ИССЛЕДОВАНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ МЕТОДА ПРОГНОЗИРОВАНИЯ С ПРИМЕНЕНИЕМ ЭКСПОНЕНЦИАЛЬНОГО СГЛАЖИВАНИЯ ПО МЕТОДУ БРАУНА И ХОЛЬТА В АВТОМАТИЗАЦИИ РАСПРЕДЕЛЕННОЙ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ СЕТИ САЛОНОВ КРАСОТЫ

Автоматизированная система (АС) BeautyCRM предназначена автоматизировать информационные потоки сети салонов красоты. В процессе работы АС задействуются большие ресурсы на обработку и анализ скопленной информации, что требует достаточных вычислительных мощностей на машинах-клиентах и относительно высокой производительности сервера. Для повышения гибкости и масштабируемости многопользовательской распределенной АС необходима работа программного средства администрирования, распределяющего места расположения логики обработки данных для бизнес-процессов сети салонов красоты между клиентским приложением и серверной частью.

Поставленная задача была решена с помощью разработанного модуля автоматизации распределения мест расположения бизнес-логики АС, прогнозирующего нагрузку клиента в следующий момент времени за запуском формирования статистических и аналитических отчетов АС.

В рамках данного исследования предлагается включить программное средство администрирования в систему управления АС BeautyCRM на основе метода прогнозирования временного ряда с использованием экспоненциального сглаживания на основе модели Брауна или на основе модели Хольта. Суть такого подхода состоит в том, что средство администрирования должно корректировать места расположения логики обработки данных между клиентским приложением и серверной частью для бизнес-процессов, разгружая клиентскую часть и не перегружая серверную.

Целью данной научно-исследовательской работы является проведение эксперимента, сравнение выбранных методов, проверка полученных результатов с помощью программы MathCad.

Для поставленной цели необходимо решить ряд задач:

1) разработать требования и спецификации объектов профессиональной деятельности на основе анализа запросов пользователей, моделей предметной области и возможностей технических средств;

2) разработать архитектуру программных комплексов и их компонентов;

3) выбрать инструментальные средства программирования;

4) спроектировать математическое, лингвистическое, информационное и программное обеспечения автоматизированных систем на основе современных методов, средств и технологий программирования;

5) протестировать программную систему.

Первая версия разработанного средства администрирования предназначена для автоматизации процесса распределения места расположения бизнес-логики АС BeautyCRM.

Разработанное программное средство администрирования находится в симбиозе с АС BeautyCRM. Модуль автоматизации запускается непосредственно при старте АС, распределение логики обработки данных протекает в фоновом режиме, что гарантирует незаметность его работы для конечного пользователя, однако наглядно увидеть работу модуля возможно при авторизации в АС пользователем с правами доступа уровня программиста или специалиста по сопровождению.

Регистрация статистических данных о текущей нагрузке клиента наглядно фиксируется в режиме реального времени на временном графике с плавающим временным интервалом. Изменение динамически меняющихся параметров отражается на графике и в таблице реальной и прогнозируемой нагрузки клиента (рисунок 1).

Рисунок 1. Снятие показаний нагрузки клиента

Смоделируем нагрузку на рабочую станцию в течение минуты. Мониторинг нагрузки на ЦП в первые 30 с показал следующее (таблица 1).

Таблица 1.

Таблица наблюдений

Из таблицы 1 видно, что нагрузка распределена неравномерно, но находится в пределах нормы, перегрузки и аномалии отсутствуют.

Занесем исходные данные в MathCad и произведем прогнозирование по методу Брауна.

Рисунок 2.  Прогнозирование по методу Брауна

Рисунок 3.  Вычисление ошибки, отклонения ошибки и точности метода

На основе занесенных ранее в MathCad данных произведем прогнозирование по методу Хольта.

Рисунок 4. Прогнозирование по методу Хольта

Рисунок 5.  Вычисление ошибки, отклонения ошибки и точности метода

Расчеты показали, что наиболее точное прогнозирование было получено методом Брауна. Однако, нельзя говорить о том, что метод Брауна бесспорно лучший из представленных методов, так как при больших количествах наблюдений и при изменении нагрузки на клиент ситуация может измениться, и лучшим из методов может стать метод Хольта, поэтому целесообразно проводить расчеты двумя ранее рассмотренными методами.

В ходе выполнения научно-исследовательской работы были рассмотрены теоретические аспекты проведения эксперимента, а также изучены методы прогнозирования временного ряда с использованием экспоненциального сглаживания на основе модели Брауна и на основе модели Хольта для решения задачи распределенной обработки данных в сети салонов красоты. На основе проведенных экспериментов можно сделать вывод, что разработанный модуль распределения логики обработки данных на основе метода прогнозирования временного ряда с использованием экспоненциального сглаживания на основе модели Брауна работает эффективнее эталонной модели и модели на основе метода Хольта.

Список литературы:

1. Хамидулина Ю.А. Программное средство автоматизации распределенной обработки данных в сети салонов красоты // Научное сообщество студентов: МЕЖДИСЦИПЛИНАРНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ: сб. ст. по мат. XLV междунар. студ. науч.-практ. конф. № 10(45).