Распределенные системы обработки данных в корпоративных информационных системах по дисциплине: Информационные технологии управления



Скачать 468.82 Kb.
страница1/3
Дата26.07.2014
Размер468.82 Kb.
ТипКурсовая
  1   2   3
МИНИСТЕРСВО СЕЛЬСКОГО ХОЗЯЙСТВА

ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ

ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО

ПРОФФЕСИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ

СТАВРОПОЛЬСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ АГРАНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ

Факультет Экономический

Кафедра Информационных систем и технологий

КУРСОВАЯ РАБОТА

на тему: Распределенные системы обработки данных в корпоративных информационных системах

по дисциплине: Информационные технологии управления

Выполнила студентка 5 курса, 6 группы Рыжикова Анна Владимировна

Проверил: доцент кафедры информационных систем и технологий, к.т.н., Рачков В.Е.



Дата сдачи__________________

Дата защиты________________

Оценка______________________



Члены комиссии:

д.т.н., профессор Будко П.А.

к.т.н., доцент Рачков В.Е.

к.т.н., Шлаев Д.В.

___________________________________


Ставрополь, 2011

Оглавление

Введение 3 Глава 1 Общая характеристика распределенных систем обработки данных 6 1.1 Понятие распределенной обработки данных 6 1.2 Виды организации данных 11 Глава 2 Технологии распределенной обработки данных 20 2.1 Основные виды технологии распределенной обработки данных 20 2.2 Технология клиент-сервер 23 Глава 3 Аппаратное и программное обеспечение распределенной обработки данных 33 3.1 Интегрированные информационные технологии 33 3.2 Корпоративные информационные технологии 40 Заключение 48 Список использованных источников 52



Введение

Современные предприятия и фирмы представляют собой сложные организационные системы, отдельные составляющие которых — основные и оборотные фонды, трудовые и материальные ресурсы и другие — постоянно изменяются и находятся в сложном взаимодействии друг с другом. Функционирование предприятий и организаций различного типа в условиях рыночной экономики поставило новые задачи по совершенствованию управленческой деятельности на основе комплексной автоматизации. Подразделения компании пронизаны вертикальными и горизонтальными связями, они обмениваются между собой информацией, а также выполняют фрагменты основного бизнес-процесса.
В настоящее время в связи с усложнением процесса принятия решений в современном бизнесе успех предприятия напрямую зависит от того, как быстро и слаженно взаимодействуют его структуры. Руководители начинают отчетливо осознавать важность наличия на предприятии корпоративной информационной системы, как необходимого инструментария для успешного управления бизнесом в современных условиях. Корпоративная информационная система (КИС, EIS - Executive Information System ) – это стратегическая ИС представляющая собой совокупность технических и программных средств, реализующих идеи и методы автоматизации всех функций управления предприятием. Корпоративные ИС предназначены для обеспечения большинства бизнес-процессов всего предприятия, сбора и анализа информации о предприятии и внешней среде с целью решения задач управления предприятием как по вертикали (от первичной информации до поддержки принятия решений высшим руководством), так и по горизонтали (все направления деятельности и технологические операции). Главное, что позволяет сделать корпоративную информационную систему - объединить информацию о деятельности предприятия. В связи с этим у руководства предприятия возникают проблемы, связанные с рациональным вложением материальных и нематериальных ресурсов в систему обработки и распределения данных в корпоративной информационной системе. Ведь эффективное функционирование корпоративной информационной системы позволит предприятию добиться поставленных целей и задач, что в свою очередь повысит уровень производительности на предприятии, снизит издержки, позволит поднять уровень качества выпускаемой продукции и тем самым увеличит прибыль предприятия. Актуальность курсовой работы объясняется тем, что в настоящее время, существуют проблемы, связанные с эффективным распределением и систематизированием больших потоков информации, как внутри организации, так и за ее пределами. Для решения этих проблем необходимо внедрение распределенных систем обработки данных. Целью распределенной обработки информации является оптимизация использования ресурсов и упрощение работы пользователя. Цель курсовой работы – рассмотреть процедуры функционирования распределенных систем обработки данных в корпоративных информационных системах. В связи с поставленной целью в курсовой работе определены следующие задачи: 1. Дать характеристику понятию распределенной обработки данных; 2. Раскрыть сущность централизованной и децентрализованной организации данных; 3. Раскрыть основные виды технологии распределенной обработки данных; 4. Рассмотреть подробно технологию «клиент-сервер». Объектом курсовой работы являются корпоративные информационные системы. Предметом является изучение видов распределенных систем обработки данных в корпоративных информационных системах, а также процессов их функционирования. Практическое значение работы состоит в том, чтобы показать какие виды распределенных систем обработки данных существуют, чтобы российские предприятия, которые не имеют опыта в обращении с такими системами, смогли внедрить их в свою деятельность, что даст возможность им более эффективно адаптироваться в рыночных условиях. Курсовая работа состоит из введения, трех глав, заключения и списка использованных источников.

