Journal influence
Bookmark
Next issue
Abstract:
Аннотация:
Authors: (gnh@donpac.ru) - , Ph.D | |
Keywords: , , algorithm |
|
Page views: 15635 |
Print version Full issue in PDF (8.40Mb) |
Сегодняшняя ситуация на рынке программных продуктов (ПП) характеризуется заметной конкурентной борьбой. Действительно, пользователю зачастую предлагаются сотни ПП одного целевого назначения, но отличающихся по количеству и составу реализуемых функций, по стоимости и требованиям к среде функционирования. Оптимальный выбор ПП с требуемыми функциональными возможностями не позволяет осуществить, например, сравнительная методика по критерию функциональной полноты [1]. Известно также достаточно много подходов и к сравнительной оценке качества интерфейса. Но как оценить, сколько времени потребуется на реализацию всех необходимых пользователю функций? Ведь оно обычно зависит от множества факторов: используемой операционной системы, объемов справочников и классификаторов, числа одновременно работающих пользователей, состава и характеристик комплекса технических и программных средств и др. Однако в технической документации абсолютного большинства рыночных ПП отсутствуют сведения о подобных зависимостях, а без таких данных невозможно провести сравнение ПП по производительности. Кроме того, предприятия-покупатели ПП иногда очень существенно различаются по обороту, числу работающих, номенклатуре выпускаемой продукции и по другим характеристикам. На одном предприятии, например, номенклатура используемых материалов может исчисляться десятками наименований, на другом – десятками тысяч. Соответственно, разным будет и число операций по учету материалов на складах и пр. Разным у предприятий может быть и состав технических и программных средств в службах информационного обеспечения. И если допустить, что время реализации одной и той же функции, например функции Fk, различными ПП даже незначительно отличается (а в течение года пользователю необходимо реализовать эту функцию 100 тыс. раз), то разница в общих затратах времени при использовании разных ПП может оказаться весьма значительной. В этих условиях потенциальному покупателю-пользователю предстоит решать непростую задачу: как, ориентируясь на свои цели, возможности и условия деятельности, с минимальными затратами времени и средств сделать сравнение и выбор ПП с требуемой производительностью. Известно, что сегодня для конкретных условий функционирования обоснованно выбрать лучший ПП по критерию «производительность» практически невозможно. Предлагается общая методика сравнения ПП. Последовательность шагов реализации алгоритма сравнения. Шаг 1. Выполняется отбор m программных продуктов, удовлетворяющих требованиям пользователя к функциональной полноте. Шаг 2. По каждому из сравниваемых ПП с использованием статистических методов планирования экстремальных экспериментов [2] определяется зависимость от k различных факторов времени выполнения данным j-м ПП каждой i-й (iÎp) функции: tij(k)=fij(xij(k)), (kÎr). Так, для нескольких ПП «Рейтинг субъектов РФ» [3], построенных на разных СУБД, исследовалась зависимость времени выполнения пяти функциональных операций (p=5) от четырех факторов (k=4): x1 – производительность процессора, ГГц; x2 – объем оперативной памяти, Гб; x3 – быстродействие файловой системы, Мб/с; x4 – объем базы данных, млн строк. Одновременно оценивалась значимость взаимного влияния факторов. Например, для ПП, ориентированного на использование СУБД ORACLE 10g (для этой СУБД j=1), С.В. Гулаковым [3] получены следующие статистически значимые регрессионные модели для оценки времени однократного выполнения функциональных операций F1 и F4 в зависимости от значений четырех упомянутых факторов: t11=f11(xk)=3029,75-127,75x1(1)-385,25x2(1)-143,04x3(1), t41=f41(xk)=19164-476,17x1(4)-1746,25x2(4)- (1) -62,23x1(4)*x4(4)-13,36x1(4)*x3(4)*x4(4). Здесь t11 – затраты времени на корректировку значения одного исходного показателя; t41 – затраты времени на подсчет значения рейтинга для одного периода. Приведенные модели и коэффициенты при xk статистически значимы. Шаг 3. Оценивается диапазон изменения значений факторов, влияющих на время реализации j-м ПП каждой функции (диапазон, характерный для конкретного пользователя или группы пользователей со схожими условиями деятельности). Если возможно, по данным за отчетный период определяются статистические характеристики и законы распределения значений определяющих факторов (например, статистические характеристики и законы распределения числа записей в базах данных и справочниках, числа одновременно работающих пользователей и др.). Шаг 4. По зависимостям вида (1) и с учетом данных, полученных на шаге 3, строятся имитационные модели (например, с использованием конструктора [4]) для оценки статистических характеристик и гистограмм распределения времени tij при однократной реализации каждой i-й функции j-м ПП. Шаг 5. На основании анализа отчетных данных конкретного пользователя или с применением экспертных методов определяется диапазон значений числа реализаций ni каждой i-й функции в единицу времени (день, месяц, год), то есть nimax, nimin, математическое ожидание M[ni] и другие статистические характеристики. Шаг 6. С использованием результатов, полученных на шагах 4 и 5, строятся имитационные модели для оценки статистических характеристик и гистограмм распределения времени выполнения j-м ПП i-й функции в условиях конкретного пользователя, у которого, например, число выполнений i-й функции равно ni: Tij=ni*tij(xk), (kÎr). Здесь Tij – время ni-кратного выполнения i-й функции j-м ПП. Шаг 7. Оценив статистические характеристики и гистограммы распределения времени ni-кратной реализации i-й функции j-м ПП Tij, можно получать оценки статистических характеристик и законы распределения полных затрат времени ΣiЄpTij ,(jÎm) на реализацию любых подмножеств функциональных операций каждым из m сравниваемых ПП. Представляется, что автором показана объективная необходимость и прикладная полезность построения для каждого из конкурирующих ПП зависимостей времени выполнения предусмотренных в технической документации функций от значений факторов, характеризующих среду, в которой предстоит работать ПП. Зная эти зависимости, легко получить статистические характеристики и гистограммы распределения времени, необходимого для выполнения нужных конкретному пользователю функциональных операций. На основании изложенного можно сделать вывод о том, что предложенная совокупность процедур позволяет дать объективную оценку производительности практически любого ПП в условиях деятельности конкретного пользователя и провести сравнение и выбор лучшего для данного пользователя ПП по критерию «производительность». Список литературы 1. Хубаев Г.Н. Сравнение сложных программных систем по критерию функциональной полноты. // Программные продукты и системы. – 1998. – № 2. – С. 6–9. 2. Хубаев Г.Н. Статистические методы планирования экстремальных экспериментов с информационными системами. // Вопросы статистики. – 1999. – № 6. – С. 78–83. 3. Хубаев Г.Н., Гулаков С.В. Информационная система для сравнительной оценки качества жизни населения субъектов РФ «РЕЙТИНГ субъектов РФ». // Свид. об офиц. регистр. прогр. для ЭВМ № 02384636. – М.: Роспатент, 2006. 4. Хубаев Г.Н., Щербаков С.М., Шибаев А.А. Конструктор имитационных моделей деловых процессов. // Свид. об офиц. регистр. прогр. для ЭВМ № 2005612262. – М.: Роспатент, 2005. |
Permanent link: http://swsys.ru/index.php?id=1627&lang=en&like=1&page=article |
Print version Full issue in PDF (8.40Mb) |
The article was published in issue no. № 4, 2008 |
Perhaps, you might be interested in the following articles of similar topics:
- Рекурсивный алгоритм точного расчета ранговых критериев проверки статистических гипотез
- Эффективная программная реализация вейвлет-преобразования
- Способы реализации алгоритмов интегральных преобразований изображений по линиям
- Комплекс программ идентификации точечных дефектов листового стекла
- Comatch – поиск партнерских сайтов связывания с транскрипционными факторами
Back to the list of articles