Способ определения объектов инноваций в информационных системах

Изобретение относится к информационным системам поддержки деятельности организационных систем. Техническим результатом является автоматическое определение объектов инноваций в существующих информационных системах с учетом данных о прогнозируемом максимально допустимом времени обработки запросов их пользователей. Способ определения объектов инноваций в информационных системах характеризуется тем, что содержит этапы, на которых в отношении каждого компонента информационной системы принимают и сохраняют прогнозируемые данные о максимально допустимом времени обработки данных, прогнозируемые и статистические данные о минимально допустимой частоте непревышения этого времени, проводят сравнительный анализ статистических данных с прогнозируемыми данными и если статистические данные меньше, то формируют данные о компоненте как об объекте инноваций, сохраняют и передают их субъектам управления информационной системой. 3 з.п. ф-лы, 2 ил.

 

Настоящее техническое решение относится к вычислительным комплексам и компьютерным сетям с устройствами для обработки данных с воздействием на порядок расположения данных и на их содержание.

Областью применения являются информационные системы поддержки деятельности организационных систем.

Известное техническое решение - центр мониторинга устойчивости информационных систем (ИС) [1] RU 130109 U1, содержит маршрутизатор, комплекс сбора информации, комплекс определения устойчивости ИС и комплекс отображения информации. Техническим результатом является расширение функциональных возможностей за счет возможности формирования, сохранения, отображения и передачи данных об устойчивости ИС субъектам управления. Однако данное решение не позволяет определять компоненты ИС, являющиеся проблемными.

Известное техническое решение - центр поддержки устойчивости информационных систем [2] RU 132227 U1, отличается по сравнению с [1] дополнительно введенным комплексом системных исследований. На основе обработки данных контроля, данных о компонентах ИС и о моделях исследований, автоматически формируются, сохраняются, предоставляются и распространяются данные о проблемных компонентах ИС - неработоспособных технических средствах и программах с ошибками.

Известные технические решения - центр управления организационной системы (ОС) [3] RU 127493 U1, система ситуационно-аналитических центров ОС [4] RU 2533090 C2, содержат средства сбора, хранения, обработки, предоставления и распространения данных, которые на основании данных контроля, установленной логики обработки данных, формирования и применения команд управления обеспечивают сокращение времени разрешения проблемных ситуаций и сокращают число инцидентов в компонентах ИС. Данные решения охватывают области централизованного [3] и децентрализованного [4] управления деятельностью ОС. При этом учитывается влияние состояний компонентов ИС на эффективность поддерживаемых ими видов деятельности ОС.

Наиболее близким аналогом предлагаемого технического решения является способ поддержки деятельности ОС [5] RU 2532723 C2. Данный способ содержит этапы, на которых с помощью средств сбора, хранения, обработки, предоставления и распространения данных производится оценка показателей объектов поддержки деятельности, в частности, ресурсов компонентов ИС, с учетом их влияния на виды деятельности ОС, определяют сценарии решений и управляют ресурсами объектов поддержки. Технический результат направлен на предотвращение и устранение проблем в объектах поддержки деятельности ОС.

Однако известные технические решения [1-5] не обеспечивают возможность автоматического определения объектов инноваций - компонентов ИС, производительные ресурсы которых в изменившихся условиях внешней среды не удовлетворяют требованиям пользователей ИС ко времени обработки их запросов с учетом допустимой частоты непревышения этого времени.

С целью осознания идеи построения способа определения объектов инноваций проведен анализ известных результатов исследований процессов накопления знаний о ресурсах компонентов ИС с учетом оказываемых ими влиянии на эффективность производственной деятельности [7], процессов автоматизации деятельности ОС [8-16], взаимоувязанных объектов интеллектуальной собственности, включающих операции по созданию, расширению и применению баз знаний о сценариях решений, по оценке эффективности и управлению деятельностью с учетом выполненной оценки [17-20], в том числе, анализ следующих разработанных методов, моделей и инновационных решений:

- технологии контроля качества обслуживания пользователей ИС [8], включающей операции динамического анализа результатов сравнения фактических показателей мощности с целевыми показателями;

моделей представления и функционирования ИС поддержки деятельности ОС [9], с помощью которых определяются условия стабильного функционирования ИС в зависимости от заданных показателей своевременности предоставления информации;

- модели представления требований к производительным ресурсам ИС [10], используемой при определении средств автоматизации деятельности ОС;

- методов, моделей и технических решений по адаптивному управлению ИС [11], обеспечивающих поддержание фактических показателей в заданных диапазонах за счет изменения ресурсов компонентов ИС в зависимости от их загрузки;

- модели выбора направления автоматизации деятельности предприятия [12], предоставляющей возможность выбора способа автоматизации вида деятельности в условиях ограниченных возможностей по инвестициям;

- методического подхода к реализации сложных инфокоммуникационных проектов [13], позволяющего предотвратить для предприятий-разработчиков ИС риски упущенной прибыли и непредвиденных расходов, а для предприятий-заказчиков риски обесценивания капиталовложений из-за изменения запланированных сроков ввода ИС в эксплуатацию;

- методических подходов к решению задач минимизации людских ресурсов ОС [14-16], позволяющих сопоставить затраты на автоматизацию и прибыль при подключении дополнительного числа пользователей услуг ОС;

- инновационных решений - способов, систем и устройств в области информационных и телекоммуникационных технологий [17], использование в которых знаний о потоках данных и о внешней среде обеспечивает сокращение времени передачи информации;

- инновационных решений - способов, систем и центров в области управления деятельностью ОС [18], использование в которых знаний о соотношениях фактических и заданных показателей компонентов ИС и видов деятельности ОС обеспечивает предотвращение или сокращение времени ликвидации проблем;

- инновационных решений - способов, комплекса и устройств в области управления робототехническими объектами [19], использование в которых априорно сформированных знаний о сценариях управленческих решений и соответствующих им командах исполнения обеспечивает существенное повышение устойчивости процессов управления;

- инновационных решений - способов, системы и устройств в области интегрированных систем управления [20], использование в которых знаний о соотношении команд управления и их функций, о компонентах ИС и их функций обеспечивает технологическую совместимость разнородных по системам адресации и кодам программ систем управления.

В результате проведенного анализа выявлены нелинейные зависимости между производительными ресурсами (производительностью) компонентов ИС и временем обработки в них запросов пользователей с учетом минимально-допустимой вероятности (частоты) непревышения этого времени.

В связи с данным фактором корреляционной нелинейности и учитывая интенсивное развитие цифровых услуг [6] следует ожидать сокращение циклов модернизации существующих ИС, в том числе, за счет наращивания производительных ресурсов их компонентов. Это обусловлено ростом видов цифровых услуг и их пользователей - субъектов деятельности ОС, возрастанием нагрузки на различные компоненты ИС, поддерживающих эту деятельность. Как следствие, следует ожидать появления новых технических решений в области автоматизации действий по определению объектов инноваций в среде компонентов ИС поддержки деятельности ОС. Применение таких решений в практике ОС позволит исключить модернизацию ИС в целом и, тем самым, сократить инвестиционные затраты и время выполнения работ.

На основании изложенного выше разработано настоящее техническое решение - способ определения объектов инноваций в информационных системах.

Технический результат заключается в автоматическом определении объектов инноваций в существующих информационных системах поддержки деятельности организационных систем с учетом данных о прогнозируемом максимально-допустимом времени обработки запросов их пользователей.

При описании технического решения используются общеизвестные и следующие определения:

- прогнозируемые данные о максимально-допустимом времени обработки данных о запросах пользователей в k-ом компоненте ИС, где k=1, 2, … , K;

- прогнозируемые данные о минимально-допустимой частоте непревышения прогнозируемого максимально-допустимого времени обработки данных о запросах пользователей в k-ом компоненте ИС;

- статистические данные о минимально-допустимой частоте непревышения прогнозируемого максимально-допустимого времени обработки данных о запросах пользователей в k-ом компоненте ИС;

Ниже приведено описание предлагаемого технического решения.

1. Техническое решение, способ определения объектов инноваций в информационных системах, осуществляемый с применением аппаратно-программных средств, характеризующийся тем, что содержит этапы, на которых в отношении каждого компонента информационных систем:

- принимают и сохраняют прогнозируемые данные о максимально-допустимом времени обработки данных, прогнозируемые данные и статистические данные о минимально-допустимой частоте непревышения этого времени;

- проводят сравнительный анализ статистических данных и прогнозируемых данных о минимально-допустимой частоте непревышения прогнозируемых данных о максимально-допустимом времени обработки данных;

- формируют и сохраняют данные о компоненте как об объекте инноваций, если статистические данные о минимально-допустимой частоте непревышения прогнозируемых данных о максимально-допустимом времени обработки данных меньше соответствующих прогнозируемых данных и передают эти данные субъектам управления информационной системой.

2. Техническое решение, описанное выше в п. 1, в котором ИС осуществляют поддержку деятельности организационных систем из числа ведомств, предприятий, организаций, учреждений, их подразделений и объединений.

