Информационное обеспечение вычислительных систем

Содержание:

ВВЕДЕНИЕ

Вычислительные системы и сети различного назначения являются основой развития современного общества. Компьютеры и суперкомпьютеры, микропроцессорные системы и микроконтроллеры, нейронные сети, системы с искусственным интеллектом, базы данных и базы знаний, экспертные системы, имитационные модели проникли во все сферы человеческой деятельности - в науку и образование, производство и торговлю, на транспорт и в банки, в здравоохранение и системы управления.

Вычислительные машины за свою полувековую историю прошли стре­мительный и впечатляющий путь, отмеченный частыми сменами поколений ЭВМ. В этом процессе развития можно выявить целый ряд закономерностей:

- весь период развития средств электронной вычислительной техники (ЭВТ) отмечен доминирующей ролью классической структуры ЭВМ (структуры фон Неймана), основанной на методах последовательных вычислений;

- основным направлением совершенствования ЭВМ является неуклон­ный рост производительности (быстродействия) и интеллектуальнос­ти вычислительных средств;

- совершенствование ЭВМ осуществлялось в комплексе (элементно-кон­структорская база, структурно-аппаратурные решения, системно-про­граммный и пользовательский, алгоритмический уровни);

- в настоящее время наметился кризис классической структуры ЭВМ, связанный с исчерпанием всех основных идей последовательного сче­та. Возможности микроэлектроники также не безграничны, давление пределов ощутимо и здесь.

Дальнейшее поступательное развитие вычислительной техники напря­мую связано с переходом к параллельным вычислениям, с идеями построе­ния многопроцессорных систем и сетей, объединяющих большое количество отдельных процессоров и (или) ЭВМ. Здесь появляются огромные возмож­ности совершенствования средств вычислительной техники. Но следует от­метить, что при несомненных практических достижениях в области парал­лельных вычислений до настоящего времени отсутствует их единая теорети­ческая база.

Термин вычислительная система появился в начале - середине 60-х гг. при появлении ЭВМ III поколения. Это время знаменовалось переходом на новую элементную базу - интегральные схемы. Следствием этого явилось появление новых технических решений: разделение процессов обработки информации, ее ввода-вывода, множественный доступ и коллективное ис­пользование вычислительных ресурсов в пространстве и во времени. Появи­лись сложные режимы работы ЭВМ - многопользовательская и многопрог­раммная обработка.

Отражая эти новшества, и появился термин «вычислительная система». Он не имеет единого толкования в литературе, его иногда даже используют применительно к однопроцессорным ЭВМ. Однако общим здесь является подчеркивание возможности построения параллельных ветвей в вычислени­ях, что не предусматривалось классической структурой ЭВМ.

Под вычислительной системой (ВС) будем понимать совокупность взаи­мосвязанных и взаимодействующих процессоров или ЭВМ, периферийного оборудования и программного обеспечения, предназначенную для подготовки и решения задач пользователей. Отличительной особенностью ВС по отношению к ЭВМ является наличие в них нескольких вычислителей, реализующих параллельную обработку. Создание ВС преследует следующие основные цели: повышение производительности системы за счет ускорения процессов обра­ботки данных, повышение надежности и достоверности вычислений, предос­тавление пользователям дополнительных сервисных услуг и т.д.

В данной курсовой работе мы рассмотрим состав и свойства вычислительных систем, их информационное и математическое обеспечение.

1.Состав и свойства вычислительных систем.

1.1.Состав вычислительных систем.

Необходимо понимать разницу между компьютерами и вычислительной системой: компьютеры оснащены специальными программными системами, являются технической базой и инструментом для информационных систем. Информационная система немыслима без персонала, взаимодействующего с компьютерами и телекоммуникациями. Вычислительная система с технической точки зрения – это комплекс вычислительных средств, объединенных в информационно-вычислительную сеть. Принципы построения современных вычислительных систем:

- децентрализация управления;

- иерархическая (сетевая) структура;

- совмещение операций;

- программно-техническая платформа.

Рассматривая вычислительные системы, нельзя не упомянуть об автоматизированных информационных системах, в которых значительная часть рутинных операций информационного процесса выполняется с помощью технических средств под управлением человека. В противовес им существуют неавтоматизированные информационные системы – в них все операции по обработке информации выполняются самими работниками без применения технических средств и компьютерной техники. Коротко классификацию вычислительных систем можно представить так:

1.Назначение: универсальные, специализированные;

2.Тип: многопроцессорные, многомашинные;

3.Характер устройств: однородные, неоднородные;

4.Территория: совмещенные, разобщенные;

5.Управление: централизованные, децентрализованные, смешанные;

6.Режим работы: оперативные (реальный масштаб времени), неоперативные (инерционные);

7.Способ соединения элементов: с шинной схемой, с канальной схемой, с конвейерной схемой, с коммуникационной (переключаемой) схемой, с распределенной схемой.

