Реализация компонентов мониторинговой среды для управления многофункциональными интеллектуальными системами

Работа посвящена формированию принципов построения компонентов мониторинговой среды для управления многофункциональными интеллектуальными системами. Обоснована актуальность исследуемой тематики, поставлены цель и задачи работы. Выделена задача формирования системы показателей, описывающих работу системы, как ключевая задача при формировании мониторинговой среды. Описаны 3 этапа, определяющие формирование системы показателей от показателей эффективности системы к показателям деятельности отдельных элементов. Предложена система показателей для мониторинговой среды в виде иерархической структуры с 3 уровнями: уровень критериев эффективности, уровень показателей деятельности, уровень комбинации видов ресурсов и видов деятельности. Предложены алгоритмы сбора и формирования наборов данных. Алгоритм формирования набора данных для мониторинговой среды предусматривает получение данных из разных источников. Задача алгоритма сбора данных – подготовка наборов данных для последующей обработки и получения значений, требуемых мониторинговой средой. При сборе данных рассмотрены различные подходы к формированию целевых наборов данных. Для определения соответствий между функциональными направлениями, ресурсами, видами деятельности, подразделениями и исполнителями приложен алгоритм формирования справочников соответствий. Предложена архитектура веб-приложения как одной из форм реализации мониторинговой среды. На примере использования фреймворка Next.js описаны компоненты архитектуры приложения и представлена схема архитектуры.

1. Гусев П.Ю., Львович Я.Е. Структуризация многофункциональной цифровизированной системы и управление ею на основе оптимизационных моделей дезагрегации ресурсов и объемов деятельности. Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2023;11(4). https://doi.org/10.26102/2310-6018/2023.43.4.004

2. Terekhov V.I. et al. Cognitive Visualization in Management Decision Support Problems. Optical Memory and Neural Networks. 2019;28(1):27–35. https://doi.org/10.3103/s1060992x19010089

3. Гусев П.Ю. Систематизация и управление доступом к данным в многофункциональной цифровизированной системе. Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2023;11(4). https://doi.org/10.26102/2310-6018/2023.43.4.025

4. Еремеев А.П., Панявин Н.А. Унификация модели представления данных и преобразование форматов на основе нереляционной СУБД Neo4j. Программные продукты и системы. 2022;(4):549–556. https://doi.org/10.15827/0236-235X.140.549-556

5. Нефедьева К.В. Инфографика – визуализация данных в аналитической деятельности. Труды Санкт-петербургского государственного университета культуры и искусств. 2013;197:89–93.

6. Чикрин Д.Е., Егорчев А.А. Сравнение методологий проектирования сверху-вниз и снизу-вверх при разработке систем ADAS. Известия ЮФУ. Технические науки. 2021;(2):189–199. https://doi.org/10.18522/2311-3103-2021-2-189-199

7. Самарин И.В. О целесообразности иерархии в системе стратегического планирования и управления крупным предприятием. Инновации и инвестиции. 2014;(8):109–114.

8. Бурый А.С. Совершенствование государственных информационных систем как тренд цифрового общества. Правовая информатика. 2020;(3):19–28.

9. Шибанов С.В. и др. Обзор современных методов интеграции данных в информационных системах. Труды Международного симпозиума «Надежность и качество». 2010;1:292–295.

10. Lazuardy M.F.S., Anggraini D. Modern Front End Web Architectures with React.Js and Next.Js. International Research Journal of Advanced Engineering and Science. 2022;7(1):132–141.