Державний Університет Телекомунікацій

Інформація для авторів журналу «Телекомунікаційні та інформаційні технології»

1. У науково-технічному журналі «Телекомунікаційні та інформаційні технології»  друкуються наукові статті, в яких викладені результати досліджень в галузі телекомунікацій,  радіотехніки, інформаційних технологій, захисту інформації, обчислювальної техніки.

2. Стаття представляється на українській, російській або англійській мовах, тільки в чорно-білому зображенні. Обсяг статті від 6 до 10 сторінок.

3. До редакції подаються такі матеріали – E-mail: toroshanko@ukr.net

Рукопис статті у форматі  .docx (Додаток 1).

Експертний висновок про можливість опублікування статті у відкритій пресі. 

Супровідний лист або виписка із засідання вченої ради, кафедри, наукового відділу тощо, а також  рецензія доктора наук або наукового керівника). 

Додаток 1. Структура статті

1. УДК     ХХХ.ХХХ.Х

2. Автори:  Прізвище І. Б., науковий ступінь, звання, тел., E-mail, місце роботи.

3. Назва статті

4. Анотації  на українській та російській мовах).  В анотаціях вказується:  Прізвище І. Б.  авторів;     назва статті;      текст анотації – 400...500 типографських знаків;  ключові слова).

5. Текст статті:  складається із таких розділів:  вступ і постановка задачі; розділи (підрозділи) основної частини; результати, висновки і  рекомендації; література.

5.1. Текст набирається в  редакторі WORD 2010,  шрифт Time New Roman, розмір 12 пт.,  відступ –  0,75 см. Формат сторінки А4, всі поля по 2 см.  Орієнтація сторінок – книжна.

5.2. Формули розташовуються по центру робочого поля або в тексті статті. Формули, змінні в тексті та на рисунках набираються в редакторі MathType, версії 4.0 і більше.

5.3. Рисунки виконуються в форматі .jpg або графічному редакторі Microsoft Word тільки в чорно-білому зображенні. 

5.4. Таблиці виконуються за допомогою табличного процесора редактора.

5.5. Література: Приклади оформлення див. у Додатку 2.

6. Розширена анотація  на англійській мові та її переклад на українську або російську мову.     Об’єм  анотації – 1000...1500 типографських знаків.  

7. Відомості про авторів.

Додаток 2.   Приклади  оформлення списку літератури

Книги

1. Іваненко М. Є. Телекомунікаційні мережі : монографія / М. Є. Іваненко, К. С. Суриков, С. Е. Василюк,  В. В. Король, П. П. Петренко, К. Р. Верещак ; під ред. М. Є. Іваненко.  
– 3-е вид. – Харків : Техніка, 1986. – 302 с. 

2. Тукоси Т. Волоконно-оптические устройства / Т. Тукоси, К. Камото, М. Оцу, С. Комо, Н. Косе, В. Хакамада, С. Мору ; под ред. Т. Тукоси ; пер. с япон. под ред. П. Р. Иванова. – Ленинград : Энергоатомиздат, 1990. – 256 с.  

3. Баркланов И. Г. Технологии измерений в телекоммуникациях / И. Г. Баркланов. – Москва : Эко-Трендз, 1997. – 139 с.

4. Tanenbaum A. S. Computer Networks / A. S. Tanenbaum, D. J. Wetherall. – 5th Ed.
– Prentice Hall, Cloth, 2011. – 960 p.

Статті, конференції,  семінари

1. Коноваленко К. С. Інтерактивна гетерогенна телекомунікаційна мережа
/ К. С. Коноваленко // Зв’язок. – 2006. – № 1. – С. 78-85.

2. Введенский Ю. В. Применение сложных сигналов для измерения  импульсных переходных характеристик корреляционным методом / Ю. В. Введенский, В. И. Сазанов,
А. М. Сизьмин // Известия вузов СССР. Радиоэлектроника. – 1973.  – Т.16, №3. – С.23-27.

3. Takahashi A. Overview of ITU-T and its standardization of QoE assessment methodologies / A. Takahashi // IEICE Tech. Rep. – July 2010. – V.110, №118.  – P. 65-69.

