CC BY
11УДК 658:094.89
ПРОБЛЕМА СЛОЖНОСТИ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ ПРЕДПРИЯТИЯ И ЕЕ ПРЕОДОЛЕНИЕ ДЛЯ ПОСТРОЕНИЯ REAL-TIME ENTERPRISE
Р. Д. Гимранов
ОАО «Сургутнефтегаз», gimranov_rd@surgutneftegas.ru
В условиях кризисной ситуации наиболее успешными и, скорее всего, единственно возможными вариантами развития в среднесрочной перспективе будут решения, которые кардинально улучшают бизнес-возможности с одновременным снижением совокупной стоимости владения информационной системой. В особенности это актуально для крупных предприятий, которые имеют сложное, дорогое ИТ-хозяйство. Одним из таких вариантов является применение СУБД in-memory и построение на ее основе информационной системы предприятия. Некоторые подходы для продвижения в этом направлении изложены в данной статье.
Ключевые слова: Real-Time Enterprise, in-memory, Directed Evolution, ИТ-архитектура, информационная система крупного предприятия.
THE PROBLEM OF ENTERPRISE INFORMATION SYSTEMS COMPLEXITY AND ITS SOLUTIONS FOR IMPLEMENTING A REAL-TIME ENTERPRISE
R. D. Gimranov
OJSC "Surgutneftegas", gimranov_rd@surgutneftegas.ru
In the crisis period decisions which cardinally improve business opportunities with simultaneous decrease TCO will be the most successful and, most likely, the unique options of development in medium term prospect. In particular it is relevant for the large enterprises which have complex and expensive IT economy. One of such options is the use of DBMS in-memory and building on its basis the enterprise information system. Some approaches for moving in this direction are covered in this article.
Keywords: Real-Time Enterprise, in-memory, Directed Evolution, enterprise information system, IT architecture.
Введение
Самой главной проблемой современных информационных систем крупных предприятий (ИС) является сложность. Типовая ИС состоит сегодня из десятков систем, тесно интегрированных между собой. Это системы учета, хранилища и витрины данных (а также ETL), порталы, специализированные системы по работе с НСИ, по информационному обмену и т.д. С одной стороны, такой ИТ-ландшафт позволяет выполнять множество бизнес-функций, а с другой, делает процессы внесения изменений долгими и дорогими. Еще одна проблема сложности — существенные задержки при получении полезных данных пользователем. В результате многолетнего использования сложных систем наши бизнес-пользователи привыкли управлять предприятием на основе неоперативных данных, ведь большинство хранилищ загружают данные из транзакционных систем раз в сутки по ночам, а для получения некоторых аналитических отчетов требуется ждать закрытия периода, значит опоздание - месяц.
Управление в режиме реального времени
Выдающийся кибернетик, академик АН СССР В. М. Глушков, отмечал важность управления в режиме реального времени еще на заре создания сложных информационных систем [1]. Эта задача до сих пор остается нерешенной.
Мы привыкли считать нормальным управление бизнесом на основе устаревших данных, и бизнес-пользователи к этому привыкли и не ставят задачи обеспечения систем поддержки принятия решений данными в режиме реального времени. И не только по привычке, ведь построение таких решений традиционным образом будет существенно дороже возможного выигрыша.
В наше время возрастает важность систем поддержки принятия решений и обеспечения их максимально полной и своевременной информацией. Вместе с этим возрастают и объемы хранимой и обрабатываемой информации. Влияние полноты и оперативности предоставления информации на качество принимаемых решений отмечается практически в каждой работе об управленческих решениях и
Р. Д. Гимранов
Проблема сложности информационных систем предприятия и ее преодоление для построения Real-Time Enterprise
качестве информации (см. например, [2, 3, 4]). Однако технологические ограничения современной ИТ-архитектуры не позволяют одновременно обеспечить и полноту, и своевременность данных. Системы, связанные с АСУТП, работают в режиме реального времени по конкретным событиям, но оперируют информацией, ограниченной текущим событием. Если необходимо привлечь дополнительные данные, провести анализ или моделирование возможных последствий различных решений, для этого существуют различные информационно-аналитические системы, но оперируют они информацией из хранилищ, и к задержке между событием и помещением данных в хранилище добавляется также время на выборку и анализ. Поэтому в современной ИТ-архитектуре полнота требуемого для принятия решения массива данных находится в положительной гиперболической зависимости от времени ее получения.
