CC BY
80
8. Godwin-JonesR. Blogs and wikis: Environments for on-line collaboration // Language, Learning and Technology, 2003. Vol. 7. No. 2. P. 12-16.
9. Патаракин Е. Д. Формы сетевого сотрудничества // Educational Technology & Society, 2004. № 8 (2). С. 236-246.
10. Стародубцев В. А., Киселева А. А., Федоров А. Ф. Возможности серверов web 2.0 в формировании персональных образовательных сфер // Высшее образование в России, 2010. № 7. С. 95-98.
11. La Belle Th. J. Formal, Non-Formal and Informal Education // International Review of Education, 1982. Vol. 28. No. 2. P. 162-174.
12. Развитие и состояние дел в области образования взрослых. Национальный доклад Российской Федерации [Электронный ресурс]. - Режим доступа:
http://www.unesco.org/fileadmin/MULTIMEDIA/INSTITUTES/UIL/confintea/pdf/National_Reports/Europe%2 0-%20North%20America/Russian_Federation.pdf (дата обращения: 24.03.2010).
13. Cross J. Informal Learning: Rediscovering the Natural Pathways that Inspire Innovation and Performance. - San Francisco: Pfeiffer, 2007.
14. Чиркунов О. Меморандум непрерывного образования Европейского Союза (изложение) [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.znanie.org/jornal/n2_01/mem_nepr_obraz.html (дата обращения: 24.03.2010).
15. Андреев А. А. Роль преподавателя в среде eLearning [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://blogs.mail.ru/mail/andreev_a_a/23A5CA1A5D20367A.html (дата обращения: 24.03.2010).
16. Выготский Л. С. Психология развития человека. - М.: Смысл; Эксмо, 2005. -1136 с. [Электронный ресурс]. - Режим доступа:
http://yanko.lib.ru/books/psycho/vygotsky=ps_pzv_cheloveka=ann.htm#_Toc12610039.
17. Каплунович И. Я. Измерение и конструирование в зоне ближайшего развития // Педагогика, 2002. № 10. С. 37-44.
18. Гильбух Ю. З. Понятие зоны ближайшего развития и его роль в решении актуальных задач педагогической психологии // Вопросы психологии, 1987. № 3.
19. Стародубцев В. А. Компьютерный практикум: единство моделирования явлений и деятельности // Педагогическая информатика, 2003. № 3. С. 24-30.
20. Карпенко М. П. Индивидуализация обучения - основа его качества [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.conf.muh.ru/071227/thesis_Karpenko.htm (дата обращения: 24.03.2010).
21. Портал Национального исследовательского Томского политехнического университета [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://portal.tpu.ru:7777/portal/page/portal/www.
22. Стародубцев В. А. Персональный сайт [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://portal.tpu.ru:7777/SHARED/s/STARODUBTSEV_V_A.
23. Белозеров С. М. О естественном обучении // Образовательные технологии, 2009. № 3. С. 30-45.
УДК 004.896
СЕРВИСНО-ОРИЕНТИРОВАННАЯ АРХИТЕКТУРА ДИНАМИЧЕСКОЙ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ БИЗНЕС-ПРОЦЕССАМИ
А. В. Данилов, заведующий лабораторией Тел.: (495) 442-24-90, e-mail: [email protected] В. А. Казаков, к. э. н., старший преподаватель Тел.: (495) 442-80-98, e-mail: [email protected] Ю. Ф. Тельнов, д. э. н., профессор, проректор по научной работе Тел.: (495) 442-71-22, e-mail: [email protected] Московский государственный университет экономики, статистики и информатики
(МЭСИ) http://www.mesi.ru
A service-oriented architecture of dynamic intelligent systems for managing business processes based on multi-agent technology is presented in this article. The service-oriented architecture allows to apply flexible configuration of services of interacting agents of the business process. In particular, new principles and methods of organizing services, flexible access to them and their coordination in the dynamic process are proposed.
В статье представляется сервисно-ориентированная архитектура динамических интеллектуальных систем управления бизнес-процессами на основе применения многоагентной технологии, позволяющая осуществлять гибкую конфигурацию сервисов взаимодействующих агентов бизнес-процесса. В частности, предлагаются новые принципы и методы организации сервисов, гибкого доступа к ним и их координации в динамическом процессе.
Ключевые слова: сервисно-ориентированная архитектура, динамические интеллектуальные системы, многоагентные технологии, бизнес-процессы.
Keywords: service-oriented architecture, dynamic intelligent systems, multi-agent technology, business processes.
Введение
Развитие интернет-технологий привело к созданию и применению сервисно-ориентированной архитектуры автоматизированной системы, основанной на реализации прикладных функций в виде программных сервисов, к которым осуществляется доступ в интранет-и/или интернет-среде независимо от местоположения в глобальной вычислительной сети. Их применение базируется на большом числе независимых, несвязанных и дублирующихся сервисов, на основе которых формируется структура динамических бизнес-процессов. Использование сервисно-ориентированной архитектуры (СОА) обеспечивает организациям быструю адаптацию программного обеспечения к изменениям условий и требований рынка, полное соответствие информационных технологий бизнесу, многократное повторное использование сервисов [1]. При этом встает проблема выбора и адаптации сервисов для решения конкретных задач. Для таких процессов недостаточно жестко спроектированной модели -необходимы более гибкие механизмы управления, позволяющие проектировать и/или перепроектировать систему управления бизнес-процессом «на лету», т. е. непосредственно во время выполнения процесса[2].
Существующие сервисно-ориентированные архитектуры не учитывают зависимость выполняемых сервисами функций от особенностей модели проблемной области и решаемых задач, что может привести к принятию неэффективных решений по организации динамических процессов. В разработанных на современном этапе сервисно-ориентированных архитектурах для управления динамическими процессами не в полной мере решены задачи оптимального выбора сервисов из множества доступных и их динамической адаптации к конкретным потребностям решаемых задач. Отсутствие теоретических основ для решения данной задачи обусловливает необходимость проведения исследования в области семантического описания сервисов и их динамического связывания на основе концептуального моделирования проблемной области.
В теории и практике построения динамических интеллектуальных систем широкое применение нашли многоагентные технологии, позволяющие отражать сложное поведение агентов в динамических проблемных областях [3], которые позволяют формировать гибкие конфигурации сервисов. Построение динамической интеллектуальной системы управления бизнес-процессами на основе многоагентных технологий, реализующей принципы СОА, способствует повышению оперативности принятия решений по формированию структуры бизнес-процессов организации.
Многоагентные технологии реализуют реагирование в асинхронном режиме на возникающие события и интеллектуальный выбор оптимальной последовательности действий в соответствии с конкретными ситуациями. Применение многоагентных технологий для реализации сервисов, выполняемых агентами, в динамических процессах обеспечивает повышение адекватности набора функций и структуры процессов решаемым задачам, а это позволяет повысить качество и оперативность принятия решений по организации динамических процессов.
В соответствии с многоагентным подходом решаются задачи организации распределенного сетевого репозитория сервисов, ролевого распределения агентов на исполнителей и координаторов процессов, установления взаимодействия агентов и сервисов. Реализация сервисно-ориентированной архитектуры динамической интеллектуальной системы управления инновационными бизнес-процессами на основе многоагентного подхода обеспечивает быструю кон-
И-ш-ф.п..........
фигурацию процессов в режиме реального времени в соответствии с условиями внешней среды и конкретными задачами.
Характеристики системы управления бизнес-процессами, построенной на основе сервисно-ориентированной архитектуры и многоагентных технологий
В соответствии с [4] сервисно-ориентированная архитектура имеет трехзвенную схему, которая включает работу с сервисами поставщика, брокера-посредника и клиента:
• поставщик размещает сведения о предоставляемых им сервисах;
• брокер-посредник (координатор) регистрирует, классифицирует и осуществляет поставку сервиса;
• клиент, используя услуги брокера-посредника, находит нужные ему сервисы и исполняет их.
В контексте управления бизнес-процессами поставщиком сервиса является владелец ресурсов (resource owner, RO); брокером - владелец процесса (process owner, PO), который координирует действия исполнителей и отдельных сервисов; клиентами - потребители результатов бизнес-процесса (client, C). Как показано на рис. 1, сервисы, реализуемые владельцем ресурсов, могут быть сгруппированы вокруг него по принципу схожести выполнения бизнес-задач или однородности объекта.
Для СОА характерными являются три ключевых отличительных признака по сравнению с традиционными архитектурами программных средств
[5]:
• слабая связь сервисов между собой;
• наличие контракта, обеспечивающего взаимодействие с сервисом, в котором определяется интерфейс, требования к коммуникации, возможные ограничения, свойства, принципы использования, определенные предпочтения;
• автономность сервиса, которая выражается в изолировании внутренней логики работы сервиса от окружающего мира.
