Оптимизация корпоративных информационных систем с использованием методов тензорного анализа тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат наук Веловатый, Евгений Александрович

• Веловатый, Евгений Александрович
• кандидат наук
• 2015

Оглавление диссертации кандидат наук Веловатый, Евгений Александрович

Содержание

Введение

1. Обзор современных подходов к построению корпоративных информационных систем предприятия связи. Методики измерений параметров и описания информационных систем

1.1 Вводные замечания

1.2 Классификация существующих корпоративных информационных систем

1.3 Обзор сетевых технологий

1.4 Платформенные решения для серверов СУБД и серверов приложений

1.5 Распределённые системы и базы данных

1.6 Построение ИС предприятий связи исходя из концепции NGOSS

1.7 Современные методы системного анализа информационных систем

1.8 Методики измерения параметров нагрузки в информационных системах

1.9 Методики описания компонентов информационных систем

1.10.. Методы исследования нагрузки в корпоративных информационных системах предприятия

1.11 Средства функционального моделирования систем

1.12 Обоснование целей и актуальных задач диссертационного исследования

1.13 Выводы по главе

2. Методы тензорного анализа и их использование для описания информационных систем

2.1 Вводные замечания

2.2 Понятие тензорного метода анализа систем

2.3 Контурный метод анализа

2.4 Узловой метод анализа

2.5 Выводы по главе

3. Реализация и использование средств автоматизации расчета параметров и имитационного моделирования

3.1 Постановка задачи разработки программы

3.2 Интерфейс программы и порядок работы

3.3 Построение имитационной модели сети массового обслуживания с использованием тензорного метода анализа систем

3.4 Выводы по главе

4. Описание и оптимизация информационных систем предприятия связи с применением тензорного метода

4.1 Вводные замечания

4.2 Методика описания и оптимизации систем на основе тензорного метода анализа

4.3 Описание и оптимизация интеграционной архитектуры системы управления предприятием связи на базе Oracle E-Business Suite

4.4 Описание и оптимизация технической архитектуры системы управления предприятием связи

4.5 Описание и оптимизация бизнес-процессов предприятия

4.6 Описание и оптимизация системы поддержки операционной и бизнес деятельности предприятия связи

4.7 Выводы по главе

Заключение

Список сокращений и условных обозначений

Библиографический список

Приложение 1. Свидетельство о государственной регистрации

программы для ЭВМ

Приложение 2. Акт о внедрении в Макрорегиональном филиале «Сибирь»

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Оптимизация корпоративных информационных систем с использованием методов тензорного анализа»

Введение

В настоящее время во всех компаниях связи внедряется и эксплуатируется широкий набор корпоративных информационных систем. В компании ОАО «Ростелеком» это: ERP-система управления предприятием Oracle E-Business Suite RI2, система электронного документооборота «Documentum», система бюджетирования Oracle Hyperion Planning, система управления взаимоотношениями с клиентами Amdocs CRM. Актуальными являются задачи анализа работы и оптимизации систем, успешное решение которых повышает эффективность использования систем при выполнении бизнес-процессов и, в конечном итоге, влияет на сам бизнес.

Проблема разработки универсального средства описания и анализа, для последующей оптимизации информационных систем, известна давно. Очень сложно найти подход, который позволил бы описать и проанализировать различные по назначению и принципу работы информационные системы, так как с ростом сложности систем возникают две основные трудности:

1. Из-за масштабов трудно производить действия с такими системами (расчет характеристик, проектирование, управление), предвидеть последствия тех или иных изменений, оптимизировать работу систем. Причем количественный рост систем порождает и качественные изменения их характеристик.

2. Исследование и разработка каждой сложной системы требует больших затрат ресурсов, привлечения больших коллективов разработчиков.

Использование достигнутых результатов анализа при новых разработках стало невозможным, поскольку разнообразие природы и типов сложных систем сделало их уникальными. Для каждой из них разрабатываются свои методы исследований и расчетов. С ростом сложности растет роль характеристик информационных процессов, являющихся общими для различных систем, так как они позволяют получать и

использовать аналогии между системами различной природы.

Главной проблемой анализа сложных систем является необходимость разработки единого способа представления и описания физических, технических, экономических и других сложных характеристик.

В представляемом диссертационном исследовании для описания корпоративных информационных систем, исследования их характеристик и оптимизации предлагается использовать тензорный метод анализа систем, который позволяет представить систему в виде удобного для анализа набора величин.

Автором тензорного метода анализа систем является американский ученый и инженер Г.Крон [41, 42]. В своих работах он использовал тензорный анализ и топологию в приложении к теории электрических сетей. В дальнейшем Г.Крон публиковал работы, посвященные применению предложенного им метода к сложным задачам различных областей науки: молекулярная и квантовая физика, механика упругих систем и сплошных сред, электротехника и электродинамика, экономика и т.д.

Дальнейшее развитие тензорный метод Г.Крона получил в работах В.В. Лебедянцева [46, 47], который нашел определенные аналогии теории связи и теории электрических сетей и использовал тензорный метод для построения модели каналов и сетей связи, определяя важнейшие характеристики этих объектов. М.Н. Петров [63] использовал тензорный метод для анализа вероятностно-временных характеристик в сетях связи. Позже Е.В. Веревкиной, O.A. Корякиной, Д.Н. Левиным, Н.Г. Треногиным данные подходы были применены к информационным сетям, бизнес-процессам, распределенным информационным системам [15-18, 64, 82]. Близкие с проведенными исследованиями выполнялись Д.Ю. Пономаревым [31, 40, 67, 68, 100]. В его работах с помощью тензорного метода были исследованы телекоммуникационные и IP-сети. Моделирование производилось с помощью программного пакета GPSS.

