WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 ||

«Научно – исследовательский центр электронной вычислительной техники (НИЦЭВТ) На правах рукописи ТУДЕР ИЛЬЯ ЮРЬЕВИЧ КОЛЛЕКТИВНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ БОЛЬШОЙ РАЗМЕРНОСТИ Специальность ...»

-- [ Страница 2 ] --

• свойства предметной области, позволяющие выявлять общесистемные объекты, понижая размерность моделей. Наличие в Технологии процедур, ориентированных на параллельную работу аналитиков, определяет целесообразность ее применения в условиях большой размерности предметной области, когда необходима параллельная работа аналитиков на стадии обследования и моделирования предметной области. На сегодняшний день не существует методов, позволяющих точно определить размерность предметной области до ее обследования и анализа. Данная характеристика, как правило, оценивается экспертами на основе экспресс-обследования и опыта выполненных проектов. Для определения нижней границы размерности предметной области, при которой целесообразно применение Технологии, была использована статистика применения методологии RAD (Rapid Application Development – Быстрая разработка приложений) [7, 25, 68]. Приводимая статистика, как правило, выражается в функциональных точках (ф.т.) [68] и показывает, что система (приложение), сложность которой превышает 4000 ф.т. должна разрабатываться более чем одной RAD-группой. При этом оценки сложности проекта могут быть использованы для оценки размерности предметной области. Таким образом, предлагаемую Технологию целесообразно применять в случаях, когда сложность проекта для данной предметной области превышает 8000 ф.т. при необходимости и возможности организации параллельной работы на этапе моделирования. Применение Технологии в случае меньшей размерности нецелесообразно, т.к. регламентируемые ею процедуры параллельной работы неоправданно увеличат трудоемкость данного этапа в процессе оперативной работы компактной группы разработчиков. Поскольку важнейшим элементом Технологии является выявление общесистемных применение информационных для объектов предметных предметной областей, области, в ее целесообразно которых информационная составляющая является более стабильной и имеет меньшую размерность, чем функциональная. Исследования, проведенные на примере банковской предметной области, показали существование предметных областей, обладающих необходимыми свойствами. Целесообразность применения Технологии определяется также наличием в предметной области небольшого количества сущностей, оказывающих наибольшее влияние на сцепление бизнес-процессов. В предметной области, обладающей таким свойством, первоочередное выявление и определение ОСПО дает возможность понизить размерность концептуальной модели данных на первой итерации моделирования (моделирование предметной области в целом), понизить взаимную зависимость элементов проекта в процессе их параллельно-последовательной на примере банковской разработки. Исследования, показали проведенные предметной области, существование предметных областей, обладающих данным свойством. Таким образом, применение предлагаемой Технологии целесообразно, если:

• предметная область обладает большой размерностью (сложность проекта превышает 8000 ф.т. - требуется более 2-х RAD – групп);

• информационная составляющая предметной области является более стабильной и имеет меньшую размерность, чем функциональная;

• для предметной области характерно нелинейное распределение сущностей по коэффициентам использования, при котором существует небольшая доля информационных сущностей, связанных с большинством бизнес-процессов. Проведенные экспериментальные исследования показали, что банковская предметная область обладает указанными выше свойствами и для нее целесообразно применение предложенной Технологии. Вместе с тем в банковской предметной области собственно банковской спецификой обладают не более 30% функций. Все остальные функции - финансовые, экономические, управленческие - характерны для многих предметных областей. В связи с этим можно предполагать, что и другие предметные области обладают перечисленными выше свойствами, и для них также возможно эффективное применение Технологии. 3.5 Выводы 1. В результате экспериментальных исследований выявлены характеристики сцепления бизнес-процессов в банковской предметной области (параграф 3.3), позволяющие понижать совокупную сложность, как самого процесса моделирования, так и последующей разработки программной системы на основе предварительного выявления общесистемных объектов. 2. Выявлено значение Kmin, которое для банковской предметной области равно 0.8 (параграф 3.3), что позволяет производить выявление общесистемных сущностей в процессе моделирования предметной области. 3. Экспериментально обоснована область применения предлагаемой Технологии (параграф 3.4).

ГЛАВА 4. Применение Технологии в программных проектах 4.1 Разработка АБС «Правление» Наиболее полно предлагаемая Технология применялась при разработке Автоматизированной Банковской Системы (АБС) «Правление» [42, 43, 45]. Проект выполнялся под руководством и при участии автора в СанктПетербургском банке Сбербанка России в период с 1996 по 2000. В настоящее время система эксплуатируется и развивается в аппарате Северо-Западного банка Сбербанка России. АБС «Правление» разрабатывалась для автоматизации функций головной конторы (аппарата) территориального банка Сбербанка России. Система разработана в трехзвенной архитектуре «Клиент-Сервер» с централизованной информационной архитектурой. Структура этапов жизненного цикла соответствует стандарту ISO 12207 [31]. На рисунке 9 представлены этапы разработки проекта «Правление» с указанием применяемых методологий и технологий. Для каждого этапа проекта автором разрабатывались внутренние методики, уточняющие и адаптирующие положения выбранных методологий и технологий.

Для обследования, моделирования и анализа предметной области в качестве базовой применялась методология DATARUN [35] и поддерживающая ее CASE система SilverRun. Базовая методология была уточнена и дополнена посредством внутренней методики, основными элементами которой являлись положения предлагаемой в диссертационной работе технологии: • Уточнения к нотации Гейна/Сарсон для диаграмм потоков данных (ДПД), состав и структура спецификаций процессов и данных предметной области. • Правила коллективного построения функциональной модели, включающие критерий глубины ее детализации. • Процедуры верификации и интеграции частных результатов, основанные на ведении единых глоссариев. При этом Глоссарий Документов являлся составной частью спецификаций к функциональной модели, а Глоссарий Сущностей формировался и велся отдельно в репозитории CASE системы. • Метод выявления общесистемных информационных сущностей предметной области. Результатами моделирования являлась модель предметной области, включающая: • функциональную модель предметной области, построенную в виде иерархии ДПД в соответствии с нотацией Гейна/Сарсон;

• спецификацию процессов функциональной модели;

• спецификацию документов предметной области (Глоссарий Документов);

• перечень информационных сущностей (Глоссарий Сущностей);

• перечень общесистемных сущностей (ОСПО);

• БКМД. На этапе общесистемного общей проектирования системы, также структур применялась данных и методология DATARUN, однако, область ее применения ограничивалась проектированием архитектуры общесистемных программных объектов. Для проектирования элементов программной архитектуры применялись объектно-ориентированные методы, основанные на языке моделирования UML, а также технология компонентной разработки компании Microsoft. На данном этапе также разрабатывались уточняющие методические материалы, которые регламентировали применение результатов анализа и совместное использование применяемых методов и технологий в процессе коллективной работы. На этапе детального проектирования и реализации подсистем применялись все перечисленные выше методы и технологии, а также методология RAD, на основе которой организовывалась работа небольших коллективов разработчиков. В таблице 4 представлены характеристики проекта «Правление».

