Текст книги "Аналитика развития, безопасности и сотрудничества: Большая Евразия – 2030. Сборник материалов IV Международной научно-практической конференции 29 ноября 2017 г."

Некоторое представление жизненного цикла информационных систем стран Большой Евразии

А.А. Зацаринный, А.В.Воронин

(Федеральный исследовательский центр «Информатика и управление» Российской академии наук, г. Москва)

Аннотация. Рассмотрен жизненный цикл информационных систем стран Большой Евразии как совокупность работ, характеризующихся признаками самостоятельного планирования и финансирования. Исследованы эксплуатационно-временные параметры этапов жизненного цикла информационных систем и предложено их описание на основе отношений «золотого сечения». Сделан вывод об адекватности описания эксплуатационно-временных параметров предложенным распределением в отличие от нормального, приводящим к изменению длительности этапов жизненного цикла информационных систем в современном инфокоммуникационном мире.

Ключевые слова: жизненный цикл, информационные системы, нормальное распределение, «золотое сечение».

Abstract. A the cycle of Information systems as a set of works characterized by independent planning and financing has been considered. Operation and timing metric of the Information systems life cycle have been researched and proposed due to «golden section». Validity of describing operation and timing metric by proposed distribution in contrast with common life cycle of information systems in the contemporary world has been analyzed in conclusion.

Keywords: life cycle, Information systems, proposed distribution, «golden section».

Информационная система (ИС) – система, предназначенная для хранения, поиска и обработки информации и соответствующие организационные ресурсы (человеческие, технические, финансовые), которые обеспечивают и распространяют информацию [1, 2].

Жизненный цикл (ЖЦ) информационной системы – это процесс ее построения и развития, период времени, который начинается с момента принятия решения о необходимости создания информационной системы и заканчивается моментом ее полного изъятия из эксплуатации [2, 3].

Решение задачи рационального (оптимального) распределения эксплуатационно-временных ресурсов информационной системы на всех этапах жизненного цикла остается актуальной для информационных систем современного мира Hi-Tech изделий. Рациональное распределение ресурсов позволяет получить, как правило, экономический эффект в виде увеличения объемов производства (продаж) или времени эксплуатации информационных систем [4].

До настоящего времени при рассмотрении эксплуатационно-временных параметров информационной системы на интервале жизненного цикла использовалось нормальное распределение ресурсов (рис. 1).

При этом в качестве основных этапов жизненного цикла рассматривались процессы: исследование (1); разработка (2); производство (3); эксплуатация и сопровождение (4); модернизация или деинсталляция (5) информационной системы (рис. 2). Этап – совокупность работ, характеризующихся признаками самостоятельного планирования и финансирования, направленных на получение результатов и подлежащих обособленной приемке [1, 2].

Рис. 1. Эффективность эксплуатации ИС

Рис. 2. Этапы ЖЦ ИС (нормальное распределение)

Согласно нормальному закону распределения ресурсов информационной системы на каждый этап жизненного цикла отводится (ресурса): исследование ≈5 %; разработка ≈15 %; производство ≈30 %; эксплуатация и сопровождение ≈45 %; модернизация или деинсталляция ≈5 %.

Ресурс, ограниченный среднеквадратичным отклонением от математического ожидания в нормальном распределении составляет 68 % (рис. 1).

Однако современное развитие инфокоммуникационного мира предъявляет новые требования к временным интервалам жизненного цикла информационных систем при сохранении распределения эксплуатационного ресурса по этапам ЖЦ ИС. Такое распределение эксплуатационно-временного ресурса математически описывается с использованием отношений «золотого сечения» (рис. 3):

Рис. 3. Эффективность эксплуатации ИС («золотое сечение»)

Распределение на основе отношений «золотого сечения» четко описывает тенденцию развития современного инфокоммуникационного мира – сокращение в жизненном цикле информационной системы этапа производства и увеличение времени эксплуатации Hi-Tech изделия.

Таким образом, рассмотрен жизненный цикл информационных систем. Решена актуальная задача рационального (оптимального) распределения эксплуатационно-временных ресурсов информационной системы на всех этапах жизненного цикла с использованием отношений «золотого сечения». Сделан вывод, подтверждающий тенденцию развития современного инфокоммуникационного мира – сокращение в жизненном цикле информационной системы этапа производства и увеличение времени эксплуатации Hi-Tech изделия.

