Автоматизация при Совершенствовании Организации Доступа к Базам Данных Систем Эксплуатационной Поддержки

Введение

Современные средние и крупные компаний характеризует сложная инфраструктура, связанная в том числе, с многопрофильностью подразделений, их территориальной удаленностью и различным производственным потенциалом. Единая производственно-экономическая политика в каждом из подразделений компании проводится в тесном информационном взаимодействии подразделений и их централизованном контроле, осуществляемых с помощью комплексных автоматических систем управления (АСУ) [1].

Разрабатываемые информационные системы (ИС) в рамках развития АСУ имеют в настоящее время свои особенности. Во-первых, это быстро меняющиеся требования к подобного рода системам, хотя все эти требования преследуют одну цель — снижение затрат на разработку (путем минимизации рисков из-за ошибок требований, автоматизации генерации программного кода, и т.д.). Во-вторых, это значительное увеличение объема информации, что потребовало принципиального нового подхода как к хранению информации (hardware), так и к обработке (software) [2].

В частности, Enterprise Resource Planning System (ERP-система) представляет собой компьютерную систему, в которой реализованы все необходимые функции для автоматизации управления и обслуживания всех текущих потребностей подразделений внутри компании [3]. ERP-система у телекоммуникационных операторов позволяет автоматизировать любые бизнес-процессы и в некоторых случаях практически полностью сократить бумажный документооборот и уменьшить нагрузку на сотрудников. Простой доступ к общей базе данных и быстрый обмен информацией, значительно повышает оперативность взаимодействия персонала всех подразделений, уменьшает количество допускаемых в работе ошибок и, таким образом, существенно улучшает качество работы компании. Однако следствием этого является и значительное увеличение объемов получаемых данных, которые необходимо хранить и обрабатывать. При этом эти данные имеют самые разнообразные форматы [2].

«Большие данные» (BD), обладающие потенциалом для получения ценной информации для расширенного процесса принятия решений, в последнее время вызывают особый интерес со стороны как исследователей, так и практиков. «Аналитика больших данных» (BDA) все чаще становится трендовой практикой, которую принимают многие организации с целью извлечения из BD ценной информации. Процесс их автоматического анализа, включая развертывание и использование инструментов BDA, рассматривается организациями как инструмент повышения оперативной эффективности, хотя он имеет и стратегический потенциал, стимулирует появление новых потоков доходов и получение конкурентных преимуществ перед другими конкурентами в бизнесе [4]. Существуют различные типы аналитических приложений для автоматизации обработки «Больших данных», используемых во всех отраслях промышленности – от телекоммуникационной области [5] до промышленности [6], сельского хозяйства [7] и туризма [8].

Стоит заметить, что в телекоммуникационной области существует специальный сайт [9], который описывает, как должны быть построены телекоммуникационные системы. Ввиду того, что эти системы призваны объединить все структурные элементы компании, их внедрение занимает в некоторых случаях 2-3 года. Более гибкие ERP-системы внедряются в срок от 6 до 18 месяцев, настраиваются в процессе работы компании и не требуют привлечения сторонних консультантов для отладки всех функций.

Итоговая стоимость затрат на владение ERP-системой (TCO — Total Cost of Ownership) складывается из стоимости аппаратного и программного обеспечения, расходов на консалтинговые услуги по инсталляции, внедрению системы и адаптации персонала, а также средств, потраченных на обновление и дальнейшую оптимизацию. Известно, что величина TCO составляет в среднем $1,5 млн. При этом для среднего бизнеса сумма затрат составляет, как правило, от $100 тыс. до $1 млн., и подразумевает приобретение ERP-системы с коротким сроком внедрения, а более дорогие варианты стоимостью свыше $1 млн. приобретаются исключительно крупными компаниями и внедряются значительно дольше. Именно в этом ценовом сегменте находятся ERP системы для телекоммуникационных операторов. Необходимо отметить, что исследования на рынке России свидетельствуют о средней отдаче от внедрения ERP-систем в размере $1,2 млн. в год, что говорит о целесообразности их применения, несмотря на довольно высокую стоимость. Рынок игроков, представленных компаниями, занимающимися разработкой заказных программных продуктов в целом, по данным сайта http://www.tmforum.org/ насчитывает порядка тысячи основных игроков. Их список включает в себя как крупные и известные компании (SAP, Oracle, Microsoft), так и очень большое число небольших (например, MapR Technologies, Inc [https://mapr.com/]), но тоже имеющих свою часть рынка, компаний.