1. Общая характеристика распределенных систем обработки данных

1.1 Понятие распределительной обработки данных

В корпоративных информационных системах часто возникает потребность в распределенном хранении общей базы данных. Разумно, например, хранить некоторую часть информации как можно ближе к тем рабочим местам, в которых она чаще всего используется. По этой причине при построении информационной системы приходится решать задачу согласованного управления распределенной базой данных. При использовании сетевых информационных технологий становится возможной реализация территориального распределения производства. Для администрации фирмы становится безразлично, где именно находится производство: в этом здании, за 100 м или за 10 000 км. Появляются совсем другие проблемы, такие как межконтинентальное снабжение, поясное время и т.д., поскольку становится возможным планетарное распределение промышленного производства. Могут создаваться транснациональные компании, реализующие мировой товарный экспорт внутри фирмы. При этом метрополия, вложив 5–7% от суммы оборота в экономику другой страны, получает возможность контролировать 50–60% ее экономики. Объясняется это тем, что за счет вложения наукоемких технологий страна-метрополия получает возможность оказывать влияние и даже осуществлять контроль за экономическим и политическим развитием другой страны. Например, 80% всех международных кредитных операций совершают банки США. Инвалютные резервы центральных банков западных стран на 75% состоят из американских долларов, а 55% расчетов по международной торговле реализуется американскими долларами, т.е. США расплачиваются воспроизводимыми ресурсами: информационными технологиями, научно-техническими знаниями, долларами. Это становится возможным благодаря новейшим сетевым технологиям и развитию коммуникаций [7]. Одной из важнейших сетевых технологий в корпоративных информационных системах является распределенная обработка данных. Распределенная обработка данных - это обработка данных, выполняемая на независимых, но связанных между собой компьютерах, представляющих распределенную систему. Сущность ее заключается в том, что пользователь получает возможность работать с сетевыми службами и прикладными процессами, расположенными в нескольких взаимосвязанных абонентских системах. При этом возможны несколько видов работ, которые он может выполнять: - удаленный запрос, например, команда, позволяющая посылать одиночную заявку на выполнение обработки данных; - удаленная трансакция, осуществляющая направление группы запросов прикладному процессу; - распределенная трансакция, дающая возможность использования нескольких серверов и прикладных процессов, выполняемых в группе абонентских систем [17]. Для распределенной обработки осуществляется сегментация прикладных программ - разделение сложной прикладной программы на части, которые могут быть распределены по системам локальной сети. Сегментация осуществляется с помощью специального инструментального программного обеспечения, которое автоматизирует рассматриваемый процесс. С помощью технологии, предоставляемой объектно-ориентированной архитектурой, в результате выполнения указанного процесса прикладная программа делится на самостоятельные части, загружаемые в различные системы. Благодаря этому, создается возможность перемещения программ из одной системы в другую и распределенной обработки данных. В результате сегментации каждая выделенная часть программы включает управление данными, алгоритм и блок презентации. Благодаря этому, она может быть оптимальным образом выполнена на основе платформ, используемых в сети. Передача данных для распределенной обработки происходит при помощи удаленного вызова процедур либо электронной почты. Первая технология характеризуется высоким быстродействием, а вторая - низкой стоимостью. Удаленный вызов процедур работает аналогично местному вызову процедур и обеспечивает организацию обработки данных. Этой цели служит механизм навигации в сети, поиска информации, запуска процесса в нескольких системах, передачи полученных результатов пользователям, пославшим запросы. Выполняемый процесс характеризуется прозрачностью, благодаря которой объекты сети, расположенные между пользователями и программами не видны обоим партнерам [8]. Выполнение удаленного вызова процедур является дорогостоящей операцией, ибо на все время ее выполнения системы, участвующие в работе, должны по каналам передавать данные друг другу. Альтернативной удаленного вызова является применение интеллектуальных агентов или выполнение распределенной обработки данных с использованием электронной почты. Этот метод не требует больших затрат, но работает значительно медленнее [2]. Формализация концептуальной схемы данных повлекла за собой возможность к классификации моделей представления данных на иерархические, сетевые и реляционные. Это отразилось в понятии архитектуры систем управления базами данных и технологии обработки. Архитектура СУБД описывает ее функционирование как взаимодействие процессов двух типов клиента и сервера. Распределенная обработка и распределенная база данных не является синонимами. Если при распределенной обработке производится работа с базой, то подразумевается, что представление данных, их содержательная обработка, работа с базой на логическом уровне выполняются на персональном компьютере клиента, а поддержание базы в актуальном состоянии – на файл-сервере. Если речь идет о распределенной базе данных, она размещается на нескольких серверах. Работа с ней осуществляется на тех же персональных компьютерах или на других, и для доступа к удаленным данным надо использовать сетевую СУБД [5]. В системе распределенной обработки клиент может послать запрос к собственной локальной базе или удаленной. Удаленный запрос – это единичный запрос к одному серверу. Несколько удаленных запросов к одному серверу объединяются в удаленную транзакцию. Если отдельные запросы транзакции обрабатываются различными серверами, то транзакция называется распределенной. При этом один запрос транзакции обрабатывается одним сервером. Распределенная СУБД позволяет обрабатывать один запрос несколькими серверами. Такой запрос называется распределенным. Только обработка распределенного запроса поддерживает концепцию распределенной базы данных. При распределенной обработке данных все подразделения компании, находящиеся в разных местах, соединены в единую сеть. Каждое из них имеет средства и возможности самостоятельно обрабатывать свои данные, поэтому пользуется преимуществами децентрализованной обработки. В то же время локальные компьютеры из разных мест могут посылать данные на центральную ЭВМ для подведения итогов и пользоваться общими данными компании, находящимися на ней, поэтому распределенная обработка дает и преимущества централизованной системы. В результате получается система, ориентированная как на нужды пользователей, так и на нужды руководства компании [8]. Преимущества распределенной обработки данных: - большое число взаимодействующих пользователей, выполняющих функции сбора, регистрации, хранения, передачи и выдачи информации; - снятие пиковых нагрузок с централизованной базы путем распределения обработки и хранения локальных баз данных на разных ЭВМ; - обеспечение симметричного обмена данными между удаленными пользователями; - улучшение качества производимой информации; - быстрота и точность ввода и корректировки данных, быстрое получение ответов на запросы;