Литература

1. Зацаринный А.А., Ионенков Ю.С. Некоторые аспекты оценки эффективности автоматизированных информационных систем на различных стадиях их жизненного цикла. М.: Системы и средства информации, т. 26, вып. 3, 2016, с. 122–135.

2. Федорова Г.Н. Информационные системы, 4-е издание. М.: ozon.ru, 2013.

3. Шаламов А.С. Интегрированная логистическая поддержка наукоемкой продукции. М.: Университетская книга, 2008.

4. Синицын И.Н., Шаламов А.С. Проектирование CALs систем, часть 1, Системы управления жизненным циклом изделий и их моделирование. М.: Радиотехника, 2012.

Цифровые платформы как драйверы развития большой Евразии

А.А. Зацаринный, А.К. Горшенин

(Федеральный исследовательский центр «Информатика и управление» Российской академии наук, г. Москва)

Аннотация. Платформы и технологии для формирования компетенций представляют собой важные компоненты цифровой экономики. В работе рассматривается вопрос развития цифровых платформ в рамках интеграционных процессов Большой Евразии. Описан опыт соответствующих исследований и разработок, проводимых Федеральным исследовательским центром «Информатика и управление» Российской академии наук.

Ключевые слова: цифровые платформы, управление научными сервисами, Большая Евразия, большие вызовы, компетенции

DIGITAL PLATFORMS AS DRIVERS OF DEVELOPMENT OF GREAT EURASIA

A.A. Zatsarinny, A.K. Gorshenin

(Federal Research Center «Computer Science and Control» of the Russian Academy of Sciences, Moscow)

Abstract. Platforms and technologies to form competencies are important components of the digital economy. The paper considers the development of digital platforms in the framework of the integration processes in Great Eurasia. Experience of corresponding solutions by the Federal Research Center «Informatics and Control» of the Russian Academy of Sciences is described.

Keywords: digital platforms, scientific services management, Great Eurasia, Grand Challenges, competencies

Мировое научное сообщество переходит к новой парадигме проведения научных исследований – значимые научные результаты могут быть получены только на основе анализа огромных массивов, накопленных в конкретных предметных областях данных, которые в настоящее время приобретают статус одного из важнейших стратегических ресурсов. Одним из ключевых современных мировых трендов технологического развития является расширение сферы применения информационно-телекоммуникационных технологий для аналитической обработки таких массивов данных, которые требуют создания новых методов анализа для извлечения знаний [1], а также подготовки специалистов с новым набором компетенций. С учетом требований программы «Цифровая экономика Российской Федерации», утвержденной Правительством Российской Федерации [2], именно на основе такого подхода должны проводиться наиболее современные научные исследования, а также приниматься эффективные управленческие решения органами государственной власти на различных уровнях (федеральном, ведомственном, региональном, муниципальном, местном и т. д.).

Президент Всемирного экономического форума Клаус Шваб в работе [3] анонсировал поэтапный переход к новой парадигме в рамках так называемой Четвертой промышленной революции, ключевым фактором развития в рамках которой должны стать разработка и внедрение инновационных платформ. Эксперты называют облачные технологии и развитие методов сбора и анализа больших данных среди ключевых драйверов данной парадигмы.

Концепцию «Большая Евразия» выдвинул Президент РФ В.В. Путин в 2016 году, развивая сформулированную им в выступлении на 70-й юбилейной сессии Генеральной Ассамблеи ООН идею «интеграцию интеграций». По территориальному признаку Большая Евразия объединяет страны Европы, Азии и Северной Африки. Необходимость создания такого транснационального партнерства оправдывается необходимостью достижения научно-технологического прорыва в рамках шестого технологического уклада, который в ближайшее время будут определять конкурентоспособность товаров и услуг на мировых и национальных рынках [4].

