ответы. ИТвЭиЭ. Экзаменационные вопросы по предмету итвЭиэ этапы развития и классификация информационных технологий
 Скачать 59.22 Kb.
|
|
9. Системы распределенной обработки данных. Технологии и модели "Клиентсервер" Системы распределенной обработки данных в основном связаны с первым поколением БД, которые строились на мультипрограммных операционных системах и использовали централизованное хранение БД на устройствах внешней памяти центральной ЭВМ и терминальный многопользовательский режим доступа к ней. При этом пользовательские терминалы не имели собственных ресурсов — то есть процессоров и памяти, которые могли бы использоваться для хранения и обработки данных. Первой полностью реляционной системой, работающей в многопользовательском режиме, была СУБД SYSTEM R, разработанная фирмой IBM, именно в ней были реализованы как язык манипулирования данными SQL, так и основные принципы синхронизации, применяемые при распределенной обработке данных, которые до сих пор являются базисными практически во всех коммерческих СУБД. Вычислительная модель "клиент—сервер" исходно связана с парадигмой открытых систем, которая появилась в 90-х годах и быстро эволюционировала. Сам термин "клиент-сервер" исходно применялся к архитектуре программного обеспечения, которое описывало распределение процесса выполнения по принципу взаимодействия двух программных процессов, один из которых в этой модели назывался "клиентом", а другой — "сервером". Клиентский процесс запрашивал некоторые услуги, а серверный процесс обеспечивал их выполнение. При этом предполагалось, что один серверный процесс может обслужить множество клиентских процессов. Ранее приложение (пользовательская программа) не разделялась на части, оно выполнялось некоторым монолитным блоком. Но возникла идея более рационального использования ресурсов сети. Действительно, при монолитном исполнении используются ресурсы только одного компьютера, а остальные компьютеры в сети рассматриваются как терминалы. Но теперь, в отличие от эпохи main-фреймов, все компьютеры в сети обладают собственными ресурсами, и разумно так распределить нагрузку на них, чтобы максимальным образом использовать их ресурсы. И как в промышленности, здесь возникает древняя как мир идея распределения обязанностей, разделения труда. Конвейеры Форда сделали в свое время прорыв в автомобильной промышленности, показав наивысшую производительность труда именно из-за того, что весь процесс сборки был разбит на мелкие и максимально простые операции и каждый рабочий специализировался на выполнении только одной операции, но эту операцию он выполнял максимально быстро и качественно. Конечно, в вычислительной технике нельзя было напрямую использовать технологию автомобильного или любого другого механического производства, но идею использовать было можно. Однако для воплощения идеи необходимо было разработать модель разбиения единого монолитного приложения на отдельные части и определить принципы взаимосвязи между этими частями. 10. Системы распределенной обработки данных. Технологии объектного связывания данных Унификация взаимодействия прикладных компонентов с ядром информационных систем в виде SQL-серверов, наработанная для клиент-серверных систем, позволила выработать аналогичные решения и для интеграции разрозненных локальных баз данных под управлением настольных СУБД в сложные децентрализованные гетерогенные распределенные системы. Такой подход получил название объектного связывания данных. С узкой точки зрения, технология объектного связывания данных решает задачу обеспечения доступа из одной локальной базы, открытой одним пользователем, к данным в другой локальной базе (в другом файле), возможно находящейся на другой вычислительной установке, открытой и эксплуатируемой другим пользователем. Решение этой задачи основывается на поддержке современными "настольными" СУБД (MS Access, MS FoxPro, dBase и др.) технологии "объектов доступа к данным" – DАО. При этом следует отметить, что под объектом понимается интеграция данных и методов, их обработки в одно целое (объект), на чем основываются объектно-ориентированное программирование и современные объектно-ориентированные операционные среды. Другими словами, СУБД, поддерживающие DАО, получают возможность внедрять и оперировать в локальных базах объектами доступа к данным, физически находящимся в других файлах, возможно на других вычислительных установках и под управлением других СУБД. Технически технология DАО основана на уже упоминавшемся протоколе ODBC, который принят за стандарт доступа не только к данным на SQL-серверах клиент-серверных систем, но и в качестве стандарта доступа к любым данным под управлением реляционных СУБД. Непосредственно для доступа к данным на основе протокола ODBC используются специальные программные компоненты, называемые драйверами ODBC (инициализируемые на тех установках, где находятся данные). 