Создание единого информационного пространства машиностроительного предприятия на основе облачных технологий Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

УДК 621.9

СОЗДАНИЕ ЕДИНОГО ИНФОРМАЦИОННОГО ПРОСТРАНСТВА МАШИНОСТРОИТЕЛЬНОГО ПРЕДПРИЯТИЯ НА ОСНОВЕ “ОБЛАЧНЫХ” ТЕХНОЛОГИЙ А.В. Волгин, И.В. Гусев, С.В. Куликов, С.А. Манцеров, А.Ю. Панов

В статье рассматривается задача построения единого информационного пространства машиностроительного предприятия. Предложены способы создания единого информационного пространства предприятия на основе “облачных” технологий (“частное облако”). Приводятся примеры функциональных моделей ЕИП информационнообразовательного центра

Ключевые слова: единое информационное пространство, облачные вычисления, машиностроение, виртуальное предприятие

Быстрый рост стоимости ресурсов и, как следствие, издержек производства, стал причиной географической распределенности некогда единых промышленных предприятий. Этот процесс продолжается, и аутсорсинг становится общепризнанной практикой. Всё, что выгодно отдать или поручить делать на стороне - отдаётся и поручается. В результате инженерные центры теперь могут находиться в одних странах, производственные площадки - в других, логистические центры - в третьих, сервисные службы - в четвертых.

Сегодня в крупных территориально-распределенных промышленных компаниях функционируют сотни прикладных программ по обработке информации. Однако наличие множества приложений не означает наличия у компании единого информационного пространства. Возникшие эволюционно, по мере необходимости, приложения далеко не всегда корректно взаимодействуют друг с другом. Поэтому задача интеграции ПО стоит в списке первоочередных^].

С другой стороны, глобальное и повсеместное развитие интернет-коммуникаций постепенно приучает к мысли о том, что наличие доступа в глобальную сеть дает в принципе неограниченные возможности. Концепция виртуального предприятия (extended enterprises) и техно-

Волгин Алексей Валентинович - Госкорпорация «Росатом», гл. специалист департамента НПБ, тел. (8831) 436-80-85

Гусев Игорь Владимирович - ФГУП ФНПЦ «НИИИС им. Ю.Е. Седакова», начальник НИС, тел. (8831) 436-80-85

Куликов Сергей Валентинович - ФГУП ФНПЦ «НИИИС им. Ю.Е. Седакова», начальник НТК АСУ и ВУ, тел. (8831) 436-80-85

Манцеров Сергей Александрович - НГТУ, доцент, тел. (8831) 436-80-85

Панов Алексей Юрьевич - НГТУ, директор ИПТМ, тел. (8831) 436-80-85

логии поддержки и обеспечения онлайн-взаимодействия специалистов на стадиях проектирования, производства, сбыта и других этапах жизненного цикла изделий, и определяют область возможных решений интеграционных задач.

Построение распределённых автоматизированных систем для проектирования и управления в промышленности составляет основу современных CALS-технологий. Однако существенный недостаток их построения — необходимость обеспечения единообразного описания и интерпретации данных, независимо от места и времени их получения в общей системе, имеющей масштабы вплоть до глобальных. Структура проектной, технологической и эксплуатационной документации, языки её представления должны быть жестко стандартизированными. Тогда становится реальной успешная работа над общим проектом разных отделов и предприятий, разделённых во времени и пространстве и использующих разные CAD/CAM/CAE-системы. При этом требуются значительные вычислительные ресурсы, которые можно сформировать на основе применения GRID-систем. Формируется «виртуальный суперкомпьютер» в виде кластера соединённых с помощью высокоскоростной сети, слабосвязанных, гетерогенных компьютеров, работающих вместе для выполнения огромного количества операций и работ[1].

В настоящее время развитие получила технология Cloud computing (пер. с англ. облачные вычисления), представляющая собой развитие идеи о том, что команда справится с какой-либо задачей быстрее, чем несколько одиночек. «Предками облаков» можно считать кластерные вычисления (когда несколько машин объединяются в одну вычислительную систему) и grid-вычисления (когда компьютеры удалены друг от друга, но решают общую задачу). Все эти технологии позволяют распределить обработку данных между несколькими машинами для того, чтобы ускорить ее выполнение.

Cloud computing от похожих моделей отличает прежде всего принцип, по которому предоставляются вычислительные мощности: они арендуются, вместо того, чтобы покупать и устанавливать вычислительную технику и программное обеспечение. Технология выглядит как перенос вычислительных ресурсов в интернет.

Преимущества cloud computing:

• Экономия средств на приобретение производительной вычислительной техники и дорогостоящего программного обеспечения. Стоимость ERP-, PDM-, CAD/CAM/CAE-систем, необходимых для эффективной работы машиностроительных предприятий, является весьма высокой. В случае использования систем данного класса с помощью Saas-сервиса, предприятие избавлено от необходимости инвестировать существенные суммы на приобретение систем, а тратит небольшую периодическую абонентскую плату.