ИТ-архитектура всех современных ИС предопределяет как минимум две существенные задержки, препятствующие обеспечению «реалтаймности» — это загрузка данных из транзакционных систем в хранилище данных и извлечение данных для анализа. В большинстве случаев хранилища имеют сложную структуру с множеством витрин данных, могут быть разделены на несколько СУБД. Существует ряд технологий, реализованных как в системах извлечения, трансформации и очистки данных, так и в хранилищах для уменьшения этой задержки. На решениях от суток до часа они еще имеют приемлемую стоимость и сложность, но при приближении к настоящему реальному времени их стоимость растет в геометрической прогрессии.
Таким образом, технологические и архитектурные ограничения в сочетании со стоимостью и трудоемкостью реализации создали новый (третий) информационный барьер на пути эффективного решения задач управления в режиме реального времени1.
Наиболее существенная, но неуспешная попытка преодолеть этот информационный барьер была предпринята в период 2001-2005 гг., когда аналитическая компания Gartner сформулировала подходы к созданию предприятия, действующего в режиме реального времени — Real-Time Enterprise (RTE) [5]. Тогда эти идеи подхватили для реализации только производители аппаратного обеспечения, которые наладили производство различных конвергентных решений, исключающих некоторые технические точки возникновения задержек. А в области прикладного программного обеспечения находящаяся на пике популярности сервис-ориентированная архитектура (СОА) не позволила разглядеть того, что в ИТ-архитектуре барьеры не снимаются. Были предприняты попытки описать условия и подходы к построению предприятия реального времени, включая все аспекты: орструктуру, бизнес-процессы, информационную систему. Наиболее комплексный труд в этом направлении был проделан Микаэлем Хугосом [6], но и там в части информационной системы сделана ставка на СОА. В результате, практические попытки внедрения предприятиями элементов СОА усугубили проблему достижения реального времени, существенно усложнив ИТ-ландшафт.
Учитывая неготовность программно-технических решений реализовать в полной мере управление в режиме реального времени, компания Gartner в определении RTE включила «последовательное уменьшение задержек» и только для «критичных бизнес-процессов», уточнив при этом, что настоящий режим реального времени асимптотически недостижим, с оговоркой, что инновации в области техники и технологии могут улучшить ситуацию [5].
Сегодня мы имеем реальные возможности преодолеть барьер одновременно со сдвигом парадигмы для ИСКП. Технология in-memory [7] и СУБД на ее основе, например, SAP HANA [8], являются той самой инновацией, которая существенно изменила ситуацию и сделала возможным построение настоящего предприятия, управляемого в режиме реального времени полностью устраняя задержки для всех бизнес-процессов — RTE 2.0 [9, 20]. Декларируемые улучшение производительности (100-10 000 раз) и уменьшение объемов данных (4-10 раз) полностью оправдались при практическом применении [10, 11].
Благодаря конвергентному подходу и виртуализации аппаратные решения, предлагаемые сегодня на рынке, существенно упростили инфраструктуру: виртуальное пространство для программных серверов нарезается в пределах одного физического сервера и одной дисковой подсистемы. При этом объем оперативной памяти сервера исчисляется терабайтами.
Таким образом, на уровне аппаратных платформ нет препятствий для построения RTE 2.0.
1 Первый и второй информационные барьеры, связанные с ограничением человеческих возможностей при решении возрастающего количества управленческих задач, описал В. М. Глушков в статье «Математизация знаний в области человеческих решений» [1].