В настоящее время наметился кризис классической структуры ЭВМ, связанный с исчерпанием всех основных идей последовательного счета. Возможности микроэлектроники также не безграничны, давление пределов ощутимо и здесь. Дальнейшее поступательное развитие вычислительной техники напрямую связано с переходом к параллельным вычислениям, с идеями построения многопроцессорных систем и сетей, объединяющих большое количество отдельных процессоров и (или) ЭВМ. Но следует отметить, что при несомненных практических достижениях в области параллельных вычислений до настоящего времени отсутствует их единая теоретическая база. Термин вычислительная система появился в начале - середине 60-х гг. при появлении ЭВМ III поколения. Это время знаменовалось переходом на новую элементную базу - интегральные схемы. Следствием этого явилось появление новых технических решений: разделение процессов обработки информации, ее ввода-вывода, множественный доступ и коллективное использование вычислительных ресурсов в пространстве и во времени. Появились сложные режимы работы ЭВМ - многопользовательская и многопрограммная обработка. Отражая эти новшества, и появился термин “вычислительная система”. Он не имеет единого толкования в литературе, его иногда даже используют применительно к однопроцессорным ЭВМ. Однако общим здесь является подчеркивание возможности построения параллельных ветвей в вычислениях, что не предусматривалось классической структурой ЭВМ. Отличительной особенностью ВС по отношению к ЭВМ является наличие в них нескольких вычислителей, реализующих параллельную обработку. Создание ВС преследует следующие основные цели:

- повышение производительности системы за счет ускорения процессов обработки данных;

- повышение надежности и достоверности вычислений;

- предоставление пользователям дополнительных сервисных услуг.

Параллелизм в вычислениях в значительной степени усложняет управление вычислительным процессом, использование технических и программных ресурсов. Эти функции выполняет операционная система ВС. Самыми важными предпосылками появления и развития вычислительных систем служат экономические факторы. Анализ характеристик ЭВМ различных поколений показал, что в пределах интервала времени, характеризующегося относительной стабильностью элементной базы, связь стоимости и производительности ЭВМ выражается квадратичной зависимостью - “законом Гроша”: производительность вычислительной машины всегда пропорциональна квадрату её стоимости. Построение же вычислительных систем позволяет существенно сократить затраты, так как для них существует линейная формула зависимости стоимости вычислительной системы от производительности самой системы и ее комплектующих. Кроме выигрыша в стоимости технических средств, следует учитывать и дополнительные преимущества. Наличие нескольких вычислителей в системе позволяет совершенно по-новому решать проблемы надежности, достоверности результатов обработки, резервирования, централизации хранения и обработки данных, децентрализации управления и т.д.

Основные принципы построения, закладываемые при создании ВС:

- возможность работы в разных режимах;

- модульность структуры технических и программных средств;

- унификация и стандартизация технических и программных решений;

- иерархия в организации управления процессами;

- способность систем к адаптации, самонастройке и самоорганизации.

ВС очень сильно отличаются друг от друга своими возможностями и характеристиками. Различия наблюдаются уже на уровне структуры. Структура ВС - это совокупность комплексируемых элементов и их связей. В качестве элементов ВС выступают отдельные ЭВМ и процессоры. Существует большое количество признаков, по которым классифицируют вычислительные системы: по целевому назначению и выполняемым функциям, по типам и числу ЭВМ или процессоров, по архитектуре системы, режимам работы, методам управления элементами системы, степени разобщенности элементов вычислительной системы и др. Однако, основными из них являются признаки структурной и функциональной организации вычислительной системы. Поговорим подробнее о различных классификациях ВС.

По назначению вычислительные системы делят на универсальные, проблемно-ориентированные и специализированные. Универсальные ВС предназначаются для решения самых различных задач. Проблемно-ориентированные используются для решения определенного круга задач в сравнительно узкой сфере. Специализированные системы ориентированы на решение узкого класса задач.

По типу вычислительные системы различаются на многомашинные и многопроцессорные ВС. Многомашинные вычислительные системы (ММС) появились исторически первыми. Уже при использовании ЭВМ первых поколений возникали задачи повышения производительности, надежности и достоверности вычислений. Многомашинная вычислительная система содержит несколько ЭВМ, каждая из которых имеет свою основную память и работает под управлением своей операционной системы, а также средства обмена информацией между машинами. Применение многомашинных систем позволяет повысить надежность вычислительных комплексов, однако при этом оборудование комплекса недостаточно эффективно используется для этой цели. Достаточно в каждой ЭВМ выйти из строя одному устройству, как вся система становится неработоспособной.

Многопроцессорные вычислительные системы (МПС) строятся при комплексировании нескольких процессоров. В качестве общего ресурса они имеют общую оперативную память (ООП). Параллельная работа процессоров и использование ООП обеспечиваются под управлением единой общей операционной системы. По сравнению с ММС здесь достигается наивысшая оперативность взаимодействия вычислителей-процессоров. Многие исследователи считают, что использование многопроцессорных вычислительных систем является основным магистральным путем развития вычислительной техники новых поколений. Однако многопроцессорные системы имеют и существенные недостатки. Они в первую очередь связаны с использованием ресурсов общей оперативной памяти. При большом количестве комплексируемых процессоров возможно возникновение конфликтных ситуаций, когда несколько процессоров обращаются с операциями типа “чтение” и “запись” к одним и тем же областям памяти. Помимо процессоров к ООП подключаются все каналы (процессоры ввода-вывода), средства измерения времени и т.д. Поэтому вторым серьезным недостатком многопроцессорных систем является проблема коммутации абонентов и доступа их к ООП. От того, насколько удачно решаются эти проблемы, и зависит эффективность применения многопроцессорных систем.