4. Петренко П. П. Сучасні телекомунікації / П. П. Петренко, П. П. Петров, К. С. Іванов,
С. О. Волков, П. Н. Сидоренко] // Праці УНДІРТ.  2004. №5(53). – С. 21-25. 

5. Кравченко Ю. В. Оцінка стану складних об’єктів / Ю. В. Кравченко, Р. А. Миколайчук // Міжнар. наук. конференція «ISDMCI». – Ялта : 3-5 липня 2012 р. – С. 100-101.

6. Zhang Chang-fu.  Telecommunication and standardization / Zhang Chang-fu, Qiu Kun, Qiu Qi // Semiconduct. Optoelectron. – 2005. – Т. 26, № 1. – P. 47-49.

Патенти

1. Патент 92577 Україна, G 06 T 1/00. Спосіб  передавання  цифрової  інформації
/ Сукачов Е. О., Стрелковська І. В. Заявник і патентовласник Одеська національна академія зв’язку ім. О.С. Попова; заявл. 31.05.2010; опубл. 10.11.2010 // Бюл. № 21. 

2. Авторское свидетельство СССР № 1105820, G 01 R 13/04. Светолучевой двухкоординатный осциллограф / Джагупов Р. Г., Ковригин В. А., Ткаченко А. А.,
Рябцов А. В.,  Крылов В. В.; опубл. 30.07.1984  //  БИ №28.

3. Патент JP2009232450 (A)  Японія, G 06 T 1/00; G 06 T 3/00; H 04 N 1/387. Smage processing method, image processing apparatus, and watermark detection system  / S. Shun,  F. Yusaku,  T. Hiroaki,  F. Katsuto,  N. Satoshi. – 2009.10.08.

4. Патент WO2006000870 (A2) США, G 06 F 11/00. Apparatus, system, and method for protecting content using fingerprinting and real-time evidence gathering  /  M. Glenn, Z. Oscar.   – 2007.01.25.

Дисертації, автореферати

1. Величко В. В. Исследование вероятностно-временных характеристик мобильных систем радиосвязи, функионирующих в режиме передачи данных : дис. канд. техн. наук ; спец. 05.12.13. – Радиотехнические устройства и средства телекоммуникаций
/ В. В. Величко: – Новосибирск, 2000.   – 276 с.

2. Федорова Н. В. Дослідження та розробка алгоритмів підвищення сталості мережі тактової синхронізації : автореф. дис. на здобуття наук. ступеня кандид. техн. наук ; спец. 05.12.02 – Телекомунікаційні системи та мережі / Н. В. Федорова. – Київ, 2007. – 20 с.

Стандарти, нормативні документи

1. Framework for IMT-2000 networks  // ITU-T Recommendation Q.1701. – 1999.

2. Требования к качеству восприятия для IPTV : Рекомендация ITU-T G.1080. – 2008.

3. Information technology – Security techniques – Information security management systems - Overview and vocabulary // ISO/IEC 27000:2014 .

Електронні ресурси   (дату відвідування сайту вказувати обовязково).

1. Information security standards [Електронний ресурс]  // – Режим доступу : http://www.iso27001security.com (03.05.2014 р.).

2. Національне агентство з акредитації України [Електронний ресурс]  // – Режим доступу : http://naau.org.ua (04.05.2014 р.).

3. Голицына И. Н. Мобильное обучение как новая технология в образовании [Електронний ресурс] / И. Н. Голицына, Н. Л. Половникова, Ф. П. Иванов // – Режим доступу : http://library.istu.edu/bulletin/art_tech_2009_05.pdf   (05.01.2010 р.).

4. Kheng Y. Review of Energy Harvesting Technologies for Sustainable WSN [Електронний ресурс] / Y. Kheng, S. Kumar // Sustainable Wireless Sensor Networks // – Режим доступу: http://www.intechopen.com/books/sustainable-wireless-sensor-networks/review-of-energy-harvesting-technologies-for    (07.08.2012 р.).