Проблема сложности порождена решениями вышестоящих уровней — уровней СУБД и логической архитектуры. И начало всех проблем лежит в реляционной СУБД — универсальном решении, с середины семидесятых годов XX века положенном в основу всех современных информационных систем. О революционных изменениях, продиктованных требованиями времени, связанных с реляционной СУБД, в архитектуре и конкретных решениях писали в 2007, 2008 гг. М. Стоунбрейкер и др. [12, 13]. Поэтому можно утверждать, что мы находимся в режиме смены парадигм в области построения информационных систем управления предприятием.
Препятствия к построению Real-Time Enterprise
Что же мешает сегодня применить СУБД in-memory и построить информационную систему предприятия, управляемого в режиме реального времени?
Проблема первая - сложность ИТ-архитектуры. За два десятилетия активного развития информационные системы крупных предприятий достигли существенного уровня зрелости: обеспечено основное функциональное покрытие бизнес-требований, имеется широкий арсенал средств для самых различных применений и развитая система межсистемного обмена, успешно проведены несколько технологических изменений с целью снижения совокупной стоимости владения.
Вместе с тем столь развитая совокупность разнообразных систем сама по себе не может не порождать проблемы, связанные с их сложностью. Например:
чем больше систем, тем больше нормативно-справочных данных необходимо синхронизировать;
выполнение различных участков бизнес-процессов в различных системах требует развитой среды надежного обмена транзакционными данными;
большое количество хранилищ данных и аналитических приложений требует богатого функционала очистки, загрузки, преобразования данных.
Различные попытки решить эти проблемы привели к появлению систем, вторичных по отношению к основным бизнес-функциям, ради которых создавались информационные системы. Для обеспечения слаженного взаимодействия всех систем, включая вторичные, были созданы другие системы и методологии. Наиболее распространенная технологическая парадигма подобного рода — сервисно-ориентированная архитектура, а ярким примером методологических подходов является TOGAF. Современное крупное предприятие уже не может обойтись без специального архитектурного подхода к развитию своей информационной системы [21].
Накладные расходы на поддержание целостности и достоверности информации в сложном ландшафте существенно снижают экономическую эффективность проектов по развитию, добавлению новых бизнес-функций, процессов, аналитических приложений, систем поддержки принятия решений. Но наиболее существенные ограничения возникают на технологическом уровне, это, во-первых, задержки в предоставлении необходимой информации, во-вторых, снижение скорости внесения изменений для адаптации информационной системы к изменениям бизнеса и внешней среды. Задержки обусловлены необходимостью оперировать большим объемом взаимосвязанных данных, обрабатываемых различным образом в различных системах.
Различные архитектурные подходы, решения, системы, предлагаемые для решения последствий проблемы сложности, в итоге только усложняют общий ландшафт и зачастую, решая конкретную задачу, усугубляют проблемы в информационной системе в целом.
Проблема вторая — функциональная избыточность платформ. Согласно закону необходимого
разнообразия [14], сложность системы управления должна соответствовать сложности управляемой системы. Избыточная сложность системы управления не добавляет никаких преимуществ при управлении объектом. Однако большинство ИСКП построено на решениях, предварительно созданных для разнообразных применений в различных отраслях промышленности, это платформы таких вендоров как SAP, Oracle, Парус, Галактика и другие. Изначально это было действительным благом и слегка подстроить систему для конкретного предприятия было выгоднее, чем создавать новую. Но со временем накопление различных «лучших практик» и развитие модулей существенно усложнили платформенные решения. И сегодня при внедрении таких решений большое количество усилий тратится на то, чтобы изучить предлагаемые стандартные решения и привести это разнообразие в соответствие с конкретным предприятием. Адекватность преднастроенных решений оценивается в 40-60 %. Мы проводили конференцию под названием «Стандарт SAP. Мифы и реальность» [15] специально, чтобы
Р. Д. Гимранов
Проблема сложности информационных систем предприятия и ее преодоление для построения Real-Time Enterprise
оценить соотношение стандарт/нестандарт при внедрении систем SAP по отрасли и стране, сделать выводы относительно возможных путей дальнейшего развития. В числе других особенностей отмечено, что применение таких решений заставляет предприятие следовать определенным подходам к ИТ-архитектуре. И как правило, это сильно усложняет архитектуру решения, потому что историческое развитие уже привело вендоров к сложному многокомпонентному интегрированному ландшафту. Поэтому данный подход только ухудшает «реалтаймность» ИСКП.
