Выбор эффективной системы биллинга Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

Пашкова Л.С.1, Птицына Л.К.2

'Студентка, 2профессор, доктор технических наук, профессор, Санкт-Петербургский государственный университет

телекоммуникаций им. проф. М.А. Бонч-Бруевича ВЫБОР ЭФФЕКТИВНОЙ СИСТЕМЫ БИЛЛИНГА

Аннотация

Авторами предлагается формализация сравнительного анализа систем биллинга. Формализация предназначается для обновления технологического сопровождения эффективной деятельности телекоммуникационной компании.

Ключевые слова: система биллинга, критерии качества, анализ.

Pashkova L.S.1, Ptkyna L.K.2

'Student, 2professor, doctor of science, professor, Federal State Educational Budget-Financed Institution of Higher Vocational Education the Bonch-Bruevich Saint-Petersburg State University of Telecommunications

GOOD CHOICE OF BILLING

Abstract

The authors propose a formalization of a comparative analysis of billing systems. The formalization is intended to update the technological support of the efficient operation of the telecommunications company.

Keywords: billing system, criteria of quality, analysis.

Система биллинга является сложным программно-аппаратным комплексом, предназначенным для учета услуг, предоставленных абонентам в сетях электросвязи, расчета за оказанные услуги и выполнение связанных с этим функций. Подобные системы именуются как АСР - автоматизированные системы расчетов.

Система биллинга может рассматриваться как средство управления не только экономической эффективностью деятельности телекоммуникационной компании, но и перспективами её развития в условиях экономики знаний. В описанной ситуации выявляется необходимость систематического сравнительного анализа систем биллинга, ориентированного на выяснение статуса действующего варианта системы по отношению к известным реализациям, фигурирующим в составе технологического сопровождения телекоммуникационной компании, и последующего принятия решений по совершенствованию или созданию нового средства управления. В связи с этим актуализируется разработка формализации сравнительного анализа систем биллинга для систематического использования в жизненном цикле технологического сопровождения деятельности телекоммуникационных компаний.

Представляемая формализация относится к нижнему уровню профиля сравнительного анализа, в результате которого выбирается наиболее приоритетная реализация среди сопоставляемых альтернативных систем биллинга. Операционная канва формализации базируется на методе Саати.

Задача выбора альтернативы из множества сравниваемых систем биллинга решается посредством выполнения действий нижеприводимых этапов.

Этап 1. Для обновления технологического сопровождения деятельности телекоммуникационной компании ставится цель выявления наилучшей реализации системы биллинга по интегральному критерию среди возможных альтернатив:

, i = 1,2,..., M

arg(max Ri)

i

где R - коэффициент превосходства i -ой реализации системы биллинга, отражающий степень проявления всех критериев её качества;

M - размерность множества альтернативных реализаций систем биллинга.

Этап 2. В реализации биллинговых систем выделяется I множество альтернатив, |I| = M .

Пусть в некоторой компании образуется I множество альтернатив, включающее три продукта: - АСР Расчеты; ^2 -

M = 3

LANBilling; ^3 - FORIS.

Множество альтернатив I характеризуется размерностью Этап 3. На основании результатов анализа современных подходов к организации систем биллинга и опыта их применения в технологическом сопровождении деятельности телекоммуникационных компаний образуется С множество критериев качества, характеризуемое размерностью |С| = N:

C'

- обеспечение гибкости;

C

C

C4

C5

C

C7

C

C

C

2 - обеспечение масштабируемости по нагрузке;

3

3 - обеспечение надежности;

- поддержка мультиязычности;

- поддержка мультивалютности;

6 - поддержка отложенного биллинга, при котором расчеты производятся после состоявшихся звонков; - поддержка горячего биллинга, при котором баланс счета клиента изменяется в процессе разговора;

8 - оптимизация биллинга;

9 - поддержка крупномасштабной сети;

10 - поддержка постинга биллинга;

N = 10.

Этап 4. В соответствии с состоянием дел по исследованию качества систем биллинга вводится система оценок интенсивности проявления критериев на множестве альтернатив в их реализации

111

®n,i; i = 1,2,...,M; n = 1,2,...,N;

где n,i - оценка интенсивности проявления n-ого критерия в i-ой альтернативе системы биллинга.

В настоящее время вопрос формального определения выше указанных критериев остается открытым. В связи с этим вводится система экспертных оценок интенсивности проявления критериев, указанная в табл. 1.

