WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!


На правах рукописи

Болгова Екатерина Владимировна

АВТОМАТИЗАЦИЯ ПРОЦЕССА РАЗРАБОТКИ ВИРТУАЛЬНЫХ ЛАБОРАТОРИЙ НА ОСНОВЕ ОБЛАЧНЫХ ВЫЧИСЛЕНИЙ

Специальность: 05.13.06 — Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (образование)

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Санкт-Петербург — 2012

Работа выполнена на кафедре информационных систем и в НИИ Наукоемких компьютерных технологий Санкт-Петербургского национального исследовательского университета информационных технологий, механики и оптики (НИУ ИТМО).

Научный консультант: Бухановский Александр Валерьевич, доктор технических наук

Официальные оппоненты: Скуратов Алексей Константинович, доктор технических наук, профессор, ФГАУ ГНИИ ИТТ «Информика», заместитель директора Бояшова Светлана Анатольевна, доктор технических наук, Центр мониторинга и сертификации НИУ ИТМО, директор

Ведущая организация: Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского

Защита состоится 20 декабря 2012 г. в 15:30 на заседании диссертационного совета Д212.227.06 в Санкт-Петербургском национальном исследовательском университете информационных технологий, механики и оптики по адресу:

197101, Санкт-Петербург, Кронверкский пр., д. 49.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке НИУ ИТМО.

Автореферат разослан 20 ноября 2012 г.

Ученый секретарь диссертационного совета, кандидат физико-математических наук, доцент Лобанов И. С.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Развитие технологий «электронного обучения» (eLearning) предъявляет новые требования к формам и способам организации электронных образовательных ресурсов (ЭОР), одним из видов которых являются виртуальные лабораторные практикумы (ВЛП) – аппаратно-программные комплексы с дистанционным (удаленным) доступом, предназначенные для имитации процессов, протекающих в изучаемых реальных объектах. Традиционно такие комплексы включают в себя средства численного моделирования различных процессов и явлений, источники данных, в том числе – эмулирующие процессы в информационно-измерительных системах, инструменты интерпретации полученных результатов (включая визуализацию), а также инфраструктуру, обеспечивающую их использование посредством сети Интернет. В России развитию методов и технологий разработки и использования ВЛП посвящены работы научных коллективов В.П. Гергеля, С.А. Бояшовой, Л.С. Лисицыной, А.В.

Лямина, О.А. Касьянова и ряда других исследователей.

Для построения инфраструктуры ЭОР перспективна концепция облачных вычислений, отражающая модель предоставления доступа по требованию к массиву настраиваемых компьютерных ресурсов (сетям, серверам, хранилищам, приложениям и сервисам), которые могут быть быстро зарезервированы и высвобождены с минимальными управляющими усилиями или действиями со стороны провайдера1. Однако прямой перенос принципов облачных вычислений, характерных для бизнес-приложений, не всегда продуктивен при поддержке ВЛП, поскольку не позволяет в полной мере отразить их методическую составляющую. Как следствие, возникает задача адаптации специфических моделей и разработки предметно-ориентированных облачных технологий, ориентированных на особенности обучения с использованием ВЛП. Например, модель AaaS (Application as a Service) позволяет описывать изучаемые посредством ВЛП процессы в форме композитных приложений (КП) – совокупности взаимодействующих облачных сервисов, ориентированных на решение общей задачи.

Каждый сервис решает задачи численного моделирования, доступа к данным или обработки результатов, а связи между ними отражают структуру рассматриваемого объекта с заданной степенью детализации. Однако в настоящее время не развита практическая технология разработки и настройки ВЛП с использованием модели AaaS, что и определяет актуальность темы исследования.

Предметом исследования являются ВЛП, функционирующие в среде облачных вычислений.

Целью работы является решение существенной для проектирования и разработки ЭОР на основе облачных вычислений задачи создания моделей обучения и технологий автоматизации процессов разработки и использования ВЛП в высокопроизводительных вычислительных средах на основе облачной модели AaaS.

Данное определение облачных вычислений принято Национальным институтом стандартов и технологий США (NIST).

Задачи исследования:

определение требований к ВЛП на основе облачных вычислений, разработка моделей обучения с использованием АааS, а также выбор платформы облачных вычислений для разработки ВЛП и его обоснование;

проектирование программно-аппаратной среды организации ВЛП с использованием технологий облачных вычислений второго поколения;

разработка процедуры автоматизации создания и модификации содержимого ВЛП, а также реализация инструментального средства для этих целей;

экспериментальное исследование разработанных ВЛП и инструментальных средств на основе учебно-научного веб-центра «Социодинамика» в среде облачных вычислений;

оценка возможности применения предложенных решений для совместной учебно-научной деятельности распределенных групп специалистов в рамках обеспечения межвузовской мобильности.