- уменьшение затрат на коммуникации, т.к. обработка производится локально. Поскольку данные и другие ресурсы находятся в разных местах и частично дублируются, компьютеры как бы страхуют друг друга, уменьшая вероятность катастрофических потерь. Каждая локальная система может рассматриваться как модуль общей системы, который может быть добавлен, модифицирован или удален из системы без необходимости изменять другие модули. Достоинства порождают и недостатки: - распределенные системы более дороги, чем централизованные; - намного усложняются задачи обслуживания оборудования, программного обеспечения, поддержания данных в необходимом состоянии; - поскольку данные принадлежат разным подразделениям, неизбежно их дублирование со всеми вытекающими последствиями от использования такой информации, поэтому возникает необходимость специальных процедур по согласованию содержимого общих частей баз данных; - распределение полномочий и зон ответственности в такой системе, намного усложняется процесс документирования и контроля; - разбросанность частей системы в пространстве и наличие коммуникаций снижают возможности обеспечения безопасности; - уменьшается информационная насыщенность каждой отдельной локальной системы, поскольку вся информация, которая присуща централизованным системам, не может быть продублирована на всех компьютерах [11]. Распределенная обработка данных позволила повысить эффективность удовлетворения изменяющейся информационной потребности информационного работника и тем самым обеспечить гибкость принимаемых им решений [3].