Проблема третья — облачная. Облачные технологии считаются сегодня самым современным и
очень эффективным направлением для развития информационных систем. Поставщики ИТ-решений в поисках новых способов заработать предлагают предприятиям переносить некоторые бизнес-процессы или их части в «облако». Чтобы сохранить целостность бизнес-модели предприятия предлагается архитектура «гибридное облако». На практике при попытке внедрения это приводит к еще более сложным ИТ-ландшафтам и появлению специальных решений, отслеживающих целостность данных при исполнении части бизнес-функций в «облаке».
Диалектический анализ. Свёртывание
Для того, чтобы правильно понимать и направлять развитие информационных систем в условиях смены парадигм, необходимо использовать диалектические подходы, изначально ориентированные на анализ систем в развитии. Наиболее развитой методологией по анализу и прогнозированию технических систем (технических — не в узком, аппаратном смысле, а как продуктов научно-технического прогресса) является Теория решения изобретательских задач (ТРИЗ) [16], а также разработанная на основе ТРИЗ методика управляемой эволюции систем (Directed Evolution) [17].
Проведен диалектический анализ в направлении построения Real-Time Enterprise, его результаты подробно описаны и опубликованы [18, 19]. Наиболее значимые в текущем контексте выводы таковы:
- Современный подход к развитию ИСКП находится в 3-й фазе S-кривой перед началом этапа угасания, следовательно, усилия необходимо направлять не на улучшение текущего подхода, а на создание нового.
- Наиболее выигрышная линия развития — свёртывание как логичный шаг развития согласно принципу «моно-би-поли-переход» (закон развертывания-свертывания).
Полностью свернутая ИС для среднего и малого бизнеса исчезает, она превращается в облачные бизнес-сервисы, которые предприятие получает через Интернет. Вопросы, связанные с ИТ, в этом случае также исчезают, происходит полное свертывание с передачей функций в надсистему (облако).
Но крупные предприятия в силу сложной совокупности бизнес-процессов и наличия развитого управленческого учета полностью в облако уйти не могут. Частичный уход в облако только усложняет управление гибридными бизнес-процессами, в дополнение к традиционным. Поэтому для крупного предприятия актуально свертывание путем уменьшения числа компонент ИТ-архитектуры с сохранением функциональной (для бизнеса) полноты. Идеально свернутая система должна работать с одной единственной базой данных. Эта база должна размещаться в оперативной памяти сервера (in-memory). На логическом уровне мы исключаем все перегрузки информации и промежуточные сервисы, на более низком уровне — задержки между серверами БД и серверами приложений, так как в in-memory решениях прикладной код доставляется к данным, а не наоборот. На аппаратном уровне снижаются требования к дисковым и вычислительным ресурсам, а также к средствам виртуализации, которые съедают сегодня 10-20 % производительности.
Если распространить свертывание на уровень системного ПО, то очевиден наиболее выигрышный вариант — создание специализированной ОС+СУБД in-memory, в этом случае сложной остается только бизнес-модель и архитектура приложений, исполняющих бизнес-процессы, а остальные превращаются в простые однокомпонентные решения.