Необходимо отметить, что при проектировании информационных систем (ИС) большую роль играет выбор такого комплекса инструментальных средств, который сможет обеспечить поддержку полного жизненного цикла любой информационной системы, т.е. позволит реализовать такие этапы как предпроектная подготовка, проектирование, внедрение и эксплуатация [10]. Все эти стадии взаимосвязаны, поэтому крайне важно выбирать такие средства проектирования (СП), которые будут применяться в комплексе и обеспечивать достижение всех поставленных целей на каждой стадии жизненного цикла. В связи с этим большой интерес представляет поиск подходов, позволяющих уменьшить стоимость разработки ПО и улучшить качество итогового продукта.

Основными составляющими элементами методологии проектирования ИС являются: 1) процедура, которая определяет пошаговую последовательность всех технологических операций, 2) правила – все критерии оценки используемых методов и средств проектирования и результатов осуществляемых технологических операций и 3) нотации – все инструменты и средства, предназначены для описания ИС и ее элементов.

При выборе СП также необходимо учитывать такие особенности методологии проектирования, как: 1) вид разрабатываемого проекта – типовой он или уникальный; 2) необходимость дробления проекта на части и последующего объединения отдельных составляющих в единый проект; 3) коллективный и итерационный характер проектирования и 4) возможность реализовать централизованное сопровождение проекта и его полное отчуждение от разработчиков [11, 12].

Изучение конечных результатов проектирования ИС дают основание полагать, что методология анализа предметной области (Gane/Sarson, IDEF1Х, E-R, IDEF0, Yordon и др.), скорее вторична по значимости в сравнении с комплексом инструментальных средств проектирования. Методология, безусловно, является важной, т.к. полнота описательных средств существенно облегчает работу над проектом, но в то же время большая часть описаний, подготовленных на стадии анализа и проектирования, остается невостребованной в готовых продуктах (базах данных, приложениях и т.д.).

К инструментальным СП при этом выдвигаются требования, нарушение которых может оказать значимое влияние на результаты всей работы. Сложность выбора инструментальных средств заключается, прежде всего, в том, что единых международных стандартов на них и их свойства (в отличие от, например, оборудования) на данный момент не существует. Это затрудняет сопряженность инструментальных средств, подходящих для реализации утвержденной методологии. При этом требование совместимости инструментальных СП является обязательным, т.к. все составные части разрабатываемого проекта на финальной стадии интегрируются в единый продукт.

В то же время необходимо учитывать, в современных проектах (в особенности, проектах с открытым исходным кодом) все чаще применяется набор инструментов, которые в максимальной степени позволяют вести автоматизированную разработку. Иногда используется только часть этого инструментария, но все большая часть разработчиков стремится к автоматизации именно всего цикла разработки в целом, что позволяет добиться наилучших результатов.

В первую очередь, речь идёт о следующих компонентах автоматизации процесса разработки:

• автоматизированном регрессионном тестировании и автоматическом непрерывном интеграционном тестировании,
• инструментарии для функционального и юнит- тестирования,
• автоматическом создании пакетов и дистрибутивов для инсталляции продукта. [13]

Таким образом, любое развитое СП должно обеспечивать следующие возможности для отдельных разработчиков и мини-коллективов: 1) одновременную работу специалистов по проектированию БД и разработчиков приложений; 2) разделение полномочий всех участников процесса; 3) возможность согласованного внесения изменений и корректировок; 4) доступ к работе с общим и личными репозиториями для каждого разработчика; 5) интеграцию всех изменений и отдельных фрагментов разрабатываемой ИС в единое целое.

