CC BY
28
О создании универсальной услуги класса SaaS-SoD по оценке потребительского качества товаров народного потребления
Бурный рост контентного трафика в all-IP мультисервисных сетях класса NGN/IMS, практическая реализация перспективных направлений развития инфокоммуникационных технологий: "Облачные вычисления", "Интернет вещей", "Универсальная встроенная карта" создают предпосылки предоставления человечеству возможности быстрого доступа повсеместно и в любой момент времени к любой информации из любой предметной, в том числе с помощью аппаратов мобильной связи, смартфонов. Одновременно возникает вопрос о качестве и достоверности предоставляемой пользователю информации.
Важным теоретическим результатом, имеющим широкое практическое применение, является предлагаемый в настоящей статье подход, основанный на формировании оптимальных планов измерений качества объектов из различных предметных областей. Применение такого подхода позволяет уменьшить влияние систематической погрешности измерений до бесконечно малой величины, с одновременным достижением значений вероятностей ошибок 1 -го и 2-го рода по измерению качества объекта до заданных, например контролирующим органом, мини-мальных значений.
В создании универсальной, повсеместной услуги получения оценки потребительского качества товара заинтересованы все участники рынка: производители, распространители (продавцы), покупатели.
Создание повсеместной универсальной "облачной" услуги класса SaaS-SoD по оценке потребительского качества товаров народного потребления затрагивает, безусловно, всё народонаселение планеты и всех участников рынка. А повсеместный доступ в любой момент времени на основе Интернета и визуализация достоверных, научно-обоснованных оценок потребительского качества товаров является гарантом развития и совершенствования правовых отношений в сфере потребления и услуг.
Назаров Н.Г.,
профессор МГТУ им. Н.Э.Баумана, д.т.н., профессор, nazarov.ng@mail.iv,
Назаров А.Н.,
начальник отдела ОАО "Интеллект Телеком”, дт.н., профессор,
Nazarov@i-tc.u,
Назаров МА,
генеральный директор ООО "СмартТек", nazarovmike@gmail.com.
Введение. Об идеологии облачных вычислений
“Облачные” (рассеянные) вычисления (англ. cloud computing, также используется термин Облачная (рассеянная) обработка данных) — технология обработки данных, в которой компьютерные ресурсы и мощности предоставляются пользователю как Интернет-сервис. Поскольку технологии облачных вычислений в настоящее время бурно развиваются, то приведём их классификацию, которая не является догмой, а непрерывно совершенствуется, наполняясь новым содержанием и функциональным наполнением, в том числе из смежных отраслей знаний и лучших практик.
“Программное обеспечение как услуга" - Software as a service (SaaS) или Software on Demand (SoD) (“программное обеспечение по требованию”) — бизнес-модель продажи программного обеспечения, при которой поставщик разрабатывает веб-приложение и само-
стоятельно управляет им, предоставляя заказчикам доступ к программному обеспечению через Интернет.
“Данные как услуга” - Desktop as a Service (DaaS) — модель распространения и эксплуатации программного обеспечения, получившая известность в начале 2000-х годов и являющийся логическим продолжением SaaS. При предоставлении услуги DaaS клиенты получают полностью готовое к работе (“под ключ”) стандартизированное виртуальное рабочее место, которое каждый пользователь имеет возможность дополнительно настраивать под свои задачи. Таким образом, пользователь получает доступ не к отдельной программе, а к необходимому для полноценной работы программному комплексу.
“Рабочее место как услуга ” — Workplace as a service (IVaaS). Виртуализация рабочих мест является простейшим и самым эффективным способом экономии средств.
В США магистральная линия по использованию ИТ-технологий в федеральных учреждениях основывается на “облачных” вычислениях. Так в бюджетном послании президента США Барака Обамы на 2011 год облачные вычисления заявлены как основная часть стратегии для достижения эффективных и действенных технологий. Федеральные ведомства должны переходить на облачные вычисления для совершенствования оказания ИТ-услуг.
