[ «VIII Международная научно-практическая конференция Современные информационные технологии и ИТ-образование СБОРНИК ИЗБРАННЫХ ТРУДОВ Под редакцией проф. В.А. Сухомлина Москва 2013 УДК [004:377/378](063) ББК ...»
МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
имени М.В. Ломоносова
ФАКУЛЬТЕТ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ МАТЕМАТИКИ И КИБЕРНЕТИКИ
VIII Международная
научно-практическая конференция
Современные
информационные технологии
и ИТ-образование
СБОРНИК ИЗБРАННЫХ ТРУДОВ
Под редакцией
проф. В.А. Сухомлина Москва 2013 УДК [004:377/378](063) ББК 74.5(0)я431+74.6(0)я431+32.81(0)я431 С 56 Издание осуществлено при финансовой поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (проект № 13-07-06076 _г) Печатается по решению редакционно-издательского отдела факультета Вычислительной математики и кибернетики Московского государственного университета имени М.В. Ломоносова Рецензенты:
профессор, д.ф.-м.н. А. Н. Томилин профессор, д.ф.-м.н. Л. А. Калиниченко С Современные информационные технологии и ИТ-образование / Сборник избранных трудов VIII Международной научно-практической конференции. Под ред. проф. В.А. Сухомлина. - М.: ИНТУИТ.РУ, 2013. – 829 с. – 978-5-9556-0155- В сборник трудов включены доклады VIII Международной научнопрактической конференции «Современные информационные технологии и ИТобразование», прошедшей в Московском государственном университете имени М.В. Ломоносова. Целью конференции являлась интеграция усилий университетов, наук
и, индустрии и бизнеса в развитии национальной системы ИТ-образования. Материалы сборника предназначены для научных работников, преподавателей, аспирантов и студентов, интересующихся проблемами ИТ-образования, теоретическими, методическими и прикладными вопросами в области информационных технологий.
Издание сборника поддержано Фондом содействия развитию интернетмедиа, ИТ-образования, человеческого потенциала «Лига интернет-медиа».
УДК [004:377/378](063) ББК 74.5(0)я431+74.6(0)я431+32.81(0)я © Факультет ВМК МГУ имени М.В. Ломоносова 978-5-9556-0155-
ПЛЕНАРНОЕ ЗАСЕДАНИЕ
Колин К.К.Институт проблем информатики Российской академии наук, д.т.н., профессор, [email protected] Информационная культурология: философские и научно-методологические основания изучения и развития информационной культуры человека и общества
КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА:
Информация, культура, информационная культура, философские основы, электронная культура, информационная этика.АННОТАЦИЯ:
Рассматриваются философские и научно-методологические аспекты проблемы формирования информационной культуры человека и общества в условиях становления информационной цивилизации. Показано, что для системного изучения этой проблемы необходимо формирование новой научной дисциплины – информационной культурологии. Предлагается определения объекта и предмета исследований этой дисциплины, а также ее места в системе научного познания.
Исследования показывают, что одним из стратегически важных направлений развития цивилизации в 21-м веке является глобальная информатизация общества. Информационное развитие страны является сегодня необходимым условием ее конкурентоспособности в мировом сообществе, важным фактором социально-экономического развития, эффективного использования человеческого потенциала, повышения качества жизни населения и обеспечения национальной безопасности.
Поэтому на Всемирных экономических форумах, наряду с обсуждением ситуации в области экономики и финансовой сферы, обязательно рассматриваются также и проблемы информационного развития различных стран и регионов мира. Для этой цели формируются международные рейтинги, характеризующие те или иные аспекты информационного развития отдельных стран. При этом учитываются не только инструментально-технологические, но также и гуманитарные аспекты информационного развития страны, в том числе – уровень информационной культуры ее населения.
Исследования показывают [1], что именно гуманитарные аспекты информационного развития общества в ближайшие годы будут оказывать все большее влияние на уровень и качество жизни населения нашей планеты. Ведь уже сегодня проблема информационного неравенства рассматривается как одна из глобальных проблем развития цивилизации, которая по мере формирования глобального информационного общества будет все более обостряться [2]. Таким образом, проблема формирования информационной культуры общества, а также изучения этого стратегически важного направления развития культуры становится сегодня весьма актуальной и требует системного анализа.
В работах [3-5] показано, что информационная культура, основанная на использовании новых информационных технологий, а также электронная культура представляют собой феномены системного характера, означающие принципиально новый, революционный по своему содержанию этап развития культуры. Для его изучения необходима новая научная дисциплина – информационная культурология, которая в настоящее время находится еще в начальной стадии своего становления [6Формирование этой дисциплины осуществляется, главным образом, российскими учеными, которыми в 2011 г. опубликована первая научная монография, специально посвященная анализу структуры и содержания ее предметной области [7].
Понятие информационной культуры и ее основные компоненты В настоящее время единого понимания термина «информационная культура» еще не сложилось, хотя он все более широко используется в научной литературе. Появление этого термина вначале было связано с концепцией информационного общества и развитием информационного сектора экономики в промышленно развитых странах. Однако в дальнейшем стало понятно, что становление информационного общества приводит к коренным изменениям практически всех элементов социального пространства, создает новые виды деятельности миллионов людей, формирует новые привычки и стереотипы их поведения и общения, а также новые представления об уровне и качестве жизни, пространстве и времени, а также новые ценности. При этом все эти новые элементы социального пространства и деятельности людей становятся атрибутами их повседневной жизни и профессиональной деятельности, т.е.
элементами культуры.
В работах [6-8] сделана попытка сформулировать достаточно общее определение содержания понятия «информационная культура», которое может быть использовано для дальнейших научных исследований этого многогранного феномена развития культуры. При этом использовался метод системного подхода, который применяется, в частности, петербургским философом М.С. Каганом в его работах по теории культуры.
Рассматривая культуру как подсистему в составе более общей системы – бытия (природы, общества и человека), он предложил рассматривать культуру как новую, четвертую форму бытия, порождаемую деятельностью человека [9]. При этом в составе культуры он предлагает различать следующие главные компоненты:
1. «Сверхприродные» качества человека, формируемые у него в течение 2. Многообразие предметов культуры (материальных, духовных, художественных).
3. Способы деятельности, с помощью которых люди «опредмечивают» и «распредмечивают» содержание, заложенное в продуктах их деятельности.
4. Общение как способ реализации потребности людей друг в друге.
Если принять этот подход за методологическую основу, то информационную культуру следует рассматривать как подсистему культуры, ее составную часть. Тогда и само определение этой подсистемы следует формулировать в соответствии тем или иным определением понятия культуры, которых в настоящее время существует очень много в зависимости от используемого подхода. Как известно, культура представляет собой сложный и многоаспектный феномен, определение которого сегодня еще не имеет общепризнанного понимания. Учитывая это, в работах [6,7] сформулировано следующее определение термина «информационная культура»:
ИНФОРМАЦИОННАЯ КУЛЬТУРА представляет собой подсистему культуры, которая формируется под воздействием процесса информатизации общества и включает в себя все многообразие результатов деятельности человека в информационной сфере общества, а также средства, виды и технологии этой деятельности.
В качестве основных компонентов информационной культуры в указанных работах предложено считать следующие:
1. Информационные качества человека, формируемые у него в течение жизни и профессиональной деятельности. Сюда предлагается относить такие качества человека, как информационная культура личности, информационная и компьютерная компетентность и грамотность, а также информационное миропонимание и мировоззрение.
2. Многообразие предметов новой информационной культуры – материальных, духовных и художественных. Это могут быть электронные книги, электронные библиотеки, музеи и картинные галереи, произведения новой экранной культуры и т.п.
3. Новые способы деятельности человека в информационной сфере.
Сюда, в первую очередь, необходимо включить новые информационные технологии, которые создаются и используются в пользователями (технологии поиска информации, мультимедиа, виртуальная реальность и др.).
4. Новые виды и формы информационных коммуникаций в обществе, которые создают людям более широкие возможности для их развития и общения с другими людьми.
Объект и предмет исследований информационной культурологии Приведенное выше определение информационной культуры, несмотря на его рационалистическую направленность, обусловленную связью с процессом информатизации общества, позволило системно рассмотреть основные проблемы и направления развития информационной культуры, дать адекватные этим проблемам определения объекта и предмета культурологи, а также провести структуризацию ее предметной области.
Объектом исследований информационной культурологии является информационная культура (в приведенной выше трактовке этого термина), т.е. вся совокупность тех информационных проявлений в сфере культуры, которые связаны с деятельностью человека в процессе информатизации общества, а также с усилением роли информации в развитии цивилизации.
Предметом исследований этой новой дисциплины должны стать закономерности проявления и реализации информационных процессов в сфере культуры, а также методы, средства, виды и результаты деятельности человека в области информационной культуры, связанные с использованием средств и методов информатики, информационных и коммуникационных технологий.
Основным научным методом информационной культурологии должен стать информационный подход к анализу новых направлений развития культуры, самого общества и положения в нем человека как в настоящее время, так и в обозримом будущем. Этот вывод базируется на философских представлениях об информационной природе феномена культуры, а также на результатах анализа опыта использования информационного подхода как весьма эффективного общенаучного метода исследований [10,11].
Кроме того, как показано в работах [7,12-14], для развития некоторых важных направлений информационной культуры полезными являются многие традиционные методы информатики (например, цифровое представление информации об объектах культуры), а также методы и технологии виртуальной реальности, в том числе – методы конструирования виртуальных объектов культуры [13].
Структура предметной области информационной культурологии При структуризации предметной области информационной культурологии учитывались те основные компоненты информационной культуры, которые были выделены ранее при определении содержания этого термина, а именно:
1. Философские основы информационной культурологии.
2. Информационные качества личности, корпоративных и социальных структур, а также общества в целом, формируемые в результате развития процесса информатизации общества. Сюда относятся исследования в области информационной культуры личности, корпоративной информационной культуры, информационной культуры государственных и общественных структур, общества, а также проблем формирования информационного миропонимания и мировоззрения.
3. Предметы новой информационной культуры – материальные, духовные и художественные. Это могут быть электронные книги, электронные библиотеки, архивы, музеи и картинные галереи, произведения новой экранной культуры.
4. Новые виды, способы и технологии деятельности человека в области информационной культуры, а также новые информационные технологии, которые создаются и используются в сфере культуры.
5. Культурологические аспекты новых видов, форм и технологий информационных коммуникаций в обществе.
Актуальные направления исследований В настоящее время в области информационной культурологии выделены следующие актуальные направления исследований:
1. Информационная культура личности.
2. Информационная культура корпоративных, государственных и социальных структур.
3. Электронная культура.