Таблица 4. Пп 1 1.1 1.2 1.3 1.4 2 2.1 2.2 2.3 2.4 2.5 2.6 2.7 Количество аналитиков Базовая методология Архитектура ИО Архитектура ПО Характеристика Общие 14 DATARUN Централизованная БД Трехзвенная “Клиент-Сервер” Модель предметной области Количество бизнес-процесов Количество процессов нижнего уровня иерархической функциональной модели Количество ДПО Количество СПО Количество ОСПО Коэффициент сцепления (Kc) с учетом всех СПО Коэффициент сцепления (Kc) без учета ОСПО Система Количество функциональных подсистем Количество общесистемных компонентов ПО Количество функциональных компонентов ПО Количество таблиц реляционной БД Количество атрибутов реляционной БД Коэффициент сцепления подсистем по объектам ПО (общий) Коэффициент сцепления подсистем по объектам ПО (без учета общесистемных объектов) 15 22 234 378 2947 24.76 5.4 11 1787 1218 136 12 12.53 4.27 Значение 3 3.1 3.2 3.3 3.4 3.5 3.6 3. 4.1.1 Функциональное моделирование предметной области Первым шагом на этапе обследования и моделирования предметной области являлось экспресс-обследование, в процессе которого была собрана основная первый нормативная уровни документация, модели, перечислены позволяющие бизнес-процессы, распараллелить подлежащие автоматизации в данном проекте, разработаны контекстный и функциональной дальнейшее обследование и моделирование. Кроме того, в процессе экспрессобследования была окончательно сформирована структура спецификаций и разработаны служебные справочники параметров, предназначенных для применения в процессе коллективного моделирования. Функциональное моделирование производилось в процессе параллельного обследования предметной области бригадами аналитиков совместно с экспертами предметной области. При этом в соответствии с Технологией были назначены ответственные аналитики, в компетенцию которых входило: • контроль соблюдения правил моделирования;

• контроль глубины детализации функциональной модели (соответствие критерию, предложенному в диссертационной работе);

• ведение единого Глоссария Документов. Применение положений предлагаемой Технологии в дополнение к положениям базовой методологии DATARUN позволило: • понизить сложность функциональной модели и, соответственно, сократить трудоемкость функционального моделирования;

• обеспечить логическую целостность состава информационных объектов модели;

• собрать и представить в формализованном виде характеристики модели, отражающие использование исходных информационных объектов (ДПО) бизнес-процессами (глоссарии).

Сокращение трудоемкости функционального моделирования по сравнению с «чистым» применением DATARUN было достигнуто, в первую очередь, за счет ограничения глубины детализации функциональной модели посредством соответствующего Критерия (см. раздел 2.2). Методология DATARUN, как и многие другие методологии структурного анализа, регламентирует декомпозицию функциональных вершин при построении иерархических ДПД до тех пор, пока функциональные вершины нижнего уровня не будут представлять собой элементарные, недетализируемые процессы. В отличие от DATARUN, предлагаемая Технология регламентирует декомпозицию функциональных вершин до тех пор, пока каждый поток данных, выходящий из процессов нижнего уровня не будет промаркирован ДПО (определение ДПО см. в разделе 2.1, определение Критерия глубины детализации – раздел 2.2). Применение Критерия, предлагаемого Технологией, привело к меньшей размерности функциональной модели и, соответственно, к меньшей трудоемкости ее построения. Оценка функциональной модели, построенной в проекте «Правление», показывает, что выполнение критерия DATARUN привело бы к дальнейшей декомпозиции более 25% вершин нижнего уровня. При этом увеличение количества процессов нижнего уровня составило бы от 80 до 120 процентов, что привело бы к существенному увеличению трудоемкости построения и специфицирования такой модели. Логическая целостность состава информационных сущностей модели обеспечивалась за счет процедур ведения единого Глоссария Документов. В отличие от DATARUN, где, во-первых, не регламентируются в явном виде процедуры ведения и верификации единых словарей, а, во-вторых, не формулируются отличия исходных информационных объектов предметной области от формализованных информационных сущностей, Технология явно определяет отличия таких объектов и регламентирует процедуры ведения единых глоссариев в процессе коллективной работы. Процедуры носят организационно-технический характер, основанный на заявках аналитиков, их защите и централизации принятия решений по изменению содержимого глоссариев. Поскольку данный процесс происходил асинхронно по мере выявления новых информационных объектов в ветвях функциональной модели, процедуры ведения не только позволяли интегрировать и верифицировать частные результаты аналитиков, но и обеспечивали обратную связь, позволяющую сохранять концептуальную целостность отдельных ветвей модели, снижая тем самым риск и трудоемкость последующих переработок. Другим важным дополнением к методологии DATARUN являлась формализованная структура спецификаций процессов и данных, составной частью которой являлся Глоссарий Документов. Структура Глоссария Документов позволила собрать и применять на следующих этапах количественные характеристики использования ДПО бизнес-процессами, ссылки на соответствующие функциональные объекты и формализованные информационные объекты (сущности) модели предметной области и т.д. На основе Глоссария модели Документов предметной впоследствии области, строились процедуры процедуры верификации верификации результатов проектирования, выявление общесистемных объектов и решения других задач на различных этапах проекта. 4.1.2 Моделирование данных предметной области Моделирование данных предметной области в проекте «Правление» являлось составной частью процесса анализа предметной области. Также как и функциональное моделирование, моделирование данных выполнялось в соответствии с базовой методологией DATARUN и положениями предлагаемой Технологии. Основными элементами моделирования данных в проекте «Правление» являлись: • выявление информационных сущностей предметной области (СПО) на основе анализа атрибутного состава ДПО, собранных в процессе функционального моделирования;

• выявление общесистемных сущностей предметной области (ОСПО) на основе формализованной информации об СПО, ДПО и их использовании в функциональной модели;

