Анализ и синтез структуры Workflow-систем

 А.В. Габалин,
н. с., Gabalinat@bki.ru,
В.П. Разбегин,
с.н.с., Valent@ipu.rssi.ru,
ИПУ РАН, г. Москва

1. Описание WORKFLOW-систем

Имитационное моделирование становится одним из наиболее эффективных средств исследования сложных систем и процессов. Имитационные модели применяются для анализа, синтеза, прогнозирования и планирования будущего развития систем на стадии решения вопроса инвестирования проекта. В докладе рассказывается о применении имитационных моделей для решения задачи анализа и синтеза структуры WORKFLOW-систем.

Workflow - это полная или частичная автоматизация бизнес-процесса, при которой документы, информация или задания передаются от одного участника (бизнес-процесса) к другому для выполнения действий согласно набору руководящих правил.

Workflow, ориентированная на информацию и автоматизацию, имеет свою специфическую терминологию. Одним из специфических понятий является информационный, материальный или финансовый объект, используемый в бизнес-процессе (например: письмо, оборудование, счет). Объектом может быть любой ресурс, используемый в процессе.

В рассматриваемых ниже имитационных и оптимизационных задачах участвуют характеристики информационных объектов WORKFLOW-систем.

Бизнес-процесс представляет собой набор взаимосвязанных бизнес-процедур (функций или действий, формирующих результат, имеющий ценность для потребителя), в результате которых производится определенная группа продуктов и услуг. Все бизнес-процессы существуют для выполнения функций предприятия и должны соответствовать установленной на нем иерархии целей. Технология Workflow представляет собой перспективную технологию управления бизнес-процессами.

В основе технологии Workflow лежат следующие понятия:

· объект - информационный, материальный или финансовый объект, используемый в бизнес-процессе (например письмо, оборудование, счет);

· событие - внешнее (не контролируемое в рамках процесса) действие, произошедшее с объектом (скажем получение письма, поломка оборудования, изменение ставки налога);

· операция - элементарное действие, выполняемое в рамках рассматриваемого бизнес-процесса (допустим подготовка письма, замена оборудования, оплата счета);

· исполнитель - должностное лицо, ответственное за выполнение одной или нескольких операций бизнес-процесса (к примеру менеджер, сотрудник архива, директор).

Взаимоотношения между базовыми понятиями технологии Workflow отображены на понятийной информационной модели, представленной на рисунке 1.

рис.1. Понятийная информационная модель технологии Workflow

В методологии описания бизнес-процессов IDEF0 функциональная модель бизнес-процесса представляет собой набор иерархических диаграмм, аналогичных представленной на рисунке 2, с метками для каждой IDEF-дуги, раскрывающими ее содержание.

Процесс Workflow отличается от обычного бизнес-процесса наличием формальных правил выполнения процесса.

Этими правилами описывается порядок выполнения операций, относящийся к категории распределенных асинхронных и с заданной периодичностью выполнения. Асинхронные локальные операции выполняются членами группы исполнителей в одном, определенном месте, но в различное время. Асинхронные распределенные операции выполняются членами группы исполнителей в различных местах и в различное время.

Правила допускают последовательное или параллельное выполнение операций, могут иметь сложную логику, включать условия согласования по времени, данным и исполнителям.

Последовательность выполнения операций и условия их перехода от одной к другой составляют алгоритм выполнения процесса. Помимо уже рассмотренных операций в описании алгоритма, как правило, используются:

· логические условия;

· внешние по отношению к процессу события;

· средства создания параллельных ветвей;

· точки встречи, позволяющие согласовать результаты параллельно выполняемых операций;

· автоматические операции - операции, выполняющиеся без участия пользователя и запускающие на сервере внешнюю процедуру обработки циркулирующих в процессе данных;

· сценарии - специальные экранные формы, содержащие вызов функций, операторов системы и внешних программ, используемых пользователем при выполнении различных операций.

Основное количество внедрений систем класса Workflow в России сосредоточено сегодня только вокруг задачи управления документооборотом, хотя возможности технологии Workflow существенно шире: она позволяет сделать бизнес более эффективным и, соответственно, эффект от внедрения может быть существенно более значимым.

рис. 2. Пример декомпозиции бизнес-процесса в методологии IDEF0

WORKFLOW-система представляет собой сложную многофункциональную, систему, осуществляющую сбор, передачу и обработку информации, поступающей от различных источников. Она включает в себя “источники” информации, пункты приема информации, узлы и каналы связи, “центры” обработки информации и управления.

Совокупность источников и пунктов приема информации образует подсистему обеспечения информацией. Сеть узлов связи и центров обработки информации и управления - подсистему сбора и обработки информации. В центрах поступающая информация анализируется специалистами, заносится в банки данных и принимается решение о тех или иных управляющих воздействиях.

2. Постановка задачи

Постановка задачи синтеза и анализа функционирования структуры WORKFLOW-систем в общем виде формализуется следующим образом. Необходимо определить оптимальную структуру сети

S^opt (t) = {E^*(t), A^*(t) , X^*(t), Y^*(t)}, tÎT, где

E^*(t)Ì E^~(t) – допустимое множество элементов системы в период t;

A^*(t)Ì A^~(t) – допустимое множество взаимосвязей элементов системы в период t;

X^*(t)ÌX^~(t) – допустимое множество собственных функциональных характеристик элементов системы в период t;

Y^*(t)ÌY^~(t) – допустимое множество системных функциональных характеристик в период t

При выполнении ограничений ресурсного, технологического, директивного, тактического и др. типов, в рамках которых осуществляется развитие и функционирование системы

R[E(t), A(t), X(t), Y(t), t].

