CC BY
95
Вычислительные технологии
Том 11, Специальный выпуск, 2006
ИТ-ИНФРАСТРУКТУРА НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ: МЕТОДИЧЕСКИЙ ПОДХОД И РЕАЛИЗАЦИЯ*
JI.B. Массель, Е.А. Болдырев, Н.Н. Макагонова,
А. Н. Копайгородский, А. В. Черноусов Институт систем энергетики им. Л.А. Мелентьева СО РАН,
Иркутск, Россия e-mail: massel@isem.sei . irk.ru, е.boldyrev@gmail. com, mak@isem.sei.irk.ru, digger@istu.edu
The article is concerned with an approach to realization of IT infrastructure proposed by the authors. The approach is based on the service oriented architecture, web-services, metadata repository and ontologies.
Введение
Предлагаемый авторами подход к созданию ИТ-инфраструктуры1 научных исследований является обобщением многолетних работ в области построения информационных технологий для системных исследований энергетики и интеграции их в рамках IП -инфраструктуры этих исследований [1]. В настоящее время можно выделить общие тенденции в области программного и информационного обеспечения научных исследований — это переход к удаленному использованию вычислительных, информационных и других ресурсов на основе концепций GRID и метакомпьютинга (обычно в виде таких ресурсов выступают какие-либо уникальные программные, аппаратные или программно-аппаратные комплексы, базы данных и др.). В свою очередь, процесс организации научных исследований эволюционирует в сторону виртуальных территориально распределенных групп, работающих над одним проектом, что обусловливает необходимость обеспечения одинаковой доступности информационных и вычислительных ресурсов проекта для всех его участников. Революционный переход от существующего положения вещей к современным реалиям в области как программного обеспечения, так и организации научных исследований невозможен ввиду отставания технологической базы. В то же время очевидна актуальность соответствующих методических разработок и научных прототипов, с тем чтобы
* Работа выполняется при частичной финансовой поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (грант № 07-07-00265), РГНФ (грант № 07-02-12112).
1ИТ-инфраструктура — инфраструктура научных исследований, базирующаяся на современных информационных технологиях.
© Институт вычислительных технологий Сибирского отделения Российской академии наук, 2006.
создать предпосылки для перехода к работе научных сотрудников в новой, современной IП -инфраструктуре.
Актуальность создания IП -инфраструктуры научных исследований определяется следующими факторами:
— необходимостью интеграции современных информационных технологий, используемых для научных исследований, с целью повышения их эффективности и расширения сферы применения результатов исследований, в том числе с помощью сети Интернет;
— важностью проблемы развития информационных и телекоммуникационных технологий в России, о чем свидетельствует появление проектов “Электронная Россия” (в масштабах страны), “Информационно-телекоммуникационные ресурсы СО РАН” (Сибирское отделение РАН) и др.;
— мировыми тенденциями развития информационных технологий (использование сети Интернет не только как связующей и информационной среды, но и как среды программирования; создание вычислительных и информационных ресурсов в сети Интернет, распространение технологий web-служб и web-сервисов и др.),
1. Фрактальный подход к созданию ИТ-инфраструктуры
Иод ИТ-инфраструктурой понимается телекоммуникационная распределенная вычислительная инфраструктура, а именно совокупность технических и программных средств, телекоммуникаций и информационной базы научных исследований; технологий их разработки и использования; стандартов, как внутренних, так и внешних, для создания информационных и программных продуктов в области научных исследований, обмена ими и их представления на информационный рынок [2]. В составе ИТ-инфраструктуры выделяются: распределенная вычислительная, информационная и телекоммуникационная инфраструктуры (последняя связана с техническими аспектами создания ИТ-инфраструктуры и в данной статье не рассматривается).
Концепция создания ИТ-инфраструктуры методологически обосновывается с помощью фрактальной стратифицированной модели (ФС-модели) информационного пространства [3]. ФС-модель позволяет описать информационное пространство, в которое отображается вся имеющаяся информация по данной предметной области, в виде совокупности непересекающихся слоев, объединяющих однотипные информационные объекты (обладающие одинаковым набором свойств, или характеристик). Каждый слой, в свою очередь, может быть расслоен.