• построение БКМД. Выявление СПО производилось в процессе параллельной работы аналитиков по исходным данным, соответствующим ветвям функциональной модели. При этом методологической основой данного процесса являлась методология DATARUN, уточненная и дополненная положениями предлагаемой Технологии. Источником информации для выявления СПО являлись функциональная модель, Глоссарий Документов и соответствующие его элементам первичные и нормативные документы предметной области, раскрывающие атрибутный состав и содержание каждого документа. Формализация информационной составляющей предметной области основана в DATARUN на понятии «генераторов первичных данных», которые должны быть выявлены в функциональной модели, после чего производится полный и связный атрибутный анализ первичной информации на выходах «генераторов» с целью выявления и наполнения структур данных, являющихся кандидатами в сущности концептуальной модели данных (КМД). Если концепция генераторов первичных данных является ценным методическим решением, позволяющим ограничить объем первичной информации для анализа, то полный атрибутный анализ в условиях большой размерности предметной области (в проекте «Правление» выявлено 1218 ДПО) становится практически невыполнимой задачей. Кроме того, DATARUN не регламентирует процедур интеграции частных результатов и ведения единых глоссариев, хотя декларирует наличие общих словарей данных. В проекте «Правление» выявление и формализация следующих сущностей положений предметной Технологии: области производились на основе • выявление генераторов первичных данных в функциональной модели в соответствии с положениями DATARUN;

• распределение элементов Глоссария Документов в соответствии с ветвями функциональной модели между бригадами аналитиков для параллельного анализа;

• параллельный анализ аналитиками элементов Глоссария Документов с целью выявления содержащихся в них сущностей и их первичного ключа (без формализации остальных атрибутов);

• ведение единого Глоссария Сущностей посредством организационнотехнических процедур, основанных на заявках аналитиков, их защите и централизации принятия решений по изменению содержимого Глоссария;

• верификация содержимого глоссариев (Глоссария Документов и Глоссария Сущностей) на основе формализованных критериев (см. раздел 2.3). Применение указанных выше положений в отличие от «чистого» применения методологии DATARUN позволили, во-первых, существенно сократить трудоемкость атрибутного анализа (выявлялся только первичный ключ), во-вторых, обеспечить концептуальную целостность выявленного набора сущностей (процедуры ведения Глоссария Сущностей), в-третьих, обеспечить функциональную полноту набора формализованных сущностей (критерии верификации), в-четвертых, обеспечить информационную основу для последующей верификации материалов проекта на соответствие модели предметной области (единые глоссарии). Анализ количественных характеристик проекта «Правление» (см. таблицу 4) показывает, что количество выявленных СПО (136) почти на порядок отличается от количества анализируемых ДПО (1218), что говорит о высоком уровне интеграции и логической целостности. Попытки выявить СПО на основе полного соблюдения положений DATARUN в данном проекте привели бы к многократному (в 3-5 раз) увеличению трудоемкости данного этапа (связный атрибутный анализ всего объема ДПО) и, возможно, к ухудшению характеристик уровня интеграции. Выявление общесистемных сущностей предметной области (ОСПО) в проекте «Правление» выполнялось посредством предлагаемого в Технологии метода. Данная стадия не предусмотрена методологией DATARUN, как и большинством существующих методов моделирования, которые предполагают уже на первой итерации моделирования (моделирование предметной области в целом) атрибутное наполнение всех сущностей и построение полной КМД. В проекте «Правление» для выполнения данной стадии применялся Метод выявления общесистемных сущностей (см. раздел 2.4), исходными данными для которого являлись единые глоссарии проекта и экспериментально определенное значение Коэффициента минимального использования ОСПО (Kmin = 0.8). Применение данного Метода позволило формально выявить 12 общесистемных сущностей (ОСПО), являющихся интегрирующей основой модели предметной области и подлежащих первоочередному проектированию в виде информационных объектов разрабатываемой системы. Выявление ОСПО в проекте «Правление» позволило, во-первых, существенно понизить размерность КМД (в 10 раз) на первой итерации моделирования и, следовательно, снизить трудоемкость построения информационной модели предмет ной области более чем на порядок (атрибутное наполнение проводилось только для ОСПО, они же легли в основу БКМД). Во-вторых, сформировать интегрирующую основу проекта, позволяющую обеспечить его логическую целостность на всех последующих этапах. При этом отсутствие атрибутного наполнения других СПО и формализации их связей в полную КМД не представляло собой существенной потери информации для первой итерации моделирования, т.к. наличие формализованных характеристик использования сущностей (содержатся в глоссариях) разработку позволило подсистем оптимизировать на основе параллельно-последовательную спроектированного предварительно общесистемного ядра таким образом, что бы детальный анализ и проектирование остальных сущностей в рамках какого-либо элемента системы (последующие итерации моделирования данных) минимально сказывался на разработку других элементов. Построение БКМД, элементами которой являлись только общесистемные сущности, являлось завершающим шагом моделирования данных предметной области в процессе ее обследования и анализа. Выполнение данного шага регламентировалось Технологией, в отличие от положений DATARUN, предусматривающих построение полной КМД. При этом техника построения БКМД в нотации диаграмм «сущность-связь» (ERD – Entity-Relationship Diagrams) определялась положениями базовой методологии и теорией реляционного моделирования данных [55]. Таким образом, применение в проекте «Правление» предлагаемой Технологии в дополнение к положениям базовой методологии DATARUN позволило существенно (более чем на порядок для первой итерации моделирования и в 3-4 раза по совокупности всех итераций) сократить трудоемкость моделирования данных в условия большой размерности предметной области, обеспечить полноту и логическую целостность модели предметной области, выявить и смоделировать интегрирующую основу информационного обеспечения, сформировать исходные данные для выполнения процедур верификации на соответствие разрабатываемой системы модели предметной области в процессе последующих этапов проекта.