11. Системы распределенной обработки данных. Технологии реплицирования данных Во многих случаях узким местом распределенных систем, построенных на основе технологий "Клиент-сервер" или объектного связывания данных, является недостаточно высокая производительность из-за необходимости передачи по сети большого количества данных. Определенную альтернативу построения быстродействующих распределенных систем предоставляют технологии реплицирования данных. Репликой называют особую копию базы данных для размещения на другом компьютере сети с целью автономной работы пользователей с одинаковыми (согласованными) данными общего пользования. Основная идея реплицирования заключается в том, что пользователи работают автономно с одинаковыми (общими) данными, растиражированными по локальным базам данных, обеспечивая с учетом отсутствия необходимости передачи и обмена данными по сети максимальную для своих вычислительных установок производительность. Тиражирование (или репликация) – создание дублирующих копий (репликатов) объектов данных на разных узлах с целью повышения доступности и/или сокращения времени доступа к критически важным данным. Программное обеспечение СУБД для реализации такого подхода соответственно дополняется функциями тиражирования (реплицирования) баз данных, включая тиражирование как самих данных и их структуры, так и системного каталога с информацией о размещении реплик, иначе говоря, с информацией о конфигурировании построенной таким образом распределенной системы. При этом, однако, возникают две проблемы обеспечения одного из основополагающих принципов построения и функционирования распределенных систем (а именно, – непрерывности согласованного состояния данных): обеспечение согласованного состояния во всех репликах количества и значений общих данных; обеспечение согласованного состояния во всех репликах структуры данных. Обеспечение согласованного состояния общих данных, в свою очередь, основывается на реализации одного из двух принципов: принципа непрерывного размножения обновлений (любое обновление данных в любой реплике должно быть немедленно размножено); принципа отложенных обновлений (обновления реплик могут быть отложены до специальной команды или ситуации). Принцип непрерывного размножения обновлений является основополагающим при построении так называемых систем реального времени, таких, например, как системы управления воздушным движением, системы бронирования билетов пассажирского транспорта и т.п., где требуется непрерывное и точное соответствие реплик или других растиражированных данных во всех узлах и компонентах подобных распределенных систем. В целом ряде предметных областей распределенных информационных систем режим реального времени с точки зрения непрерывности согласования данных не требуется. Такие системы автоматизируют те организационно-технологические структуры, в которых информационные процессы не столь динамичны. В этом случае обновление реплик распределенной информационной системы, если она будет построена на технологии реплицирования, требуется, скажем, только лишь один раз за каждый рабочий час, или за каждый рабочий день. 12. Облачные вычисления. Этапы развития, основные модели обслуживания, компоненты облачных приложения, достоинства и недостатки облачных вычислений. Cloud computing (англ. Cloud — облако; computing — вычисления) — «облачные вычисления» — концепция «вычислительного облака», согласно которой программы запускаются и выдают результаты работы в окно стандартного веб-браузера на локальном ПК, при этом все приложения и их данные, необходимые для работы, находятся на удаленном сервере в интернете. Компьютеры, осуществляющие такие вычисления, называются «вычислительным облаком». При этом нагрузка между компьютерами, входящими в «вычислительное облако», распределяется автоматически. Простейшим примером cloud computing являются p2p-сети. В 2010-х годах cloud computing — группа технологий, возглавляющих развитие информационных технологий в целом, имеющая даже большее влияние, нежели в своё время электронный бизнес. NIST в своем документе `The NIST Definition of Cloud Computing` определяет следующие характеристики облаков: возможность самообслуживания без участия человека со стороны провайдера; наличие широкополосного доступа к сети; сосредоточенность ресурсов на отдельных