1.2 Способы организации обработки данных

В зависимости от способа распределения данных, выделяют следующие способы организации обработки данных: • централизованный; • децентрализованный; • смешанный. 1. Централизованная организация данных. Централизованная организация данных является самой простой для реализации (рис. 1). На одном сервере находится единственная копия базы данных. Все операции с базой данных обеспечиваются этим сервером. Доступ к данным выполняется с помощью удаленного запроса или удаленной транзакции [14]. Достоинством такого способа является легкая поддержка базы данных в актуальном состоянии, а недостатком — то, что размер базы ограничен размером внешней памяти; все запросы направляются к единственному серверу с соответствующими затратами на стоимость связи и временную задержку. Отсюда - ограничение на параллельную обработку.



Рисунок 1- Централизованная организация данных.

Централизованная сеть обрабатывает данные в одном месте, используя мощный компьютер и сложное программное обеспечение, установленное только на нем. Терминалы пользователей и автоматизированные устройства ввода первичных документов посылают данные на центральную ЭВМ для обработки, которая, если необходимо, предоставляет на терминалы обработанные данные. Преимуществами такого подхода являются меньшие затраты, лучший контроль за данными и программами (поскольку они находятся в одном месте), большая безопасность (терминалы лишены возможности сохранять данные), отсутствие дублирования данных и операций по их обработке, лучшее использование квалифицированного персонала (который может сосредоточиться на обслуживании данных и программ на одном компьютере), простота модификации системы (все изменения делаются в одном месте) [22]. Среди недостатков - большая сложность эксплуатации, высокие затраты на коммуникации (при большой удаленности терминалов) и программное обеспечение (выше требования к нему), значительно меньшая гибкость и как следствие - большая вероятность, что система не будет удовлетворять требованиям всех пользователей [19].

2. Децентрализованная организация данных

Децентрализованная организация данных предполагает разбиение информационной базы на несколько физически распределенных. Каждый клиент пользуется своей базой данных, которая может быть либо частью общей информационной базы (рис. 2), либо копией информационной базы в целом, что приводит к ее дублированию для каждого клиента [25]. При распределении данных на основе разбиения база данных размещается на нескольких серверах. Существование копий отдельных частей недопустимо. Достоинства этого метода: большинство запросов удовлетворяются локальными базами, что сокращает время ответа; увеличиваются доступность данных и надежность их хранения; стоимость запросов на выборку и обновление снижается по сравнению с централизованным распределением; система останется частично работоспособной, если выйдет из строя один сервер.

База данных A

Клиент C

Клиент B


Клиент А

Клиент D


База данных B

База данных C

База данных D

Рисунок 2 - Децентрализованная организация данных способом распределения.

Имеются и недостатки: часть удаленных запросов или транзакций может потребовать доступ ко всем серверам, что увеличивает время ожидания и цену обслуживания; необходимо иметь сведения о размещении данных в различных БД. Однако доступность и надежность увеличатся. Расчлененные базы данных наиболее подходят к случаю совместного использования локальных и глобальных сетей ЭВМ [13]. Способ дублирования заключается в том, что в каждом сервере сети ЭВМ размещается полная база данных. Это обеспечивает наибольшую надежность хранения данных (рис. 3) [7]. Недостатки способа: повышенные требования к объему внешней памяти; усложнение корректировки баз, так как требуется синхронизация в целях согласования копий. Достоинства — все запросы выполняются локально, что обеспечивает быстрый доступ. Данный способ используется, когда фактор надежности является критическим, база небольшая, интенсивность обновления невелика. Многие из этих недостатков устраняются децентрализованными системами, в которых данные хранятся и обрабатываются независимо в разных местах. При этом на каждом компьютере хранится какое-то подмножество всех данных компании (в зависимости от назначения и места расположения ЭВМ), а часть данных (необходимая всем ЭВМ) находится в нескольких местах. Однако в таких системах ощущается недостаток контроля за данными, находящимися в разных местах, координации между компьютерами, доступности информации (разная информация может находится в разных местах), проблема дублирования функций [6].

Рисунок 3 - Децентрализованная организация данных способом дублирования.

3. Смешанная организация хранения данных.