Таблица 1 — Значения оценок сущностей

Сущность оценки Значение оценки

Нет разниц^г в оценках 1

Несущественная разница в оценках 2

Незначительная разница в оценках 3

Существенное превосходство одной оценки над другой 5

(д11 = 3 ю12 = 2 ю13

По мнению экспертов , ,

5 ю21 = 3 ю22 = 2 ю23 = 3 ю31

5 ю32 = 3 ю33 = 5

ю41 = 1 ю42 = 1 ю43 = 2 ю51 = 1 ю52 = 1 ю53 = 1 ю61 = 3 ю62 = 1 ю63 = ю7 3 = 3 ю8 j = 3 ю8 2 = 1 ю8 3 = 3 ю9 j = 3 ю9 2 = 1 ю9 3 = 3 ю10 j = 3 ю10 2 = 1

Этап 5. По каждому критерию из множества С определяются оценки интенсивности проявления альтернативы j (в том числе и по отношению к самой себе) из множества I

3 Ю7 1 = 5 Ю7 2 = 1

ю10,3 = 3

сущности каждой другой

Юп i

an,i,j =——; i = 1,2,...,M; j = 1,2,...,M; n = 1,2,...,N;

CO

a.

n, j, 1

n, j i

a

n,i, j

(1)

an j

где ,J - оценка интенсивности проявления n-ого критерия в j-ой альтернативе систем^г биллинга.

Этап 6. На основе результатов пятого этапа формируются линейные комбинации попарных сравнений альтернатив для каждого критерия из множества С, оцениваются их значения и вычисляется коэффициент важности каждой альтернативы по отношению к каждому критерию

M

I an,i.

j=1

j

k =

n,i M M

-; i = 1,2,...,M; n = 1,2,...,N

I I an,i,j

i=1 j =1 .

Результаты выполнения шестого этапа приводятся в табл. 2 - 11.

(2)

Таблица 2 — Оценки интенсивности проявления критерия

Q

Альтернативы Л 12 13 kni

Альтернативы j = 1 j = 2 j = 3 n=1

Л

i = 1 1,00 1,50 0,60 0,30

12

i = 2 0,67 1,00 0,40 0,20

13

i = 3 1,67 2,50 1,00 0,50

Сумма 1,00

Этап 7. По каждому выделенному критерию из множества С принимается условное решение относительно лидерства той альтернативы по отношению к другим возможным из состава сравниваемых, которой соответствует максимальное значение коэффициента важности

In = arg(max kni);

i

i = 1,2,...,M; n = 1,2,...,N. (3)