Эти признаки сервисов обусловливают основные возможности СОА:
• композицию сервисов в виде сервиса следующего уровня, предназначенного для решения более сложной бизнес-задачи;
• возможность многократного и повторного использования сервисов;
• самоуправляемость и автономность сервисов, то есть способность выполнять условия контракта самостоятельно, без внешнего управления;
• отсутствие собственного состояния, обеспечивающего нейтральность по отношению к клиентам, обращающимся к сервисам;
• обнаруживаемость сервисов, то есть возможность найти нужный потенциальному клиенту сервис и подключить его вручную или автоматически на основе условий, зафиксированных в предложении для контракта.
Таким образом, СОА основывается на принципах многократного использования функциональных элементов ИТ (программных сервисов), ликвидации дублирования функциональности в ПО, унификации типовых операционных процессов и во многом соотносится с принципами организации системы управления бизнес-процессами (BPMS).
Однако и в рамках СОА, и в BPMS в полной мере не решены задачи оптимального выбора сервисов из множества доступных и их динамической адаптации к конкретным решаемым задачам, изменяющимся условиям среды. Порядок взаимодействия сервисов в рамках бизнес-процессов задается по умолчанию, например, с помощью языка BPEL и изменяется только в результате внешнего вмешательства в ход процесса. Для устранения этих недостатков предлагается использование многоагентных технологий [2].
Отличительными характеристиками системы, базирующейся на многоагентных технологиях, являются:
• применение программных агентов, являющихся представителями владельцев процессов и ресурсов, делегирующих им часть своих функций и полномочий;
Ьыицц Выход
QJK4|CCtB щкнЦЬсса
|Oi> (Ога>
Нрелопттяет
Рис. 1. Сервисно-ориентированная архитектура системы управления бизнес-процессами
• организация сотрудничества между агентами, представляющими интересы владельцев процессов (координаторов) и владельцев ресурсов;
• обеспечение автономной работы и непрерывной адаптации структуры бизнес-процессов к изменяющимся условиям среды и требованиям клиента.
Автономную деятельность агентов и системы в целом обеспечивают следующие способности:
• определение целей функционирования и способов их достижения на основе установленных клиентом требований (целевых значениях показателей эффективности и результативности), а также состояния внутренней и внешней среды;
• способность к коллективному решению задач при достижении поставленных целей, обеспечиваемая наличием коммуникативных способностей и общей онтологией.
• возможность самообучения за счет использования накапливаемого со временем опыта функционирования, выделения и запоминания лучшей практики, определения лучших вариантов реакции на возникающие события;
• адаптивность, обеспечиваемая наличием датчиков (рецепторов), контролем основных показателей процессов и внешней среды, а также механизмов изменения структуры процессов на основе лучшего опыта в соответствии со значениями этих показателей;
• наличие механизмов рассуждений, позволяющих реализовывать указанные выше способности.
Отсутствие теоретических основ для решения данной задачи обусловливает необходимость проведения исследования в области семантического описания сервисов и их динамического связывания на основе концептуального моделирования проблемной области в виде онто-логий и применения многоагентных технологий.
Архитектура динамической интеллектуальной системы управления бизнес-процессами
В теории и практике построения динамических интеллектуальных систем широкое применение нашли многоагентные технологии, позволяющие отражать сложное поведение агентов в динамических проблемных областях. Многоагентные технологии реализуют динамическое реагирование в асинхронном режиме на возникающие события, интеллектуальный выбор оптимальной последовательности действий в соответствии с конкретными ситуациями. Применение многоагентных технологий в соединении сервисов, выполняемых агентами, в динамических
процессах обеспечивает повышение адекватности набора функций и структуры процессов решаемым задачам, а это позволяет повышать качество и оперативность принятия решений по организации динамических процессов.
Архитектура многоагентной системы управления бизнес-процессом (МАСУ БП) может иметь вид, представленный на рис. 2.
Структура такой системы носит иерархический характер с выделением агента-координатора (владельца процесса), агентов-исполнителей (владельцев ресурсов) и распределенных в сетевой среде сервисов, реализующих присущие агентам функции [3].
К сервисам, предоставляемым агентом-координатором, относятся постановка, корректировка и получение результатов локальных задач для агентов-исполнителей и формирование общего решения задачи. Эти сервисы итеративно реализуют следующие задачи:
• декомпозиция и постановка локальных задач (перепланирование);
• выявление противоречий между исполнителями;
• оценка вариантов решений локальных задач;
• формирование решения общей задачи.