3. Техническое решение, описанное выше в п. 2, в котором компонентами ИС являются серверы, вычислительные комплексы, устройства и системы хранения данных, устройства локальной компьютерной сети и магистральной сети передачи данных и другие аппаратно-программные средства, которые производят действия по обработке данных о запросах пользователей ИС с воздействием на порядок их расположения и на их содержание.

4. Техническое решение, описанное выше в п. 2, в котором действия, производимые компонентами ИС соотносятся с автоматизированными функциями пользователей ИС, обусловленными их ролью в деятельности ОС, а компоненты ИС оснащены датчиками контроля времени обработки данных с учетом времени ожидания начала обработки.

Настоящее техническое решение выполняется в соответствии с приведенным выше описанием и поясняется на чертежах:

фиг. 1 - Структурная схема способа определения объектов инноваций в ИС;

фиг. 2 - Диаграмма времени, отводимого на принятие и исполнение решений.

Выполнению способа предшествуют подготовительные работы по определению:

- прогнозируемых данных о максимально-допустимом времени обработки данных и прогнозируемых данных о минимально-допустимой частоте непревышения этого времени;

- статистических данных о минимально-допустимой частоте непревышения прогнозируемых данных о максимально-допустимом времени обработки данных.

Прогнозируемые данные о максимально-допустимом времени обработки данных и о частоте (вероятности) непревышения этого времени определяются в ходе выполнения поисковых НИР путем проведения сбора, структурирования и анализа информации о перспективных технических решениях, относящихся к объектам - аналогам компонентов ИС, и о требованиях к их показателям времени обработки данных и к частоте его непревышения. Для сбора информации используются известные базы знаний и лучшие мировые практики, например, интеллектуальная база данных для прогнозирования, включающая источники информации, документы которых могут быть объектами для анализа [21]:

1) Российское бюро патентов и торговых марок (http://www. fips.ru);

2) Российское авторское общество (http://www.rao.ru);

3) Европейское бюро патентов, ЕРО (http://www.rupto.ru);

4) Бюро патентов и торговых марок США (http://www.uspto.gov):

5) Бюро патентов Великобритании (http://www.patent.gov.uk);

6) Бюро интеллектуальной собственности Австралии (http://www.ipaustralia.gov.au);

7) Бюро интеллектуальной собственности Канады (http://cipo. gc.са);

8) Патентное бюро Дании (http://www.dkpto.dk);

9) Государственное бюро интеллектуальной собственности КНР (http://www.cpo.cn.net);

10) Национальный институт промышленной собственности Франции (http://www.inpi.fr);

11) Бюро патентов и торговых марок Германии (http://www.deutsches-patentamt.de);

12) Правительственный отдел интеллектуальной собственности Гонконга (http://info.gov.hk);

13) Бюро патентов и торговых марок Италии (http://www.european-patent-office.org/it);

14) Патентное бюро Японии (http://www.jpo.go.jp);

15) Бюро промышленной собственности Нидерландов (http://www.bie.nl);

16) Бюро интеллектуальной собственности Новой Зеландии (http://www.iponz.govt.nz);

17) Регистратура торговых марок и патентов Сингапура (http://www.ipos.gov.sg);

18) Бюро патентов и торговых марок Испании (http://www.oepm.es);

19) Бюро патентов Швеции (http://www.prv.se);

20) Швейцарский федеральный институт интеллектуальной собственности (http://www.ige.ch);

21) Всемирная организация интеллектуальной собственности, WIPO (http://www.wipo.int/).

На фиг. 2 приведены диаграммы, отражающие тенденцию к сокращению времени на принятие и исполнение решений в области информационной поддержки аналитических структур ситуационных центров и, как следствие, на принятие и исполнение решений в государственных организациях [22]. Очевидно, что следствием данной тенденции являются повышенные требования к сокращению времени обработки данных в компонентах ИС поддержки деятельности ОС и к росту частоты непревышения этого времени.

Статистические данные о минимально-допустимой частоте непревышения времени обработки данных в компонентах ИС определяются с помощью датчиков контроля времени обработки данных с учетом времени ожидания начала обработки, установленных в компонентах ИС, и аппаратно-программных средств сбора и анализа данных, поступающих от датчиков.

Примером инструмента для определения показателей является Центр поддержки устойчивости информационных систем (ЦПУ ИС) [2].

ЦПУ ИС осуществляет сбор и анализ «данных о показателях вычислительных средств …, телекоммуникационных средств, …, хранилищ данных, … и других средств. Данные содержат следующую информацию о средстве:

- Данные - индивидуальный идентификатор средства, при этом идентификатору соответствуют наименование средства, его вид - техническое средство или программное средство, принадлежность к производителю, марка, номер экземпляра, другие характеристики средства, обусловливающие его отличие от других средств.

