модель и алгоритм автоматического восстановления достоверности значений показателей в документах, классификаторы, форматы документов, рабочие инструкции, нормативные документы по СКФИС и др. Автором проведены также постановка экспериментов, сбор и обработка экспериментальных данных и непосредственное участие в разработке программ и выполнении экспериментов на ЭВМ по проверке адекватности созданных моделей, методов и средств СКФИС.
Апробация работы. Основные положения и результаты работы докладывались на всероссийских, всесоюзных и международных научных конференциях, в частности: Республиканской научно-техн. конф. «Организация и управление высшим учебным заведением» (Томск,1972), Всес. научно-техн. конф. «Динамическое моделирование сложных систем» (Тбилиси, 1982), Межвуз. конф. «Вопросы информационного обслуживания» (Москва, 1982), Всес. научно-практ. семинаре «Информационное обеспечение руководителей и систем управления разных уровней» (Суздаль, 1983), 2-ой Всес. конф. «Системное моделирование социально-экономических процессов» (Таллин, 1983), Научно-практ. семинар Комиссии по документалистике при Научном совете АН СССР по комплексной проблеме «Кибернетика» (Москва, 1988), 1-ой Всес. научно-техн. конф. «Качество информации» (Москва,1988), 2-ой Всес. научно-техн. конф. «Качество информации» (Москва,1990), Межд. форум информатизации, МФИ — 92 (Москва, 1992), 3-й Межд. науч. конф. «Индустрия сервиса в ХХ1 веке» секция «Информ. технологии в ХХ1 веке» (Гос. Кремлев. Дворец, 17-18 дек. 2001 г. ), Межд. конф. -выставке «Информационные технологии в образовании» (4-8 ноября 2002 г. , Минобр. РФ Ин-т ЮНЕСКО по информ. технол. в образов. ), 1-я Межд. науч. конф. «Системы международного информационного обмена. Возможности и риски глобального объединения» (Берлин, февраль 2002 г. ), Науч. -практ. конф. «Информационно-аналитические средства поддержки принятия решений и ситуационные центры» (Москва, РАГС, март 2005 г. ), пост. науч. -практ. семинаре «Качество информации» при МИИТе, лекции и доклады в Берлинском университете им. Гумбольдта и др.
Публикации. По теме диссертации опубликовано 62 работы, в том числе: 4 монографии, одна из них опубликована в ФРГ в соавторстве, как результат работы соискателя по теме Берлинского университета им. Гумбольдта, часть статей опубликована в журналах ФРГ, часть статей переведена и опубликована в США, 6 учебных пособий, одно из них (в двух частях) издано в соавторстве в ФРГ для студентов Берлинского университета им. Гумбольдта, один учебник для вузов с грифом Минобрнауки РФ, одно учебное пособие с грифом УМО. Созданы учебно-методические комплексы по ряду дисциплин для вузов, в частности, по авторскому курсу «Управление качеством информационных систем», опубликованы учебные программы, получено 3 патента.
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения, списка использованной литературы и приложений. Основной объем диссертации составляет 292 стр. , в том числе 21 рисунок, 31 таблица, список литературы из 225 источников на 22 стр. , а также 6 приложений на 52 стр. , в том числе 2 рисунка, 1 таблица, акты о внедрении на 14 стр.
Благодарности. Автор выражает искреннюю благодарность профессору Валерию Романовичу Серову за плодотворные научное руководство кандидатской, а затем и консультирование докторской диссертаций, а также всем тем лицам, способствовавшим реализации данной работы на всех её этапах.
КРАТКОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ
Во введении обоснована актуальность темы, указаны цель и задачи исследования, методы исследования, объект и предмет исследования, научная новизна, практическая ценность, достоверность научных положений, реализация результатов работы, личный вклад автора, апробация работы и др.
В первой главе рассмотрены состояние проблемы и теоретико-методологические условия совершенствования качества функционирования информационных систем. Для лучшего анализа современного состояния проблемы КФИС и определения задач исследования рассмотрена эволюция процессов, методов и средств КФИС по периодам. Периодизация проведена по хронологическому признаку с лагом в 10 лет.