Задача оценки снижения дохода потребителя от дефектных изделий является ключевой в обеспечении компромисса между производителем и потребителем. Создание универсальной услуги класса SoD по оценке потребительского качества товаров народного потребления затрагивает, безусловно, всё народонаселение планеты и всех участников рынка. А повсеместный доступ на основе Интернета и визуализация достоверных, научно-обосно-
ванных оценок потребительского качества товаров является гарантом развития и совершенствования правовых отношений в сфере потребления и услуг [1].
Повсеместное проникновение идеологии облачных вычислений предопределяет возможность решения этой задачи в рамках модели 8аа8-8оО.
Об интересах производителей и потребителей
товаров народного потребления
На основе особенностей дефекта изделия нельзя зачастую более или менее правдоподобно оценить возможный ущерб. В первую очередь это относится к продукции и изделиям, дефекты которых представляют угрозу жизни и здоровью людей. Таковыми являются: продукты питания, лекарственные препараты, автомобили, самолеты, алкогольные напитки, жилые дома и здания, предназначенные для проведения мероприятий с присутствием большого количества людей, пассажирские морские и речные лайнеры и многое другое.
После завершения строительства аквапарка в г. Москве приемная комиссия оценила его годным к эксплуатации. И совершила ошибку 2-го рода - в 2004г. обрушилась его крыша, убив и ранив несколько десятков человек.
Плавательный бассейн в г. Чусовом также был ошибочно оценен как годный. Его крыша рухнула в 2005г. с катастрофическими последствиями для находившихся в бассейне людей.
О чем говорят эти факты? О том, что тяжелые последствия, которые песет потребитель, а, следовательно, и все общество есть следствие ошибок 2-го рода в процедурах оценки соответствия объектов контроля установленным в нормативных документах требованиям.
Таким образом, деятельность производителей, законодательной и исполнительной власти в стратегическом плане должна быть подчинена тому, чтобы сделать появление ошибок 2-го рода весьма редким событием. Средствами достижения этой цели для производителя являются [2]:
- переход к контролируемому бездефектному производству;
- создание и применение систем контроля продукции с эффективностью, обеспечивающей малые вероятности появления, прежде всего, ошибки 2-го рода.
Казалось бы, что с реализацией бездефектного производства отпадает нужда в высокоэффективных системах контроля. Но это не так.
Обозначим X - уровень дефектности партии, характеризующий качество партии, который определяется как Д. — < 1, где / - количество дефектных изделий в
'■ ш
партии из N изделий.
Тогда на рисунке 1 можно привести график зависимости технологической себестоимости изделия от уровня дефектности [2].
Но, во-первых, идеальное бездефектное производство создать невозможно. Обычно под бездефектным понимается такое производство, которое обеспечивает уровень дефектности производимых им партий изделий близким к нулю.
Рис. 1. График зависимости технологической себестоимости изделия от уровня дефектности партии товаров народного потребления:
С - технологическая себестоимость, соответствующая бездефектному производству, х‘ <| - предельно допустимый уровень дефектности партии, С0-<СМ - технологическая себестоимость, соответствующая уровню дефектности х‘ .
Во-вторых, наличие бездефектного зарегистрированного производства не гарантирует, что в торговую сеть не попадут дефектные изделия, производимые подпольно. В существующем торговом рынке паленая водка, фальсифицированные лекарства и другие виды дефектных товаров составляют десятки процентов от их общего объема. Всю эту массу фальшивки надо обнаруживать и извлекать из торговли. Кроме того, любое бездефектное производство требует периодического экспериментального доказательства, что оно является таковым [2].
Пусть экземпляр продукции характеризуется совокупностью разнородных величин хк,к = 1,/и. Требования, предъявляемые к качеству продукции заданы в виде двухсторонних полей допусков [3]
| &хк\<^Тхк,к = 1,т, где Дх* =хк- хок,
*о* - координата середины поля допуска для величины хк (значения хок, к = \>т известны), Тхк - допуск
поля допуска.