4.1.3 Применение результатов моделирования предметной области на следующих этапах проекта Результатами этапа анализ предметной области в проекте «Правление» являлись перечень требований к автоматизированной системе и модель предметной области, включающая:

• функциональную модель предметной области, построенную в виде иерархии ДПД в соответствии с нотацией Гейна/Сарсон;

• спецификации процессов нижнего уровня функциональной модели;

• спецификации Документов);

• Глоссарий Сущностей;

• перечень общесистемных сущностей (ОСПО);

• БКМД. Функциональная модель вместе со спецификациями процессов и данных в проекте «Правление» являлись источником информации для проектирования функциональной и программной архитектуры ее системы, элементов, планирования верификации параллельно-последовательной разработки документов предметной области (включая Глоссарий проектных материалов. Из таблицы 4 видно, что количество функциональных подсистем (15) соизмеримо с количеством бизнес-процессов (11). Отличия обусловлены наличием служебных подсистем. Перечень общесистемных сущностей предметной области и БКМД определили состав интегрирующего ядра информационного и программного обеспечения проекта, которое проектировалось в первоочередном порядке на этапе общесистемного проектирования. При этом БКМД являлось основой реляционной модели информационного ядра системы, где каждой общесистемной сущности соответствовали одна или несколько таблиц реляционной базы данных. Перечень ОСПО рассматривался как перечень кандидатов в общесистемные классы, составляющие ядро программного обеспечения. При этом источником информационной составляющей общесистемных классов являлся атрибутный состав ОСПО, представленный в БКМД, а источником методов и алгоритмов их реализации являлись элементы функциональной модели, использующие ОСПО, информация о которых содержится в Глоссарии Сущностей и спецификациях процессов. Однако общесистемные элементы ПО появляются не только на основе общесистемных сущностей предметной области. В таблице 4 показано, что при 12-ти общесистемных сущностях предметной области, в проекте имеет место 22 общесистемных компонента ПО. Различие в количестве обусловлено наличием общесистемных компонентов, реализующих служебные функции системы (обработка ошибок, управление логированием, коннектами к базе данных и т.д.). Промежуточные результаты работы Метода выявления общесистемных сущностей (матрицы соответствия СПО и бизнес-процессов, коэффициенты использования) в совокупности с функциональной моделью использовались для оптимизации функциональной и программной архитектур, планов параллельнопоследовательной реализации подсистем. При этом особую роль играли характеристики элементов архитектуры, вычисляемые на основе характеристик использования информационных сущностей, содержащихся в результатах работы Метода. Принцип понижения совокупной сложности разработки, основанный на первоочередном проектировании общесистемных объектов (оказывающих наибольшее влияние на сцепление бизнес-процессов и соответствующих им подсистем проекта), проиллюстрированы рисунком 10. На рисунке изображены четыре бизнес-процесса, имеющие различные пересечения по используемым информационным элементам (изображены прямоугольниками с римскими цифрами). В соответствии с формулой 9, коэффициент информационного сцепления (Kc) данной модели равен 11. Посредством Метода выявления общесистемных сущностей выявлено три общесистемных объекта (для примера использовался Коэффициент минимального использования ОСПО (Kmin) равный 0.75), которые показаны в темной зоне нижней части рисунка. Для упрощения допустим, что подсистемы программного проекта однозначно сответствуют бизнес-процесса функциональной модели. При этом первоочередное проектирование выявленных ОСПО позволяет задать их свойства для параллельно-последовательной разработки подсистем и тем самым вывести их из числа объектов, требующих взаимосогласованной работы различных групп разработчиков. Таким образом, можно посчитать коэффициент сцепления бизнес-процессов (или подсистем, что эквивалентно) без учета общесистемных элементов. Такой коэффициент будет определять совокупную сложность параллельно-последовательной разработки подсистем. Для представленного на рисунке 10 случая, полученное значение Kc без учета ОСПО равно 2, что в 5.5 раз меньше исходного значения. Таким образом, налицо понижение совокупной сложности разработки за счет выявления и первоочередного проектирования общесистемных объектов. Таким образом, выявление общесистемных сущностей на основе характеристик использования их в бизнес-процессах позволяет задать определить порядок обхода и понизить сложность переборной задачи. Для реализации данного принципа в диссертационной работе предложен метод выявления общесистемных сущностей, который применялся в проекте «Правление». Формула 8, предназначенная для расчета коэффициента сцепления в функциональной модели предметной области, также применима и для расчета коэффициента сцепления программного проекта. При этом вместо бизнеспроцессов будут выступать функциональные подсистемы, а вместо информационных сущностей объекты программного обеспечения. Применяя формулу 8 были рассчитаны характеристики сцепления АБС Правление, которые представлены в таблице 4. Характеристики показывают, что выявление и определение ОСПО и проектирование на их основе общесистемных объектов ПО привело к понижению совокупной сложности системы, оцениваемой характеристиками сцепления подсистем, более чем в четыре раза (с 24.76 до 5.24) при понижении характеристик сцепления бизнес-процессов около трех раз (с 12.53 до 4.27).

Как говорилось выше, состав общесистемных объектов определялся на основе перечня ОСПО (12 сущностей) с добавлением к ним технических объектов (еще 10 объектов) в процессе проектирования системы. Добавление технических объектов обуславливает увеличение характеристик сцепления элементов системы по сравнению со сцеплением модели предметной области. При этом тенденция существенного понижения сцепления за счет выявления и определения общесистемных объектов сохраняется. Таким образом, характеристики, представленные в таблице 4, показывают корреляцию между параметрами модели предметной области и параметрами разработанной системы с сохранением основных зависимостей и тенденций. В составе работ по детальному проектированию и реализации подсистем выполнялись последующие (после первой) итерации моделирования предметной области. Следующие итерации заключались в углублении функциональной модели (ветвей, соответствующих подсистеме), а также атрибутном анализе ДПО и СПО, связанных с бизнес-процессами, покрываемыми данной подсистемой, расширении концептуальной модели данных предметной области в целом. При этом размерность исходной анализируемой информации была существенно меньше, чем при первой итерации. Кроме того, результаты углубленного анализа сразу же использовались для проектирования соответствующих решений в системе, что позволило свести к минимуму трудоемкость актуализации ранее собранной и специфицированной информации. На этапе детального проектирования и реализации подсистем проекта «Правление» применялись не только результаты работы Метода выявления общесистемных сущностей, полученные при первой итерации моделирования, но и сам Метод, который позволил в рамках проектируемых подсистем определять общие, наиболее значимые объекты предметной области, на их основе определять и проектировать общесистемные (в рамках одной подсистемы) объекты, понижая тем самым совокупную сложность реализации данной подсистемы и позволяя оптимизировать планирование разработки ее внутренних элементов. Для этого в рамках соответствующего подсистеме фрагмента функциональной модели предметной области выделялись бизнеспроцессы, удовлетворяющие необходимым для применения Метода условиям и формировались соответствующие подмножества прямоугольных матриц A и B. Результаты работы Метода применялись для элементов системы так же, как и для системы в целом. В проекте «Правление» применение Метода имело место в процессе разработки некоторых подсистем, обладающих большой размерностью и требующих коллективной, параллельно-последовательной реализации составляющих элементов. Для подсистем, чья трудоемкость соответствовала возможностям одной RAD-группы, Метод не применялся, однако, результаты его применения на первой итерации также использовались. Матрицы, основанные на единых глоссариях и содержащие информацию о соответствии сущностей исходным информационным объектам предметной области в совокупности с информацией, позволяющей связать элементы модели предметной области с элементами программной системы, позволили формализовать решение задач верификации полноты элементов проекта на последующих этапах разработки. Кроме того, на этапах внедрения и сопровождения готовой системы решались различные оптимизационные задачи (например, задача размещения элементов ПО и ИО по элементам аппаратной архитектуры), для которых использовались данные по использованию информационных объектов в бизнес-процессах. Таким образом, результаты обследования и моделирования предметной области, выполненного в соответствии с положениями предлагаемой Технологии, успешно применялись на всех этапах проекта «Правление» для решения различных задач.