Целью диссертационной работы является разработка и обоснование методики анализа и оптимизации корпоративных информационных систем с использованием тензорного метода анализа систем, а также разработка и использование автоматизированного средства анализа.

Для достижения поставленной цели ставятся следующие задачи:

1. Анализ современных подходов к построению информационных систем, методик измерений и расчетов параметров информационных систем.

2. Разработка методики для исследования и расчета параметров информационных систем на основе методов тензорного анализа.

3. Разработка алгоритма и программная реализация методики системного анализа и расчета параметров информационных систем на основе разработанной методики.

4. Разработка системы имитационного моделирования, основанной на тензорном методе анализа, в качестве доказательства достоверности аналитических результатов, полученных с применением тензорного метода анализа систем.

5. Анализ и оптимизация корпоративных информационных систем с применением разработанной методики анализа на основе тензорного метода.

Методы исследования. Для решения поставленных задач и достижения намеченной цели проводились теоретические и экспериментальные исследования, основанные на использовании методов системного анализа, теории массового обслуживания, имитационного моделирования, теории математической статистики, а также прикладного программирования.

Научная новизна:

1. Предложена методика на основе тензорного метода анализа, позволяющая выполнять анализ сложных информационных систем с большим количеством составляющих элементов. Впервые показана возможность применения предложенной методики на основе тензорного

метода для анализа корпоративных информационных систем.

2. Впервые проведен анализ нескольких корпоративных информационных систем с применением предложенной методики.

3. Впервые предложен способ оптимизации рассмотренных корпоративных информационных систем с применением предложенной методики.

Теоретическая значимость. Предложена и обоснована методика описания и оптимизации информационных систем с использованием тензорного метода анализа. Данный аналитический способ позволяет решать задачи анализа и оптимизации систем с большим количеством элементов наименее трудоемким способом.

Практическая значимость. Предложенная методика и созданное на её основе программное обеспечение для описания информационных систем с использованием тензорного метода позволяет выполнять анализ сложных систем с большим количеством элементов. Полученные результаты исследований имеют практическую значимость при построении, изучении характеристик и оптимизации систем.

Полученные в диссертационной работе результаты и разработанное программное обеспечение используются в Макрорегиональном филиале «Сибирь» ОАО «Ростелеком».

Внедрение результатов исследования.

Разработанная методика использована для анализа информационных процессов в системах ОАО «Ростелеком», таких как: ERP-система управления предприятием Oracle E-Business Suite, OSS/BSS систем, а также для анализа ряда существующих бизнес-процессов. Результаты исследований отражены в публикациях.

Достоверность полученных результатов подтверждается проведенным имитационным моделированием. Величина отклонения от среднего значения величины, полученной с применением тензорного метода анализа, находится

в пределах доверительного интервала.

Апробация работы.

Основные результаты работы докладывались и обсуждались на Международных и Всероссийских научно-технических конференциях: Российская научно-техническая конференция «Информатика и проблемы телекоммуникаций», VI-я Международная научная конференция «Актуальные вопросы современной техники и технологии», IX Молодежная международная научно-практическая конференция «Интеллектуальный потенциал XXI века: ступени познания», VII Международная научно-практическая конференция «Перспективы развития информационных технологий».

Публикации.

По теме диссертационной работы опубликовано 12 печатных работ, включая 4 статьи в журналах из списка ВАК, 1 свидетельство Роспатента об официальной регистрации программы для ЭВМ.

Основные положения, выносимые на защиту.

1. Методика анализа и оптимизации информационных систем на основе тензорного метода анализа систем.

2. Архитектура и алгоритмы программной системы, реализующей автоматизацию анализа и связанные процессы: загрузку схем систем из файлов в формате BPWin, визуализацию представления, аналитический расчет параметров системы, проведение имитационного моделирования.

3. Результаты аналитического моделирования и оптимизации корпоративных информационных систем, выполненного с использованием тензорного метода анализа: интеграционной архитектуры системы управления предприятием связи на базе Oracle E-Business Suite, технической архитектуры системы управления предприятием связи, технической архитектуры системы поддержки операционной и бизнес деятельности предприятия связи.

Структура и объем работы.

Диссертационная работа состоит из введения, 4 глав, заключения, списка используемых источников из 101 наименования. Общий объем работы - 135 страниц, в том числе 2 страницы приложений. Работа содержит 29 рисунков и 4 таблицы.

1. Обзор современных подходов к построению корпоративных информационных систем предприятия связи. Методики измерений параметров и описания информационных систем.

1.1 Вводные замечания

В данной главе рассмотрены основы построения и компоненты корпоративных информационных систем предприятия связи, как объекта последующих исследований. Будет показано, что корпоративные системы имеют сложную структуру взаимосвязанных элементов, поэтому для их изучения требуются специализированные подходы.

Основными методами исследования параметров информационных систем являются численные (измерение), аналитические (описание) и имитационное моделирование. Далее рассмотрено использование данных методов для анализа информационных систем, а также дано понятие методов системного анализа информационных систем.