По типу ЭВМ или процессоров, используемых для построения ВС, различают однородные и неоднородные системы. Однородные системы предполагают комплексирование однотипных ЭВМ (процессоров), неоднородные - разнотипных. В однородных системах значительно упрощаются разработка и обслуживание технических и программных (в основном ОС) средств. В них обеспечивается возможность стандартизации и унификации соединений и процедур взаимодействия элементов системы. Упрощается обслуживание систем, облегчаются модернизация и их развитие. Вместе с тем существуют и неоднородные ВС, в которых комплексируемые элементы очень сильно отличаются по своим техническим и функциональным характеристикам. Обычно это связано с необходимостью параллельного выполнения многофункциональной обработки. Так, при построении многомашинных систем, обслуживающих каналы связи, целесообразно объединять в комплекс связанные, коммуникационные машины и машины обработки данных. В таких системах коммуникационные ЭВМ выполняют функции связи, контроля получаемой и передаваемой информации, формирования пакетов задач и т.д. ЭВМ обработки данных не занимаются не свойственными им работами по обеспечению взаимодействия в сети, а все их ресурсы переключаются на обработку данных. Неоднородные системы находят применение и в многопроцессорных системах. Многие ЭВМ, в том числе и ПЭВМ, могут использовать сопроцессоры: десятичной арифметики, матричные и т.п.

По степени территориальной разобщенности вычислительных модулей ВС делятся на системы совмещенного (сосредоточенного) и распределенного (разобщенного) типов. Обычно такое деление касается только многомашинных систем. Многопроцессорные системы относятся к системам совмещенного типа. Более того, учитывая успехи микроэлектроники, это совмещение может быть очень глубоким. При появлении новых СБИС (сверхбольших интегральных схем) появилась возможность иметь в одном кристалле несколько параллельно работающих процессоров. Совмещенные и распределенные многомашинные системы сильно различаются оперативностью взаимодействия в зависимости от удаленности ЭВМ. Время передачи информации между соседними ЭВМ, соединенными простым кабелем, может быть много меньше времени передачи данных по каналам связи. Как правило, все выпускаемые в мире ЭВМ имеют средства прямого взаимодействия и средства подключения к сетям ЭВМ. Для ПЭВМ такими средствами являются нуль-модемы, модемы и сетевые карты как элементы техники связи.

По методам управления элементами ВС различают централизованные, децентрализованные и со смешанным управлением. Помимо параллельных вычислений, производимых элементами системы, необходимо выделять ресурсы на обеспечение управления этими вычислениями. В централизованных ВС за это отвечает главная, или диспетчерская, ЭВМ (процессор). Ее задачей являются распределение нагрузки между элементами, выделение ресурсов, контроль состояния ресурсов, координация взаимодействия. Централизованный орган управления в системе может быть жестко фиксирован или эти функции могут передаваться другой ЭВМ (процессору), что способствует повышению надежности системы. Централизованные системы имеют более простые ОС. В децентрализованных системах функции управления распределены между ее элементами. Каждая ЭВМ (процессор) системы сохраняет известную автономию, а необходимое взаимодействие между элементами устанавливается по специальным наборам сигналов. С развитием ВС и, в частности, сетей ЭВМ интерес к децентрализованным системам постоянно растет. В системах со смешанным управлением совмещаются процедуры централизованного и децентрализованного управления. Перераспределение функций осуществляется в ходе вычислительного процесса исходя из сложившейся ситуации.

По принципу закрепления вычислительных функций за отдельными ЭВМ (процессорами) различают системы с жестким и плавающим закреплением функций. В зависимости от типа ВС следует решать задачи статического или динамического размещения программных модулей и массивов данных, обеспечивая необходимую гибкость системы и надежность ее функционирования.

По режиму работы ВС различают системы, работающие в оперативном и неоперативном временных режимах. Первые, как правило, используют режим реального масштаба времени. Этот режим характеризуется жесткими ограничениями на время решения задач в системе и предполагает высокую степень автоматизации процедур ввода-вывода и обработки данных. Наибольший интерес у исследователей всех рангов (проектировщиков, аналитиков и пользователей) вызывают структурные признаки ВС. От того, насколько структура ВС соответствует структуре решаемых на этой системе задач, зависит эффективность применения ЭВМ в целом. Структурные признаки, в свою очередь, отличаются многообразием: топология управляющих и информационных связей между элементами системы, способность системы к перестройке и перераспределению функций, иерархия уровней взаимодействия элементов. В наибольшей степени структурные характеристики определяются архитектурой системы.

1.2.Свойства вычислительных систем.

Модульность  – принцип, предопределяющий формирование вычислительной системы из унифицированных элементов (называемых модулями), которые функционально и конструктивно закончены, имеют средства сопряжения с другими элементами и разнообразие которых составляет полный набор. Функциональные и конструктивные возможности модулей, разнообразие их типов определяются исходя из требований, предъявляемых к ВС, и, безусловно, из возможностей микроэлектронной базы.

Модульность вычислительной системы обеспечивает:

1) возможность использования любого модуля заданного типа для выполнения любого соответствующего ему задания пользователя;

2) простоту замены одного модуля на другой однотипный;

3) масштабируемость, т.е. возможность увеличения или уменьшения количества модулей без коренной реконфигурации связей между остальными модулями;

4) открытость системы для модернизации, исключающую ее моральное старение.

Близкодействие – принцип построения ВС, обусловливающий такую организацию информационных взаимодействий между модулями–вычислителями, при которой каждый из них может непосредственно (без “посредников”) обмениваться информацией с весьма ограниченной частью модулей–вычислителей. Следовательно, структура ВС позволяет осуществлять информационные взаимодействия между удаленными вершинами-вычислителями лишь с помощью промежуточных вершин–вычислителей, передающих информацию от “точки к точке” (point-to-point). Удаленными считаются все те вершины в структуре ВС, расстояние между которыми более 1 (число ребер между которыми более единицы).

Асинхронность функционирования ВС обеспечивается, если порядок срабатывания ее модулей определяется не с помощью вырабатываемых тем или иным образом отметок времени, а достижением заданных значений определенных (как правило, логических) функций. Использование асинхронных схем позволяет достичь в системе алгоритмически предельного быстродействия: модули ВС срабатывают немедленно после достижения соответствующего условия. Применение асинхронных схем обмена информацией между вычислителями позволяет не учитывать разброс в их тактовых частотах и колебания времени задержки сигналов в линиях связи.

Децентрализованность управления ВС достигается, если в системе нет выделенного модуля, который функционирует как единый для всей системы центр управления. Децентрализованное управление системой основано на совместной работе всех исправных модулей системы, направленной на принятие решений, доставляющих оптимум выбранной целевой функции. Выполняя свою часть работы по выработке согласованного решения об управлении системой, каждый модуль пользуется только локальной информацией о системе.

Распределённость ресурсов вычислительных систем. Под ресурсами ВС понимаются все объекты, которые запрашиваются, используются и освобождаются в ходе выполнения вычислений. В качестве ресурсов ВС выступают процессоры или даже модули, входящие в их состав, модули оперативной памяти, внешние устройства, линии межмодульных связей, шины, файлы данных, компоненты программного обеспечения. Принято называть распределенной ВС, такую систему, в которой нет единого ресурса, используемого другими в режиме разделения времени. Вместе с этим каждый ресурс распределённой ВС рассматривается как общий, доступный любому потребителю.

Основополагающие принципы (параллелизма, программируемости, однородности) и принципы модульности и близкодействия позволяют достичь полноты архитектурных свойств в вычислительных системах. Отметим важнейшие свойства архитектуры ВС. При этом сразу же заметим, что не все свойства и не в полной мере могут проявляться в той или иной реализации ВС.

Масштабируемость (Scalability) вычислительных систем. Под масштабируемостью ВС понимается их способность к наращиванию и сокращению ресурсов, возможность варьирования производительности. Сложность (трудоемкость) задач, решаемых на вычислительных средствах, постоянно растет. Для сохранения в течение длительного времени за вычислительной системой способности быть адекватным средством решения сложных задач необходимо, чтобы она обладала архитектурным свойством масштабируемости. Это означает, в частности, что производительность, достигнутую ВС на заданном количестве вычислителей, можно увеличить, добавив еще один или несколько вычислителей. Выполнение этого свойства ВС гарантируется принципами модульности, локальности, децентрализованности и распределённости.

Универсальность вычислительной системы. Вычислительные системы алгоритмически и структурно универсальны. Принято считать, что ЭВМ (основанные на модели вычислителя) являются алгоритмически универсальными, если они обладают способностью (без изменения своих структур) реализовать алгоритм решения любой задачи. С другой стороны, ВС – это коллектив вычислителей, каждый из которых обладает алгоритмической универсальностью, следовательно, и система универсальна (в общепринятом смысле).

Производительность (Performance) вычислительных систем. В отличие от ЭВМ, построенных на основе модели вычислителя, ВС не имеют принципиальных ограничений в наращивании производительности. Рост производительности в них достигается за счёт не только повышения физического быстродействия микроэлектронных элементов, а главным образом увеличения числа вычислителей. Следует подчеркнуть, что благодаря свойству однородности наращиваемость ВС осуществляется простым подключением дополнительных вычислений без конструктивных изменений первоначального состава системы. При этом достигается простота настройки программного обеспечения на заданное число вычислителей в системе. На основании последнего обеспечивается совместимость ВС различной производительности.

Реконфигурируемость (Programmability) вычислительных систем. Структурная и функциональная гибкости ВС вытекают из широких возможностей систем по статической и динамической реконфигурации. Статическая реконфигурация ВС обеспечивается: варьированием числа вычислителей, их структуры и состава; выбором для вычислителей числа полюсов для связи c другими вычислителями; возможностью построения структур в виде графов, относящихся к различным классам; допустимостью применения в качестве связей каналов различных типов, различной физической природы и различной протяжённости и т.п. Благодаря приспособленности ВС к статической реконфигурации достигается адаптация системы под область применения на этапе её формирования. Динамическая реконфигурация ВС достигается возможностью образования в системах таких подсистем, структуры и функциональные организации которых адекватны входной мультипрограммной ситуации и структурам решаемых задач. Следовательно, способность ВС к динамической реконфигурации приводит к её высокой универсальности, при которой достигается заданный уровень производительности при решении широкого класса задач, реализуются известные в вычислительной технике режимы функционирования (коллективное пользование, пакетная обработка и др.).