Цифровая экономика – многоаспектное понятие, однако в качестве технологической основы в Программа «Цифровая экономика Российской Федерации» [2] четко обозначены специализированные платформы. Действительно, платформенный подход – одна из наиболее современных концепций выстраивания взаимоотношений поставщиков и потребителей различного рода услуг в рамках цифровой экономики. Его основное преимущество заключается в предоставлении единой информационной среды для всех сторон за счет передовых IT-решений, ведущей к сокращению транзакционных издержек. Значительно упрощается решение задач анализа, оптимизации и перестройки связей между участниками. Такие платформы позволяют создавать новые продукты и услуги, развивать соответствующие экосистемы.

Формирование научно-технологического задела, необходимого для экономического роста и социального развития страны, должно проводиться на базе фундаментальных знаний в научно-исследовательских центрах. Для успешного решения масштабных научных задач в рамках цифровой экономики требуется развитие национальной исследовательской инфраструктуры, представляющей собой информационно-технологическую платформу для интеграции интеллектуальных ресурсов в области науки, образования и производства. Основной целью ее создания является формирование условий для качественных изменений в области науки и образования для повышения способности государства эффективно отвечать на так называемые большие вызовы, в частности, посредством разработки сувереннообразующих технологий.

Построение цифровых платформ должно базироваться на двух ключевых объектах: центре компетенций для обеспечения трансфера инноваций и центрах обработки данных, реализующих набор сервисов для формирования исследовательских компетенций и технологических заделов. Задачи центров компетенции можно разделить на два важнейших направления. С одной стороны, это внедрение передовых современных цифровых технологий вообще, с другой – обязательная поддержка проблематики конкретной отрасли экономики. Координацию центров компетенций в рамках первой задачи берет на себя создаваемый в настоящий момент при Федеральном исследовательском центре «Информатика и управление» Российской академии наук (ФИЦ ИУ РАН) Центр компетенций в сфере создания платформ и экосистем цифровой экономики.

Рассмотрим опыт ФИЦ ИУ РАН по построению цифровой платформы [5], для которой ключевым является сервис совместного эффективного использования научного оборудования в целях научных исследований, разработок и поддержки образовательного процесса [6]. Использование такого сервиса позволит объединить несколько сотен центров коллективного пользования научным оборудованием и уникальных научных установок, сотни тысяч ученых, исследователей, преподавателей и учащихся высшей и средней школ и т. п. В дальнейшем это приведет к развертыванию в рамках единой цифровой платформы множества других сервисов.

Концептуально можно выделить два типа компонентов платформы: материально-технические и интеллектуальные. К первой группе относятся, прежде всего, центры обработки данных научных организаций, включенных в цифровую платформу и предоставляющих свои услуги научному сообществу и всем заинтересованным потребителям. К интеллектуальным компонентам – Центр компетенций в сфере создания платформ и экосистем цифровой экономики ФИЦ ИУ РАН, обеспечивающий развитие платформы и ее сервисов. Центр компетенций должен функционировать на основе кооперации научных, производственных, образовательный учреждений, обладающих передовыми знаниями, опытом, идеями, наработками в различных областях науки и техники.

В результате деятельности центра компетенций, направленной на определение потребностей пользователей в сервисах, производится их создание и развертывание в рамках платформы. К научным сервисам могут быть отнесены следующие:

– аренда научного оборудования;

– контроль и учет публикационной активности;

– информационная поддержка исследований, включая гранты, конкурсы и т. п.;

– временные виртуальные территориально-распределенные исследовательские коллективы;

– платформа для совместных разработок.

Перечислим основные потенциальные образовательные сервисы платформы:

– площадка для электронного и дистанционного образования;

– программы подготовки кадров, профессиональной ориентации (начиная с начальной школы) и т. п.;

– проведение конкурсов, олимпиад различного уровня;

– цифровые университеты;

– инновационные практикумы.

К аналитическим сервисам следует отнести:

– сервисы по анализу больших данных;

– сервисы статистической обработки данных;

– сервисы бизнес-аналитики.

Библиотечные сервисы предоставляют возможности поиска, доступа и получения информации из широкого спектра электронных библиотек. Вычислительные сервисы включают в себя предоставление в облачной среде ресурсов, необходимых для проведения научных расчетов. Кроссплатформенные сервисы являются своего рода метасервисами, позволяющими предоставить потребителю услугу, не предоставляемую конкретной научной организацией и даже платформой, а представляющую собой набор взаимоувязанных услуг. С помощью сервиса управления платформа предоставляет возможность создать такую услугу путем компоновки отдельных сервисов в единый бизнес-процесс, организации синхронизации и передачи данных между отдельными компонентами различных цифровых платформ.