Альтернативные гипотезы по каждой величине запишутся в следующем виде
я.* :|Д**| >^Тх„,к = 1,т.
Тогда альтернативные гипотезы, представляющие две градации качества продукции, будут иметь вид [3-5]
;Пяо* -г°Дная продукция,
*=і ,
т
И,: и На - дефектная продукция, ь» .
где “р| ” и ‘*и ” - знаки соответственно произведения
и объединения гипотез.
Нормативно-методические основы решения задач по созданию высокоэффективных систем контроля товаров народного потребления
Процедура оценки соответствия продукции требованиям, заданным в нормативном документе, получила название сертификация. Нормативная база по реализации деятельности в области сертификации регламентирована в федеральном Законе “О техническом регулировании”, принятом Государственной Думой 15 декабря 2002 года.
Прокомментируем некоторые положения этого закона, главным образом, с позиции защиты интересов потребителя [6,7].
Приведем определения основных понятий данных в Законе.
Сертификация - форма осуществляемого органом по сертификации подтверждения соответствия объектов требованиям технических регламентов, положениям стандартов или условиям договоров.
Форма подтверждения соответствия - определенный порядок документального удостоверения соответствия продукции или иных объектов.
Если в определение понятия сертификация подставить определение формы подтверждения соответствия, то получим следующее определение.
Сертификация - определенный порядок документального удостоверения соответствия продукции или иных объектов требованиям технических регламентов, положениям стандартов или условиям договоров.
Из этого определения следует, что сложнейшая и от-ветственейшая процедура, опирающаяся, прежде всего на экспериментальные данные и характеризующаяся ошибками 1-го и 2-го рода, вторая из которых может привести к тяжелейшим для жизни и здоровья потребителя последствиям, свелась к определенному порядку выдачи документа (сертификата) с записью “Объект сертификации (наименование объекта) соответствует требованиям нормативного документа (имя документа)”.
По существу закон [6] регламентирует всего лишь порядок выдачи сертификата с записью, которая не содержит информации об эффективности, с которой выполнена сертификация. Такой сертификат не дает потребителю никаких гарантий в том, что приобретаемое им изделие не является дефектным.
С другой стороны орган по сертификации, выдавший этот документ, ничем не рискует, так как доказать, что он выполнил сертификацию с ненадлежащей эффективностью, невозможно из-за отсутствия нормы на ограничение ошибок процедуры сертификации.
Следует отметить, что эффективность сертификации затрагивает интересы не только потребителей, но и заявителей, претендующих на получение сертификата. Интерес заявителя состоит в гом, чтобы вероятность ошибки 1-го рода была мала. В противном случае велика вероятность того, что на продукцию, соответствующую требованиям он не получит сертификата
Следовательно, вид нормы на эффективность сертификации должен ограничивать вероятности ошибок 1-го и 2-го рода [3-5].
Результат измерения величины потребительского качества - хк в конкретных рабочих условиях измерения
для конкретного экземпляра средства измерения (СИ) имеет следующую структуру [3,4]
• •
К(х*) = ту(х) + Ек =хк + Е(хк) = хк + тс (хк) + Ек, к = \,т (3)
где ту(хк) - математическое ожидание случайного результата, измерения У(хк) (детерминированная вели-
«
чина), Е(хк)=У(хк)-хк=тг(хк) + Ек - случайная погрешность,
>пс,(хк) = ту(хк)- хк - систематическая погрешность (детерминированная величина),
о
Ек - центрированная случайная составляющая случайной погрешности Е(хк) с дисперсией 0,к .
ФЗ “Об обеспечении единства измерений” в ст. 1 в редакции 2003 года даёт следующее определение понятия “единство измерений”.
Единство измерений - такое состояние измерений, при котором результаты измерений выражаются в узаконенных единицах величин, а их погрешности не выходят за установленные пределы с заданной вероятностью [8].