4. Социально-культурологические проблемы развития сетевых структур общества и информационных коммуникаций.
5. Новые информационные технологии в сфере культуры, искусства и творчества.
6. Культурологические аспекты информационной безопасности.
7. Информационная этика.
Предложенный состав этих проблем определен исходя из следующих методологических соображений. В первую очередь выделены те направления исследований, по содержанию которых в научном сообществе уже имеются достаточно общие представления. Примерами здесь могут служить такие направления, как «Информационная культура личности» и «Электронная культура». Эти термины достаточно широко используются в научной литературе, а сами направления получили определенное отражение и в программах ЮНЕСКО в области проблем развития культуры, и в сфере образования [15-19].
Второй методологический принцип состоит в том, что выделены те направления исследований, которые являются перспективными на ближайшие годы в связи с их актуальностью и социальной значимостью, хотя в настоящее время эти исследования еще не развернуты на необходимом уровне. К ним относятся, например, «Философские основы информационной культурологии», «Культурологические аспекты информационной безопасности», «Информационная этика». Нам представляется, что именно эти направления будут в ближайшие годы стратегически важными для преодоления системного кризиса современной цивилизации.
Информационная культура личности. В состав данного направления должны входить исследования различных аспектов формирования сравнительно нового и исключительно важного феномена развития информационной культуры, которое в последние годы получило название информационной культуры личности. В работе [16] показано, что содержание этого понятия еще нельзя признать окончательно устоявшимся, хотя именно оно, по мнению ведущего автора данной работы профессора Н.И. Гендиной, является наиболее перспективным в ближайшем будущем.
Соглашаясь с этой оценкой, заметим, что понятие информационной культуры может быть использовано для характеристики культурологических аспектов информационного развития человека, корпорации, социальных структур или же общества в целом. Иными словами, можно говорить об информационной культуре личности, корпоративной информационной культуре или же об информационной культуре общества в той или иной стране, а также об информационной культуре цивилизации в целом.
Отметим также, что понятие информационной культуры личности является более общим по отношению к таким понятиям, как информационная компетентность, информационная грамотность, компьютерная компетентность и компьютерная грамотность. Это замечание справедливо также и по отношению к таким понятиям, как корпоративная информационная культура и информационная культура общества в целом.
Электронная культура Этот термин появился в научной литературе сравнительно недавно, и поэтому еще не имеет однозначного толкования. Его нет ни в специализированных словарях, ни в изданиях энциклопедического и философского характера. Впервые он начал использоваться в связи с расширением практики представления на электронных носителях информации о различных объектах культурного наследия: музейных коллекций, произведений живописи, памятников архитектуры, а также других произведений искусства [13,14,19].
Здесь важно подчеркнуть, что представление в электронной форме информации о социально значимых объектах культуры и искусства вначале рассматривалось лишь в качестве одного из способов сохранения культурного наследия общества для будущих поколений. Однако в дальнейшем, по мере развития информатизации общества, становилось все более понятной и другая, весьма существенная возможность социального использования электронных копий объектов культуры. Она заключается в том, что к этим копиям достаточно просто может быть обеспечен доступ удаленных пользователей, использующих современные средства телекоммуникации.
Таким образом, можно утверждать, что с развитием процесса глобальной информатизации общества и формированием электронной культуры начинается принципиально новый этап развития культуры, значение которого трудно переоценить. Ведь теперь для широких слоев населения могут стать доступными не только те объекты культуры и искусства, которые представлены в выставочных залах музеев и картинных галерей различных стран мира, но также и те из них, которые находятся в запасниках и по разным причинам для общего обозрения не выставляются.
Тем не менее, нам представляется, что понятие «электронная культура» должно получить новое, существенно более широкое толкование.
Эта необходимость обусловлена все более широким распространением в обществе электронных средств информатики, которые практически используются во многих сферах социальной практики и становятся неотъемлемой частью современной культуры. Использование этих средств существенно изменяет традиционные стереотипы поведения миллионов людей, их представления о пространстве и времени, качестве жизни, а также о структуре личного, корпоративного и национального богатства [20,21].
Учитывая изложенное, в работе [7] предложено следующие определение понятия электронной культуры:
«ЭЛЕКТРОННАЯ КУЛЬТУРА – новая область развития современной культуры общества, которая формируется на основе использования электронных средств информатики и связанных с ними информационных и коммуникационных технологий во всех сферах человеческой жизнедеятельности. Электронная культура является подсистемой информационной культуры и включает в себя средства, виды и результаты деятельности человека в данной сфере».
Из данного определения следует, что электронная культура, по мере развития информационного общества и электронных средств информатики, будет пронизывать все многообразие человеческой культуры, а не только сферу информационной культуры – в узком понимании этого термина. С методологической точки зрения, это замечание представляется нам принципиально важным.
Рассмотрим теперь вопрос о соотношении понятий информационной и электронной культуры с учетом приведенных выше определений этих понятий. Нам представляется, что эти понятия близки по своему содержанию, но не являются тождественными. Хотя их очень часто путают, даже в достаточно ответственных правительственных и международных документах. Причина здесь в том, что система терминов в данной области еще окончательно не установилась.
Различие в рассматриваемых понятиях заключается в том, что с термином «электронная культура», по нашим представлениям, должны быть связаны лишь те аспекты информационной культуры, которые имеют непосредственное отношение к применению электронных средств в информационной сфере общества или же к созданию, изучению и развитию этих средств в интересах культуры. В то же время, в состав информационной культуры должны входить также и другие компоненты, которые не обязательно связаны с использованием электронных средств информатики.
Таким образом, понятие «информационная культура» обозначает более широкую область культуры по сравнению с понятием «электронная культура». В определенном смысле можно полагать, что электронная культура является лишь одной из подсистем информационной культуры.
Причем, весьма важной, быстро развивающейся и поэтому заслуживающей анализа и изучения, как в системе науки, так и в системе образования.
Отметим также, что некоторые достаточно распространенные сегодня термины («электронное правительство», «электронное государство», «электронная торговля») по своей сущности в большей мере относятся к проблемной области не электронной, а информационной культуры. Ведь этими терминами сегодня обозначается совокупность информационных ресурсов и технологий, а также организационноправовых норм, которые обеспечивают доступ населения к информации органов государственного управления. Именно этот аспект, а не его электронное представление, является наиболее существенным при решении данных проблем. Поэтому эти следует понимать не буквально, а фигурально, в их расширительном толковании, связанном с принадлежностью к предметной сфере информационной культуры. Это замечание представляется нам весьма существенным, так как адекватное понимание новых терминов необходимо для того, чтобы более четко представлять существо изучаемых новых аспектов развития культуры.
Заключение Формирование информационного общества и широкое внедрение в жизнь информационных технологий приводит к формированию качественно нового типа культуры – информационной культуры, который несет с собой новый тип мышления и мировоззрения, а также деятельности и образования. Предварительные исследования показали, что информационная культура современного общества представляет собой принципиально новый феномен системного характера, который оказывает существенное влияние на уровень социально-экономического развития страны, качество жизни ее населения, национальную безопасность.
Развитие информационной культуры является необходимым условием успешного инновационного развития общества, а также решения многих актуальных и глобальных проблем современности. В то же время системные исследования феномена становления информационной культуры в условиях развития глобального информационного общества на необходимом уровне еще не проводятся. В настоящее время эта проблема изучается фрагментарно и сводится преимущественно к двум направлениям: 1. Исследованию проблем формирования информационной культуры личности (лидером здесь является Россия). 2. Изучению и разработке информационных технологий для сохранения в электронной форме наиболее важных объектов культурного наследия (это направление наиболее активно развивается в передовых странах Запада).
Проведенные в последние годы в России исследования показали, что для решения данной комплексной гуманитарной проблемы необходим междисциплинарный подход, в основу которого должно быть положено информационное понимание сущности феномена культуры. Этот подход является принципиально новым, он предложен российским ученым А.Д.Урсулом, а его краткое обоснование изложено в монографии [7].
Можно ожидать, что дальнейшие исследования в области информационной культурологии позволят в ближайшие годы получить следующие научно-методологические результаты:
1. Разработать более детальную структуру предметной области информационной культурологии как нового междисциплинарного направления исследований проблем развития информационной культуры общества, а также содержание задач, входящих в состав этого направления.
2. Более четко определить место информационной культурологии в системе науки и ее взаимосвязи с другими научными дисциплинами.
3. Выявить перспективные направления развития информационной культуры в условиях информатизации и глобализации общества, а также системной модернизации экономики и образования.
4. Сформировать предложения по изучению проблем информационной культуры в системе высшего образования, подготовки научных и научно-педагогических кадров, а также повышения квалификации дипломированных специалистов.
Основным эффектом от практического использования указанных результатов должно стать новое, целостное понимание сущности феномена информационной культуры, ее роли в развитии современного общества, включая науку, образование и культуру, а также в обеспечении процессов инновационного развития, национальной и глобальной безопасности.
1. Колин К.К. Информационная глобализация общества и гуманитарная революция.
//Глобализация: синергетический подход: сб. научн. тр. – М.: РАГС, 2002. – С. 323-334.
2. Колин К.К. Глобальные проблемы информатизации: информационное неравенство //Alma mater (Вестник высшей школы), № 6, 2000. – С. 27-30.
3. Колин К.К. Глобализация и культура. //Вестник Библиотечной Ассамблеи Евразии, № 1, 4. Колин К.К. Культура как объект информационной безопасности. /Синергетика, философия, культура: сб. н. тр. – М.: Изд-во РАГС, 2001. – С. 146-167.
5. Колин К.К. Информационная культура в информационном обществе. //Открытое образование, № 6, 2006. – С. 50-57.
6. Колин К.К. Колин К.К. Информационная культрология: структура и содержание предметной области новой научной дисциплины. // Вестник ЧГАКИ, 2011, № 1. – С. 7-13.
7. Колин К.К., Урсул А.Д. Информационная культрология: предмет и задачи нового научного направления. – Saarbrucken, Germany. LAP LAMBERT Academic Publishing, 2011. – 249 pp.
8. Колин К.К., Урсул А.Д. Философия информации и становление информационной культурологии /Информация и научное мировоззрение /Сб. статей. – М.: РШБА, 2013. – С.
9. Философия культуры. Становление и развитие. – СПб.: Изд-во «Лань», 1998. – 448 с.
10. Колин К.К. Информационный подход как фундаментальный метод научного познания. // Межотраслевая информационная служба, № 1, 1998. – С. 3-17.
мировоззрение //Alma mater (Вестн. высш. школы), № 1, 2000. – С. 16-22.