Методы исследования включают в себя методы теории графов, теории языков программирования, методы проектирования информационных систем и построения графических человеко-машинных интерфейсов, теории вероятностей и математической статистики.

Научная новизна заключается в построении облачных ВЛП на основе модели AaaS второго поколения, интерпретирующей процесс обучения в виде формального потока заданий (workflow, WF), отображаемого на композитное приложение, которое функционирует в распределенной среде, что позволяет:

обеспечить высокий уровень результатов освоения дисциплин совокупно по знаниевому, функциональному и личностно-мотивационному дескрипторам;

минимизировать негативные эффекты технологий «электронного обучения»:

эрозию знаний, иллюзию интерактивности и информационную избыточность.

Практическую ценность работы составляют:

инструментальное средство для автоматизации процесса создания и модификации содержимого ВЛП;

веб-ориентированный центр «Социодинамика», реализующий концепцию облачных вычислений и использующий модель AaaS для организации ВЛП.

На защиту выносятся:

модели обучения с использованием ВЛП на основе перспективной модели облачных вычислений AaaS, которые позволяют при работе с ЭОР снизить негативные эффекты технологий «электронного обучения»;

процедура автоматизации создания и эксплуатации ВЛП на основе платформы облачных вычислений CLAVIRE.

Достоверность научных результатов и выводов обусловлена результатами тестирования алгоритмов и программного обеспечения, экспериментальными исследованиями функциональных характеристик, исследованием на фокус-группах, а также практическим внедрением (опытной эксплуатацией) разработанных программных средств.

Внедрение результатов работы. Результаты использованы при выполнении следующих НИОКР: «Интеллектуальные технологии поддержки процессов исследовательского проектирования судов и технических средств освоения океана», «Интеллектуальные технологии распределенных вычислений для моделирования сложных систем» и «Инструментальная технологическая среда для создания распределенных интеллектуальных систем управления сложными динамическими объектами»в рамках ФЦП «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России» на 2009–2013 гг., «Создание функционирующего в режиме удаленного доступа интерактивного учебно-методического комплекса для выполнения работ в области моделирования наноразмерных атомно-молекулярных структур, наноматериалов, процессов и устройств на их основе, в распределенной вычислительной среде» в рамках ФЦП «Развитие инфраструктуры наноиндустрии в Российской Федерации на 2008–2011 гг.», «Создание высокотехнологичного производства комплексных решений в области предметно-ориентированных облачных вычислений для нужд науки, промышленности, бизнеса и социальной сферы» в рамках реализации постановления Правительства РФ №218, «Распределенные экстренные вычисления для поддержки принятия решений в критических ситуациях» в рамках реализации постановления Правительства РФ №220, «Высокопроизводительный программный комплекс для моделирования электронных и электромеханических свойств наноуглеродных объектов», «Разработка веб-ориентированного производственно-исследовательского центра в области социодинамики и ее приложений» в рамках ФЦП «Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития научно-технологического комплекса России на 2007–2013 гг.».

Апробация работы. Основные результаты работы обсуждались на международных и всероссийских конференциях, семинарах, совещаниях и круглых столах, включая научный семинар Института информатики при Университете города Амстердам (10 октября 2010), XIV Всероссийскую объединенную научную конференцию «Интернет и современное общество» (12–14 октября 2011, СанктПетербург), XVIII Всероссийскую научно-методическую конференцию «Телематика'2011» (20–23 июня 2011, Санкт-Петербург), XIX Всероссийскую научнометодическую конференцию «Телематика'2012» (2012, Санкт-Петербург).

Публикации. По материалам диссертации опубликовано 11 печатных работ, в том числе 6 – в изданиях из перечня ведущих рецензируемых научных журналов и изданий ВАК РФ и 2 свидетельства о регистрации программы для ЭВМ.

Личный вклад. В диссертацию включены результаты выполненных в соавторстве работ, соответствующие личному участию автора: аналитический обзор в проблемной области диссертационной работы, обоснование требований к ВЛП, основанным на технологии облачных вычислений. Автор обосновал выбор платформы для разработки ВЛП, принимал участие в разработке семейства моделей обучения на основе AaaS, проектировании и реализации инструментального средства для автоматизации процесса создания и настройки содержимого ВЛП, проектировании структуры и содержания учебно-методических материалов веб-центра «Социодинамика», подготовке и проведении экспериментальных исследований веб-центра, в организации исследований с привлечением фокус-групп.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения, списка литературы (78 наименований) и 1 приложения. Содержит 125 с. текста, включая 43 рисунка и 5 таблиц.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность проблемы, сформулированы цель и задачи исследования, отмечены научная новизна и практическая значимость результатов, приведены основные положения, выносимые на защиту.