1.2 Классификация существующих корпоративных информационных систем

Корпоративная информационная система (КИС) - это интегрированная система, автоматизирующая бизнес-процессы всех уровней компании, в том числе и бизнес-процессов принятия управленческих решений. При этом степень автоматизации бизнес-процессов определяется исходя из обеспечения максимальной прибыли компании.

Для корпоративных систем существенными являются требования к надежности функционирования и сохранности данных [13]. В состав КИС, как правило, входят средства для документационного обеспечения управления, информационной поддержки предметных областей,

коммуникационное программное обеспечение, средства организации коллективной работы сотрудников и другие вспомогательные (технологические) продукты. Обязательным требованием к КИС является интеграция большого числа программных продуктов.

КИС делятся на следующие классы:

ERP (Enterprise Resource Planning System). Предназначены для построения единого информационного пространства предприятия (объединение всех отделов и функций), эффективного управления всеми ресурсами компании, связанными с продажами, производством, учетом заказов [65]. Строится ERP-система по модульному принципу (рисунок 1.1 -состав модулей ERP-системы на примере системы Oracle E-Business Suite).

ERP-система Oracle e-Business Suite

Функционал Объединенной Мастер Системы:

Финансы:

• Главная книга

• Дебиторы

• Кредиторы

• Основные средства

• Казначейство •ДДС

• Раздельный учет затрат

Персонал:

• Зарплата

• Табельный учет

• Компенсации

• Кадровый учет

• Модели компетенций

Логистика:

• Проекты

• Запасы

• Закупки

Рис. 1.1. Состав модулей ERP-системы - Объединенная мастер-система (на основе Oracle E-Business Suite)

CRM (Customer Relationship Management System). Системы no управлению взаимоотношениями с клиентами [21]. CRM-система помогает автоматизировать работу предприятия с клиентами, создать клиентскую базу и использовать ее в целях эффективности. Успех компании зависит от способности глубже понять потребности клиентов и тенденции рынка, а также реализовать возможности, возникающие на различных этапах взаимодействия с клиентами. Такие функции как автоматизация бизнес-процессов по взаимоотношению с клиентом, контроль всех сделок (важно

отследить наиболее важные и сложные сделки), постоянный сбор информации о клиентах и анализ всех этапов реализации сделок являются главными функциями систем этого класса (рисунок 1.2 - состав модулей Amdocs CRM).

CTl/IVR

Амдокс CRM

Обработка обращений

Обработка ; »зданий

Адмннилрэция

Интеграционный шлк» I !у1«н«джер правил j

Модуль обработки фоноеы* действий <ВАГ'/

база Данных CRM

< »

— -Z

: о Ь

Citti«

Старт

Техноград

Рис. 1.2. Состав модулей и схема внешней интеграции CRM-системы на основе Amdocs CRM

WMS (Warehouse Management System). Система управления, обеспечивающая комплексную автоматизацию управления складскими процессами. Необходимый и эффективный инструмент современного склада.

ЕАМ (Enterprise Asset Management). Система управления основными фондами предприятия. Представляет собой необходимый инструмент в работе фондоемких отраслей. Исторически ЕАМ-системы возникли из CMMS-систем (систем управления ремонтами). Сейчас модули ЕАМ входят также в состав крупных пакетов ERP-систем (таких как mySAP Business Suite, IFS Applications, Oracle E-Business Suite и др.).

HRM (Human Resource Management). Система управления персоналом является одной из важнейших составляющих частей современного менеджмента. Основная цель таких систем - привлечение и удержание

ценных для предприятия специалистов. Н11М-системы решают две главные задачи: упорядочение всех учетных и расчетных процессов, связанных с персоналом, и снижение процента ухода сотрудников.

Функции НЯМ-систем: поиск персонала, подбор и отбор персонала, оценка персонала, обучение и развитие персонала, управление корпоративной культурой, мотивация персонала, организация труда.

СЭД (Система электронного документооборота). Является очень важной системой на современных предприятиях, так как позволяет уйти от использования бумажных документов (рисунок 1.3 - состав модулей СЭД СотрапуМесИа).

Информационные системы содержат определенный набор ресурсов, одновременно предоставляемых большому числу пользователей. Основными ресурсами являются:

• Техническая архитектура или аппаратное обеспечение (процессоры, память разных видов, каналы, различное сетевое оборудование, терминалы и т.д.);

• Программное обеспечение (прикладное и системное);

• Данные.

Существуют специальные системы для анализа предметной области, для анализа производительности аппаратных компонент, для проектирования сетей передачи данных. Такие системы решают частные задачи проектирования или эксплуатации и не пригодны для анализа информационных систем в целом. В то же время недостаточно обоснованный выбор архитектуры и конфигурации информационных систем может в процессе эксплуатации вызвать перегрузки отдельных компонентов, привести к неэффективному использованию ресурсов, неопределённому увеличению стоимости или даже к потере работоспособности информационных систем.

Корпоративный документооборот

Филиал

БД

«ДОГОВОРЫ»

Обобщенный ним аамечаний ГД

Доверен иоаь

БД

«Исходящие Документы»

Письмо

1

Заи^хх. (Сипроводитипьние письмо) на выдачу

дшереннослн

I

Проект ДШОйОра

Обобщенный лигл замечании фил

Сопроводительное |

письмо I

Проект договора 1

Обобшечмы.1 лист 1

замечаний ГД I

Доьоренписть I

Пии>мо

]

БД «Входящие Документы»

БД «Входящие Документы»

Генеральная дирекция

БД

«ДОГОВОРЫ»

Проект догаюрл

Обобщенный лис г замечаний фил

Обобщенный лист замечаний ГД

Доверенность

БД

«Исходящие Документы»

Првыз, распоряжение

1 \

БД «ОРД»

Рис. 1.3. Состав модулей и схема взаимодействия баз «Филиал-Генеральная дирекция» СЭД на основе системы СотрапуМесИа

1.3 Обзор сетевых технологий

Сеть передачи данных - один из главных компонентов информационной системы. Через вычислительные сети взаимодействуют различные компоненты информационных систем: рабочие станции, сервера баз данных, сервера приложений и др. Оценка и принятие решений при

проектировании сети передачи данных для конкретных информационных систем, оценка возможности использования существующих сетей для вводимых в эксплуатацию информационных систем являются сложными задачами, не имеющими однозначных решений.

Сети передачи данных можно классифицировать по следующим признакам [43]:

Территориальная распределенность: локальные (LAN - ЛВС) сети, покрывающие территорию не более 10 км; региональные (MAN) -расположенные на территории города или области; глобальные (WAN -ГВС).

Скорость передачи данных: низкоскоростные, среднескоростные и высокоскоростные.

Тип среды передачи. Сети передачи данных могут использовать как различные физические среды: симметричный кабель, коаксиальный кабель, волоконно-оптические линии передач, радиоканалы, так и использовать частотные каналы или цифровые потоки первичной сети. Использование тех или иных сред передачи существенно влияет на максимально возможные скорости передачи данных и на надёжность сети.

Топология физических связей. Набольшее распространение в сетях передачи данных имеют: полносвязная, шинная, кольцевая топология и топология "звезда". Допускается комбинирование указанных топологий (смешенная топология). Топология сети передачи данных также оказывает существенное влияние на информационные системы, эксплуатируемые на данной сети. В ряде случаев оказывается невозможным учёт топологии сети, например, в случае использования каналов сети Internet, топология которой не стандартизована и претерпевает постоянные изменения. Используемые протоколы. Как правило, используемые в сетях передачи данных протоколы соотносятся с моделью взаимодействия открытых систем МВОС (OSI Open System Intergetion), спецификация Х.200 МСЭ. Как

известно, в модели выделяется 7 уровней: физический, канальный, сетевой, транспортный, сеансовый, представления и приложений.

В последнее время широкое распространение получили облачные технологии [22, 23]. Данное направление завоевывает все большую популярность благодаря экономической выгоде использования и удобству эксплуатации.

1.4 Платформенные решения для серверов СУБД и серверов

приложений

Сервера баз данных и сервера приложений являются ядром любой современной информационной системы [3, 20]. К основной задаче серверов СУБД относится обеспечение надежного хранения данных информационной системы, а задачей серверов приложений - обеспечение работы приложений и доступа пользователей к интерфейсам программ и данным. Надёжное хранение включает в себя поддержку процедур аутентификации пользователей, средства резервного копирования, технологии журналирования транзакций (средство восстановления данных до состояния, предшествующего критическому сбою), технологии организации кластеров и параллельных серверов СУБД. Обеспечение доступа пользователей к данным означает, прежде всего, поддержку языка запросов SQL. Кроме того, сервера СУБД поддерживают серверные процедурные компоненты (хранимые процедуры и триггеры базы данных), обеспечивают параллельную обработку запросов пользователей, поддерживают индексацию данных для оптимизации скорости выборки данных. Как известно, язык SQL состоит из двух частей. Первая часть - это язык определения данных DDL (Data Definition Language). Язык DDL содержит запросы, вносящие изменение в словарь данных, то есть в структуру данных (например, структура таблиц или учетные данные

пользователей). Запросы этого вида необходимы, но при проектировании ИС их можно не рассматривать, так как при работе системы в промышленной эксплуатации интенсивность запросов DDL незначительна. Вторая часть языка SQL - язык обработки данных DML (Data Manipulation Language). Язык DML содержит операторы, обеспечивающие обработку хранящейся в базе данных информации. Чаще всего используются следующие операторы: Select (запрос на выборку данных из одной или нескольких таблиц), Insert (запрос на добавление данных в таблицу), Update (запрос на изменение данных), Delete (запрос на удаление записей из таблиц).

Запросы передаются по каналам корпоративной сети передачи данных от клиентских рабочих мест к серверам СУБД и приложений, при этом говорят об интенсивности обслуживания этих запросов обслуживающими приборами (компонентами сети) или о стоимости использования вычислительной сети. Далее запросы обрабатываются сервером СУБД, который осуществляет выборку или модификацию данных. При этом существует понятие среднего времени обслуживания запросов и интенсивности обслуживания. В случае выполнения команд выборки данных на клиентские рабочие места передаётся запрошенная информация; в случае выполнения команд модификации данных передаётся число модифицированных строк. При этом также используется ресурс вычислительной сети, но уже в другом направлении. Интенсивность обслуживания запросов корпоративной сетью определяется использованием тех или иных сетевых технологий и протоколов, ограничениями оборудования и ограничениями среды передачи. В свою очередь, интенсивность обслуживания запросов пользователей сервером СУБД определяется следующими факторами:

• Производительность аппаратной компоненты серверов.