12. Розин В.М. Интернет – новая информационная технология, семиозис, виртуальная среда. / Влияние Интернета на сознание и структуру знания. – М.: ИФ РАН, 2004. – С. 3-23.
13. Вельтман К. Электронная культура: достижения и перспективы. //Информационное общество, 2002, вып.1. – С. 24-30.
14. Электронная культура и экранное творчество. Автор сост., науч. ред. проф. К.Э. Разлогов. – М.: РИК, 2006г. – 386 с.
15. Колин К. К. Инновационное развитие в информационном обществе и качество образования. //Открытое образование, № 3(74), 2009. – С. 63-72.
16. Гендина Н.И., Колкова Н.И., Стародубова Г.А, Уленко Ю.В. Формирование информационной культуры личности: теоретическое обоснование и моделирование содержания учебной дисциплины. – М., Межрегиональный центр библиотечного сотрудничества, 2006. – 512 с.
17. Информационная грамотность: международные перспективы /под ред. Х. Лау. Пер. с англ. – 18. Шлыкова О.В. Электронная культура: дефиниции и тенденции развития. //Электронная культура: трансляция в социокультурной и образовательной среде. М.: МГУКИ, 2009. – С.
19. Алексеев А.Ю. Исследования искусственного интеллекта – главный фактор развития электронной культуры. //Электронная культура: трансляция в социокультурной и образовательной среде. – М.: МГУКИ, 2009. – С. 30-36.
20. Тоффлер Э. Революционное богатство. – М.: 2008. – 569 с.
21. Колин К. К. Качество жизни в информационном обществе. //Человек и труд, № 1, 2010. – С.
Костогрызов А.И. 1, Нистратов Г.А. 2, Нистратов А.А. 3, Довбня А.Б. 4, ИПИ РАН, НИИ прикладной математики и сертификации, дтн, профессор, НИИ прикладной математики и сертификации, ктн, [email protected] НИИ прикладной математики и сертификации, ктн, [email protected] Сибирская угольная энергетическая компания, [email protected] Стандарты, методы и технологии системной
КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА:
Анализ, безопасность, качество, риск, системная инженерия, управление, функционирование.АННОТАЦИЯ:
Представлены направления приложения и развития современной системной инженерии. На основе рационального использования стандартов, предложенных моделей, методов, поддерживающих их программно-инструментальных комплексов и инновационных технологий предложен инновационный подход к управлению прагматической фильтрации информации к генерации обоснованных идей и эффективных решений. В итоге ожидается целенаправленное существенное повышение качества и безопасности, снижение или удержание на допустимом уровне рисков и/или снижение затрат (в т.ч. непроизводительных) на создание и эксплуатацию систем различной области приложения.
Сегодня эффективные решения и, как следствие, высокий уровень качества и безопасности бизнес-систем различного приложения во многом связаны с рациональным применением стандартов. Действующие на практике стандарты лишь отражают суть научно-технических достижений, фиксируя де-юре те требования и рекомендации, выполнение которых может способствовать совершенствованию систем. К настоящему времени в мире уже не один год действуют стандарты для систем любой области приложения – это набравший популярность ISO 9001 (требования к системе менеджмента качества), ISO/IEC 15288 (первый стандарт по системной инженерии, регламентирует процессы жизненного цикла систем), существенно повлиявшие на последующее развитие стандартизации, а также стандарты ISO серий 14000 (менеджмент экологической безопасности), 18000 (менеджмент охраны труда), 20000 (сервисменеджмент), 27000 (менеджмент информационной безопасности), (менеджмент риска) и др. Стремление научно-технического сообщества и предпринимателей к целостному решению проблем стандартизации на уровне систем в их жизненном цикле (а не отдельных составных компонентов или процессов) реализуется с помощью недавно созданного подкомитета «Системная и программная инженерия» (SС7 JTC1 ISO/IEC) объединенного комитета JTC1 «Информационные технологии».
На практике у каждого из заказчиков, разработчиков, производителей и пользователей неизбежно возникают принципиальные системные вопросы. Например: «Как достичь уровня международных стандартов?»; «Выполнимы ли задаваемые требования?»; «Каковы возможные ущербы?»; «Какой сделать выбор с учетом возможных рисков, затрат и ожидаемого результата?»; «Какие меры более эффективны?», понимая, что критерием может выступать либо максимум качества или безопасности при ограничениях на затраты, либо минимум затрат (ущерба) при соответствующих ограничениях, либо их комбинация. Ответы на все эти вопросы достигаются на основе системной инженерии, суть которой – в сосредоточении научно-технических усилий в направлениях, обеспечивающих рациональное построение современных систем и эффективное их использование. Это – классический подход. Для реализации необходимо понять суть основных системных изменений последнего времени. По крупному она состоит:
- в разработке и внедрении основ системной инженерии в различные сферы человеческой деятельности;
- в широком применении и развитии «процессного подхода», реализуемого на уровне стандартов;
- в достижении эффектов, напрямую зависящих от возможностей и уязвимостей применяемых информационных технологий (ИТ) и систем;
- в объективных потребностях моделирования процессов и систем на всех стадиях жизненного цикла.
Cегодня на отечественном и международном рынках образовалась вполне самостоятельная ниша по виртуальному анализу качества и рисков - см. рис. 1. Эта рыночная ниша четко обозначена, но еще не занята в силу интеллектуальной сложности создания универсальных и в то же время адекватных моделей. Разрозненные работы в этом направлении активно ведутся в различных странах - в США, Великобритании, Германии и др.
Основным направлением на Западе является создание полунатурных моделей (по словам самих же западных специалистов, из-за неудач в создании чисто математических моделей). Но разработка и применение полунатурных моделей весьма дороги, они требуют больших временных и материальных затрат и не позволяют быстро выявить тенденции для различных сценариев создания и эксплуатации систем. Действительно, большая часть стандартов и сейчас не сопровождается адекватными математическими моделями для решения универсальных задач анализа и синтеза, свойственным для любого рода систем независимо от области приложения.
Несовершенство сложных систем связано с объективным наличием рисков, для оценки которых старые методы, основанные лишь на принципе измерений, оказываются недостаточными. Налицо - противоречие между потребностями в различного рода оценках и прогнозах и возможностями в познании развития объективно протекающих случайных процессов.
Осознание логики системных изменений и адекватная реакция на них приводят к необходимости сравнительного анализа проблем в различных областях приложений. В результате проведенного анализа правовых и нормативно-методических документов, а также практических способов решения проблем промышленной, пожарной, радиационной, ядерной, химической, биологической, транспортной, экологической и информационной безопасности, безопасности зданий и сооружений, в т.ч. в условиях террористических угроз авторами сделаны следующие выводы [1Вывод 1. В жизненном цикле остаточный системный риск будет иметь место всегда. На уровне законодательных и нормативнометодических документов для обеспечения безопасности объективно востребованы определение, анализ и контроль рисков c принятие управляющих воздействий для поддержания целостности (см. рис. 2).
Рис. 1 Иллюстрация сути системных изменений Вывод 2. Для приложений, в которых уже были многочисленные факты трагедий с гибелью людей - в сфере промышленной, пожарной, радиационной, ядерной, авиационной безопасности - требования к допустимым рискам выражены количественно, как правило, на вероятностном уровне, и качественно на уровне необходимых требований к исходным материалам, используемым ресурсам, технологиям и начальным состояниям, условиям эксплуатации. Представляется, что на базе единого методического аппарата и накопленного опыта уровень допустимых рисков целесообразно обосновывать и устанавливать дифференцированно по объектам, исходя из «прецедентного принципа» с учетом коммерческого интереса, затрат и потенциальных ущербов. Для этого необходим методический аппарат, позволяющий оценивать не только по факту, но и прогнозировать риски в зависимости от технологий сбора информации, контроля, мониторинга и принимаемых мер противодействия рискам и восстановления целостности. Такой подход на основе математического моделирования протекающих процессов и прогнозирования рисков позволит управлять безопасностью в режиме обоснованного упреждения.
Вывод 3. Для иных приложений - в сфере химической, биологической, транспортной, экологической безопасности, безопасности зданий и сооружений, информационной безопасности, в т.ч. в условиях террористических угроз – требования к допустимым рискам задаются преимущественно на качественном уровне в форме требований к выполнению конкретных условий. Это означает невозможность корректного на сегодня решения обратных задач обоснованного управления безопасностью исходя из задаваемого уровня допустимого риска.
Вывод 4. Для любого рода систем упреждающие меры противодействия угрозам должны иметь количественное обоснование с указанием допустимых рисков по прецедентному принципу. Для определения уровня допустимых рисков до получения убедительной статистики имеет смысл использовать прецеденты в других приложениях (например, из сфер промышленной, пожарной, радиационной, ядерной, авиационной безопасности). В этих целях важен систематический сбор информации по нарушениям безопасности, их анализ, прогноз рисков и подготовка общих рекомендаций на уровне централизованных интеллектуальных баз знаний.
Вывод 5. Для минимизации рисков или их удержания в допустимых пределах при ограничениях на затраты должно быть осуществлено:
а) изначальное использование исходных ресурсов и защитных технологий с более лучшими характеристиками с точки зрения безопасности и восстановления целостности;
б) рациональное применение адекватной системы ситуационного анализа потенциально опасных событий, эффективных способов контроля и мониторинга состояний и оперативного восстановления целостности;
в) рациональное построение и применение комплекса мер (преград) по противодействию рискам и функционированию систем при реализации различного рода угроз.
Примером применения современных подходов системной инженерии может служить формирование схемы типовых угроз информационной безопасности и мер по противодействию рискам согласно действующим правовым и нормативным документам – рис. 3.
Другим примером применения системной инженерии может служить систематизация процессов для обеспечения противоаварийной устойчивости предприятий (нового направления для бизнес-систем).
Примечание. Под обеспечением противоаварийной устойчивости предприятий понимается системный подход к оценке и анализу рисков, обоснованию приемлемых рисков (уровней толерантности), принятию технических решений и реализации практических мер по предупреждению негативных воздействий дестабилизирующих факторов, предотвращению появления аварийных ситуаций и локализации их развития в начальный период возникновения, ликвидации последствий аварий и катастроф и обеспечению восстановления нарушенного производства в короткие сроки в целях предотвращения или ограничения угрозы жизни и здоровью персонала, проживающего вблизи населения, а также снижения экономических потерь и материального ущерба предприятия.
