Классификация системы связи РК

Полное объединение сетей общего пользования и сетей ведомственной связи практически невозможно по ряду объективных и субъективных причин, но процессы интеграции, конвергенции и консолидации могут стать катализатором их успешного развития на перспективу.

Понятия «сеть» и «система»

Термин «система» обычно рассматривается как более общий. Например, для системы телефонной связи определяются: цель ее построения, принципы развития, структура сети, алгоритмы сигнализации и другие атрибуты.

С другой стороны, для сети специфицируют ряд систем: нумерации (и/или адресации), технического обслуживания и ряд других атрибутов, которые более корректно было бы называть подсистемами.

 

Система телефонной связи

Словосочетание "система телефонной связи" обычно относится к базовым принципам создания, эксплуатации и развития телефонной сети. Эти принципы включают, в числе прочих, следующие положения:

• назначение системы;

• поддерживаемые услуги;

• структура сети;

• показатели качества обслуживания;

• план нумерации;

• организация технической эксплуатации;

• требования к оборудованию;

• основные направления развития системы.

 

Интеграционные процессы

 

Эволюция Internet

 

Теперь можно вновь вернуться к определению больших и сложных инфокоммуникационных систем и уточнить их.

Большие инфокоммуникационные системы – системы, моделирование которых затруднительно вследствие их размерности. Существуют два способа перевода их в малые:

3) разработка более мощных ЭВМ;

4) декомпозиция многомерной задачи на совокупность связанных задач меньшей размерности.

5) Сложные системы – системы, в моделях которых не хватает информации для эффективного управления.

Действительно, признак простоты системы – это достаточность информации для управления. Если же полученное с помощью модели управления приводит к неожиданным, непредвиденным или нежелательным результатам, т.е. отличающимися от предсказанных моделью, это может быть объяснено недостатком информации и интерпретироваться как сложность системы.

Таким образом, свойство простоты или сложности управляемой системы является свернутым отношением между нею и управляющей системой, точнее, между системой и ее моделью. Это отношение объективно (примеры: кодовый замок, родной язык, умение обращаться с компьютером, водить автомобиль и т.п.).

Здесь также два способа перевода сложной системы в более простую:

3) получение недостающей информации (основная задача науки);

4) смена цели.

Классификация по отношению к информационным ресурсам может быть развита и дополнена. Например, есть предложения выделить в отдельный класс «очень сложные системы (мозг, экономика и т.п.).

Не следует путать понятия сложная система и большая система: первое связано с материальными ресурсами, размерностью, второе – с информацией. Таким образом, между большими, малыми, простыми и сложными системами возможны все четыре комбинации (см. рисунок 3).

 

Итак, на основании рассмотренного в этой и в предыдущих лекциях можно сделать следующий вывод.

Если признать, что искусственная система остается системой, даже если ее цель неизвестна, а природа объективно системна, т.е. естественные объекты структурированы, упорядочены и имеют объективные цели.

Следует, что «не систем» в мире вообще не существует. Мы можем рассматривать некоторый объект, не считаясь с его системностью, но рано или поздно это выльется в появление проблем.

Характерные же различия между всевозможными системами учитываются с помощью классификаций систем.

При управлении системой выделяют следующие аспекты:

а) описание природы системы S;

б) задание типов переменных X, Y, Z;

в) конкретизация типа оператора S;

г) описание способа управления (получения U);

д) задание условий получения U(обеспеченности управления ресурсами).

Каждый из этих аспектов служит основой построения классификаций систем.

Сложность системы может быть внешней и внутренней.
Внутренняя сложность определяется сложностью множества внутренних состояний, потенциально оцениваемых по проявлениям системы и сложности управления в системе.
Внешняя сложность определяется сложностью взаимоотношений с окружающей средой, сложностью управления системой, потенциально оцениваемых по обратным связям системы и среды.
Сложные системы бывают разных типов сложности:
- структурной или организационной (не хватает ресурсов для построения, описания, управления структурой);
- динамической или временной (не хватает ресурсов для описания динамики поведения системы и управления ее траекторией);
- информационной или информационно-логической, инфологической (не хватает ресурсов для информационного, информационно-логического описания системы);
- вычислительной или реализации, исследования (не хватает ресурсов для эффективного прогноза, расчетов параметров системы, или их проведение затруднено из-за нехватки ресурсов);
- алгоритмической или конструктивной (не хватает ресурсов для описания алгоритма функционирования или управления системой, для функционального описания системы);
- развития или эволюции, самоорганизации (не хватает ресурсов для устойчивого развития, самоорганизации).
Структурная сложность системы оказывает влияние на динамическую, вычислительную сложность. Изменение динамической сложности может привести к изменениям структурной сложности, хотя это не является обязательным условием. Сложной системой может быть и система, не являющаяся большой системой; существенным при этом может стать связность (сила связности) элементов и подсистем системы (см. вышеприведенный пример с матрицей системы линейных алгебраических уравнений).
Сложность системы определяется целями и ресурсами (набором задач, которые она призвана решать).
Пример. Сложность телекоммуникационной инфокоммуникационной сети определяется:
- необходимой скоростью передачи данных;
- протоколами, связями и типами связей (например, для селекторного совещания необходима голосовая телеконференция);
- необходимостью видеосопровождения.
Само понятие сложности системы не является чем-то универсальным, неизменным и может меняться динамически, от состояния к состоянию. При этом и слабые связи, взаимоотношения подсистем могут повышать сложность системы.