Первая глава посвящена использованию облачных технологий в «электронном образовании». Одним из наиболее ресурсоемких видов ЭОР являются виртуальные лаборатории (или ВЛП), использующие методы численного моделирования для воспроизведения изучаемых процессов и явлений при невозможности доступа к реальному экспериментальному оборудованию. Однако переход к использованию ВЛП порождает ряд негативных эффектов: эрозию знаний, иллюзию интерактивности и информационную избыточность. Первый возникает, когда учащийся может получать требуемый результат из готовых и настроенных модулей, не вникая в их устройство, что порождает разрыв между знанием и опытом познания. Иллюзия интерактивности возникает за счет использования упрощенных (шаблонных) форм дистанционного общения участников, в полной мере не отражающих реальные исследовательские процессы. Информационная избыточность появляется в результате неконтролируемой конкуренции разных видов образовательных ресурсов, поэтому обучаемый часто не может выбрать необходимый источник. В целом указанные эффекты отрицательно сказываются на системном подходе к обучению по отдельным образовательным программам. Это особенно заметно в междисциплинарных курсах и программах, количество и разнообразие которых неуклонно увеличивается благодаря развитию инструментария научного познания. Потому в настоящее время актуально создание методов и технологий автоматизации образовательных процессов, минимизирующих перечисленные негативные эффекты и одновременно унифицирующих принципы представления компетенций с обеспечением междисциплинарных связей. Несмотря на то что для традиционных видов ЭОР (например, электронных конспектов лекций) обеспечение данных механизмов является техническим аспектом, для ВЛП, реализуемых на основе современных методов компьютерного моделирования, проблема унификации междисциплинарных связей остается открытой.

Применение облачных технологий для реализации ВЛП допускает следующие модели автоматизации образовательных процессов.

IaaS (Infrastructure as a Service): характеризуется виртуализацией вычислительной инфраструктуры вуза с последующим ее предоставлением различным подразделениям для решения собственных задач (в том числе установки специализированных программ). Применительно к ВЛП, она обеспечивает основу для развертывания ЭОР с доступом через Интернет.

PaaS (Platform as a Service): ориентирована на предоставление виртуальных ресурсов с уже установленными вычислительными пакетами, обеспечивающими моделирование и доступ к данным в рамках ВЛП. Само программное обеспечение ЭОР на ресурсах не развернуто.

SaaS (Software as a Service): традиционная модель предоставления доступа к ВЛП как к веб-приложению, обеспечивающему возможности использования ЭОР.

DaaS (Data as a Service): вспомогательная модель, ориентированная на использование облачных хранилищ для коллективного доступа к массивам данных, применяемых при работе с ВЛП.

HaaS (Hardware as a Service): специфическая модель для организации ВЛП на основе не только имитации, но и удаленного доступа к реальным информационно-измерительным системам или иным техническим средствам.

В свете развития мультидисциплинарных направлений научных исследований и соответствующих образовательных программ отдельного внимания заслуживает модель организации облачных вычислений AaaS (Application as a Service). Она обеспечивает разработку и использование композитных приложений – совокупности взаимодействующих облачных сервисов, ориентированных на решение общей задачи. КП создается за счет связывания существующих программных пакетов в сложное приложение, которое исполняется на распределенных ресурсах облачной среды. Одной из наиболее прогрессивных технологий работы с КП является концепция (и реализующая ее технология) iPSE (Intelligent Problem Solving Environment)2, ориентированная на развитие интеллектуальных технологий поддержки жизненного цикла проблемно-ориентированных сред распределенных вычислений с использованием модели AaaS. В частности, она обеспечивает интеллектуальную поддержку рабочих процессов пользователя на основе экспертных знаний, отчуждаемых непосредственно от разработчиков предметно-ориентированных сервисов, вокруг которых формируется виртуальное профессиональное сообщество.

Концепция iPSE воплощена в многопрофильной инструментальнотехнологической платформе CLAVIRE3, предназначенной для эффективного управления вычислительными, информационными и программными ресурсами распределенных неоднородных вычислительных инфраструктур в рамках модели облачных вычислений второго поколения. Она поддерживает процессы создания, исполнения, управления и предоставления сервисов доступа к предметно-ориентированным высокопроизводительным КП, функционирующим на основе облака распределенных прикладных сервисов. Таким образом, данная платформа реализует полнофункциональную модель AaaS второго поколения, что определяет ее выбор для создания и эксплуатации ВЛП.

Вторая глава посвящена разработке моделей обучения с использованием ВЛП в рамках логики AaaS и проектированию облачной среды для поддержки функционирования ВЛП. В целом WF-представление, как основное для модели AaaS, может рассматриваться в качестве базового для формализации процесса изучения мультидисциплинарных явлений. На его основе может быть построен весь цикл обучения в рамках выполнения ВЛП. В зависимости от правил интерпретации WF в исполнимую форму можно выделить три модели обучения (рис. 1), основанные на общей модели интерпретации КП в среде облачных вычислений4.

