Контроль и управление в информационных технологиях
Предыдущий пример, Технология обработки таможенной информации, сопоставления двух информационно - вычислительных систем (ИВС) наглядно иллюстрирует большую значимость вопросов контроля и управления при проектировании информационных технологий (ИТ). Эти два понятия неразрывны. Попытка применять их отдельно приводит, в лучшем случае, к бесполезной работе, например, если рассматривать контроль без управления, и может привести к катастрофическим последствиям, если рассматривать управление без контроля.
Будем далее под ИТ понимать совокупность объектов и связанных с ними процессов, подчиненных какой-либо общей цели . ИТ появились вовсе не всвязи с Интернет и даже не всвязи с появлением компьютеров. Они являются неотьемлимой частью любого более или менее организованного сообщества. Еще в древнем Риме существовала хорошо организованная телеграфная служба, где с помощью сигнальных постов передавалась почта из одного конца империи (Британии, Португалии) в другой (Палестину или в Мидию) всего за несколько дней. Без существования сигнальных (семиотических) систем передачи информации невозможно было бы управлять морскими эскадрами, тем более во время сражений. Разумеется, в Древнем Риме не были знакомы с теорией управления. Тем не менее в вопоросах ИТ применительно к почтовым связям, налоговым службам, административному управлению регионами (провинциями), таможенным службам, управлению вооруженными силами они достигли таких успехов, до которых нам еще очень далеко.
В середине прошлого века фон Нейманом были обобщены вопросы управления в различного рода информационных системах, технических, организационных, экономических, биологических и предложены общие принципы описания информационных процессов. Эта наука получила название Кибернетика. Немного позже, в 50-е, 60-е годы получила развитие математическая теория управления. Своим развитием она обязана трем Россий ским школам: Московской (Понтрягин, Летов), Ленинградской (Зубов), Уральской (Крассовский). Теоретические результаты работ этого направления сразу же были использованы при создании космических аппаратов, в судостроении, в электронике, ядерной физике и других областях, что привело к небывалому качественному скачку в авиации, космонавтике, судостроении, электронике . В организационно - экономических системах получило развитие линейное программирование для расчета статичекого состояния экономических систем, сетевое планирование, для целевого планирования динамических экономических процессов. Достаточно напомнить, что проект полета на Луну (Апполон) был реализован в кратчайшие сроки именно благодаря использованию модели сетевого планирования.
В основе теории управления лежат понятия целевой функции, наблюдаемости, управляемости и устойчивости процессов. Для них разработан строгий матический аппарат, основанный на системах обыкновенных дифференциальных уравнений, использующих специальный управляющий аргумент. В совокупности с функциональным анализом и вариационным исчислением (ветвь математики, разработанная Леонардом Эйлером еще в середине 19 века), строится математическая модель, позволяющая найти оптимальную функцию, реализующую исследуемый процесс, с гарантией устойчивости процесса и определения функции - регулятора, которая обеспечивает устойчивость (стабильность) процесса при любых внешних возмущающих воздействиях. Математическим условием устойчивости процесса является отрицательные значения собственных функций матрицы, описывающей исследуемый процесс (точнее, некоего функционала от собственных функций). С качественной стороны этому соответствуют понятия отрицательных обратных связей, используемых в электронных устройствах.
В ИТ не существует подобных математических моделей (за одним исключением). Тем не менее, все вышеперечисленные качественные понятия вполне применимы для анализа и проектирования оптимальных информационных процессов. Построить оптимальный процесс или объект не только возможно, но и необходимо, так как в практической реализации он оказавается оптимальным не только по установленным критериям эффективности, но и минимизирует затраты на его разработку и обслуживание фунукионирующего процесса, то есть на поддержку процесса. Как говорится, хорошо то, что не имеет ничего лишнего. Далее, на примере, рассмотрим практически реализованный оптимальный процесс сбора информации и, затем, рассмотрим процесс создания оптимальной базы данных( также практически реализованной) на основе теоретико - множественной математической модели.