авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ БИБЛИОТЕКА РОССИИ

КОНФЕРЕНЦИИ, КНИГИ, ПОСОБИЯ, НАУЧНЫЕ ИЗДАНИЯ

<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


Pages:   || 2 | 3 | 4 | 5 |   ...   | 8 |
-- [ Страница 1 ] --

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

THE MINISTRY OF EDUCATION AND SCIENCE OF THE RUSSIAN FEDERATION

ФГУ «ГОСУДАРСТВЕННЫЙ

НАУЧНО-ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ

ИНСТИТУТ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ И ТЕЛЕКОММУНИКАЦИЙ»

(ФГУ ГНИИ ИТТ «ИНФОРМИКА»)

STATE INSTITUTE OF INFORMATION TECHNOLOGIES AND TELECOMMUNICATIONS

(SIIT&T INFORMIKA) ГОУ ВПО «МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ИНСТИТУТ ЭЛЕКТРОНИКИ И МАТЕМАТИКИ» (ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ) MOSCOW STATE INSTITUTE OF ELECTRONICS AND MATHEMATICS (TECHNICAL UNIVERSITY) РОССИЙСКАЯ АКАДЕМИЯ ОБРАЗОВАНИЯ RUSSIAN ACADEMY OF EDUCATION ЕВРОПЕЙСКИЙ ЦЕНТР ПО КАЧЕСТВУ THE EUROPEAN CENTRE FOR QUALITY АНО «МЕЖДУНАРОДНОЕ ОБРАЗОВАНИЕ И НАУКА»

INTERNATIONAL SCIENCE AND EDUCATION АМЕРИКАНСКИЙ БЛАГОТВОРИТЕЛЬНЫЙ ФОНД ПОДДЕРЖКИ ИНФОРМАТИЗАЦИИ ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ AMERICAN CHARITABLE FOUNDATION «INFORMATION TECHNOLOGY»

ООО «АРТ-ФЛЭШ»

CO LTD «ART-FLASH»

VIII Международная научная конференция VIII International Scientific Conference «НОВЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ И МЕНЕДЖМЕНТ КАЧЕСТВА»

«NEW INFORMATION TECHNOLOGIES AND QUALITY MANAGEMENT »

NIT&QM` 20-27 мая 2011 г., Турция May 20th-27th, 2011, Turkey СПОНСОРЫ КОНФЕРЕНЦИИ SPONSORS OF CONFERENCE Редакционная коллегия:

А.Н. Тихонов (председатель), В.Н. Азаров, В.Н. Васильев, Е.Г. Гридина, А.Д. Иванников, Ю.Л. Ижванов, В.П. Кулагин, О.В. Мурашева Editorial Board:

A.N. Tikhonov (Chairman), V.N. Azarov, V.N. Vasiliev, E.G. Gridina, A.D. Ivannikov, Y.L. Izhvanov, V.P. Kulagin, O.V. Murasheva Новые информационные технологии и менеджмент качества (NIT&QM’2011).

Материалы международной научной конференции/Редкол.: А.Н. Тихонов (пред.) и др.;

ФГУ ГНИИ ИТТ «Информика».- М.: ООО «Арт-Флэш», 2011. – 172 с.: ил. – ISBN 978-5-9902146-2- Сборник содержит тезисы докладов участников VIII Международной научной конференции «Новые информационные технологии и менеджмент качества». Сборник включает работы ведущих ученых и специалистов, представителей ведущих IT-компаний, занимающихся вопросами повышения эффективности использования информационных технологий в науке и образовании;

вопросами подготовки и переподготовки специалистов в области информационных технологий и телекоммуникаций;

вопросами создания, размещения, хранения и использования электронных образовательных ресурсов и др.

New Information Technologies and Quality Management (NIT&QM’2011). Materials of the International Scientific Conference/edited by A.N. Tikhonov (chair.) and others;

SIIT&T Informika. – Moscow: CO LTD «ART-FLASH», 2011. – 172 pp.: illustr. – ISBN 978-5-9902146-2- The Digest contains theses of participant papers of the VIII International Scientific Conference “New Information Technologies and Management Quality”.The Digest contains articles by top-level scientists and specialists, representatives of IT-companies, dealing with:

enhancement of IT application efficiency in science and education;

problems of quality improvement of training and retraining IT&T specialists;

issues of creation, placement, storing and using of digital learning resources etc.

© ФГУ ГНИИ ИТТ «Информика», ISBN 978-5-9902146-2- © SIIT&T Informika, © ООО «Арт-Флэш», ©CO LTD «ART-FLASH», ИНФОКОММУНИКАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В ОБРАЗОВАНИИ И НАУКЕ INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES IN EDUCATION AND SCIENCE ФЕДЕРАЛЬНАЯ УНИВЕРСИТЕТСКАЯ СЕТЬ RUNNET. ИТОГИ ГОДА Гугель Юрий Викторович gugel@run.net, Ижванов Юрий Львович yli@informika.ru ФГУ «Государственный научно-исследовательский институт информационных технологий и телекоммуникаций (ФГУ ГНИИ ИТТ «Информика»), Москва FEDERAL UNIVERSITY NETWORK RUNNET. ANNUAL RESULTS Gugel Yury gugel@run.net, Izhvanov Yury yli@informika.ru State Institute of Information Technologies and Telecommunications (SIIT&T «Informika»), Moscow За время прошедшее с предыдущей конференции одним из основных направлений работы ФГУ ГНИИ ИТТ «Информика» оставалась поддержка функционирования и развития федеральной научно-образовательной сети RUNNet. В рамках этой деятельности институтом и его Санкт-Петербургским филиалом обеспечивался непрерывный высокоскоростной доступ к международным научно-образовательным сетям более образовательных и научных учреждений России.

Узлы сети RUNNet на данный момент имеются в 56 регионах России. Сеть RUNNet анонсирует во внешний мир более 1500 префиксов различной длинны. Общее количество пользователей сети RUNNet по независимым экспертным оценкам составляет около 2 000 человек, что делает ее не только крупнейшей научно-образовательной сетью, но и одной из крупнейших компьютерных сетей России и мира.

В состав опорной инфраструктуры RUNNet входят федеральные узлы сети в Москве, Санкт-Петербурге, Самаре, Новосибирске, Хабаровске, Екатеринбурге, Нижнем Новгороде, Ростове-на-Дону, Владивостоке и региональные узлы в университетах. Для обеспечения внутрироссийской магистральной связности используются цифровые каналы связи ЗАО «Компания ТрансТелеКом», ОАО «Ростелеком», ЗАО «Синтерра» и других канальных операторов.

Сеть обеспечивает связность академических и университетских центров, ресурсных центров сферы образования друг c другом и с международными научными сетями (GEANT, NORDUnet, NLR и др.), и российскими научно-образовательными сетями федерального уровня (RBNet, RASNet, RUHEP, RSSI), и региональными научно-образовательными сетями (Relarn-IP, ЮМОС, Rokson, Rusnet и др.).

Опорная инфраструктура обеспечивает для российских организаций, возможность интеграции в международное научно-образовательное пространство, реализацию международной кооперации в области науки и образования.

Связность отраслевой компьютерной сети RUNNet с мировым информационным телекоммуникационным пространством образования и науки обеспечивается каналами Москва – Санкт-Петербург – Стокгольм – Амстердам (10Гб/с) и Москва – Санкт-Петербург – Хельсинки – Стокгольм (10Гб/с). Узлы RUNNet, находящиеся на площадках научно образовательной сети стран Северной Европы (NORDUnet, Стокгольм), Института субатомной физики Нидерландов (NIKHEF, Амстердам) и Суперкомпьютерного центра Финляндии (CSC, Хельсинки), обеспечивают доступ RUNNet и всех научно-образовательных сетей России в международные межнациональные научно-образовательные компьютерные сети. При этом второй канал на участке Санкт-Петербург – Хельсинки обеспечивается собственной DWDM инфраструктурой ГНИИ ИТТ «Информика».

На участке Санкт-Петербург – Хельсинки функционирует собственная DWDM система, объединяющая российские научно-образовательные сети с сетями Европы и США высокоскоростной магистралью с возможностью организовать до 72 длин волн, при этом общая скорость пропуска трафика может составить 7200 Гбит/с за счет использования транспондеров с пропускной способностью 100 Гбит/с. Для строительства этого сегмента сети применено оборудование Common Photonic Layer (CPL) и OME 6500 производства NORTEL. Это наиболее современные разработки для построения высокоскоростных сетей.

На протяжении оптоволоконной линии связи были установлены 6 новых узлов связи, два из которых (в Санкт-Петербурге и Хельсинки) являются узлами доступа и позволяют осуществлять выделение каналов. В Санкт-Петербурге узел доступа размещен в Физико техническом институте им. А.Ф. Иоффе ( http://www.ioffe.ru ). Второй узел доступа размещен в Суперкомпьютерном центре в Хельсинки CSC – IT Center for Science ( http://csc.fi ).

Для работы сети всегда использовалась схема, когда между сетью Университета и магистральной частью сети RUNNet организовывался канал передачи данных физического уровня сети, арендованный у операторов, имеющих собственную междугороднюю инфраструктуру по России. Список таких операторов в некоторых регионах сильно ограничен (Ростелеком, ТрансТелеКом, Синтерра, СтартТелеКом и др.). Стоимость таких каналов связи в настоящее время значительно более высокая, чем цены на услугу IP транзита в Интернет. Это касается и других услуг, которые предлагаются этими операторами, например, VPN L2 или VPN L3. На практике в настоящее время для организации связности Университетов мы получали от операторов услугу VPN L2, а не канал связи. А фактически это все сводилось к транспортной инфраструктуре на базе IP MPLS сети оператора, который нам организует каналы передачи данных на базе своей IP сети. Получается, что вопросы доставки данных с использованием разных услуг – это только вопрос ценообразования, а не вопрос каналов. Сюда можно добавить то, что ежегодно приходится перестраивать транспортную сеть с учетом того оператора, который выигрывает конкурс на оказание госуслуг.

В 2010 году был проведен эксперимент по организации IP-стыков с IP-сетью транспортного оператора для Университета с магистральной частью сети RUNNet при заказе услуги IP-транзит у транспортного оператора для Университета прямо на месте, и организован VPN между сетью Университета и магистральной частью сети RUNNet. В качестве VPN может быть использована следующая технология http://ru.wikipedia.org/wiki/Generic_Routing_Encapsulation . IP сеть оператора, предоставляющего услугу, используется как транспортная среда для организации VPN канала между сетью Университета и сетью RUNNet.

С точки зрения работы сети данный способ подключения ничем не уступает схеме, когда используется транспортная инфраструктура L2. Современные технологии позволяют организовать даже связность двух сегментов Ethernet поверх IP. Использование IP поверх IP достаточно распространенная в настоящее время технология. И в общем случае она не накладывает на транспорт оператора каких-то ограничений.

Но чтобы сделать полную замену сети, построенной с использованием L2 каналов и VPN сети, мы просим транспортного оператора обеспечить увеличение MTU на IP-стыках до Университетов и по всей трассе от Университета до магистральной части сети RUNNet.

Адресация Университета остается постоянной. IP адреса Университета остаются прежними. Остается прежней и вся остальная логика сети. От транспортного оператора Университет получает только канальные адреса на канал от Университета до транспортного оператора, которые используются как «подложка» для VPN. Такая схема добавляет сети стабильности при смене транспортного оператора.

Предложенная схема работает с конца 2010 года. Каналы передачи данных организованы с использованием транспортной инфраструктуры сетей Ростелеком и Синтерра. Суммарная пропускная полоса каналов передачи данных от Университетов до магистральной части сети RUNNet составляет почти 2Гб/с.

В 2010-2011гг. филиал института выполнял работы по развитию и поддержке научно образовательной сети в Москве и Санкт-Петербурге. В Москве сеть RUNNet имеет базовые узлы на площадках М-9 (ул. Бутлерова, д.7), М-10 (Сущевский вал, д.26), ЦТ (ул. Тверская, д.7), Брюсов пер., д.21, стр.2 и др. Пользователями RUNNet в Москве являются такие вузы как: МГУ, МГТУ им. Н.Э. Баумана, МЭИ, МАИ, МИФИ, МФТИ, МИРЭА, МГИЭМ, МГТУ «Станкин», МИЭТ, РЭА им. Г.В. Плеханова, МПГУ, МИСИС, МАДИ, МАТИ, МГАПИ и др.

Пропускная способность опорной инфраструктуры RUNNet в Москве 10Гб/с. Подключение вузов осуществляется, как правило, каналами с пропускной способностью 1Гб/с или 10Гб/с.

Сеть RUNNet имеет развитый региональный сегмент в Санкт-Петербурге, включающий девять базовых узлов опорной сети и несколько десятков узлов доступа, расположенных в высших учебных заведениях и научно-исследовательских учреждениях города. Транспортная сеть в Санкт-Петербурге построена на базе волоконно-оптических линий связи, передача данных осуществляется по каналам с производительностью 1 Гбит/с и 100 Мбит/с. В Петербурге к RUNNet подключены практически все государственные вузы (в их числе: СПбГУ, СПбГПУ, СПбГУ ИТМО, СПбГЭТУ «ЛЭТИ» и др.), несколько десятков учреждений науки, культуры и здравоохранения (Физико-технический институт им. А.И.

Иоффе, Государственный Русский музей, Российская национальная библиотека, СПбгос.

Медицинский университет, Институт мозга человека Российской академии наук и др.), региональные научно-образовательные сети РОКСОН и RUSNET. Сеть RUNNet является провайдером для корпоративной сети Комитета по образованию Санкт-Петербурга, объединяющей более 200 учреждений общего среднего, начального профессионального и дополнительного образования, подключенных по выделенным каналам связи, в том числе по оптоволоконным. Среди новых подключенных пользователей РПГУ им. А.И. Герцена, СПбГГУ им. Г.В. Плеханова, СПбГУЭФ и другие.

ПОВЫШЕНИЕ СТАБИЛЬНОСТИ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ КОМПЬЮТЕРНЫХ СЕТЕЙ НА ОСНОВЕ МОНИТОРИНГА СЛОЖНОСТИ Толстых Сергей Степанович softjazz@yandex.

ru, Подольский Владимир Ефимович director@director.tixmcnit.tambov.su Тамбовский государственный технический университет, Тамбов ENHANCING THE STABILITY OF FUNCTIONING OF COMPUTER NETWORKS ON THE BASIS OF MONITORING OF COMPLEXITY Tolstikh S.S. softjazz@yandex.ru, Podolskiy V.E. director@director.tixmcnit.tambov.su Tambov State Technical University, Tambov Современные компьютерные сети являются основой для построения единой информационной среды, объединяющей территориально удаленных поставщиков и потребителей информации. Важнейшим показателем работы компьютерных сетей является стабильность их функционирования: способность системы функционировать, не изменяя собственную структуру. Факторами дестабилизации могут являться: скачки мультимедийного трафика, стихийная активность пользователей и некоторые другие факторы. Стабильность нарушается за счет изменения логической структуры прохождения пакетов при полной загруженности одного или нескольких информационных каналов, возрастает общий объем вспомогательных операций по локальной маршрутизации. В итоге заявленная пропускная способность каналов понижается, растут потери пакетов.

Нестабильная сеть нуждается в модернизации, которая сопровождается, как правило, значительными капиталовложениями [1]. В условиях конкуренции, когда качество поставляемых телекоммуникационных услуг является первостепенной заботой, но, с другой стороны, упреждающая политика установки сверхмощного оборудования может оказаться слишком дорогостоящей (в частности это касается вузов и научных учреждений), макроуправление информационными потоками становится трудно формализуемой задачей, решаемой администраторами сети, как правило, на интуитивном уровне.

В настоящее время на рынке сетевого оборудования представлены аппаратно программные комплексы, позволяющие осуществлять мониторинг компьютерной сети – каждый из серверов, где установлены соответствующие модули, передает на центральный узел ряд параметров, отражающих текущее состояние своего участка сети. В частности, это помогает локализовать проблемные зоны сети и принять решения для устранения проблем.

Как правило, решаются задачи поиска перегруженных каналов, ведется поиск явных неполадок (обрывов). Если сеть достаточно велика и на уровне всей сети в целом ее топология отнюдь не классическая, слабоструктурированный анализ большого числа взаимосвязанных процессов передачи информации между элементами компьютерной сети не дает адекватного представления об уровне стабильности. Так, в коммерческих сетях часто возникают проблемы с цифровым телевидением и видео/игровыми сервисами, причем на уровне общепринятых политик мониторинга эти проблемы могут быть не замечены, но конечный пользователь, испытывающий периодическое подтормаживание, может отказаться от услуг провайдера. Проблемы слежения за состоянием сети особенно ощутимы в бюджетных учреждениях науки и образования, где установка дорогостоящего сетевого оборудования совместно с не менее дорогим программным обеспечением весьма проблематична. В таких учреждениях также важно иметь стабильно работающую сеть:

растет доля мультимедиа-образования, ведутся дорогостоящие эксперименты на удаленном оборудовании, проводятся видеоконференции и т.п.

В условиях использования оборудования «средних» ценовых категорий, и, тем более, в тех условиях, когда организация обладает новейшими телекоммуникациями, для мониторинга компьютерных сетей полезно иметь интегральную информационную характеристику, учитывающую как особенности топологии, так и косвенные показатели стабильности функционирования – загруженность информационных каналов, количество переданной с ошибками и количество перенаправленной информации. В информационных системах и компьютерных сетях ( S ) между оценкой сложности ( S ) и информационной энтропией I ( S ) существует связь, близкая к обратной пропорциональности (если рамки систем ограничены, а внешние воздействия наблюдаемы). В качестве интегральной информационной характеристики компьютерной сети целесообразно использовать оценку сложности, т.к. информационная энтропия (мера разности уровня возможных знаний о множестве состояний функционирования системы и уровнем уже приобретенных знаний) – величина, которую в больших системах с мириадами состояний оценить практически невозможно. В то же время, сложность является вполне измеряемой величиной, если использовать нормирующие преобразования орграфа (в данном случае орграфа компьютерной сети на уровне ее физической реализации) в числовые характеристики, в которых учитывается число элементарных контуров, диаметр орграфа, мощность множества остовных деревьев и другие. При этом надо уточнить, что в случае компьютерной сети под термином «сложность» понимается не классическое понимание структурной сложности (например, цикломатическая сложность алгоритмов и программ), а структурно параметрическая сложность, т.к. в оценках участвуют весовые характеристики взвешенного орграфа, напрямую связанные с количеством информации, циркулирующей в сети.

Слежение за величиной сложности на множестве состояний функционирования компьютерной сети естественным образом превращается в мониторинг сложности. При этом денежные вложения в этот вид мониторинга сравнительно малы, объем периодически передаваемой информации от узлов сети в центральный офис, где установлена программа монитор, невелик.