Разработана в рамках научной школы, к которой принадлежит диссертант.

CLAVIRE: e-Science infrastructure for data-driven computing / K. V. Knyazkov, S. V. Kovalchuk, T. N.

Tchurov, S. V. Maryin, and A. V. Boukhanovsky // Journal of Computational Sciences. 2012. Vol. 3(6). P. 504–510.

Князьков К.В. Технология разработки композитных приложений с использованием предметноориентированных программных модулей: Дис.... канд. техн. наук: 05.13.11. СПб, 2012. 170 с.

(б) (а) (в) (г) Рис. 1. Обучение с использованием WF «А» – модель обучения на закрытом для просмотра и редактирования WF. Интерпретация выполняется для WF в целом (рис. 1а); предполагается, что КП в форме WF ранее создано и отлажено; обучаемый получает непосредственный доступ к нему без возможности просмотра и изменения внутренней структуры в процессе выполнения ВЛП. Такой подход с использованием интегрированного ВЛП с доступом к удаленно выполняемым прикладным пакетам применяется для подготовки специалистов в предметных областях. Тем не менее описанный подход не решает проблемы эрозии знаний. Преимущество подхода – возможность «бесшовного» объединения пакетов в составе КП, что позволяет расширить круг решаемых задач и состав виртуальных лабораторных работ на основе одних и тех же прикладных пакетов и вычислительных ресурсов.

«Б» – модель обучения на открытом только для просмотра WF. Интерпретация WF выполняется по блокам, однако пользователь не может менять структуру WF (рис. 1б). Очевидно, что выходные параметры O заданного блока являются входными I зависимого блока. Например, выходной параметр блока NN1 O1N1 является входным параметром I1N3 блока N3. Также O1N2 I2 и т.д. В таком режиме возможны пошаговая интерпретация работы WF и мониторинг промежуточных параметров. Для описания этого процесса вводится функция промежуточной интерпретации WF на узле Nl :

Nl FNl WF:TypeI1...TypeIn TypeO1Nl ...TypeOm , (1) где ONl ( j 1..m ) – выходной параметр узла (блока) Nl.

j К этому классу относится случай, когда рассматриваются только функции интерпретации независимо для каждого из содержательных блоков WF. Этот подход ориентирован на обучение применению отдельных прикладных пакетов, включая подготовку входных данных, запуск на исполнение, визуализацию и интерпретацию результатов расчетов (рис. 1а). Его цель состоит не столько в изучении междисциплинарных явлений, сколько в дополнении компетенций навыками использования прикладных пакетов, характерных для той или иной предметной области.

«В» – модель обучения на открытом для просмотра и редактирования WF. Интерпретация выполняется последовательно для всех блоков WF – от начала к концу. В этом случае обучаемый имеет возможность пошагово исследовать процессы, происходящие в моделируемой системе, анализируя выходные данные каждого из пакетов и интерпретируя их влияние на результаты последующих вычислений. Возможны дополнительные действия над WF (добавление дополнительных блоков, вариативное исследования и др.) с целью получения необходимых данных для исследования (рис. 1в). Данный режим работы предпочтителен, поскольку позволяет воспроизвести «осязаемые» связи между объектами исследования и их составляющими.

Уровень выполнения обучаемыми лабораторных работ на базе ВЛП или созданных/модифицированных WF оценивается с помощью специального проверочного WF (рис. 1г). Предполагается, что результаты помещаются в архив I1.

В случае необходимости могут вводиться параметры проверки I2. Узел N1 производит распаковку архива и передает проверочному узлу N2 группу файлов.

После проверки результаты передаются на выход WF (O1) и на узел построения графического представления результатов проверки N3.

Для анализа состоятельности моделей «А»–«В» в табл. 1 приведены оценки дескрипторов уровней знаний, умений и личностных качеств, развиваемых посредством соответствующих ВЛП. Достигаемые соответствующей моделью уровни освоения компетенций отмечены знаком «+», не достигаемые – знаком «–». Из таблицы следует, что модель «В» обладает наибольшей полнотой положительных дескрипторов, включая стимулирование инициативной ответственности за счет вовлечения обучаемого в процесс конструирования WF.