- Блоки данных - данные о показателях средства. Данные о показателях средства, в зависимости от типа источников информации - датчиков, могут быть простыми и составными, включающими в себя один или более блоков данных, характеризующих различные рабочие свойства средства. Например - надежность, …, своевременность (время передачи или обработки средством информации, время задержки или число пакетов данных, ожидающих передачи или обработки в средстве)» [2, с. 9].

Для определения показателя непревышения времени обработки данных в произвольно взятом k-ом компоненте ИС (k=1, 2, …, K) можно использовать формулу [2, с. 13]:

,

где

U_i - данные о коэффициенте устойчивости тракта за период T_i статистической отчетности, что тождественно статистическим данным о минимально-допустимой частоте непревышения времени обработки данных в k-ом компоненте ИС за период T_i статистической отчетности;

t_i*-T_i - данные о времени начала текущего периода T_i=Т статистической отчетности, i=1,2, … ; если эти данные имеют отрицательное значение (случай, когда время функционирования систем с момента ввода в эксплуатацию, меньше T), то этим данным присваивается значение данных о моменте начала эксплуатации информационной системы;

N_i[t_i*-T_i; t_i*] - число интервалов неустойчивости тракта, наблюдаемых за текущий период T_i, статистической отчетности и исчисляемый с помощью данных t_i*-T_i (начало периода) и t_i*(окончание периода), при этом под интервалами неустойчивости здесь понимаются интервалы времени в которых превышается максимально-допустимое время обработки данных в k-ом компоненте ИС.

t_i-1** - данные о времени начала последнего интервала неустойчивости тракта в текущем периоде T_i отчетности, i=1, 2, … ;

t_i* - данные о времени окончания последнего интервала неустойчивости тракта в текущем периоде T_i отчетности;

Δt_i=t_i*-t_i-1** - данные о длительности последнего интервала неустойчивости тракта в текущем периоде T_i статистической отчетности.

Техническая реализация способа определения объектов инноваций в информационных системах может быть выполнена с помощью трех микро-ЭВМ, соединенных двунаправленной общей шиной между собой, с персональным компьютером администратора и с аппаратно-программными средствам сбора и анализа данных, поступающих от датчиков (например, с ЦПУ ИС [2]). При этом:

- первая микро-ЭВМ выполняет действия по приему и сохранению прогнозируемых данных о максимально-допустимом времени обработки данных и прогнозируемых данных из персонального компьютера администратора, а статистических данных о минимально-допустимой частоте непревышения этого времени из ЦПУ ИС;

- вторая микро-ЭВМ выполняет действия по проведению сравнительного анализа статистических данных и прогнозируемых данных о минимально-допустимой частоте непревышения прогнозируемых данных о максимально-допустимом времени обработки данных, по формированию и сохранению данных о компоненте как об объекте инноваций, если статистические данные о минимально-допустимой частоте непревышения прогнозируемых данных о максимально-допустимом времени обработки данных меньше соответствующих прогнозируемых данных;

- третья микро-ЭВМ включает в себя набор интерфейсов с компьютерными сетями ОС и выполняет действия по передаче данных об объектах инноваций субъектам управления информационной системой.

Положительный эффект от применения способа заключается:

- в сокращении времени определения объектов инноваций;

- в минимизации числа объектов инноваций в информационных системах;

- в предоставлении возможности на этой основе для сокращения финансовых затрат и сроков выполнения инновационных проектов по модернизации информационных систем поддержки деятельности организационных систем.

Источники

[1] RU130109U1, G06F 21/50, опубл. 10.07.2013, бюл. №19.

[2] RU132227U1, G06F 15/00, опубл. 10.09.2013, бюл. №25.

[3] RU127493U1, G05B 19/00, опубл. 27.04.2013 г., бюл. 12.

[4] RU2533090C2, G05B 19/00, опубл. 20.11.2014, бюл. №32.

[5] RU2532723C2, G05B 19/00, опубл. 10.11.2014, бюл. №31.

Дополнительные источники

[6] Направления развития цифровой экономики // Программа «Цифровая экономика Российской Федерации». Распоряжение Правительства РФ от 28 июля 2017 г. №1632-р. С. 10-13.

[7] Шабанов А.П. Модель оценки влияния процесса накопления информации на эффективность управления производством // Системы управления и информационные технологии. 2006. Т. 25. №3. С. 57-61.

