Информационные технологии

Не менее существенной проблемой является отсутствие надежных механизмов безопасности данных и обеспечения  ограничений целостности. Совместная работа нескольких пользователей с одними и теми же данными обеспечивается только функциями операционной системы по одновременному доступу к файлу нескольких приложений.

Аналогичным образом  обеспечивается доступ к данным, находящимся  в базах данных наиболее распространенных форматов других СУБД, таких, например, как базы данных СУБД FoxPro, dBASE.

При этом доступ может обеспечиваться как непосредственно ядром СУБД, так и специальными дополнительными драйверами ISAM (Indexed Sequential Access Method), входящими, как правило, в состав комплекта СУБД.

Объектное связывание ограничивается только непосредственно таблицами данных, исключая другие объекты базы данных (запросы, формы, отчеты), реализация и поддержка которых зависят от специфики конкретной СУБД.

Определенной проблемой  технологий объектного связывания является появление "брешей" в системах защиты данных и разграничения доступа. Вызовы драйверов ODBC для осуществления процедур доступа к данным помимо пути, имени файлов и требуемых объектов (таблиц), если соответствующие базы защищены, содержат в открытом виде пароли доступа, в результате чего может быть проанализирована и раскрыта система разграничения доступа и защиты данных.

5.  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.

Реализация принципа непрерывного размножения обновлений заключается в том, что любая  транзакция считается успешно завершенной, если она успешно завершена на всех репликах системы. На практике реализация этого принципа встречает существенные затруднения.

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.

Такого рода информационные системы строятся на основе принципа отложенных обновлений. Накопленные в какой-либо реплике изменения данных специальной командой пользователя направляются для обновления всех остальных реплик систем. Такая операция называется синхронизацией реплик.

Решение второй проблемы согласованности данных, а именно -согласованности структуры данных, осуществляется через частичное  отступление, как и в системах "Клиент-сервер", от принципа отсутствия центральной установки и основывается на технике главной реплики, т.е одна из реплик базы данных объявляется главной. При этом изменять структуру базы данных можно только в главной реплике. Эти изменения структуры данных тиражируются на основе принципа отложенных обновлений, т.е. через специальную синхронизацию реплик.

Частичность отступления  от принципа отсутствия центральной  установки заключается в том, что в отличие от чисто централизованных систем, выход из строя главной  реплики не влечет сразу гибель всей распределенной системы, так как остальные реплики продолжают функционировать автономно. Более того, на практике СУБД, поддерживающие технологию реплицирования, позволяют пользователю с определенными полномочиями (администратору системы) преобразовать любую реплику в главную и тем самым полностью восстановить работоспособность всей системы.

Технологии репликации данных в тех случаях, когда не требуется обеспечивать большие  потоки и интенсивность обновляемых  в информационной сети данных, являются экономичным решением проблемы создания распределенных информационных систем с элементами централизации по сравнению с использованием дорогостоящих клиент-серверных систем.

На практике для совместной коллективной обработки данных применяются смешанные технологии, включающие элементы объектного связывания данных, репликаций и клиент-серверных решений. При этом дополнительно к проблеме логического проектирования, т. е. проектирования логической схемы организации данных (таблицы, поля, ключи, связи, ограничения целостности), добавляется не менее сложная проблема транспортно-технологического проектирования информационных потоков, разграничения доступа и т. д. К сожалению, пока не проработаны теоретико-методологические и инструментальные подходы для автоматизации проектирования распределенных информационных систем с учетом факторов как логики, так и информационно-технологической инфраструктуры предметной области.

Тем не менее, развитие и все более широкое распространение распределенных информационных систем, определяемое самой распределенной природой информационных потоков и технологий, является основной перспективой развития автоматизированных информационных систем.

 

6. ТЕХНОЛОГИИ КОМПЬЮТЕРНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ

1. Понятие о компьютерном математическом моделировании.

1. Общие сведения о компьютерном математическом моделировании

 

Модель - материальный объект, система математических зависимостей или программа, имитирующая структуру или функционирование исследуемого объекта.