Таблица 1. Дескрипторы уровней знаний, умений и личностных качеств по отношению к моделям обучения с использованием ВЛП Модель Индекс Уровень Дескриптор «А» «Б» «В» Дифференциация требования «должен знать» Может узнавать объект, явление и понятие при повторном восприятии ранее усвоенной информации о З1 Знание-знакомство них, находить в них различия и относить к той или + + + иной классификационной группе, знание источников получения информации Может самостоятельно осуществлять репродуктивные З2 Знание-копия действия над знанием путем воспроизведения и при- + + + менения информации Может воспроизводить и понимать полученные знаЗнание-продукция ния, самостоятельно систематизировать их, т.е. предЗ3 (аналитические ставлять знания в виде элементов системы и устанав- – + + знания) ливать взаимосвязи между ними, продуктивно применять в отдельных ситуациях Знание- Может самостоятельно извлекать новые знания из З4 трансформация окружающего мира, творчески их использовать для – – + (системные знания) принятия решений в новых нестандартных ситуациях Дифференциация требования «должен уметь» Умеет корректно выполнять предписанные действия У1 Первичные умения по инструкции, алгоритму и т.п. в известной ситуа- + + + ции.

Умеет самостоятельно выполнять действия по решеРепродуктивные нию типовых задач, требующих выбора из числа изУ2 + + + умения вестных методов, в предсказуемо изменяющейся ситуации Умеет самостоятельно выполнять действия (приемы, Продуктивные операции) по решению нестандартных задач, требуУ3 умения (умелая – + + ющих выбора на основе комбинации известных методеятельность) дов, в непредсказуемо изменяющейся ситуации Умеет самостоятельно выполнять действия, связанИсследовательские У4 ные с решением исследовательских задач, творческое – – + умения использование умений (технологий) Дифференциация понятия «отношение к осуществляемой деятельности» Безразличное, безответственное отношение к учебе, 0 Безответственность + – – порученному делу Демонстрирует позитивное отношение к учебной и СЛ1 Ответственность трудовой деятельности, проявляет активность при – + + выполнении порученного дела Проявляет настойчивость и увлеченность, трудолюИнициативная СЛ2 бие, творческий подход, готовность самостоятельно – – + ответственность выполнять порученное дело Для практической реализации ВЛП, функционирующих в рамках моделей «А»–«В», спроектирована технологическая среда на основе платформы CLAVIRE. Она включает в себя управляющую оболочку (ядро платформы), набор прикладных сервисов – вычислительных пакетов и средств доступа к данным, а также дополнительные средства, обеспечивающие поддержку виртуального профессионального сообщества пользователей и обеспечение учебного процесса в рамках концепции web 2.0.

Рис. 2. Высокоуровневая архитектура среды На рис. 2 представлена высокоуровневая архитектура такой среды. Ее интерфейс пользователя реализуется посредством веб-портала, который предоставляет основные элементы пользовательского интерфейса и обеспечивает доступ к базовым функциональным возможностям ВЛП. Удаленные сервисы образуют управляющее ядро, построенное на базе платформы CLAVIRE и реализующее основные системные функции по управлению и унифицированному доступу к разнородным программным, аппаратным и информационным ресурсам.

Прикладные пакеты, в свою очередь, реализуют функционал ВЛП в конкретной предметной области. Ресурсы включают в себя различные вычислительные системы под общим управлением ядра CLAVIRE, которое сопоставляет их конкретным пакетам (например, исходя из требований использования GPU, ограничений на дисковую и оперативную память и пр.).

Третья глава посвящена процедуре автоматизации разработки и исполнения ВЛП, функционирующих в рамках модели AaaS. Практическое воплощение моделей «А»–«В» сводится к интерпретации абстрактного WF (АWF) в исполнимую форму с последующем запуском на выполнение в распределенной вычислительной среде. Граф AWF транслируется в исполнимую форму – граф конкретного WF (CWF). Процесс интерпретации динамический, т.е. граф CWF определяется по мере выполнения блоков AWF. При интерпретации одного блока AWF могут порождаться множественные узлы в CWF. Таким образом, уравнение для интерпретации (1), примененное к КП, позволяет на абстрактном уровне задавать WF, который однозначно транслируется в исполнимую форму.

Разработка ВЛП достаточно трудоемка, поскольку включает в себя не только создание КП в форме AWF, но в первую очередь – развертывание в облачной среде необходимых прикладных пакетов. Для платформы CLAVIRE этот процесс включает в себя установку прикладных пакетов на ресурсах в облаке и их регистрацию в базе пакетов, включающую описание на предметноориентированном языке EasyPackage (основан на языке Ruby) различных сценариев использования в составе ВЛП. Благодаря такому подходу в зависимости от целевой аудитории один и тот же прикладной пакет можно представить в «облаке» по-разному и ограничить варианты его использования, тем самым устраняя эффекты информационной избыточности, характерные для ЭОР.

Для автоматизации процесса встраивания пакетов в CLAVIRE и устранения необходимости ручного описания сценариев их использования на формальном языке спроектирован интеллектуальный редактор CLAVIRE/PackageManager. Он предоставляет интерфейс конструктора, отображающий описание пакета в форме совокупности полей, каждое из которых описывает соответствующий атрибут. Для редактирования информации об атрибутах, описывающих входные и выходные данные о пакете, требуется лексический и синтаксический разбор файла описания пакета. При запросе на создание нового пакета пользователю предоставляется полный набор полей и атрибутов для заполнения, а также автоматически назначаются права доступа к создаваемому пакету. Для отладки и проверки работоспособности встроенных пакетов в CLAVIRE используется технология проблемно-ориентированных интерфейсов.