Надёжность и живучесть ВС. Данные два понятия семантически близки, оба призваны характеризовать архитектурные способности ВС по выполнению возглавляемых на них функций. Однако каждое из них отражает специфические особенности ВС по использованию исправных ресурсов при переработке информации. Под надёжностью (Reliability) ВС понимается способность автоматической (программной) настройки таких структурных схем и организации их функционирования, которые в условиях отказов и восстановлений вычислителей обеспечивают при реализации параллельных программ решения сложных задач заданный уровень производительности или, говоря иначе, возможность использовать фиксированное число исправных вычислителей. Это понятие характеризует возможности ВС по переработке информации при наличии фиксированной структурной избыточности (представленной частью вычислителей) и при использовании параллельных программ с фиксированным числом ветвей. Под живучестью (Robustness) ВС понимается свойство программной настройки и организации функционирования таких структурных схем, которые в условиях отказов и восстановления вычислителей гарантируют при выполнении параллельной программы производительность в заданных пределах или возможность использования всех исправных вычислителей. Понятие живучести вычислительных систем характеризует их способности по организации отказоустойчивых вычислений или, говоря иначе, по реализации параллельных программ, допускающих варьирование числа ветвей в известных пределах.

Самоконтроль и самодиагностика (Self-testing and Self-diagnostics) ВС. Организация надёжного и живучего функционирования вычислительных систем связана с контролем правильности их работы и с локализацией неисправностей в них. В системах–коллективах вычислителей может быть применён нетрадиционный подход к контролю и диагностике:

1) в качестве контрольно-диагностического ядра ВС могут быть использованы любые исправные вычислители и в пределе ядро любого произвольно выбранного вычислителя;

2) выбор ядра системы и определение её исправности могут быть произведены автоматически (с помощью средств ВС).

Предлагаемый подход позволяет говорить о самоконтроле и самодиагностике ВС. Заключение об исправности или неисправности отдельных вычислителей системы принимается коллективно всеми вычислителями на основе сопоставления их индивидуальных заключений об исправности соседних с ними вычислителей.

Сказанное выше относительно надёжности, живучести, самоконтроля и самодиагностики ВС в равной степени относится и к отдельным частям систем, к их подсистемам. Следовательно, надёжность и живучесть ВС могут быть достигнуты и в случае мультипрограммной работы.

Технико-экономическая эффективность (Technical-economical Efficiency) ВС. Конструктивная однородность позволяет резко сократить сроки разработки и изготовления систем, приводит к высокой технологичности производства, упрощает и статическую, и динамическую реконфигурации ВС, облегчает их техническую эксплуатацию. Она существенно упрощает процесс организации взаимодействий между вычислителями ВС и облегчает создание программного обеспечения. Полнота воплощения трёх основных принципов модели коллектива вычислителей позволяет заметно ослабить зависимость между ростом производительности ВС и увеличением трудоёмкости их проектирования и изготовления, а также создания системного программного обеспечения. Они открывают возможность построения высокопроизводительных экономически приемлемых вычислительных систем при существующей физико-технологической базе. Более того, возможность неограниченно наращивать производительность позволяет применить для построения ВС микроэлектронные элементы с быстродействием, далеким от предельного, и, следовательно, обладающие более высокой надежностью и меньшим энергопотреблением. В свою очередь, последнее приводит к снижению расходов на установку искусственного климата и содержание эксплуатационного персонала ВС.

2. Информационное и математическое обеспечение.

2.1. Информационное обеспечение.

Информационное обеспечение является средством для решения следующих задач:

- однозначного и экономичного представления информации в системе (на основе кодирования объектов);

- организации процедур анализа и обработки информации с учетом характера связей между объектами (на основе классификации объектов);

-  организации взаимодействия пользователей с системой (на основе экранных форм ввода-вывода данных);

- обеспечения эффективного использования информации в контуре управления деятельностью объекта автоматизации (на основе унифицированной системы документации).

Информационное обеспечение включает два комплекса: внемашинное информационное обеспечение (классификаторы технико-экономической информации, документы, методические инструктивные материалы) и внутримашинное информационное обеспечение (макеты/экранные формы для ввода первичных данных в ЭВМ или вывода результатной информации, структуры информационной базы: входных, выходных файлов, базы данных). К информационному обеспечению предъявляются следующие общие требования:

- информационное обеспечение должно быть достаточным для поддержания всех автоматизируемых функций объекта;

-  для кодирования информации должны использоваться принятые у заказчика классификаторы;

-  для кодирования входной и выходной информации, которая используется на высшем уровне управления, должны быть использованы классификаторы этого уровня;

-  должна быть обеспечена совместимость с информационным обеспечением систем, взаимодействующих с разрабатываемой системой;

-  формы документов должны отвечать требованиям корпоративных стандартов заказчика (или унифицированной системы документации);

-  структура документов и экранных форм должна соответствовать характеристиками терминалов на рабочих местах конечных пользователей;

-  графики формирования и содержание информационных сообщений, а также используемые аббревиатуры должны быть общеприняты в этой предметной области и согласованы с заказчиком;

-  в ИС должны быть предусмотрены средства контроля входной и результатной информации, обновления данных в информационных массивах, контроля целостности информационной базы, защиты от несанкционированного доступа.

Информационное обеспечение ИС можно определить как совокупность единой системы классификации, унифицированной системы документации и информационной базы.