• Возможность быстрых обновлений. Бывают случаи, когда хорошо продуманный и достаточно объемный ресурс уже не справляется с теми задачами, которые на него возлагают. Технология doud computing позволяет подключать новые модули и изменять уже существующие разделы, не затрагивая концепцию проекта в целом.

• К тому же это еще и возможность быстрого старта. При использовании cloud computing хватит и нескольких дней, чтобы создать полноценное приложение или сайт портального типа.

• Масштабируемость. Cloud

computing позволяет более экономно распределять мощности, поскольку в «облаке» ресурсы можно делать виртуальными. Во-первых, таким образом один сервер может исполнять несколько разных операционных систем и приложений. Во-вторых, виртуализация позволяет переносить работающий экземпляр операционной системы с одного сервера на другой, менее загруженный.

• cloud computing позволяет избежать создания многочисленного IT-отдела. Здесь «облако» поглощает

еще одну уже известную концепцию - аутсорсинг.

Таким образом, в процессе работы систему cloud computing можно легко масштабировать. Если проекту требуются новые технические ресурсы, достаточно просто добавить в «облако» еще необходимое для обеспечения проекта, количество машин.

Cloud computing (предложено NIST) - это модель построения IT инфраструктуры, способной по требованию предоставлять широкий спектр настраиваемых вычислительных ресурсов (сеть, сервер, систему хранения данных, приложение), которые могут быть развернуты быстро и с минимальными усилиями со стороны пользователя или облачного провайдера. Обращаясь к точному определению NIST можно сказать, что Cloud Computing характеризуется следующим образом: пользователь получает доступ к готовому ресурсу с необходимым уровнем сервиса.

Говоря о качестве сервиса и измерении качества, необходимо обозначить модели, по которым услуги доставляются потребителям:

SaaS - программное обеспечение в качестве сервиса. Распространённый метод предоставления доступа к ПО, обладающему требуемым функционалом. При этом пользователь не имеет возможности контролировать внутренние системы провайдера. Исключение может составлять ПО для управления доступом к сервису.

PaaS - платформа разработки приложений в качестве сервиса. Передача облачным провайдером в использование платформы для разработки приложений в облачной среде. Пользователь не может управлять платформой и облачной инфраструктурой, но может создавать, тестировать и выполнять свои приложения на предоставленной платформе.

IaaS - IT инфраструктура в качестве сервиса. Передача облачным провайдером в использование таких систем, как виртуальный сервер, хранилище данных или сетевое оборудование. В данной модели пользователь может устанавливать полностью своё ПО и управлять операционной системой, сетевыми соединениями, хранилищами данных.

Однако существуют проблемы, связанные с массовым внедрением cloud-технологий:

• необходимо постоянно вносить фиксированную ежемесячную плату, тогда как в случае ПО, работающего на местах, затраты сначала являются существенными, но потом происходит амортизация.

• непонятна ситуация с лицензиями на ПО и налогами.

• управление может стать проблемой — Cloud Computing является наименее прозрачным методом предоставления внешних услуг. Данные хранятся и обрабатываются во множестве неустановленных местоположений, часто привлекаются другие неизвестные поставщики, вместе хранятся данные разных клиентов.

• Законы о защите данных требуют контролировать личные данные и ограничивают перемещение таких данных за пределы страны.

• Готовность не гарантирована - у нескольких cloud-поставщиков, вовлеченных в процесс, имеются разные гарантии непрерывности услуг, разные значения времени наработки до отказа и времени восстановления данных. Это значит, что услуги являются ненадежными для жизненно важных приложений.

• Конфиденциальность является главной заботой -злоумышленники могут проще получить данные, если они хранятся вне организации Если компании не могут быть уверены в том, что их данные будут в безопасности, они воздержатся от перехода на новую технологию.

• Сложно поддерживать соответствие законам и нормативам. Например, поставщик услуг может перенести данные в другую страну, где дешевле электроэнергия, но законы менее строгие. Точно так же, если услуги являются сочетанием элементов, предоставляемых на разных территориях, неизвестно кто будет нести ответственность, если что-то выйдет из строя.

Выходом, для промышленных предприятий, позволяющим устранить вышеперечисленные недостатки, является создание Private Cloud (Частное облако). Частным облаком называют облачную систему, созданную и эксплуатируемую только одной организацией. Т.е. создание ЕИП предприятия на основе cloud-технологий (private cloud).

Создание единого информационного пространства (ЕИП) на машиностроительном предприятии является весьма сложной задачей, решение которой необходимо осуществлять в соответствии с современными стандартами

управления жизненным циклом изделия. Построение ЕИП производится в соответствии с концепцией CALS [27, 32], согласно которой необходимо автоматизировать информационную поддержку всех этапов жизненного цикла изделия. Очень важной стратегией развития современного ЕИП машиностроительного предприятия является включение в его состав интеллектуальных подсистем, обеспечивающих поддержку принятия решений. В связи с этим к составу и структуре ЕИП предъявляются качественно новые требования, затрагивающие как функциональность всех компонентов программного обеспечения, так и методики работы с ними [3]. Поскольку ЕИП содержит всю информацию, необходимую для поддержки принятия решений, а современные решения все чаще должны приниматься коллегиально, в результате совместной обработки актуальных данных группой лиц, целесообразно обеспечить взаимодействие этих лиц, принимающих решения также средствами ЕИП предприятия. Это означает, что помимо интеграции информационных ресурсов необходимо реализовать такую функциональность, которая позволила бы согласованно принимать решения в процессе удаленного взаимодействия между удаленными лицами в процессе обработки данных. В частности, именно на обеспечение эффективного взаимодействия ориентированы новейшие разработки в области автоматизации управления жизненного цикла изделия и конструкторско-технологической подготовки производства

[3].