площадках для их эффективного распределения; быстрая масштабируемость — ресурсы могут неограниченно выделяться и высвобождаться с большой скоростью в зависимости от потребностей; управляемый сервис — система управления облаком автоматически контролирует и оптимизирует выделение ресурсов, основываясь на измеряемых параметрах сервиса (размер системы хранения, ширина полосы пропускания, число активных пользователей и т. д.). Самообслуживание по требованию (On-demand self-service). У потребителя есть возможность получить доступ к предоставляемым вычислительным ресурсам в одностороннем порядке по мере потребности, автоматически, без необходимости взаимодействия с сотрудниками каждого поставщика услуг. Широкий сетевой доступ (Broad network access). Предоставляемые вычислительные ресурсы доступны по сети через стандартные механизмы для различных платформ, тонких и толстых клиентов (мобильных телефонов, планшетов, ноутбуков, рабочих станций и т. п.). Объединение ресурсов в пулы (Resorce pooling). Вычислительные ресурсы провайдера объединяются в пулы для обслуживания многих потребителей по многоарендной (multi-tenant) модели. Пулы включают в себя различные физические и виртуальные ресурсы, которые могут быть динамически назначены и переназначены в соответствии с потребительскими запросами. Нет необходимости в том, чтобы потребитель знал точное местоположение ресурсов, однако можно указать их местонахождение на более высоком уровне абстракции (например, страна, регион или центр обработки данных). Примерами такого рода ресурсов могут быть системы хранения, вычислительные мощности, память, пропускная способность сети. Мгновенная эластичность (Rapid elasticity). Ресурсы могут быть эластично выделены и освобождены, в некоторых случаях автоматически, для быстрого масштабирования соразмерно со спросом. Для потребителя возможности предоставления ресурсов видятся как неограниченные, то есть они могут быть присвоены в любом количестве и в любое время. Измеряемый сервис (Measured service). Облачные системы автоматически управляют и оптимизируют ресурсы с помощью средств измерения, реализованных на уровне абстрации применительно для разного рода сервисов ((например, управление внешней памятью, обработкой, полосой пропускания или активными пользовательскими сессиями). Использованные ресурсы можно отслеживать и контролировать, что обеспечивает прозрачность как для поставщика, так и для потребителя, использующего сервис. Модели облачных служб Программное обеспечение как услуга (SaaS). Возможность предоставления потребителю в использование приложений провайдера, работающих в облачной инфраструктуре. Приложения доступны из различных клиентских устройств или через интерфейсы тонких клиентов, такие как веб-браузер (например, веб-почта) или интерфейсы программ. Потребитель при этом не управляет базовой инфраструктурой облака, в том числе сетями, серверами, операционными системами, системами хранения и даже индивидуальными настройками приложений за исключением некоторых пользовательских настроек конфигурации приложения. Платформа как услуга (PaaS). Возможность предоставления потребителю для развертывания в облачной инфраструктуре потребительских (созданных или приобретенных) приложений, реализованных с помощью языков программирования, библиотек, служб и средств, поддерживаемых провайдером услуг. Потребитель при этом не управляет базовой инфраструктурой облака, в том числе сетями, серверами, операционными системами и системами хранения данных, но имеет контроль над развернутыми приложениями и, возможно, некоторыми параметрами конфигурации среды хостинга. Инфраструктура как услуга (IaaS). Возможность предоставления потребителю систем обработки, хранения, сетей и других фундаментальных вычислительных ресурсов для развертывания и запуска произвольного программного обеспечения, которое может включать в себя операционные системы и приложения. Потребитель при этом не управляет базовой инфраструктурой облака, но имеет контроль над операционными системами, системами хранения, развернутыми приложениями и, возможно, ограниченный контроль выбора сетевых компонентов (например, хост с сетевыми экранами). 