В итоге по третьему закону диалектического материализма мы вернемся к простоте систем, с которых начиналось развитие ИСКП, но с сохранением всех функциональных наработок прошедшего периода. С момента перехода к свернутой ИС, состоящей из единственной БД, можно начинать новый этап в развитии информационных систем предприятия и концентрировать усилия на качестве и зрелости систем поддержки принятия решений, вплоть до автономных систем искусственного интеллекта, а также на придании информационным системам качеств саморазвивающихся систем.
ЛИТЕРАТУРА
1. Глушков В. М. Кибернетика. Вопросы теории и практики. М. : Наука, 1986.
2. Афоничкин А. И., Михаленко Д. Г. Управленческие решения в экономических системах : учебник для вузов. СПб. : Питер, 2009.
3. Башкатова Ю. И. Управленческие решения. М. : Московский международный институт эконометрики, информатики, финансов и права, 2003. 184 с.
4. Квагинидзе В. С., Мансуров А. А., Черкасов А. В. Факторы и принципы, определяющие качество управленческих решений на предприятии // Горный информационно-аналитический бюллетень. 2011. № 12. Т. 3. С. 100-112.
5. The Gartner Definition of Real-Time Enterprise. C0M-18-3057, URL: www.gartner.com (дата обращения 01.10.2002).
6. Hugos M. Buiding the Real-Time Enterprise. Wiley, 2005.
7. Plattner H. A Course in In-Memory Data Management: The Inner Mechanics of In-Memory Databases. Springer Heidelberg, 2013.
8. SAP HANA. Технологическая платформа для решения современных бизнес-задач : сб. статей / под ред. Б. М. Коцовского, Р. Д. Гимранова. М., 2015.
9. Гимранов Р. Д. Информационные модели предприятия в реализации технологии in-memory data management // Современные информационные технологии и ИТ-образование : сб. избранных трудов IX Международной научно-практической конференции / под ред. В. А. Сухомлина. М. :ИН-ТУИТ.РУ, 2014.
10. Surgutneftegas takes HANA for a Test Drive. SAP insider profiles 2012.
11. Customer report: Surgutneftegas deploys SAP HANA to increase the energy efficiency of thousands of operating facilities in real time. Rinat Gimranov, SAP Service and Support pages 44-46, SAP Press 2014.
12. "One Size Fits All": An Idea Whose Time Has Come and Gone. Michael Stonebraker, U9ur 3etintemel
13. The End of an Architectural Era (It's Time for a Complete Rewrite). Michael Stonebraker, Samuel Madden, Daniel J. Abadi, Stavros Harizopoulos, Nabil Hachem, Pat Helland, VLDB '07, 2007
14. Росс Эшби У. Введение в кибернетику М. : Издательство иностранной литературы, 1959. 420 с.
15. Стандарт SAP: мифы и реальность : сб. статей под ред. Р. Д. Гимранова, О. Ю. Латыповой, Л. А. Лаптун. Сургут: РИИЦ «Нефть Приобья» ОАО «Сургутнефтегаз», 2014.
16. Альтшуллер Г. С. Творчество как точная наука. Теория решения изобретательских задач // М.: Советское радио. 1979. 208 с.
17. Злотин Б., Зусман А. ТРИЗ-прогнозирование: вчера, сегодня, завтра. Выход за парадигму // Ideation International. 2002.
18. Холкин И. Прогнозирование развития ИС с помощью метода Directed Evolution // Information Management 07-08'2014.
19. Гимранов Р., Холкин И., Зимин К. Прогнозирование развития КИС в направлении к Real-Time Enterprise. Пример экспресс-прогноза// Information Management 07-08'2014.
20. Управление жизненным циклом информационных бизнес-систем. Real-time Enterprise 2.0. : сб. статей / под ред. Р. Д. Гимранова. СПб., Сургут, 2014.
21. Гимранов Р. Д., Агиевич В. А. Обеспечение достоверной информации в информационной системе крупного предприятия на основе архитектурного подхода. М. : Нефтяное хозяйство 4, 2013.