Основной проблемой оценки сложности в условиях мониторинга с частотой дискретизации времени порядка нескольких минут является большой объем внутренних вычислений до получения искомой оценки. Задача нахождения оценки сложности имеет экспоненциальную вычислительную сложность (к сожалению, не от числа вершин, а от числа дуг орграфа), что может помешать оперативности мониторинга. В направлении решения указанных проблем найдены мажоранты базовых критериев сложности и исследовано их поведение на большом массиве опытных данных. В результате была получена новая композитная оценка ( S ) ( S ), реализация которой сочетает в себе ранее достигнутое с алгоритмическими и программными усовершенствованиями (идентификация и кэширование подграфов, специальный менеджер памяти и др.) [2]. В результате в настоящее время для региональной образовательной компьютерной сети Тамбовской области удалось установить величину дискретизации при мониторинге сложности, равную 15 минут.

Назначение веса дугам орграфа осуществляется по формуле Eij ( t k ) Lij ( t k ) ij ( t k ) = 1 + Z ij ( t k ) 1 +, + (1) eij M ij ( t k ) M ij ( t k ) где t k – время съема данных, k тый интервал;

ij ( t k ) – вес дуги i j ;

Z ij ( t k ) – доля загруженности канала (0-1);

M ij ( t k ) – объем информации, переданной без ошибок;

eij [ 0,1] – Eij ( t k ) – объем информации, переданной с ошибками;

коэффициент допустимого уровня ошибок, определенного для данного информационного канала в рамках QoS;

Lij ( t k ) – объем информации, перенаправленной по другому каналу.

В ходе мониторинга, по результатам замеров, начиная с k = 1, для интервала [tk, tk + 1 ], где k времени – номер последнего сделанного замера, решается задача повышения стабильности функционирования компьютерной сети 2m 1 k T ( x( t1 ),x( t 2 ),..., x( t k );

u ) = ( S ( x( t i ) ) ) ( S ( x( t k + 1 ) ) ) a (t ) u u min, k+ i i k i= 1 i= xi ( t k + 1 ) = xi ( t k )(1 u i ), (2) 0 xi ( t j ) 1, 0 u i 1, 0 ai ( t k + 1 ) 1, i = 1, m, j 1;

{} l Q 1, m : u l = 0, – число дуг в орграфе компьютерной сети;

x( t k ) где m – m -мерный вектор переменных состояния, характеризующий пропускную способность каналов связи;

u m -мерный – вектор искомых управляющих переменных, характеризующий принудительное снижение пропускной способности каналов при переходе от этапа к этапу;

Q – множество индексов тех каналов, которые остаются в неизменном a( t k ) = ( a1 ( t k ),..., a m ( t k ) ) состоянии (неуправляемые);

– вектор коэффициентов, характеризующих стоимость сужения пропускной способности каналов (чем выше важность канала, тем стоимость выше);

T – целевая функция, устремляемая к минимуму.

Задача (2) классифицируется как задача безусловной оптимизации, реальная размерность решаемой задачи (за вычетом неуправляемых каналов) в настоящее время может варьироваться в пределах от 1 до 5 (с учетом времени, затрачиваемого на пересчет ( S ( x( t k + 1 ) ) ) ). Для решения задачи (2) использовалась библиотека SCCLib [2].

За время пробной эксплуатации системы мониторинга сложности, в рамках региональной образовательной компьютерной сети Тамбовской области, проведенный анализ результатов, полученных в 2010 г., показал, что общий объем перенаправления информации и общий объем ошибок в пересчете на сутки удалось сократить в среднем на 18.7% и 12.1%, соответственно.

Литература:

1. Подольский, В.Е. Повышение эффективности региональных образовательных компьютерных сетей с использованием элементов структурного анализа и теории сложности /В.Е. Подольский, С.С. Толстых. – М.: Машиностроение, 2006. – 176 с.

2. Св-во о гос. рег. прогр. для ЭВМ 2009615012, Российская Федерация. SCCLib / Р. В.

Федоров, С. С. Толстых;

№ 2009613875;

дата поступл. 20.07.2009;

дата регистр. 14.09.2009.

МОДЕЛИРОВАНИЕ СЕТЯМИ ПЕТРИ ЦИКЛИЧЕСКИХ АЛГОРИТМОВ ОБСЛУЖИВАНИЯ ОЧЕРЕДЕЙ Механов Виктор Борисович mvb@pnzgu.ru Пензенский государственный университет, Пенза MODELLING BY PETRY NETS OF QUEUES SERVICE CYCLIC ALGORITHMS Mekhanov Victor mvb@pnzgu.ru The Penza State University, Penza В современных компьютерных сетях широко применяются методы обеспечения качества обслуживания (QoS) – предоставление трафику определенного пользователя сервиса с заданными параметрами (полоса пропускания, задержка при передаче пакетов и ее вариация, доля потерянных пакетов). Поддержка QoS реализуется, как на сетевом (протоколы DiffServ и RSVP в IP сетях), так и на канальном уровнях (технологии АТМ, Frame Relay, Ethernet с поддержкой стандарта IEEE 802.1q/p) [1].

Оценка эффективности реализуемого в сети механизма QoS и вероятностно временные характеристики коммутируемого трафика могут быть получены методами имитационного моделирования, в частности, с использованием аппарата иерархических временных цветных сетей Петри, который позволяет моделировать различные аспекты поведения сложных телекоммуникационных систем [2]. Возможности моделирования сетями Петри простого коммутатора Ethernet с поддержкой QoS было показано в [3], в качестве инструментальной системы был применен свободно распространяемый пакет CPN Tools.

Одним из важных компонентов QoS является механизм обслуживания очередей в коммутационных сетевых устройствах, который во многом определяет задержку пакетов и вероятность их потери. В интеллектуальных коммутаторах Ethernet широко применяются взвешенный циклический (WRR) и циклический с дефицитом (DRR) алгоритмы обслуживания, которые используют специальные взвешенные процедуры для отправки кадров. Каждой очереди выделяется определенный лимит кадров или байт для непрерывной передачи. Чем выше приоритет очереди, тем больше данных из нее передается, но в любом случае будут опрошены все очереди: после окончания обслуживания одной очереди коммутатор перейдет к обработке очереди, следующей по циклическому приоритету. Таким образом гарантируется, что ни одна очередь не сможет монополизировать все ресурсы коммутатора по пересылке кадров [4].

В докладе предлагается цветная сеть Петри, моделирующая циклические алгоритмы обслуживания очередей. Алгоритмы управления очередями реализуются в буфере выходного порта коммутатора, который хранит кадры во время перегрузок, когда сетевое устройство не справляется с передачей продвигаемых кадров на выходной интерфейс в темпе их поступления.

Сеть (рисунок 1) является моделью буфера выходного порта и включает в себя подсети, реализующие основные механизмы QoS:

Classifier – модель классификатора трафика, который на основании значения признака требуемого уровня QoS помещает этот кадр в очередь определенного класса;

Queue – очередь типа FIFO, буферизирующая кадры одного класса;

Scan – подсеть, реализующая алгоритм циклического обслуживания очередей;

Band – подсеть учета весов при обслуживании очереди (полосы пропускания, выделяемой для каждого из классов трафика).

start 1` selection 1 1 INT Size 1`avail@ queue 1 avail INT Queue 1 Queue Queue1 band in out frame frame Queue1 bend 1` start selection 2 1 1`avail@0 1`avail@ INT Size 1`avail@ queue 2 avail 1 avail 1 avail INT Queue 2 Buffer Buffer Queue Classifier Queue2 band In in out out frame frame Out Queue frame In bend2 frame 1` start Classifier selection 3 1 1`avail@0 INT Size queue 1 avail INT Queue 3 Queue Queue3 band in out frame frame Queue3 bend 1` start selection 4 1 1`avail@ INT Size queue 1 avail INT Queue 4 Queue Queue4 band in out frame frame Queue4 bend N 1 1` scan INT 1`1@ OutPort Free INTt scanning3_2 In Рисунок 1.

Для удобства проектирования, верификации, анализа работы модели сети все маркеры модели разделены на информационные (аналоги кадров), цвет которых отображает структуру кадра, и управляющие, цвет маркеров в которых либо отображает состояние функционального модуля (например, размер очереди, количество переданных данных), либо указывает на инициализацию некоторых действий (например, очистка очереди, чтение из буфера).

Цвет информационных маркеров соответствует полям кадра: МАК адреса, управления приоритетом, данных (задается своим размером). Кроме того, вводятся поля для подсчета суммарной задержки продвижения кадра по сети.

Продвижение маркеров по информационным позициям ведется под контролем маркеров на управляющих позициях. Таким образом, реализуется подход к построению сети Петри, аналогичный известному принципу разделения цифрового устройства ВТ на операционные и управляющие блоки, взаимодействующие посредством управляющих и осведомительных сигналов [5].

Трафик моделируется последовательностью информационных маркеров, поступающих в позиции Buffer in и исходящих из позиции Buffer out, имеющих следующие цвета:

цвет frm, который образует кортеж полей, соответствующих формату кадров Ethernet 802.1q/p;

цвет frame, образующий однонаправленный канал, который может быть либо занят передачей кадра (frm), либо свободен (avail), что позволяет выявлять и обрабатывать события, связанные с наличием или отсутствием кадра и решить проблему отсутствия в СPN Tools ингибиторных дуг.

В классификаторе выполняется анализ приоритетного поля с поступившего кадра и направление в одну из очередей.

Каждая подсеть очереди Queue представляет собой буфер FIFO заданного размера.

В подсети ведется подсчет текущего размера очереди, отображаемого маркером в позиции Size Queue, а также выполняется сброс маркеров при переполнении очереди. Чтение из очереди выполняется по приходу в позицию Start selection разрешающего маркера из подсети Scan.