Для успешного функционирования платформы необходима также поддержка сопутствующих («обеспечивающих») сервисов – бухгалтерских, кадровых, поддержки документооборота, учета недвижимости и т. д. Таким образом, предоставление научных и образовательных услуг должно сопровождаться развитием дополнительных функциональных возможностей, без которых невозможно корректное функционирование сервисов в рамках платформы.

Успешный опыт ФИЦ ИУ РАН в области создания цифровых платформ может быть крайне полезен для стран Большой Евразии.

Литература

1. Chen C.L.P., Zhang C.Y. Data-intensive applications, challenges, techniques and technologies: A survey on Big Data // Information Sciences, 2014. Vol. 275. P. 314–347.

2. Программа «Цифровая экономика Российской Федерации» (утв. Распоряжением Правительства РФ от 28.07.2017 № 1632-р; http://static.government.ru/media/files/9gFM4FHj4PsB79I5v7yLVuPgu4bvR7M0.pdf).

3. Schwab K.M. The Fourth Industrial Revolution // Foreign Affairs, 2015 (http://www.foreignaffairs.com/articles/2015-12-12/fourth-industrial-revolution).

4. Яковец Ю.В., Растворцев Е.Е. Большая Евразия: стратегия партнерства цивилизаций и объединений: Научный доклад. – М.: МИСК, 2017.

5. Зацаринный А.А., Горшенин А.К., Волович К.И., Колин К.К., Кондрашев В.А., Степанов П.В. Управление научными сервисами как основа национальной цифровой платформы «Наука и образование» // Стратегические приоритеты, 2017. № 2 (14). С. 103–113.

6. Волович К.И., Зацаринный А.А., Кондрашев В.А., Шабанов А.П О некоторых подходах к представлению научных исследований как облачного сервиса // Системы и средства.

Распределенная система ситуационных центров развития для поддержки информационно-аналитической работы на пространстве Большой Евразии

А.А.Зацаринный, К.К.Колин

(Институт проблем информатики ФИЦ «Информатика и управление» РАН, г. Москва)

Н.И.Ильин

(Управления информационных систем спецсвязи ФСО России, г. Москва)

В.Е.Лепский

(Институт философии РАН, г. Москва)

Г.Г.Малинецкий

(Институт прикладной математики им.

М.В.Келдыша РАН, г. Москва)

А.Н.Райков

(Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, г. Москва)

Б.Б.Славин

(Финансовый университет при Правительстве РФ, г. Москва)

Аннотация. Для информационно-аналитической поддержки управления и принятия решений в хитросплетениях интенций, проблем и институтов Большой Евразии предлагается создание Системы распределенных ситуационных центров развития, которая соответствует требованиям постнеклассической науки и наступающих технологических укладов.

Ключевые слова: Большая Евразия, информационная аналитика, самоорганизация, ситуационные центры развития, субъекты развития

Abstract. For information-analytical support of management and decision-making in the intricacies of intentions, problems and institutions of the Big Eurasia it is proposed to create the System of distributed situational centers of development that meets the requirements of the postnonclassical stage of science and the advancing technological structures.

Keywords: Big Eurasia, information analytics, self-organization, situational centers of development, development subject

Сложность интеграционных процессов Большой Евразии требует адекватных методов и инструментов поддержки управления и принятия решений. Актуальность вопроса обостряется вхождением мировой экономики в новый технологический уклад, появлением феноменов Индустрии 4.0, Цифровой экономики, Общества 5.0. При этом необходим учет аспектов формирования стратегических субъектов, роботизации, активизации гражданского участия в принятии государственных, муниципальных и корпоративных решений.

Цивилизационный характер интеграционных процессов Большой Евразии, различие семантик коммуникационных репрезентаций, множество языков и символики общения участников требует продвинутых и оригинальных институциональных форм, а также средств и методов информационно-аналитической и экспертно-аналитической поддержки. Одной из таких институциональных форм по необходимости может стать создание Евразийского информационно-аналитического консорциума.