3. Комплексы моделей

Для решения этой задачи использовался подход [1], базирующийся на построении комплекса взаимосвязанных оптимизационных (ОМ), имитационных (ИМ) и расчетно-анализирующих (КОР) моделей.

На рис.3 дана соответствующая данному подходу общая схема построения комплексов оптимизационно-имитационных моделей, отображающих различные методы оптимизации функционирования сложных систем. В ней множество возможных моделей разбито на шесть классов в соответствии с особенностями целевой функции и области ограничений.

рис. 3. Оптимизационно-имитационный подход к решению задачи оптимизации функционирования сложных систем

Целевая функция и область ограничений заданы аналитически.

Целевая функция задана аналитически, область ограничения задана алгоритмически.

Целевая функция задана аналитически, область ограничения задана алгоритмически и аналитически.

Целевая функция задана алгоритмически, область ограничения задана аналитически.

Целевая функция и область ограничений заданы алгоритмически.

Целевая функция задана алгоритмически, область ограничения задана алгоритмически и аналитически.

Для решения задач первого класса используются комплексы моделей 1, второго класса – комплексы 3, третьего

класса – комплексы 3, 4, четвертого класса – комплексы 2, 5, 6, пятого класса – комплексы 2, 5, 6, шестого класса – комплексы 2, 5, 6.

Задача оптимизация структуры Workflow-систем с помощью имитационных моделей состоит в определении оптимальной, в смысле заданных критериев качества функционирования, структуры Workflow-сети при заданных характеристиках информационных потоков, параметрах автоматизированных и неавтоматизированных узлов обработки и зависимостях их стоимостных показателей и показателей качества функционирования от производительности.

Критерии качества функционирования могут быть трех видов: временные (обеспечение минимальной задержки передачи информации при заданных показателях стоимости и надежности); стоимостные (обеспечение минимальной стоимости сети при заданных средних задержках передачи сообщений, показателях надежности сети и объёмах информации); критерии надежности (обеспечение максимальной надежности сети при заданных показателях стоимости сети и средней задержки сообщений).

Для случая временного критерия качества функционирования потоковой системы рассмотрим подход к оптимизации по времени получения необходимого результата обработки. Оценка временных характеристик может быть получена в процессе имитационных экспериментов, реализующих алгоритмы и ограничения функционирования системы, включая приоритетность и стратегии обработки заданий. Условие выполнения требований к временным показателям может быть представлено в виде:

T(S,X,V) £ T*, X={xi}, V={vi}, i Î I , (1)

где T(S,X,V) - время получения результирующей информации, достигаемое на данной топологической структуре S с заданными уровнями мощностей ее элементов X (объемы обработки информации, пропускные способности каналов связи) и их характеристиками V (время обработки, скорость и режимы передачи обрабатываемых объектов); i-индекс структурного элемента системы; T*-максимально допустимое значение временного показателя. Таким образом, оцениваем, что по введенной нами классификации возможны классы моделей с номерами 1-4, и, соответственно, особенности целевой функции и области ограничений с номерами 1-3.

В процессе моделирования условие (1) может быть нарушено по двум причинам:

· величина T* на данной топологической структуре S при любых комбинациях значений X и V не достижима;

· полученное решение можно улучшить (в смысле временного показателя) за счет маневренных свойств системы.

В первом случае необходимо пересмотреть требования, предъявляемые к системе (смягчить правые части ограничений на качество функционирования, расширить множество допустимых наборов средств обработки и т.п.).

Во втором случае необходимо идентифицировать “узкие места” в системе, т.е. определить элементы, которые из-за недостаточной мощности и/или нарушения режимов функционирования сдерживают поток обработки и тем самым негативно влияют на значение T(S,X,V). Для этого по каждому узлу обработки собирается полная статистика о его функциональных параметрах и в первую очередь о его загрузке, размере очереди и времени ожидания в очереди. Из этих устройств составляется специализированная ранжированная таблица “узких мест”. Сбор статистики для нескольких последних транзактов в имитационной модели позволяет значительно ускорить поиск устройства, пропускные способности которого в наибольшей степени влияют на T(S, X, V). Далее необходимо осуществлять «развязку» «узких мест» до тех пор, пока не будет выполнено ограничение (1).

4. Универсальная система моделирования

Для реализации указанных алгоритмов, в частности, задачи развязки узких мест сложных потоковых систем, в ИПУ РАН создана универсальная система моделирования (УСМ), которая опробовалась для анализа и синтеза систем различного назначения. Ядро УСМ реализовано в среде GPSS World.

На рис.4. и рис.5. представлены примеры результатов модельных экспериментов по идентификации узких мест сети, полученных с помощью УСМ.

рис. 4. Пример результатов модельного эксперимента по загрузке линий передачи заданий для идентификации узких мест Workflow – сети

рис. 5. Пример результатов модельного эксперимента по идентификации узких мест Workflow – сети.

Обозначения: Лп1,.., Лп16 – линии передачи заданий

Процедуры, реализованные в УСМ, отличаются сложностью формализации и алгоритмизации, предполагают использование дополнительной информации, имеющейся у ЛПР. Проведенные эксперименты подтверждают сходимость к согласованному решению за приемлемое число итераций. Разработанный комплекс моделей был успешно внедрен при оптимизации функционирования и развития структуры ряда систем [2].

Литература

1. Цвиркун А.Д., Акинфиев В.К., Филиппов В.А. Имитационное моделирование в задачах синтеза структуры сложных систем. М.: Наука, 1985.

2. Габалин А.В. Оптимизационно-имитационный подход в задачах анализа и синтеза структуры распределенных систем обработки информации. Труды института. Том XXVI. М.: Институт проблем управления, 2005.