Возможна и смешанная организация хранения данных, которая объединяет два способа распределения: распределение и дублирование (рис. 4), приобретая при этом и преимущества, и недостатки обоих способов. Появляется необходимость хранить информацию о том, где находятся данные в сети. При этом достигается компромисс между объемом памяти под базу в целом и под базу в каждом сервере, чтобы обеспечить надежность и эффективность ее работы; легко реализуется параллельная обработка. Несмотря на гибкость смешанного способа организации данных, остается проблема взаимозависимости факторов, влияющих на производительность системы, проблема ее надежности и выполнения требований к памяти. Смешанный способ организации данных можно использовать лишь при наличии сетевой СУБД [10]. В базах данных коллективного пользования центральным технологическим звеном становятся серверы баз данных.



Рисунок 4 - Смешанная организация данных.



Программные средства серверов баз данных обеспечивают реализацию многопользовательских приложений, централизованное хранение, целостность и безопасность данных. Производительность серверов баз данных на порядок выше по сравнению с файл-серверами, которые используются в локальных сетях. Локальные вычислительные сети создавались для совместного использования дорогостоящего периферийного оборудования. Использование сервера баз данных обеспечило доступ многих пользователей к одним и тем же файлам. Это и стало предпосылкой создания сетевых СУБД. Мощность сетевых СУБД, основанных на файл-сервере, в настоящее время недостаточна. В нагруженной сети неизбежно падает производительность, нарушаются безопасность и целостность данных. Проблема производительности возникла не потому, что процессоры не обладают достаточной мощностью, а потому что файл-серверы реализуют принцип «все или ничего». Полные копии файлов базы перемещаются взад-вперед по сети. Проблемы с безопасностью, целостностью возникли из-за того, что с самого начала файл-серверы не были сконструированы с учетом сохранения целостности данных и их восстановления в случае аварии [4]. Централизация процессов обработки данных позволила устранить такие недостатки, как несвязность, противоречивость и избыточность данных в информационной системе, обеспечила возможность комплексно решать вопросы стандартизации в представлении данных, обеспечения санкционированного доступа к ним и др. Однако по мере роста БД использование их в территориально разнесенных организациях привело к тому, что централизованная СУБД, находящаяся в узле телекоммуникационной сети, обеспечивающей доступ пользователей из территориально разнесенных пунктов к хранимым данным, стала плохо справляться с ростом числа обрабатываемых транзакций в связи с большим потоком обмена данными между терминалами и центральной ЭВМ. Такая ситуация привела к снижению надежности и общей производительности системы при обработке запросов пользователей. Поэтому была предложена идея децентрализации процессов обработки данных в информационных системах для организаций, подразделения которых разнесены. И хотя децентрализация данных затрудняет решение таких вопросов, как обеспечение целостности и непротиворечивости данных, их безопасности, тем не менее она позволяет повысить производительность обработки, улучшить использование данных на местах и снизить затраты на их обработку [9]. Но существует ряд факторов, естественным образом приводящих к необходимости централизации данных. Например, если данные используются централизованными приложениями (например, такими, как снабжение или производственное управление); пользователям во всех подразделениях требуются одни и те же данные, причем эти данные часто обновляются; система должна обрабатывать запросы, для которых данные, возникающие в различных подразделениях, рассматриваются в логическом плане как одно целое; имеется большой объем данных общего назначения; необходима защита данных; пользователи определенных данных часто перемещаются с места на место и др. [20]. В одной и той же системе одни данные могут быть централизованными, а другие — децентрализованными. Поэтому основная задача, которую приходится решать при проектировании распределенной БД, — это распределение данных по сети. Существуют следующие способы ее решения:

1. В каждом узле сети хранится и используется собственная БД, однако хранимые в ней данные доступны для других узлов сети;

2. Все данные распределенной БД полностью дублируются в каждом узле сети;

3. Хранимые в центральном узле сети данные частично дублируются в тех периферийных узлах, в которых они интенсивно используются [23]. Децентрализованная обработка данных помимо задачи распределения их по сети выдвигает ряд новых требований по сравнению с централизованной:

- распределенные БД могут быть однородными или неоднородными в смысле используемых в системе технических и программных средств (СУБД), поэтому должна быть решена проблема преобразования структур данных и ПП; - чтобы обеспечивать пользователю логическую прозрачность данных по всей базе, необходима единая концептуальная схема для всей сети, содержащая информацию о местонахождении данных в сети; - должен быть решен вопрос о декомпозиции запроса пользователя на отдельные составные части, которые могут пересылаться для выполнения в разные узлы сети в зависимости от места хранения данных и складывающейся на момент обработки запроса операционной обстановки в сети (при этом должна быть обеспечена координация процессов обработки); - необходимо обеспечить синхронизацию процессов обновления и обработки копий данных, защиту данных и их восстановление, управление словарями данных и т.д.[15]. Исследования в США показывают, что 90% крупных компаний либо уже имеют распределенные сети, либо планируют перейти от использования больших ЭВМ к сети мощных микроЭВМ. Причины перехода на меньшие платформы - уменьшение затрат, ускорение доступа к данным и разработки приложений. В России на базе больших ЭВМ существует небольшое количество больших централизованных систем обработки данных, созданных в крупных организациях, а вновь нарождающаяся инфраструктура сразу создается с использованием сетей микроЭВМ [1].

  1   2   3

Похожие:

Распределенные системы обработки данных в корпоративных информационных системах по дисциплине: Информационные технологии управления iconВнедрение новых форм и методов управления общественными финансами: бюджетные реформы и современные информационные технологии 3 системы бесперебойного гарантированного электроснабжения 5 терминальные решения
Терминальные решения. Информационные системы с терминальным доступом. От мейнфреймов до центров обработки данных и терминальных решений...
Распределенные системы обработки данных в корпоративных информационных системах по дисциплине: Информационные технологии управления iconРабочей программы учебной дисциплины информационные технологии статистической обработки данных
Целью дисциплины является обучение студентов возможностям современных информационных технологий статистической обработки данных
Распределенные системы обработки данных в корпоративных информационных системах по дисциплине: Информационные технологии управления iconВопросы к государственному экзамену по специальности «Информационные системы и технологии»
Системы управления базами данных фактографических информационных систем. Функции, классификация и структура субд. Взаимодействие...
Распределенные системы обработки данных в корпоративных информационных системах по дисциплине: Информационные технологии управления iconВопросы к государственному экзамену по специальности «Информационные системы и технологии»
Системы управления базами данных фактографических информационных систем. Функции, классификация и структура субд. Взаимодействие...
Распределенные системы обработки данных в корпоративных информационных системах по дисциплине: Информационные технологии управления iconОсновные понятия: данные, информация, знания. Информационные системы. Место баз данных в информационных системах
Почему не хранить данные в файлах или не работать с ними, к примеру, в Excel? Чем бд отличается от картотеки файлов? Место бд в информационных...
Распределенные системы обработки данных в корпоративных информационных системах по дисциплине: Информационные технологии управления iconВ программу междисциплинарного экзамена вошли следующие разделы
Сети ЭВМ и телекоммуникации, сетевые технологии, распределенные автоматизированные системы обработки информации и управления. O
Распределенные системы обработки данных в корпоративных информационных системах по дисциплине: Информационные технологии управления iconРабочая программа для студентов направления 230400. 62 «Информационные системы и технологии»
...
Распределенные системы обработки данных в корпоративных информационных системах по дисциплине: Информационные технологии управления iconЭкзаменационные вопросы по информатике Направление подготовки «Адаптивная физическая культура»
Основные понятия информатики: информационная среда, информационные технологии, информационные системы, базы данных, интеллектуальные...
Распределенные системы обработки данных в корпоративных информационных системах по дисциплине: Информационные технологии управления iconСетевые информационные технологии по дисциплине: Информационные технологии управления
Информационная технология сама по себе не дает конкурентных преимуществ. Ее нужно всемерно использовать
Распределенные системы обработки данных в корпоративных информационных системах по дисциплине: Информационные технологии управления iconОтчет по учебной практике предметной по дисциплине «Информационные системы»
Разработка базы данных (таблицы) для хранения и обработки информации согласно варианту индивидуального задания
Разместите кнопку на своём сайте:
ru.convdocs.org


База данных защищена авторским правом ©ru.convdocs.org 2016
обратиться к администрации
ru.convdocs.org