Циклический алгоритм выбора очереди для обслуживания, реализуемый подсетью Scan, инициируется приходом маркера в позицию Outport Free, и может быть реализован как процедура последовательного опроса (сканирования) позиций Size Queue, требующая срабатывания нескольких переходов. В целях повышения скорости моделирования предлагается однопереходный вариант выбора следующей очереди за счет усложнения предикатов формирования маркеров, направляемых в позиции Start selection, с учетом цвета маркера в позиции N, который указывает на очередного «кандидата» на обслуживание и модифицируется при прохождении маркеров кадра через подсеть Band.

Регулирование полосы пропускания подсетью Band ограничением либо количества пакетов (WRR), либо количеством байтов (DRR), считываемых непрерывно из буфера одной очереди.

Рассмотренная сеть Петри может быть легко преобразована для реализации комбинированного алгоритма, при котором самые критичные по задержке очереди (обычно имеющие высший приоритет) обслуживают на основе алгоритма строгого приоритета (SPQ), а для всех остальных применяется какой-либо вариант циклического обслуживания. В этом случае в SPQ очереди исключается подсеть Band1 и в подсети Scan изменяется предикат формирования разрешающего маркера в позицию Start selection1, а остальные предикаты корректируются для того, чтобы обеспечить формирование соответствующего разрешающего маркера только при нулевом цвете маркера в позиции Size Queue1.

Разработанная модель может быть использована в качестве компонента модели локальной сети, а также для моделирования работы протоколов высших уровней (например, IP-маршрутизаторов с поддержкой QoS.

Литература:

1. Олифер В.Г., Олифер Н.А. Компьютерные сети. Принципы, технологии, протоколы:

учебник для вузов. 3-е изд. - Спб.: Питер, 2009.

2. Jensen K., Kristensen L. Coloured Petri Nets: modelling and validation of concurrent systems. - Springer-Verlag, 2009.

3. Механов В.Б. Применение сетей Петри для моделирования механизмов обеспечения QoS в компьютерных сетях // Материалы международного симпозиума «Новые информационные технологии и менеджмент качества (NIT&MQ’2010)» ФГУ ГНИИ ИТТ «Информика» - М.: ЭГРИ, 2010.

4. Кучерявый Е.А. Управление трафиком и качество обслуживания в сети Интернет – С-Пб.: Наука и техника, 2004.

5. Механов В.Б. Применение сетей Петри для моделирования телекоммуникаций с поддержкой качества обслуживания // Труды XVII Всероссийской научно-методической конференции «Телематика'2010», Том 2. С-Пб: СПбГУ ИТМО, 2010.

ИНФОРМАЦИОННО-АНАЛИТИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ И ИНФОРМАЦИОННЫЕ РЕСУРСЫ ФГУ ГНИИ ИТТ «ИНФОРМИКА»

Пашовкина Наталья Александровна pash@informika.ru, Свечников Сергей Владимирович ssv@informika.ru, Семушкина Наталия Николаевна snn@informika.ru ФГУ «Государственный научно-исследовательский институт информационных технологий и телекоммуникаций» (ФГУ ГНИИ ИТТ «Информика»), Москва INFORMATION-ANALYTIC SYSTEMS AND INFORMATION RESOURCES SIIT&T «INFORMIKA»

Pashovkina N.A. pash@informika.ru, Svechnikov S.V. ssv@informika.ru, Semushkina N. snn@informika.ru State Institute of Information Technologies and Telecommunications, Moscow Система сертификации компьютерной грамотности и ИКТ-компетентности в сфере образования ФГУ ГНИИ ИТТ «Информика» ведется разработка, сопровождение и популяризация системы сертификации компьютерной грамотности и ИКТ-компетентности в сфере образования http://icttest.edu.ru/ .

Система сертификации компьютерной грамотности и ИКТ-компетентности нацелена на повышение качества образования на всех уровнях образовательной системы: от начального до высшего профессионального образования. Сертификация базируется на официальных документах системы образования: государственных образовательных стандартах, квалификационных характеристиках должностей работников образования и иных нормативных документах, действующих в системе российского образования.

Разработка системы сертификации компьютерной грамотности и ИКТ-компетентности началась в 2008 году в рамках ФЦПРО с создания программного комплекса тестирования и подготовки тестовых заданий по компьютерной грамотности. На сегодняшний день создано 5 направлений сертификации, более 4000 тестовых заданий по более чем 100 темам кодификаторов, осуществлено промышленное внедрение системы в регионах России, создана разветвленная сеть региональных центров по сертификации, которая насчитывает уже 21 центр в 18 регионах России, участие в сертификации приняло уже более человек, более 1200 получили сертификаты.

Информационно-аналитическая система «Российское образование для иностранных граждан»

Информационно-аналитическая система «Российское образование для иностранных граждан» http://russia.edu.ru/ создана для повышения конкурентоспособности российского образования и содействия экспорту образовательных услуг.

Информационно-аналитическая система представлена в восьми языковых версиях:

русской, английской, французской, испанской, немецкой, арабской, казахской и китайской, и содержит в себе информацию о России, российском образовании с описанием системы образования, образовательных учреждений среднего (колледжей, училищ) и высшего профессионального образования (институтов, университетов, академий) и возможностях получения профессионального образования в России гражданами других государств, включая страны СНГ и Балтии.

В информационно-аналитической системе представлены отзывы иностранных студентов, обучающихся в России, нормативно-правовая база касающаяся правил поступления в образовательные учреждения иностранных граждан, исчерпывающие сведения об оформлении российской визы и правилах пребывания иностранцев на территории Российской Федерации.

Федеральный интернет-портал «Нанотехнологии и наноматериалы»

В рамках проекта «Создание и сопровождение федерального интернет-портала «Нанотехнологии и наноматериалы» http://www.portalnano.ru/ ведется сбор, интеграция и технологическое сопровождение всех видов информационных, аналитических, прогнозных и учебно-методических ресурсов, а также разработка и сопровождение сервисов, создаваемых в процессе формирования информационно-аналитической составляющей инфраструктуры наноиндустрии в рамках ФЦП «Развитие инфраструктуры наноиндустрии в Российской Федерации на 2008-2011 годы», с единой политикой, идеологией, разграничением полномочий и прав пользователей при решении научных, инженерных, производственных и образовательных задач в сфере наноиндустрии в рамках федерального интернет-портала «Нанотехнологии и наноматериалы»;

обеспечение в режимах регламентированного и открытого доступа решения задач по информационному, прогнозно-аналитическому и учебно-методическому обеспечению национальной нанотехнологической сети в целях содействия ускоренной коммерциализации результатов ее функционирования и популяризации знаний в сфере наноиндустрии.

Сайт Департамента международного сотрудничества в образовании и науке Сайт Департамента международного сотрудничества в образовании и науке http://dic.edu.ru/ содержит официальную информацию о международном сотрудничестве Российской Федерации в образовании и науке. В соответствии с идеей введения информационного правительства, на портале Департамента оперативно публикуется расширенная информация о выставочно-ярмарочной деятельности Минобрнауки России.

На портале Департамента размещается актуальная информация о международной деятельности Минобрнауки России, касающаяся правил пребывания и работы на территории РФ иностранных студентов, преподавателей и научных работников в части законодательного обеспечения Министерством их учебы и работы на территории РФ. Здесь же оперативно размещаются отчеты о других зарубежных мероприятиях, которые проводит Минобрнауки России, а также материалы Департамента для использования их в работе подведомственных Минобрнауке России учреждений и организаций.

ИНФОРМАЦИОННЫЕ РЕСУРСЫ ДЛЯ ПОДГОТОВКИ СПЕЦИАЛИСТОВ В ОБЛАСТИ НАНОТЕХНОЛОГИЙ Муратова Галина Викторовна muratova@sfedu.ru, Крукиер Лев Абрамович krukier@sfedu.ru, Андреева Е.М. andreeva@sfedu.ru, Солдатов А.В. soldatov@sfedu.ru Южный федеральный университет, Южно-Российский региональный центр информатизации, Ростов-на-Дону INFORMATION RESOURCES FOR TRAINING IN NANOTECHNOLOGY Muratova G.V. muratova@sfedu.ru, Krukier L.A. krukier@sfedu.ru, Andreeva E.M. andreeva@sfedu.ru, Soldatov A.V. soldatov@sfedu.ru Southern Federal University, Southern-Russian Regional Center of Informatization, Rostov-on-Don Одним из условий эффективного развития нанотехнологий является развитие системы подготовки и целенаправленного воспроизводства высококвалифицированных кадров нового поколения, способных решить любые поставленные задачи, а также выработать фундаментально новые подходы.

В рамках выполнения проекта «Создание системы мониторинга исследований и разработок в области нанотехнологий и наноматериалов» федеральной целевой программы «Развитие инфраструктуры наноиндустрии в Российской Федерации на 2008-2010 годы», в котором ЮГИНФО являлся соисполнителем РНЦ «Курчатовский институт», на базе Южно российского регионального центра информатизации Южного федерального университета (ЮГИНФО ЮФУ) был создан региональный центр мониторинга развития наноиндустрии в Южном федеральном округе.

Основным направлением исследований Центра явился мониторинг развития нанотехнологий на юге России, в том числе анализ состояния системы подготовки кадров для наноиндустрии. Проведенные исследования показали, что в ЮФО, во многом, сформирована система образования в области нанотехнологий. В образовательных и научно-исследовательских учреждениях продолжается модернизация образовательного и научно-исследовательского процессов, укрепление материально-технической базы, развитие кадрового потенциала, совершенствование системы управления.