Рис. 3. Архитектура интеллектуального редактора CLAVIRE/PackageManager На рис. 3 представлена архитектура CLAVIRE/PackageManager. Взаимодействие инструмента с системными сервисами CLAVIRE других компонентов происходит посредством компонента Facade, который осуществляет идентификацию и авторизацию запросов с внешних интерфейсов, обеспечивая информационную безопасность всей среды. Все операции выполняются через модуль пользовательского интерфейса. В нем реализованы методы вызова соответствующих функций из других логических модулей. Все функции работы с сервером (инициализация сессии, запрос списка пакетов, запросы описаний пакетов, запрос на создание и сохранение пакета) реализованы в модуле работы с сервером. Модуль разбора описания пакета на EasyPackage выполняет лексический и синтаксический разбор описания пакета и представляет данные в соответствующем формате для модуля пользовательского интерфейса, а также выполняет обратное преобразование, т.е. собирает представленные пользователем данные о пакете и преобразует их в описание пакета на языке EasyPackage. Модуль преобразования данных предназначен для отображения описания пакета, представленного в виде пользовательских форм, в формат, использующий модуль построения графа зависимостей параметров и наоборот. Функциональность модуля обеспечивает возможность работы с описанием пакетов в режиме отображения графа без сохранения описания, так как данный режим работы позволяет исключить ошибки, связанные с циклическими зависимостями параметров.

Интеллектуальный редактор CLAVIRE/PackageManager представляет собой веб-приложение и реализован с использованием следующих технических средств: язык JavaScript, HTML, таблицы стилей CSS, а также ExtJS - Javascript-фреймворк, расширяющий возможности javascript. Для передачи данных и запросов используется текстовый формат обмена данными.

В четвертой главе особенности разработки публичных ВЛП рассмотрены на примере учебно-научного веб-центра «Социодинамика», предназначенного для поддержки ЭОР в сфере социодинамики и социометрии, ориентированных, в первую очередь, на исследования в социальных сетях в Интернете. Аппаратная составляющая поддержки центра формируется в составе распределенной иерархической среды облачных вычислений, включающей выделенные суперкомпьютеры, виртуальные машины в облаке (модель IaaS) и целевые системы в составе Грид. Единообразный способ работы с центром, равно как и оптимизация распределения вычислительной нагрузки, осуществляется средствами управляющей оболочки без привлечения пользователя. На рис. 4 представлена схема функционирования сервисов доступа к данным и приложениям веб-центра в области социодинамики. Пользователь авторизуется в проблемно-ориентированной среде через портал провайдера. Через соответствующий веб-интерфейс он может выбрать конкретные сервисы или шаблоны готовых КП, а также получить (при необходимости) доступ к другим видам ЭОР. Выбрав необходимые сервисы, пользователь средствами управляющей оболочки конструирует соответствующее КП, определяющее правила сбора, обработки и анализа данных в социальных сетях. Вычислительные ресурсы и сервисы сбора данных используются с учетом единого сертификата, который обеспечивает права пользователя, делегированные провайдером. По завершении расчетов пользователь может получить доступ к результатам расчетов через интерфейс портала веб-центра.

Эксперты-разработчики сервисов обработки данных Пользователь Сеть Internet Выбор сервисов для построения WF Аутентификация A Конструирование Авторизация по сертификату B WF сбора и обработки C Авторизационный сервис web-центра Локальные хранилища Локальные хранилища Локальные хранилища A С B B B B B B B B Выделенные вычислительные Грид среда I Среда облачных вычислений I поколений системы поколения Авторизационный сервер социальной сети Распределенное хранилище данных социальной сети Хранилище данных Результаты расчетов Рис. 4. Схема функционирования веб-центра «Социодинамика» В состав ЭОР центра «Социодинамика» входят учебно-методические материалы: лекции, электронные тьюторы, методические указания для выполнения лабораторных работ, методика обучения, а также собственно ВЛП, построенные на основе прикладных пакетов SD/Crawler, SD/Dynamics, SD/Analysis;

стороннего программного обеспечения – Jung, Prefuse, NetworkX, iGraph, Pajek, Stocnet. В соответствии с назначением выделяются два блока ВЛП:

1) методический, предназначенный для ознакомления с основами работы веб-центра «Социодинамика» и языком метапрограммирования EasyFlow, на котором пользователь может в дальнейшем строить собственные КП, связанные с автоматизированным сбором данных, анализом и моделированием в сфере общественных наук;

2) гуманитарный, позволяющий обучаемым осваивать практические навыки анализа и моделирования процессов в социальных сетях, ориентированных на гуманитарные исследования (анализ и прогноз индексов общественных настроений (на примере темы «законы о пропаганде гомосексуализма»); выявление призывов к офф-лайн общественным/экстремистским акциям (на примере темы «Зеленый weekend»); об....

