1. При концептуальном проектировании: на основе модели предметной области в виде ER-диаграммы;
2. При логическом проектировании: на основе набора реляционных отношений, полученных в результате преобразования ER-диаграммы [11];
3. При физическом проектировании, т.е. на основе физической схемы базы данных.

Наиболее точную оценку сложности реляционной базы данных можно получить в результате анализа её физической схемы.
База данных является ядром информационной системы. Применение количественных метрик физических схем баз данных (БД) позволит разработчикам БД [1,7,9]:

• изучить сложность разработанной физической схемы базы данных;
• оценить объем работ, выполненных разработчиком физической схемы БД;
• оценить усилия по реализации физической схемы БД;
• выбрать наилучшую физическую схему БД из нескольких альтернативных вариантов.

Для исследования физической схемы базы данных могут быть использованы следующие программные продукты: ClearSQL, SQL Detective, dbForge Studio, Calculate TSQL Stored Procedure Complexity. Проведем сравнительный анализ данных программных продуктов с точки зрения их применения для решения задачи получения метрик физической схемы базы данных.

В качестве критериев для сравнительного анализа программных продуктов, выберем следующие:

1. A₁ – расчет метрических характеристик базы данных;
2. A₂ – генерация отчета по результатам расчета метрических характеристик базы данных;
3. A₃ – визуальная оценка сложности базы данных;
4. A₄ – сравнение сложности реализаций баз данных;
5. A₅ – метрическая оценка сложности базы данных.

Для определения весов критериев воспользуемся аналитической иерархической процедурой Саати. Правила заполнения матрицы парных сравнений представлены в таблице 1.

Таблица 1. Значения коэффициентов матрицы парных сравнений

Матрица парных сравнений, средние геометрические  и веса критериев представлены в таблице 2.

Таблица 2. Матрица парных сравнений, средние геометрические и веса критериев

Диаграмма весовых коэффициентов для критериев A₁, A₂, A₃, A₄, A₅ представлена на рис. 1

Рис. 1. Весовые коэффициенты критериев качества

Выполним проверку матрицы попарных сравнений на непротиворечивость.

Суммы столбцов матрицы парных сравнений:

R₁=4.45; R₂=31.00; R₃=18.20; R₄=11.48; R₅=1.79.

Путем суммирования произведений сумм столбцов матрицы на весовые коэффициенты альтернатив рассчитывается вспомогательная величина L = 5.52.  Индексом согласованности ИС = (L-N)/(N-1) = 0.13.

Величина случайной согласованности для размерности матрицы парных сравнений: СлС = 1.12.

Отношение согласованности  ОС=ИС/СлС = 0.12. не превышает 0.2, поэтому уточнение матрицы парных сравнений не требуется.

Используя полученные коэффициенты определим интегральный показатель качества для  программных продуктов расчета метрических характеристик и оценки сложности баз данных (БД):

1. ClearSQL;
2. SQL Detective;
3. dbForge Studio;
4. Calculate TSQL Stored Procedure Complexity;
5. Программа расчета метрических характеристик физической схемы БД на основе концептуального графа.

Выберем категориальную шкалу от 0 до 7 (где 0 – качество не удовлетворительно, 7 – предельно достижимый уровень касества на современном этапе) для функциональных возможностей программных продуктов.

Значения весовых коэффициентов   соответствующие функциональным возможностям продуктов:

1. расчет метрических характеристик базы данных: a₁ = 0.31;

2. генерирование отчета по результатам расчета метрических характеристик базы данных: a₂ = 0.03;

3. визуальная оценка сложности базы данных: a₃ = 0.06;

4. сравнение сложности реализаций баз данных: a₄ = 0.12;

5. метрическая оценка сложности базы данных: a₅ = 0.48;

где ∑a_i = 1.

Определим (по введенной шкале) количественные значения функциональных возможностей X_ij (таблица 3). Вычислим интегральный показатель качества для каждого программного продукта.

Таблица 3. Интегральные показатели качества

где Q_j=∑a_i*X_ij интегральный показатель качества для j-го программного средства.

Построим лепестковую диаграмму интегрального показателя качества каждого программного продукта (рис. 2).

Рис. 2. Лепестковая диаграмма интегральных показателей качества программных продуктов

Лепестковая диаграмма значений характеристик качества функциональных возможностей (критериев) представлена на рисунке 3.

