CC BY
108
Постников Алексей Александрович Начальник управления делами Рособрнадзор
Postnikov A. A.
The head of department affairs of Rosobrnadzor
Крупский Александр Юльевич, ктн, доцент, зав.кафедрой «Прикладная информатика» ИГУПИТ
Kroupsky A Cand.Tech.Sci. the senior lecturer, managing chair «Applied computer science»
IGRIT
Е-mail: [email protected] Формализация процессов обработки заявок в информационных системах
F ormalization of processes of service of demands in information systems
Аннотация: В настоящей статье обсуждаются подходы к формированию схем (траекторий) процесса обработки заявок, поступающих в Федеральную информационную систему обеспечения проведения единого государственного экзамена и приема (ФИС обеспечения ЕГЭ и приема
[1]
граждан в образовательные учреждения ) Федеральной службы по надзору в сфере образования и науки (далее по тексту Служба). На основе сформированных схем строится моделирующий алгоритм процесса функционирования данной информационной системы. Моделирующий алгоритм, в свою очередь, используется для создания имитационного приложения функционирования информационной системы с использованием системы моделирования GPSS[1]. С помощью данного имитационного приложения осуществляется оценка эффективности использований информационной системы. Таким образом, результатом обсуждения должен быть выработан подход к формированию схем (траекторий ) обработки заявок.
Ключевые слова: Имитационное приложение, система массового обслуживания, входной поток заявок, обслуживающий канал, интенсивность входного потока заявок, интенсивность обслуживания заявок, моделирующий алгоритм.
Annotation: Approaches to construction of the imitating appendix of functioning of the information systems providing performance of the state services are discussed. As object of research the information system of federal service on supervision of science and education is taken. It is offered to use the approach based on formation of typical fragments of process of service of demands.
Keywords: The imtatsionnoe appendix, Queue System, Entrance stream of demands, The serving channel, Intensity of an entrance stream of demands, Intensity of service of demands, Modeling algorithm.
Федеральная информационная система обеспечения проведения единого государственного экзамена и приема граждан в образовательные учреждения СПО и образовательные учреждения ВПО (далее по тексту - информационная система) предназначена для:
• повышения информативности проведения приема за счет создания для
образовательных учреждений, абитуриентов и федеральных органов власти в сфере образования единого массива данных об организации и результатах проведения приема;
перехода к приему заявлений в ВУЗы и ССУЗы в электронном виде; предоставления сервисов комплексной проверки сведений, указанных в заявлении
о приеме
В связи с тем, что GPSS - это система, предназначенная для моделирования систем массового обслуживания (Queue-system), при формировании схемы будем использовать основные понятия этого раздела прикладной математики. Определим эти понятия:
Заявка - запрос, поступающий в информационную систему.
Обслуживающий канал (прибор) - некоторый одушевленный (оператор, специалист, лицо, принимающее решение и др.) или неодушевленный предмет (ПК, сервер, база данных, канал связи и др.), с помощью которого осуществляется обслуживание заявки.
Для обслуживания заявки в обслуживающем канале имеются ресурсы. Под ресурсом, в общем случае, может пониматься все, что угодно, влияющее на характер и время обслуживания заявки. Если это одушевленный обслуживающий канал (человек), то в качестве ресурса может выступать либо сам человек, либо технические средства, либо и то и другое (в зависимости от детализации описания). В любом случае ресурс должен быть описан с помощью некоторых числовых параметров, с помощью которых стало бы возможным рассчитать время обслуживания заявки в данном обслуживающем канале. Фрагмент процесса обслуживания заявки (регистрация заявки) приведен на рисунке 1.
Рис.1. Примерная схема регистрации заявок
Для того, чтобы получить какие-то количественные оценки, характеризующие процесс обработки заявок, необходимо определить, сколько времени будет обслуживаться заявка каждым обслуживающим, каналом, какие ресурсы для этого потребуются и на какое время они будут
занятые. В нашем случае это время анализа t анализа. В общем случае t анализа зависит от многих факторов, объективных и субъективных. К объективным можно отнести существующие нормативы на производство таких операций, как анализ заявки на предмет ее корректности. К субъективным
[2]
можно отнести психомоторные особенности специалиста, выполняющего данную операцию, а также его отношение к своим обязанностям. Очевидно, что это время может оказаться непредсказуемым, если специалист во время анализа будет отвлекаться на посторонние разговоры, перекуры и т. п.