Использование ФС-модели позволяет представить информационную технологию как совокупность информационных слоев и их отображений, тогда инструментальные средства информационной технологии включают средства описания информационных слоев и средства поддержки отображений из любого слоя в каждый.
Графически фрактально-стратифицированная модель ИТ-инфраструктуры (рис, 1) может быть представлена в виде совокупности вложенных сферических оболочек (слоев), определяемой тройкой {S, F, G}, где S — множество слоев; F — множество отображений; G — множество инвариантов. ИТ-инфраструктура S, согласно фрактальной методологии, расслаивается (стратифицируется) на интеграционную информационную инфраструктуру (S/), распределенную вычислительную инфраструктуру (SC) и телекоммуникационную инфраструктуру (St). В свою очередь, S/ расслаивается на слои данных и метаданных (SiD, S/M; SC — на слои программ и метаописаний программ (SCP, SCM). Вводятся отоб-
Рис. 1. Фрактальная стратифицированная модель ИТ-инфраструктуры.
ражения слоев: РС : 5, -- вс, РУ : в, —- ву, РУ : вс —- ву. Инвариантами (С) являются
цели научных исследований, которые детализируются для каждого слоя. Для описания метаслоев предлагается использовать информационные модели, модели данных и онтологии, для реализации средств поддержки отображений — \¥еЬ-сервисы [2].
2. Методические основы и базовые технологии создания ИТ-инфраструктуры
Первоочередное внимание авторами уделяется разработке методических основ создания ИТ-инфраструктуры научных исследований в Интранет-Интернет [2, 4, 5]. Такая инфраструктура, с одной стороны, является интеграционной информационной и вычислительной средой для проведения научных исследований. С другой стороны, возникают предпосылки для поэтапного перехода к созданию распределенных баз данных и программных комплексов, распределению и распараллеливанию вычислений, созданию web-ориентированных программных комплексов (вычислительных серверов), оказанию информационных услуг на основе наукоемких информационных и программных продуктов (создание web-служб и web-сервисов).
В основе разработки ИТ-инфраструктуры лежат концепции GRID (Global Resource Information Distribution) и SOA (Service-Oriented Architecture). Суть идеи GRID состоит в том, что пользователю предлагаются не просто вычислительные мощности, распределенные в сети, а возможность использования программных компонентов п/пли информационных баз для решения определенного класса задач, с которыми одновременно может работать большое количество специалистов [6, 7].
Формальное определение SOA сформулировано специалистами корпорации IBM: “SOA — это прикладная архитектура, в которой все функции определены как независимые сервисы с вызываемыми интерфейсами. Обращение к этим сервисам в определенной последовательности позволяет реализовать тот или иной бизнес-процесс” [8]. Обе концепции (GRID и SOA) направлены на интеграцию и повышение доступности имеющихся вычислительных, информационных и аппаратных ресурсов. GRID предполагает объединение имеющихся ресурсов в единую систему, a SOA — нет. Основная идея SOA — предоставление
функциональности приложений в виде сервисов и обеспечение доступа к ним независимо от используемых операционных платформ и языков программирования.
Рассмотрим, как согласуются основные положения разработки IП -инфраструктуры с концепцией SOA, Одно из ключевых понятий в SOA — интероперабельность, т, е, способность двух или более информационных систем или их компонентов к взаимодействию. Выделяют семантическую интероперабельность (свойство информационных систем, обеспечивающее взаимную употребимость полученной информации на основе общего понимания ее значения), и техническую интероперабельность (совместимость систем на техническом уровне, включая протоколы передачи данных и форматы представления данных). Техническая интероперабельность обеспечивается применением интеграционных технологий2. Подходы к обеспечению семантической интероперабельности пока не стандартизованы. Наиболее популярные в настоящее время подходы предполагают, что, оперируя стандартными онтологиями (т, е, описаниями предметных областей), информационные системы смогут самостоятельно идентифицировать и связываться со всеми необходимыми им для выполнения требуемых задач компонентами, в ходе работы адаптируясь к техническим интерфейсам и преобразуя форматы данных.