Поскольку сервер СУБД является программным продуктом, работающим

на базе ЭВМ, то производительность вычислительного комплекса ЭВМ оказывает решающее влияние. Определяющими фактами при оценке производительности аппаратной компоненты системы являются: количество процессоров и их рабочая частота, архитектура и рабочая частота системной шины или коммутатора, производительность (скорость чтения/записи) дисковых накопителей и дисковых массивов. • Производительность операционной системы (ОС). Как правило, сервера СУБД работают на ЭВМ, управляемых какой-либо из универсальных операционных систем. При этом производительность и программная архитектура самой операционной системы оказывают влияние на интенсивность обработки запросов пользователей. В настоящее время наибольшее распространение имеют операционные системы семейства UNIX различных производителей (Solaris, AIX, SCO UnixWare, HP-UP, Linux, семейство BSD и др.) и ОС фирмы Microsoft. Хотя ОС оказывает влияние на производительность информационной системы в целом, авторы большинства известных аналитических и имитационных моделей ИС пренебрегают данным влиянием.

1.5 Распределённые системы и базы данных.

Распределённой базой данных называется группа баз данных, расположенных на нескольких вычислительных машинах, которая для приложений пользователя (прикладного программного обеспечения) представляется одной базой данных. Каждая база данных управляется своим (локальным) сервером СУБД, в то же время они взаимодействуют для обеспечения целостности глобальной распределённой базы данных [78].

В "классической" распределённой базе данных все объекты (данные) представлены в одном экземпляре (отсутствуют копии). При этом приложения (т.е. программы и исполняемые процедуры) распределённой

базы данных используют распределённые транзакции для доступа, как к локальным, так и к удалёнными данным, и модифицируют глобальную базу данных в реальном масштабе времени. Кроме того, что на различных узлах системы могут располагаться различные логически связанные таблицы, каждая из таблиц может быть разбита на части. В этом случае говорят, что база данных фрагментирована. Различают горизонтальную и вертикальную фрагментации. При горизонтальной фрагментации на различных узлах оказываются различные строки таблицы. При вертикальной фрагментации на различных узлах могут оказаться различные атрибуты одной и той же таблицы. Фрагментация таблиц используется, поскольку её применение позволяет разместить данные как можно ближе к их потенциальным пользователям.

Чтобы повысить эффективность работы информационной системы и добиться лучших показателей среднего времени реакции системы, можно использовать тиражирование (репликацию).

Тиражирование или репликация - это процесс копирования изменений в объектах (таблицах, представлениях и др.) распределённой базы данных. Тиражирование может существенно повысить эффективность обработки данных, так как существует возможность альтернативного доступа к данным. Например, приложение может обращаться к локальной базе данных, а не к удалённому серверу, тем самым уменьшая загруженность сети и ускоряя обработку данных. С другой стороны, приложение может обрабатывать данные даже в случае недоступности локальной базы данных, если доступны другие базы данных с копиями (репликами) требуемой информации.

Классификация систем распределённых СУБД может проводиться по трём направлениям:

Автономность показывает, насколько сервера СУБД, входящие в распределённую систему, связаны друг с другом и способны обрабатывать транзакции без связи с другими СУБД.

Распределённостъ показывает, какое количество копий данных одновременно существует в системе.

Гетерогенность показывает, насколько однотипны используемые технологии СУБД, принципы нормализации данных, языки запросов, протоколы управления транзакциями, сетевые протоколы.

Одной из важнейших проблем при проектировании распределённых информационных систем является проблема оптимального распределения данных [64, 81, 88]. Критериями оптимального поиска могут быть обеспечение минимального времени реакции системы и обеспечение максимальной надёжности. При этом задача размещения может быть дополнена задачей оптимальной фрагментации.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Веловатый, Евгений Александрович, 2015 год

Библиографический список

1.Альянах И.Н., Моделирование вычислительных систем. - JL: Машиностроение, 1988. - 224 с.

2. Антонов A.B. Системный анализ. - М.: Высшая школа, 2008. - 454с.

3. Базы данных: Учебник для высших учебных заведений / Под ред. А.Д. Хомоненко. - СПб.: Корона принт, 2004. - 736 с.

4. Васильев Ф.П. Методы оптимизации. М.: Факториал Пресс, 2002. -

824 с.

5. Беловатый Е.А. , Треногин Н.Г. Построение имитационной модели сети массового обслуживания с использованием тензорной методологии анализа систем» // Материалы VII Международной научно-практической конференции «Перспективы развития информационных технологий». -Новосибирск. - 2012. - С. 24-31

6. Беловатый Е.А. Описание информационных систем предприятия с использованием тензорной методологии анализа // Материалы IX Международной научно-практической конференции «Интеллектуальный потенциал XXI века: ступени познания. - Новосибирск. - 2012. - С. 19-23

7. Беловатый Е.А., Треногин Н.Г. Автоматизированная система расчета параметров систем массового обслуживания с использованием тензорной методологии анализа систем // Материалы Российской научно-технической конференции «Информатика и проблемы телекоммуникаций». Новосибирск. - 2012. - С. 97-99

8. Беловатый Е.А., Треногин Н.Г. Оптимизация корпоративной информационной системы с использованием методов тензорного анализа // Материалы Российской научно-технической конференции «Информатика и проблемы телекоммуникаций». - Новосибирск. - 2014. - С. 128-131

9. Беловатый Е.А., Треногин Н.Г. Расчет показателей производительности информационной системы с использованием тензорного

метода анализа // Материалы Российской научно-технической конференции «Информатика и проблемы телекоммуникаций». - Новосибирск. - 2013.

