Модель и алгоритмы распределенной обработки больших массивов данных в управлении процессами материально-технического обеспечения производства на примере ОАО "Сургутнефтегаз"

• Автор: Главин, Александр Николаевич
• Шифр специальности: 05.13.01
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2012
• Место защиты: Сургут
• Количество страниц: 143 с. : ил.

1. АНАЛИЗ АРХИТЕКТУРНЫХ РЕШЕНИЙ СИСТЕМ ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ И МЕТОД ЭКСПЕРТНЫХ ОЦЕНОК.
1.1. Информационноорганизационная структура процесса материальнотехнического обеспечения производства.

1.2. Технологии параллельных и распределенных вычислений.

1.3. Классификации и архитектуры параллельных вычислительных систем

1.4. Классификация и архитектуры распределенных вычислительных систем

1.4.1. Общие положения.

1.4.2. Системный анализ современных архитектурных решений

1.5. Технологии и классификация вИГОсистем

1.6. Системы распределенных баз данных

1.7. Инфраструктуры платформ и услуг.

1.8. Технология тМетогу.

1.9. Архитектура информационноаналитического решения в БАР
1 Метод экспертных оценок для выбора агрегированных показателей.
1 Выводы по первой главе.
2. РЕШЕНИЕ ЗАДАЧ РАСПРЕДЕЛЕННОЙ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ.
2.1. Предел аппаратных ресурсов при обработке больших массивов данных
2.2. Экспертный анализ выбора агрегированных показателей.
2.3. Этапы распределения последовательных задач
2.3.1. Теоретический расчет коэффициента ускорения для информационной модели предприятия
2.4. Коэффициент связности информационной схемы взаимодействия.
2.5. Распределенная модель обработки больших массивов данных
2.6. Выводы по второй главе.
3. РАСПРЕДЕЛЕННАЯ ОБРАБОТКА ДАННЫХ И РАСЧЕТ АГРЕГИРОВАННЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ
3.1. Подтверждение гипотезы выбора агрегированных показателей.
3.2. Процесс распределения данных для обработки.
3.3. Алгоритмы расчета агрегированных показателей.
3.4. Рекомендации по принятию решений с помощью агрегированных показателей.
3.5. Выводы но третьей главе.
4. ИНФОРМАЦИОННАЯ СИСТЕМА ПО РАСЧЕТУ АГРЕГИРОВАННЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ
4.1. Этапы разработки информационной системы.
4.2. Модель по распределенной обработке данных в системе бизнесаналитики
4.3. Механизм системного планирования процессов обработки данных
4.4. Автоматическая рассылка отчетных форм средствами БАРсервисаЮ
4.5. Анализ загрузки системных процессов.
4.6. Выводы по четвертой главе.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ
ПРИЛОЖЕНИЕ 1.
ПРИЛОЖЕНИЕ 2.
ПРИЛОЖЕНИЕ 3.
ПРИЛОЖЕНИЕ 4.
ПРИЛОЖЕНИЕ 5.
ПРИЛОЖЕНИЕ 6.
ПРИЛОЖЕНИЕ 7.
ПРИЛОЖЕНИЕ 8.
СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ
I ii i I интерфейс программирования
приложений
I i Ii бизнесинтеллект
хранилище данных
i i система планирования
ресурсов предприятия
i i i высокопроизводительная
аналитическая технология
человеческие ресурсы
I i Ii , i многопоточные
инструкции, многопоточные данные
I i Ii , i многопоточные
инструкции, одноиоточные данные
брокер запросов объекта
i i область промежуточного хранения
i удаленный вызов функции
I i Ii , i однопоточные
инструкции, многопоточные данные
, системы приложения и
продукты i акционерное общество нем.
совокупность программных продуктов фирмы 3, I,
система и т.п.
АРМ автоматизированное рабочее место
БМ большой массив
ВК вычислительный комплекс
ВС вычислительная система
ВУ вычислительный узел
ИС информационная система
ЛВС локальновычислительная сеть
мто материальнотехническое обеспечение
мтоп материальнотехническое обеспечение производства
МТР материальнотехнические ресурсы
мол материально ответственное лицо
ОС операционная система
по программное обеспечение
ПЭВМ персональная электронновычислительная машина
СУРБД система управления распределенными базами данных
СУБД система управления базами данных
ЦП центральный процессор
ЭВМ электронновычислительная машина.
ВВЕДЕНИЕ