Современные средние и крупные компаний характеризует сложная инфраструктура, связанная в том числе, с многопрофильностью подразделений, их территориальной удаленностью и различным производственным потенциалом. Единая производственно-экономическая политика в каждом из подразделений компании проводится в тесном информационном взаимодействии подразделений и их централизованном контроле и осуществляется с помощью комплексных автоматических систем управления (АСУ) [1].

Разрабатываемые информационные системы (ИС) в рамках развития АСУ имеют в настоящее время свои особенности. Во-первых, это быстро меняющиеся требования к подобного рода системам, хотя все эти требования преследуют одну цель — снижение затрат на разработку (путем минимизации рисков из-за ошибок требований, автоматизации генерации программного кода, и т.д.). Во-вторых, это значительное увеличение объема информации, что требует принципиального нового подхода как к хранению информации (hardware), так и к обработке (software) [2].

В частности, Enterprise Resource Planning System (ERP-система) представляет собой компьютерную систему, в которой реализованы все необходимые функции для автоматизации управления и обслуживания всех текущих потребностей подразделений внутри компании [3]. ERP-система у телекоммуникационных операторов позволяет автоматизировать любые бизнес-процессы и в некоторых случаях практически полностью сократить бумажный документооборот и уменьшить нагрузку на сотрудников. Уже просто доступ к общей базе данных и быстрый обмен информацией значительно повышает оперативность взаимодействия персонала всех подразделений, уменьшает количество допускаемых в работе ошибок и, таким образом, существенно улучшает качество работы компании. Однако следствием этого является и значительное увеличение объемов получаемых данных, которые необходимо хранить и обрабатывать. При этом эти данные имеют самые разнообразные форматы [2].

«Большие данные» (BD), обладающие потенциалом для получения ценной информации для расширенного процесса принятия решений, в последнее время вызывают особый интерес со стороны как исследователей, так и практиков. «Аналитика больших данных» (BDA) все чаще становится трендовой практикой, которую принимают многие организации с целью извлечения из BD ценной информации. Процесс их автоматического анализа, включая развертывание и использование инструментов BDA, рассматривается организациями как инструмент повышения оперативной эффективности, хотя он имеет и стратегический потенциал, стимулирует появление новых потоков доходов и получение конкурентных преимуществ перед другими конкурентами в бизнесе [4]. Существуют различные типы аналитических приложений для автоматизации обработки «Больших данных», использующиеся во всех отраслях промышленности – от телекоммуникационной области [5] до промышленности [6], сельского хозяйства [7] и туризма [8].

Стоит заметить, что в телекоммуникационной области существует специальный сайт [9], который описывает, как должны быть построены телекоммуникационные системы. Ввиду того, что эти системы призваны объединить все структурные элементы компании, их внедрение занимает в некоторых случаях 2-3 года. Более гибкие ERP-системы внедряются в срок от 6 до 18 месяцев, настраиваются в процессе работы компании и не требуют привлечения сторонних консультантов для отладки всех функций.

Итоговая стоимость затрат на владение ERP-системой (TCO — Total Cost of Ownership) складывается из стоимости аппаратного и программного обеспечения, расходов на консалтинговые услуги по инсталляции, внедрению системы и адаптации персонала, а также средств, потраченных на обновление и дальнейшую оптимизацию. Известно, что величина TCO составляет в среднем $1,5 млн. При этом для среднего бизнеса сумма затрат составляет, как правило, от $100 тыс. до $1 млн. и подразумевает приобретение ERP-системы с коротким сроком внедрения, а более дорогие варианты стоимостью свыше $1 млн. приобретаются исключительно крупными компаниями и внедряются значительно дольше. Именно в этом ценовом сегменте находятся ERP системы для телекоммуникационных операторов. Необходимо отметить, что исследования на рынке России свидетельствуют о средней отдаче от внедрения ERP-систем в размере $1,2 млн. в год, что говорит о целесообразности их применения, несмотря на довольно высокую стоимость. Рынок игроков, представленных компаниями, занимающимися разработкой заказных программных продуктов в целом, по данным сайта http://www.tmforum.org/ насчитывает порядка тысячи основных игроков. Их список включает в себя как крупные и известные компании (SAP, Oracle, Microsoft), так и очень большое число небольших (например, MapR Technologies, Inc [https://mapr.com/]), но тоже имеющих свою часть рынка, компаний.