[8] Шабанов А.П., Аракелян М.А. Технология контроля качества обслуживания требований в организационных структурах, предоставляющих услуги массового характера // Бизнес-информатика. 2011. №3 (17). С. 53-59.

[9] Шабанов А.П. Исследование условий стабильности информационных систем // Бизнес-информатика. 2010. №2 (12). С. 24-36.

[10] Шабанов А.П. Подход к оценке производительных ресурсов информационных систем // Бизнес-информатика. 2009. №2 (08). С. 58-63.

[11] Шабанов А.П. Ось адаптивного управления: «информационная система - организационные структуры массового обслуживания // Бизнес-информатика. 2010. №3 (13). С. 19-26.

[12] Шабанов А.П. Подход к выбору направления автоматизации деятельности // Системы автоматизации в образовании, науке и производстве: Труды VI Всероссийской научно-практической конференции. - Новокузнецк, СибГИУ, 2007. - С. 81-85.

[13] Аракелян М.А., Чепин Е.В., Шабанов А.П. Об инновационном подходе к созданию и испытаниям контрольно-учетных модулей для корпоративных информационных систем // Бизнес-информатика. 2012. №3 (21). С. 70-78.

[14] Шабанов А.П. Метод оценки достаточности мощности однородной организационной структуры // Системы управления и информационные технологии. 2005. Т. 20. №3. С. 103-106.

[15] Шабанов А.П. Метод оценки достаточности мощности для организационной структуры конвейерного типа // Системы управления и информационные технологии. 2006. Т. 26. №4. С. 97-102.

[16] Шабанов А.П. Метод оценки времени ожидания обслуживания в организационных структурах с приоритетами // Системы управления и информационные технологии. 2006. Т. 23. №1. С. 40-44.

[17] Шабанов А.П. Инновации: от устройств обмена информацией до интегрированных систем управления. Часть 1 - Устройства обмена информацией // Системы управления, связи и безопасности. 2016. №2. С. 1-43.

[18] Шабанов А.П. Инновации: от устройств обмена информацией до интегрированных систем управления. Часть 2 - Управление деятельностью организационных систем // Системы управления, связи и безопасности. 2016. №3. С. 179-226.

[19] Шабанов А.П. Инновации: от устройств обмена информацией до интегрированных систем управления. Часть 3 - Интегрированные системы управления робототехническими объектами // Системы управления, связи и безопасности. 2016. №4. С. 214-260.

[20] Шабанов А.П. Инновации в консолидируемых организационных системах: технологическая совместимость систем управления // Системы управления, связи и безопасности. 2017. №1. С. 132-159.

[21] Зацаринный А.А., Козлов С.В., Шабанов А.П. Об информационной поддержке деятельности в системах управления критическими технологиями на основе ситуационных центров // Системы управления, связи и безопасности. 2015. №4. С. 98-113.

[22] Шабанов А.П. Технология информационной поддержки аналитических структур ситуационных центров государственных организаций // Информационные войны. 2017. №1 (41). С. 33-38.

1. Способ определения объектов инноваций в информационных системах, осуществляемый с применением аппаратно-программных средств, характеризующийся тем, что содержит этапы, на которых в отношении каждого компонента информационных систем принимают и сохраняют прогнозируемые данные о максимально допустимом времени обработки данных, прогнозируемые данные и статистические данные о минимально допустимой частоте непревышения этого времени; проводят сравнительный анализ статистических данных и прогнозируемых данных о минимально допустимой частоте непревышения прогнозируемых данных о максимально допустимом времени обработки данных; формируют и сохраняют данные о компоненте как об объекте инноваций, если статистические данные о минимально допустимой частоте непревышения прогнозируемых данных о максимально допустимом времени обработки данных меньше соответствующих прогнозируемых данных, и передают эти данные субъектам управления информационной системой.

2. Способ по п. 1, в котором информационные системы осуществляют поддержку деятельности организационных систем из числа ведомств, предприятий, организаций, учреждений, их подразделений и объединений.

3. Способ по п. 2, в котором компонентами информационных систем являются серверы, вычислительные комплексы, устройства и системы хранения данных, устройства локальной компьютерной сети и магистральной сети передачи данных и другие аппаратно-программные средства, которые производят действия по обработке данных о запросах пользователей информационных систем с воздействием на порядок их расположения и на их содержание.

4. Способ по п. 3, в котором действия, производимые компонентами информационных систем, соотносятся с автоматизированными функциями пользователей информационных систем, обусловленными их ролью в деятельности организационных систем, а компоненты информационных систем оснащены датчиками контроля времени обработки данных с учетом времени ожидания начала обработки.