Рис.3. Типовые угрозы информационной безопасности и меры по противодействию рискам Сначала выделяются критичные объекты и процессы. Так, основными критичными объектами для управления рисками в интересах угольных компаний могут быть признаны:
• предприятия, производящие добычу угля подземным способом, и их составные подсистемы, в первую очередь система вентиляции шахты, системы противопожарной защиты и пожарно-оросительного водоснабжения, система водоотлива и водоотведения, конвейерный транспорт, вспомогательный транспорт, система электроснабжения, системы аспирации и пылеподавления, системы обеспечения гражданской обороны;
• предприятия, производящие добычу угля открытым способом и их составные подсистемы, в первую очередь системы противопожарной защиты система водоотлива и водоотведения объекты и система организации производства буро-взрывные работы, автомобильный и железнодорожный транспорт и др.;
• обогатительные фабрики и их составные подсистемы;
• угольные терминалы и порты и их составные подсистемы;
• предприятия, осуществляющие транспортировку угля;
• предприятия, осуществляющие производство и поставку электрической энергии (ТГК);
• предприятия, осуществляющие сервисные услуги (монтаж, ремонт, модернизацию оборудования и др.).
Основными критичными процессами, подлежащими анализу, являются производственные (в т.ч. технологические), информационные и транспортные процессы.
Угрозы критичным объектам и процессам проявляются со стороны дестабилизирующих факторов, представляющих собой потенциальную угрозу стабильному функционированию предприятий.
Дестабилизирующие факторы подразделяются на факторы, зависящие и не зависящие от производственной деятельности.
В свою очередь, дестабилизирующие факторы, зависящие от производственной деятельности, подразделяются на «человеческие факторы», факторы, определяемые состоянием основных фондов, организационно-производственные факторы.
Дестабилизация в устойчивом функционировании предприятия является следствием наличия уязвимостей на предприятии и проявляется в реализации угроз возникновения аварийных ситуаций. Концептуальная схема зарождения и развитие аварийных ситуаций и мер противоаварийной устойчивости угольных предприятий, построенная на основе системной инженерии, иллюстративно отражены на рис. 4.
Рис. 4. Зарождение и развитие аварийных ситуаций и меры противоаварийной Эффективность методов и мер системной инженерии должно подтверждаться количественными прогнозными расчетами качества и рисков в сравнении с допустимыми уровнями. В итоге существенно возрастает роль моделирования, и в первую очередь, математического моделирования, как наиболее объективного гаранта всесторонней оценки и прогнозирования рисков и качества создаваемой системы с учетом возможных прибылей и ущербов. В результате адекватного моделирования углубляются и расширяются знания о системе, эти знания позволяют заказчику аргументированно сформулировать требования технического задания (ТЗ), разработчику – рационально их выполнить без излишних затрат ресурсов, а пользователю – максимально эффективно реализовать на практике заложенный потенциал системы. Наконец, немаловажным является вопрос возмещения возможных ущербов вследствие невыполнения в срок множества работ или некачественного функционирования системы. Все это достигается путем эффективного управления качеством и рисками на основе использования результатов моделирования. Но сегодня уже мало предложить умные формулы, эти формулы должны быть воплощены на уровне программных инструментариев и позволять получение быстрых ответов.
Одну и ту же задачу можно решить правильными методами и получить верные, но разные ответы (достаточно обратиться к парадоксам Бертрана, 1889г.). В [1-2] применительно к системным процессам любой области приложения предлагаются формулировки требований, математические модели и методы оценки выполнения требований, а также поддерживающие их программно-инструментальные комплексы для эффективного управления качеством и рисками. Слабо альтернативными для предлагаемых в инструментариев по отдельным аспектам можно рассматривать программные комплексы по управлению бизнес-процессами фирм: SAS Institute, PLANTA Progectmanagement (Германия), DHC Dr.
Herterich&Consultants (Германия), HINTTECH (Голландия), Risk Management&Safety Systems (Австралия), VTT Technical Research Centre of Finland, CIM College d.o.o (Сербия). Это - по подборке на основе анализа отдаленных аналогов на Международной выставке информационных технологий CeBIT с 2006г., сделанных в Германии авторами. Общим методологическим недостатком перечисленных комплексов зарубежных фирм в области сравнения является субъективное назначение экспертами уровней качества и рисков (т.е. того, что должно оцениваться на основе математического моделирования и представляет собой основу эффективного управления) и использование набранной статистики для получения оценок постфактум с объяснением полученных ранее эффектов без глубокого научно- методического прогнозирования в развитии событий для различных сценариев угроз и условий функционирования систем.
Отсутствие фундаментальных вероятностных методов не может не порождать сомнений в корректности предсказания рисков в поведении систем. При весьма эффектном наглядном представлении научная оценка уровня зарубежных экспозиций в части анализа рисков и качества оставляет желать лучшего. Те же причины заставляют более критично отнестись к следующим программным комплексам, предлагаемым на рынке: системе Expert Business Impact Analysis System компании Decision Support Systems, содержащей базу данных глобальных угроз и методик оценок уязвимости и на этой основе представляющей рекомендации по выбору стратегий защиты; системе BIA Professional компании Strohl Systems, являющейся инструментом причинно-следственного анализа;
системе Internal Operations Risk Analysis компании Foundation Software и системе Controls компании Price Waterhouse, позволяющем провести оценку рисков и внутренней системы контроля предприятия (сильные и слабые стороны) в различных показателях на основе обработки ответов на сотни вопросов. Их суть – в проверке выполнения условий, признаваемых обязательными. Назначение рисков – на основе ответов о выполнении этих условий (выполнено – риск меньше, не выполнено – риск повышается).
Вроде логично, но далеко не адекватно реалиям.
Дело в том, что на практике подавляющее большинство системных процессов по сути представляют собой случайные процессы, для оценки их характеристик нужны многочисленные эксперименты, проведение которых весьма проблематично. Сегодня нормой системного мышления признается использование понятия «допустимого» или «приемлемого»
риска. Но без его формального определения и указания методов количественной оценки это понятие будет вырождаться в «комментаторский штамп». Его начинают использовать для обозначения опасности предшествующих событий – мол, авария случилась, т.к. риск был недопустимо высок. По выражению - правильно, но за словом «допустимый» зачастую нет глубокого содержания, осознание которого позволило бы решать обратные задачи - задачи обоснования мер для предотвращения недопустимого развития угроз без излишних затрат.
«Системщики» должны оперировать реальными цифрами, в т.ч. риском неудачи, ожидаемым материальным ущербом, человеческими или другими потерями (см, например, «Положение о классификации чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера»).
Предложенные в [1,2] модели и методы, доведенные до уровня программной реализации, призваны пополнить небогатое множество существующих инструментариев, используемых для управления качеством и рисками на основе теории случайных процессов. Модели базируются на использовании методов системного анализа, исследования операций, теорий вероятности и регенерирующих процессов. Их применение в зависимости от количественных системных характеристик процессов позволяет заказчикам, разработчикам и пользователям систем оперативно вычислять вероятности успеха, риски неудач и связанные с этим прибыль и потери, в т.ч. в стоимостном выражении. Применение моделей обеспечивает аргументированное решение на всех этапах жизненного цикла следующих научно-технических задач: оценки рыночной перспективности создаваемых систем и возможностей поставщиков, организации эффективных систем менеджмента качества на предприятиях;
обоснования системотехнического облика и количественных требований технического задания к характеристикам систем, технологиям их создания и функционирования, к квалификации разработчиков и пользователей;
оценки выполнимости требований заказчика и степени их удовлетворенности по мере развития проекта и в процессе функционирования систем, оценки и обоснования технических решений по проектированию, анализа и снижения рисков при управлении проектами;
исследования вопросов защищенности систем от потенциальных угроз безопасности, выявления «узких мест» и уязвимостей систем и рациональных путей их устранения с указанием условий, когда это принципиально возможно; оценки качества систем и обоснования условий их эффективной эксплуатации и др. – см. рис. 5.
Рис. 5. Предлагаемые математические модели и инструментарии системной инженерии Предлагаемые инструментально-моделирующие комплексы поддерживают положения стандартов ГОСТ Р ИСО/МЭК 15288 «Системная инженерия – Процессы жизненного цикла систем», ГОСТ Р ИСО «Системы менеджмента качества. Требования», ISO/IEC «Менеджмент риска. Принципы и руководства», ISO «Человекоориентированный процесс проектирования для интерактивных систем», ISO/IEC 15443 «ИТ – Методики обеспечения безопасности – Основы обеспечения безопасности информационных технологий», ГОСТ 34.602 «ТЗ на создание автоматизированной системы», ГОСТ РВ 51987 «ИТ. КСАС.
Требования и показатели качества функционирования информационных систем. Общие положения» и др.
Сегодня мало иметь математические модели, важно предоставить услугу во время и «под ключ». С декабря 2006г. компанией IDC пропагандируется сервисная концепция IaaS (Information-as-a-Service – «информация как услуга») как составная часть глобальной пропагандистской кампании Information on Demand («информация по запросу»), проводимой IBM и подхваченной другими компаниями.
Предлагаемое ниже, находясь в гармонии с концепцией IaaS, позволяет идти дальше, а именно: на базе аналитической обработки собираемой информации и результатов моделирования (например, с использованием авторских моделей [1,2]) получать на выходе генерируемые знания в виде обоснованных идей и эффективных решений. Тем самым виртуальное математическое моделирование через Интернет превращается в мощный и на несколько порядков более дешевый механизм решения задач, отличающийся наукоемкостью, понятностью и доступностью. Понятность обеспечивается приданием вероятностного смысла результатам моделирования при изменении исходных данных (на уровне «вероятности успеха» или «риска неудачи»), а также использованием наработанных шаблонов к анализу и интерпретации результатов моделирования.
Доступность гарантируется за счет использования Интернет, где инструментарии, реализующие математические модели, должны подключаться на доверенном компьютере в автоматическом режиме по запросам пользователей сети, где бы эти пользователи не располагались - в России или за рубежом. Сравнительная дешевизна достигается тем, что пользователю через Интернет предлагаются не дорогостоящие программные средства, а результаты моделирования в виде аналитического отчета объемом 50-70 листов в электронном виде, формируемом в автоматическом режиме. Отчет включает постановку задачи в понятных терминах, описание применяемой модели, выполнение сложных моделирующих расчетов, всесторонний анализ поведения системы по показателям качества и рисков в многочисленных сценарных условиях, отличающихся от заданных в диапазоне -50%+100%, выбор наиболее рациональных вариантов построения и функционирования системы, перечень стандартизованных терминов-определений.
В итоге выполнимы следующие научно-практические задачи (см. рис. 6):
• организации и специалисты получают возможность эффективного управления качеством и рисками в соответствии с требованиями международных стандартов;
• доступ и оперативная оценка качества и рисков возможны не только для пользователей, но и для программ, встроенных в промышленные технологии и бизнес-процессы;
• возможно применение в учебном процессе.