В качестве одного из подходов к построению траекторий (фрагментов) процесса обслуживания заявок в информационной системе, можно предложить подход, суть которого
сводится к созданию неких типовых схем (фрагментов) обработки заявок на основе абстрагирования процесса их обработки в информационной системе. В данном случае слово «абстрагирование» употребляется, как это принято в имитационном моделировании, как желание дать, по возможности, близкое к реальному описание моделируемого процесса. Понятно, что это будет не точная копия моделируемого процесса, но такая копия, которая позволит поучить представительные результаты моделирования.
Рассмотрим, как могут быть сформированы типовые фрагменты процесса обработки заявок применительно к информационным системам Службы.
Для того, чтобы эти типовые фрагменты позволили бы, в конечном итоге, получить достоверные результаты, необходимо определить, что же влияет на эту достоверность. В случае использования для оценки системы GPSS факторы, влияющие на достоверность результатов, подразделяется на три большие группы, каждая из которых имеет самостоятельное и определяющее значение.
Первая группа - факторы, связанные с точностью описания входного потока заявок.
Вторая группа - факторы, связанные с точностью описания траектории прохождения заявок в информационной системе.
Третья группа - факторы, связанные с точностью описания собственно процесса обслуживания заявки, т.е. описанием обслуживающих каналов.
Рассмотрим детальнее состав и содержание этих групп факторов.
Точность описания входного потока
Любое сравнение методов математического (аналитического) и имитационного (статического) моделирования начинается с полемики на тему: зачем строить сложные моделирующие алгоритмы, если исходные данные задать с достаточной точностью не возможно? Проще взять абстрактную математическую модель - одну или несколько формул и решить задачу таким образом. И затраты на разработку математических моделей и организация эксперимента требует практически всегда меньших издержек (временных и финансовых). Этот подход очень распространен. Более того, в некоторых практических задачах он является единственно целесообразным. В теории массового обслуживания именно этому подходу посвящены многочисленные исследования. И именно этот подход прославил, если так можно выразиться, теорию массового обслуживания в целом, как науку, и ее основоположников и разработчиков математических моделей самого разного назначения и характера. Но в некоторых случаях построить математическую модель системы массового обслуживания просто невозможно. Например, подавляющее большинство математических моделей СМО сделаны при таких ограничениях относительно входного потока, при которых могут быть построены графы переходов обслуживающих каналов из одного состояния в другое, построена система дифференциальных уравнений, отражающая динамику этого графа переходов и, на завершающем этапе, осуществлен переход к конечным вероятностям нахождения системы в этих состояниях. Эти вероятности и являются искомыми показателями - характеристиками исследуемой системы. Но очевидно, что каждая система дифференциальных уравнений описывает одну и только одну схему обслуживания заявок в системе массового обслуживания. Понятно, что при любом изменении схемы обслуживания необходимо снова строить систему дифференциальных уравнений и решать ее для получения конечных вероятностей. Собственно, эти действия и составляют процесс исследования системы массового обслуживания с помощью математических (аналитических) моделей.
