CC BY
39
ИНФОРМАЦИОННОЕ ПРОСТРАНСТВО КАК НАДСТРОЙКА НАД РАСПРЕДЕЛЕННЫМИ СИСТЕМАМИ
С.В. Семенов, И.А. Конюхов
Термин информационное пространство (ИП) толкуется достаточно произвольно.
Анализ различных источников показывает, что понятие ИП используется:
• как информационный результат работы комплекса программ или систем в локальной сети (например, ИП-предприятия);
• как обобщение понятия баз данных или хранилищ данных;
• как концептуальное обобщение процесса информатизации некоторого сообщества.
Много путаницы происходит из-за попыток свести понятие ИП к понятию распределенная система, в которой решаются и вопросы работы с распределенной информацией.
Наиболее рациональное определение распределенной системы приводится в работе «Распределенные системы. Принципы и парадигмы» (Э. Таненбаум, М. ван Стен. 2003), в которой распределенная система трактуется как набор независимых компьютеров, представляющихся пользователям единой объединенной системой.
Отметим, что сегодня технологии распределенных систем успешно решают программно-аппаратные распределенные задачи. Для решения проблем гетерогенности распределенных систем введено понятие систем среднего уровня. Но информация в таких системах - «черный ящик». Именно успешной передачей таких черных ящиков и занимались до сих пор распределенные системы.
Но постепенно пришло понимание того, что вычислительная техника и программное обеспечение являются лишь вспомогательным инструментом для решения именно информационных задач. То есть настало время всерьез задуматься об эффективной работе непосредственно с самой информацией.
Наблюдается резкий скачок количества стандартов, технологий и инструментов, направленных на работу именно с информацией и знаниями. Сюда относятся задачи сложного структурирования информации, использования разнообразных форм представления, извлечения знаний из «сырой» информации, распределенный искусственный интеллект и многое другое.
То есть можно сделать вывод, что развитие вычислительной техники и программного обеспечения достигло такой степени зрелости, когда возможна программно-аппаратная реализация распределенной системы любой сложности и масштаба. А вот задачи эффективной работы с рас-
пределенной информацией находятся в самом начале своего решения. И для этого наиболее подходящей является концепция ИП, которая, как совокупность информационных объектов (документов, ресурсов и/или других источников информации), является надстройкой над распределенной системой. Полезность распределенной системы и ее эффективность зависит от полезности и эффективности использования информации в ИП.
ИП в общей теории систем
Любая вновь создаваемая система должна строиться на информации и знаниях, представленных в электронном виде. И все информационные результаты также должны быть представлены в электронном виде. Таким образом, информация выходит на первое место, а система (решаемая задача) уходит на второй план. Вместо вопроса «что надо сделать?», необходимо первым задавать вопрос «как надо сделать?».
Информация должна «уметь» сохраняться «на века», а уже на ней должны строиться все системы.
На решение этой задачи и направлена концепция ИП. Рассмотрим условия, при которых можно говорить о системе при наличии ИП.
С точки зрения общей теории систем система состоит из концепта, субстрата и структуры. Субстрат - это элементы системы, структура - это взаимоотношения и взаимосвязи элементов, концепт - это системообразующее свойство (решаемая задача).
В традиционных (локальных) системах эти три сущности были неразделимо «замешаны» под конкретную задачу (АСУ, САПР, обучающая программа и т.п.). С одной стороны, это не позволяло выделить информационные составляющие для самостоятельной работы с ними. А с другой - моральное старение и гибель любого компонента системы (технический, программный или любой другой) приводили к таким же процессам во всей системе, включая информацию.
Для решения проблемы длительного сохранения информации необходимо принципиально разделить сущности общей теории систем при создании и хранении информации.
Целесообразно в качестве субстрата рассматривать независимые информационные элементы (объекты, ресурсы, документы, сообщения). Созданные единожды для каких-либо целей, они культивируются как сущности, имеющие самостоятельное значение и ценность (уникальное имя,
адрес, внутренняя структура и т.п.). Местоположение и среда обитания не должны иметь значения. Работа с субстратом может производиться отдельно от задач построения систем. Эти элементы и образуют основу ИП.
Информационные элементы могут иметь некоторые естественные взаимоотношения друг с другом (начальная структура). Разумеется, полные отношения определяет конкретная задача, использующая эти элементы. Но начальные естественные отношения могут быть сформулированы безотносительно к задаче («входит в...», «является подклассом...»). Такие отношения целесообразно формулировать с использованием аппарата онто-логий, которые позволят не только сформулировать связи между элементами, но и связать внутренние структуры этих элементов. То есть онтоло-
гии могут рассматриваться как начальная структура субстрата и как усиление полезных свойств ИП при работе с информацией.
Концепт как системообразующее свойство является проекцией постановки какой-либо задачи. Концепт формулирует принцип подбора субстрата и задает направление формирования (доопределения) структуры. Именно задание концепта и является началом формирования системы. Очевидно, что имеет смысл хранить и культивировать самостоятельно библиотеки концептов как типовые задачи.
Таким образом, аппарат общей теории систем может оказать хорошую методологическую службу при формировании концепции ИП, которые приобретают вполне логичное и законное место в теории информационных систем.
СИСТЕМА ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПРИ ФОРМИРОВАНИИ МУЛЬТИВЕРСИОННОГО ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ
Р.Ю. Царев
Создание высоконадежного отказоустойчивого программного обеспечения (ПО) представляет собой актуальную проблему. Обусловлено это применением ПО в различных областях науки и производства, где отказ может повлечь за собой значительные финансовые потери или нанести ущерб здоровью и жизни людей. В связи с этим возникает необходимость использования методов отказоустойчивого программирования при формировании ПО.
Одним из подходов к созданию ПО, обладающего достаточным уровнем надежности и отказоустойчивости, является методология избыточности. Введение избыточных программных компонент в состав программной системы позволяет увеличить надежность разрабатываемой системы и застраховать ее от сбоев во время функционирования, даже несмотря на ошибки отдельных компонент.
Мультиверсионное программирование, основанное на принципах программной избыточности, предполагает наличие нескольких версий модулей, решающих определенные подзадачи. Версии каждого модуля, называемые мультиверсиями, исполняются параллельно. Мультиверсии эквивалентны функционально, однако имеют различную структуру и используют разные алгоритмы решения задач. Так, решение подзадачи застраховано от возникновения ошибок в отдельных версиях модулей, которые могли быть сгенерированы на этапе программирования мультиверсий.
Таким образом, мультиверсионная методология позволяет увеличить надежность ПО и гарантирует его работоспособность даже при возникновении логических ошибок в процессе исполнения отдельных версий программных модулей.
Вероятность безотказной работы мультивер-сионного ПО тем выше, чем больше объем вводимой программной избыточности (то есть число мультиверсий, обеспечивающих исполнение программных модулей). Однако улучшение характеристик надежности ПО с использованием избыточности требует дополнительных ресурсов. Поэтому основная проблема заключается в том, как, используя избыточность в структуре ПО, максимизировать надежность и минимизировать или не превысить заданного уровня использования ресурсов.
Возникающая проблема выбора компонент ПО из всего множества вариантов, как правило, оказывается многокритериальной, так как наряду с повышением надежности работы системы, необходимо решать ряд других задач, таких как снижение денежных затрат на разработку, внедрение и модификацию системы, уменьшение времени реализации процесса управления и пр.
Данная область включает в себя методы принятия решений при многих критериях, ориентирующиеся на задачи с дискретным пространством решений. К настоящему времени разработано большое число методов поддержки принятия решений, учитывающих различные уровни инфор-
