Структура и принципы работы системы поддержки принятия решений в сервисах многоступенчатой обработки транзакций.

Аверьянов Сергей Владимирович,

аспирант Ульяновского Государственного Университета,

руководитель отдела разработок ООО «Паллант-мобайл».

В последнее время наблюдается рост популярности сервисов, предоставляющих интерактивные информационно-развлекательные и коммуникативные услуги конечным пользователям. С технологической точки зрения большая часть подобных сервисов представляет из себя системы обработки транзакций, то есть такие системы, где запрос пользователя (транзакция) проходит несколько этапов обработки, после чего в качестве ответа доставляется одному или нескольким получателям.

Все более актуальной становится проблема качественного и быстрого принятия решений по оптимизации такого рода систем, а также по нахождению наилучшего способа повышения их производительности до необходимого уровня.

С целью поддержки принятия решений в отношении систем обработки транзакций автором разработана система  поддержки принятия решений, выполняющая следующие функции:

1.                  Определение требуемой производительности системы с учетом особенностей поступления транзакций в каждой системе;

2.                  Расчет бюджета развития для повышения производительности системы до требуемого уровня;

3.                  Оптимизацию распределения бюджета развития по различным организационно-техническим мероприятиям;

4.                  Дополнительное исследование имитационной модели системы.

В ходе разработки системы, отвечающей заявленным требованиям, были решены следующие задачи:

·                    формализована предметная область и создан класс моделей для моделирования процессов обработки транзакций;

·                    в соответствии с поставленными задачами выделены основные подсистемы системы поддержки принятия решений, обозначены их функции, а также заданы входные и выходные данные для каждой из них;

·                    для каждой подсистемы формализованы поставленные задачи (с выделением подтипов задач, если это необходимо);

·                    для каждой выделенной задачи разработан способ ее решения.

Для решения основных задач, стоящих перед лицом, ответственным за принятие решений, система поддержки принятия решений состоит из следующих подсистем:

1)                 Подсистема анализа статистических данных.

На вход ей подается информация о потоке транзакций за определенный период. К основным функциям подсистемы можно отнести:

·                    предварительную обработку входных статистических данных из «сырого» формата в формат, понимаемый системой;

·                    группировку и разбиение данных по временным интервалам для последующего анализа;

·                    построение эмпирического закона распределения транзакций во времени на основании сгруппированных экспериментальных данных.

В рамках данной подсистемы генерация транзакции рассматривается  как эксперимент, то есть время ее прихода можно считать случайной величиной, измеряемой в исследуемых экспериментах. Время поступления транзакции в систему является ее единственной характеристикой. Поэтому понятие «поток транзакций» можно свести к понятию соответствующей случайной величине, вычисленной определенное количество раз.

Результатом работы подсистемы являются обработанные и сгруппированные статистические данные.

2)                 Подсистема принятия решений о требуемой производительности системы обработки транзакций.

На ее вход подаются:

·                    обработанные подсистемой анализа статистические данные;

·                    параметры исследуемой системы обработки транзакций на плановый период (например, среднесуточная нагрузка);

Для осуществления своих функций в рамках данной подсистемы выделены:

·                    Те критерии качества, измеряя которые, мы сможем оценить качество решения;

·                    Параметры системы, которые доступы для изменения при выполнении оптимизации;

Автором разработан алгоритм определения параметров системы, наилучшим образом удовлетворяющих предъявленным критериям

Результатом работы подсистемы будет решение о минимально допустимой пропускной способности системы обработки транзакций, удовлетворяющей заданным требованиям.

3)                 Подсистема оптимизации затрат на развитие системы.

На ее вход подаются:

·                    производственные задачи по оптимизации затрат на развитие системы;

·                    ограничения, зависящие от типа производственной задачи

Задача оптимизации затрат на развитие системы в общем виде может быть сформулирована следующим образом: как распределить ресурсы, выделенные на развитие системы таким образом, чтобы критерий качества (он же целевая функция) функционирования системы принимал максимально возможное значение с учетом заданных ограничений.

Здесь можно выделить два типа задач:

·                                      Ситуация, при которой на развитие и наращивание мощности выделяются денежные и временные ресурсы, которые надо оптимальным образом распределить так, чтобы производительность системы была максимизирована;

·                                      Ситуация, при которой известна требуемая производительность и необходимо минимизировать ресурсы, требуемые для ее достижения.

Для обеих задач автором проведена формализация и предложены алгоритмы их решения.

Результатом работы данной подсистемы является решение о структуре оптимального расходования средств.

4)                 Подсистема генерации имитационной модели системы.

На ее вход подается модель системы, описанная в указанных выше терминах.

Дополнительное имитационное моделирование системы обработки транзакций средствами соответствующей среды имитационного моделирования является заключающим этапом процесса ее исследования. Модель, заданная на входном языке системы поддержки принятия решений, может быть экспортирована в одну из известных систем имитационного моделирования.

Использование внешнего инструментария позволит воспользоваться всеми его доступными функциями и, в случае необходимости, провести дополнительное исследование модели.

В качестве внешней среды, в которую происходит экспорт, автором была выбрана система имитационного моделирования «AnyLogic»

Результатом работы данной подсистемы является имитационная модель с такими же параметрами, доступная для исследования во внешней среде имитационного моделирования.

Практическое применение данной системы поддержки принятия решений позволит достичь следующих полезных эффектов:

·                    Повысить качество принимаемых управленческих решений;

·                    Минимизировать время на их принятие;

·                    Снизить издержки по управлению системами обработки транзакций за счет экономии времени управленческого персонала и рационализации распределения ресурсов.

Литература.

1.       Бахвалов Н.C., Жидков Н.П., Кобельков Г.М. Численные методы. М., Наука, 1987

2.       Карпов Ю.Г. Имитационное моделирование систем. М., «BHV», 2005г.

3.       Самарский А.А. Гулин А.В. Численные методы. М., Наука, 1989.

4.       Glover, F. and M. Laguna (1997) Tabu Search, Kluwer Academic Publishers, Boston.

5.       Lokketangen, A. K. Jornsten and S. Storoy (1994). Tabu Search within a Pivot and Complement Framework, International Transactions in Operations Research, Vol. 1, No. 3, pp. 305-316.

Поступила в редакцию 27 июня 2007 г.