К задачам агента-исполнителя относятся:
• сбор информации;
• выбор (поиск) сервиса;
• адаптация решения к локальной задаче.
Агенты-исполнители предоставляют сервисы соответствующего функционала, реализуя их посредством внутреннего сервиса, либо за счет внешних специфичных сервисов.
Для каждого сервиса агент-исполнитель поддерживает спецификацию уровня сервиса -внутреннее формальное описание результата выполнения сервиса (решения задачи), которое содержится в каталоге сервисов - списке всех реализуемых им функций. При постановке задачи со стороны агента-координатора агент-исполнитель оценивает свои возможности, сравнивая постановку задачи со спецификацией соответствующего сервиса. Если собственного уровня сервиса недостаточно, то агент пытается привлечь к решению задачи похожие внешние сервисы, аналогично оценивая их уровень.
Для эффективной поддержки доступа к внешним сервисам агенту-исполнителю необходимо предварительно установить соответствующие «дружественные» отношения с внешними сервисами аналогичного функционала. Таким образом, могут образовываться предметно-ориентированные сообщества сервисов с доверительными отношениями между агентами.
Для поиска новых «дружественных» сервисов агент-исполнитель должен получать и накапливать информацию из сети о существующих там сервисах и их возможностях. Это может быть реализовано путем периодического целенаправленного поиска или получением обратной связи от внешних агентов. Тем не менее знания агента-исполнителя о сервисах в сети не могут быть всегда актуальными - они могут устаревать, например, из-за недоступности сервиса или выхода его новой версии. Поэтому эти знания должны периодически обновляться.
Механизм реализации динамической интеллектуальной системы управления бизнес-процессами
Общая схема взаимодействия агентов и сервисов в рамках динамической интеллектуальной системы управления бизнес-процессами представлена на рис. 3.
В основе подхода к построению СОА лежат автономные сервисы со стандартизированными интерфейсами. В свою очередь, взаимодействие агентов в рамках многоагентной технологии также базируется на общем стандартизированном языке. Базовым словарем, действующим в динамической интеллектуальной системе управления процессами, может служить онтология, представляющая спецификацию концептов, используемых при взаимодействии агентов и сервисов [3]. Ключевым вопросом, на который также может дать ответ онтология, является понимание того, что именно делает сервис и что значат данные, которыми он манипулирует [4]. Онтология обеспечивает верное понимание и помогает избежать возможных критических ошибок в организации бизнес-процессов. Кроме того, использование онтологии сервисов в значительной степени облегчает поиск агентом владельца процесса необходимого сервиса за счет их категоризации и подробного описания.
Помимо словаря и структурированного списка сервисов, онтология может быть представлена как база знаний, описывающая на основе общепринятого словаря некоторые факты, воспринимаемые как истинные в рамках системы [3, 9, 10]. Целью некоторых онтологий [6] является моделирование архитектуры и целей организации, описания бизнес-процессов. В таких
онтологиях определяются метапонятия и метаотношения, с помощью которых описываются прочие термины и отношения, такие как деятельность, организационные элементы, ресурсы, продукты [7, 8, 11], цели организации и пр.
Рис. 3. Механизм реализации динамической интеллектуальной системы управления бизнес-процессами
Таким образом, онтология является одновременно и вспомогательным инструментом, и основным содержанием базы знаний динамической интеллектуальной системы управления бизнес-процессами. Знания системы могут храниться в общей базе знаний (репозитории) и быть распределены между агентами. Они включают:
• идеалистические знания: цели, понятия и принципы, в соответствии с которыми функционирует организация, система в целом, а также каждый из агентов в частности;
• систематические знания: модель внешней среды, системы и ее элементов;
• процедурные знания: типовые реакции, описание процедур работы агента;
• опыт работы, включающий описание результатов действий и информацию о взаимодействиях внутри системы и с внешней средой;
• фактуальные знания: информация о внешней среде, о состоянии элементов системы, сведения о наличии необходимых ресурсов.
Память системы может быть условно разделена на постоянную (не изменяемую со временем ни при каких условиях) и вариативную (зависящую от каких-либо условий и изменяемую со временем). Опыт работы и фактуальные знания непрерывно пополняются и обновляются, в то время как идеалистические, систематические и процедурные знания практически неизменны. Однако в отдельных случаях знания, относящиеся к этим классам, могут изменяться со временем, что может быть связано с кардинальными изменениями в условиях функционирования организации: актуализацией структуры бизнес-процессов, бизнес-стратегии, оптимизацией организационной структуры и т. д.
