CC BY
14ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ПРОБЛЕМЫ И НЕДОСТАТКИ СОВРЕМЕННОГО ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ДЛЯ МНОГОКРИТЕРИАЛЬНОЙ ОПТИМИЗАЦИИ
Фаргиева З.С.1, Катиева Л.М.2
Фаргиева Зульфия Султангиреевна - преподаватель;
2Катиева Лиза Магомедовна - студент, специальность: информационные системы и технологии, кафедра математики и информационно-вычислительной техники, физико-математический
факультет, Ингушский государственный университет, г. Магас
Аннотация: после внедрения облачных технологий на предприятии необходимо их сопровождать и в целом управлять облачной ИТ-стратегией. Существует необходимость принятия решений по развитию использования облачных ИТ-сервисов на предприятии. Приводится пример при разработке плана развития использования облачных технологий на предприятии на основе разработанной модели с использованием методов оптимизации -многокритериального линейного программирования, а также метода ограничений STEM, который позволяет вычислить веса критериев в процессе человеко-машинного взаимодействия. Данная модель позволяет определить план развития облачной стратегии за счет оптимизации критериев, связанных с работой облачных сервисов. Оценка по критериям с идеальным вариантом предоставляется лицу, принимающему решение. На основе представленных данных выводится компромиссное решение, которое будет являться удовлетворительным в плане развития использования облачных технологий. Ключевые слова: облачные технологии, модель, метод STEM, принятие решений, многокритериальная оптимизация, сервис, линейное программирование.
Концепция облачных вычислений в сфере информационных технологий стала очень популярной за последние несколько лет [1]. При принятии решений о внедрении облачных технологий необходимо наличие четко проработанной ИТ-стратегии, которая помогает правильно поставить цели перед ИТ отделом предприятия и увидеть достижение этих целей, корректировать и контролировать движение к достижению результата [1]. Эта стратегия важна не только на стадии задания цели, но и после внедрения, а также на стадии сопровождения.
На последнем этапе перехода к облачным технологиям проводится оптимизация. Этап оптимизации облачной стратегии, а именно проработка плана развития этой стратегии, позволяет лучше и быстрее освоить преимущество облачных технологий: повысить оперативность и адаптивность бизнеса, снизить капитальные и эксплуатационные расходов, улучшить масштабируемость.
Оптимизация осуществляется с помощью следующих мероприятий:
- проверка архитектуры;
- аудит системы обеспечения безопасности;
- проверки с целью снижения расходов;
- улучшение рабочих процессов;
- индивидуальная настройка инструментов;
- поддержка после развертывания.
Поэтому и после развертывания облака важно не просто поддерживать, но и развивать облачные сервисы с учетом требования бизнеса.
Несмотря на то, что сегодня существуют организации, предоставляющие услуги по упрощению развертывания облачных сред на предприятии, успех проекта по внедрению во
многом зависит от проработанной облачной ИТ-стратегии, а также расписанного плана действий по внедрению, развитию и сопровождению.
Главная задача заключается в том, чтобы как можно быстрее получить ожидаемую эффективность. Понимание относительной важности этих целей совершенно необходимо для разработки эффективной стратегии облачной среды. Кроме того, разработка такой стратегии требует от ИТ-специалистов и представителей бизнеса совместного обсуждения готовности организации к развитию облачной среды не только в смысле достаточной степени виртуализации и автоматизации инфраструктуры, но также с точки зрения культурной готовности организации к изменениям, порождаемым облачной средой.
Заинтересованным сторонам нужно проанализировать, как влияет использование облачных ИТ-сервисов на работу в организации, как они повлияют на выполнение производственных процессов, согласовать стратегические ожидания и требования организации к облачной среде, включая следующее: Роль облачной среды в формировании бизнес-процессов.
- Рабочие нагрузки, получающие максимальные преимущества от облачной среды (разработка/тестирование, производство, корпоративные приложения).
- Требования к готовности, производительности и безопасности.
- Требования к вычислительной мощности, системам хранения и пропускной способности.
- Ответственность за операционную систему - (ОС) и инфраструктуру и ответственность за управление. Интеграция с традиционной серверной инфраструктурой организации.
- Интеграция с более широкой корпоративной стратегией в области ИТ и бизнеса.
Анализ методической литературы по теории принятия решений показывает, что при
выборе основных направлений развития могут быть использованы такие популярные методы, как метод анализа иерархий, ELECTRE, методы свертки векторного критерия, методы нечетких множеств, многокритериальная оптимизация, человеко-машинные процедуры (метод STEM). Именно эти методы получили наибольшую популярность и используются при принятии решений на предприятии. При дальнейшей поддержке облачной модели важно уделить внимание как ее техническому обслуживанию, так и возможности эффективной работы с бизнес-процессами.
С использованием экономико-математического моделирования [2] можно определить эффект от работы с облачными ИТ-сервисами, например, прибыль от выполнения определённых процессов или проектов; затраты, которые вынуждена понести организация, а также выполнение особых условий, которые позволяют реализовать использование облачных технологий. Здесь на помощь приходит принятие решений при многих критериях, линейное программирование.
В задачах принятия решений при многих критериях большую популярность получил метод ELECTRE, особо успешно применяемый в многоцелевых задачах со своеобразной комбинацией шкал, а также метод ограничений STEM. В отличие от ELECTRE в методе STEM веса назначаются не ЛПР, а при помощи человеко-машинного взаимодействия. Результаты при использовании построенной модели будут определяться после проведения нескольких итераций по алгоритму STEM. Эти данные позволяют получить достаточно точные значения для принятия решений.
На основе проведенного анализа можно сделать вывод, что:
- каждый метод имеет свои ограничения, и исследователь должен получить представление о методе перед тем, как его использовать;
- основной проблемой многокритериального выбора являются выбор критериев, а также возможные способы вычисления интегральных оценок;
- широкие возможности для представления информации дает эвристический подход;
- важность использования более точных весовых коэффициентов;
- чем лучше формализована задача, тем лучше.
Данная модель позволяет определить план развития облачной стратегии за счет оптимизации критериев, связанных с работой облачных сервисов. Оценка по критериям с
13
идеальным вариантом предоставляется лицу, принимающему решение [4]. На основе
представленных данных выводится компромиссное решение, которое будет являться
удовлетворительным в плане развития использования облачных технологий.
Список литературы
1. Paul P.K. Cloud Computing: possibilities, challenges and opportunities with special reference to its emerging need in the academic and working area of Information Science / P.K. Paul, M.K. Ghose // International conference on modelling optimization and computing, 2012. Vol. 38. P. 2222-2227.
2. Reynolds P. Aligning business and IT strategies in multi-business organization / P. Reynolds, P. Yetton // Journal of information technology, 2015. Vol. 30 № 2. P. 101-118.
3. A cloud server energy consumption measurement system for heterogeneous cloud environments / W. Lin, H. Wang, Y. Zhang, D. Qi, J. Wang, V. Chang // Information Sciences, 2018. Vol. 468. P. 47-62.
4. Jones S. Cloud computing procurement and implementation: Lessons learnt from a United Kingdom case study // International journal of information management, 2015. Vol. 35. № 6. P. 712-716.
5. Razumnikov S.V. Decision support system of transition IT-applications in the cloud environment / S.V. Razumnikov, M.S. Kremnyova // International Siberian Conference on Control and Communications (SIBCON): proceedings. Omsk, 2015. May 21-23. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://ieeexplore.ieee.org/ document/7147186/ (дата обращения: 23.08.2020).
6. Elamir A.M. Framework and architecture for programming education environment as cloud computing service / A.M. Elamir, N. Jailani, M.A. Dakar // Procedia Technolog, 2013. Vol. 11. P. 1299-1308.
МЕТОДОЛОГИЯ РАСПОЗНАВАНИЯ ГРАФИЧЕСКИХ ИЗОБРАЖЕНИЙ НА БАЗЕ ВЕКТОРНОЙ МАШИНЫ
12 3
Козлов А.С. , Дудник С.В. , Култазин Н.М.
1Козлов Александр Сергеевич - старший системный администратор,
филиал
Корпорация «Алайн Текнолоджи Ресерч энд Девелопмент, Инк»;
2Дудник Сергей Викторович - ведущий эксперт, департамент инфраструктурных решений, ПАО Сбербанк, г. Москва;
3Култазин Нурлан Муратович - инженер инфраструктуры, Astana International Exchange, г. Нур-Султан, Республика Казахстан
Аннотация: рассмотрены базовые подходы распознавания графических изображений; представлены наиболее эффективные алгоритмы, которые могут быть использованы в данной области. Предложена оценка эффективности указанных алгоритмов, на основе которой обосновано использование вейвлет-преобразования и метода главных компонент с дальнейшим применением нейросетевых алгоритмов. В результате проведенного исследования рассмотрены алгоритмы распознавания графических образов, которые базируются на машине опорных векторов с применением симлета и метода главных компонент, а также их комбинации для линейной ядерной функции, полиномиальной ядерной функции и радиальная базисная функции. Статистический анализ показал высокую эффективность алгоритмов на базе симлета для линейной ядерной функции.