13. Технологии компьютерного моделирования Модель — это самостоятельный объект, который подобен моделируемому объекту, обладает с ним некоторым сходством, отражает главные, с точки зрения решаемой задачи, свойства объекта моделирования. Модель, представляющая объект, процесс или явление набором параметров и связей между ними, называется информационной моделью. С элементами моделирования как с методом научного познания знакомство начинается еще в младших классах при изучении курса математики в процессе решения «текстовых задач». Чертеж, схема, формула, уравнение — это примеры моделей реальных объектов. В старшей школе метод моделирования используется при изучении математики, физики, химии, биологии. Моделирование позволяет решать следующие задачи: получение новых знаний, познание законов функционирования конкретного объекта и окружающего мира в целом, оптимизация и управление состоянием объекта, диагностика состояния объекта, прогнозирование его поведения или развития. Модель должна строиться так, чтобы она наиболее полно воспроизводила те свойства объекта, которые необходимо изучить в соответствии с поставленной целью. В результате, для одного и того же объекта могут существовать различные модели, классы моделей, соответствующие различным целям его изучения. Модели классифицируют по разным основаниям. По отношению к внешним факторам — открытые (связаны с внешними переменными) и замкнутые (функционируют вне связи с внешними переменными) модели. По отношению ко времени — динамические (отображают процессы во времени) и статические (нет временного параметра). По степени абстрагирования от оригинала — материальные (воспроизводят основные геометрические, физические, динамические, функциональные характеристики изучаемого объекта) и идеальные (существуют в теоретическом плане). Ведущее место в современных научных исследованиях занимают информационные модели, для создания которых используют компьютер. Компьютер часто выступает в роли инструмента моделирования. Суть компьютерного моделирования заключается в решении задач анализа и синтеза на основе использования компьютерной модели и, как результат, получение количественных и качественных характеристик относительно исследуемого объекта. К преимуществам компьютерного моделирования можно отнести: возможность учета большого количества переменных, прогнозирование развития процессов, поиск оптимальных вариантов внешнего воздействия на объект с целью диапазона параметров, определяющих его функционирование. Общая схема процесса компьютерного моделирования включает этапы: постановка задачи, анализ объекта моделирования и построение информационной модели, создание компьютерной модели, тестирование, анализ результатов моделирования в сопоставлении с целью. Компьютерное моделирование при изучении школьных предметов на ранних ступенях обучения в школе может быть реализовано в специальных средах, например, в LOGO, разработчиком которой является Сеймур Пейперт. Проектирование рисунков и геометрических узоров на экране, конструирование геометрических образов, моделирование движения, создание мультфильмов и игровых программ — первые шаги в овладении методологией компьютерного моделирования. 14. Особенности построения информационных систем в электроэнергетике. На предприятиях энергосистем в настоящее время используются сотни различных информационных систем, причем применяются как стандартные решения от известных производителей, так и собственные разработки. Поскольку рассказать обо всех системах не представляется возможным, дадим, в качестве иллюстрации описание лишь нескольких основных типов комплексных информационных систем, применяемых сегодня на энергопредприятиях. Комплексные системы управления предприятием – Enterprise Resource Planning (ERP) – это комплексная система автоматизированного управления административно-финансовой и хозяйственной деятельностью предприятия. Концепция ERP предложена аналитической фирмой Gartner Group в начале 90-х гг. и уже подтвердила свою жизнеспособность. Системы ERP — верхний уровень в иерархии систем управления, затрагивающий ключевые аспекты производственной и коммерческой деятельности, такие как производство, планирование, финансы и бухгалтерия, материально-техническое снабжение и управление кадрами, сбыт, управление запасами, ведение заказов на изготовление (поставку) продукции и предоставление услуг. Такие системы создаются для предоставления руководству информации для принятия управленческих решений, а также для создания инфраструктуры электронного обмена данными с поставщиками и потребителями. Системы управления производством продукции – Manufacturing Execution Systems или Manufacturing Enterprise Solutions (MES) – системы оперативного управления, позволяющие оптимизировать производственные процессы. Как определяет Международная ассоциация производителей и поставщиков MES-решений (MESA International), MES — это интегрированная информационно-вычислительная система, объединяющая инструменты и методы управления производством в режиме реального времени. |