Наряду с аппаратным и программным обеспечением средств вычислительной техники в некоторых случаях целесообразно рассматривать информационное обеспечение, под которым понимают совокупность программ и предварительно подготовленных данных, необходимых для работы данных программ. Например, система автоматической проверки орфографии в редактируемом тексте. Ее работа заключается в том, что лексические единицы исходного текста сравниваются с заранее заготовленным эталонным массивом данных (словарем). В данном случае для успешной работы системы необходимо иметь кроме аппаратного и программного обеспечения специальные наборы словарей, подключаемые извне.

Термин «информационное обеспечение» широко используется в разном контексте, применительно к разным функциям и видам деятельности, трактуется неоднозначно и является дискуссионным. Кроме обозначения этим термином информационных структур, под этим нередко понимается процесс предоставления необходимой информации для нужд определенного социально-экономического объекта.

Информационное обеспечение сети вычислительных центров включает массивы данных, средства их описания, сбора, хранения и выдачи, которые должны в совокупности создать наилучшие условия для централизованной интегрированной обработки информации, обеспечить коллективный доступ к общим для многих абонентов данным, повысить надёжность и достоверность получаемой информации.

В прикладных науках под информационным обеспечением понимается поддержка процессов управления, технологии, обучения, научных исследований и другими средствами систем баз данных и знаний. А. В. Блек сформулировал следующее определение информационного обеспечения: "совокупность любых средств, позволяющих ученым с наименьшими затратами времени получать всю или по крайней мере более полную информацию, необходимую им для выполнения научной работы.

Информационное обеспечение — это создание информационных условий функционирования предприятия, обеспечение необходимой информацией, включение в систему средств поиска, получения, хранения, накопления, передачи, обработки информации, организация банков данных. Непременным условием создания системы информационного обеспечения является построения и функционирования информационно-аналитической автоматизированных систем управления.

2.2. Математическое обеспечение.

  Начальные формы математического обеспечения можно найти уже у машин первого поколения (например, так называемая система ИС-2 для ЭВМ (электронная вычислительная машина) М-20, состоящая из библиотеки подпрограмм и программы-библиотекаря). Однако полное математическое обеспечение для ЭВМ первого поколения было невозможно из-за их низкого быстродействия и малого объёма оперативной памяти. Эксплуатация ЭВМ второго и третьего поколений без общего математического обеспечения (в частности, без операционной системы) уже невозможна.

Появление математического обеспечения было вызвано необходимостью повышения производительности труда программистов и специалистов, эксплуатирующих ЭВМ. Действительно, команды вычислительной машины представляют собой с точки зрения возможности записи алгоритма элементарные операции, и запись алгоритма (программирование) в виде последовательности этих команд является трудоемкой работой. Это стимулировало создание средств автоматизации программирования. Происходило укрупнение операций, понимаемых электроникой машины, но это не решило проблемы. Даже у современных ЭВМ команды, как правило, представляют собой элементарные операции. Существенно больший успех был достигнут на пути создания программных средств, облегчающих программирование. Первым шагом было создание математического обеспечения, позволяющего программировать на автокоде. Программа на автокоде фактически представляет собой ту же последовательность команд ЭВМ, но записанных символическими обозначениями - в мнемоническом виде. Преобразование мнемонического кода программы в команды машины осуществляют специальные программы - ассемблеры. Затем появились макроассемблеры, которые дали возможность использовать в текстах программ макрооператоры, обеспечивающие выполнение группы команд машины.

Следующим этапом автоматизации программирования было создание алгоритмических языков высокого уровня. Имеется свыше тысячи алгоритмических языков различного назначения, применение которых существенно сокращает затраты на разработку и создание программ. Первым, получившим широкое распространение, стал язык FORTRAN. Затем появились языки Algol, АЛГАМС, а в СССР и альфа-язык, предназначенные в основном для проведения научно-технических расчетов. Для записи алгоритмов обработки экономической информации был создан язык COBOL. Алголоподобный язык Pascal имеет средства для описания структуры данных. Для работы с текстовой информацией предназначены языки LISP, SNOBOL, SDL и др. Для описания алгоритмов проведения аналитических преобразований на ЭВМ получила широкое распространение система Reduce, а в СССР и язык Аналитик.

Математическое обеспечение (МО) можно определить как некоторое собрание программ, каждая из которых может быть практически применена пользователем одна или в совокупности с некоторыми другими программами для решения задач, либо для выполнения некоторых работ, связанных с про­граммированием, либо для создания определенного режима работы вычислительной системы. Одна из классификаций математического обеспечения предполагает деление его на следующие разделы: подпрограммы, пакеты программ, библиотеки программ, системы математического обеспечения.

Подпрограммы. Это наиболее известный и часто используемый раздел математического обеспечения. Он состоит из отдельных подпрограмм или программ, содержащих небольшой набор подпрограмм. Мобильность подпрограмм — возможность их использования на различных ЭВМ появилась с внедрением универсальных языков программирования: Algolа и FORTRANа. Другим эффектом внедрения алгоритмических языков высокого уровня было появление новой среды описания вычислительных алгоритмов, программа на таком языке может также служить формальным описанием алгоритма. Особенно ярко эта способность алгоритмического языка служить языком публикаций вычислительных алгоритмов проявилась у языка Algol-60. В СССР и за рубежом был опубликован обширный спектр вычислительных алгоритмов на этом языке. С 70-х годов описания вычислительных алгоритмов публикуются на FORTRANе из-за широкого распространения этого языка. Набор алгоритмов, опубликованных в журнале “ACM Transactions on Mathematical Soft.”, охватывает почти все сферы численного анализа. В настоящее время подпрограммы научно-технического характера публикуются в основном на языке Си. Язык FORTRAN сохраняет позиции как язык публикаций для описания вычислительных алгоритмов. Также известно, что тексты последовательных FORTRAN-программ удобнее для распараллеливания, чем тексты Си-программ.