112

Таблица 3 — Оценки интенсивности проявления критерия 2

Альтернативы I1 12 13 K,i

Альтернативы j = 1 j = 2 j = 3 n =2

Л

i = 1 1,00 1,50 1,00 0,38

12

i = 2 0,67 1,00 0,67 0,25

13

i = 3 1,00 1,50 1,00 0,38

Сумма 1,00

Таблица 4 — Оценки интенсивности проявления критерия 3

Альтернативы I\ 12 13 kn,i

j = 1 j = 2 j = 3 n=3

Альтернативы

Л

i = 1 1,00 1,67 1,00 0,38

12

i = 2 0,60 1,00 0,60 0,23

13

i = 3 1,00 1,67 1,00 0,38

Сумма 1,00

Таблица 5 — Оценки интенсивности проявления критерия

Q

Альтернативы I\ 12 13 kn,i

j = 1 j = 2 j = 3 n =4

Альтернативы

Л

i = 1 1,00 1,00 0,50 0,25

12

i = 2 1,00 1,00 0,50 0,25

13

i = 3 2,00 2,00 1,00 0,50

Сумма 1,00

Таблица 6 — Оценки интенсивности проявления критерия 5

Альтернативы I\ 12 13 kn,i

j = 1 j = 2 j = 3 n = 5

Альтернативы

Л

i = 1 1,00 1,00 1,00 0,33

12

i = 2 1,00 1,00 1,00 0,33

13

i = 3 1,00 1,00 1,00 0,33

Сумма 1,00

113

Таблица 7 — Оценки интенсивности проявления критерия 6

Альтернативы I\ 12 13 K,i

j = 1 j = 2 j = 3 n= 6

Альтернативы

Л

i = 1 1,00 3,00 1,00 0,43

12

i = 2 0,33 1,00 0,33 0,14

13

i = 3 1,00 3,00 1,00 0,43

Сумма 1,00

Таблица 8 — Оценки интенсивности проявления критерия 7

Альтернативы I\ 12 13 kn, i

j = 1 j = 2 j = 3 n = 7

Альтернативы

Л

i = 1 1,00 1,00 0,33 0,20

12

i = 2 1,00 1,00 0,33 0,20

13

i = 3 3,00 3,00 1,00 0,60

Сумма 1,00

Таблица 9 — Оценки интенсивности проявления критерия

Альтернативы I\ 12 13 K,i

j = 1 j = 2 j = 3 n=8

Альтернативы

Л

i = 1 1,00 3,00 1,00 0,43

12

i = 2 0,33 1,00 0,33 0,14

13

i = 3 1,00 3,00 1,00 0,43

Сумма 1,00

Таблица 10 — Оценки интенсивности проявления критерия 9

Альтернативы I\ 12 13 kn,i

j = 1 j = 2 j = 3 n=9

Альтернативы

Л

i = 1 1,00 2,00 0,67 0,33

12

i = 2 0,50 1,00 0,33 0,17

13

i = 3 1,50 3,00 1,00 0,50

Сумма 1,00

114

Таблица 11 — Оценки интенсивности проявления критерия

C

10

Альтернативы I\ 12 13 K,i

j = 1 j = 2 j = 3 n=1

Альтернативы

Л

i = 1 1,00 1,00 1,00 0,33

12

i = 2 1,00 1,00 1,00 0,33

13

i = 3 1,00 1,00 1,00 0,33

Сумма 1,00

Этап 8. Каждое принятое решение предыдущего этапа может рассматриваться как окончательное решение задачи выбора реализации системы биллинга, если соответствующий критерий признается в качестве основного во множестве С, в противном случае осуществляется переход к следующему этапу.

Этап 9. Посредством попарных сравнений критериев множества С определяется матрица B (N ^ N), N= \ С\

Pi

1

bij =^т; bji =—; bi j > 0, i = 1,2,...,N; j = 1,2,...,N

Pi

j,i

b

i, j

i, j

(4)

Pi . rj .

где 1 - значимость i-ого критерия; J - значимостьj-ого критерия.

По мнению экспертов, значимость критериев отражается значениями, указанными в табл. 12.

Таблица 12 — Значения критериев

Pi

i=1,2, ...,10

P P2 P3 P4 P5 Рб P7 P P9 P10

2 2 5 3 3 2 5 3 1 2

Этап 10. На основе множества С формируются линейные комбинации попарных сравнений критериев и оценивается значение коэффициента важности каждого критерия

N

1 bi, j

h =-d=Tr------, i = 1,2,...,N

1 N N

II bi,j

i=1 j=1

(5)

Этап 11. По результатам этапа 6 и этапа 10 определяется интегральная оценка степени проявления каждого критерия из множества С для каждой альтернативной реализации системы биллинга

rni = KJn; n = N;i = 1,2,...,M

*•? , -i

(6)

R

Этап 12. В виде линейной комбинации степени проявления полного набора критериев из множества С определяется 1 коэффициент превосходства и оценивается его значение для каждой альтернативной реализации системы биллинга

N

R = I rn,i; i = M

n=1 . (7)

Результаты выполнения рассматриваемого этапа представляются в табл. 13.

Этап 13. На основании результатов, полученных на этапе 12, принимается решение относительно лидерства той или иной альтернативы по отношению к другим возможным из состава сравниваемых, которой соответствует максимальное значение коэффициента превосходства

J = arg(max Ri), i = 1,2,..., M

i . (8)

J - номер наилучшей реализации системы биллинга по интегральному критерию.

115

Таблица 15 — Оценки значений коэффициента превосходства

Критерии Альтер- нативы Q C2 C3 C4 C5 Q C7 Q C9 C ^10 R

n = 1 n = 2 n = 3 n = 4 n = 5 n = 6 n = 7 n = 8 n = 9 n=10

А 0,02 0,03 0,07 0,03 0,04 0,03 0,04 0,05 0,01 0,02 0,33

i = 1

12 0,01 0,02 0,04 0,03 0,04 0,01 0,04 0,02 0,01 0,02 0,23

i = 2

13 0,04 0,03 0,07 0,06 0,04 0,03 0,11 0,05 0,02 0,02 0,45

i = 3

Сумма 1,00

Посредством выполнения операций (1) - (15) выбирается конкретная система биллинга для обновления технологического сопровождения деятельности телекоммуникационной компании. В данном случае J=3.

В результате выполненных исследований выявлены следующие закономерности:

- по интегральному критерию система FORIS опережает альтернативные варианты систем биллинга;

- по критерию обеспечения масштабируемости, надежности и отложенному биллингу лидируют системы FORIS и АСР Расчёты.