В 7 вузах ЮФО введены новые специальности в области нанотехнологий. В вузах ЮФО разработаны и реализуются общеобразовательные программы по направлению нанотехнологии, разрабатываются программы дополнительного и послевузовского образования, программы междисциплинарного обучения с возможностью получения дипломов по двум специальностям.

Важным фактором образовательного процесса является использование сетевых образовательных и научных ресурсов ведущих вузов, научных учреждений страны, осуществляющих подготовку и переподготовку кадров для наноиндустрии.

В области создания и поддержки современной базы знаний для нанотехнологий происходит совершенствование классического лекционного обучения в направлении активного использования мультимедийных средств и интерактивных учебных курсов.

Современная разработка учебно-методических комплексов дисциплин должна включить электронный конспект лекций, презентаций лекций и тестовых заданий для контроля усвоения материала. Необходима также разработка электронных учебных пособий, справочников, и других электронных учебных средств для самостоятельного изучения студентами ввиду введения в скором времени ФГОС нового поколения с сокращенным объемом аудиторной нагрузки. В научно-образовательных центрах создаются специализированные учебно-лабораторные базы по нанотехнологиям, позволяющие эффективно обучать студентов практическим приемам работы в области наносистем и наноматериалов, начиная с младших курсов.

Также есть примеры виртуальных учебно-научных лабораторий (центров), сети базовых кафедр на предприятиях и т.д., на которых выполняется дистанционное обучение с выполнением виртуального эксперимента.

Необходимым условием успешного обучения специалистов является создание образовательной среды, включающей не только базы знаний, электронные учебники и пособия, но и виртуальные среды для исследователей, обеспечивающие возможность удаленного доступа к современному оборудованию.

В Южном федеральном университете, крупнейшем вузе юга России, благодаря реализации национального проекта в области образования, была создана мощная техническая база, закуплено и установлено самое современное оборудование, в том числе для исследований в нанотехнологиях. Актуальным вопросом для повышения эффективности использования оборудования является создание Научно-образовательных центров и Центров коллективного пользования, обеспечивающих доступ к уникальному оборудованию исследователей других вузов и научных центров России.

Примером успешного решения данного вопроса является деятельность НОЦ «Наноразмерная структура вещества», созданного на физическом факультете ЮФУ.

Основной целью исследований НОЦ является определение трехмерной атомарной локальной наноразмерной геометрии и электронной структуры в различных типах новых перспективных материалов с пространственным разрешением на субатомном уровне (в том числе определение межатомных расстояний с точностью до 0.02 ангстрем и определение углов связи с точностью до нескольких градусов). Для исследований используется методы спектроскопии рентгеновского поглощения и дифракции отраженных быстрых электронов на базе спектрометра рентгеновского поглощения Rigaku R-XAS. Данное оборудование является уникальным, единственным в Европе.

Разрабатываемый авторский метод основан на новом методе анализа тонкой структуры экспериментальных спектров высокого разрешения: рентгеновского поглощения (международный термин XANES) и потерь энергии электронов (международный термин EELS). Наиболее важными объектами для исследования разрабатываемым методом являются материалы в наноразмерном состоянии: нанокластеры, нанотрубки, и др. а также дефекты и примеси в твердых телах, активные центры в белках, металлические комплексы, катализаторы.

Как и во многих других направлениях, в эффективном развитии исследований в нанотехнологиях основной проблемой, зачастую, являются не столько материально технические, сколько организационно-управленческие вопросы. Успешная работа НОЦ "Наноразмерная структура вещества" определяется сотрудничеством со многими российскими и зарубежными научными центрами, в том числе сотрудничеством с еще одним НОЦ ЮФУ - "Информационно-коммуникационные технологии и вычислительный эксперимент на высокопроизводительных вычислительных комплексах", созданном на базе ЮГИНФО.

Современные исследования в области нанотехнологий все чаще требуют дополнения физического эксперимента «численным» - компьютерным моделированием атомарной структуры и эволюции нанообъекта, основанным на базовых физических законах.

Дальнейшее развитие в области нанотехнологий напрямую связано с исследованиями в области многомасштабного моделирования. Сегодня большое внимание уделяется разработке моделей, позволяющих прогнозировать новые свойства материалов.

Для решения этой проблемы необходимо опираться на знания и модели, описывающие различные уровни организации материала: атомарный (молекулярный), наноразмерный, кластер атомов (молекул), микро- и макроуровень. Строение и свойства конечного макрообъекта определяются строением и свойствами всех нижележащих уровней иерархической организации материала. Необходимо многомасштабное сквозное описание макрообъекта «снизу-вверх». Применяемые модели на каждом из уровней иерархии должны быть связаны в единую программу расчета.

При условии доступности вычислительных ресурсов достаточной мощности моделирование даёт исследователю то, что часто невозможно в эксперименте: возможность проследить и понять, какие именно фундаментальные факторы обусловливают те или иные особенности поведения системы. Без использования действительно мощных суперкомпьютеров крайне затруднительно реализовать «инженерный» подход к нанотехнологиям - создание наносистем с чётко заданными произвольными свойствами и возможностями.

Центр высокопроизводительных вычислений Южно-российского регионального центра информатизации ЮФУ, являющийся базовой структурой НОЦ ЮФУ «Информационно-коммуникационные технологии и вычислительный эксперимент на высокопроизводительных вычислительных комплексах», предоставляет исследователям удобную вычислительную среду для проведения численных экспериментов в области нанотехнологий, в том числе – исследований 3D наноразмерной структуры вещества.

Для более широкого применения современных высокопроизводительных вычислительных ресурсов необходима разработка новых методов вычислений. Для увеличения эффективности исследований в области нанотехнологий необходимо развитие «виртуальной среды совместного решения задач» (CPSE) и создание специализированного программного обеспечения.

Дальнейшее сотрудничество физиков, математиков, специалистов в области информационных технологий двух научно-образовательных центров ЮФУ позволит создать современный учебно-научный комплекс, позволяющий осуществлять моделирование и проводить исследования 3D наноразмерной структуры материалов, а также обеспечивать удаленный доступ к оборудованию для исследователей других научных центров.

К ВОПРОСУ СОЗДАНИЯ КОРПОРАТИВНОГО ОБРАЗОВАТЕЛЬНОГО ПОРТАЛА ОБЪЕДИНЕННОЙ АВИАСТРОИТЕЛЬНОЙ КОРПОРАЦИИ Тихонов Александр Николаевич ant@informika.ru, Гридина Елена Георгиевна gridina@informika.ru, Агейкин Михаил Алексеевич ageikin@informika.ru, Ежов Герман Александрович german@infomika.ru, Деркачева Елена Николаевна den@informika.ru ФГУ «Государственный научно-исследовательский институт информационных технологий и телекоммуникаций» (ФГУ ГНИИ ИТТ «Информика»), Москва TO THE CREATION OF CORPORATE EDUCATIONAL PORTAL ОF THE UNITED AIRCRAFT CORPORATION Tikhonov A.N. ant@informika.ru, Gridina Elena gridina@informika.ru, Ageykin Michael ageikin@informika.ru, Ezhov German german@infomika.ru, Derkacheva Elena den@informika.ru Federal State Company «The State Scientific Research Institute of Information Technologies and Telecommunications», Moscow Корпоративный образовательный портал Объединенной авиастроительной корпорации (ОАК) создан для удовлетворения потребностей пользователей в оперативной, аналитической и статистической информации о системе подготовки кадров ОАК.

Переход к новым формам организации и информационного обеспечения образовательного процесса отрасли требует разработки специальной инфраструктуры поддержки. Одним из элементов такой структуры является специализированный образовательный портал ОАК. Портал интегрирует информационные ресурсы ОАК с целью эффективного, быстрого и удобного доступа к ним самого широкого круга пользователей.

Доступ ко всем ресурсам, размещенным на разных сайтах, обеспечивает единую точку входа http://uacrussia.edu.ru/.

В качестве составных частей Портала выступают Единая информационно аналитическая система подготовки кадров и система дистанционного обучения, доступ к ним возможен только зарегистрированным пользователям. Для обеспечения авторизованного входа пользователей в систему используется решение Single Sign-On («единая авторизация»). Благодаря этому решению пользователь однократно вводит имя и пароль при входе в портал, а авторизацию пользователя для работы с отдельными системами берет на себя специализированный сервер авторизации. Более того, средства навигации позволяют фильтровать информацию в соответствии с правами доступа пользователей таким образом, что ссылки на страницы и приложения доступ к которым не разрешен вообще не будут предоставлены. Таким образом, портал является единой точкой входа, обеспечивая функции единого центра авторизации и навигации.

Помимо интеграционных функций, портал исполняет информационно методическую функцию. На портале представлена лента новостей, включая официальные новости корпорации, новости образования и т.д. Содержит информацию о конкурсах и грантах, анонсы конференций, семинаров и выставок, новых образовательных ресурсах, нормативных документах и стандартах.

Для создания удобного учебно-методического портала требовалось точно понимать, что хотят получить потенциальные пользователи и заранее оценить конечный результат, чтобы избежать бесконечных переделок и доработок уже после ввода портала в эксплуатацию. Для решения этих задач было решено создавать прототипы на всех этапах создания Портала. Создание прототипа – этап, который должен занимать минимальное количество времени. Очень хорошо, когда инструмент позволяет реализовать любую идею без всякого труда, не заставляя увязать в технологиях, настройках и т.д. Также стоит учитывать, что прототипы бывают как малодостоверные, так и высокодостоверные.