Необходимо отметить, что при проектировании информационных систем (ИС) большую роль играет выбор такого комплекса инструментальных средств, который сможет обеспечить поддержку полного жизненного цикла любой информационной системы, т.е. позволит реализовать такие этапы как предпроектная подготовка, проектирование, внедрение и эксплуатация [10]. Все эти стадии взаимосвязаны, поэтому крайне важно выбирать такие средства проектирования (СП), которые будут применяться в комплексе и обеспечивать достижение всех поставленных целей на каждой стадии жизненного цикла. В связи с этим большой интерес представляет поиск подходов, позволяющих уменьшить стоимость разработки ПО и улучшить качество итогового продукта.

Основными составляющими элементами методологии проектирования ИС являются: 1) процедура, которая определяет пошаговую последовательность всех технологических операций, 2) правила – все критерии оценки используемых методов и средств проектирования и результатов осуществляемых технологических операций и 3) нотации – все инструменты и средства, предназначены для описания ИС и ее элементов.

При выборе СП также необходимо учитывать такие особенности методологии проектирования, как: 1) вид разрабатываемого проекта – типовой он или уникальный; 2) необходимость дробления проекта на части и последующего объединения отдельных составляющих в единый проект; 3) коллективный и итерационный характер проектирования и 4) возможность реализовать централизованное сопровождение проекта и его полное отчуждение от разработчиков [11, 12].

Изучение конечных результатов проектирования ИС дает основание полагать, что методология анализа предметной области (Gane/Sarson, IDEF1Х, E-R, IDEF0, Yordon и др.), скорее вторична по значимости по сравнению с комплексом инструментальных средств проектирования. Методология, безусловно, является важной, т.к. полнота описательных средств существенно облегчает работу над проектом, но в то же время большая часть описаний, подготовленных на стадии анализа и проектирования, остается невостребованной в готовых продуктах (базах данных, приложениях и т.д.).

К инструментальным СП при этом выдвигаются требования, нарушение которых может оказать значимое влияние на результаты всей работы. Сложность выбора инструментальных средств заключается, прежде всего, в том, что единых международных стандартов на них и их свойства (в отличие от, например, оборудования) на данный момент не существует. Это затрудняет сопряженность инструментальных средств, подходящих для реализации утвержденной методологии. При этом требование совместимости инструментальных СП является обязательным, т.к. все составные части разрабатываемого проекта на финальной стадии интегрируются в единый продукт.

В то же время необходимо учитывать, что в современных проектах (в особенности, проектах с открытым исходным кодом) все чаще применяется набор инструментов, которые в максимальной степени позволяют вести автоматизированную разработку. Иногда используется только часть этого инструментария, но все большая часть разработчиков стремится к автоматизации именно всего цикла разработки в целом, что позволяет добиваться наилучших результатов.

В первую очередь, речь идёт о следующих компонентах автоматизации процесса разработки:

• автоматизированном регрессионном тестировании и автоматическом непрерывном интеграционном тестировании,
• инструментарии для функционального и юнит- тестирования,
• автоматическом создании пакетов и дистрибутивов для инсталляции продукта. [13]

Таким образом, любое развитое СП должно обеспечивать следующие возможности для отдельных разработчиков и мини-коллективов: 1) одновременную работу специалистов по проектированию БД и разработчиков приложений; 2) разделение полномочий всех участников процесса; 3) возможность согласованного внесения изменений и корректировок; 4) доступ к работе с общим и личными репозиториями для каждого разработчика; 5) интеграцию всех изменений и отдельных фрагментов разрабатываемой ИС в единое целое.