Однако в настоящее время часто при создании ЕИП в первую очередь обращают внимание не на то, как хранимая информация поможет принимать согласованные решения, а на упорядочивание и согласование имеющихся данных, создание электронного архива. В связи с этим, методы создания ЕИП основываются на упорядоченной интеграции различных баз данных и обслуживании хранилищ. Такой принцип построения ЕИП зачастую накладывает отпечаток на схему управления организацией, усиливая иерархичность, жесткость конструкции модулей управления и детерминированность процессов принятия решений [1].

Поэтому, при проектировании ЕИП машиностроительного предприятия помимо применения методологии функционального моделирования IDEF0 и методологии информационного моделирования IDEF1X, успешно и широко используемых в самых различных областях бизнеса, зарекомендовавших себя как эффективное средство анализа, конструирования и отображения бизнес-процессов (рис.1), представляет интерес предложить такие графические и методи-

ческие инструменты, которые позволили бы формализовать и выявить описание взаимодействия пользователей ЕИП в гетерогенной информационной среде. Такими средствами могут выступить методология RTS [5]. Суть методологии RTS (Round Table Structure), базируется на том, что часто и почти во всех организациях работникам приходится принимать решения в условиях неопределенности. Недостаток информации, компетенции, ограничения по времени может существенно снизить качество принимаемых решений. В связи с этим, при проектировании ЕИП особое внимание следует уделять поддержке принятия распределенных решений наиболее компетентными сотрудниками за счет создания, так называемого виртуального круглого стола - по принципам схожим с он-лайн конференцией, но со своим четким регламентом и структурой, ответственными за создание, ход и конечное решение. Это позволит не только существенно снизить время для принятия решений и повысить их качество, но и перейти на другой уровень организации и взаимодействия между сотрудниками. Основная задача RTS - описать структуру круглого стола. Определить случай, по которому он создается, событие инициатор, какие события могут быть инициаторами, что мы должны получить, какого вида функции на выходе, кто имеет доступ, количество и полномочия участников.

единого информационного пространства информационно-образовательного центра института промышленных технологий машиностроения [1]

Для описания взаимодействия

структурных компонентов ЕИП на основе “облачных” технологий удобно

воспользоваться диаграммами реализации и развертывания IDM (Implementation and Deployment Model) [3]. Они позволяют описать все платформы, вычислительные и аппаратные средства, необходимые для реализации ЕИП, а также

автоматизированные системы.

Рабочий терм инал

Рис. 2. Схема оперативного взаимодействия участников ЕИП, с использованием “частного облака”

Литература

1. Манцеров, С.А., Панов А.Ю. Структурная систематика единого информационного пространства машиностроительного кластера // Вестник ВГТУ / ВГТУ. Воронеж, т. 4, № 1, 2008. С. 37-42.

2. Манцеров, С.А. Создание баз данных объектов машиностроения на основе формул функциональной систематики // Вестник ВГТУ / ВГТУ. Воронеж, т. 3, № 11, 2007. С. 171-176.

3. Иващенко А.В., Кожевников С.С., Кременецкая М.Е. Интегративное проектирование единого информационного пространства предприятия Самара: Издательство Самарского научного центра РАН , 2010. 100 с.

4. Липунцов Ю.П. Управление процессами: методы управления предприятием с использованием информационных технологий - М.: ДМК Пресс, 2003. 223 с.

5. Диязитдинова А.Р., Иващенко А.В., Скобелев П.О. Автоматизированная поддержка принятия коллективных решений на основе организации виртуального круглого стола / Инфокоммуникационные технологии. - 2008. -№ 4. - с. 67 - 75.

Г оскорпорация «Росатом»

ФГУП ФНПЦ «Научно-исследовательский институт измерительных систем им. Ю.Е. Седакова», г. Н. Новгород Новосибирский государственный технический университет

CREATION OF UNIFORM INFORMATION FIELD OF THE MACHINE-BUILDING ENTERPRISE ON THE BASIS OF "CLOUD" TECHNOLOGIES

A.V. Volgin, I.V. Gusev, S.V. Kulikov, S.A. Mantserov, A.Yu. Panov

In article the problem of construction of uniform information field of the machine-building enterprise is considered. Ways of creation of uniform information field of the enterprise on the basis of "cloud" technologies (“private cloud”) are offered. Examples of functional models of uniform information field of the information-educational center are resulted Key words: uniform information field, cloudy calculations, mechanical engineering, the virtual enterprise

48