Рис. 6. Суть предлагаемой Интернет-технологии для обеспечения доступности В итоге для развития современной системной инженерии сформировался облик предлагаемого инновационного подхода к управлению качеством и рисками. Традиционные подходы состоят по сути в прагматической фильтрации информации. В своих решениях лицо, принимающее решение (ЛПР), руководствуется в первую очередь опытом и знаниями своими и тех лиц команды, которым доверяет. Интуитивно формируя идеи, которые кажутся правильными, ЛПР выбирает лишь ту информацию, которая подтверждает правильность идеи. Опровергающая информация чаще игнорируется, реже – приводит к изменению начальной идеи. И это не из-за того, что ЛПР пытается выбелить себя, а лишь из-за того, что за отведенное время при отсутствии или ограниченности возможностей используемых моделей трудно исследовать по единым критериям сразу несколько идей. Предлагаемый инновационный подход к управлению качеством и рисками – это сначала обоснование системных требований, способных привести к успеху. Далее, исходя из этих требований у ЛПР развязаны руки и появляются возможности для генерации обоснованных идей и эффективных решений на основе предлагаемых методов, моделей и программно-инструментальных комплексов, физически понятных и обеспечивающих оперативную оценку, прогнозирование и оптимизацию частных и интегральных показателей в жизненном цикле систем - см., например, классическая постановка оптимизационных задач на рис. 7.
Рис. 7. Постановки задач управления качеством, расчет показателей – на основе Смысл применения на практике предлагаемых постановок в следующем – за счет упреждающего выбора рациональных значений управляемых параметров анализируемых сценариев и реализуемых мер упреждения и реакции: избежать излишних затрат при приемлемом качестве на этапах концепции и ТЗ, проектирования и разработки, производства и сопровождения системы; максимизировать возможное качество и безопасность в процессе эксплуатации системы при заданных ограничениях.
Предлагаемая укрупненная схема решения задач рационального управления качеством и рисками представлена на рис. 8. Рациональность заключается в постоянном решении в жизненном цикле систем оптимизационных задач. Полезность в том, что за счет доступности инструментариев и быстроты расчетов системный аналитик сможет иметь непрерывное представление о текущих и прогнозируемых уровнях качества и рисков. Это приблизительно то же, если человек с позиции различных количественных критериев в деталях заранее знает степень успешности и рискованности предстоящих событий и эффективность действий, которые могут быть предприняты в упреждающем режиме. Суть предложенного инновационного подхода к управлению качеством и рисками - в предоставлении ЛПР аналитических возможностей перехода от прагматической фильтрации информации к генерации обоснованных идей и эффективных решений в жизненном цикле систем [1, 2].
В заключение необходимо подчеркнуть достижимый прагматический эффект от использования современных стандартов, моделей и методов системной инженерии. За счет рационального использования стандартов, предлагаемых моделей, методов, поддерживающих их программноинструментальных комплексов и инновационных технологий ожидается целенаправленное существенное повышение качества и безопасности, снижение или удержание на допустимом уровне рисков и/или снижение затрат (в т.ч. непроизводительных) на создание и эксплуатацию систем различной области приложения. Эффект от внедрения соизмерим с затратами на создание самих систем.
Рис. 8 Схема решения задач рационального управления качеством и рисками 1. Костогрызов А.И., Нистратов Г.А. Стандартизация, математическое моделирование, рациональное управление и сертификация в области системной и программной инженерии. М. Изд.”Вооружение, политика, конверсия”, 2004, 2-е изд.-2005.- 395с.
2. Костогрызов А.И., Степанов П.В. Инновационное управление качеством и рисками в жизненном цикле систем – М.: ВПК, 2008. – 404с.
3. Григорьев Л.И., Кершенбаум В.Я., Костогрызов А.И. Системные основы управления конкурентоспособностью в нефтегазовом комплексе – М.:НИНГ, 2010, 374с.
4. Andrey Kostogryzov, Andrey Nistratov, George Nistratov SOME APPLICABLE METHODS TO ANALYZE AND OPTIMIZE SYSTEM PROCESSES IN QUALITY MANAGEMENT // InTech, 2012, ISBN979-953-307-778-8, 2012, pp. 127-196. http://www.intechopen.com/books/total-qualitymanagement-and-six-sigma/some-applicable-methods-to-analyze-and-optimize-systemprocesses-in-quality-management 5. Grigoriev L., Kostogryzov A., Krylov V., Nistratov A., Nistratov G. Prediction and optimization of system quality and risks on the base of modelling processes. American Journal of Operation Researches, Special Issue, Volume 1, 2013, pp. 217-244. http://www.scirp.org/journal/ajor/ 6. Andrey Kostogryzov, Andrey Nistratov, George Nistratov The Innovative Probability Models and Software Technologies of Risks Prediction for Systems Operating in Various Fields. International Journal of Engineering and Innovative Technology (IJEIT), Volume 3, Issue 3, September 2013, pp.
146-155. http://www.ijeit.com/archive.php Приложение. Стандарты по системной и программной инженерии, принятые за ISO/IEC 15504-6: ИТ. Оценка процессов. Часть 6. Пример модели оценки процессов жизненного цикла системы ISO/IEC 15940: Системная и программная инженерия. Службы средств поддержки программных разработок ISO/IEC 25064: Системная и программная инженерия. Оценка и требования к качеству систем и программного продукта (SQuaRE). Общий промышленный стандарт (CIF) для практичности. Отчет потребностей пользователя ISO/IEC 26550: Системная и программная инженерия. Эталонная модель для инженерии и менеджмента линейки продуктов ISO/IEC 26555: Системная и программная инженерия. Инструменты и методы для технического управления линейкой продуктов ISO/IEC/IEEE 29119-1: Системная и программная инженерия. Тестирование программ. Часть 1: Концепции и определения ISO/IEC/IEEE 29119-2: Системная и программная инженерия. Тестирование программ. Часть 2: Процессы тестирования SO/IEC/IEEE 29119-3: Системная и программная инженерия Тестирование программ. Часть 3: Тестовая документация ISO/IEC TR 29154: Программная инженерия. Руководство по применению ISO/IEC 24773:2008 (Сертификация профессионалов программной инженерии. Основы сравнения) ISO/IEC 14143-6: ИТ. Измерение программного обеспечения. Измерение функционального размера. Часть 6.
Руководство по использованию стандартов серии ISO/IEC 14143 и связанных с ними международных стандартов ISO/IEC TR 15026-1:2010/Cor 1: Системная и программная инженерия. Обеспечение целостности систем и программного обеспечения. Часть 1. Понятия и словарь. Техническая поправка ISO/IEC 15026-4: Системная и программная инженерия. Обеспечение целостности систем и программного обеспечения. Часть 4. Обеспечения в контексте жизненного цикла ISO/IEC 15504-5: ИТ. Оценка процессов. Часть 5. Пример модели оценки процесса ISO/IEC TS 15504-8: ИТ. Оценка процессов. Часть 8. Модель образца оценки процесса для управления услугами IT ISO/IEC 19500-1: ИТ. Группа управления объектами. Общая архитектура брокера запросов к объекту (CORBA). Часть 1. Интерфейсы ISO/IEC 19500-2: ИТ. Группа управления объектами. Общая архитектура брокера запросов к объекту (CORBA). Часть 2. Возможность взаимодействия ISO/IEC 19500-3: ИТ. Группа управления объектами. Общая архитектура брокера запросов к объекту (CORBA). Часть 3. Компоненты ISO/IEC 19505-1: ИТ. Унифицированный язык моделирования группы по управлению объектами (OMG UML). Часть 1. Инфраструктура ISO/IEC 19505-2: ИТ. Унифицированный язык моделирования группы по управлению объектами (OMG UML). Часть 2. Надструктура ISO/IEC 19506: ИТ. Модернизация, управляемая от архитектуры группы по управлению объектами (ADM).
Метамодель обнаружения знаний (ADM) ISO/IEC 19507: ИТ. Язык ограничений группы по управлению объектами (OCL) ISO/IEC 19770-1: ИТ. Менеджмент активов программного обеспечения. Часть 1. Процессы и поярусная оценка соответствия ISO/IEC 20000-2: Информационная технология. Менеджмент услуг. Часть 2. Руководство по применению систем менеджмента услуг ISO/IEC 20000-3: ИТ. Менеджмент услуг. Часть 3. Руководство по определению области применения и применимости ISO/IEC 20000- ISO/IEC 25021: Системная и программная инженерия. Оценка и требования к качеству систем и программного продукта (SQuaRE). Элементы показателя качества ISO/IEC 25041: Системная и программная инженерия. Оценка и требования к качеству систем и программного продукта (SQuaRE). Руководство по оцениванию для разработчиков, покупателей и независимых оценщиков ISO/IEC 26551: Системная и программная инженерия. Средства и методы для выработки требований к линейке продуктов ISO/IEC TR 29110-5-1-1: Программная инженерия. Профили жизненного цикла очень маленьких объектов. Часть 5-1-1.
Руководство по менеджменту и разработке руководств. Общая группа профилей. Профиль ввода ISO/IEC/IEEE 31320-1: ИТ. Языки моделирования. Часть 1. Синтаксис и семантика для IDEF ISO/IEC/IEEE 31320-2: ИТ. Языки моделирования. Часть 2. Синтаксис и семантика для IDEF1X ISO/IEC 14143-1:2007/Cor 1: ИТ. Оценка программного обеспечения. Измерение функционального размера. Часть 1.