....

....

....

....

....

Сервис № Сервис № наружение источников умышленной дезинформации (на примере темы «Введение платного среднего образования»)).

ВЛП гуманитарного блока использованы в качестве контрольных примеров для экспериментальных исследований производительности веб-центра. В табл. приведены вероятностные характеристики временных издержек – дополнительных затрат, связанных с использованием не локального, а облачного ресурса.

Таблица 2. Вероятностные характеристики составляющих временных издержек (с) на выполнение ВЛП в веб-центре «Социодинамика» Порядковые статистики Моменты Составляющая времени, с Min 25 % Me 75 % Max среднее СКО 4.03 13.62 19.44 23.39 28.99 17.91 7.Управление ресурсом 0.53 0.56 0.57 0.58 2.04 0.58 0.Подключение пакета 0.02 0.02 0.02 0.05 1.28 0.05 0.Мониторинг ресурса 0.03 0.04 0.04 0.04 1.31 0.05 0.Передача данных 0.01 0.71 0.77 0.80 3.01 0.70 0.Прием данных Из таблицы видно, что среднее суммарное время издержек на выполнение задачи не превышает 20 с, из которых 85 % связано с реактивностью собственной системы управления удаленным вычислительным ресурсом, и только 15 % – с работой самого веб-центра, что подтверждает эффективность предложенных решений.

Пятая глава посвящена использованию инфраструктуры платформы CLAVIRE для создания облачного ВЛП как инструментального средства поддержки межвузовской мобильности молодых ученых. В ней приведены результаты апробации разработок (см. гл. 2, 3 диссертации) в рамках уникального проекта обеспечения межвузовской мобильности молодых ученых, посвященного разработке предметно-ориентированных технологий интерактивной 3D-визуализации.

Проект реализован на базе НИУ ИТМО, для его выполнения привлечены 10 молодых специалистов из вузов и академических организаций, представляющих городов России. Перед каждым специалистом была поставлена индивидуальная задача – разработать программу визуализации результатов расчетов своего прикладного пакета, создать на его основе облачный сервис в среде CLAVIRE и интегрировать его с широкоэкранной системой виртуальной реальности таким образом, чтобы удаленные пользователи в НИУ ИТМО могли интерактивно управлять процессом визуализации с помощью системы захвата движения. Таким образом, каждый привлеченный специалист рассматривался как потенциальный разработчик ВЛП. При этом ни один из них ранее не имел опыта работы с облачными средами второго поколения; потому для унификации действий специалистов в рамках выполняемого проекта был использован интеллектуальный редактор CLAVIRE/PackageManager. На рис. 5 приведена схема организации научных исследований привлеченных специалистов.

Рис. 5. Схема организации научных исследований привлеченных специалистов С использованием описанных выше подходов и технологий привлеченными специалистами был дистанционно разработан ряд композитных приложений, каждое из которых может интерпретироваться как интерактивный ВЛП, что позволило экспериментально исследовать эргономические и методические характеристики решений, описанных в главах 2 и 3 диссертации. Для экспериментальных исследований были проведены интервью с представителями двух фокусгрупп. Первая группа включала участников проекта межвузовской мобильности молодых ученых и специалистов (10 человек), они самостоятельно осваивали инструментарий и ВЛП в дистанционном режиме, пользуясь только методическими указаниями. Вторая фокус-группа включала 15 студентов первого года обучения магистратуры (специальность «Прикладная математика и информатика», кафедра высокопроизводительных вычислений НИУ ИТМО); для них были проведены аудиторное занятие и мастер-класс по разработке и использованию ВЛП.

Проанализировав интервью, можно сделать следующие выводы. Большинство студентов отметили безусловную перспективность технологии, доступность для среднего пользователя; также к достоинствам были отнесены возможность дистанционного встраивания вычислительных пакетов, универсальный механизм использования прикладных пакетов в различных областях научной деятельности, удобный скриптовый язык программирования. К недостаткам студенты отнесли зависимость пользователя от экспертов по работе с платформой, некоторые отметили сложность встраивания своего пакета и определения источников возникающих ошибок.

Ответы молодых ученых в целом более емкие, они касаются конкретных проблем технологии, что обусловлено опытом непосредственной работы в CLAVIRE. Молодые ученые охарактеризовали технологию как перспективную, однако отметили необходимость развития и доработки на различных уровнях.