5. Kaganski, S. Selecting the right KPIs for SMEs Production with the Support of PMS and PLM [Електронний ресурс] / S. Kaganski, A. Snatkin, M. Paavel, K. Karjust, S. Peterson // International Journal of  Research In Social Sciences. –2013. – Vol. 3, Issue 1. – P. 69–76. – Режим доступу : http://archive.org/details/InternationalJournalOfResearchInSocialSciencesijrss

 

Додаток 3.   Приклад  оформлення статті

 

УДК 004.272

 

Петренко A. С., докт. техн. наук, проф. (Тел. +380 (50) 231 22 32. E-mail: pa@ukr/net.   Государственный университет телекоммуникаций, г. Киев)

 

Иванов И. А., аспирант (Тел.:  +380 (66) 354 06 30.    Е-mail:  fz@mail.ru. Национальный авиационный университет, г. Киев )

 

ОПТИМИЗАЦИЯ БОЛЬШИХ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ С

ДИАГОНАЛЬНО-ДОМИНАНТНыми МАТРИЦами КЛЮЧЕВЫХ

ПОКАЗАТЕЛЕЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ

 

Анотація

Петренко О. С., Іванов І. А. Оптимізація великих інформаційних систем з діагонально-домінантними матрицями ключових показників ефективності.

Текст анотації. Виконаний аналіз основних особливостей матриці ключових показників ефективності для оцінювання параметрів і стану та, управління ефективністю і якістю сервісу інформаційної системи. Розроблена методика поточного оцінювання параметрів системи. Внаслідок того, що матриці коефіцієнтів нормальних рівнянь для обчислення оцінок по мінімуму середнього квадрата помилки мають діагонально-домінантну структуру, спрощується процедура ітераційного пошуку рішень.

Ключові слова: інформаційна система, ключові показники ефективності, оцінювання параметрів, оптимізація, якість сервісу

 

Аннотация

Петренко A. С., Иванов И. А. Оптимизация больших инфорационных систем с диагонально-доминантными матрицами ключевых показателей эффективности.

Текст аннотации. Выполнен анализ основных особенностей матрицы ключевых показателей эффективности для оценивания параметров, состояния, управления эффективностью и качеством сервиса информационной системы. Разработана методика текущего оценивания параметров и оптимизации системы. Вследствие того, что матрицы коэффициентов нормальных уравнений для вычисления оценок по минимуму среднего квадрата ошибки имеют диагонально-доминантную структуру, упрощается процедура итерационного поиска решений.

Ключевые слова: информационная система, ключевые показатели эффективности, оценивание параметров, оптимизация, качество сервиса

 

1. Введение и постановка задачи

Ключевые показатели эффективности (КПЭ; англ. – Key Performance Indicators, KPIs) – система оценок, которая широко применяется в управлении организациями и предприятиями [1].  Основным результатом применения KPIs является получение сравнительных оценок степени достижения стратегических и тактических (операционных) целей. Использование ключевых показателей эффективности даёт возможность оценить состояние и помочь в оценке реализации методов управления.

Применение оценок по KPIs в сложных технических системах распространено далеко не так широко, как в системах организационного управления (так называемого менеджмента).

Кроме того, недостаточно развиты математические модели и методы оценки ключевых показателей эффективности, прогноза параметров и состояния, а также оптимизации информационных систем на основе получаемых оценок KPIs. Отметим также, что такие определяющие характеристики целевой функции, как гладкость и полимодальность, в значительной мере зависят от вида корреляционной матрицы ключевых показателей эффективности, в частности, от степени доминирования ее диагонали относительно недиагональных элементов, нарушений симметрии матрицы при наличии нестационарностей анализируемых процессов функционирования и управления качеством сервиса.  В данной работе сделана попытка восполнить этот пробел.

Рассматривается система ключевых показателей эффективности для большой информационной системы (ИС). При оптимизации характеристик ИС необходимо учитывать параметры, от которых зависит качество сервиса, и взаимосвязь между этими параметрами. Поскольку параметры отдельных сетевых узлов и элементов, состояние системы в целом изменяются в процессе функционирования сети случайным образом, необходимо применять методы математической статистики. Оценка множества параметров и состояния системы в процессе ее функционирования, по существу, представляет собой задачу многомерного статистического (корреляционно-регрессионного) анализа. Для правильного выбора приемлемой размерности задачи с получением достаточных статистик о техническом состоянии системы можно предложить следующий подход. 

Определяются цели, основанные как на экономических, так и на технических ключевых показателях. На их основе ставится задача глобальной оптимизации и частные технические задачи оценки поведения ИС и результатов ее функционирования, в том числе и при наличии нестационарностей на интервале наблюдения. Например, для инфокоммуникационной сети это производительность и уровень ошибок и потерь при речевых вызовах, пересылке данных (например, телеметрии) и потокового видео. Эти услуги будут оптимизированы, и обнаруженные ошибки будут исключены (или хотя бы сведены к допустимому уровню).

 

2. Анализ литературных данных

В настоящее время задачи выбора количества и существа ключевых показателей эффективности привлекают значительный интерес специалистов в самых разных отраслях организационного и технического управления. Публикуется все возрастающее число статей и монографий, в которых публикуются результаты исследований как теоретического, так и прикладного характера. Однако методы количественного оценивания достаточного количества и обоснования оптимального выбора KPIs разработаны недостаточно полно.

Например, в фундаментальной работе [1] развит чисто качественный, описательный подход к разработке и применению KPIs. Автором предложена так называемая 12-этапная модель с интуитивным выделением основных факторов влияния на достижение поставленной цели.

Работа [2] посвящена выделению KPIs, наиболее важных для данной конкретной задачи (по терминологии авторов, “the right KPIs”). Обсуждаются вопросы выбора KPIs управления жизненным циклом производства, повышения производительности и, соответственно, эффективности производственного предприятия.

В работе [3], в отличие от ранее упоминавшихся работ, рассмотрены именно методы количественного оценивания параметров KPIs, выбранных для анализа. Приведены результаты измерений коэффициента ошибок при передаче данных (сигнальных блоков) в сети мобильной связи. По мнению автора, приведенные результаты подтверждают наличие корреляции между этим параметром и другими измеряемыми KPIs. Однако приведенные графики носят иллюстративный характер и могут служить основой для получения количественных оценок.

В работах [4, 5], посвященных приоритизации KPIs, также не рассмотрены вопросы количественной оценки взаимной корреляции KPIs и методы прогнозирования состояния сложной системы, характеризуемой этими показателями.

В работе [6] даны количественные характеристики взаимосвязи KPIs для частного случая пакетной сети мобильной связи поколения 3G, однако выводы сделаны на основе весьма ограниченного объема экспериментальных данных. Вследствие этого, по-видимому, имеют место выбросы м провалы в значениях коэффициентов корреляции между некоторыми из выбранных для анализа KPIs. Эти возмущения никак в работе не объяснены.

На основе анализа литературных источников можно сделать следующие выводы. Методы выбора и обоснования ключевых параметров эффективности сложных систем носят в основном качественный характер. Для технических систем такие методы практически отсутствуют. Кроме того, процессы изменения KPIs, с одной стороны, являются нестационарными на достаточно длительных интервалах наблюдения, но с другой – тенденции их изменений весьма схожи.

Интерес к исследованию этих тенденций имеет не только теоретический, но и практический характер.

 

3. Цель и задачи исследования

Целью работы являлось исследование процессов изменения ключевых показателей эффективности применительно к большим информационным системам с переменными параметрами и структурой и разработка метода прогнозирования тенденций этих изменений. Поскольку изменения носят случайный характер, необходимо проанализировать характеристики статистической взаимосвязи ключевых показателей эффективности. Для достижения данной цели решались следующие задачи:

– выбор и обоснование характеристик статистической взаимосвязи ключевых показателей эффективности;

– разработка метода прогноза параметров и состояния информационной системы;

– численный анализ корреляционной матрицы ключевых показателей эффективности как исходных данных для модели прогноза.