4.2 Другие проекты Положения Технологии коллективного моделирования предметной области большой размерности, оформленные в виде Методики, также применялись: • при разработке программных комплексов, выполнявшихся управлением автоматизации Санкт-Петербургского банка Сбербанка России;

• в заказных проектах по разработке программных систем, выполнявшихся ЗАО «СервоКомп»;

•в заказных проектах по обследованию организаций и разработке программных систем, выполнявшихся ЗАО «Бизнес Компьютер Центр». Разработчики Санкт-Петербургского Сбербанка и ЗАО «СервоКомп» применяли положения Технологии в нескольких проектах по разработке программного обеспечения без участия автора. Технология применялась в процессе обследования и анализа предметной области на начальных этапах проектов. При этом применялись разные базовые методы. В частности, Сбербанк применял элементы структурной методологии DATARUN с построением диаграмм потоков данных в нотации Гейна/Сарсон, в то время как разработчики ЗАО «СервоКомп» применяли элементы объектноориентированной технологии RUP с построением Use-case диаграмм в нотации UML. Разница в применяемых базовых методах практически не повлияла на применение основных положений Технологии – критерия глубины детализации функциональной модели, состава и процедур ведения глоссариев с критериями верификации, основанными на них, а также Метода выявления общесистемных элементов. Обе организации применяли Технологию в разработках, выполнявшихся в банковской сфере, для организации коллективной работы и понижения сложности моделей на этапе анализа предметной области в условиях ее большой размерности, а также для обеспечения полноты и логической целостности результатов проектов.

В ЗАО «Бизнес Компьютер Центр» положения предлагаемой Методики применялись при выполнении под руководством и при участии автора следующих проектов: • «Ленэнерго - ТЭС» [41] - обследование и анализ бизнес-процессов подразделений АО Ленэнерго;

• «Synchronization&Backup» [71] разработка Internet системы, предоставляющей услуги по синхронизации и сохранению/восстановлению данных с большой номенклатуры клиентских устройств и приложений на сервер компании – заказчика, доступный через Internet. В проекте «Ленэнерго - ТЭС» применялась методология DATARUN и следующие элементы Технологии: • критерий глубины детализации функциональной модели;

• Глоссарий Документов и правила его ведения. Результатами проекта являлись функциональная модель предметной области («как есть»), представленная в виде иерархии ДПД и спецификаций к ним, а также результаты ее анализа, содержащие рекомендации по реорганизации бизнес-процессов. Формализация информационных сущностей (ведение Глоссария Сущностей), выявление ОСПО и построение БКМД не проводилось, т.к. не соответствовало целям и задачам проекта. Размерность модели (более 300 процессов нижнего уровня ДПД) требовала коллективной работы при обследовании и моделировании. Применение Технологии позволило сократить трудоемкость моделирования более чем в два раза по сравнению с применением базовой методологии и обеспечить логическую целостность результатов (функциональной модели, Глоссария Документов). В проекте «Synchronization&Backup» этап обследования и моделирования предметной области, практически, отсутствовал, т.к. специфика проекта заключалась в разработке программного обеспечения, реализующего новые, не существовавшие ранее, сервисы. При этом на одной из первых стадий проекта выполнялось моделирование будущего поведения системы безотносительно к ее программной реализации. В процессе моделирования применялись элементы объектно-ориентированной Технологии: • Критерий глубины детализации функциональной модели;

• Глоссарий Сущностей;

• Метод выявления общесистемных сущностей. Несмотря на отличающийся смысл модели, которая строилась в нотации Use Case Diagrams языка UML и описывала поведение будущей системы, применение Критерия глубины детализации функциональной модели и единого Глоссария Сущностей в процессе ее разработки позволило обеспечить логическую целостность единого результата при параллельной работе нескольких проектировщиков. Особенностью применения единого Глоссария Сущностей являлось использование для его ведения процедур, предлагаемых в Технологии для ведения Глоссария Документов, что было вызвано отсутствием в разрабатываемой модели первого глоссария. Кроме того, элементами Глоссария Сущностей являлись кандидаты в классы будущей системы. Метод выявления общесистемных сущностей также был использован с некоторыми отличиями от исходных положений технологии. В частности, с помощью Метода выявлялись общесистемные классы для ядра программного обеспечения, а поскольку в качестве источника выступал только один глоссарий, первые два шага Метода были видоизменены. Применение положений Технологии в проекте «Synchronization&Backup» позволило обеспечить логическую целостность модели будущей системы, а также выявить общесистемные объекты ядра, минимизировав при этом влияние человеческого фактора. 4.3 Выводы 1. Результаты диссертационной работы внедрены: технологии RUP и следующие элементы • в Санкт-Петербургском банке Сбербанка России;

предлагаемая Технология, оформленная в виде Методики коллективного анализа, используется при разработке программного обеспечения для автоматизации банковских функций;

• в ЗАО «СервоКомп»;

предлагаемая Технология, оформленная в виде Методики коллективного анализа, используется при разработке программного обеспечения в заказных коммерческих проектах;

• в ЗАО «Бизнес Компьютер Центр»;