Определение понятий. Техническая поправка ISO/IEC 15026-2: Системная и программная инженерия. Обеспечение целостности систем и программного обеспечения. Часть 2. Обоснование гарантии ISO/IEC 15026-3: Системная и программная инженерия. Обеспечение целостности систем и программного обеспечения. Часть 3. Уровни целостности системы ISO/IEC/IEEE 15289: Системная и программная инженерия. Содержание информационных продуктов процесса жизненного цикла систем и программного обеспечения (документация) ISO/IEC TS 15504-9: ИТ. Оценка процессов. Часть 9. Профили целевого процесса ISO/IEC TS 15504-10: ИТ. Оценка процессов. Часть 10. Расширение безопасности ISO/IEC 15909-2: Системная и программная инженерия. Сети Петри высокого уровня. Часть 2. Формат передачи ISO/IEC 19761: Программная инженерия. COSMIC: Метод измерения функционального размера ISO/IEC 20000-1: ИТ. Менеджмент услуг. Часть 1. Требования к системе менеджмента услуг ISO/IEC TR 24748-2: Системная и программная инженерия. Менеджмент жизненного цикла. Часть 2 Руководство по применению ISO/IEC 15288 (Процессы жизненного цикла системы) ISO/IEC TR 24748-3: Системная и программная инженерия. Менеджмент жизненного цикла. Часть 3. Руководство по применению ISO/IEC 12207 (Процессы жизненного цикла программного обеспечения) ISO/IEC 25010: Системная и программная инженерия. Требования к качеству и оценка программной продукции (SQuaRE). Модели качества систем и программного обеспечения ISO/IEC 25040: Системная и программная инженерия. Требования к качеству и оценка программной продукции (SQuaRE). Процесс оценки ISO/IEC/IEEE 26511: Системная и программная инженерия. Требования к управляющим документацией для пользователя ISO/IEC/IEEE 26512: Системная и программная инженерия. Требования к закупщикам и поставщикам документации для пользователей ISO/IEC/IEEE 26515: Системная и программная инженерия. Разработка документации для пользователей в изменяемой среде ISO/IEC TR 29110-1: Программная инженерия. Профили жизненного цикла для очень малых предприятий (VSEs). Часть 1. Обзор ISO/IEC 29110-2: Программная инженерия. Профили жизненного цикла для очень малых предприятий (VSEs). Часть 2. Структура и таксономия ISO/IEC TR 29110-3: Программная инженерия. Профили жизненного цикла для очень малых предприятий (VSEs). Часть 3. Руководство по оценке ISO/IEC 29110-4-1: Программная инженерия. Профили жизненного цикла для для очень малых предприятий (VSEs).
Часть 4-1. Спецификации профилей. Группа общего профиля ISO/IEC TR 29110-5-1-2: Программная инженерия. Профили жизненного цикла для очень малых предприятий. Часть 5-1-2.
Руководство по управлению и проектированию. Общая группа профилей. Базовый профиль ISO/IEC/IEEE 29148: Системная и программная инженерия. Процессы жизненного цикла. Разработка требований ISO/IEC 29155-1: Системная и программная инженерия. Схема проведения сопоставительных (оценочных) испытаний характеристик проектов в области информационных испытаний.
Часть 1. Понятия и определения ISO/IEC/IEEE 42010: Системная и программная инженерия. Описание архитектуры ISO/IEC TR 15026-1: Системная и программная инженерия. Обеспечение целостности систем и программного обеспечения. Часть 1. Понятия и словарь ISO/IEC 15909-1:2004/Amd 1: Системная и программная инженерия. Сети Петри высокого уровня. Часть 1. Понятия, определения и графические обозначения. Изменение 1. Симметричные сети ISO/IEC TR 18018: Информационная технология. Системная и программная инженерия. Руководство по возможностям управления конфигурацией ISO/IEC 19793:2008/Cor 1: ИТ. Открытая распределенная обработка. Использование Унифицированного Языка Моделирования для спецификаций систем распределенной обработки. Техническая поправка ISO/IEC TR 20000-4: ИТ. Менеджмент услуг. Часть 4. Стандартная модель процесса ISO/IEC TR 20000-5: ИТ. Менеджмент услуг. Часть 5. Примерный план реализации ISO/IEC 20000- ISO/IEC 24744:2007/Amd 1: Программная инженерия. Метамодель для методик разработки. Изменение 1. Нотация ISO/IEC TR 24748-1: Системная и программная инженерия. Менеджмент жизненного цикла. Часть 1. Руководство по менеджменту жизненного цикла ISO/IEC/IEEE 24765: Системная и программная инженерия. Словарь ISO/IEC TR 24774: Системная и программная инженерия. Менеджмент жизненного цикла. Руководящие указания по описанию процесса ISO/IEC 25045: Системная и программная инженерия. Требования к качеству и оценка программной продукции (SQuaRE). Модуль оценки восстанавливаемости ISO/IEC TR 25060: Системная и программная инженерия. Требования к качеству и оценка программной продукции (SQuaRE). Общий промышленный стандарт (CIF) для удобства использования. Основные положения по информации, касающейся удобства использования ISO/IEC 29881: ИТ. Системная и программная инженерия. Функциональный метод измерения размера FiSMA 1. ISO/IEC 10746-2: ИТ. Открытая распределенная обработка. Эталонная модель. Часть 2. Основы ISO/IEC 10746-3: ИТ. Открытая распределенная обработка. Эталонная модель. Часть 3. Архитектура ISO/IEC/IEEE 16326: Системная и программная инженерия. Процессы жизненного цикла. Управление проектом ISO/IEC 19770-2: ИТ. Программная инженерия. Часть 2. Идентификационный тег программного обеспечения ISO/IEC 19793: ИТ. Открытая распределенная обработка. Использование Унифицированного Языка Моделирования для спецификаций систем распределенной обработки ISO/IEC 20926: Системная и программная инженерия. Измерения в программном обеспечении. Метод измерения функционального размера IFPUG ISO/IEC TR 24766: ИТ. Системная и программная инженерия. Руководство по требованиям к возможностям инженерного иструментария ISO/IEC 26513: Системная и программная инженерия. Требования к испытателям и рецензентам пользовательской документации ISO/IEC 12207: ИТ. Процессы жизненного цикла программного обеспечения ISO/IEC 14102: ИТ. Руководство по оцениванию и выбору инструментальных CASE-средств ISO/IEC 15288: Системная и программная инженерия. Процессы жизненного цикла системы ISO/IEC TR 15504-7: ИТ. Оценка процессов. Часть 7. Оценка организационной завершенности ISO/IEC 24773: Программная инженерия. Сертификация специалистов по программной инженерии. Условия сравнения ISO/IEC 25012: Программная инженерия. Требования к качеству и оценка программной продукции (SQuaRE).
Модель качества данных ISO/IEC 26514: Системная и программная инженерия. Требования к дизайнерам и разработчикам пользовательской документации ISO/IEC TR 90005: Системная инженерия. Руководящие указания по применению ISO 9001 к процессам жизненного цикла систем ISO/IEC 14143-1: ИТ. Оценка программного обеспечения. Измерение функционального размера. Часть 1.
Определение понятий ISO/IEC TR 14471: ИТ. Программная инженерия. Руководящие положения по принятию средств автоматизированной разработки программного обеспечения ISO/IEC 15939: Программная инженерия. Процесс измерения ISO/IEC 24744: Программная инженерия. Метамодель для методик разработки ISO/IEC 25001: Программная инженерия. Требования к качеству и оценка программной продукции (SQuaRE).
Планирование и менеджмент ISO/IEC 25020: Программная инженерия. Требования к качеству и оценка программной продукции (SQuaRE).
Измерительная эталонная модель и руководство ISO/IEC 25030: Программная инженерия. Требования к качеству и оценка программной продукции (SQuaRE).
Требования к качеству ISO/IEC 25051:2006/Cor 1: Программная инженерия. Требования к качеству и оценка программной продукции (SQuaRE).
Требования к качеству готового коммерческого программного продукта и инструкции по тестированию. Техническая поправка ISO/IEC 26702: Системная инженерия. Применение и управление процессами ISO/IEC 13235-3:1998/Cor 1: ИТ. Открытая распределенная обработка. Торговая функция. Часть 3. Обеспечение торговой функции с использованием службы директории OSI. Техническая поправка ISO/IEC 14764: Программная инженерия. Процессы жизненного цикла программного обеспечения.
Сопровождение ISO/IEC 15414: ИТ. Открытая распределенная обработка. Эталонная модель. Корпоративный язык ISO/IEC 15437: ИТ. Расширения в LOTOS (E-LOTOS) ISO/IEC 15476-3: ИТ. Семантическая метамодель CDIF. Часть 3. Определения данных ISO/IEC 15476-6: ИТ. Семантическая метамодель CDIF. Часть 6. Модели состояния/события ISO/IEC 16085: Системная и программная инженерия. Процессы жизненного цикла. Управление рисками ISO/IEC 23026: Программная инженерия. Рекомендуемая практика для Интернета. Разработка веб-сайтов, администрирование веб-сайтов и жизненный цикл веб-сайтов ISO/IEC 25051: Программная инженерия. Требования к качеству и оценка программной продукции (SQuaRE).
Требования к качеству коммерческого программного продукта и инструкции по тестированию ISO/IEC 25062: Программная инженерия. Оценка и требования качества программного изделия. Общий промышленный формат к отчету об испытании ISO/IEC 15476-4: ИТ. Семантическая метамодель CDIF. Часть 4. Модели данных ISO/IEC 19501: ИТ. Открытая распределенная обработка. Унифицированный язык моделирования (UML). Версия 1.4. ISO/IEC TR 19759: Свод знаний о программной инженерии. Руководство.
ISO/IEC 24570: Программная инженерия. Версия 2.1 метода измерения функционального размера NESMA.
Определения и руководства по подсчету для применения функционального точечного анализа ISO/IEC 25000: Программная инженерия. Требования к качеству и оценка программной продукции (SQuaRE).
Руководство ISO/IEC TR 9126-4: Программная инженерия. Качество продукта. Часть 4. Качество при использовании ISO/IEC TR 14143-5: ИТ. Оценка программного обеспечения. Измерение функционального размера. Часть 5.
Определение функциональных доменов, используемых для измерения функционального размера ISO/IEC 15504-1: ИТ. Оценка процессов. Часть 1. Концепции и словарь ISO/IEC 15504-2:2003/Cor 1: ИТ. Оценка процессов. Часть 2. Выполнение оценки. Техническая поправка ISO/IEC 15504-3: ИТ. Оценка процессов. Часть 3. Руководство по выполнению оценки ISO/IEC 15504-4: ИТ. Оценка процессов. Часть 4. Руководство по использованию для усовершенствования и определения возможностей процесса ISO/IEC 15909-1: Системная и программная инженерия. Сети Петри высокого уровня. Часть 1. Понятия, определения и графические обозначения ISO/IEC 90003: Программная инженерия. Рекомендации по применению ISO 9001:2000 к компьютерному программному обеспечению ISO/IEC TR 9126-2: Программная инженерия. Качество продукта. Часть 2. Внешние показатели ISO/IEC TR 9126-3: Программная инженерия. Качество продукта. Часть 3. Внутренние показатели ISO/IEC TR 14143-3: ИТ. Оценка программного обеспечения. Измерение функционального размера. Часть 3. Проверка методов измерения функционального размера ISO/IEC 15504-2: Программная инженерия. Оценка процессов. Часть 2. Выполнение оценки Нижегородский университет, профессор, д.т.н., декан факультета вычислительной математики и кибернетики Нижегородского университета, [email protected] Международные рекомендации по составлению учебных планов в области суперкомпьютерных
КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА:
высокопроизводительные вычисления, суперкомпьютерное образование.АННОТАЦИЯ:
В работе рассматриваются международные рекомендации по составлению учебных планов в области суперкомпьютерных технологий. Представлена сравнительная характеристика (1) Свода знаний и умений, разработанного в рамках Национальной программы суперкомпьютерного образования, (2) рекомендаций, подготовленных в рамках работ международных сообществ ACM и IEEE-CS по разработке учебных планов в области Компьютинга (Computing) и (3) предложений образовательного проекта, выполняемого при поддержке научного фонда NSF (США) и комитета IEEE-TCPP (Technical Committee on Parallel Programming).