Они посчитали излишним использование механизма встраивания прикладного пакета посредством интеллектуального редактора. Однако отсутствие данного механизма не позволит построить процесс обучения в рамках AaaS по моделям «Б» и «В», поскольку будет невозможно достичь положительных эффектов, в том числе дескрипторов уровней знаний, умений и личностных качеств.

Мнения молодых ученых и студентов о достоинствах и недостатках технологии в общем совпадают.

Заключение. В ходе выполнения диссертационной работы были получены следующие основные результаты.

Разработаны модели обучения с использованием ВЛП в рамках логики АааS, обеспечивающие высокий уровень результатов освоения дисциплин совокупно по знаниевому, функциональному и личностно-мотивационному дескрипторам.

Предложена общая архитектура программно-аппаратной среды поддержки функционирования ВЛП с использованием технологий облачных вычислений второго поколения на основе платформы CLAVIRE.

Разработана процедура автоматизации процессов создания и модификации содержимого ВЛП, реализованная в интеллектуальном редакторе CLAVIRE/PackageManager.

Продемонстрирована эффективность предложенного подхода к построению публичных ВЛП на примере учебно-научного веб-центра «Социодинамика».

С помощью социологических исследований, основанных на методе фокусгрупп, получена в целом положительная оценка возможности применения облачной среды для обучения.

Публикации по теме диссертационной работы 1. Иванов С. В., Болгова Е. В., Каширин В. В., Якушев А. В., Чугунов А. В., Бухановский А. В. Web-ориентированный производственноисследовательский центр «Социодинамика» // Изв. вузов. Приборостроение. 2011. № 10. С. 65–71 [Входит в перечень ВАК].

2. Болгова Е. В., Иванов С. В., Гринина Е. А., Слоот П. М. А., Бухановский А.

В. Параллельные алгоритмы моделирования динамических процессов на комплексных сетях // Изв. вузов. Приборостроение. 2011. № 10. С. 72–[Входит в перечень ВАК].

3. Болгова Е.В., Богачева А.В., Духанов А.В., Князьков К.В., Бухановский А.В.

Инфраструктурное обеспечение виртуальных лабораторных практикумов для междисциплинарных образовательных программ в рамках концепции облачных вычислений // Современные проблемы науки и образования 2012. № 5 (Электронный журнал). URL: www.science-education.ru/105-69[Входит в перечень ВАК].

4. Чугунов А.В., Бершадская Л.А., Якушев А.В., Болгова Е.В., Биккулов А.С.

Социальные сети и социометрические исследования: теоретические основания и практика использования автоматизированного инструментария изучения виртуальных сообществ // Информационные ресурсы России.

2012. № 4. С. 19–24 [Входит в перечень ВАК].

5. Бершадская Л.А., Биккулов А.С., Болгова Е.В., Чугунов А.В., Якушев А.В.

Социометрические исследования в социальных сетях как инструментарий социологии и политологии // Современные проблемы науки и образования.

2012. № 4 (Электронный журнал). URL: http://www.scienceeducation.ru/104-6901 [Входит в перечень ВАК].

6. Марьин С.В., Болгова Е.В. и др. Интеллектуальные технологии распределенных вычислений для моделирования сложных систем // Научнотехнический вестник СПбГУ ИТМО. 2010. Вып. 70. С. 123–124 [Входит в перечень ВАК].

7. Болгова Е.В., Бухановский А.В., Гуськов А.А., Духанов А.В., Насонов Д.А., Свитенков А.И. Учебно-методический комплекс для освоения многопрофильной инструментально-технологической платформы создания и управления распределенной средой облачных вычислений CLAVIRE// Матер.

XIX Всеросс. науч.-метод. конф. «Телематика 2012». СПб, 2012.

8. Иванов С. В., Болгова Е. В., Каширин В. В., Якушев А. В., Чугунов А. В., Бухановский А. В., Слоот П.М.А. Веб-ориентированный центр в области социодинамики: концепция и принципиальная архитектура // Тр. XIV Всеросс.объединенной конф. «Интернет и современное общество» (IMS-2011).

СПб, 2011.

9. Болгова Е. В., Урусова Г. З. Многомерный статистический анализ неформальных сообществ в социальных сетях // Матер. Всеросс. конф. молодых ученых «ИНТЕРНЕТ: инновационные технологии и инженерные разработки». СПб, 2011.

10. Программная система анализа и моделирования информационных процессов в социальных сетях «SD/Dynamics» / В.В. Каширин, Е.В. Болгова, А.В.

Бухановский, П.М.А. Слоот. Св-во о гос. регистрации программы для ЭВМ № 2012617949 от 03.09.2012 г.

11. Распределенная информационная система в области социодинамики и ее приложений / Е.В. Болгова, А.А. Гуськов, А.В. Богачева, А.В. Духанов, А.В.

Бухановский. Св-во о гос. регистрации программы для ЭВМ № 20126191от 26.10.2012 г.







© 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.