Из этого определения выводится следующий вид нормы на случайную погрешность
I - г < />Н£(х* )| < ^ 7^ 1< I, ¿«1* (4)
где \Е(хк )| < — Тек, к = 1, т - случайное событие, состоящее в том, что случайная погрешность Е(хк) не выходит за пределы I —\.те — Те г 1 - £ - заданная вероят-^ 2 *’2 *
ность [3-5].
В системе государственной системы измерений (ГСИ) для каждого типа средства измерения устанавливается поле допуска 0± —Те- Рекомендуемые значения
2
вероятности невыхода случайной погрешности Е(х) за
поле допуска о± — Те таковы: 1- е = 0,9;0,95;0,99. Выбор 2
конкретного значения из этой совокупности производится с учетом влияния случайной погрешности на эффективность решения конкретной измерительной задачи.
Однако ФЗ “Об обеспечении единства измерений” в ст. 2 в редакции 2008 года изменил определение понятия “единство измерений”.
А именно: единство измерений - состояние измерений, при котором их результаты выражены в допущенных к применению в Российской Федерации единицах величин, а показатели точности измерений не выходят за установленные границы [8].
В связи с новым определением состояния измерений переформулируем условие единства измерений следующим образом.
Поскольку случайная погрешность Е(хк) с гауссовским распределением характеризуется показателями: те(хк) и Оек , то условие единства измерений (4) от-
носительно Е(хк) будет выполняться лишь при определенных ограничениях этих величин, а именно [1,4]:
1. < 0’к,к = \,т - условиеединства
измерений относительно дисперсии,
2. |wt.(х* )| < ~Т’тек,к = 1 ,ш условие единства
измерении относительно систематической погрешности.
(5)
где -\jD .k — <7ск — J t Тек, drk — ^ ^0.5(1—If) ’ ^ — Uw,
Т’тск = УекТек,Г'к = \-Т1ек
, £ = 1,/И.
0.5(1—If)
(6)
5-f ’ 5(1-Яг) _ квантили функции Лапласа, соответ-
ствующие значениям 0,5- £ и 0,5(1- Ле), 0<Я<1,
1) к = ——. Отметим, что / ек : 1 при выполнении (1).
" сг;
При экспериментальной оценке альтернативных гипотез (1) для каждого фиксированного значения индекса к используется решающая функция следующего вида ^ ^ ГО, если«, <иек -принимается гипотезаНик , ^
1 1 [1, если ик > иек - принимается гипотеза Н1к,
где иок = const - параметр решающей функции, ик -возможное значение случайной статистики Uк.
Формирование статистики U\ реализуется на основе плана измерения следующей структуры (хк, JUk, чок). где JUk- объём (количество) многократных измерений средством СИ*,* = 1,/Я.
Элементы плана Цк, иок должны быть определены
до начала эксперимента с учётом условий единства измерений (5) и ограничений на вероятности ошибок 1-го и 2-го рода следующего вида [3,4]:
{
. \<а„к «1,
Ду,
Под оптимальным планом измерения (хк, ¡йк, йок )
понимается такой план, который гарантирует выполнение ограничений (8) при минимальном объёме многократных измерений /ик.
В процессе выполнения исследований были получены следующие выражения для оптимальных параметров плана [9]
A=fc]\
^O.S-cr.j " *0,5-Рл
\тАхк{£йк+^к-2ухк)
О “ 'эн* ' Ухк Уоз-в, ' 0 " 4\к ' Ухк ) , ----
£*+6*-2К
, k = l,m, где
5 ’ *0 5-Д„ - квантили функции Лапласа, соответ-
ствующие значениям 0,5- Оак и 0,5-Д„. Знак «+»
означает округление до ближайшего большего целого числа.
0 < £ок < 1, £ц >0 - коэффициенты, определяющие гипотезы в условиях (8), а именно:
Н‘)к : |Д с* | < — ТАхк (1 — ¿¡ок) - наиболее предпочтительная часть гипотезы Н„к,
Н;к:\Ахк\>^ТАхк(\ + £]к) - наименее предпочтительная часть гипотезы Н
и •
_ Ттл
у, =—¡25- - коэффициенты, учитывающие ограниче-хк ТАхк
ние 2 в условиях единства измерений (5).
