Разработка модели прогнозирования производительности информационных систем

Цель исследования: разработать модель прогнозирования производительности информационных систем как механизма предварительной оценки эффективности информационной системы до начала финансирования проекта информационной системы.

Материалы и методы: в качестве исходного материала использованы результаты изучения параметров статистической структуры дефектов обработки данных информационной системы. Применены метод кластерного анализа, метод регрессионного анализа.

Результаты: с целью снижения финансовых рисков заказчики информационных систем стараются принимать решения на основе предварительных расчетов по эффективности будущих информационных систем. Однако ориентировочные расчеты по технико-экономическому обоснованию проекта можно получить тогда, когда финансирование проектных работ уже открыто. Посредством модели прогнозирования производительности информационной системы можно выполнить ее оценку до начала проектирования. Модель разрабатывается методом регрессионного анализа в виде множественной линейной регрессии. В уравнении регрессии прогнозируемой переменной является значение производительности информационной системы. Прогнозирующими переменными являются значения дефектов обработки данных по классам достоверности, полноты и своевременности. Измерение и оценка параметров статистической структуры дефектов выполнены посредством программ кластер-анализа и регрессионного анализа. Проведены расчеты по определению фактических и прогнозных значений производительности информационной системы.

Заключение: в плане реализации модели были проведены работы по исследованию информационных систем, разработке модели прогнозирования производительности информационной системы. Проведенные экспериментальные работы показали адекватность модели. Модель реализована в комплексе задач по проектированию информационных систем в сфере образования и промышленности.

1. Тельнов Ю.Ф., Смирнова Г.Н., Сорокин А.А. Проектирование экономических информационных систем. – М.: Финансы и статистика; 2002: 491 с.

2. Мазур И.И., Шапиро В.Д., Ольдерогге Н.Г. – М.: Омега-Л; 2006: 526 с.

3. Исаев Г.Н. Прогнозирование себестоимости документов в управлении информационными системами // Экономические науки. – 2012, № 4(89). С 88–92.

4. ГОСТ 34.601-90. Автоматизированные системы. Стадии создания.

5. Исаев Г.Н. Моделирование информационных ресурсов: теория и решение задач. – М.: Альфа-М-Ин-фра-М; 2010: 224 с.

6. Кулаичев А.П. Методы и средства комплексного анализа данных. – М.: ФОРУМ: ИНФРА-М; 2006: 512 с.

7. Джонсон Н., Лион Ф. Статистика и планирование эксперимента в технике и науке. – М.: Мир; 1980: 382 с.

8. Исаев Г.Н. Показатели качества функционирования автоматизированных информационных систем: методика определения // Научно-техническая информация, сер. 2 Информационные процессы и системы, 1996. – № 3. С 12–16.