Базируясь на собственных и общих знаниях, представленных как в виде отдельных фактов, так и в виде продукций, подсистема рассуждения агента формирует управляющие сигналы. Эти сигналы могут быть направлены и на другие элементы системы, и на собственную деятельность. Для обеспечения взаимодействия с агентами и сервисами управляющий сигнал передается из подсистемы рассуждений в модуль коммуникации, который обеспечивает поиск, кодирование и передачу сообщения во внешнюю среду, а также обратные действия по получению и декодированию ответных сообщений. Для корректировки и планирования собственной активности результат работы подсистемы рассуждений передается в модуль целеполагания.
Заключение
Использование сервисно-ориентированных архитектур обеспечивает гибкость в организации и исполнении бизнес-процессов. Однако использование динамической интеллектуальной системы управления процессами на основе предложенного многоагентного подхода в значительной степени расширяет возможности СОА, обеспечивая при этом высокую адаптивность деятельности организации к изменяющимся условиям функционирования, высокую скорость и качество конфигурации бизнес-процессов в режиме реального временив соответствии с конкретными поставленными задачами. Во многом эти преимущества обеспечиваются за счет повышения интеллектуальности системы, использования накопленного опыта функционирования и всей полноты знаний в области организации бизнес-процессов, а также организации распределенного решения задачи множеством самостоятельных агентов.
Работа выполнена при финансовой поддержке РФФИ (проект № 10-07-00672а)
Литература
1. IBM developerWorks Россия: SOA и Web-сервисы [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.ibm.com/developerworks/ru/webservices.
2. Тельнов Ю. Ф., Данилов А. В., Казаков В. А., Трембач В. М. Сервисно-ориентированная архитектура динамической интеллектуальной системы управления инновационными процессами на основе мно-гоагентной технологии // Когнитивный анализ и управление развитием ситуаций (CASC'2009): Труды Международной конференции (Москва, 17-19 ноября 2009). - М.: ИПУ РАН, 2009.
3. Тарасов В. Б. От многоагентных систем к интеллектуальным организациям: философия, психология, информатика. - М.: Эдиториал УРСС, 2002. - 352 с.
4. BurbeckS. The Tao of e-business services, IBM Corporation [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.ibm.com/developerworks/webservices/library/ws-tao.
5. Erl Th. SOA Principles of Service Design. - Prentice Hall Ptr, 2007.
6. Enterprise Project: The Enterprise Otology [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.aiai.ed.ac.uk/project/enterprise/enterprise/ontology.html.
7. Тельнов Ю. Ф., Казаков В. А. Формирование базы лучшего опыта организации на основе онтоло-гий и прецедентов // КИИ-2008: Одиннадцатая национальная конференция с международным участием: Сборник научных трудов. Т. 3. - М.: Физматлит, 2008.
8. Тарасов В. Б., Ярных В. В. Интеллектуальные и самообучающиеся организации в сфере высшего образования // Открытое образование, 2006. № 4. С. 34-38.
9. Тельнов Ю. Ф., Цыбин А. П. Когнитивное моделирование процессов самообучающейся организации // Открытое образование, 2006. № 4. С. 77-81.
10. Тарасов В. Б., Цыбин А. П. Построение обучающихся организаций на основе систем управления взаимодействиями с клиентами и партнерами // Открытое образование, 2010. № 4. С. 64-71.
11. Трембач В. М. Интеллектуальная информационная система формирования компетенций для реализации модели непрерывного образования // Открытое образование, 2010. № 4. С. 79-91.
ИНФОРМАЦИОННАЯ КУЛЬТУРА И КАЧЕСТВО ЖИЗНИ В ИНФОРМАЦИОННОМ ОБЩЕСТВЕ
К. К. Колин, д. т. н., профессор, главный научный сотрудник, заслуженный деятель
науки Российской Федерации
Тел.: (495) 306-42-31, (903) 501-36-86, e-mail: [email protected], [email protected] Институт проблем информатики Российской академии наук
http://www.ipiran.ru
The problems of improving the quality of life are considered in the context of the process of developing a Global Information Society. It is shown that in these conditions, important factors for improving the quality of life are information services. To use them effectively we need to develop e-human culture and society, which must be formed on the secondary school level. The authors discuss the content of such new concepts as «Full of information» and «Information quality of the Society».
Проблемы повышения качества жизни населения рассматриваются в контексте развития процесса формирования глобального информационного общества. Показано, что в этих условиях важными факторами повышения качества жизни становятся информационные услуги. Для их эффективного ис-