Пакеты программ. Пакетом программ называют комплекс программ для решения серийных задач в конкретной области наук и техники. Пакет прикладных программ (ППП), частный случай пакетов, — это система взаимосвязанных программ и средств организации процесса вычислений. При помощи этих средств, в рамках реализованной в пакете стратегии организации вычислений, автоматически генерируется цепочка прикладных вычислительных программ для проведения конкретного вычислительного эксперимента. Примером ППП может служить пакет САФРА (Система Автоматизации Физических Расчетов), разработанный в ИПМ им. М.В. Келдыша РАН для решения класса задач математической физики. Программы, создаваемые при помощи пакета САФРА, используют программы из архивного фонда пакета, содержащего свыше тысячи программ. Системная часть пакета обеспечивает подбор оптимальной последовательности программ для решения общей задачи. Техника ППП широко используются в системах программирования, предназначенных для решения задач линейной алгебры. Базовым уровнем пакетов этого класса служит пакет BLAS (Basic Linear Algebra Subroutine), реализующий основные операции нижнего уровня вычислительной линейной алгебры. Он входит в состав всех пакетов и библиотек линейной алгебры, обеспечивая низкоуровневый интерфейс между программами широкого класса библиотек и ЭВМ различных архитектур. Пакет разделяется на три уровня BLAS: Level 1 BLAS — для векторных операций, Level 2 BLAS — для матрично-векторных операций, Level 3 BLAS — для матричных операций. Этот пакет был разработан еще в 70-ые годы, поэтому возникла необходимость разработки методологии автоматической генерации высокоэффективных подпрограмм для современных вычислительных машин. Наиболее простой и широко используемый метод оптимизации программ пакета заключается в параметризации характеристик вычислителей и использовании этих данных на уровне трансляции приложений. Другим способом оптимизации программ пакета является разработка кодового генератора. Основой такой технологии является возможность генерации нескольких вариантов объектного кода, а адаптация пакета заключается в определении его наилучшей версии для конкретной архитектуры ЭВМ и может производиться с учетом времени счета эталонных задач. Эти технологии использовались в рамках проекта ATLAS (Automatically Tuned Linear Algebra Software) — создание инструментальных систем разработки программного обеспечения для адаптации оптимального объектного кода пакета линейной алгебры на различные архитектуры ЭВМ. Пакет PETS (Portable, Extensible Toolkit for Scientific Computation — 1991 г.) для численного решения дифференциальных уравнений в частных производных (ДУЧП) реализован на широком классе последовательных и параллельных архитектур.

Библиотеки программ. Данный вид математического обеспечения состоит из набора пакетов программ (пакет пакетов), предназначенных для решения широкого круга задач, например задач численного анализа, математической статистики и др. Прототипами библиотек можно считать программы общего назначения, поставляемые производителями ЭВМ для своих машин. В СССР наиболее известна была библиотека такого класса — SSP (Scientific Subroutine Package) фирмы IBM. Она была адаптирована для ЭВМ серии ЕС и БЭСМ-6. Библиотека программ ANSYS заявлена как многоцелевая конечно- элементная библиотека для проведения анализа в широкой области инженерных дисциплин (прочность, теплофизика, динамика жидкостей и газов и электромагнетизм). Она представляет собой набор свыше десяти специализированных пакетов, включая учебный. Пакеты сертифицированы по целому ряду международных стандартов, в том числе по стандартам Американской атомной промышленности и ГОСАТОМНАДЗОР а России. Разработчики ANSYSа также используют лицензионные программы для обеспечения интеграции с другими пакетами. Распределенные вычисления на вычислительных кластерах поддерживаются не на всех пакетах библиотеки.

Системы математического обеспечения. Система математического обеспечения — это библиотека программ широкого с проблемно-ориентированным языком, обеспечивающим дружественный интерфейс с пользователями. Одной из старейших систем математического обеспечения является MATLAB. В расчетах допускается использования таких мощных типов данных, как многомерные массивы чисел, символов, структур, задаваемых пользователями. Область применения MATLABа — это построение математических моделей и разработка алгоритмов, программирование и проведение вычислений, использование научной и технической графики для визуализации и анализа данных.