Ограничение 1 условия (5) представлено коэффициентом Т] ,к = —< 1, входящем в выражение для коэф-
&ек
фициента Уск в равенствах (6).
Экспериментальная оценка альтернативных гипотез (2) выполняется с использованием решающих функций гк (ик ), к = 1, ш по следующему выражению [4,9,10]
К«1....«Я)=1-П(1-'* («*))=
*«|
0,если ^/*(*/*)=0-принимается гипотеза Я0,
т
1,если У' гк (ик) > 0 — при н и мается гипотеза Нг
Таким образом, объединённый оптимальный план измерений
/ . » \ т
(*’ М0* )— * fik ’ “о* )’
(8) 57
к=\
где х = (дг,,...,хт )Т - вектор плана измерения,
Д = Д„У - вектор объёма (количества) много-
кратных измерений,
м0 = (м0|,..., й0т ) — вектор параметров решающих
функций, гарантирует оценку соответствия качества требованиям нормативного документа с учётом ограничений (5) и (8) при минимальном объёме многократных
измерений величин хк, к -1, т. характеризующих потребительское качество продукции.
Относительно альтернативных гипотез (2) ограничения на вероятность ошибок 1-го и 2-го рода а„ и Д
определяются с использованием ограничений о0к, Д)А > к = 1, т следующими выражениями [4, 10]
«о=П0-"оД
*=|
т
А* ПО-А,)-
хк
*=1
В создании универсальной, повсеместной услуги получения оценки потребительского качества товара заинтересованы все участники рынка: производители, распространители (продавцы), покупатели.
Использование Cloud Computing для повсеместной реализации услуги по оценке потребительского качества
SaaS-SoD - это выгодная альтернатива приобретению программного обеспечения для практических нужд. Вышеизложенные нормативно-методические основы по оценке потребительского качества товаров являются предпосылкой для создания модели облачных вычислений класса SoD, которая позволяет получать результаты работы программного обеспечения по оценке потребительского качества товаров как услугу всем участникам этого рынка. Тогда исчезает потребность покупать дорогостоящие лицензионные программы каждому участнику рынка товаров народного потребления [11].
Поставщики этой универсальной услуги, совместно с разработчиками SaaS-SoD приложений по различным классам товаров народного потребления берут на себя разработку программ, их размещение, внедрение, обновление, техническую поддержку, а заказчик (потребитель услуги, пользователь) оплачивает только доступ к этому приложению через Интернет. Таким образом, в отличие от обычной схемы приобретения лицензионного программного обеспечения, заказчик платит только за услугу (право пользования данной программой), то есть только за то, что ему необходимо.
Чаще всего SaaS дает доступ к приложениям, которые потребовали бы от заказчика приобретения дополнительных аппаратных мощностей, найма высококвалифицированных специалистов, разработке технического задания и внедрения (сервер, безопасность, телефония и т.д.).
Практически, реализация универсальной услуги оценки потребительского качества товаров может решаться следующим образом. В Интернете создаётся особая площадка - центр компетенции и компьютерного моделирования. Здесь размещаются программные комплексы со всеми их атрибутами: препроцессорной системой подготовки заданий, процессорной системой выполнения заданий (расчёт, моделирование) и постро-цессорная система вывода полученной информации в цифровой и графической формах. Облако услуг-решений для такой SaaS-SoD системы схематично изображено на рисунке 2 [11,12].