Моделирование - представление различных характеристик поведения физической или абстрактной системы с помощью другой системы.

Математическое  моделирование - метод исследования процессов и явлений на их математических моделях.

Изучение компьютерного  математического моделирования  открывает широкие возможности для осознания связи информатики с математикой и другими науками - естественными и социальными. Компьютерное математическое моделирование в разных своих проявлениях использует практически весь аппарат современной математики.

Математическое моделирование не всегда требует компьютерной поддержки. Каждый специалист, профессионально занимающийся математическим моделированием, делает все возможное для аналитического исследования модели. Аналитические решения (т.е. представленные формулами, выражающими результаты исследования через исходные данные) обычно удобнее и информативнее численных. Возможности аналитических методов решения сложных математических задач, однако, очень ограничены и, как правило, эти методы гораздо сложнее численных. В компьютерном моделировании доминируют численные методы, реализуемые на компьютерах. Однако понятия "аналитическое решение" и "компьютерное решение" отнюдь не противостоят друг другу, так как:

а) все чаще компьютеры при математическом моделировании  используются не только для численных расчетов, но и для аналитических преобразований:

б) результат аналитического исследования математической модели часто  выражен столь сложной формулой, что при взгляде на нее не складывается восприятия описываемого ей процесса. Эту формулу нужно представить графически, проиллюстрировать в динамике, иногда даже озвучить, т.е. проделать то, что называется "визуализацией абстракций". При этом компьютер - незаменимое техническое средство.

2.  Классификация математических моделей

 

К классификации математических моделей можно подходить по-разному, положив в основу классификации различные принципы.

1. Классификация моделей по отраслям наук (математические модели в физике, биологии, социологии и т.д.);
2. Классификация моделей по применяемому математическому аппарату (модели, основанные на применении обыкновенных дифференциальных уравнений, дифференциальных уравнений в частных производных, стохастических методов, дискретных алгебраических преобразований и т.д.);
3. Классификация моделей с точки зрения целей моделирования.

• дескриптивные (описательные) модели;

• оптимизационные модели;
• многокритериальные модели;
• игровые модели;
• имитационные модели.

Пример.

1. Моделируя движение кометы, вторгшейся в Солнечную систему, мы описываем (предсказываем) траекторию ее полета, расстояние, на котором она пройдет от Земли и т.д., т.е. ставим чисто описательные цели. У нас нет никаких возможностей повлиять на движение кометы, что-то изменить.
2. Меняя тепловой режим в зернохранилище, мы можем стремиться подобрать такой, чтобы достичь максимальной сохранности зерна, т.е. оптимизируем процесс.

Часто приходится оптимизировать процесс по нескольким параметрам сразу, причем цели могут быть весьма противоречивыми. Например, зная цены на продукты и потребность человека в пище, организовать питание больших групп людей (в армии, летнем лагере и др.) как можно полезнее и как можно дешевле.

3. Игровые модели могут иметь отношение не только к детским играм (в том числе и компьютерным), но и к вещам весьма серьезным.
4. Бывает, что модель в большой мере подражает реальному процессу, т.е. имитирует его.

Имитационная  модель - описание системы и ее поведения, которое может быть реализовано и исследовано в ходе операций на компьютере.

Имитационное  моделирование - исследование поведения сложной системы на ее модели.

Можно сказать, что чаще всего имитационное моделирование  применяется для того, чтобы описать  свойства большой системы при  условии, что поведение составляющих ее объектов очень просто и четко  сформулировано. Математическое описание тогда сводится к уровню статистической обработки результатов моделирования при нахождении макроскопических характеристик системы. Такой компьютерный эксперимент фактически претендует на воспроизведение натурного эксперимента.

Имитационное моделирование  позволяет осуществить проверку гипотез, исследовать влияние различных факторов и параметров.

2. Этапы, цели и средства компьютерного математического моделирования

 

Здесь мы рассмотрим процесс  компьютерного математического  моделирования, включающий численный  эксперимент с моделью (рис. 6.1).

 

 

Рис. 6.1 - Общая схема процесса компьютерного математического моделирования