ИССЛЕДОВАНИЕ ТЕХНОЛОГИЙ И ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫХ СРЕДСТВ СОЗДАНИЯ АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ СИСТЕМ РАЗЛИЧНОГО НАЗНАЧЕНИЯ

Новоселова Ольга Вячеславовна

канд. техн. наук, доцент,

ФГБОУ ВО МГТУ «СТАНКИН»,

РФ, г. Москва

Е-mail: ovnovoselova@yandex.ru

Волкова Галина Дмитриевна

д-р техн. наук, профессор,

ФГБОУ ВО МГТУ «СТАНКИН»,

РФ, г. Москва

Е-mail: cog-par@yandex.ru

Григорьев Олег Георгиевич

д-р техн. наук, гл. науч. сотр.,

ФГБУН ИСА РАН,

РФ, г. Москва

Е-mail: 

RESEARCH OF TECHNOLOGIES AND TOOLS TO CREATING OF THE AUTOMATED SYSTEMS OF DIFFERENT PURPOSE

Olga Novoselova

Ph.D, assistant professor,

MSTU «STANKIN»,

Russia, Moscow

Galina Volkova

doctor of Technical Science, professor,

MSTU «STANKIN»,

Russia, Moscow

Oleg Grigorev

doctor of Technical Science, chief researcher,

ISA RAS,

Russia, Moscow

АННОТАЦИЯ

В статье приведены результаты исследования средств создания автоматизированных систем. Определены и кратко описаны подходы к разработке систем, характеризующие этапы эволюции автоматизации интеллектуального труда. Предложены критерии, в соответствии с которыми проведен анализ средств создания автоматизированных систем (АС). В результате анализа выявлены достоинства и недостатки каждого средства, показано повышение эффективности работы разработчиков систем при использовании средств создания ПАС.

ABSTRACT

This article presents the results of research of means to creating of applied automated systems. Identified and described the approaches to the development of systems that characterize the stages of evolution of the automation of intellectual labor. The analysis of tools to creating automated systems (AS) in accordance with the proposed criteria was conducted. In this article identified the advantages and disadvantages of each tool, is shown the improving of the efficiency work the developers of automated systems, which are using these means for creating automated systems.

Ключевые слова: автоматизация интеллектуального труда; инструментальные средства создания прикладных автоматизированных систем; технология; автоматизированная система.

Keywords: automation of intellectual labor; tools to creating of the applied automated systems; technology; automated system.

1. Введение

Смена и совершенствование технологий и инструментальных средств разработки автоматизированных систем связано с увеличением объема информации и данных, требующих систематизации, классификации и последующей обработки в вычислительной среде; усложнением задач, подлежащих автоматизации, и изменением характера процесса их выполнения – от четко выстроенного алгоритма в хорошо формализованных задачах расчетного типа к определению вариантов решения и выбору необходимого в сложных интеллектуальных задачах; повышением требований к качеству создаваемых автоматизированных систем и к взаимодействию с ними. Необходимость создания комплекса моделей для разрабатываемой прикладной автоматизированной системы появилась не сразу – потребность была обусловлена тем, что с увеличением размерности программ разработчику стало сложно одновременно отслеживать последовательность выполнения действий в алгоритме работы программы и размещение данных в вычислительной среде.

С появлением инструментальных средств создания прикладных автоматизированных систем (ПАС) сократилось время, затрачиваемое разработчиками систем на описание как моделей решения предметной задачи, так и на описание моделей системы, автоматизирующей данную задачу. Дополнительно инструментальные средства обеспечили возможность автоматического создания программного кода на основе разработанных моделей, регулярного документирования действий, выполняемых в процессе разработки ПАС, а также организации координированного взаимодействия и эффективной работы коллектива специалистов.

В результате исследования эволюции создания ПАС были выделены подходы к разработке систем: интуитивный, структурный, объектно-ориентированный и когнитивный [4; 5; 10; 15]. Отличие в подходах определяется особенностями организации функциональной и информационной компонент предметных задач.

  При интуитивном подходе инструментарий сводился лишь к отладочным средствам для конкретных языков программирования в конкретной операционной системе. Так как разрабатываемые программы были простыми (обеспечивали выполнение несложного алгоритма и манипулирование простыми переменными), то необходимость в предварительном моделировании отсутствовала. На этапе структурного подхода идея структурной организации данных и структурного построения программ получила свое инструментальное воплощение в виде программ или пакетов программ, облегчающих как визуализацию структурной организации данных и программ, так и документирование результатов разработки, что послужило началом для развития идеи поддержки жизненного цикла программного продукта. В дальнейшем во время развития объектно-ориентированного подхода поддержка жизненного цикла программного продукта – от анализа требований до сопровождения и реинжиниринга, была реализована в инструментальных комплексах, получивших название CASE-систем [8]. На этапе когнитивного подхода идея управления всем жизненным циклом программного продукта (планирование, создание программного продукта, эксплуатация) получила реализацию в инструментальных средствах, поддерживающих ALM-технологию [14].