Понятие «черный ящик» было предложено У. Р. Эшби. В кибернетике оно позволяет изучать поведение систем, т. е. их реакций на разнообразные внешние воздействия, и в то же время абстрагироваться от их внутреннего устройства. Таким образом, система изучается не как совокупность взаимосвязанных элементов, а как нечто целое, взаимодействующее со средой на своих входах и выходах. Метод «черного ящика» применим в различных ситуа-циях. Этот способ используется при недоступности внутренних процессов системы для исследования. Например, изучение деятельности новых лекарственных средств.

Метод «черного ящика» используется при исследовании систем, все элементы и связи которых в принципе доступны, но либо многочисленны и сложны, что приводит к огромным затратам времени и средств при непосредственном изучении, либо такое изучение недопустимо по каким-либо соображениям.

Примерами могут служить проверка на готовность к эксплуатации автоматической телефонной станции, которая проводится путем «прозванивания», а не непосредственно проверкой всех блоков, схем и т. д.

Исследование с помощью метода «черного ящика» заключается в том, что осуществляется предварительное наблюдение за взаимодействием системы с внешней средой и установление списка входных и выходных воздействий, среди которых выделяются существенные воздействия. Затем осуществляется выбор входов и выходов для исследования с учетом имеющихся средств воздействия на систему и средств наблюдения за ее поведением. Большую и сложную инфокоммуникационную систему можно представить в ввиде рисунка №3 применив при этом понятие «черный ящик» предложенным в своих трудах У. Р. Эшби.

 

Большая и сложная система

 

Рисунок №3

 

Модель – это упрощенное подобие объекта или процесса, которое воспроизводит интересующие нас свойства и характеристики оригинала.

Математическая модель – это система математических соотношений, описывающих изучаемый процесс или явление.

Моделирование – это построение, совершенствование, изучение и применение моделей реально существующих или проектируемых объектов, процессов, явлений.

БСЭ: Задача – вопрос, требующий решения на основании определенных знаний и размышлений.

БСЭ: Математическая модель – приближенное описание какого-либо класса явлений внешнего мира, выраженного с помощью математической символики.

Теория (от греческого Theoria – учение) – форма достоверных научных знаний:

• представляющая собой множество логически увязанных между собой допущений и суждений;

• дающая целостное представление о закономерностях и существенных характеристиках объектов;

• основывающаяся на окружающей реальности.

Парадигма – совокупность наиболее общих идей и методологических установок в науке, признанных данным научным сообществом. Парадигма обладает двумя важными свойствами:

• принята научным сообществом для дальнейшем работы;

• содержит «переменные» вопросы, то есть открывает простор для исследователей.

• Метод – это прием или способ действия.

• Методика – это совокупность методов, приемов проведения какой-либо работы.

• Методология – это совокупность методов, применяемых в какой-либо науке.

• Структура системы – это устойчивая упорядоченность в пространстве и во времени ее элементов и связей между ними.

• Устойчивость проекта (project stability) – это его эффективность при определенных изменениях условий реализации, то есть при выборе альтернативных сценариев. Проект считается абсолютно устойчивым (absolutely stable), если он эффективен при всех сценариях. Выделяют также достаточно устойчивые (sufficiently stable) и неустойчивые (unstable).

• Информатика (от латинского “informatio” - разъяснение, изложение; “informate” - изображать, составлять понятие о чем-либо) – научная дисциплина, изучающая закономерности получения отбора, хранения, передачи, преобразования и применения информации в производственной, научной, общественно-политической и культурной деятельности людей.

• Искусственный интеллект – это направление в информатике, областью исследования которого является выявление того, как система обработки информации (человек или машина) способна воспринимать, анализировать, передавать и обобщать то, чему ее обучают, а также методы формализации с помощью полученных сведений описаний конкретных, не полностью определенных ситуаций принятия решений и методы оптимизации решений не полностью определенных задач.

Объект и его модель
Математика применяется не непосредственно к реальному объекту, а к его математической модели.

 

Использование моделирования

Три причины, по которым используется моделирование:

• сложность реальных объектов;

• необходимость проведения экспериментов;

• необходимость прогнозирования.

Среди других причин следует назвать:

• размеры объекта (очень мал или очень велик);

• время протекания процесса (очень короткий или очень длинный интервал времени);

• разрушение при проведении исследования.

Триада математического моделирования, которая была сформулирована академиком А.А. Самарским: