241 Проектирование клиент - серверных корпоративных экономических информационных систем(эис).

Проектирование клиент - серверных корпоративных ЭИС за счет Клиент-серверной архитектуры. В вычислительной сети она может быть реализована по-разному. Выбор конкретной схемы определяется различными вариантами территориального распределения удаленных подразделений предприятия, требованиями эксплуатационной надежности, быстродействием, простотой обслуживания.

Рассмотрим различные схемы клиент-серверной архитектуры (рис. 6.2).

Файл-серверная архитектура представляет наиболее простой случай распределенной обработки данных, согласно которой на сервере располагаются только файлы данных, а на клиентской части находятся приложения пользователей вместе с СУБД. Файл-сервер представляет собой достаточно мощную по производительности и оперативной памяти ПЭВМ, являющуюся центральным узлом локальной сети. Файл-сервер в среде сетевой операционной системы организует доступ к файлам, полностью эквивалентным файлам операционной системы и расположенным во внешней памяти файл-сервера.

Рис. 6.2. Варианты клиент-серверной архитектуры КЭИС

Двухуровневая клиент-серверная архитектура основана на использовании только сервера базы данных (DB-сервера), когда клиентская часть содержит уровень представления данных, а на сервере находится база данных вместе с СУБД и прикладными программами,

Трехуровневая клиент-серверная архитектура позволяет помещать прикладные программы на отдельные серверы приложений, с которыми через API-интерфейс (Application Program Interface) устанавливается связь клиентских рабочих станций. Работа клиентской части приложения сводится к вызову необходимых функций сервера приложения, которые называются «сервисами». Прикладные программы в свою очередь обращаются к серверу базы данных с помощью SQL запросов.

Многоуровневая архитектура «Клиент-сервер»создается для территориально-распределенных предприятий. Для нее в общем случае характерны отношения «многие ко многим» между клиентскими рабочими станциями и серверами приложений, между серверами приложений и серверами баз данных. Такая организация позволяет более рационально организовать информационные потоки между структурными подразделениями в процессе выполнения общих деловых процессов. Так, каждый сервер приложений, как правило, обслуживает потребности какой-либо одной функциональной подсистемы и сосредоточивается в голФовном для подсистемы структурном подразделении, например, сервер приложения по управлению сбытом - в отделе сбыта, сервер приложения по управлению снабжением - в отделе закупок и т.д. Естественно, что локальная сеть каждого из подразделений обеспечивает более быструю реакцию на запросы основного контингента пользователей из соответствующего подразделения. Интегрированная база данных находится на отдельном сервере, на котором обеспечиваются централизованное ведение и администрирование общих данных для всех приложений.

242 Проектирование нейросетевыхинтеллектуальных компонентов. Особенности проектирования нейросетевых интеллектуальных компонентов информационных систем.

При проектировании интелл-ных ИС нейросетевому моделированию любого элемента процесса должны предшествовать априорный анализ объекта исследования или исходных данных. При нейросетевом моделировании он частично отличается от технологии статистического анализа и состоит из след. этапов:

1. постановка задачи исследования;

2. обобщение професс-ных знаний об особенностях исследования на основе опыта, интуиции, изучения истоков, консультации со специалистами и т.д.;

3. формализация полученной априорной инф-ции об особенностях исследования;

4. уточнение и конкретизация постановки задачи;

5. сбор исходных данных;

6. формирование обучающей выборки.

НС применяются для решения неформализованных проблем.

К неформализованным задачам будем относить такие задачи, которые обладают 1 или несколькими хар-ми.

1. Задачи не м.б. заданы полностью в числовой форме;

2. Цели не м.б. выражены в терминах точно определенной целевой функции. Целевые функции – функции оценки взаимоотношений предприятия;

3. Не существует алгоритмического решения задачи;

4. Алгоритмическое решение существует, но его нельзя использовать из-за ограниченности ресурсов.

Особенности:

1. Ошибочность, неоднозначность, неполнота и противоречивость исходных данных;

2. Ошибочность, неоднозначность, неполнота и противоречивость знания о проблем. области и решаемой задаче;

3. Большая размерность пространства решения;

4. Динамически изменяющиеся данные и значения.