Облако решений
Сервера
компании - пос тавщика SaaS-услуг
NX КВ-< И'ВЫ*
WctkVHTUn * l'lU.V П'-J» »'и.>11 «•Пср.Щ1>'КИ-'П .IMrtk'fl
• IliMXI'iU MU' I Ml Nvl
• •!•'rчинш ■ #f!> 4 SW
ир»И>1» пив«*'
- 11|'Н<ч и i*«UixlMpet* «Mil« |ukKU
• koirnqmiiMiKHNJ ■ Mrvjaviii »t yni *
РАБОЧАЯ С ГАНШ1Я
Висоьл'прои »чam с uku многрпроисмсормп! (кАча с т лиши <. и мн.’мсмним II* • хля шппчпышт К:1\ЧКШ |кпи.1;11»1 (< iMlPlot) кл вам ОС Lumx Хр*
- П|<ПГМ 1.ЛПК ТМ |<«t<tl
- •A'WKltWlM
- \|чими Vi ВД 1о|омп |шк1о<
- Bnn .vmuana р«\ -»inio*
• Vuc«u)i(n«iiioi ■ «|Ц|«и и
ив о
Рис. 2. Облако решений для SaaS-SoD услуг
Рис. 3. Схема движения информационных потоков
по технологии оценки потребительского качества
на основе облачных вычислений
Пользователю лишь остаётся сформулировать запрос на услугу по оценке потребительского качества интересующего его товара народного потребления, введя необходимые данные, либо выбрав из меню, и оплатить его.
Интересующая оценка потребительского качества будет предоставлена ему по окончании вычислений. Комфорт “пребывания” посетителя в центре должны обеспечивать специальные сервисы клиентской поддержки.
Подобно технологии ОРС (“круиз файлов данных”), используемой для функционирования веб-ресурса SciShop.ru, движение информационных потоков по технологии оценки потребительского качества может быть схематически изображено на рисунке 3 [12].
Основные направления движения информационных потоков на рисунке 3:
- “браузер клиента — \veb-cepeep Интернета — вход в рабочую станцию - \veb-cepBep Интернета — браузер клиента”;
- клиент - биллинговая система - \уеЬ-сервер Интернета - биллинговая система — клиент [12].
Выводы
Преимущества использования услуги класса Бой по оценке качества товаров народного потребления:
1. Повсеместное использование услуг лицензионного программного обеспечения по оценке потребительского качества товаров.
2. Освобождает от необходимости устанавливать, обновлять и поддерживать работоспособность оборудования и программного обеспечения.
3. Небольшие периодические затраты вместо существенных разовых.
4. Нет необходимости в размещении серверов, администрировании и защите (безопасности) данных.
5. При БааВ-БоО решениях все платежи прогнозируемы.
6. Приложения время от времени модернизируются, улучшаются, сертифицируются.
7. Снижаются затраты на процесс внедрения новых решений по различным товарам народного потребления.
8. Снижаются общие затраты на 1Т, дорогостоящее ПО, аппаратную платформу, серверы и сетевое оборудование.
9. Увеличивается скорость развертывания решений, что обеспечивает работоспособность в короткий строк.
10. Глобальная доступность.
11. Гарантированное качество и высокий уровень надежности.
12. Возрастут налоговые поступления, вырастет производительность труда и конкурентоспособность предприятий.
Препятствия:
1. IT-персонал не заинтересован в развитии облачных вычислений из-за возможного снижения зарплаты и сокращения.
2. Большинство руководителей не преодолели психологический барьер, позволяющий принять услуги облачных вычислений.
3. Отечественные производители пока не предоставляют гарантированного качества товаров, поэтому опасаются выполнения требований нормативно-правовой базы по качеству товаров народного потребления.
4. Провайдеры не осознают своей выгоды и не поддерживают развитие облачных платформ.
Литература
1. Назаров А.Н. О возможности использования облачных вычислений для реализации прав потребителей / 12-я международная конференция АДЭ, 6-7.09.2011г. “Состояние и перспективы развития 1Р-коммуникаций и IP-сервисов в России”. Ватутинки, АДЭ, Тезисы докладов. - 11 с.
2. Назаров Н.Г., Назаров А.Н. Математические модели средних рисков производителя при контроле партии однородной продукции. — М.: ФГУП “Стандартинформ”, 2007. - 88 с.