Сервис-ориентированная архитектура предлагает разработчикам другой подход к многократному использованию кода: вместо традиционного объектно-ориентированного наследования предполагается композиция, т, е, создание более сложных сервисов из сервисов низкого уровня. При этом преодолевается основное ограничение наследования — сервисы могут быть распределены в сети и даже принадлежать разным организациям. Разработаны основополагающие стандарты и спецификации для создания web-сервисов [9],
Выделяют четыре этапа (уровня) перехода к SOA:
— реализация отдельных web-сервисов (технологии web-сервисов используются для разработки новых приложений или преобразования старых);
— сервисно-ориентированная интеграция бизнес-функций, в том числе интеграция на уровне пользовательского интерфейса, информационная интеграция, поддержка, различных способов коммуникации низкого уровня между приложениями, интеграция процессов, интеграция унаследованных систем;
— трансформация IП -инфраструктуры в масштабе предприятия;
— изменения в деятельности предприятия [10],
В проекте, выполняемом авторами по созданию IП -инфраструктуры системных исследований в энергетике, получены результаты, которые могут быть сопоставлены с двумя первыми этапами. Ведутся работы в рамках третьего этапа [1, 2, 4, 5],
Проект выполняется на основе методического подхода, частично описанного в [1], основными составляющими которого являются:
1) методические принципы создания распределенной вычислительной инфраструктуры, включающие рекомендации по построению расширяемых программных комплексов (ПК), их объектному моделированию с использованием языков моделирования и CASE-средств, применению базовых технологий, создающих предпосылки для перехода к работе с ПК через Интернет; реализации ПК в трехуровневой архитектуре “клиент-сервер”, включающей сервер приложений и сервер баз данных;
2) методика адаптации унаследованного программного обеспечения и создания на его основе для исследований энергетики программных комплексов нового поколения, отличительные черты которых — свойство расширяемости программного обеспечения в его
2Таких как DCOM (Distributed Component Object Model), CORBA (Common Object Request Broker Archi-tecture), RMI (Remote Method Invocation).
современной трактовке, многослойная архитектура, предусматривающая использование серверов приложений и серверов баз данных, ориентация на работу в вычислительных сетях (как локальных, так и глобальных);
3) методические принципы создания информационной инфраструктуры, включающие определение основных требований к инфраструктуре, построение метаописаний данных и онтологий для описания систем энергетики, стандарты представления данных на основе XML;
4) методические принципы и технология экспертной поддержки удаленных пользователей специализированных вычислительных серверов.
3. Распределенная вычислительная инфраструктура
Методический подход к созданию распределенной вычислительной инфраструктуры был апробирован при разработке распределенного программного комплекса для исследований проблемы энергетической безопасности ИНТЭК3, При реализации этого программного комплекса созданы предпосылки для организации web-доступа и создания вычислительного сервера в сети Интернет, Этот же подход использовался при создании вычислительного сервера для решения задач оптимального управления на базе ПК OPTCON4,
На основе определяемого SOA взаимодействия компонентов web-сервисов предлагается архитектура распределенного программного комплекса, представленная на рис, 2,
Основные компоненты архитектуры:
— вычислительное ядро. Реализует основную функциональность программного комплекса;
— посредник. Отвечает за преобразование запросов от пользователей в вызовы методов (функций), реализованных в вычислительном ядре, и преобразование и передачу результатов их выполнения компонентам, отвечающим за взаимодействие с пользователями;
— web-cepeuc. Предоставляет доступ к функциональности комплекса (всей или частично, определяется интерфейсом сервиса) по протоколу SOAP;
— клиенты. Имеют доступ к функциональности комплекса по другим протоколам. Например, клиент, напрямую взаимодействующий с вычислительным ядром, может работать локально, а клиент, взаимодействующий с компонентом “посредник”, — по сети. Данные способы взаимодействия ориентированы на непосредственное использование комплекса людьми, а web-сервис — это способ взаимодействия с программным комплексом, ориентированный скорее на программное взаимодействие.
Предлагаемый подход позволяет предоставлять разным пользователям различные функции программного комплекса. Например, для пользователей, осуществляющих доступ через web-сервис (внешние пользователи), возможно предоставление ограниченного круга услуг, в то время как клиенты, использующие программный комплекс по другим протоколам, могут получать доступ к полной функциональности.
Следует отметить, что данный подход имеет смысл использовать там, где необходимы организация взаимодействия между разнородными программными комплексами или
3Реализация ПК ИНТЭК выполнена Е.А. Болдыревым, реализация сервера INTEC — А.П. Демьян-чиком и Е.А. Болдыревым под руководством Л.В. Массель.
4Реализация ПК OPTCON выполнена А.Ю. Горновым, реализация вычислительного сервера — Д.В. Подкаменным и А.Ю. Горновым в рамках гранта Российского фонда фундаментальных исследований № 02-07-90343 (2002-2003 гг.) под руководством Л.В. Массель.
—» Вычислительное
Клиент <— Ядро
Клиент —> *— Посредник
:4 к
ШЬ-сервис
Потребитель Потребитель Потребитель
Сервиса Сервиса Сервиса
Рис. 2. Предлагаемая архитектура распределенного ПК в соответствии с концепцией ЭОА.
обеспечение доступа к ним для внешних пользователей. В других случаях может быть целесообразно применение более “легких” (с точки зрения необходимости развертывания дополнительной инфраструктуры) технологий.
4. Информационная инфраструктура
Особое место в ИТ-инфраструктуре занимает интеграционная информационная инфраструктура. Интеграция предполагает не физическое, а “виртуальное” объединение данных путем создания их единообразного описания (построения метаданных) с последующим созданием репозитория (хранилища метаданных) и принятие единого стандарта для организации обмена данными. Не менее важная задача при создании информационной инфраструктуры описание имеющихся интеллектуальных ресурсов. Сейчас констатируется, что сеть Интернет должна обладать качествами “мышления”, из которых наиболее важны работа с предметными областями как с онтологиями и возможность переопределения системы понятий онтологии с целью упрощения процесса решения задачи. Онтологии сейчас одно из наиболее интенсивно развиваемых направлений. Под онтологиями понимают базы знаний специального вида, которые могут “читаться” и пониматься, отчуждаться от разработчика и/или физически разделяться их пользователями. Это формально представленные знания на базе концептуализации (описания множества объектов и понятий, знаний о них и связей между ними) [11].
Информационная инфраструктура научных исследований поддерживает выполнение следующих функций [5]:
создание и организация хранения метаданных (описаний) ресурсов института, которые можно подразделить на: информационные (базы данных, хранилища данных, наборы данных, онтологии); вычислительные (программы и программные комплексы); трудовые (научные сотрудники института, разработчики баз данных и программных продуктов); научно-исследовательские (НИР, проекты, гранты и др.); сервисные ^еЬ-сервисы, имеющиеся в институте); электронные (публикации, отчеты, архивы);
— поиск необходимого ресурса по метаданным;
— преобразование метаданных из внутреннего стандарта в общепринятые стандарты (например, DublinCore, RDF и др.);
— создание и организация хранения онтологий как в целом по предметной области, так и по ее разделам, а также по научным исследованиям, ведущимся в институте;
— организационная, информационная и вычислительная поддержка, научных исследований.
Для хранения метаданных предлагается использовать репозитарий — систематизированное хранилище информации, которое включает базу метаданных, информационные ресурсы и системную информацию. База метаданных содержит описания баз данных, программных комплексов, проводимых исследований; описания онтологий; данные о сотрудниках или сторонних пользователях, участвующих в исследованиях; ссылки на конкретные информационные ресурсы.
Основные компоненты информационной инфраструктуры (рис. 3):
— клиентское приложение — так называемый “легкий клиент”, приложение, ориентированное на web-доступ к серверу и работающее в среде браузера (Интернет-проводник) с установленной поддержкой языка программирования Java;
— информационные сервисы — небольшие программы, работающие на сервере и предоставляющие такие услуги, как доступ к метаданным клиентским приложениям и другим сервисам, авторизация пользователей на сервере метаданных, преобразование метаданных в форматы открытых стандартов (XML, RDF, DublinCore и т.п.), отображение запрашиваемой информации из метабазы данных и управление структурой метаданных;
— репозитарий.