2. Анализ инструментальных средств создания прикладных автоматизированных систем

Инструментальные средства создания прикладных автоматизированных систем, как и технологии, прошли развитие от отдельных программ (например, отладчиков) через наборы или инструментальные пакеты программ к сложным инструментальным комплексам.

Анализ инструментальных средств создания ПАС проводился в соответствии со следующими критериями [9]:

·     по функциональной ориентации в процессе создания ПАС (на этапы жизненного цикла ПАС: анализ требований, анализ традиционных процессов решения предметной задачи, проектирование, реализация системы, тестирование, внедрение);

·     поддерживаемым подходам разработки ПАС (структурный, объектно-ориентированный, когнитивный);

·     формируемым компонентам предметной области: информационной, воссоздающей существующие информационные структуры и взаимосвязи между ними, и функциональной, отражающей технологию и способы обработки информации;

·     по категориям – для отражения уровня сложности инструментального средства:

1)  вспомогательные программы («инструмент»), позволяющие решать небольшую задачу – проектирование одной компоненты на одном этапе жизненного цикла создания автоматизированной системы;

2)  пакеты разработчика («набор инструментов») – совокупность интегрированных программных средств, которые обеспечивают выполнение одного этапа создания прикладной автоматизированной системы и используют, как правило, централизованное хранилище всей информации по этапу, включая управленческую;

3)  инструментальные средства («верстак», «станок») обладают большей степенью интеграции выполняемых функций на базе репозитория системы и автономностью использования, а также существенной привязкой к программно-технической среде функционирования;

4)  инструментальные системы (CASE-системы – «станочная линия») – полностью интегрированные средства на базе единого репозитория, включающие встроенные средства управления разработкой и поддерживающие создание автоматизированной системы;

·     особенности и характеристика среды разработки: наличие и вид централизованного хранилища информации (база данных, репозиторий); количество мест разработчиков (одно-, многопользовательская среда); методологии и методы, используемые в среде; ориентация на составляющие модельного представления системы: функциональная, информационная (в виде файлов или БД); возможность интеграции с другими инструментальными средствами.

В статье проанализированы CASE-системы, обладающие визуальными инструментами для моделирования различных компонент предметных задач на основных или всех этапах разработки прикладной автоматизированной системы: Silverrun; Case/4/0; Visible Analyst; инструментальные средства МАИТ.

Почти все средства имеют дополнительные модули, позволяющие организовать среду для коллективной работы разработчиков, и обладают репозитарием. Часть результатов анализа приведена в статье [9], где дается сокращенное описание следующих CASE-средств: CA ERwin Modeling Suite; IBM Rational Software Architect; Oracle Designer; CASE.Аналитик и инструментальные средства МАИТ.

2.1. Silverrun (Сomputer Systems Advisers, Inc.)

CASE-средство Silverrun было разработано американской фирмой CSA, в настоящее время им владеет канадская фирма Grandite [2; 12]. Silverrun ориентирован на структурный подход и предназначен для формирования моделей информационных систем. Данное средство поддерживает различные методологии и методы, которые основываются на раздельном построении информационной и функциональной компонент на этапах анализа и проектирования: DATARUN, Yordon/DeMarco, Merise, Gane/Sarson, Ward/Mellor, Information Engineering. Дополнительно можно наращивать среду разработки путем введения собственных описаний. Система обладает настройками на методологию или метод, необходимого для построения требуемой компоненты модели.

В Silverrun можно выделить 3 модуля, каждый из которых является самостоятельным продуктом: BPM (Business Process Modeler), ERX (Entity-Relationship eXpert), RDM (Relational Data Modeler).

Модуль BPM позволяет моделировать процесс функционирования создаваемой информационной системы в форме диаграмм потоков данных. Диаграммы могут изображаться в различных заданных нотациях, помимо этого, есть возможность создавать собственные нотации. В модуле при работе со сложными моделями обеспечивается: автоматическая перенумерация, работа с деревом процессов, выполнение действий с отдельными отсоединенными частями модели и возможность их присоединения в дальнейшем для коллективной работы.