Малодостоверные прототипы, как правило, представляют из себя набросок на бумаге выполненный от руки, однако, также может быть реализован с помощью программных средств. Стоит заметить, что бывают ситуации, когда, когда малодостоверный прототип не подходит. Малодостоверный прототип требует множество пояснений и заметок и соответственно не подходит для дистанционного обсуждения структуры портала или расположения элементов на странице. Высокодостоверные прототипы имеют противоположную проблему. Хотя они прекрасно показывают, как все будет выглядеть в конечном продукте, они не позволяет разработчикам внедрить некоторые интересные идеи, которые возникли на следующих этапах, т.к. вроде уже всё решено, раз прототип выглядит близко к тому, как должен выглядеть законченный продукт – значит, уже была проделана значительная работа. Часто высокодостоверный прототип вместо того, чтобы сфокусировать внимание пользователей на компоновке заставляет их обращать внимание на дизайн, цветовую гамму и другие побочные вопросы.

Как оказалось, существует достаточно много программных продуктов для создания прототипов. Мы выбрали для этого программу Microsoft Expression Blend. Согласно описанию руководителя команды разработчиков Кристиана Шормана: «SketchFlow – это забавный, неформальный, гибкий, быстрый и мощный способ создания динамических набросков и прототипов с богатыми возможностями в Expression Blend».

Можно добавить, что прототипы, созданные таким образом, имеют несколько несомненных плюсов, куда можно отнести высокую скорость разработки благодаря набору типовых элементов интерфейса, а также возможность создания связи элементов с определёнными действиями или набором действий. Такой прототип почти не требует дополнительных пояснений, а также легко поддаётся изменению и доработки.


Применение прототипирования позволило избежать самых дорогих ошибок серьезных просчетов в самом начале проекта, которые могли привезти к серьёзной переработке или же невозможности полноценного использования корпоративного портала Объединенной авиастроительной корпорации. Сегодня Портал обеспечивает открытость и доступность методической, научной, статистической, новостной, аналитической информации для широкого круга участников образовательного процесса в системе непрерывного профессионального и корпоративного образования, прежде всего творческой молодежи, студентов и профессорско-преподавательского корпуса.

ПОРТАЛ ПОДДЕРЖКИ ИННОВАЦИОННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ НОВГОРОДСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО УНИВЕРСИТЕТА Журавлёва Мария Павловна Mariya.Zhuravleva@novsu.ru ГОУ ВПО «Новгородский государственный университет имени Ярослава Мудрого», Великий Новгород NOVGOROD STATE UNIVERSITY INNOVATION ACTIVITIES SUPPORT PORTAL Zhuravleva Maria Mariya.Zhuravleva@novsu.ru The State Educational Institution of Higher Vocational Education «Yaroslav-the-Wise Novgorod State University», Velikiy Novgorod Портал поддержки инновационной деятельности НовГУ (рисунок 1) создавался в рамках реализации программы развития инновационной инфраструктуры НовГУ: «Развитие инновационной структуры НовГУ как базовой составляющей регионального инновационного кластера», - на основании постановления Правительства Российской Федерации от 09.04.2010 № 219 «О государственной поддержке развития инновационной инфраструктуры в федеральных образовательных учреждениях высшего профессионального образования»

в соответствии с решением конкурсной комиссии Минобрнауки (протокол от 23.08.2010).

Задачами портала являются:

• Информационное сопровождение инновационных проектов НовГУ.

• Информационная и методическая поддержка создаваемым и действующим инновационным предприятиям.

• Рекламная поддержка (продвижение услуг и продукции инновационных предприятий).

• Создание сетевого сообщества инновационных предприятий.

• Мониторинг результатов работы инновационных предприятий.

• Информационная поддержка по законодательству РФ.

Рисунок 1. Портал поддержки инновационной деятельности НовГУ Портальная платформа отвечает следующим требованиям:

Средства настройки портала под функциональные требования – возможность добавления программных модулей, настройка модулей (общая настройка, персональная настройка);

Наличие развитых технологических средств интеграции с прикладными системами и базами данных университета (Oracle, MySQL, LDAP, IMAP и другие);

Наличие гибкой системы управления пользователями (группы, наследование групп и т.д.), наличие ролевой системы организации прав доступа (с возможностью наследования по иерархии ресурсов и пользователей);

Масштабируемость (по количеству пользователей;

объему хранимых данных;

интенсивности обмена данными;

скорости обработки запросов и данных;

набору предоставляемых услуг;

способам обеспечения доступа и т.п.);

Обеспечение необходимой производительности (50000 просмотров в сутки), надежность (99.5% uptime), низкие системные требования (до 1 Гб ОЗУ);

Простота настройки и эксплуатации;

Низкие требования к квалификации пользователей;

Соответствие национальным и международным стандартам;

Наличие поддержки для людей с ограниченными возможностями (настройка внешнего вида, шрифтов, цветов и т.п.).

Полностью открытый исходный код, открытый программный интерфейс для разработки модулей;

Поддержка технологии портлетов (размещение нескольких приложений на одной веб-странице), поддержка персонализации (настройка отдельных модулей для каждого пользователя);

Древовидная структура страниц неограниченной вложенности;

Оформление страниц на основе тем и оболочек;

Поддержка интеграции внешних веб-приложений (преимущественно на PHP) в страницы портала;

Единая иерархия ресурсов (страницы, портлеты, документы и т.д.);

Компоненты администрирования (для управления страницами, портлетами, правами доступа и пр.);

Поддержка расширяемости ядра за счет объектно-ориентированного подхода;

Персональные страницы для пользователей портала.

Рассмотрим основные возможности портала, предоставляемые пользователям.

Персоналазация позволяет размещать на персональной странице различные информационные модули по своему усмотрению (организация виртуального рабочего места), а также осуществлять персональную настройку программных модулей на каждой странице (при наличии соответствующих прав доступа).

Имеется программный и пользовательский интерфейс для публикации новостей и объявлений с возможностью объединения в «новостные каналы», единую ленту новостей и поддержки архива и экспорта в RSS.

Осуществляется полнотекстовый поиск по материалам портала с поддержкой морфологии русского языка.

Существует возможность публикации видеоматериалов и изображений. В том числе осуществляется автоматическое перекодирование видеофайлов для онлайн-просмотра с различным битрейтом, автоматическое масштабирование изображений при загрузке и отображении. Пользователи могут создавать персональные фотогалереи.

Портал предоставляет веб-интерфейс для сервера электронной почты.

Также пользователю предоставляются возможности ведения блогов (модуль «Блоги»), публикации документов («Персональные документы»), задать вопросы (через форму обратной связи или модуля «Вопросы и ответы»).

Портал позволяет публиковать периодические издания в электронном виде (газеты, журналы и пр.), осуществлять регистрацию на различные мероприятия (конференции, семинары), проводить комплексные опросы пользователей с построением отчетов («Анкетирование»). А также предоставляет возможности для публикации учебно методических комплексов, расписаний, каталога курсов дополнительного образования и повышения квалификации.

Специфическими возможностями являются доступ к базе данных по законодательству РФ;

юридическая приемная (возможность задать юридический вопрос и получить на него ответ (публично или по электронной почте);

предоставление каталога инновационных предприятий (рисунок 2), содержащего полную и актуальную информацию о каждом предприятии, каталог продукции и услуг;

публикация информации о конкурсах;

средство сбора статистических показателей и анализа эффективности работы инновационных предприятий.

Управление веб-содержимым и документами (CMS) включает в себя создание, редактирование, публикацию HTML-страниц;

наличие встроенного WYSIWYG редактора для HTML-страниц;

публикацию различных документов (HTML-страницы, офисные документы, бинарные файлы и др.);

назначение прав доступа (с возможностью наследования по иерархии документов и иерархии пользователей).

Ведется статистика посещений (сбор и хранение статистики посещений портала, анализ и просмотр статистики с возможностью построения отчетов по просмотру отдельных страниц, разделов, анализ посещаемости по городам и странам).

Рисунок 2. Каталог инновационных предприятий Использование портала для решения задач информационной поддержки объектов инновационной инфраструктуры, сопровождения инновационных проектов НовГУ, своевременного сбора и обработки отчетных материалов позволяет обеспечить более эффективную реализацию программы развития инновационной инфраструктуры университета.

ИНФОРМАТИЗАЦИЯ УНИВЕРСИТЕТА: СТРАТЕГИЯ, РЕШЕНИЯ, ПЕРСПЕКТИВЫ Крепков Игорь Михайлович KrepkovIM@mpei.ru Московский энергетический институт (технический университет), Москва UNIVERSITY INFORMATION: STRATEGY, DECISIONS, PROSPECTS Krepkov Jgor M. KrepkovIM@mpei.ru Moscow Power Engineering Institute (Technical University), Moscow Подготовка современных инженерных кадров требует в настоящее время существенное развитие материальной базы университета, его информационной инфраструктуры, обеспечивающей внедрение и развитие инновационного учебного оборудования, информационных технологий, новых технологий обучения. Подготовка квалифицированного инженера невозможна без широкого внедрения информационно коммуникационных технологий во все сферы деятельности университета – обучение, проведение научных исследований, управление всеми сферами деятельности.

Национальный исследовательский университет не может быть таковым, если проводимые в нем научные исследования и разработки, подготовка специалистов не базируются на развитых информационных средствах и технологиях. В этой связи для технического университета важно иметь разработанную и осуществляемую стратегию информатизации, развития информационно-коммуникационных технологий.