Рис. 3. Лепестковая диаграмма значений функциональных характеристик

Сравнительный анализ программных продуктов для расчета метрических характеристик физической схемы базы данных показал, что только два из пяти рассмотренных программных средств имеют значения интегрального показателя качества, превышающего базовое значение. Одна из таких систем – Программа расчета метрических характеристик физической схемы БД на основе концептуального графа (разработка Волжского политехнического института (филиал) ВолгГТУ). Предлагаемая методика экспертной оценки  позволяет определить не только направления дальнейшего совершенствования программного продукта, но и количественно оценить его качество с точки зрения уровня реализуемых функций.

Во многих других областях, например, таких как транспорт, энергия (ядерные установки), предпринимаются попытки использования оптимального технического обслуживания и прогностической модели для повышения надежности систем [8]. Но в области мониторинга и диагностики оборудования, в частности компьютерного, используются только плановые технические обслуживания.

Таким образом, необходим инструмент своевременной диагностики и прогнозирования выхода их строя дорогостоящего компьютерного оборудования.

Актуальность мониторинга и диагностики аппаратного и программного обеспечения компьютерного оборудования обусловлена большими рисками потери времени, денег и важных данных, а также затратами времени на выявление сбоев оборудования и необходимостью сокращения издержек на плановые технические обслуживания [4, 5].

Проблема данного исследования заключается в отсутствии полной автоматизации процесса мониторинга и диагностики состояния аппаратного и программного обеспечения компьютерного оборудования, а также отслеживания изменений параметров, т.е. получение динамики изменения состояния компьютерного оборудования и прогнозирования отказов [1, 7].

Мониторинг и диагностика состояния аппаратного и программного обеспечения компьютерного оборудования возможны на основании полученных эксплуатационных параметрах.

Для примера, возьмем системный блок компьютера как элемент компьютерного оборудования.

Выделим основные элементы:

−          блок питания;

−          центральный процессор;

−          графический процессор;

−          системная плата;

−          ОЗУ;

−          жесткий диск.

Затем, выделим основные ключевые эксплуатационные параметры, которые необходимо отслеживать для прогнозирования отказов элементов системного блока компьютера:

−          входное/выходное напряжение блока питания;

−          напряжение ядра центрального процессора;

−          напряжение ядра графического процессора;

−          температура центрального процессора;

−          температура системной платы;

−          частота центрального процессора;

−          температура жесткого диска;

−          используемая оперативная память;

−          свободное место на жестком диске;

−          скорость вентиляторов охлаждения на центральном и графическом процессорах.

Данные параметры можно получить, опросив датчики системной платы. Важной особенностью данного исследования, является получение данных значений параметров, и сравнение их с предыдущими показаниями датчиков, т.е. выполнение прогнозирования. Таким образом, наблюдается динамика изменения ключевых параметров системного блока компьютера. А также, при появлении критического значения какого-либо параметра, делается вывод о неисправности элемента, и проводится дальнейшее техническое обслуживание.

Графическое представление автоматизируемого процесса в виде диаграммы IDEF0 представлено на рисунке 1.

Рисунок 1. Диаграмма IDEF0 автоматизируемого процесса

Параметры системного блока компьютера можно получить с использованием технологии WMI (Windows Management Instrumentation) [6, 9].

WMI – это одна из базовых технологий для централизованного управления и слежения за работой различных частей компьютерной инфраструктуры под управлением платформы Windows. Так как WMI построен по объектно-ориентированному принципу, то все данные операционной системы представлены в виде объектов и их свойств и методов. Для обращения к объектам WMI используется специфический язык запросов WMI Query Language (WQL), который является одной из разновидностей SQL. Основное его отличие от ANSI SQL — это невозможность изменения данных, то есть с помощью WQL возможна лишь выборка данных с помощью команды SELECT.

Пример получения текущей температуры ядра центрального процессора с использованием запроса WQL на языке C# представлен ниже.

ManagementObjectSearcher searcher =

new ManagementObjectSearcher(“rootWMI”,

“SELECT * FROM MSAcpi_ThermalZoneTemperature”);

foreach (ManagementObject queryObj in searcher.Get())

{

Console.WriteLine(“———————————–”);

Console.WriteLine(“MSAcpi_ThermalZoneTemperature instance”);

Console.WriteLine(“———————————–”);

Console.WriteLine(“Current temperature CPU: {0}”, queryObj["CurrentTemperature"]);

}

Таким образом, предлагаемое в работе решение мониторинга и диагностики аппаратного и программного обеспечения компьютерного оборудования позволит снизить потери времени на выявление и устранение сбоев (неисправностей) компьютерного оборудования, а также количество технических обслуживаний.

Работа выполняется при поддержке РФФИ (грант № 16-07-00635_a, 16-47-340229) и проектной части госзадания (проект №2.1917.2014K_2014).