 

4. Статистические характеристики оценок ключевых показателей эффективности

При оптимизации параметров и структуры ИС в состав целевой функции входит большое количество основных и дополнительных параметров, от которых зависит качество сервиса QoS. Рассмотрим в качестве примера постановку задачи оптимизации информационно-коммуникационной сети. Последовательность этапов оптимизации можно представить в виде структуры, изображенной на Рис. 1.

Для решения задач текущего управления необходим системный подход, поскольку критерии оптимизации ключевых параметров функционирования ИС и текущего управления являются неоднозначными и, как правило, противоречивыми. Учет этих противоречий и поиск компромиссных решений возможен при использовании статистических методов, согласования достоверности и детальности исходных данных с физическим смыслом решаемых задач.

В качестве основных характеристик статистической связи обычно используют матрицы коэффициентов множественной корреляции и системы уравнений множественной линейной или полиномиальной регрессии [7, 8]. Кроме того, для автоматизации измерений и расчетов необходимо выбрать метод аппроксимации кривых повторяемости изменений KPIs. Наиболее гибкими и точными методами являются аппроксимация полиномами по минимуму среднего квадрата ошибки [9] или аппроксимации Паде [10].

Рассмотрим процесс прогноза параметров ИС как задачу предсказания -й переменной  по  переменным . В общем случае . В рассматриваемой задаче независимые переменные  – это случайные величины, которые не обязательно являются статистически независимыми.

Переменную  аппроксимируем функцией регрессии , содержащей оценки KPIs и неизвестные коэффициенты . Уравнение модели линейной регрессии независимых переменных   на зависимую переменную  запишем в следующем виде:

,                                                         (1)

где e – ошибка аппроксимации.

 

Рис. 1. Алгоритм оптимизации абстрактной ИС по ключевым показателям KPIs

 

Пусть . Тогда можно записать уравнение полиномиальной регрессии в виде

.                                             (2)

Параметры модели регрессии оцениваются по выборке объема , взятой из некоторой генеральной совокупности. Теоретически генеральная совокупность имеет бесконечный объем или представляет собой весь набор данных, который существует в принципе.

Получаем выборку из  наблюдений

 

 

Система уравнений множественной линейной регрессии принимает вид:,                                              (3)

где  – неизвестные коэффициенты;

– случайные ошибки, которые логично считать нормальными одинаково распределенными с параметрами .

Для получения оценок по методу наименьших квадратов необходимо минимизировать сумму  квадратов отклонений в каждой точке. Наилучшее приближение соответствует минимальной величине выражения.                                            (4)

 

5. Прогноз состояния сложной динамической системы по результатам корреляционно-регрессионного анализа

Представим систему уравнений модели множественной линейной регрессии (3) в матричной форме:

 

  ,                                                                 (5)

где     – так называемая матрица плана.

 

Очевидно, в рассматриваемом случае проще вместо оптимальной оценки как выходной величины, определяемой матричным уравнением, искать оптимальную оценку как решение двойственного ему разностного уравнения. Коэффициенты разностного уравнения определяются статистикой наблюдений и помех и в общем случае являются переменными величинами, зависящими от времени. Преимуществом такого подхода является то, что если даже не удается получить аналитическое решение разностного уравнения, то всегда можно получить его численное решение на вычислительной машине. Более того, решение можно получать в реальном масштабе времени с учетом вновь получаемой информации об изменениях параметров наблюдений и помех.

Следуя [11], построим итерационный алгоритм решения  уравнения (5) в виде

 

,                                      (6)

где  и – матричные множители, определители которых не равны нулю, или ненулевые скалярные множители.

Эти множители выбираются таким образом, чтобы обеспечить максимальную скорость сходимости без потери устойчивости алгоритма (6). Для оптимального выбора значений   и  можно применить к уравнению (11) операцию -преобразования.

 

6. Результаты численного анализа

Как отмечено выше, в настоящее время широко используется понятие ключевых параметров эффективности сложных систем, в частности, компьютерных и телекоммуникационных сетей [3]. Ключевыми параметрами являются задержка передачи, пропускная способность, потери пакетов и уровень безопасности. Эти параметры оказывают наибольшее влияние на результирующее качество сервиса. В работе [1] отмечается, что число KPIs, выбираемых для анализа, должно быть минимальным, причем во всех случаях нецелесообразно брать более 20 таких показателей. Эти соображения учтены при задании набора KPIs.

В качестве оптимизируемых параметров задачи выбраны следующие:

– задержка передачи t;

– пропускная способность Cp;

– потери пакетов при передаче данных Lp;

– уровень безопасности и защиты данных при передаче по сети ;

– качество Web-сервиса;

– качество передачи аудио (звуковые файлы, обычная и IP-телефония);

– скорость и надежность обмена файлами по протоколу FTP;

– скорость и надежность работы электронной почты (E-mail);

– качество передачи видео.

Рассмотрена гипотетическая сеть WiMax, данные для расчета параметров которой взяты из работы [12]. Для расчетов использовалась ФОРТРАН-программа множественного корреляционного анализа, приведенная в [13] и модифицированная для рассматриваемой задачи.

В Табл. 1 приведены частные коэффициенты корреляции оптимизируемых параметров, по которым в дальнейшем с использованием уравнений (1)...(6) можно рассчитывать частные коэффициенты регрессии.

Частные коэффициенты взаимной корреляции                    Табл. 1

Параметр

Коэффициенты корреляции

t

1,0

0,98

0,69

0,89

0,75

0,85

0,27

0,17

0,87

Cp

0,98

1,0

0,68

0,86

0,76

0,64

0,75

0,22

0,89

Lp

0,69

0,68

1,0

0,69

0,36

0,50

0,63

0,34

0,84

Dsp

0,89

0,86

0,69

1,0

0,77

0,56

0,61

0,78

0,82

Web

0,75

0,76

0,36

0,77

1,0

0,30

0,57

0,30

0,53

Аудио

0,85

0,64

0,50

0,56

0,30

1,0

0,44

0,36

0,67

FTP

0,27

0,75

0,63

0,61

0,57

0,44

1,0

0,16

0,79

E-mail

0,17

0,22

0,34

0,78

0,30

0,36

0,16

1,0

0,30

Видео

0,87

0,89

0,84

0,82

0,53

0,67

0,79

0,30

1,0

t

Cp

Lp

Dsp

Web

Аудио

FTP

E-mail

Видео

Между основными ключевыми параметрами обнаруживается заметная корреляция. Это объясняется тем, что они оказывают значительное влияние на требования к качеству сервиса. Исключение составляет электронная почта, поскольку, в отличие от потокового аудио, видео, Web-сервиса и передачи файлов по протоколу FTP, для нее не критичны ни полоса пропускания канала, ни задержка доставки. Однако необходимо отметить, что параметр Dsp – уровень безопасности и защиты данных является критичным практически для всех представленных приложений, поскольку даже для таких видов эластичного трафика, как электронная почта, защита данных является неотъемлемым требованием обеспечения качества сервиса QoS.

Результаты корреляционного анализа служат также ключевым индикатором мониторинга и регулирования потоковых данных и Web-сервиса. Это необходимо для обеспечения безопасной передачи информации по сети, прогнозирования и предотвращения перегрузок контролируемого сетевого фрагмента. Таким образом, текущий мониторинг и управление уровнем безопасности в сети, которые являются неотъемлемой частью задачи общего управления качеством сервиса, можно успешно осуществлять статистическими методами, в частности, методом корреляционно-регрессионного анализа.

Кроме того, необходимо отметить, что полностью скомпилированная программа расчетов занимает в памяти вычислительного устройства от 80 до 500 килобайт в зависимости от масштаба сети и объема обрабатываемой выборки. Поскольку в настоящее время практически любой сетевой узел, по существу, представляет собой специализированный вычислитель или даже многопроцессорную систему, задача аппаратурной реализации предложенного метода может решаться сравнительно просто.

 

7. Выводы

В работе проведен анализ системы ключевых параметров эффективности и особенностей их применения для управления качеством сервиса информационной системы. Показано, что при использовании статистического подхода можно выделить зависимости между ключевыми параметрами сети, что дает возможность построения системы управления качеством сервиса.

В качестве достаточной статистики процесса анализа KPIs выбрана модель множественной корреляции и регрессии параметров QoS. Разработан иметод и алгоритм прогноза состояния информационной системы по корреляционной матрице KPIs. С использованием исходных данных, в качестве которых взяты параметры типовой сети WiMax, рассчитана матрица коэффициентов взаимной корреляции KPIs и проанализированы ее специфические особенности.

Установлено, что матрицы коэффициентов нормальных уравнений для вычисления оценок по минимуму среднего квадрата ошибки имеют диагонально-доминантную структуру, что дает возможность ускорения и упрощения процедур итерационного поиска решений.

При использовании ключевых параметров эффективности сложной системы с задержками сигнальной и управляющей информации можно обеспечить предсказание ее состояния и решать задачи управления качеством сервиса в реальном времени. В дальнейшем планируется исследовать задачи приоритизации частных показателей эффективности, например, методом анализа иерархий, для оптимизации информационных систем по многим, в том числе противоречивым критериям.

 

Литература

1. Parmenter, D. Key Performance Indicators (KPI): Developing, Implementing, and Using Winning KPIs / D. Parmenter ; 2nd ed. – John Wiley & Sons, 2010. – 320 p.

2. Kaganski, S. Selecting the right KPIs for SMEs Production with the Support of PMS and PLM [Електронний ресурс] / S. Kaganski, A. Snatkin, M. Paavel, K. Karjust // International Journal of  Research In Social Sciences. –2013. – Vol. 3, Issue 1. – P. 69-76. – Режим доступу : http://archive.org/details/InternationalJournalOfResearchInSocialSciencesijrss (25.03.2014 р.)

3. Kreher, R. UMTS Performance Measurement: A Practical Guide to KPIs for the UTRAN Environment / R. Kreher. – John Wiley & Sons, Ltd, 2006. – 227 p.

4. Shahin, A. Prioritization of key performance indicators. An integration of analytical hierarchy process and goal setting / A. Shahin, M. A. Mahbod // International Journal of Productivity and Performance Management. – 2012. – Vol. 56, No. 3. – P. 226-240.

5. Masood, L. A. Key Performance Indicators Prioritization in Whole Business Process: A Case of Manufacturing Industry / L. A. Masood, M. Jahanzaib, K. Akhtar // Life Science Journal. – 2013. – 10(4s). – P. 195-201. 

6. Ye Ouyang. A Performance Analysis for UMTS Packet Switched Network Based on Multivariate KPIs / Ye Ouyang, Hosein Fallah M. // International Journal of Next Generation Network (IJNGN). – March 2011. – Vol. 2, No. 1. – P. 80–94.

7. Evans, M. Statistical distributions / M. Evans, N. Hastings, B. Peacock;  2nd ed. – John Wiley & Sons, Inc, 1993. – 186 p.

8. Афифи, А. Статистический анализ: Подход с использованием ЭВМ / А. Афифи, С. Эйзен ; пер. с англ. – Москва : Мир, 1982. – 488 с.

9. Nash, J. C. Compact numerical methods for computers: linear algebra and function minimisation / J. C. Nash ; 2nd ed. – Adam Hilger, Bristol and New York, 1990. – 288 p.

10. Бейкер, Дж. Аппроксимации Паде / Дж. Бейкер, П. Грейвс-Моррис. – Москва : Мир, 1988. – 502 с.

11. Фаддеев, Д. К. Вычислительные методы линейной алгебры  / Д. К. Фаддеев,
В. Н. Фаддеева. – Москва : Физматгиз, 1963. – 656 с.

12. Растригин, Л. А. Статистические методы поиска ] / Л. А. Растригин. – Москва : Наука, 1968. – 376 с.

13. Вишневский, В. М. Широкополосные беспроводные сети передачи информации / В. М. Вишневский, А. И. Ляхов, С. Л. Портной, И. В. Шахнович. – Москва : Техносфера. – 2005. – 592 с.

14. Мак-Кракен, Д. Численные методы и программирование на Фортране / Д. Мак-Кракен, У. Дорн ; пер. с англ. – Москва : Мир, 1977. – 584 с.

 

Расширенная аннотация на английском языке

 

Petrenko O. S., Ivanov I. A. Optimisation of large information systems with diagonal-dominant matrices of key performance indicators

The problem of choice and grounding of number and features of key performance indicators in complex technical systems is rather urgent and important of general problem of optimisation such systems. Moreover, because of complexity and contradictories between criterion functions in the problem of multi criteria optimisation of complex technical systems it's necessary to arrange priorities of chosen key performance indicators. So the problems of quantitative estimation, analysis and comparison of key performance indicators are especially important for projecting and current functioning of those systems. The submitted paper is dedicated namely to dissolving mentioned problems.

The analysis of the main features of the matrix of the key performance indicators for the estimation of the parameters and state, optimisation, quality of service and effectiveness control of information system is executed. On the basis of method of multiple covariation and regression analysis the methodology of moving estimation of system parameters and optimisation is developed. The methodology and results of calculations of typical covariation matrix of key performance indicators are resulted and statistical relationships between basic parameters are analysed, which a system effectiveness and quality of service depends on. It was established that matrices of coefficients of normal equations for calculation of minimum least-square estimates are closed to diagonal-dominant ones. Due to diagonal-dominant form of matrices the procedure of iterative search solutions grows more simple and fast. These conclusions are very useful and important at the decision of the problems of optimal projecting and control of complex technical systems with variable parameters and random disturbances.

Keywords: informative system, key performance indicators, estimation of the parameters, optimization, quality of service

 

Перевод расширенной аннотации на русский язык

 

Петренко A. С., Иванов И. А. Оптимизация больших инфорационных систем с диагонально-доминантными матрицами ключевых показателей эффективности

Выбор и обоснование числа и специфических особенностей ключевых показателей эффективности в сложных технических системах является весьма насущной задачей и важной частью общей проблемы оптимизации таких систем. Кроме того, из-за сложности и противоречивости  целевых функций в задаче многокритериальной оптимизации сложных технических систем необходимо расставлять приоритеты выбранных ключевых показателей эффективности. Поэтому проблемы количественной оценки, анализа и сравнения ключевых показателей эффективности особенно важны для проектирования и контроля функционирования таких систем.

В то же время в многочисленных научных работах – в статьях, монографиях, материалах научно-технических конференций представлены результаты качественного подхода к решению перечисленных задач.  Представленная статья посвящена именно количественным аспектам разрешения упомянутых проблем.

Анализ главных особенностей матрицы ключевых показателей эффективности для оценивания параметров и состояния, оптимизации, управления качеством сервиса и контроля эффективности информационной системы являются основными задачами, рассматриваемыми в рамках общей цели исследования. На основании метода множественного корреляционно-регрессионного анализа разработана методика скользящего оценивания и оптимизации параметров системы. Также предложена методика оценивания частных коэффициентов корреляции и приведены результаты вычислений на примере типичной матрицы корреляции ключевых показателей эффективности. Проанализирована статистическая, взаимосвязь между основными параметрами, от которых зависят эффективность системы и качество сервиса. Установлено, что матрицы коэффициентов нормальных уравнений для вычисления минимальных среднеквадратических оценок близки к матрицам диагонально-доминантной формы. За счет диагонально-доминантной форме матриц процедура итерационного поиска решений становится более простой и быстрой. Эти выводы очень полезны и важны для решения задач оптимального проектирования и контроля сложных технических систем с переменными параметрами и случайными возмущениями, как внешними, так и внутренними.

Ключевые слова: информационная система, ключевые показатели эффективности, оценивание параметров, оптимизация, качество сервиса

 

Сведения об авторах

Петренко Aлександр Семенович, докт. техн. наук, проф., заведующий кафедрой телекоммуникаций (Тел. +380 50 231 22 32. E-mail: pa@ukr/net.   Государственный университет телекоммуникаций, г. Киев)

 

Иванов Игорь Анатольевич, аспирант, ассистент кафедры вычислительной техники (Тел.:  +380 66 354 06 30.    Е-mail:  fz@mail.ru. Национальный авиационный университет, г. Киев )

Переглядів: 2 558
^