В МЭИ (ТУ), как национальном исследовательском университете, принята программа развития до 2019 года и основные направления развития университета до 2015 года. Одним из главных направлений в данных документах является определение стратегии развития информатизации, перспективы внедрения перспективных информационных технологий.

В качестве стратегических определены следующие направления:

1. Развитие высокопроизводительной информационно-коммуникационной среды единого образовательного и исследовательского пространства для подготовки кадров, научных исследований и управления университетом.

В настоящее время МЭИ (ТУ) обладает развитой информационной инфраструктурой. Пользователи ИВС – сотрудники и студенты МЭИ практически используют разнообразные информационные сервисы: высокоскоростной доступ в Интернет, корпоративную электронную почту, дистанционное обучение, базу электронных образовательных ресурсов общего доступа, интегрированный интернет-портал, различные учебные, административные и кадровые информационные системы, электронные каталоги библиотеки. Вместе с тем, существующая информационная инфраструктура МЭИ (ТУ) требует своего развития в направлении: повышения степени интеграции и расширения функциональности, увеличения производительности и повышения надежности, интеграции с информационными ресурсами промышленных отраслей и прежде всего энергетики.


МЭИ как национальному исследовательскому университету необходима современная высокопроизводительная информационно-коммуникационная среда единого образовательного и исследовательского пространства для подготовки кадров, проведения научных исследований и решения задач управления университетом на базе центра обработки данных (ЦОД), который обеспечит информационные потребности университета и создаст информационную и технологическую основу для организации взаимодействия с промышленностью, бизнесом и зарубежными партнерами. ЦОД позволит обеспечить:

одновременную работу нескольких тысяч пользователей в реальном времени с его ресурсами;

проведение телеконференций, телемостов с зарубежными коллегами и представителями энергетических компаний, дистанционное обучение студентов университета и других вузов, специалистов энергетической отрасли на оборудовании, установленном в университете;

организацию в университете центров коллективного пользования, резервных и ресурсных центров, опытных технических площадок, используемых в интересах расширения кооперации с энергетической отраслью;

создание информационно-вычислительной среды для работы системы удаленного доступа, обеспечивающей функционирование среды открытого образования на принципах виртуализации ресурсов, распределенной обработки информации с использованием перспективных технологий включая блэйд–системы, грид-приложения, вычислительные услуги, облачные вычисления, мультиагентные системы и др.

2. Развитие образовательного процесса и научных исследований на базе информационных технологий.

Необходимым компонентом эффективной организации научных исследований является наличие устойчиво работающего и хорошо оснащенного ЦОД для проведения инженерно-технических расчетов, крупномасштабного моделирования, решения сложных вычислительных задач, а также центра с широкими возможностями предоставления широкому кругу пользователей (студентов, партнерам по НИР, зарубежным исследованиям) сервисов и информационных ресурсов по результатам выполненных работ, расчетов в виде информационных баз, автоматизированных расчетных систем, электронных, справочников и т.д. На базе ЦОД возможно существенное развитие инфраструктуры открытого образования в МЭИ: создание и обеспечение функционирования единой системы модульных электронных учебно-методических комплексов университета (ЭУМК) для очной и дистанционной форм обучения;

развитие инфраструктуры дистанционного обучения университета;

создание и развитие автоматизированных лабораторных комплексов с удаленным доступом по сети Интернет, включая внедрение в учебный процесс дистанционного мониторинга научных и производственных объектов;

развитие электронной научно-технической библиотеки МЭИ с удаленным доступом через Интернет;

развитие средств создания и публикации в Интернет системы интерактивных электронных справочников. В МЭИ имеется развитая система общепрофессиональной подготовки в области информационных технологий (ИТ). Однако, современный инженер и ученый должен обладать необходимой квалификацией в области применения систем автоматизированного проектирования (САПР), принятия решений, управления проектами и производственными данными. В обучении и научных исследованиях акцент должен делаться на использовании промышленных систем инженерно-технических расчетов, поддержки принятия решений, моделирования и проектирования. Это требует весьма дорогостоящего программного обеспечения и аппаратных платформ, которые, как правило, не могут поддерживаться отдельными кафедрами. Они должны быть преимущественно сосредоточены в общеуниверситетском центре ЦОД, интегрирующем информационные и технические ресурсы МЭИ. Имеющиеся и вновь создаваемые в МЭИ НОЦ должны тесно взаимодействовать с ЦОД в плане использования таких ресурсов. Успех развития научных исследований, необходимость их коммерциализации в настоящее время во многом зависит от умения представления их результатов и возможностей и, прежде всего, от информационной поддержки этого процесса. Высокопроизводительная информационно коммуникационная среда единого образовательного и исследовательского пространства на базе ЦОД должна быть использована и в непосредственных научных исследованиях по приоритетным направлениям, а также для организации взаимодействия с иностранными коллегами путем видеоконференций и использования специального информационного ресурса по продвижению научных исследований МЭИ.

3. Взаимодействие с промышленностью, бизнесом, крупными ИТ-компаниями.

Образовательный процесс и научные исследования в области информационных технологий должны быть тесно связанными с научно- практической деятельностью исследовательских и промышленных предприятий (организаций), бизнес-компаний, работающих в различных сферах и, прежде всего, в сфере энергетики, ИТ-технологий и др., которым необходимы выпускники МЭИ. Необходимо всемерно развивать непосредственные связи с промышленностью, бизнесом, крупными ИТ-компаниями в области проведения работ по совместной подготовке кадров, проведению научных исследований и разработок. Перспективным в данной сфере является: создание и обеспечение работы учебно-инновационного центра подготовки специалистов для энергетики в области ИКТ с участием ведущих фирм производителей создание и организация работы хозяйственных обществ с участием студентов по практическому применению (внедрению) результатов интеллектуальной деятельности (программ для электронных вычислительных машин, баз данных и знаний, изобретений, полезных моделей и др.) исключительные права на которые принадлежат университету (в соответствии с ФЗ №217 от 2 августа 2009 г.): Участие университета в крупных образовательных программах подготовки кадров в области ИТ-технологий, таких как: Академическая инициатива ИБМ, Университетский альянс САП, Центры инноваций Майкрософт, Сетевая академия Циско и др.

4. Совершенствование единой научно-образовательной информационной системы управления университетом.

МЭИ как современный университет, обладает корпоративной информационной системой управления (КИСУ) ERP (Enterprise Resource Planning) для поддержки всех видов деятельности институтов, кафедр, подразделений, филиалов и предприятий. Наличие такого рода автоматизированной системы позволяет реализовать эффективное управление МЭИ как целостным организмом с функциями управления кадрами, информационными ресурсами, бухгалтерией, центрами коллективного пользования дорогостоящим лабораторным оборудованием и т.п. Тем не менее, необходимо дальнейшее развитие КИСУ МЭИ в направлениях: повышения интеграции основных процессов управления, разработки и внедрения автоматизированных средств сбора и анализа данных по основным показателям деятельности вуза, в частности, по финансово-экономическим показателям, внедрения единой системы электронного документооборота, создания тиражируемой версии КИСУ на современных промышленных программных технологиях, полностью соответствующей стандартам системы менеджмента качества;

внедрения КИСУ или ее отдельных компонентов в ряде учебных заведений, как объекта интеллектуальной собственности.

Данные стратегические направления требуют своего практического воплощения во внедряемых в университете информационно-коммуникационных средствах и технологиях, по многим из которых уже в настоящее время имеется серьезные наработки и технические решения.

ОСНОВНЫЕ НАПРАВЛЕНИЯ РАБОТЫ ЦЕНТРА ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ ПРИ РЕАЛИЗАЦИИ ПРОГРАММЫ РАЗВИТИЯ ННГУ КАК НАЦИОНАЛЬНОГО ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКОГО УНИВЕРСИТЕТА Швецов Владимир Иванович shvetsov@unn.ru ГОУ ВПО «Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского», Нижний Новгород MAIN AREAS OF WORK OF THE CENTRE FOR INFORMATION TECHNOLOGIES IN THE IMPLEMENTATION OF THE PROGRAM OF UNN’S DEVELOPMENT AS A NATIONAL RESEARCH UNIVERSITY Shvetsov V. shvetsov@unn.ru GOU VPO «Lobachevsky State University of Nizhni Novgorod», Nizhni Novgorod Решением Правительства Российской Федерации №1613-р от 2 ноября 2009 г.

Нижегородскому государственному университету им. Н.И.Лобачевского по результатам конкурсного отбора установлена категория «Национальный исследовательский университет». Приказом Министра образования и науки РФ от 16 ноября 2009 г. была утверждена программа развития ННГУ как Национального исследовательского университета (НИУ). Программа является естественным продолжением и развитием Инновационной образовательной программы ННГУ (2006-2007 г.). Приоритетным направлением развития ННГУ как НИУ является «Информационно-телекоммуникационные системы: физические и химические основы, перспективные материалы и технологии, математическое обеспечение и применение». Стратегической целью программы развития ННГУ как национального исследовательского университета является формирование университета мирового уровня, способного оказать существенное влияние на инновационное развитие России, обеспечение национальной безопасности и повышение конкурентоспособности российской науки и образования на глобальных рынках знаний и технологий. Основой концепции развития ННГУ как Национального исследовательского университета является развитие системы учебно научных и инновационных комплексов по широкому спектру направлений, в которых университет играет лидирующую роль.

Реализация программы позволит обеспечить проведение на мировом уровне научных исследований и разработок по всему спектру проблем информационно телекоммуникационных систем и удовлетворить потребность высокотехнологичных фирм, предприятий, НИИ и вузов региона в высококвалифицированных специалистах.