Библиографический список:

1. Митрофанов В.Г., Гришина Т.Г., Феофанов А.Н. Управление автоматизированными технологическими системами и моделирование оперативности при принятии решений [Текст] // Технология машиностроения. – 2015. – № 8. – С. 43-45.
2. Agarwal R., Dhar V. Editorial – big data, data science, and analytics: the opportunity and challenge for is research [Текст] // Information Systems Research. – 2014. – V. 25(3). P. 443-448.
3. Об информационных технологиях в бизнесе. [Электронный ресурс]. – Available at: http://www.kbinfo.narod.ru/asu/asu2.htm (дата обращения: 16.06.2017).
4. Sivarajah U., Kamal M.M., Irani Z., Weerakkody V. Critical analysis of Big Data challenges and analytical methods [Текст] // Journal of Business Research. – 2017. – V. 70. – P. 263-286.
5. Baiju N.T. 11 interesting Big Data case studies in Telecom [Электронный ресурс]. – Available at: http://bigdata-madesimple.com/11-interesting-big-data-case-studies-in-telecom/ (дата обращения: 16.06.2017)
6. Zhou C., Yao K., Jiang Z., Bai W. Research on the Application of NoSQL Database in Intelligent Manufacturing. // In: Yang C., Virk G., Yang H. (eds) Wearable Sensors and Robots. Lecture Notes in Electrical Engineering, 2017. – V. 399. – P. 423-434.
7. Henry E. Precision apiculture: development of a wireless sensor network for honeybee hives. // Masters of Science, McGill University, Montreal, Quebec, Canada, 2016
8. Martinelli P. () Big-data e Turismo: Analisi delle recensioni utente sulla piattaforma Expedia. [Laurea], Università di Bologna, Corso di Studio in Informatica per il management. – [L-DM270]. – 2016. [Электронный ресурс]. – Available at: http://amslaurea.unibo.it/view/cds/CDS8014/ (дата обращения: 16.06.2017)
9. TM Forum. [Электронный ресурс]. – Available at: http://www.tmforum.org/ (дата обращения: 16.06.2017).
10. Амачиев Л.А., Феофанов А.Н. Создание базы данных при идентификации электронной продукции [Текст] // Международный научно-исследовательский журнал. – 2015. – № 11-2 (42). – С. 6-8.
11. Тетерина И.А., Феофанов А.Н., Турапин М.В. Автоматизированная система идентификации и анализа рисков при смене поставщика сырья и материалов на основе ситуатативных экспертных оценок [Текст] // Вестник Белгородского государственного технологического университета им. В.Г. Шухова. – 2016. № 6. – С. 149-154.
12. Петров П.С., Феофанов А.Н., Рыбаков А.В. Создание компьютерной среды проектирования для решения компоновочных задач (на примере автоматизации компоновок универсальных сборных приспособлений) [Текст] // Металлообработка. – 2016. – № 1 (91). – С. 48-54.
13. Использование опыта тестирования реляционной СУБД для технологии NoSQL [Электронный ресурс]. – Available at: https://habrahabr.ru/company/mailru/blog/113421/ (дата обращения: 16.06.2017).

Феофанов Александр Николаевичд.т.н.
ФГБОУ ВПО МГТУ «СТАНКИН»
профессор
Васильев А. В., аспирант. Феофанов А. Н., доктор технических наук, профессор, ФГБОУ ВО МГТУ «СТАНКИН»

Аннотация:

В статье обсуждаются возможности автоматизации процесса проектирования информационных систем эксплуатационной поддержки телекоммуникационных операторов. Проанализирована методология выбора средств проектирования информационных систем, проведено сравнение популярности реляционных и NoSQL систем управления базами данных. Отмечен рост популярности NoSQL систем в мире в последние годы. Сделан вывод о перспективности использования нереляционных адаптивных моделей для организации доступа к базам данных систем.

Abstract:

The article discusses the features of automation of information systems designing for operational support of telecommunication operators. The methodology of choosing the means of information systems designing is analyzed, the popularity of relational and NoSQL database management systems is compared. It is shown that the popularity of NoSQL systems in the world has been growing in recent years. A conclusion about the prospects of using of non-relational adaptive models for organizing an access to databases is made.

Ключевые слова:

автоматизация; NoSQL; база данных

Keywords:

automation; NoSQL; database
УДК 004.65