Математические библиотеки в прикладном программировании. Прогресс технологии производства оборудования ЭВМ значительно опережает темпы роста производства программного обеспечения. В программировании не известен аналог закона Мура — удвоение производительности ЭВМ каждые полтора года. Поэтому очень велико значение систем математического обеспечения как элемента индустриальной технологии производства программ приложений. Современное МО, кроме программ элементарных математических функций для вычисления синусов и логарифмов и др., содержит обширный набор стандартных программ для реализации массовых вычислительных алгоритмов. Техника сборки программы из готовых вычислительных компонент снижает трудоемкость программирования приложений. Значительное усложнение программирования из-за появления многопроцессорных кластеров и графических процессоров повышает роль такой техники. Для программирования библиотечных программ можно привлекать узких специалистов в прикладных областях и обеспечивать очень высокую эффективность реализации. Библиотеки создаются как коммерческий продукт; причем, чем шире круг пользователей и, соответственно, более разнообразен диапазон удовлетворяемых запросов, тем выше цена продукта. Библиотечная программа для расширения области применения должна допускать широкую вариацию входных параметров, обеспечивать настройку на особенности исходных данных и аппаратной среды. Наиболее впечатляющих успехов структуризация библиотечных программ достигла при программировании ППП для задач линейной алгебры. Особенностью данного класса задач является устойчивость большинства алгоритмов: эффективность вычислений зависит главным образом от особенностей размещения данных в памяти ЭВМ. Интеграция векторных — матрично-векторных — матричных операций BLASа до уровня решения систем линейных уравнений программами ATLASа была выполнена системными программистами так тщательно, что ручное программирование, например, задачи умножения матрицы любыми методами всегда будет проигрышным делом. Иначе обстоит дело с программами других вычислительных алгоритмов, устойчивость которых зависит от значений чисел — входных параметров. Показателен классический пример Дж. Форсайта о проблеме выбора алгоритма для поиска корней квадратного уравнения при различных значениях коэффициентов. Для обеспечения эффективных и корректных вычислений вызов таких библиотечных программам должен сопровождаться заданием дополнительных параметров и указаний, например, о характере входных данных. Интеграция программ в пакетах прикладных программ требует согласования не только формальных и фактических параметров процедур, но также типов и видов таких дополнительных параметров. Поэтому формальная суперпозиция при построении цепочки вызовов библиотечных процедур с учетом и передачей только содержательных параметров будет недостаточно эффективна. Для выбора оптимального варианта цепочки вызовов программ нужен учет и согласование дополнительных неформальных признаков. Успех работы по построению оптимальной траектории вызовов процедур, выполняемых в ППП, зависит от уровня детализации неформальных характеристик процедур и алгоритмов их обработки. Эта обработка может производиться автоматически, как например, в ППП САФРА. Разработчики пакета PETS признают, что работа управляемого опциями автомата — солвера (решателя) не всегда может быть оптимальна и поэтому предусматривают возможность активного участия пользователя в формировании последовательности работ. Для этого в программах допускается явное описание векторов и матриц и задание их характеристик: степень разреженности матриц, разрешение параллельной обработки элементов векторов и т.д. Естественно, внесение в программы приложения соответствующих описателей лишает программы мобильности, они смогут работать только в PETS среде. Библиотеки, классифицируемые как системы математического обеспечения, например MATLAB, обеспечиваются интерфейсом с языками FORTRAN и Си. Но системы программирования для этих языков, встроенные в библиотеку, не могут соревноваться по качеству объектного кода с кодом, продуцированным отдельными независимыми компиляторами с этих универсальных языков. Наконец, приложения, получаемые при помощи данной среды программирования, не отчуждаемы от среды и поэтому также не мобильны. Конечно, библиотеки допускают использование своих математических подпрограмм и пакетов из независимых FORTRAN и Си-систем программирования, однако наибольший эффект от использования библиотеки получается при погружении в ее среду приложения целиком. Коммерческие мотивы в проблеме мобильности приложений несомненны.

Одним из главных критериев качества математического обеспечения считается надежность вычислений, которая обеспечивается, в частности, сертификацией библиотечных программ. Так как лицензия одной программы дешевле лицензии целой библиотеки, то на рынке математического обеспечения всегда будут востребованы пакеты программ, ориентированные под конкретные запросы пользователей. Можно предположить, что будущее данного направления состоит в ускоренном развитии технологии “облачных пакетов” — генерация сертифицированных пакетов программ с открытым исходным кодом, настроенных на заданную предметную область и конкретную вычислительную среду.

Литература

1. Бройдо В. Ильина О. Вычислительные системы, сети и телекоммуникации, изд. - Питер, 2011, 560 с.

2. Емельянов С.В Информационные технологии и вычислительные системы. М., 2010, 104 с.

3. Мамзелев И.А. Вычислительные системы в технике связи. Издательство: Радио и связь, 2007, 400 с.

4. Паттерсон Д., Хеннесси. Дж. Архитектура компьютера и проектирование компьютерных систем. изд. - Питер. 2012,784 с.

5. Пятибратов А.П., Гудыно Л.П., Кириченко А.А. Вычислительные машины, сети и телекоммуникационные системы, М., 2009, 292 с.

6. Соломенчук В.Г., Соломенчук П.В., Железо ПК 2012, Издательство: БХВ-Петербург, 2012, 384 с.

7. Таненбаум Э. Современные операционные системы, изд. - Питер, 2011, 1120 с.

8. Таненбаум Э., Уэзеролл Д., Компьютерные сети, изд. - Питер, 2012, 960 с.

9. Таненбаум Э. Архитектура компьютера, изд. - Питер, 2011, 843 с.

10. Чекмарев Ю.В. Вычислительные системы, сети и коммуникации, Издательство: ДМК-Пресс, 2009 184 с.

11.Захаров А. Ю., Маркачев Ю. Е. Современные пакеты и библиотеки программ математического обеспечения // Препринт ИПМ им. М.В. Келдыша. 1987. № 126, 28 с.

12. Горбунов - Посадов М. М., Корягин Д. А., Мартынюк В. В. Системное обеспечение пакетов прикладных программ. М.: Наука, 1990, 208 с.