10. Беловатый Е.А., Треногин Н.Г. Решение задачи оптимизации производительности систем с использованием тензорной методологии анализа // Материалы VI Международной научной конференции «Актуальные вопросы современной техники и технологии». - Липецк. - 2012. -С. 11-17

11. Беловатый Е.А., Треногин Н.Г., Петров М.Н. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ №2012614596 Программа анализа сетевой структуры с использованием тензорной методологии - М.: Роспатент. - 2012.

12. Беловатый Е.А., Треногин Н.Г., Соколов Д.Е. Методологии исследования нагрузки в информационных системах управления предприятиями // Материалы Российской научно-технической конференции «Информатика и проблемы телекоммуникаций». - Том 1. - Новосибирск. -2007.-С. 111-114

13. Вендров А.М. Проектирование программного обеспечения экономических информационных систем. - М.: Финансы и статистика, 2006. -352 с.

14. Вентцель Е.С. Исследование операций. Задачи, принципы, методология. - М.: Наука, 1988. - 208 с.

15. Верёвкина Е.В., Гуревич Д.М., Петров М.Н. Тензорная методология исследования бизнес-процессов. - Красноярск: НИИ СУВПТ, 2005. - 162 с.

16. Верёвкина Е.В., Зеленская М.К., Петров М.Н. Тензорная методология исследования сложных систем. - Красноярск: НИИ СУВПТ, 2004. - 143 с.

17. Верёвкина Е.В., Корякина О.А., Петров М.Н. Тензорная методология исследования нагрузки в информационных сетях. - Красноярск: НИИ СУВПТ, 2004. - 105 с.

18. Верёвкина Е.В., Левин Д.Н., Петров М.Н. Тензорная методология исследования надёжности бизнес-процессов. - Красноярск: НИИ СУВПТ, 2006. - 135 с.

19. Винер Н. Кибернетика и общество. - М.: Тайдекс Ко, 2002. - 184 с.

20. Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Г. Базы знаний интеллектуальных систем. - СПб.: Питер, 2000. - 384 с.

21. Гринберг П. CRM со скоростью света. — СПб.: Символ Плюс, 2007. - 528 с.

22. Губарев В.В. Введение в облачные вычисления и технологии : учеб. пособие. - Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2013. - 47 с.

23. Губарев В.В. Облачные вычисления как закономерный этап развития информатики. // Инновационные информационные технологии : материалы междунар. науч.-практ. конф., Прага, 22-26 апр. 2013. - М: МИЭМ. - 2013. - Т.2. - С. 187-195.

24. Денисов A.A. Современные проблемы системного анализа: Информационные основы: Учебное пособие. - СПб.: Изд-во СПбГТУ, 2005. -295 с.

25. Джангозин А.Д., Юбузова Х.И. Сравнительный анализ САПР телекоммуникационных систем // Материалы конференции Актуальные проблемы повышения качества высшего профессионального образования. -Алматы. - 2003. - С. 89-92

26. Дрогобыцкий И.Н. Системный анализ в экономике: учеб. пособие.-М.: Финансы и статистика: ИНФРА-М, 2009. - 508 с.

27. Душин В.К. Теоретические основы информационных процессов и систем: учебник. - М.: Издат.-торг. Корпорация «Дашков и К», 2009. - 348 с.

28. Дьяконов В., Круглов В. MATLAB анализ, идентификация и моделирование систем. - СПб.: Питер, 2001. - 441 с.

29. Емельянов C.B., Коровин С.К. Новые типы обратной связи. Управление при неопределенности. М.: Наука, 1997. - 352 с.

30. Заборовский B.C., Рязанов М.Г. Управление в компьютерных сетях: концепция сетевых процессоров. // "Демиург". - 1998. - №1. - С. 47-81.

31. Золотухин В.В., Пономарев Д.Ю. Исследование возможностей тензорного метода анализа сетей связи с использованием имитационного моделирования // Современные проблемы радиоэлектроники: Сборник научных трудов/ Под ред. А.В.Сарафанова. - Красноярск: ИПЦ КГТУ. - 2003. . с. 436-440.

32. Касперски К. Техника оптимизации программ. Эффективное использование памяти. - СПб.: БХВ-Петербург, 2003. - 464 с.

33. Качала В.В. Основы теории систем и системного анализа. Учебное пособие для вузов. - М.: Горячая линия - Телеком, 2007. - 216 с.

34. Кельтон В., Jloy А. Имитационное моделирование. Классика CS. -СПб.: Питер, 2004.- 847 с.

35. Клейнрок Л. Вычислительные системы с очередями. -М.: Мир, 1979. - 600 с.

36. Клейнрок Л. Теория массового обслуживания. -М.: Машиностроение, 1979. - 432 с.

37. Кнут Д. Искусство программирования. - М.: Вильяме, 2006. - Том 1: Основные алгоритмы. - 720 с.

38. Кнут Д. Искусство программирования. - М.: Вильяме, 2007. - Том 2: Получисленные алгоритмы. - 832 с.

39. Кнут Д. Искусство программирования. - М.: Вильяме, 2007. - Том 3: Сортировка и поиск. - 824 с.

40. Красницкий И.Г., Пономарев Д.Ю. Программно-вычислительный комплекс для анализа вероятностно-временных характеристик сетей интегрального обслуживания. - М.: ВНТИЦ. - 2006.

41. Крон Г. Исследование сложных систем по частям - диакоптика: Пер. с англ. /Под ред. Баранова. - М.: Наука, 1972. - 544 с.

42. Крон Г. Тензорный анализ сетей: Пер. с англ. /Под ред. Л.Т.Кузина, Г.П. Кузнецова. -М: Сов. Радио, 1978. - 720 с.

43. Крук Б.И., Попантонопуло В.Н., Шувалов В.П. Телекоммуникационные системы и сети, (кн.1): Учеб. пособие. -М.: Горячая линия-Телеком, 2003. - 647 с.

44. Кудрявцев Е. М. GPSS World. Основы имитационного моделирования различных систем. - М.: ДМК Пресс, 2004. - 320 с.

45. Ларичев О.И., Мошкович Е.М. Качественные методы принятия решений. М.: Наука, 1996. - 208 с.

46. Лебедянцев В.В. Основы тензорной теории систем связи // Российская научно-техническая конференция, посвященная Дню радио: Сборник докладов. - Новосибирск. - 1993. - С. 114.

47. Лебедянцев В.В. Применение тензорной методологии в теории систем связи //Труды международной научно-технической конференции "Проблемы функционирования информационных сетей (ПФИС 91)": Часть 2. - Новосибирск. - 1991. - С. 195-200.

48. Месарович М., Мако Д., Такахара И. Теория иерархических многоуровневых систем. - М:Мир, 1973. - 344 с.

49. Методы классической и современной теории автоматического управления: Учебник. В 5-и тт. Т. 1: Математические модели, динамические характеристики и анализ систем автоматического управления /Под ред. Пупкова К.А., Егупова Н.Д. - М.: Издательство МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2004. - 656 с.

50. Методы классической и современной теории автоматического управления: Учебник. В 5-и тт. Т. 2: Статическая динамика и идентификация систем автоматического управления /Под ред. Пупкова К.А., Егупова Н.Д. -М.: Издательство МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2004. - 640 с.

51. Методы классической и современной теории автоматического управления: Учебник. В 5-и тт. Т. 3: Синтез регуляторов систем

автоматического управления /Под ред. Пупкова К.А., Егупова Н.Д. - М.: Издательство МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2004. - 616 с.

52. Методы классической и современной теории автоматического управления: Учебник. В 5-и тт. Т. 4: Теория оптимизации систем автоматического управления /Под ред. Пупкова К.А., Егупова Н.Д. - М.: Издательство МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2004. - 744 с.

53. Методы классической и современной теории автоматического управления: Учебник. В 5-и тт. Т. 5: Методы современной теории автоматического управления /Под ред. Пупкова К.А., Егупова Н.Д. - М.: Издательство МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2004. - 748 с.

54. Нагаев Е.Е. еТОМ: Структурная модель бизнес-процессов для операторов связи // Мобильные системы. - 2005. - №5. - С. 130-139.

55. Нейман В.И. Самоподобные процессы и их применение в теории телетрафика.// Труды Международной академии связи. - 1999. - № 1(9). - С. 11-15.

56. Немнюгин С.A. Turbo Pascal. Практикум. -СПб.:Питер, 2007. - 268с.

57. Новосельцев В.И., Тарасов Б.В. и др. Теоретические основы системного анализа. - М.: Майор, 2006. - 592 с.

58. Олифер В.Г., Олифер H.A. Новые технологии и оборудование IP-сетей. - СПб.: БХВ - Санкт-Петербург, 2000. - 512 с.

59. Пантелеев A.B. Вариационное исчисление в примерах и задачах. -М.: Высшая школа, 2006. - 272 с.

60. Пантелеев A.B., Бортаковский A.C. Теория управления в примерах и задачах. - М.: Высшая школа, 2003. - 583 с.

61. Пантелеев A.B., Летова Т.А. Методы оптимизации в примерах и задачах. - М.: Высшая школа, 2008. - 544 с.

62. Петров А.Е. Тензорная методология в теории систем. - М: Радио и связь, 1985. - 152 с.

63. Петров М.Н. Вероятностно-временные характеристики в сетях и системах передачи интегральной информации // Научное издание КГТУ. -Красноярск, 1997. - 220 с.

64. Петров М.Н., Треногин Н.Г. Распределенные информационные системы управления в телекоммуникационной отрасли: Научное издание. -Красноярск, 2006. - 345 с.

65. Питеркин C.B., Оладов H.A., Исаев Д.В. Точно вовремя для России: Практика применения ERP-систем. - М.: Альпина, 2002. - 368 с.

66. Половко A.M., Бутусов П.Н. MATLAB для студента. - СПб.: БХВ-Петербург, 2005. - 320 с.

67. Пономарев Д.Ю. Оценка среднего времени задержки в сетях IP с помощью тензорной методологии // Труды Всероссийской научной конференции с международным участием «Технологии информатизации профессиональной деятельности (в науке, образовании и промышленности)» ТИПД-2008. Ижевск: УдГУ. - 2008. - С. 382-389.

68. Пономарев Д.Ю. Тензорный метод для телекоммуникационных сетей // Труды КГТУ. - 2006. - №2-3. - С. 49-56.

69. Прангишвили И.В. Энтропийные и другие системные закономерности: Вопросы управления сложными системами. - М.: Наука, 2003. - 428 с.

70. Пустыльник Е.И. Статистические методы анализа и обработки наблюдений. -М.: Наука, 1968. - 288 с.

71.Райли Д., Кринер M. NGOSS. Построение эффективных систем поддержки и эксплуатации сетей для операторов связи. - М.: Альпина Паблишер, 2007. - 200 с.