предлагаемая Технология, оформленная в виде Методики коллективного анализа, используется при разработке программного обеспечения в заказных коммерческих проектах, а также в проектах по информационному консалтингу для предприятий различных сфер деятельности. 2. Применение позволило: • Сократить трудоемкость первой итерации моделирования предметной области (моделирование предметной области в целом) на порядок по сравнению с применением положений DATARUN за счет ограничения глубины детализации функциональной модели, отказа от полного атрибутного анализа ДПО и построения БКМД полной КМД (параграфы 4.1.1, 4.1.2);

• Обеспечить логическую целостность программных разработок за счет процедур ведения единых глоссариев, выявления и первоочередного проектирование общесистемных объектов (параграфы 4.1.3, 4.2);

предлагаемой Технологии в программных проектах ЗАКЛЮЧЕНИЕ В результате проведенных теоретических и экспериментальных исследований в диссертационной работе получены следующие результаты: 1. Предложен новый критерий глубины детализации функциональной модели предметной области (параграф 2.2), отличающийся тем, что он основан на свойствах информационных объектов, представленных на потоках данных нижнего уровня функциональной модели. Критерий обеспечивает необходимый и достаточный уровень детализации функциональной модели для перехода к последующим этапам проекта. 2. Предложены новые критерии верификации (параграф 2.3), позволяющие формализовать контроль полноты состава информационных объектов в модели предметной области. Критерии отличаются тем, что они являются формализованными и используют взаимосвязанные глоссарии информационных объектов двух типов. 3. Разработан новый метод выявления общесистемных сущностей (параграф 2.4), отличающийся тем, что он является формальным, не зависящим от размерности, конкретного адаптируемым проекта. к предметной позволяет области выявить и условиям Метод подмножество сущностей, имеющих наибольшие характеристики использования в бизнес-процессах, и ограничить размерность информационной модели в процессе ее построения. 4. Разработана технология коллективного моделирования предметной области большой размерности (глава 2), основанная на положениях современных методов анализа и предложенных выше новых результатах, удовлетворяющая проектов в требованиям, предъявляемым области. к промышленным методам моделирования. Технология практически апробирована на ряде банковской предметной Экспериментально обоснована область ее применения (глава 3).

5. В результате экспериментальных исследований выявлены характеристики сцепления бизнес-процессов по информационным сущностям в банковской предметной области (параграф 3.3). Исследования показали наличие небольшого количества сущностей (около 10%), имеющих высокие значения характеристик использования в бизнес-процессах (коэффициент использования от 0.8 и более). Выявленные свойства банковской предметной области позволяют применять предложенный в работе метод выявления общесистемных сущностей с коэффициентом минимального использования равным 0.8 и понижать размерность и совокупную сложность модели предметной области. 6. Результаты диссертационной работы внедрены в Санкт-Петербургском банке Сбербанка России, ЗАО “Бизнес Компьютер Центр”, ЗАО “СервоКомп” (приложение 1).

Список литературы 1. Артемьев В.И. Обзор способов и средств построения приложений // СУБД, № 5-6, 1996г. 2. АCОФ СПб. Модель предметной области. // СПб: Илка, 1997г. 3. Брукс Ф. Мифический человеко-месяц или как создаются программные системы. // пер. с англ., СПб.: Символ-Плюс, 1999г., 304с. 4. Буч Г. Объектно-ориентированный анализ и проектирование. Второе издание // перевод с английского, М.: «Издательство Бином», СПб.: «Невский диалект», 1998г. 5. Буч Г., Рамбо Д., Джекобсон А. Язык UML. Руководство пользователя //М., изд-во ДМК, 2000г. 6. Васютович В.В., С.С.Самотохин, Г.С.Никифоров. Регламентация жизненного цикла программных средств // M., Computerworld Россия, журнал «Директору информационной службы» № 07-08, 2000г. 7. Вендров А.М. CASE-технологии. Современные методы и средства проектирования информационных систем. // М.: «Финансы и статистика», 1998г. 8. Вендров А.М. Ниша и внедрение CASE-средств // Директор информационной службы, М.: «Открытые системы», №11 2000г. 9. ГОСТ 34.003-90 Информационная технология. Комплекс стандартов и руководящих документов на автоматизированные системы. Термины и определения. 10. ГОСТ 34.601-90 Информационная технология. Комплекс стандартов и руководящих документов на автоматизированные системы. Стадии создания АС.

11. ГОСТ 34.602-89 Информационная технология. Комплекс стандартов и руководящих документов на автоматизированные системы. ТЗ на создание АС. 12. Гуляев Н.Б., Позин Б.