Модуль ERX предназначен для концептуального моделирования данных, обеспечивает построение моделей данных на основе ER-подхода «сущность-связь», не ориентированных на конкретную программно-техническую среду и средства реализации. Модуль обладает встроенной экспертной системой, которая помогает разрабатывать нормализованную модель данных с помощью ответов на содержательные вопросы о взаимосвязи данных. Также модуль предлагает возможности автоматического построения модели данных из описаний структур данных, анализа соответствия модели требованиям третьей нормальной форме. Проверенная модель передается в модуль RDM.

Модуль RDM позволяет создавать детализированные модели «сущность-связь» для реализации в реляционной базе данных. Он предоставляет возможность работать по любой методологии, так как обладает гибкой нотацией и репозитарием, который можно расширять. Также данный модуль обеспечивает документирование реляционных баз данных.

Менеджер репозитория рабочей группы WRM (Workgroup Repository Manager) обеспечивает интеграцию модулей Silverrun в единую среду проектирования, а также данный модуль применяется для хранения информации, которая является общей для всех моделей (словарь данных).

Silverrun может автоматически генерировать схемы баз данных для СУБД: Oracle, Informix, DB2, Ingres, Progress и др. Также Silverrun предоставляет возможность передавать данные в средства разработки приложений (языки 4GL): JAM, PowerBuilder, SQL Windows и др. В модуль RDM можно загрузить информацию из каталогов соответствующих СУБД или языков 4GL. Это позволяет уже работающие базы данных и ПАС документировать, перепроектировать и переносить на новые платформы.

Silverrun позволяет создавать модели информационных систем различных уровней сложности, формируя информационную и функциональную компоненты. Однако возможность использования различных нотаций приводит к отсутствию жесткого контроля между компонентами моделей, что в целом может привести к несогласованности моделей. Поэтому наиболее оптимально использовать Silverrun для автоматизации задач управления и создания информационно-поисковых систем в хорошо формализованных предметных областях.

2.2. Case/4/0 (microTOOL)

Пакет case/4/0 [11] предназначен для анализа и проектирования прикладных автоматизированных систем и баз данных, ориентирован на структурный подход и охватывает этапы создания и внедрения ПАС. Case/4/0 основывается на методе Ward/Mellor (расширение метода Yordon/DeMarco), что позволяет разрабатывать автоматизированные системы с ограничениями на временные характеристики. В case/4/0 можно моделировать информационную и функциональную компоненты, а также поведение системы. Данный продукт поддерживает следующие типы диаграмм: древовидные диаграммы функциональной декомпозиции, диаграммы потоков данных, диаграммы переходов состояний, диаграммы «сущность-связь», структурные карты Джексона.

Основными компонентами пакета являются: графические редакторы диаграмм; репозитарий; дизайнер диалогов для моделирования интерфейса пользователя; генераторы кода на Cobol, С/С++, Visual Basic, Java; синтаксически-ориентированные редакторы кодов; средства генерации документов.

Case/4/0 может создавать схемы баз данных для следующих СУБД: Oracle, DB2, SQL-Server. Теперь case/4/0 позволяет не только формировать реляционную модель из ER-модели, но и проводить взаимное обновление ER-модели и модели отношений. Необходимо отметить наличие инструмента для проведения анализа данных, а также управления версиями и конфигурацией системы. Данный модуль обеспечивает согласованность результатов, полученных в процессе моделирования.

Пакет Case/4/0 предлагает инструментарий для создания моделей автоматизированных систем с ориентацией на системы реального времени, формируя информационную, функциональную компоненты и компонент, описывающий поведение системы. Но, необходимо отметить, что в пакете реализуется достаточно ограниченное число методов анализа и проектирования автоматизированных систем.

2.3. Visible Analyst (Visible Systems Corporation)

CASE-система Visible Analyst [13] (предшественники EasyCASE и EasyER) разработанная компанией Visible Systems Corporation, предназначена для анализа, проектирования и реализации ПАС на основе структурного и объектно-ориентированного подходов. Корпорация выпускает несколько вариантов Visible Analyst, среди которых лидером является Visible Analyst Professional.

Пакет Visible Analyst Professional (VAP)позволяет моделировать информационную и функциональную компоненты и события в системе и поддерживает UML версии 2.0, а также следующие методы и методологии структурного проектирования и моделирования: BPMN (Business Process Model and Notation) – нотация и модель бизнес-процессов, Yordon/DeMarco, Gane/Sarson, SSADM (Structured System Analysis and Design Method) – британский cтандарт анализа и разработки автоматизированных систем, ER-диаграммы, IDEF1X, Bachman, Information Engineering.