Решительный переход компьютерной индустрии на многоядерные «рельсы», когда в рамках единой суперкомпьютерной системы могут использоваться сотни тысяч (а в случае экзафлопности и миллиарды) вычислительных ядер, требует столь же радикальных перемен и в области программного обеспечения. Задействовать колоссальный вычислительный потенциал многопроцессорных многоядерных систем можно только при кардинальном "параллельном" обобщении традиционной – последовательной – технологии решения задач на ЭВМ. Так, численные методы в случае многопроцессорности и многоядерности должны проектироваться как системы параллельных и взаимодействующих между собой процессов, допускающих исполнение на независимых вычислительных процессорах (ядрах). Применяемые алгоритмические языки и системное программное обеспечение должны обеспечивать создание параллельных программ, организовывать синхронизацию и взаимоисключение асинхронных процессов и т.п.
суперкомпьютерных систем и организации высокопроизводительных вычислений требует наличия новых знаний, владения новыми умениями и навыками. Причем этими новыми знаниями и умениями должны обладать не только «узкие» специалисты-разработчики параллельных программ – знания и умения в области суперкомпьютерных технологий (СКТ) 1 и высокопроизводительных вычислений становятся важной квалификационной характеристикой любого современного специалиста. И, тем самым, чрезвычайно важной задачей на пути подготовки специалистов, успешно действующих в рамках многоядерного компьютерного мира, становится определение совокупного набора (Свода) знаний и умений, которые должны быть отнесены к данной новой предметной области.
Разработка Свода является сложной научно-образовательной проблемой. Свод должен быть полным, т.е. включать в себя все основные понятия предметной области. Вместе с этим, Свод должен быть достаточно компактным и не содержать излишние технические детали. И, конечно же, Свод должен признаваться научно-техническим сообществом определяемой предметной области.
Тем самым, Свод не может быть разработан отдельным исследователем. Свод не может быть также и разработкой небольшого творческого коллектива. Свод, как правило, должен являться результатом активной деятельности широкого круга профессиональных экспертов, и разработка Свода может занимать достаточно большие периоды времени.
Еще раз отметим важность понятие Свода. Именно Свод должен являться основой для определения профессиональных квалификационных требований. Только на основе Свода могут быть сформированы адекватные образовательные программы подготовки, переподготовки и повышения квалификации кадров в соответствующей предметной области.
В настоящее время в стране и за рубежом могут быть выделены следующие основные активности по определению предметной области суперкомпьютерных технологий и высокопроизводительных вычислений:
1. Свод знаний и умений (далее Свод 1), разработанный в рамках Национальной программы суперкомпьютерного образования, инициированной Суперкомпьютерным консорциумом университетов России и поддержанной президентом и правительством страны [5-8].
2. Рекомендации по составу предметной области параллельных и распределенных вычислений (далее Свод 2), подготовленные в рамках работ международных сообществ ACM и IEEE-CS по разработке учебных планов в области Компьютинга (Computing) [1-3].
3. Рекомендации по составу предметной области параллельных и распределенных вычислений (далее Свод 3), разработанные в рамках проекта, выполняемого при поддержке научного фонда NSF (США) и комитета IEEE-TCPP (Technical Committee on Parallel Programming) [4].
Во всех перечисленных работах используется один и тот же – 1 Будем использовать далее для краткости данную аббревиатуру СКТ как наиболее общую для обозначения предметной области, охватывающей суперкомпьютерные технологии, высокопроизводительные вычисления и параллельное программирование.
конструктивный – подход определения предметной области. Суть данного подхода состоит в следующем2:
1. Свод знаний и умений, который должен быть освоен специалистом для успешной профессиональной деятельности, определяется набором отдельных областей знаний, представляющих собой отдельные части определяемой сферы деятельности.
2. Далее, области знаний делятся на меньшие структуры, называемые разделами, которые представляют собой отдельные тематические модули внутри областей.
3. Каждый раздел, в свою очередь, состоит из набора тем, представляющих собой нижний уровень этой иерархии в определяемой сфере деятельности.
Каждый раздел сопровождается указанием, является ли он обязательным или факультативным, а также рекомендуемым объемом учебного времени, необходимым для его изучения.
Важно подчеркнуть, что подобная структура областей, разделов и тем определяет именно свод знаний, необходимый для освоения соответствующей сферы деятельности, а не представляет собой перечень учебных курсов. Учебные планы и необходимые учебные курсы разрабатываются далее уже на основе Сводов.
В данной работе осуществляется сопоставительная характеристика всех перечисленных выше работ по определению предметной области СКТ.
1. Свод знаний и умений в области СКТ Разработка данного Свода проводилась в 2010-2012 гг. в рамках проекта «Создание системы подготовки высококвалифицированных кадров в области суперкомпьютерных технологий и специализированного программного обеспечения» Комиссией при Президенте РФ по модернизации и технологическому развитию экономики России (http://hpc-education.ru) [5-8]. Выполнение данного проекта осуществлялось Московским госуниверситетом при привлечении ведущих вузов страны (ННГУ, ТГУ, ЮУрГУ, СПбГУ ИТМО, МФТУ, ДФУ, ЮФУ) и участии многих других членов Суперкомпьютерного консорциума университетов России.
Разработанный Свод явился основой для выполненных в рамках проекта работ по анализу и расширению государственных образовательных стандартов, по разработке учебных планов и учебных курсов и по реализации программ подготовки, переподготовки и повышения квалификации в области суперкомпьютерных технологий и высокопроизводительных вычислений.
При разработке Свода широко использовался опыт исполнителей проекта по подготовке кадров в области СКТ [5-8]. В значительной степени учитывался также опыт разработки рекомендаций по составлению учебных 2 В работах используется несколько различающаяся терминология. Для однородности изложения материала в рамках статьи далее будут использоваться приводимые ниже термины.
планов в области информатики Computing Curricula международных сообществ ACM и IEEE [1-3].
На самом верхнем уровне рассмотрения в составе Свода были выделены 5 основных областей знаний, представляющих весь спектр проблематики компьютерных вычислений:
1. Математические основы параллельных вычислений.
2. Параллельные вычислительные системы (компьютерные основы).
3. Технологии параллельного программирования (основы программной инженерии).
4. Параллельные алгоритмы решения задач.
5. Параллельные вычисления, большие задачи и конкретные предметные области.
В полном виде разработанный Свод не может быть представлен в рамках одной главы (39 разделов, более 300 тем) – полное содержание Свода приведено на сайте проекта http://hpc-education.ru.
Приведем состав сформированного Свода знаний и умений до уровня тематических разделов включительно.
1 Математические основы параллельных вычислений 1.6 Математические модели параллельных вычислений -/+ -/+ 2 Параллельные вычислительные системы (компьютерные основы) 2.2 Основы построения компьютерных систем -/+ +/Параллельные вычислительные системы -/+ +/Многопроцессорные вычислительные системы +/- +/Многопроцессорные вычислительные системы с общей -/+ + 2.10 Проблемы функционирования суперкомпьютерных центров - и центров обработки данных 3. Технологии параллельного программирования (основы программной 3.1 Общие принципы разработки параллельных программ -/+ -/+ 3 В правых столбцах таблицы указывается наличие (+) или отсутствие (-) соответствующих тем Свода в других альтернативных разработках – т.е., в Своде 2 (Рекомендации Computer Science 2013) и в Своде 3(Рекомендации проекта NSF/IEEE-TCPP) соответственно. Отметка «+/-»
означает, что тема представлена в значительной степени, отметка «-/+» говорит о том, что тема раскрывается частично.
3.2 Основы параллельного программирования -/+ +/Методы и технологии разработки параллельных программ - +/Параллельные проблемно-ориентированные библиотеки и - комплексы программ 3.5 Инструментальные среды для разработки параллельных - программ 3.6 Методы повышения эффективности параллельных - программ 4. Параллельные алгоритмы решения задач 4.1 Общие принципы разработки параллельных алгоритмов -/+ +/Учебные алгоритмы параллельного программирования - + 4.3 Параллельные алгоритмы матричных вычислений - +/Параллельные алгоритмы сортировки и поиска данных -/+ + 4.6 Параллельные алгоритмы решения дифференциальных - уравнений в частных производных 4.7 Параллельные алгоритмы решения оптимизационных задач - Параллельные алгоритмы Монте-Карло - Параллельные алгоритмы для других классов - вычислительно-трудоемких задач 5. Параллельные вычисления, большие задачи и конкретные предметные 5.1 Параллельные методы решения вычислительно сложных - задач наук о Земле.
5.2 Параллельные методы решения вычислительно сложных - задач наук о жизни 5.3 Параллельные методы решения вычислительно сложных - задач инженерных расчетов 5.4 Параллельные методы решения вычислительно сложных - задач квантовой химии 5.5 Параллельные методы решения задач атомистического - моделирования 5.6 Параллельные методы решения вычислительно сложных - задач оборонной тематики 5.7 Прямые и обратные задачи механики реагирующих сред - После подготовки начального варианта Свод прошел тщательную экспертизу в Научно-образовательных центрах суперкомпьютерного образования, созданных в рамках выполнения проекта. Разработанный Свод был представлен и активно обсуждался на основных российских конференциях суперкомпьютерной тематики.
Как показывает сопоставительная характеристика, сформированный Свод знаний, умений в значительной степени перекрывает предложения двух других разработок (Свода 1 и Свода 3 соответственно). Значительное количество разделов Свода представлено более полно (это разделы, например, «Основы компьютерных систем», «Общие принципы разработки параллельных программ» и др.). Свод содержит также разделы, которые полностью отсутствуют в Сводах 2 и 3 (такие, например, как «Вычислительные системы транспетафлопсной и экзафлопсной производительности», «Проблемы функционирования суперкомпьютерных центров и центров обработки данных» и др.). Кроме того, в сравниваемых Сводах 2 и 3 нет такой важной области знаний как «Параллельные вычисления, большие задачи» и конкретные предметные области.
Для конкретизации приведем пример структуры одного из разделов рассматриваемого Свода.
Методы и технологии разработки параллельных программ 1. Традиционные языки программирования и распараллеливающие компиляторы. Векторизация программ.