72. Реклейтис Г., Рейвиндран А., Регсдел К. Оптимизация в технике. Т. 1. М.: Мир, 1986.-347 с.

73. Рушимский JI.3. Математическая обработка результатов эксперимента. Справочное руководство. - М.: Наука, 1971. - 192 с.

74. Рыков A.C. Методы системного анализа: Многокритериальная и нечеткая оптимизация, моделирование и экспертные оценки. - М.: Экономика, 1999. - 191 с.

75. Рыков A.C. Модели и методы системного анализа: Принятие решений и оптимизация. Гриф УМО МО РФ. - М.: МИСиС, 2005. - 352 с.

76. Рыков A.C. Системный анализ: модели и методы принятия решений и поисковой оптимизации. - М.: МИСиС, 2009. - 608 с.

77. Саати Т., Керыс К. Аналитическое планирование. Организация систем. М.: Радио и связь, 1991. - 224 с.

78. Сервер Огас1е8. Версия 8.0.4. Распределённые базы данных. Oracle Press, 1998. - 208 с.

79. Соколов Д.Е. Моделирование нагрузки в клиент-серверных системах на основе фрактальных процессов. // Материалы межвузовской научно-технической конференции «Управляющие и вычислительные системы. Новые технологии». - Вологда. - 2001. С. 59-60.

80. Теория автоматического управления. Ч. 1 / Под ред. A.A. Воронова. М: Высшая школа, 1986. - 367с.

81. Терехов В.И. Разработка методов оптимизации распределения ресурсов в сетевых информационных системах предприятий электросвязи : дис. ... канд. тех. наук: 22.11.02 / Терехов Вадим Исаакович. - Новосибирск, 2002. - 155 с.

82. Треногин Н.Г. Внедрение инновационных решений в деятельности ИТ подразделений телекоммуникационных компаний. Научное издание. -Красноярск, 2006. - 200 с.

83. Треногин Н.Г., Беловатый Е.А., Петров М.Н. Использование тензорной методологии анализа систем для описания бизнес-процессов предприятий. Средства автоматизации. // Вестник Сибирского государственного аэрокосмического университета им. академика М.Ф. Решетнёва. - 2008. - Вып. 3/20. - С. 157-160

84. Треногин Н.Г., Беловатый Е.А., Петров М.Н. Описание и оптимизация технической архитектуры системы управления предприятием связи с использованием тензорной методологии анализа систем // Вестник Сибирского государственного аэрокосмического университета им. академика М.Ф. Решетнёва. - 2011. - Вып. 5/38. - С. 95-100

85. Треногин Н.Г., Беловатый Е.А., Петров М.Н. Описание интеграционной архитектуры системы управления предприятием электросвязи на базе Oracle E-Business Suite с использованием тензорной методологии анализа систем. // Электросвязь. - 2008. - №7. - С. 12-15

86. Треногин Н.Г., Беловатый Е.А., Петров М.Н. Система поддержки операционной и бизнес-деятельности предприятия связи с использованием тензорной методологии анализа систем. // Электросвязь. -2013. -№1. - С.17-20

87. Треногин Н.Г., Соколов Д.Е. Фрактальные свойства сетевого трафика в клиент-серверной информационной системе // Вестник НИИ СУВПТ. Сборник научных трудов, -вып.14 - Красноярск. - 2003, -С. 163-172.

88. Треногин Н.Г., Терехов В.И. Методика размещения данных при проектировании биллинговых систем. // Электросвязь. - 2002. -№3. -С. 32-34

89. Фаронов В.В. Delphi. Программирование на языке высокого уровня. -СПб.: Питер, 2011.-640 с.

90. Эшби Р. Введение в кибернетику. - М.: КомКнига, 2005. - 432 с.

91.Янбых Г.Ф., Столяров Б.А. Оптимизация информационно-вычислительных сетей. -М.: Радио и связь, 1987. - 232 с.

92. Bentley J. Writing Efficient Programs. Prentice Hall, 2000. - 183 p.

93. Browne J. System Simulator Melds. DSP And RF Analysis// Microwaves& RF. - 2002. - P. 116-121.

94. Case J., Fedor M., Schoffstall M., Davin J. RFC 1157. Simple Network Management Protocol (SNMP), 1990. -100 p.

95. Сох S. Leveraging the ЕТОМ То Facilítate Your Business. // Sr. Director ÑAS Applications Business Unit, Oracle Corporation, 2003. - 66 p.

96. Darnell K. Visual simulation with student VisSim. - Boston: PWS Pub, 1996. -200 p.

97. Matthews W., Cottrell L. The PingER Project: Active Internet Performance Monitoring // IEEE Communication Magazine. - 2000. - P. 130-136.

98. Measurement and Analysis of IP Network Usage and Behavior // IEEE Communication Magazine. - 2000. - P. 44-151.

99. Paxson V., Floyd S. Wide-area traffic: The failure of poisson modeling // IEEE/ACM Transactions on Networking. - 1995. -№ 3. -P. 226-244.

100. Ponomarev, D. U. Tenzors analysis for investigation next generation network // Proceedings of IEEE International Siberian Conference on Control and Communications (SIBCON-2005) - Tomsk: The Tomsk IEEE Chapter & Student Branch. - 2005. - P. 53-57.

101. Schweber B. Communication - simulation software smoothes system design //EDN. - 1998. - P. 87-108.