3. Назаров Н.Г., Назаров А.Н. Планирование измерений при оценке качества продукции на основе условия относительной равноточности // М.: МГУ, Интеллектуальные системы. - Т.9. - Вып. 1-4. - 2005. - С.23-44.
4. Назаров Н.Г., Назаров А.Н. Теоретические основы формирования оптимальных планов измерений с использованием нецентральных статистик М.: Изд-во ООО ИПЦ “Маска", 2011.-272 с.
5. Назаров Н.Г., Назаров А.Н., Назаров М.А. Решение измерительных задач на основе оптимальных планов измерений // М.: Газовая промышленность. - №1. - 2007. - С.73-74.
6. Закон РФ “О техническом регулировании” №65-ФЗ от 01.05.2007 г.
7. Закон РФ “О защите прав потребителей” N 2300-1 от 07.02.1992 г.
8. Закон РФ “Об обеспечении единства измерений” №102-ФЗ от 26.06.2008 г.
9. Назаров Н.Г., Назаров А.Н. Новый подход к планированию измерений при оценке качества продукции: формирование оптимального плана измерений // М.: Газовая промышленность. - №9. - 2007. - С.73-76.
10. Назаров Н.Г., Назаров А.Н. Планирование измерений с учетом систематических погрешностей: примеры // М.: Газовая промышленность. -№12. -2007. -С.32-34.
11. Назаров А.Н. О контентных драйверах стратегического управления отраслью электросвязь. Семинар МСЭ для стран СНГ “Создание потенциала в области стратегического управления в электросвязи / ИКТ”, 28 февраля - 01 марта 2012 г. Тезисы докладов, г. Москва, МТУСИ, Российская Федерация. -23 с.
12. Назаров А.Н. О создании универсальной услуги класса БоО по оценке потребительского качества товаров народного потребления. Конференция “Облачные технологии - новые возможности для бизнеса”. Тезисы докладов. ЗАО “Экспо-Телеком” при поддержке Минкомсвязи России. 29 июня 2011 г., гостиница “Национапь”, г. Москва. - 20 с.
The crecHon of the universal service of SaaS-SoD class to assess the quality of consumer goods Nazarov N.G., Professor of Bauman Moscow State Technical University, Doctor science, Professor, nazarov.ng@mail.ru,
Nazarov A.N.,Head of the division of OJSC "Intellect Telecom", Doctor science, Professor, Nazarov@i-tc.ru,
Nazarov M.A., General Director of "SmartTech", nazarov.mike@gmail.com.
Abstract: The rapid growth of content traffic in all-IP multiservice networks of NGN / IMS class, the practical implementation of perspective directions of development of information and communication technologies, "cloud computing", "Internet of Things," "Universal built-in card create the possibility of providing the humanity with quick access to any information of any subject everywhere and at any time, using mobile devices, smart phones. At the same time a question arises about the quality and reliability of the information provided to the user.
In this paper an important theoretical result that has wide practical application, is proposed - the approach, based on the formation of optimal plans to assess the quality of objects from different domains. The use of this approach allows to reduce the effect of systematic measurement errors up to infinitesimal quantity at the same time achieving the error probability values of the 1st and 2nd kind to measure the quality of the object the minimum values, stated, for example, by the regulatory authority. All market participants: manufacturers, distributors (sellers), buyers are interested in the creation of a universal, all-round service to assess the quality of consumer goods.
The creation of a universal, all-round "cloud" service of SaaS-SoD class to assess the quality of consumer goods involves, of course, all the population of the planet and all market participants. Besides general access at any time on the base of the Internet and visualization of accurate, science-based assessments of quality of consumer goods is a guarantee of development and improvement of legal relations in the sphere of consumption and services
Keywords: unity of measurement, assessment of the quality of consumer goods, the error probability of goods'quality assessment of the 1st and 2nd kind, the optimal measurement plan, cloud computing, Internet, Web-application.