- система LANBilling по сравнению с другими исследуемыми системами не выделяется ни по одному критерию качества.

Литература

1. Птицына Л. К., Птицын А. В. Формализация выбора систем виртуализации для образовательных программ по корпоративным информационным системам // Дистанционное и виртуальное обучение. - 2012. - №8. - С. 4-14.

2. Птицын А.В., Птицына Л.К. Аналитическое моделирование комплексных систем защиты информации. Saarbrucken: LAP LAMBERT Academic Publishing, 2012. 293 с.

Дорофеев Р.С.1, Маслов А.Н.2, Сосинская С.С3.

'Аспирант, 2Студент, 3кандидат технических наук Доцент, Иркутский государственный технический университет

РАЗРАБОТКА РЕДАКТОРА ДЛЯ КОРРЕКТИРОВКИ ОНТОЛОГИИ И ЕГО ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ДЛЯ ОЦЕНКИ

КАЧЕСТВА МЕТАЛЛОРЕЖУЩЕГО СТАНКА

Аннотация

В работе обосновывается необходимость разработки приложения для корректировки онтологии, обсуждается программная реализация такого приложения и приводится вариант разработанной онтологии для оценки качества металлорежущего станка. Ключевые слова: онтология, редактор, металлорежущий станок

Dorofeyev R.S.1, Maslov A.N2, 2, Sosinskaya S.S.3 1 Postgraduate student, 2Student, 3Ph.D. in Informatics, Associate Professor,

Irkutsk State Technical University

EDITOR'S DEVELOPMENT ADJUSTMENTS TO ONTOLOGY AND ITS USE FOR QUALITY ASSESSMENTMETAL

MACHINE

Abstract

The need to develop an application for adjustment of ontology justifies, discusses the software implementation of such an application and a version of the ontology developed to assess the quality of the machine tool.

Keywords: ontology, editor, metal machine

Введение: Онтология — это точная спецификация некоторой области, которая включает в себя словарь терминов этой области и множество логических связей (типа «элемент-класс», «часть-целое»), которые описывают, как эти термины соотносятся между собой.

Нередко онтологии используются в качестве посредника между пользователем и информационной системой, они позволяют формализовать договоренности о терминологии между пользователями некоторого корпоративного хранилища данных.

В центре большинства онтологий находятся классы, образующие иерархию, имеющие экземпляры, которые описывают понятия предметной области. Классы и экземпляры имеют свойства, которые могут быть простыми данными или отношениями между классами.

Программный продукт OntoStudio был разработан фирмой Ontoprise GmbH в 2007 году как профессиональная среда для разработки онтологий в различных предметных областях. Она включает в себя уникальный набор средств моделирования описания онтологий. Отличительной особенностью OntoStudio является возможность включения в онтологию правил для получения новых знаний и выполнения запросов к созданной онтологии. Таким образом, онтология, разработанная с помощью OntoStudio, может рассматриваться как экспертная система.

Языки онтологий, которые поддерживает OntoStudio - это W3C- стандарт OWL, RDFS и Object Logic для разработки правил и запросов.

Пример разработки онтологии. В качестве примера рассматривается построение онтологической системы для оценки качества изделий, в качестве понятий предметной области рассматриваются показатели для оценки качества металлорежущего станка в соответствии с ГОСТ 15467-79 «Управление качеством продукции» [4]. Показатель качества станка - это количественное выражение одного или нескольких свойств машины применительно к определенным условиям ее создания и эксплуатации.

В [5] был рассмотрен предварительный вариант онтологии этой предметной области.

Классами онтологии являются: Геометрическая и кинематическая точность, Динамические качества, Надежность и долговечность, Показатели технологичности, Сохраняемость, Экономичность, Эксплуатационные показатели, Эргономические показатели.

Каждый из них содержит числовые свойства

Например, класс Экономичность имеет свойства Удельная масса металла и Удельный расход электроэнергии.

Класс Станки имеет подкласс Металлорежущие станки, который в качестве свойств имеет отношения, то есть ссылки на ранее упомянутые классы, в том числе и на класс Эксперты.

В качестве экземпляров в онтологию включены два станка одинакового типа 6P13, с названиями 6P13-1 и 6P13-2 [6, 7]. В качестве экспертов приглашены доценты Захаров В.А. и Балла О.М., которые являются экземплярами класса Эксперты.

Дерево онтологии, построенное в системе OntoStudio для рассматриваемой предметной области, показано на рис. 1.

116