Для анализа информации в области материальнотехнического обеспечения производства на предприятии используются отчетные формы с подробными по партии данными. Данные отчетные формы являются неинформативными и избыточными для управленческого уровня. Информация, предоставляемая на управленческий уровень для анализа текущего состояния процессов материальнотехнического обеспечения производства, должна актуально и полно отражать состояние контролируемых подобластей. Ежедневная подготовка информации для управленческого уровня в ручном режиме является малоэффективной ввиду наличия в данном процессе малопроизводительного и малонадежного человеческого фактора. Таким образом, существует потребность в поиске такой технологии управления вычислительным процессом по обработке больших массивов данных и представлении состояния процесса материальнотехнического обеспечения производства в виде совокупности агрегированных показателей, описывающих текущее состояние процесса МТО, которая будет являться оптимальным и оперативным элементом всего производственного цикла. Такой элемент будет способствовать принятию эффективных управленческих решений, тактическому и стратегическому прогнозированию развития процесса материальнотехнического обеспечения. Актуальность работы обусловлена настоятельной потребностью в организации распределенной системы обработки больших объемов данных, снижении нагрузки на транзакционную систему и представлении всего объема информации в виде агрегированных показателей для оценки текущего состояния процесса МТО и прогнозирования его развития, способствующих принятию управленческих решений в квазиреальном времени . Объектом диссертационного исследования являются методы, модели и средства по обработке больших массивов данных при расчете агрегированных показателей, определяющих текущие, критические или граничные состояния процесса материальнотехнического обеспечения. Предметом диссертационного исследования является процесс по гарантированной обработке больших массивов данных и расчету агрегированных показателей, используемых для анализа состояния и прогнозирования динамики изменения процесса материальнотехнического обеспечения производства. Цель диссертационного исследования состоит в оптимизации процесса обработки больших массивов данных и представление их в виде агрегированных показателей, отражающих состояние процесса материальнотехнического обеспечения производства и динамику его изменения в рамках информационной системы ОАО Сургутнефтегаз. Достижение поставленной цели позволит существенно снизить нагрузку на транзакционную систему , тем самым обеспечить выполнение прямых операций проводок без задержек для пользователей системы. МТО при принятии многих управленческих решений. МТО и предоставляющую отчетные формы для принятия управленческих решений ответственными специалистами. Методы диссертационного исследования. Для решения поставленных задач применяются методы теории принятия решений, теории систем и системного анализа, экспертных оценок. Также применяются результаты исследований российских и зарубежных ученых В. В. Воеводин, Вл. В. Воеводин, А. Б. Барский, В. П. Гергель, В. В. Топорков, vi , Согшеп и др. Используемые методы исследований опираются на математический аппарат в области теории вероятности, математической статистики, линейной алгебры, алгебры логики. Научная новизна результатов, выносимых на защиту. Теоретическая значимость диссертационного исследования заключается в описании метода по получению перечня агрегированных показателей и обработки больших массивов данных с помощью распределенной модели обработки в части расчета агрегированных показателей, используемых для оценки текущего состояния процесса МТО, прогнозирования динамики его развития и принятия управленческих решений. Практическая значимость диссертационной работы заключается в полученной совокупности знаний и методов, с помощью которых был получен перечень агрегированных показателей, разработаны и внедрены распределенная модель обработки больших массивов данных и алгоритмы расчета агрегированных показателей на предприятии, предложен перечень практических рекомендаций по принятию управленческих решений.