В качестве средств и методов поддержки предлагается интеграция создаваемых в странах-участниках ситуационных центров (СЦ). Россия в установленном порядке может предложить в качестве типового решения Систему распределенных СЦ развития, отвечающую требованиям постнеклассической науки [1].В России уже создается система распределенных СЦ, работающих по единому регламенту взаимодействия. Она предназначена для обеспечения высокого уровня качества жизни и национальной безопасности [2-4].

В органах государственной власти и крупных корпорациях России функционирует порядка 100 СЦ [5,6]. Видятся следующие ограничения в их развитии: доминанта нормативного и каузального подходов над субъективным; перекос в сторону задач дивергентного анализа в ущерб задач конвергентного синтеза; обеспечение безопасности без учета аспектов развития; фрагментарность информационного фонда и информационно-аналитических систем и др.

Преодоление этих ограничений видится в полисубъектном развитии ситуационных центров, фрактальной синхронизации формирования и консолидации(сборки) стратегических субъектов развития. Необходимо создание Системы распределенных ситуационных центров развития (СРСЦР). При этом важнейшее значение для сборки субъектов развития имеет идея создания контуров управления и развития в организации саморазвивающихся полисубъектных сред, ориентированная на гармонию иерархического, сетевого и средового подходов к управлению. Потребуется создание субъектно-ориентированной информационно-аналитической и экспертно-аналитической платформы саморазвивающейся среды, полисубъектного конфигуратора.

Упомянутый конфигуратор предназначен для поддержки формирования коллективного договора; поиска адекватных механизмов «сборки субъектов» развития; проектирования «общего поля видения» будущего и реалий для субъектов развития; совместного выявления и стратегического анализа вызовов и угроз; основания для разработки механизмов использования «мягкой силы»; создания предпосылок для повышения мотивации участников интеграционных процессов.

Уже разработаны философско-методологические основы и отдельные социогуманитарные технологии организации саморазвивающихся полисубъектных сред [6], технология рефлексивного управления, как процесс передачи оснований для принятия решения одним из субъектов другому, и понятие рефлексивного равновесия с введением формальной постановки игр рангов рефлексии [7], технологии поддержки коллективного интеллекта и сетевых экспертиз [8,9].

В развитии инструментальной среды СРСЦР учитываются аспекты: поддержки самоорганизующихся субъект-субъектных взаимодействий и сборки стратегических субъектов; ориентации на рационализированное использование особенностей человеческого мышления и каналов восприятия; развитие систем визуализации, дополненной и виртуальной реальности; внедрения аналитических систем специального назначения; упреждающего мониторинга; внедрение технологий блокчейн; влияния бессознательных и некаузальных процессов на принятие решений; развития средств и методов Искусственного интеллекта (ИИ), включая когнитивного моделирования, природных вычислений, а также методов обработки больших данных и глубокого обучения. При этом принимается во внимание, что на пути развития ИИ возможны ловушки [10].

В условиях, когда задействован человеческий фактор, проявляются достоинства когнитивного подхода. Когнитивный СЦ – базовый элемент СРСЦР, где оперируют больше концептами и понятиями, чем количественными шкалами. В таких центрах используются также макроэкономические и региональные экономические модели, модели системной динамики, реализуются принципы «выделения параметров порядка» и «настройки на управляющий субъект» [11]. Решение стратегических задач обычно носит обратный и некорректный характер, они решаются зачастую на понятийных неметрических пространствах. В решении таких задач поможет конвергентный подход, обеспечивающий необходимые условия сходимости в процессах достижения нечетких стратегических целей [12].

Таким образом, представление о СЦ в контексте определения научной рациональности позволило сформировать целостное видение процессов их эволюции. СЦ следует рассматривать как саморазвивающиеся рефлексивно-активные среды с учетом механизмов искусственного и коллективного интеллекта, а также когнитивного, конвергентного и рефлексивного подходов. Для поддержки интеграционных процессов Большой Евразии целесообразна координация работ по созданию соответствующей Системы распределенных ситуационных центров развития, которая соответствует требованиям постнеклассической науки и наступающих технологических укладов.