А. Методология создания информационных систем STRADIS // CASE-технология – М.: ЦРДЗ – 1992 – с.68-80 13. Гэйн К., Сарсон Т. Структурный системный анализ: средства и методы. // перевод с английского, М., «Эйтекс», 1993г. 14. Дейт К. Дж. Введение в системы баз данных. // Пер. с англ. – 6-е изд - К.: Диалектика, 1998 - 784 с. 15. Зиндер Е.З. Соотнесение и использование стандартов организации жизненных циклов систем // СУБД, № 3, 1997. 16. Зиндер Е.З. Бизнес-реинжиниринг Учеб. Методы пособие. и – и М.: технологии Центр системного проектирования: технологий, 1996г. 17. Зиндер Е.З. инвариантный инструмент синтеза инфологической модели для интегрированной САПР. - В кн.: Численные методы и средства проектирования и испытания РЭА (тезисы докладов). Т. 2. - Таллин, ТПИ, 1987, с. 131-134. 18. Зиндер Е.З., Белоконь А.К. Персонализация информационных технологий и инструментальной поддержки в проектировании. //Tahkekeha elektroonika elementide projekteerimise ja kat- setamise numbrilised meetodid ja vahendid. Vabar. noup. ettek. teesid. K.II. - Tallinn: TTU, 1989. 19. Калянов Г.Н. CASE. Структурный системный анализ (автоматизация и применение). – М.: Лори, 1996г. 20. Калянов Г.Н. Консалтинг при автоматизации предприятий (подходы, методы, средства). М.: СИНТЕГ, 1997г. 21. Калянов Г.Н. Методы и средства системного структурного анализа и проектирования. М.: НИВЦ МГУ, 1995г. информационных 22. Калянов Г.Н. Теория и практика реорганизации бизнес-процессов. – М. СИНТЕГ, 2000г. 23. Калянов Г.Н. CASE: все только начинается... // Директор информационной службы, М.: «Открытые системы», №3 2001г. 24. Калянов Г.Н., Козлинский А.В., Лебедев В.Н. Сравнительный анализ структурных методологий // СУБД, № 5, 1997. 25. Лапин С., Фоминский Е., Козлов Г., Фоминская Е., Позин Б. Опыт применения методологий RAD и DATARUN в конкретных проектах // Материалы технической конференции «Корпоративные базы данных 97», 1997г. 26. Липаев В. В., Филинов Е. Н. Формирование и применение профилей открытых информационных систем // Открытые системы, № 5 1997. 27. Липаев В.В., Позин Б.А., Штрик А.А. Технология сборочного программирования. М.: Радио и Связь, 1992г. 28. Марка Д.А., МакГоуэн К. Методология структурного анализа и проектирования SADT// М.: МетаТехнология, 1993г. 29. Мартин Дж. Организация баз данных в вычислительных системах. М.: Мир, 1980, 662 с. 30. Мартин Дж. Планирование развития автоматизированных систем. - М.: "Финансы и статистика", 1984. 31. Международный стандарт ISO/IEC 12207. Первое издание 01.08.1995г. 32. Международный 15.12.1997г. 33. Мейер Д. Теория реляционных баз данных. М.: Мир, 1987, 608 с. 34. Методические указания. РД 50-34.698-90 Требования к содержанию документов. 35. Методология DATARUN. // Русский перевод АО «Аргуссофт Ко.», М., 1996г. стандарт ISO/TR 10006:1997. Первая редакция 36. Новоженов Ю.В. объектно-ориентированные технологии разработки сложных программных систем. М.: Аргуссофт Ко., 1996г. 37. Ойхман Е.Г., Попов Э.В. Реинжиниринг бизнеса. М. Финансы и статистика, 1997г. 38. Паронджанов С.Д. Методология и технология создания информационных систем организаций // Труды конференции Индустрия программных средств, Москва, сентябрь 1996г. 39. Преснякова Г.Ф. Проектирование баз данных в АСУ. Учебное пособие. Л.:ЛИАП, 1985, 62с. 40. Проект «Project Bank». Информационно-логическая модель // М.: МакроПроджект, 1996г. 41. Проект «Ленэнерго – ТЭС». Модель предметной области. // СПб: ВСС, 2001г. 42. Проект «Правление». Спецификация требований к автоматизированной системе Правления (головной конторы) территориального банка // СПб: СПб банк СБ РФ, 1996г. 43. Проект «Правление». Технический проект. // СПб: СПб банк СБ РФ, 1997г. 44. Тиори Т., Фрай Дж. Проектирование структур баз данных М.: Мир, 1985, Т.1, 287 с. 45. Тудер И.Ю. Новые подходы к автоматизации банка // Банковские технологии, М.: «Бизнес и компьютер», февраль 1998 г. с.107-111. 46. Тудер И.Ю. Коллективный анализ предметной области // Банковские технологии, М. «Бизнес и компьютер», №5 май 2001г. с.32-38. 47. Тудер И.Ю., Позин Б.А. Обеспечение концептуальной целостности программных проектов // Информационные технологии в инновационных проектах: Тр. III междунар. науч.-техн. конф. (Ижевск, 23-24 мая 2001г.) – Ч.1 – Ижевск: Издат-во Ижевского радиозавода, 2001, с.152-154.

48. Тудер И.Ю., Позин Б.А. Командная работа и моделирование или Как многократно понизить объем работ на самом ответственном этапе проекта // Директор информационной службы, М.: «Открытые системы», №2 февраль 2002г., с.34-40. 49. Тудер И.Ю. Разработка стандартов предприятия на основе DFD как стандарта де-факто // Всероссийская практическая конференция "Стандарты в проектах современных ИС": Сборник трудов II-й всероссийской практической конференции, Москва, 2002г., с.97-100. 50. Ульман Дж. Основы систем баз данных. М.: Финансы и статистика, 1983, 334 с. 51. Хаббард Дж. Автоматизированное проектирование баз данных. - М.: "МИР", 1984. 52. Хаммер М., Чампи Д., Реинжиниринг корпорации: манифест революции в бизнесе. СПб.: С.Петербургский университет, 1997г. 53. Шлеер С., Меллор С., Объектно-ориентированный анализ: моделирование мира в состояниях: Пер с англ. – Киев: Диалектика, 1993г. 54. Штрик А.А., Осовецкий Л.Г., Мессих И.Г. Структурное проектирование надежных программ встроенных ЭВМ. – Л.: Машиностроение, 1989 – 296с. 55. Barker R. CASE*Method. Entity-Relationship Modelling. Copyright Oracle Corporation UK Limited, Addison-Wesley Publishing Co., 1990. 56. Barker R. CASE*Method. Function and Process Modelling. Copyright Oracle Corporation UK Limited, Addison-Wesley Publishing Co., 1990. 57. Boehm B.W. A Spiral Model of Software Development and Enhancement // ACM SIGSOFT Software Engineering Notes. – Aug.1986. 58. Booch G. Object Solutions. Managing the object-oriented project // CA, Addison-Wesley Publishing Company Inc, 1996. 59. Booch G. Object-oriented development. IEEE Transactions on Software Engineering 12, 2 (Feb.1986), 211-221.

60. CDM - метод разработки информационных систем фирмы Oracle//Oracle Magazine / Russian Edition #2, 1997г. 61. Coad P., Yourdon E. Object-Oriented Analysis, 2nd edn. Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall, 1991. 62. DeMarco T. Structured Analysis and System Specification. Englewood Cliffs, New Jersey: Prentice Hall, 1979. 63. Jackson M.A. System Development. Englewood Cliffs, New Jersey: Prentice Hall International, 1983. 64. Jacobson I., Christerson M., Jonsson P., Overgaard G. Object-Oriented Software Engineering. A Use Case Driven Approach. // Addison Wesley Longman Limited, England, 1996. 65. Kruchten P. The Rational Unified Process: an introduction. Second edition // Addison Wesley Longman, inc., 2000. 66. Martin J. Recommended Diagramming Standards for Analysts and Programmers. N.J., Prentice Hall, 1987. 67. Martin J., Odell J. Object-Oriented Analysis and Design. – Prentice Hall, Englewood Cliffs, NJ, 1993. 68. Martin J., Rapid Application Development, MacMillan Publishing Company, 1991. 69. Oracle CDM Method Handbook. Oracle corp. 1996. 70. Rumbaugh J., Blaha M., Premerlani W., Eddy F., Lorensen W.. Objectoriented modeling and degisn. Englewood Cliffs, NJ. Prentice Hall, 1991. 71. Synchronization and Backup System. System Model. // SPb: BCC, 2001. 72. Yourdon E. Managing the Structured Techniques. N.J.: Yourdon Press/Prentice Hall, 1989. 73. Yourdon E. Modern Structured Analysis // Englewood Cliffs, New Jersey: Yourdon Press, 1989.