VAP позволяет работать в многопользовательском режиме, дополнительно к графическим редакторам включает: репозитарий, в котором хранится информация как по разрабатываемым моделям, так и по управлению проектами, средства для навигации, для публикации моделей, для составления отчетов, для генерации схемы баз данных, а также наличие обратного инжиниринга для баз данных, в том числе старых, и др. VAP поддерживает работу с достаточно большим количеством СУБД, в том числе серверных: ANSI SQL-92, Datacom SQL, Informix, IngresOracle, Paradox, Progress и др. Кроме того, Visible Analyst Professional может генерировать приложения для Visual Basic, С++ и COBOL.

 Система является достаточно мощным инструментом, предлагающим большой спектр нотаций для проектирования и моделирования ПАС на всех этапах их создания с возможностью применения различных подходов (структурного и объектно-ориентированного). Многопользовательский одновременный доступ позволяет осуществлять взаимодействие в коллективе, что позволяет организовать работу с крупными проектами для нескольких групп пользователей - всех участников процесса создания ПАС: архитекторов и дизайнеров системы, аналитиков, программистов-аналитиков, руководителей проектов и менеджеров. Но следует отметить, что Visible Analyst Professional достаточно сложен при освоении обычным пользователем.

2.4. Инструментальные средства МАИТ

В настоящее время инструментальные средства поддержки методологии автоматизации интеллектуального труда позволяют автоматизировать формирование модельных представлений на отдельных этапах создания прикладных автоматизированных систем.

Методология автоматизации интеллектуального труда является отечественной разработкой [3] (МГТУ "СТАНКИН") и обеспечивает промышленный способ создания прикладных автоматизированных систем. В соответствии с методологией формируются модели предметной задачи, подлежащей автоматизации – начальная, концептуальная, инфологическая и даталогическая. Описания выполняются в виде спецификаций и диаграмм для информационной, функциональной и/или динамической компонент моделей и их взаимосвязи. МАИТ позволяет выполнять интеграцию моделей предметных задач в единый комплекс путем последовательного объединения компонент.

Для каждого этапа проектирования ПАС (начального, концептуального и инфологического) разработано средство поддержки соответствующего этапа (Model, Concept, Infology). В зависимости от способа формирования моделей в средствах поддержки реализованы следующие технологии моделирования [6]: – полуавтоматизированная (на основе вручную составленных диаграмм автоматизировано создаются спецификации, а по ним автоматически строятся контрольные диаграммы); – автоматизированная (диаграммы с помощью графического редактора формируются автоматизировано, по ним автоматически заполняются спецификации).

Наиболее развитыми являются [1; 7] средство Concept, поддерживающее создание описания концептуальной модели в виде спецификаций в полуавтоматизированном режиме и программный комплекс «CODA». Программный комплекс «CODA» – это графический редактор, который позволяет автоматизировано создавать диаграммы и автоматически формирует табличные формы. Программный комплекс «CODA» состоит из двух основных частей – графического интерфейса пользователя (ГИП) и программного ядра.

Поскольку каждый этап поддерживается отдельным инструментальным средством, не имеющим интеграции с другими, отсутствует процедура автоматической передачи результатов с одного этапа на другой, что снижает эффективность последовательного построения моделей при сквозном проектировании прикладных автоматизированных систем.

3.  Заключение

Исследования и анализ CASE-средств показали, что их использование на всех этапах создания ПАС сокращает время разработки и повышает качество разрабатываемых систем, а также снижает трудоемкость работ проектировщиков и производителей систем. Формирование модели для сложных ПАС с помощью CASE-средств имеет важное значение для будущей реализации системы, так как позволяет учесть все аспекты структуры системы, взаимодействия объектов и выполняемого процесса.

Пакеты CASE-средств включают или имеют возможность интеграции дополнительных продуктов для управления жизненным циклом разрабатываемых систем по хранению документации по проектам, управлению конфигурацией, управлением активами и т. д., что говорит об общей тенденции постепенного перехода к ALM-технологии и ее внедрению в разработку ПАС.

Помимо этого, необходимо отметить некоторые проблемы и трудности при работе с CASE-средствами. Различные CASE-средства часто несовместимы друг с другом, что можно объяснить как различными методологиями и методами, которые реализованы в них, так и проблемами передачи данных и управления от одного средства к другому. Некоторые CASE-системы достаточно дороги и трудоемки в освоении.

