Статья опубликована в рамках: XLV Международной научно-практической конференции «Научное сообщество студентов: МЕЖДИСЦИПЛИНАРНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ» (Россия, г. Новосибирск, 21 мая 2018 г.)
Наука: Информационные технологии
Скачать книгу(-и): Сборник статей конференции
дипломов
ПРОГРАММНОЕ СРЕДСТВО АВТОМАТИЗАЦИИ РАСПРЕДЕЛЕННОЙ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ В СЕТИ САЛОНОВ КРАСОТЫ
Для автоматизации информационных потоков сети салонов красоты была создана автоматизированная система (АС) BeautyCRM, которая предоставила возможность накопления, обработки и последующего анализа данных деятельности сети салонов красоты, несмотря на территориальную распределенность точек малого бизнеса, и стала незаменимым средством поддержки принятия решений для руководителя сети.
С развитием АС BeautyCRM разрастается и функционал, и базы данных, что, в свою очередь, требует больших ресурсов на обработку скопленной информации. Стремление повысить гибкость и масштабируемость многопользовательской распределенной АС BeautyCRM привело к необходимости разработки программного средства администрирования, которое распределяет места расположения логики обработки данных для бизнес-процессов сети салонов красоты между клиентским приложением и серверной частью, что повысило гибкость распределенной системы, позволило с максимальной эффективностью распределить нагрузку на аппаратные устройства и обеспечило безболезненное наращивание как функциональности приложения, так и числа обслуживаемых пользователей.
Задача распределения мест расположения бизнес-логики АС была решена с помощью разработанной прикладной программы, прогнозирующей нагрузки клиента в следующий момент времени за запуском формирования отчета АС.
Разработанная прикладная программа реализует метод прогнозирования с использованием экспоненциального сглаживания методом Брауна. Программа представляет собой автоматизированную систему распределения мест расположения бизнес-логики АС на основе данных о нагрузке клиентской части.
Первая версия системы предназначена для автоматизации процесса распределения места расположения бизнес-логики АС BeautyCRM. В следующих версиях предполагается увеличение количества решаемых функций.
При запуске АС BeautyCRM автоматически запускается модуль автоматизации распределения обработки данных сети салонов красоты в фоновом режиме. В следствие чего работа модуля не заметна для конечного пользователя АС BeautyCRM.
Настройка работы модуля проходит при первом запуске установленной на клиент АС BeautyCRM в фоновом режиме. При этом выполняется оценка вычислительной мощности клиентской части, запись статистических данных и критических значений в базу и калибровка значения Альфа для осуществления индивидуального подхода при переключении режимов работы.
Наглядно увидеть работу модуля возможно при входе в АС BeautyCRM пользователю с правами доступа уровня специалиста по сопровождению.
Регистрация данных о нагрузке клиента наглядно показывается в режиме реального времени на временном графике на плавающем временном интервале. Параметры динамически меняются, это видно на графике и в таблице реальной и прогнозируемой нагрузки клиента (рисунок 1).
Рисунок 1. Снятие показаний нагрузки клиента
Если необходимо изменить настройки работы программы, то следует нажать на кнопку «Калибровка». В зависимости от того, необходима ли калибровка по тестовым или экспериментальным данным, будет произведен расчет компромиссного значения Альфа.
При инициализации калибровки значения Альфа на тестовых данных выполняется подгрузка статистических данных о нагрузке клиента за период времени и выполняется расчет прогнозируемой нагрузки клиента в следующий момент времени для каждого значения Альфа в интервале 0..1 с шагом 0.01. Оптимальным значением Альфа считается такое значение, при котором средняя ошибка имеет минимальное значение. На тестовых данных за период 5 минут значение Альфа равно 0.52.
При критической нагрузке на клиент происходит перераспределение бизнес-логики АС. Данное событие фиксируется в базе данных для последующего статистического анализа. Допустим, конечный пользователь инициализирует запуск формирования отчета АС. Известно, что данный отчет даст нагрузку на клиент в 10% ЦП. Текущая нагрузка ЦП = 84%, прогнозное значение 86%. Модуль автоматизации суммирует прогнозное показание и нагрузку на клиент данного отчета. Если итоговое значение превышает порог в 95%, запрос на формирование отчета АС отправляется на сервер, и АС находится в ожидании готового сформированного отчета. Если же итоговое значение меньше порогового, то клиент самостоятельно формирует запрашиваемый отчет.
В программе предусмотрен вывод сообщений, сопровождающих действия пользователя и предупреждающие об ошибочных действиях. Также к разным элементам управления предусмотрен вывод всплывающих подсказок.
В автоматизированной системе предусмотрена возможность расширения некоторых функций, так как исходный код содержит множество комментариев для программиста, который будет заниматься сопровождением, или его расширением.
В данной научно-исследовательской работе была разработана архитектура программной системы, включающая базу данных, систему управления базой данных и средство автоматизации распределенной обработки данных в сети салонов красоты. Разработано руководство программиста, обеспечивающее сопровождение ПС, а также разработано руководство специалиста по сопровождению, осуществляющего поддержку ПС и проводящего пусконаладочные работы разработанного модуля.
Список литературы:
- Хамидулина Ю.А. Автоматизация распределенной обработки данных в сети салонов красоты // Научное сообщество студентов: МЕЖДИСЦИПЛИНАРНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ: сб. ст. по мат. XLV междунар. студ. науч.-практ. конф. № 10(45).
- Хамидулина Ю.А. Методы прогнозирования технического состояния объекта при распределенной обработке данных в сети салонов красоты // Научное сообщество студентов: МЕЖДИСЦИПЛИНАРНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ: сб. ст. по мат. XLV междунар. студ. науч.-практ. конф. № 10(45).
- Коровин Я.С. Система поддержки принятия решений /Коровин Я.С. // Материалы конференции. -2007. -№1. - с. 80-85.
- Царегородцева Е. Д., Сравнение различных методов расчета // XVII Туполевские чтения: Международная молодежная конференция, 24-26 мая 2011 года: Материалы конференции. Том IV. Казань: Изд-во Казан. гос. техн. ун-та. 2011. С.175-176.
- Коровин, Е. Н. Методология прогнозирования и оптимального управления территориально распределенными социально-экономическими системами на основе трансформации информации и многовариантного моделирования : Дис. доктора техн. наук. Воронеж, 2005. - 356 с.
дипломов
Оставить комментарий