Перечень сокращений АО АС АСОБИ - Акционерное Общество. - Автоматизированная Система. - Автоматизированная Система Обработки Банковской Информации. названии Данное сокращение системы использовалось АСОБИ в банковской Сбербанк, разработанной совместным предприятием «КОМПАН» по заказу Санкт-Петербургского банка Сбербанка России. АСОФ - Автоматизированная Система Отделение – Филиал. Данное сокращение использовалось в названии банковской системы АСОФ СПб, разрабатываемой ЗАО Телеформ по заказу Санкт-Петербургского банка Сбербанка России. БД БКМД - База Данных. Базовая Концептуальная введено в Модель Данных. Данное для сокращение которой ГлД диссертационной общесистемные работе обозначения концептуальной модели данных, в состав входят только сущности предметной области. Глоссарий Документов. Данное сокращение введено в диссертационной ГлС работе для обозначения глоссария, содержащего документы предметной области (ДПО). Глоссарий Сущностей. Данное сокращение введено в диссертационной ГОСТ ДПД ДПО работе для обозначения глоссария, содержащего сущности предметной области (СПО). ГОсударственный СТандарт. ГОСТ Р – ГОсударственный Стандарт России. Диаграммы Потов Данных. Англоязычный аналог – DFD. Документ Предметной Области. Данное сокращение введено в диссертационной работе для обозначения наборов информации, использующихся в технологических процессах предметной области и являющихся для них неделимым. ЖЦ ПО ЗАО ИО ИСО КМД МЭСИ ООП ОСБ ОСПО Жизненный Цикл Программного Обеспечения. Закрытое Акционерное Общество. Информационное Обеспечение. - Русскоязычная транслитерация аббревиатуры ISO International Organization for Standardization Концептуальная Модель Данных. Московский государственный университет Экономики, Статистики и Информации. Объектно – Ориентированный Подход. Отделение Сберегательного Банка. Общесистемная Сущность Предметной Области. Данное сокращение обозначения введено в диссертационной предметной работе для сущностей области (СПО), имеющих значение для предметной области в целом, в отличие от СПО, имеющих значение для отдельных функций или их групп. ПО СБ РФ СП СПб СПО Программное Обеспечение. Сберегательный Банк Российской Федерации. Структурный Подход. Санкт-Петербург. Сущность Предметной Области. Данное сокращение введено в диссертационной работе для обозначения объектов и (или) фактов СУБД ТОО предметной области, информацию о котором необходимо хранить в базе данных. Система Управления Базами Данных. Товарищество с Ограниченное Ответственностью.

ТЭС BPM Тепло – Электро Станция. Business Process Modeler. Модуль CASE-системы SilverRun, предназначенный для моделирования Software/System разработка Method – бизнес-процессов Engineering – предметной области.

CASE Computer Aided Автоматизированная обеспечения. CDM DFD Custom систем/программного метод разработки Development приложений компании ORACLE. Data Flow Diagrams. Диаграммная техника, предназначенная для ERD функционального моделирования. Русскоязычный аналог – диаграммы потоков данных (ДПД). Entity – Relationship Diagrams. Диаграммная техника, предназначенная для моделирования данных предметной области. Русскоязычный аналог - диаграммы «сущностьсвязь». FPM Function Point Method. Метод оценки сложности программного проекта. Русскоязычный перевод – метод функциональных точек. IDEF0 Методология Aided моделирования. Manufacturing Organization for – Аббревиатура интегрированная Standardization – расшифровывается – Icam DEFinition, ICAM – Integrated Computer ISO JSD OMT компьютеризация производства. International Международная организация по стандартизации - Jackson Structured Development – метод разработки Майкла Джексона. - Object Modeling Technique – объектно-ориентированная техника моделирования Дж. Рамбо.

OOA OOIE OOSE Object Oriented Analysis. Русскоязычный перевод - объектноориентированный анализ. - Object-Oriented Information Engineering – метод объектноориентированного моделирования Мартина/Оделла. Object-Oriented Software Engineering – объектноориентированный метод разработки, называемый методов Джекобсона.

RAD RUP SADT SA/SD STD RDM Rapid Application Development.

Методология быстрой разработки приложений. Rational Unified Process. Комплексная технология разработки программных систем. - Structured Analysis and Design Technique – структурная методология, разработанная Дугласом Россом. - Structured Analysis/Structured Design – одна из классических структурных методологий, основанная на ДПД. State Transition Diagrams – диаграммы переходов состояний. Relational Data Modeler. Модуль CASE-системы SilverRun, предназначенный для проектирования реляционной базы данных.

Приложение 1. Документы о внедрении результатов Внедрение результатов диссертационной работы подтверждается следующими, приведенными в данном приложении, документами: 1. Акт о внедрении «Методики коллективного анализа предметной области большой размерности при разработке информационного и программного обеспечения» в практической деятельности // Санкт-Петербургский банк Сбербанка России, 2000г. 2. Акт о внедрении «Методики коллективного анализа предметной области большой размерности при разработке информационного и программного обеспечения» в практической деятельности // ЗАО «СервоКомп», 2000г. 3. Акт о внедрении «Методики коллективного анализа предметной области большой размерности при разработке информационного и программного обеспечения» в практической деятельности // ЗАО «Бизнес Компьютер Центр», 2001г.

Построение функциональной модели "как есть" Построение функциональной модели "как надо" Построение концептуальной модели данных (КМД) Критерий глубины детализации Словарь данных Kmin в банковской ПрО Kmin в проекте 0 0 0.2 0.4 0.6 0. Рис.7 Распределение СПО по коэффициентам использования Бизнес-процесс Б Бизнес-процесс A II I I I III III III I II I I Бизнес-процесс В Кс = I I Бизнес-процесс Г I I I I II I I II I I Итерационное параллельнопоследовательное проектирование и реализация Кс = 2 Первоочередное проектирование и реализация III III III Общесистемные элементы Рис.10 Принцип понижения совокупной сложности разработки, основанный на первоочередном проектировании общесистемных объектов

Pages:     | 1 ||



© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.