Рассмотрение теоретико-методологических условий проводится посредством определения структуры парадигмы и методологических положений СКФИС. В результате исследования разработана структура парадигмы СКФИС, как модель постановки проблемы. Структура отображена в форме таблицы и представляет собой трехуровневую иерархическую систему опорных категорий, на первом уровне которой выделены:
Понятийный аппарат КФИС
Структура КФИС и её компоненты
Свойства и закономерности процессов совершенствования КФИС
Методы, средства и эволюция совершенствования КФИС
По определенным категориям структуры парадигмы в диссертации выделено более трех уровней. Структура призвана обеспечить определение основных направлений исследований, очередности и последовательности решения задач, границ предмета КФИС и др. Понятийный аппарат является семантическим и коммуникативным фундаментом, на котором формируется парадигма СКФИС. В понятийном аппарате СКФИС выделяются общие и специфические понятия. Создание методики формирования дефиниций понятий по проблеме КФИС проводится на основе учета семантики понятийного аппарата, формулирования набора правил образования дефиниций, идентификации и распознавания свойств понятий. Распознавание свойств и компонентов дефиниций понятий выполняется на основе построения тематических полей иерархической организации по соответствующим понятиям. Методика применяется для формирования дефиниций понятий по ходу решения задач диссертации.
Основные структурные категории СКФИС целесообразно определить с позиций системного анализа и общей теории систем: цели, задачи, функции, структура, технология, измерение, оценка, критерии КФИС и др. В работе последовательно определены их содержание, построение, место в общем комплексе работ по решению задач СКФИС, в частности, идентифицирована структура КФИС по набору признаков. По признаку субординации в контуре совершенствования КФИС управляющей системой (субъектом) является КС УКФИС, а управляемой (объектом) — качество функционирования ИС.
Выявление и изучение свойств является принципиальным аспектом для идентификации латентных закономерностей и синтеза средств совершенствования КФИС. При изучении КФИС с позиций семиотики выделяются следующие группы свойств ИС — семантические, синтаксические и прагматические. Выдвинуто предположение о вероятности выявления закономерностей, в частности, в форме функциональной зависимости, причинно-следственной связи определенных категорий КФИС. Априори эти зависимости можно идентифицировать и исследовать путем применения определенного класса моделей, выполненных средствами, например, множественной регрессии.
При рассмотрении методологических положений СКФИС определено, что структуру методологии СКФИС могут составить следующие категории: принципы, логика организации, методы и средства СКФИС. К принципам отнесены категории, которые обеспечивают идентификацию базовых положений решения задач, в той или иной мере связанных с совершенствованием КФИС. Такими принципами определены: системность, адекватность, развитие, самоорганизация, целостность, метаинформационность, автоматизация, верификация, историзм и др.
Логика организации рассматривается как категория, призванная обеспечить гармонизацию средств и процессов в решении задач совершенствования КФИС. К составу логики организации отнесены: целеориентирование, определение задач, выделение функций, анализ и синтез структур качества, технологии, критерии, нормы и правила в области КФИС. Одной из опорных категорий логики организации КФИС представляется структурно-параметрический синтез, в частности, таких структур, как КС УКФИС в целом, так и их компонентов.
В методологии КФИС одним из перспективных методов представляется моделирование. С целью выбора адекватных путей и методов изучения КФИС проводится классификация моделирования по ряду признаков. Наиболее адекватным представляется признак логической последовательности разработки и применения моделирования в задачах СКФИС: дескриптивное — для построения концептуальных моделей, формализованное — для построения математических моделей, физическое — для построения моделей на базе ЭВМ, как редуцированных вариантов, прототипов реальных средств совершенствования КФИС. Используемые в решении задач модели должны выполнять функции описания, объяснения и прогнозирования КФИС.
В составе методологии обозначаются средства, применение которых обеспечивает реализацию задач СКФИС. Средства являются исходными в логике организации СКФИС. К ним отнесены следующие классы: научные, информационные, материальные, правовые, организационные и др. Классы средств рассматриваются в аспекте решения задач совершенствования КФИС.
Методология СКФИС представляет собой сложный комплекс категорий по формированию и развитию систем СКФИС. Одной из креативных категорий здесь является синтез структур и процессов, в частности, управления КФИС (УКФИС). Реализация синтеза систем СКФИС выполняется в соответствии с логикой структурно-параметрического синтеза при условии наличия, в частности, идентификации структурных модулей, правил их интеграции, системы целевых функций и др. Модель синтеза СКФИС представляется в виде схемы взаимосвязанных определенным образом модулей, последовательная реализация которых обеспечивает формирование и развитие систем СКФИС.
Во второй главе в соответствии с методологическими условиями рассмотрены вопросы разработки концептуальных моделей СКФИС. Опорными категориями здесь являются понятийное представление и дескриптивное моделирование СКФИС. Понятийный аппарат КФИС рассматривается как своеобразный класс редуцированных моделей, являющихся отправной точкой для разработки соответствующих развернутых дескриптивных моделей, составляющих концепцию СКФИС. Формирование дефиниций понятий проводится в соответствии с методикой, в основе которой положены принципы и способы выделения существенных признаков понятий СКФИС. В частности, была разработана классификационная схема с выделением родовидовой вертикали и формирования тематического поля признаков дефиниций соответствующих понятий. Посредством этой схемы синтезированы дефиниция понятия «совершенствование качества функционирования информационных систем» и дефиниции других необходимых понятий в границах парадигмы СКФИС.
Концепция КФИС может быть отображена в виде комплекса дескриптивных моделей, состав и содержание которых определяются логикой организации СКФИС. На данном этапе исследования определены модели первоочередного блока: концептуальная модель СКФИС, модель измерения качества ИС, модель определения состава показателей оценки качества ИС, модель расчета значений показателей, модель определения значений обобщённых показателей и коэффициентов их весомости оценки качества ИС, модель автоматического обнаружения и исправления ошибок в документах табличного вида. При построении моделей, на основе выполненной группировки свойств (семантические, синтаксические и прагматические), идентифицированы существенные свойства, в частности, свойство метаинформационности, как априори принципиальное в задачах синтеза КС УКФИС.
Каждая из моделей может быть представлена иерархией маргинальных моделей. Концептуальная модель включает модели функциональной и обеспечивающей частей структуры СКФИС. В рамках модели обеспечивающей части структуры разработана модель рационализации структуры носителей информации, в частности, документов КС УКФИС, источников научной информации (ИНИ), как элементов информационных ресурсов науки и др. Относительно ИНИ определена структура идентификации: дефиниция вида ИНИ, типология ИНИ, цель, задачи, функции, структура, технология обработки, пространство и время отображения (топология депозитариев и баз данных ИНИ, порядок их актуализации), измерение, оценка качества ИНИ и др. Улучшение качества источников информации способствует рационализации социальной коммуникации, в частности, интеллектуализации учебных материалов и автоматизации учебного процесса.
Для разработки модели определения состава показателей качества могут применяться эвристический, экспертный и расчетно-аналитический методы. В результате сравнительной оценки методов определено, что наиболее адекватным для СКФИС представляется расчетно-аналитический метод. Для реализации метода необходимо определить состав показателей качества ИС и порядок измерения количественных значений показателей КФИС. Квалиметрия функционирования ИС реализуется посредством анализа и выбора подходов и шкал. Для квантификации и измерения интенсивности свойств, характеризующих КФИС, могут быть выбраны, порядковые, интервальные, относительные шкалы и др. Выбор шкал проводится в соответствии с сущностью измеряемых компонентов и соответствующих показателей качества.
Система показателей КФИС обладает свойством иерархичности. По своим функциональным признакам система показателей состоит из следующих групп: единичные, групповые, интегральные, обобщающие, фактические, базовые, относительные и др. Наиболее трудной задачей является определение адекватных первичных показателей, которые бы обладали способностью отражения не только содержательности свойств ИС, но также и проявления интенсивности свойств. Нужен индикатор, который обеспечил бы адекватность определения показателей качества по полноте состава, их содержанию и интенсивности проявления. Таким индикатором представляется дефект (сбой, отказ и др. ) функционирования ИС, как элемент многомерной статистической структуры дефектов. Одним из адекватных путей определения показателей может быть применение модели распознавания свойств путем анализа неоднородности статистической структуры дефектов. Для этого посредством, например, кластер-анализа можно провести группировку дефектов на ЭВМ, выделить свойства дефектов и определить адекватный набор показателей.
В методологии СКФИС необходимым направлением является выявление и анализ свойств и закономерностей процессов, в частности, в рамках причинно-следственной связи. Можно предположить, что на основе исследования свойств могут быть выявлены закономерности процессов формирования качества ИС, например, влияние дефектов обработки данных на обобщённые показатели качества ИС. Средством квантификации и формой проявления вышеуказанной закономерности может быть выбрана модель регрессии. При этом выбор вида функции обобщённого показателя от единичных и/или групповых показателей должен быть выполнен так, чтобы получаемая при этом линейная зависимость была бы лучшей аппроксимацией функциональной зависимости.
Перспективным в методологии КФИС является решение задач минимизации дефектов функционирования ИС. В этом плане рассматривается система контроля обработки данных управляемой ИС. В рамках системы программного контроля рассматривается, в частности, метод автоматического обнаружения дефектов в цифровых значениях показателей табличных документов и программной замены дефектного значения на достоверное. Метод основан на разработанной модели документа и анализе взаимосвязи элементов матрицы документа — элементарных и агрегатных показателей. Для определения функции синдрома-опознавателя ошибок применена теория помехоустойчивого кодирования. В роли синдрома-опознавателя в табличном документе могут выступать агрегатные значения показателей типа «всего», «итого» и др. Указанная модель может обеспечить автоматическое исправление ошибок без непосредственного вмешательства оператора ЭВМ.
В третьей главе проведена разработка математических моделей СКФИС. Опорной моделью в общем комплексе работ является разработанная обобщённая модель СКФИС. С учетом креативности методологии обобщённая модель может быть представлена в виде модели УКФИС. В контуре УКФИС два основных взаимодействующих компонента — управляемая ИС и КС УКФИС (рис. В этом контуре качество ИС отображается функциональной зависимостью вида
Yh(t) = fy (Xk(t), Sq(t), Ul(t)), (1)
где Yh(t) — h-мерный вектор выходных координат ИС; Xk(t) — k-мерный вектор, определяющий совокупность начальных (входных) условий и внешних воздействий, определяемых режимом функционирования ИС; Sq(t) — q-мерный вектор, определяющий возможные внутренние состояния ИС; Ul(t) — l-мерный вектор, определяющий управление качеством ИС. Управляющие воздействия, вырабатываемые и реализуемые КС УКФИС в процессе улучшения качества, определяются следующим соотношением
Ul(t) = f(Xk(t), Yh(t)) (2)
Обозначим через j(y) фазовое пространство выходных координат на j-м этапе управления, характеризующих поведение ИС с позиций критерия качества. После задания j(y) следует выбрать показатель качества ИС в зависимости от свойств ИС. В общем случае критерий качества Ij можно рассматривать как оценку математического ожидания от некоторого функционала Gj, определяемого на траекториях процесса Yhj(t)
Рис. Схема взаимодействия КС УКФИС и управляемой ИС
Поскольку ИС характеризуется, как сложная система, многомерностью и иерархичностью свойств, то адекватную оценку качества необходимо проводить не одним показателем, а набором показателей. Здесь следует определить несколько типов функционалов, наблюдаемых на траекториях Yhj(t). Отсюда задача системы управления качеством в измерении и оценке качества ИС состоит в выработке таких значений Sq(t) и Ul(t), чтобы от этапа к этапу критерий качества Ij улучшался до требуемого или максимально возможного значения. Таким образом, на каждом этапе ИС имеем n значений функционалов, представляющих собой выборку n значений случайных величин, например, сбоев, отказов, дефектов ИС, которые можно подвергнуть обычной статистической обработке с применением ЭВМ для получения оценок качества.
G1j,. , Gij,. , Gnj, (4)
Gij = 0, если до момента tyij(t) н,
1, если до момента tyij(t) с (5)
В этом случае показатель качества характеризует соответствие ИС установленным требованиям за время t на j-м этапе ИС
Если за значение функционала Gij принять время работы ИС до первого попадания Yij(t) в н, то показатель качества (3) равен среднему времени успешной работы на j-м этапе ИС
В подобных случаях оценку качества ИС можно и целесообразно проводить посредством количественных показателей. При применении качественных показателей в результате управления ИС фиксируется только факт успешности события E1, идентифицируемого условием отсутствия дефекта, или неуспешности события E0, идентифицируемого условием наличия дефекта. Для случайной величины получим
ij = 0 — функционирование i-го документа на j-м этапе было
неудовлетворительным (есть дефект);
1 — функционирование i-го документа на j-м этапе было
удовлетворительным (нет дефекта). (8)
Подобные величины применимы для оценки качества ИС путем обозначения удовлетворительного или неудовлетворительного ее функционирования, выраженной через такую, например, величину как частотность дефектов. Однако для определения состава показателей качества методом, например, кластер-анализа, расчета значений обобщенных показателей, требуется проводить квантификацию каждого наблюдаемого события. В этом аспекте результат или состояние i-го документа на j-м этапе обработки характеризуется случайной величиной ij, которая может принимать множество положительных значений. Результаты управления, наблюдения серии из n документов на m этапах ИС можно отобразить матрицей размерности nm, каждый элемент которой представляет собой случайные величины ij
При условии испытания i-го документа данная матрица представляется вектор-строкой 1m
На базе элементарной статистики для выполнения последующей оценки целесообразно и можно получить показатели комплексного вида
, (11)
где Kj, Ki, K — сумма столбцов, строк и всех элементов матрицы (9), которые являются соответственно числом неуспешных испытаний n документов на j-м этапе, i-й последовательности документов на m этапах, общим числом неуспешных испытаний. Эти величины могут быть применимы для определения значений, например, фактических, единичных, групповых, интегральных и других видов показателей оценки качества ИС. В соответствии с методологией и обобщённой моделью УКФИС, в работе рассматривается развитие модели оценки качества ИС с позиций принципов квалиметрии в виде конкретных формул расчета количественных значений показателей качества, построенных в соответствии с содержанием формул (1-11).
Определение состава показателей качества ИС выполняется методом агломеративного кластер-анализа. Исходя из существа кластер-анализа, дефекты, оказавшиеся в одной группе, должны быть сходными (однородными) между собой, а дефекты, принадлежащие разным классам, разнородными, относящимися к различным ветвям дерева классификации. Критерием однородности выбрано евклидово расстояние.
где , так, чтобы , i,j (13)
Для дальнейшего рассмотрения существа иерархической агломеративной кластеризации статистической структуры дефектов в работе конкретизируются обозначения матрицы дефектов («Ведомости дефектов»), формализованное представление порядка кластеризации и др. Полученные в результате кластеризации однородные статистические структуры, должны быть подвергнуты дальнейшей обработке на ЭВМ для получения параметров по векторам времени и стоимости.
Исходной точкой для определения состава и содержания показателей качества ИС является получение укрупненных классов дефектов, задаваемых в результате кластер-анализа. Априори можно предположить, что в результате будут получены классы дефектов соответственно по достоверности, полноте, своевременности и др. Составление конкретных формул для измерения и расчета значений показателей оценки качества выполнено в диссертации на основе соответствующих формул моделей УКФИС.
Для определения значений обобщённых показателей качества и коэффициентов весомости независимых переменных может быть принята модель множественной линейной регрессии
где — зависимая (прогнозируемая) переменная — производительность и (или) себестоимость;
— независимые (прогнозирующие) переменные (значения времени или стоимости обнаружения и исправления дефектов соответственно по достоверности, полноте, своевременности);
— свободный член регрессии;
-вектор оценок коэффициентов линейной регрессии;
— случайные величины (совокупность латентных случайных факторов, либо мера достижимой аппроксимации значений функциями из аргументов ).
Оценка параметров ,, производится методом наименьших квадратов, то есть из условия минимума суммы квадратов отклонений значений
Это приводит к нормальной системе уравнений
где = () — вектор оценок коэффициентов линейной регрессии; — обратная матрица ковариаций между переменными ; — вектор оценок ковариаций между переменными y и переменными ; — оценка среднего значения у; — вектор средних значений переменных.
Для контроля и исправления ошибок проводится моделирование процесса автоматического восстановления достоверности значений показателей в табличных документах. Это вызывает необходимость анализа структуры и свойств документов. Модель табличного документа можно отобразить четверкой
Q = Qk, A, B, D (18)
где Qk — матрица документа Qk = qij, i = 1,n, j = 1,m;
qij — реквизиты-основания (числа), отражающие количественное состояние объектов;
А — кортеж реквизитов-признаков (наименование строк таблицы), отражающий качественные стороны состояния объектов;
В — кортеж реквизитов-признаков, (наименования столбцов таблицы), отражающий качественные стороны состояния объектов;
D — кортеж реквизитов-признаков, отражающий качественные стороны состояния объектов общего уровня и относящиеся к А и В;
qi,n+1, qm+1,j — реквизиты-основания типа «итого», «всего» или контрольные суммы соответственно по строкам и столбцам, отражающие количественное состояние объектов.
С учетом выявленных выше элементов аналогии представим модель алгоритма автоматического восстановления достоверности показателей. Исходя из анализа природы реквизитов-оснований, наблюдается взаимосвязь элементов типа арифметического баланса
qm=1,j = (20)
При условии внесения ошибки в какой-либо элемент qij на этапах обработки нарушаются соотношения типа (19), (20). С целью автоматического обнаружения ошибок и их исправления при вводе в ЭВМ указанные соотношения проверяются программно. Сначала проверяется равенство
Если равенство не соблюдается, то на принтер или дисплей, в рамках протокола ввода документов в ЭВМ, выдается идентификатор дефекта -сообщение об отсутствии равенства указанного типа и адрес дефекта. Если же равенство (21) соблюдается, то проверяется далее условие
если в i-й cтроке равенство
не выполняется, то производится замена строки на строку с элементами
после чего выдается на принтер и/или дисплей сообщение — идентификатор дефекта, его исправление с указанием индекса документа, а также значение замененного ошибочного реквизита-основания и заменяющего достоверного реквизита-основания.
Если же нарушение условия (22) более чем в одной строке, то для столбцов матрицы проверяется условие
Если же нарушение условия имеет место в одном столбце
то заменяется столбец на столбец с элементами
и выдается сообщение об ошибке и ее исправлении.
Если же нарушение более чем в одном столбце, то выдается идентификатор дефекта. Заметим, что при условии какой-либо ошибки, например, транспозиции (перестановки) нарушается условие (19). Это и идентифицируется как ошибка относительно и. Обнаружение выполняется не только в случаях транспозиции, но и других различных искажений лексического, синтаксического, логического и арифметического свойства по набору каждой отдельной строки и/или столбца матрицы документа. Алгоритм, построенный на основе модели, может обеспечить программное исправление однократных и обнаружение всех ошибок относительно строки и/или столбца матрицы контролируемого документа. Такая модель может служить основой для создания методов контроля других категорий ИС, имеющих документы табличной структуры.
В четвертой главе представлены вопросы планирования эксперимента по проверке работоспособности и адекватности разработанных моделей СКФИС. Проведена постановка задачи экспериментального исследования моделей, для чего были разработаны алгоритмы, программы, инструкции, форматы документов и др. В частности, для сбора экспериментальных данных были разработаны «Методика выявления дефектов ИС», для регистрации дефектов форма «Ведомость выявленных дефектов ИС», формы документов КС УКФИС, классификаторы дефектов, их причин, инструкции и др. В соответствии с методологией КФИС для реализации этого этапа была разработана физическая модель УКФИС, как прототип КС УКФИС.
Проведен сбор и регистрация дефектов функционирования ИС, обрабатывающей сложные многостраничные документы — учетные бланки (УБ). В ЭВМ были введены ведомости дефектов и проведена их обработка. Посредством программы кластер-анализа выполнена группировка дефектов. В результате получены данные пошагового процесса объединения кластеров, а также дендрограмма кластеризации дефектов (рис.
Дендрограмма отображает данные в виде древовидной горизонтальной схемы. Слева от схемы помещены 3 столбца цифр. 1-й столбец означает номера строк (реализаций) вводимых данных в ЭВМ из «Ведомости дефектов», 2-й — содержит коды дефектов, участвующих в кластеризации, 3-й — указывает последовательность объединения дефектов на каждом шаге. Дендрограмма показывает, что в соответствии с кластеризацией на 497 шаге завершено объединение дефектов в классе по достоверности — дефекты с кодами 72, 74, 77, 85, 86 и др.
Рис. Фрагмент дендрограммы кластеризации дефектов
модель качество информационный система
На шаге 504 сформировался класс дефектов по полноте — коды 12, 22. На шаге 514 сформировался класс дефектов по своевременности — код 3. По фрагменту видно, что внутри класса своевременности модификации дефектов отсутствуют, внутри класса дефектов по полноте имеются две разновидности дефектов, а по классу дефектов достоверности — десять модификаций. В результате кластеризации обозначены массивы экспериментальных данных по достоверности, полноте и своевременности. Каждый массив представлялся в измерении по времени и стоимости дефектов.
Для удобства анализа и оценки уровня качества, полученные на ЭВМ основные статистические данные по массивам, представляются по унифицированной форме в виде «Карты данных распределения дефектов», а также графиков визуализации распределения дефектов по времени и стоимости.
С учетом условий эксперимента для каждой «Карты» рассчитаны статистические оценки: объем выборки, среднее выборочное, среднее квадратичное отклонение, границы доверительного интервала среднего выборочного, вероятность дефекта, значение показателя качества, оценка математического ожидания дефекта и др.
По результатам обработки данных на ЭВМ получены распечатки, содержащие статистические оценки, в частности, среднее выборочное, среднее квадратичное отклонение, мода, медиана, коэффициенты вариации, ассиметрии, эксцесса, гистограммы классов дефектов по параметрам времени и стоимости, проверки согласия эмпирических распределений дефектов с теоретическими и др. В общем случае эмпирические данные подчиняются нормальному закону распределения. По результатам статистической обработки получены статистические оценки и на этой основе по специально разработанной методике проведены расчеты значений показателей — единичных, интегральных и др.
Значения обобщенных показателей КФИС определены на базе моделей прогнозирования обобщенных показателей средствами регрессионного анализа. Для оценки переменных регрессии на базе ЭВМ данные представлены в виде двух матриц фиксированных данных — по производительности и себестоимости. Расчет значений матриц выполнен, исходя из зависимости повышения производительности ИС от снижения времени на исправление дефектов с размерностью шага на 1% и, наоборот, — снижения себестоимости от уменьшения стоимости дефектов на 1%. С учетом условий надежности и практичности результатов зависимости были просчитаны до 20%.
В результате реализации программы регрессионного анализа получены значения зависимых переменных, коэффициенты регрессии и оценочные величины. Cоставлены уравнения множественной линейной регрессии соответственно по производительности и по себестоимости:
= 348,14 — 0,18425 — 0,072831 — 0,038581.
= 3,61 + 0,0073265 + 0,0092365 + 0,024459.
В правой части уравнений расположены слева направо соответствующие свободные члены регрессии, затем коэффициенты регрессии. Они обозначают соответственно значения базовых показателей производительности и себестоимости и коэффициентов весомости по показателям достоверности, полноты и своевременности. Подставляя значения этих показателей можно достаточно оперативно в практических задачах диспетчеризации и стратегического управления качеством ИС определять фактические или прогнозируемые значения показателей производительности и себестоимости.
По результатам расчетов построены графики зависимости обобщенных показателей от дефектов обработки, один из которых приведен на рис. Для проверки адекватности регрессионной модели привлечены соответствующие оценки. Относительно коэффициентов множественной корреляции, коэффициентов детерминации, уровней значимости нулевой гипотезы, а также среднего квадратичного отклонения ошибки, установлено, что качество линейного прогноза очень хорошее. Все коэффициенты регрессии укладываются в 95%-ю доверительную вероятность.
Рис. График зависимости себестоимости обработки документов от снижения трудоемкости устранения дефектов обработки
График распределения нормированных остатков также подтверждает адекватность модели (рис. График зависимости величины нормированного остатка от величины процента снижения дефектов показывает отсутствие четко выраженного криволинейного тренда. Наблюдается разброс, свидетельствующий о том, что модель едва ли можно или целесообразно улучшить.
Рис. График зависимости величины нормированного остатка от величины процента снижения дефектов по стоимости
По результатам экспериментальной обработки данных разработана Карта анализа и оценки качества ИС (таблица 1). Анализ показателей и оценку качества обработки УБ целесообразно начать от общих показателей к частным. Относительный уровень производительности ИС, равный 0,58, свидетельствует о том, что используются только 58% потенциальных возможностей технологического процесса. Если действия учтенных дефектов обусловливают производительность на уровне 200,79 документов в день, то при условии устранения 100% дефектов производительность может подняться до её базового значения — 348,14 док. /день. Относительный уровень себестоимости обработки составляет 0,32, то есть ниже, чем соответствующий показатель по производительности.
Карта оценки и анализа качества ИС
№ пп
Наименование показателей
Значения показателей
Фактические
Базовые
Относительные
Единичные
Групповые
1
2
3
4
5
6
1
Достоверность:Этап вводаЭтап выдачи
-0,998460,999995
0,9992275—
0,99999996—
0,99992278—
2
Полнота:Этап приемаЭтап выдачи
-0,973440,9999169
0,9866784—
0,9999993—
0,986679—
3
Своевременность:Этап приема от предприятийЭтап приема от индексировщиковЭтап выдачи
-0,69306940,02380960,9979202
0,5715997—
0,9999804—
0,5716109—
4
Интегральные
—
0,8525018
0,9999932
0,8527375
5
Обобщенные:ПроизводительностьСебестоимость
—
200,7911,24
348,143,61
0,580,32
Подобное расхождение можно объяснить сравнительно большим удельным весом в стоимости капитальных вложений в ИС — ЭВМ, оборудование, аренда здания и т. Вместе с тем, на величину себестоимости также отрицательно действуют факторы-дефекты, при условии устранения которых себестоимость может быть снижена более чем в 3 раза. Указанная принципиальная зависимость в объемах классов дефектов подтверждается и значениями других показателей.
Если относительный уровень интегрального показателя равен 0,85, ниже соответствующих значений достоверности и полноты 0,99 и 0,98, то здесь видно влияние относительного уровня своевременности — 0,57. Та же зависимость наблюдается и по групповым фактическим показателям. Если значение достоверности и полноты сравнительно сглажены, то значение группового фактического показателя своевременности свидетельствует о том, что объем дефектов по данному фактору значительно выше, чем в среднем по групповым показателям. Здесь интегральный групповой показатель равен 0,85, а своевременность — 0,57. Если этап приема УБ от предприятий имеет значение своевременности 0,69, то этап приема УБ от этапа индексирования УБ имеет своевременность только — 0,02. Дефекты по полноте наибольший объем имеют на этапе приема УБ от предприятий — 0,97.
На этапе анализа по «Ведомости дефектов» проведена машинная обработка данных в аспекте причин дефектов. В результате получены аналитические таблицы по следующим разрезам: виды дефектов, класс дефектов, причины дефектов и др. Удельный вес каждого класса дефектов был отображен посредством диаграммы Парето. Диаграмма показала, что наибольшая доля дефектов обусловлена несвоевременностью представления данных (документов) — 37,9%, а затем по неполноте данных 32,2% и недостоверности данных — 29,9%.
Классификация сбоев программ
Сбои программного обеспечения различаются по последствиям, продолжительности, характеру влияния на операционную систему или другие программы. Часто встречается деление по признаку того, что привело к нарушениям:
- Действия пользователя. Многие программы принимают заведомо некорректные команды или настройки, не проверяя их на допустимость. Кроме того, штатные функции операционной системы или приложений могут быть деструктивными при неверном применении.
- Ошибка, допущенная на этапе программирования. Например, для запуска неверного алгоритма иногда достаточно перепутать тире и минус.
- Программный конфликт. Одновременно работающие утилиты или решения способны помешать друг другу: например, каждый из продуктов воспринимает второго как угрозу безопасности и начинает бороться с ним.
- Неисправность аппаратной части. К сбоям программ могут привести перегрев, статическое электричество, скачки напряжения.
- Вирусная атака. Зараженная компьютерная система будет работать с ошибками или вообще выйдет из строя.
Особо выделяют саботаж — например, устроенный одним из сотрудников корпорации при наличии доступа к компьютерной системе. В подобных ситуациях компьютерный сбой часто является имитацией, призванной скрыть противоправную деятельность.
Сбои могут приводить к ряду проблем:
- принудительному завершению приложения,
- переполнению оперативной памяти,
- остановке работы операционной системы,
- конфликтам между устройствами.
Сбои также классифицируются по степени серьезности (легкие неполадки, средней тяжести, критические), по периодичности (единичные и повторяющиеся), по распространенности (типичные или уникальные).
Сбои могут угрожать работе модулей отдельных программ или всей системы в целом, а также сохранности данных. Ситуация ухудшается, когда отдельно взятый компьютер является частью более мощной структуры, управляющей транспортной сетью, контролирующей производственный цикл, регулирующей уровень допустимого облучения и т.
Анализ рисков
Для того чтобы снизить риск возникновения сбоев программ, требуется:
- проводить просветительскую работу среди сотрудников компании,
- своевременно устанавливать обновления программного обеспечения, а при обнаружении в нем ошибок письменно извещать разработчиков,
- тщательно тестировать программы (на этапе выпуска, при внедрении и пусконаладке),
- проводить анализ исходного кода на возможные ошибки при помощи специальных средств,
- проверять аппаратное обеспечение и при необходимости заменять проблемные блоки,
- надежно защищать компьютерные системы от инфекций при помощи антивирусных продуктов.