Для иллюстрации вышесказанного рассмотрим небольшой пример. Многоканальная система массового обслуживания может быть описана тремя параметрами: X - интенсивность потока заявок [1/ед.времени]; л - интенсивность обслуживания заявок в обслуживающем канале [1/ед.времени] , К - количество обслуживающих каналов (все каналы одинаковые). Схема системы приведена на рис. 2
Рис. 2. Схема многоканальной системы массового обслуживания
Для этой системы выведены следующие формулы [2]: Коэффициент загрузки
обе
к
ТоБс = - _
ц - среднее время обслуживания заявки в канале
Средняя длина очереди Ь
где “о стационарная вероятность того, что в СМО нет заявок. Эта вероятность определяется
в виде
Р{х) = 1-е** И так далее - можно
привести все аналитические зависимости для определения остальных характеристик СМО. Для некоторых задач данные соотношения позволяют получить исчерпывающую картину обслуживания заявок. Но только при обязательном выполнении условий, что процесс стационарный, т.е . параметры X и л постоянны,
коэффициент загрузки Р — ^ , а моменты поступления в систему заявок образуют пуассоновский
поток событий [//]. Это означает, что время между приходами любых двух последовательных
заявок есть независимая случайная величина с экспоненциальной функцией распределения вероятностей
Возвращаясь к схеме обслуживания заявок, поступающих в федеральную информационную систему обеспечения проведения единого государственного экзамена и приема граждан в образовательные учреждения СПО и образовательные учреждения ВПО, вряд ли можно хоть как-то предположить, что речь может идти об экспоненциальном потоке (без последействия, т.е. предыстория потока не влияет на вероятности появления событий в ближайшем будущем). Точнее, экспоненциальный поток может быть частным случаем на каком-то определенном интервале времени. В общем случае поток заявок никак не может быть стационарным, т.к. никто не регулирует этот поток. Более того, этот поток может зависеть от времени суток, а также от часовых поясов. По поводу часовых поясов следует отметить, что только один этот фактор практически не позволяет говорить об экспоненциальном потоке. На самом деле нужно учитывать, что поток может иметь характер, обусловленный и часовыми поясами, в которых работают источники заявок, и временем суток, когда работают заявители и целым рядом других факторов. Например, временем года, которому соответствует работа приемная компания, межсеместровые перемещения студентов
между вузами и т.п.
Таким образом, относительно группы факторов связанных с неточностью описания входного потока и использования классических математических моделей СМО можно уверенно отметить, что моделей, хоть в какой-то степени приближенных к реальному процессу обслуживания заявок в ФИС обеспечения ЕГЭ и приема, нет, и вряд ли они могут быть построены.
Точность описания траектории прохождения заявок в ходе обслуживания .
Для вывода математических моделей (соотношений), описывающих процесс функционирования одноканальных и многоканальных СМО, необходимо однозначно определить траекторию (схему) прохождения заявки в системе. Для некоторых процессов это можно сделать. Об этом можно судить по огромному количеству математических моделей, с помощью которых можно уверенно судить о характеристиках конкретных СМО. Например, вполне адекватно может быть решена задача о пропускной способности конвейерных линий, количестве операторов, обслуживающих посетителей в банке и многие другие задачи. Но надо иметь в виду, что для всех этих задач схема обслуживания представляет собой некий упрощенный процесс, в котором не может быть отражена такая составляющая процесса обслуживания, как участие в обслуживании заявки специалистов (операторов). Роль операторов легко увидеть на рисунках 3 и 4, где показаны алгоритмы обработки заявок для реализации услуги «Предоставление информации о документах...» для электронной формы обращения через Портал Государственных Услуг (рис. 3) и для письменной формы обращения (рис. 4)
Рис.3. Алгоритм обслуживания заявок. Электронная форма обращения ГУ - государственная услуга ПГУ - портал государственных услуг ФРДО - Федеральный реестр документов об образовании
Рис. 4. Алгоритм обработки заявок. Письменная форма обращения.
Даже поверхностный анализ этих рисунков, показывает, что траектория прохождения заявки имеет различного рода логические «пункты», в которых оператор (специалист) принимает то или иное решение и меняет направление движения заявки. Построить для такой схемы классическую аналитическую модель СМО может быть и можно, но авторам настоящей статьи о таких моделях не известно. Во всяком случает любой исследователь, взявшийся за эту задачу, столкнется с таким количеством математических, логических и чисто рутинных проблем, что вряд ли эта модель появится «на свет». А если и появится, то любое изменение в схеме обслуживания заявки сведет все усилия по ее созданию практически к нулю.
Точность описания процесса обслуживания заявки, (описание обслуживающих каналов).
Анализ этой группа факторов, влияющих на достоверность результатов оценки эффективности функционирования информационных систем, также позволяет сделать вывод о том, что практически не возможно задать процесс обслуживания заявок. Это связано с тем, что в процессе обслуживания имеются элементы и автоматического и автоматизированного процессов обработки заявок, логические условия, т.е разветвление путей прохождения заявок, различные действия операторов в случае автоматического и ручного варианта их обслуживания. Это видно из рисунков 3,4. Но самым главным фактором, не позволяющим хоть как-то привести обслуживания к одной из известных схем СМО, является то обстоятельство, что не может быть никакой речи о
стационарности потока обслуживания (когда интенсивность обслуживания ц= Сопб!). И, следовательно, нельзя получить хоть какое-то адекватное аналитическое соотношение для расчета среднего времени обслуживания для каждого из имеющихся обслуживающих каналов.
Еще хуже обстоят дела с формальным описанием механизма возникновения и рассасывания очередей в ходе обслуживания. Даже если и предположить, что для некоего обслуживающего канала, например, канала реализующего обращение к базе данных, может быть задана интенсивность обслуживания ц, то как быть с параметрами таких каналов (канал-суть функция или функциональная задача»), как «канал подготовки и регистрации ответа заявителю» или канал «Подпись ответа заявителю» и множество других функций, реализация которых связана с ручной работой, необходимостью позвонить куда-то, уточнить что-то, перепроверить информацию, наконец, подписать ответ у лица, имеющего на это право? Аналитического решения этой проблемы, на наш взгляд, нет, или это решение будет никаким с точки зрения соответствия модели реальному процессу.
Таким образом, анализ всех трех групп факторов, влияющих на достоверность модели, показывает, что решение задачи оценки эффективности ФИС обеспечения ЕГЭ и приема надо искать на пути создания имитационной модели. Именно этот путь выбран в настоящем исследовании. Кстати можно отметить, что данный вывод может быть распространен на любые более или менее сложные информационные системы, внедряемые в Службе.
Что может дать использование в качестве инструмента оценки имитационных (статистических) моделей ?
Во-первых, этот метод может дать, собственно, саму возможность создания инструмента оценки. В принципе нет никаких ограничений и условий, которые не могли бы быть преодолены в имитационной модели.
Во-вторых, любое изменение, которое может вдруг случиться и заинтересовать исследователя, всегда может быть внесено и получена соответствующая реализация модели. Понятно, что это потребует времени и других затрат, Но эти затраты конечны, т.к. в любом случае, речь идет о доработке или доработки программы, написанной на ориентированном для создания моделей СМО языке, каким является ОРББ.
В-третьих, при наличии удобного пользовательского интерфейса, обеспечивающего проведение массовых экспериментов, можно за короткое время (например, за один прогон модели) получить значения всех интересующих характеристик исследуемой информационной системы.
В-четвертых, модель позволяет решать задачи, связанные с оценкой различных вариантов организации процесса обслуживания. Особенно удобно решать задачи, когда необходимо определить какие-то нормативы в задержках в ходе обслуживания заявки, особенно когда это касается действий специалистов, участвующих в обработке.
Несколько подробнее относительно пункта «в-четвертых». Процесс обслуживания, связанный с оказанием некоторой услуги, всегда должен быть каким-то образом регламентирован. Самым главным элементом этого регламента выступает, как правило, заданное время оказания услуги. Когда-то время оказания услуги полностью зависело от исполнителя. По ходу внедрения в практику оказания услуг информационных систем в таких организациях, как Служба, время оказания услуги зависело и от исполнителя и от эффективности использования комплексов средств автоматизации (аппаратно-программной инфраструктуры) деятельности исполнителей. Процесс совершенствования аппаратно-программной структуры медленно, но верно продвигался и дошел до такого состояния, что задержки, связанные с автоматической обработкой данных с помощью современной техники, стали (точнее, могут стать) очень незначительными и на первый план выступают задержки, вносимые исполнителем. Но это, вроде бы «лежащее на поверхности», умозаключение, не всегда оказывается правильным. Например, в распоряжении исполнителя имеются самые современные элементы аппаратно-программной инфраструктуры (персональные компьютеры, серверы, СУБД, базы данных и др.), но сам процесс построен таким образом, что исполнитель просто не в состоянии быстро отработать документ, т.к. какие-то элементы этого документа должны быть получены от другого исполнителя. Или, исполнитель может отработать 10
документов за какой- период времени, а по регламенту отработка документа в системе заканчивается подписью соответствующего лица, принимающего решение, а регламент действий этого лица предполагает подписание только 2-х документов за ту же единицу времени. Или документы поступают к лицу, принимающему решение, от нескольких исполнителей и на этом этапе образуются очереди. Таким образом, возникает ситуация, когда при наличии самой совершенной и современной аппаратно-программной инфраструктуры оказание услуг осуществляется не надлежащем уровне. С одной стороны этот вывод очнвиден, но, с другой стороны, проблема не решается. Даже на самом высоком уровне, на уровне задач, которые ставит перед организациями, оказывающими услуги сам Президент РФ Медведев Д.А., никто не в состоянии гарантировать оказание услуги не просто за конечное, но за заданное минимальное время. Об этом свидетельствует и попытка внедрить Единое Окно в органах исполнительной власти и целый ряд других нормативов (в ГАИ и других организациях такого типа). Между тем задача эта стоит и требует своего решения, тем более, что ускоренными темпами ведется разработка и внедрение автоматизированной информационной системы «Электронная Россия»
Рассмотрим, далее, как можно представить процесс обработки заявок в имитационной модели (имитационном приложении) на примере ФИС обеспечения ЕГЭ и приема в нотации языка моделирования ОРББ. За основу возьмем алгоритмы обработки заявок, представленные на рис. 3 и 4.
На рис.5. показана схема прохождения заявки, если она вводится через портал государственных услуг (ПГУ) и результат ее обработки выдается заявителю через ПГУ. В данной схеме выделены функциональные задачи (процессы) и ресурсы, которые используются для реализации этих задач. В настоящей статье эти процессы только обозначены. Но для моделирования эти процессы могут быть, при необходимости, детализированы с любой степенью детализации. Язык ОРББ - это язык декларативного типа, построенный по принципу объектноориентированного языка. Основными элементами этого языка являются транзакты и блоки, которые отображают соответственно динамические и статические объекты моделируемой системы.
ЧАСОВЫЕ ПОЯСА *9 -8 *7 +7 -*-6 *5 ** +3 +2 -1 0(№сіш) -1
3 ДЯВИТЕЛИ
Рис. 5. Схема обработки заявок, проступающих в ФИС обеспечения ЕГЭ и приема
Предназначение объектов системы различно. В нашем случае объектами являются заявки, ресурсы, модельное время, логические условия - все, что поможет нам составить схему обработки заявок наилучшим образом. В нашем случае выбор объектов в конкретной модели зависит от характеристик моделируемой системы. Каждый объект имеет некоторое число свойств, названых в ОРББ стандартными числовыми атрибутами (СЧА)[1]. Часть СЧА доступна пользователю только для чтения, а на значение других он может влиять, используя соответствующие блоки. Таким образом, в языке ОРББ предусмотрена такая степень детализации, которая позволяет описать поведение процесса обработки с помощью системы числовых атрибутов (СЧА).
Детализация описания процесса обслуживания заявок в исследуемой информационной системі до операторов языка ОРББ выходит за рамки данной статьи.
В качестве заключения можно отметить следующее:
1. Оценка эффективности информационных систем Федеральной службы по надзору в сфере образования и науки, находящихся в контуре обслуживания населения и юридических лиц, является важным и необходимым условием выполнения всех требований к эффективности функционирования Службы
2. В качестве инструмента оценки эффективности информационных систем Службы целесообразно использовать общецелевую систему моделирования ОРББ.
3. Учитывая особенности процесса обслуживания заявок и изобразительные особенности языка моделирования GPSS, целесообразно использовать подход, основанный на формировании типовых фрагментов процесса обслуживания заявок.
ЛИТЕРАТУРА
1.Боев В. Д. Моделирование систем. Инструментальные средства GPSS World Серия: Учебное пособие.Издательство: БХВ-Петербург
, 2004 г. 368 стр.
2. Л. А. Осипов. Проектирование систем массового обслуживания..Издательство: Адвансед Солюшнз, 2011 г., 112 стр.
Щ Государственная услуга «Предоставление информации о документах об образовании и о результатах проверки подлинности бланков», категория «Образование и наука». http://www.gosuslugi.ru
Г21.Психомоторика - (греч. psyche душа, сознание + лат. motor приводящий в движение) совокупность сознательно регулируемых двигательных актов.[Медицинская энциклопедия. М. Изд.Эксмо , 2009 г.