Предлагаемое программой направление проведения научных исследований и подготовки кадров относится и к числу приоритетных направлений развития Нижегородской области. В первую группу приоритетов вошли научно-образовательный комплекс и новая экономика, информационные технологии, радиоэлектронная промышленность и приборостроение.

В настоящей статье рассматриваются основные направления деятельности РЦ НИТ ННГУ при реализации этой программы.

1. Управление реализацией Программы.

Административное управление.

Ректор осуществляет общее руководство Программой. Основополагающий подход для организационной поддержки успешного выполнения программы базируется на инновационной стратегии развития системы управления ННГУ, в соответствии с которой в университете наряду с существованием классической вертикальной системой управления (университет – факультет – кафедра – лаборатория) для решения комплексных учебно научных задач осуществляется создание горизонтальных организационных структур. В рамках программы ННГУ предполагается развитие четырех учебно-научных инновационных комплексов (УНИК), которые объединяют факультеты и НИИ университета по близкой тематике и позволяют эффективно проводить междисциплинарные исследования, комплексно использовать уникальное оборудование. Создается Совет УНИК, который определяет его план работы. Председателем Совета УНИК является «профильный»

проректор — куратор УНИК, подчиненный ректору университета (руководителю программы).

Это позволяет административно разрешать затруднения (и конфликты интересов), которые могут возникать при реализации плана, коллегиально принятого советом. Куратором УНИКа «Модели, методы и программные средства», объединяющего факультеты вычислительной математики и кибернетики, механико-математический, а также НИИ механики и НИИ прикладной математики и кибернетики, является проректор по информатизации ННГУ – руководитель РЦ НИТ.

Работа по организации закупок в области информационных технологий.

Планируемый объем бюджетного финансирования программы развития ННГУ составляет: в 2009 и 2010 годах – 250 млн. рублей в год, в 2011 году – 300 млн. рублей, в 2012 году – 400 млн. рублей, в 2013 году – 600 млн. рублей. В 2009-2013 г.г. объем финансирования из внебюджетных источников составит не менее 20% от бюджетного финансирования. Такой объем финансирования определяет необходимость проведения большого объема закупок. Большая часть из них относится к области информационных технологий. На базе РЦ НИТ приказом ректора создана единая комиссия по соответствующим закупкам, возглавляемая проректором по информатизации – руководителем РЦ НИТ, которая уже несколько лет успешно выполняет свои функции.

2. Совершенствование инфраструктуры и системы управления университетом.

Развитие телекоммуникационной сети ННГУ.

Сейчас компьютерная сеть ННГУ насчитывает несколько тысяч компьютеров, объединенных гигабитным backbone, десятки серверов, внешние каналы связи суммарно превышают 100 мегабит в секунду, через сеть ННГУ выход в Интернет получают несколько ВУЗов и институтов РАН региона. Для увеличения пропускной способности сети ННГУ проложил оптоволоконные линии связи, используя собственные средства и внешние гранты.

При развитии образовательной сети ННГУ большой акцент сделан на организацию мобильного доступа в Интернет с использованием беспроводных технологий (Wi-Fi).

Развитие WEB-портала.

Для реализации программно-аппаратной основы функционирования web-портала ННГУ создана технологическая площадка, обеспечивающая работу информационных сервисов ННГУ. Данная площадка включает в себя несколько высокопроизводительных серверов, оборудованных системой бесперебойного питания с автоматической системой ввода резерва и автоматической системой пожаротушения. Одним из важных показателей значимости сайта является его цитируемость и посещаемость. Приведем данные известного поискового сервера-каталога Яндекса, который ведет постоянное ранжирование WWW сайтов по их цитируемости (количество ссылок на конкретный сайт в структуре других электронных ресурсов). Сервер Нижегородского университета занимает верхние места по индексу цитируемости. Так, в рубрике «Учеба/Высшее образование» (по всей России) среди более полутора тысяч сайтов сайт «Нижегородский государственный университет»

постоянно занимает место в первой десятке. В последнее время существенно активизируется работа по развитию электронной библиотеки учебно-образовательных материалов. Для регистрации соответствующих публикаций на базе РЦ НИТ создан региональный Фонд алгоритмов и программ Минобрнауки.

Развитие информационных систем поддержки принятия решений при управлении университетом.

В РЦ НИТ создан и поддерживается целый ряд программных систем поддержки управления организационной деятельностью, в частности многоуровневая распределенная информационная система автоматизации бизнес-процессов и поддержки принятия решений при управлении контингентом студентов, система управления кадровым составом, система управления аспирантурой и многие другие.

Развитие фундаментальной библиотеки и системы электронного издательства.

Со всех рабочих станций сети ННГУ, в том числе из читальных залов библиотеки, обеспечен доступ к 81 зарубежной научной базе данных, включая электронные библиотеки книг (Springer Link, Oxford Russia Fund elibrary, CRCnetBase, всего 48500 названий), полнотекстовые базы научных журналов и газет (73 базы, всего 30915 названий), реферативно-библиографические и поисковые ресурсы (Web of Science, JCR+ESI, Inspec, Cambridge Scientific Abstracts, Thomson Collexis).

Для эффективной поддержки научно-образовательной деятельности университета и обеспечения доступа к качественным информационным ресурсам библиотечно информационный и издательские комплексы интегрированы в единую информационную инфраструктуру вуза. Это позволяет организовать электронную библиотеку неограниченного объема с массовым доступом к изданиям. Цифровая типография включает не только ЦПМ (цифровые печатные машины), но и оборудование для автоматизированной послепечатной отделки продукции, а также ряд компьютерных подсистем на базе АРМ. Все это дает возможность оперативной печати с тиражами от одного экземпляра, возможность быстрого внесения изменений в публикуемые материалы, расширения и упрощения доступа к системе заказа литературы, и интеграции в информационную инфраструктуру учебного заведения. В основе подхода к построению электронной библиотеки лежит организация выборочного перевода фондов в электронный вид, в зависимости от их востребованности и оборота.

3. Развитие образовательной деятельности.

РЦ НИТ координатор и основной исполнитель работ по развитию системы электронного обучения (e-Learning) в ННГУ, включающей следующие основные направления: организация повышения квалификации в области технологий электронного обучения для преподавателей ННГУ;

создание специализированных аудиторий для проведения занятий с использований технологий электронного обучения, оснащенных необходимым оборудованием;

расширение практики применения технологий электронного обучения для образовательных программ всех форм обучения (очной, очно-заочной, заочной) факультетов ННГУ;

расширение практики проведения дистанционных занятий на филиалах университета;

создание и развитие портала электронного обучения ННГУ.

Сотрудники РЦ НИТ участвуют в разработке новых образовательных стандартов НИУ ННГУ по направлениям подготовки специалистов: Информационные технологии, Прикладная математика и информатика, Прикладная информатика, разработке учебно методических комплексов новых и модернизируемых учебных курсов для магистратуры и бакалавриата по направлениям: Информационные технологии, Прикладная математика и информатика, - и представление их в электронном виде на образовательном портале для свободного доступа всем обучаемым студентам.

В ННГУ функционирует целый ряд программ дополнительного профессионального образования (Информационные технологии в деятельности современного специалиста;

Майкрософт ИТ Академия;

Сетевая Академия Сиско) и программ повышения квалификации, в частности программы «Преподаватель тифлотехнологий», «Компьютерный дизайн и трехмерное моделирование», «Высокопроизводительные вычисления», «Технологии дистанционного обучения», и многие другие.

4. Повышение эффективности научно-инновационной деятельности.

РЦ НИТ успешно участвует от ННГУ в реализации проекта по развитию инновационной инфраструктуры вуза как в рамках ФЦП, так и в рамках постановления Правительства России №219. РЦ НИТ участвует в работе Фонда содействия развитию малых форм предприятий в научно-технической сфере в Нижегородском регионе, обеспечивая проведение заседаний экспертных советов фонда в виде видеоконференций со стороны ННГУ. Представители РЦ НИТ участвуют в работе экспертных советов фонда.

РЦ НИТ участвует в создании междисциплинарного лабораторного центра «Суперкомпьютерные технологии. Математическое моделирование». Модернизация высокопроизводительного кластера. Цель деятельности центра - обеспечение процессов практического использования стратегических компьютерных технологий для решения актуальных фундаментальных и прикладных проблем современной науки, техники и бизнеса.

5. Развитие кадрового потенциала.

В рамках этого раздела РЦ НИТ активно участвует в организации и проведении ряда международных и всероссийских конференций и школ, в частности, международной конференции «Высокопроизводительные вычисления на кластерных системах», Всероссийской молодежной школы «Суперкомпьютерные технологии в науке, образовании и промышленности» и др., в разработке и развитии программ повышения квалификации сотрудников по высокопроизводительным вычислениям, по электронному обучению, по мультимедиа-технологиям.

ОСНОВНЫЕ НАПРАВЛЕНИЯ ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ КОРПОРАЦИИ «ГАЛАКТИКА»

И ВУЗОВ РОССИИ Бушковский Денис Алексеевич denis@galaktika-it.ru, Комаров Борис Геннадьевич BGKomarov@mail.eltech.ru, Семенов Сергей Петрович ssp@ugrasu.ru Экспертный центр корпорации «Галактика» по работе с вузами, Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет, Санкт-Петербург Югорский государственный университет, Ханты-Мансийск THE MAIN DIRECTIONS OF COOPERATION BETWEEN «GALAKTIKA»



Pages:   || 2 | 3 | 4 | 5 |   ...   | 8 |
 





 
© 2013 www.libed.ru - «Бесплатная библиотека научно-практических конференций»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.