2. Программные библиотеки для разработки параллельных программ:
Shmem, Linda, MPI, PVM, Intel TBB (Thread Building Blocks), Microsoft TPL (Task Parallel Library).
3. Надъязыковые средства для организации параллелизма: Cray Fortran, DVM, OpenMP, HPF, Cilk.
программирования: CAF, UPC.
5. Параллельные языки программирования: Occam, SISAL, НОРМА.
распределенной общей памятью на основе модели разделённого глобального адресного пространства (partitioned global address space, PGAS): Chapel, X10.
7. Параллельные языки программирования для графических процессоров: CUDA, OpenCL.
8. Функциональные языки параллельного программирования: Parallel Haskell, Parlog, Erlang, Т-Система.
9. Средства и технологии для поддержки метакомпьютинга и распределенных вычислений: Globus, gLite, UNICORE, BOINC, X-Com, Map/Reduce, … 10.Технологии программирования FPGA-компьютеров.
11.Автоматизация распараллеливания и оптимизации программ.
12.Элементы схемотехники, языки описания электронных схем, VHDL.
2. Рекомендации учебных планов Computing Curricula Деятельность международных сообществ ACM (Association for Computing Machinery) и IEEE Computer Society по подготовке рекомендаций по формированию учебных планов в области Компьютинга (Computing) является хорошим примером выполнения работ по определению и постоянному отслеживанию актуальности содержания предметной области. Первый разработанный Свод рекомендаций в области Компьютинга был подготовлен уже в 1968 г. Далее были подготовлены 4 К сожалению, для Компьютинга (Computing) нет устоявшегося русскоязычного наименования.
Так, при переводе международных рекомендаций Computing Curricula на русский язык использовалось понятие Информатика, а при разработке российских образовательных стандартов на основе Computing Curricula было применено наименование Информационные технологии. В данной работе для устранения разных толкований используется транслитерация Компьютинг.
обновленные редакции в 1978, в 1991 и в 2001 гг. Начиная с 2001 г., новые редакции отдельных разделов Компьютинга стали появляться почти ежегодно.
Проблематика параллельных вычислений имеет отношение, прежде всего, к одной из составляющих частей Компьютинга, именуемой как Компьютерная наука (Computer Science) [1-3]. Впервые аспекты параллелизма стали упоминаться в редакции Computing Curricula от 2001 г., но и в 2001 г, [1] и в 2008 г. [2] параллелизм не являлся отдельной областью знаний – проблематика параллельных вычислений включалась как отдельные разделы в нескольких разных частях рекомендаций по компьютерным наукам.
И только в 2013 г. в разрабатываемой в данный момент времени редакции рекомендаций по компьютерных наукам организуется отдельная область знаний «Параллельные и Распределенные вычисления» (Parallel and Distributed Computing) [3]. В состав этой новой области знаний входят следующие разделы5:
2 Декомпозиция параллельности (Parallel Decomposition). + + Coordination).
(Parallel Algorithms, Analysis, and Programming).
6 Параллельная производительность (Parallel Performance). + + Semantics).
Выполненное сравнение показывает, что рекомендации Computer Science 2013 практически полностью перекрываются вариантами Сводов двух других рассматриваемых подходов. Можно отметить, что в рекомендациях более широко рассматриваются разделы, связанные с «Распределенными системами», «Облачными вычислениями», «Формальными моделями и семантикой».
В целом, как вывод, можно заключить, что данный вариант Свода является компактным, но не полным (по сравнению, например, со Сводом российского национального проекта суперкомпьютерного образования).
3. Рекомендации учебных планов NSF/IEEE-TCPP Еще одна активность по определению предметной области 5 Как и ранее, столбцы Свод 1 (Рекомендации российского национального проекта суперкомпьютерного образования) и Свод 3 (Рекомендации проекта NSF/IEEE-TCPP) используются для сопоставления различных вариантов разработанных определения предметной области суперкомпьютерных технологий, высокопроизводительных вычислений и параллельного программирования.
параллельных и распределенных вычислений была предпринята в рамках проекта, поддержанного научным фондом NSF (США) и комитетом IEEETCPP (Technical Committee on Parallel Programming) [4]. Предварительный вариант рекомендаций был подготовлен в 2010 г. Рабочая редакция рекомендаций была опубликована в декабре 2012 г. Ожидается, что после активного обсуждения окончательная версия рекомендаций будет подготовлена в 2014 г.
В соответствии с данными рекомендациями в проблематике параллельных и распределенных вычислений выделены четыре области знаний:
1. Архитектура (Architecture).
2. Программирование (Programming).
3. Алгоритмы (Algorithms).
4. Дополнительные разделы (Cross Cutting and Advanced Topics).
Как можно заметить, выделенные области знаний во многом повторяют структуру Свода российского национального проекта суперкомпьютерного образования (Свод 1). Вместе с этим, две области знаний «Математические основы» и «Параллельные вычисления», большие задачи и конкретные предметные области, имеющиеся в Своде 1, отсутствуют в рекомендациях проекта NSF/IEEE-TCPP. С другой стороны, область «Дополнительные разделы» рассматриваемых рекомендаций как таковая отсутствует и распределена в других имеющихся областях знаний Свода 1.
К сожалению, в рекомендациях проекта NSF/IEEE-TCPP структурные элементы второго уровня – разделы – в явном виде не выделены.
Фактически состав областей знаний определяется сразу в более мелких понятиях – темах, что, безусловно, усложняет использование данного определения предметной области. В ряде случаев предлагаемые темы объединены в группы – с использованием этих выделенных групп структура предметной области в рамках рассматриваемого подхода имеет следующий вид.
1. Архитектура 1.5 Представление чисел с плавающей запятой + Программирование 2.1 Парадигмы параллельного программирования + -/+ 3. Алгоритмы 4. Дополнительные разделы (тематические группы -/+ -/+ отсутствуют) Как можно заметить, сопоставление подходов показывает, что рекомендации рассматриваемого варианта (проекта NSF/IEEE-TCPP) практически полностью перекрываются вариантом Свода российского национального проекта суперкомпьютерного образования. С другой стороны, рекомендации проекта NSF/IEEE-TCPP шире и полнее рекомендаций Computer Science 2013. Лишь сводная область «Дополнительные разделы» рассматриваемых рекомендаций содержит темы, которые учтены не в полной мере в рекомендациях других сравниваемых вариантов (Сводов 1 и 2).
В целом можно заключить, что вариант Свода NSF/IEEE-TCPP является достаточно полным, но не достаточно структурированным.
Кроме того следует особо отметить, что в рамках рассматриваемого подхода полагается, что большинство понятий, знаний и умений, составляющих предметную область параллельных и распределенных вычислений, должно быть освоено на уровне базовой общей подготовки (бакалавриата). В рекомендациях приводится перечень учебных курсов, которые могут быть использованы для обучения с указанием распределения тем предметной области по этим курсам.
Состав рекомендуемых курсов имеет вид:
• Основные курсы:
oВведение в программирование, oМетоды программирования, oАрхитектура компьютерных систем, oСтруктуры данных и алгоритмы.
Углубленные курсы (курсы по выбору):
oАрхитектура компьютерных систем (углубленный), oАнализ и разработка алгоритмов, oЯзыки программирования, oПрограммная инженерия, oПараллельные алгоритмы, oПараллельное программирование, oКомпиляторы, oКомпьютерные сети, oРаспределенные сети.
Заключение Полагаясь на проведенное рассмотрение, можно заключить, что в настоящее время в стране и за рубежом активно выполняются работы по определению содержания предметной области суперкомпьютерных технологий, высокопроизводительных вычислений и параллельного программирования. Основными разработками в данном направлении являются:
• Свод знаний и умений, разработанный в рамках российского национального проекта суперкомпьютерного образования [5-8].
• Рекомендации по формированию учебных планов для компьютерных наук (Computer Science 2013) международных сообществ ACM и IEEECS [1-3].
• Рекомендации проекта NSF/IEEE-TCPP [4].
В целом проведенный анализ показывает, что разработанный Свод проекта суперкомпьютерного образования является более полным и во многом охватывает предложения других рассмотренных подходов. Тем не менее, международный опыт разработки рекомендаций является чрезвычайно полезным и обязательно должен учитываться при подготовке последующих редакций Свода. Кроме того, безусловно необходимым является организация взаимовыгодного взаимодействия всех профессиональных коллективов, занимающихся разработкой предложений состава предметной области СКТ.
1. Рекомендации по преподаванию программной инженерии и информатики в университетах. М.: ИНТУИТ.РУ «Интернет-Университет Информационных технологий», 2007 (электронный вариант издания содержится на http://se.math.spbu.ru/SE) http://www.computer.org/portal/c/document_library/get_file?
p_l_id=2814020&folderId=3111026&name=DLFE-57604.pdf) 3. Computing Curricula Computer Science 2013 – см. http://ai.stanford.edu/users/sahami/CS2013/ 4. NSF/IEEE-TCPP Curriculum Initiative on Parallel and Distributed Computing – см.
http://www.cs.gsu.edu/~tcpp/curriculum/ 5. Воеводин В.В., Гергель В.П., Соколинский Л.Б., Демкин В.П., Попова Н.Н., Бухановский А.В.
Развитие системы суперкомпьютерного образования в России: текущие результаты и перспективы. – Вестник Нижегородского университета им. Н.И. Лобачевского. 2012. № 4. С.
6. Антонов А.С., Воеводин Вл.В., Гергель В.П., Соколинский Л.Б. Системный подход к суперкомпьютерному образованию // Вестник ЮУрГУ. Серия "Вычислительная математика и информатика". 2013. Т. 2. № 2. С. 5-17.
7. Антонов А.С., Артемьева И.Л., Бухановский А.В., Воеводин В.В., Гергель В.П., Демкин В.П., Коньков К.А., Крукиер Л.А., Попова Н.Н., Соколинский Л.Б., Сухинов А.И. Проект "Суперкомпьютерное образование": 2012 год // Вестник Нижегородского университета им.
Н.И. Лобачевского. 2013. № 1-1. С. 12-16.
8. Воеводин В.В., Гергель В.П., Соколинский Л.Б., Демкин В.П., Попова Н.Н., Бухановский А.В.
Развитие системы суперкомпьютерного образования в России: текущие результаты и перспективы // Вестник Нижегородского университета им. Н.И. Лобачевского. 2012. № 4-1.
Фонд поддержки системного проектирования, стандартизации и управления проектами (НО Фонд «ФОСТАС»), президент, [email protected] Новая парадигма инжиниринга предприятий и требования к новым ИТ-специальностям
КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА:
информационные технологии.АННОТАЦИЯ:
«