Наиболее интересным CASE-средством являются инструментальные средства МАИТ, поскольку они реализовывают новую технологию создания автоматизированных систем, в соответствии с которой формируется модель, инвариантная к программно-техническим средствам реализации, что позволяет быстро переносить АС на новую платформу, не выполняя заново этапы формирования начальной и концептуальной моделей, описывающих процесс выполнения задачи специалистом и систему знаний предметной области. Наличие в методологии формального описания моделей на различных этапах создания ПАС и правил их отображения (формирования описаний компонент последующей модели на основе описаний компонент предыдущей модели) позволяет интегрировать модели предметных задач в общий комплекс на основе разработанных методик.

Список литературы:

1. Бычкова Н.А. Автоматизированная поддержка визуального концептуального моделирования прикладных автоматизированных систем // Информационные технологии в науке, образовании и промышленности: материалы междун. научно-техн. конференции (Архангельск, 2005 г.). – Архангельск, 2005. – С. 43–48.

2. Вендров А.М. CASE-технологии. Современные методы и средства проектирования информационных систем. Глава 5.1.1. Silverrun. // Обзор. - [Электронный ресурс] – Режим доступа. – URL: http://citforum.ru/database/case/glava5_1_1.shtml (дата обращения 23.04.2015).

3. Волкова Г.Д. Методология автоматизации интеллектуального труда: монография. – М.: Янус-К, 2013. – 104 с.

4. Волкова Г.Д., Григорьев О.Г., Новоселова О.В. Исследование методологий, методов и подходов, применяемых при создании прикладных автоматизированных систем // Межотраслевая информационная служба: научно-методический журнал. – 2014. – № 4 (169). – С. 19-31.

5. Волкова Г.Д., Новоселова О.В., Григорьев О.Г. Исследование методологий и методов проектирования автоматизированных систем различного назначения // Электронные информационные системы. Научный журнал. – 2014. – № 2 (2). – С. 57–69.

6. Волкова Г.Д. Семячкова Е.Г. Применение методологии автоматизации интеллектуального труда к созданию автоматизированных систем проектирования//Межотр. научно-техн. сборник «Техника, Экономика», серия «Автоматизация проектирования». – 1995. – Вып. 3–4 – С. 48–55.

7. Волкова Г.Д., Щукин М.В. Автоматизация концептуального моделирования проектно-конструкторских задач при создании САПР машиностроительного назначения // Информационные технологии в образовании, технике и медицине: материалы междун. конференции (Волгоград, 2000 г.). – Волгоград, 2000. – С. 31–34.

8. Калянов Г.Н. CASE структурный системный анализ (автоматизация и применение). – М.: Изд-во «ЛОРИ», 1996. – 242 с.

9. Новоселова О.В., Волкова Г.Д., Григорьев О.Г. Исследование средств создания прикладных автоматизированных систем // Высокие технологии, фундаментальные исследования, финансы: сб. статей XVIII междун. научно-практ. конференции «Фундаментальные и прикладные исследования, разработка и применение высоких технологий в промышленности и экономике». (Санкт-Петербург 5–6 декабря 2014 г.). – СПб., 2014. – С. 75–82.

10. Новоселова О.В., Волкова Г.Д., Соломенцев Ю.М. Исследование эволюции создания прикладных автоматизированных систем // Инновации, технологии, наука: материалы Междун. научно-практ. конференции» (Самара, 3 декабря 2015 г.). В 2 ч. Ч. 1 – Уфа, 2015. – С. 109–118.

11. Описание продукта case/4/0 (microTOOL). // Сайт microTOOL. – [Электронный ресурс] – Режим доступа. – URL: http://www.microtool.de/en/case-4-0-structured-system-analysis/ (дата обращения 25.03.2015).

12. Описание продукта Silverrun (Grandite). // Сайт Grandite. – [Электронный ресурс] – Режим доступа. – URL: http://www.silverrun.com/ (дата обращения 18.03.2015).

13. Описание продукта Visible Analyst (Visible Systems Corporation.) // Сайт Visible Systems Corporation. – [Электронный ресурс] – Режим доступа. – URL: http://www.visible.com/Products/Analyst/why.htm (дата обращения 20.04.2015).

14. Ревякина О. Новая веха в ALM // Открытые системы. СУБД. – 2011. – № 1. – С. 34–37.

15. Meder N. Artificial Intelligence as a Tool of Classification, or: The Network of Language Games as a Cognitive Paradigm / Ihf. Classif. 12 (1985). № 3. P. 128–132.