Для описания информационных ресурсов первоначально была использована инструментальная система Protege-2000, которая позволяет разработать онтологию предметной области, т. е. определить основные термины (концепты) предметной области, с помощью фреймов описать эти концепты через совокупность слотов. Эта система имеет возможность сохранить разработанную онтологию в одном из стандартных форматов (XML, RDF и RDFS, OWL и др.), используемых для обмена метаданными или базами знаний. В по-
Рис. 3. Основные компоненты информационной инфраструктуры.
Рис. 4. Описание информационных ресурсов в системе СтарТооЬз.
Рис. 5. Общая архитектура ИТ-инфраструктуры.
следующем для отображения метаданных информационных ресурсов института была использована инструментальная система CmapTools [12], которая предлагает эффективный и интуитивно более понятный графический (или компонентный) способ разработки онтологий, когда пользователю предлагаются графические примитивы для отображения на экране концептов и связей между ними (рис, 4),
Общая архитектура IП -инфраструктуры приведена на рис, 5,
Заключение
Следует заметить, что предлагаемый авторами подход базируется на обобщении результатов, полученных при создании IП -инфраструктуры системных исследований в энергетике, Последние имеют свою специфику: основными инструментами исследований являются математическое моделирование и вычислительный эксперимент; исследования, проводимые в институте, тесно связаны и имеют общую информационную базу; за сорокапятилетнюю историю института создано большое количество программных продуктов и баз данных; более двадцати программных комплексов могут быть отнесены к промышленным и коммерческим продуктам и применяются не только в институте, но и в других научных и энергетических организациях России и за рубежом. Предлагаемый подход и полученные результаты могут быть полезны для любой научной организации, осуществляющей стратегию последовательного применения современных информационных технологий.
Список литературы
[1] Массель Л.В., Болдырев Е.А., Макагонова Н.Н. и др. Интеграция информационных технологий в системных исследованиях энергетики / Под ред. Н.И. Воропая. Новосибирск: Наука, 2003. 320 с.
[2] Массель Л.В. Методы и технологии создания ИТ-инфраструктуры научных исследований // Информационные и математические технологии в науке, технике и образовании: Тр. X Байк. Всерос. конф. Ч. 1. Иркутск: ИСЭМ СО РАН, 2005. С. 57-64.
[3] Криворуцкий л.д., Массель Л.В. Фрактальный подход к построению информационных технологий // Информационная технология исследований развития энергетики. Новосибирск: Наука, 1995. С. 40-67.
[4] Болдырев Е.А. Вычислительная инфраструктура научных исследований и подход к ее реализации // Информационные и математические технологии в науке, технике и образовании: Тр. X Байк. Всерос. конф. Ч. 1. Иркутск: ИСЭМ СО РАН, 2005. С. 65-72.
[5] Копайгородский А.Н., Макагонова Н.Н., Трипутина В.В. Информационная инфраструктура научных исследований // Там же. С. 72-80.
[6] Foster I., Kesselman С., Tuecke S. The anatomy of the grid: enabling scalable virtual organizations // Intern. J. Supercomputer Appl. 2001. Vol. 15, N 3.
[7] Foster I., Kesselman C., Nick J., Tuecke S. The Physiology of the Grid: An Open Grid Services Architecture for Distributed Systems Integration // Open Grid Service Infrastructure WG, Global Grid Forum, June 22, 2002.
[8] Channabasavaiah К., Holley К., Tuggle Е.М. Migrating to a service-oriented architecture. IBM, Dec. 2003.
[9] Фейгин Д. Концепция SOA // Открытые системы. 2004. № 6. С. 14-18.
[10] Дубова Н. SOA: подходы к реализации // Там же. С. 19-25.
[11] Гаврилова T.A., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. СПб.: Питер, 2000. 384 с.
[12] IHMC CmapTools. http://cmap.ihmc.us.
Поступила в редакцию 29 октября 2006 г.
