1. Определение, типы, структуры, функции, классификация операционных систем. 

Операцио́нная систе́ма, сокр. ОС (англ. operating system, OS) — комплекс управляющих и обрабатывающих программ, которые, с одной стороны, выступают как интерфейс между устройствами вычислительной системы и прикладными программами, а с другой стороны — предназначены для управления устройствами, управления вычислительными процессами, эффективного распределения вычислительных ресурсов между вычислительными процессами и организации надёжных вычислений.

В структуру операционной системы входят следующие модули:

- базовый модуль, управляющий файловой системой;

- командный процессор, расшифровывающий и выполняющий команды;

- драйверы переферийных устройств;

- модули, обеспечивающие графический интерфейс.

К функциям ОС относятся:

- управление ресурсами вычислительной системы и работы программных средств;

- сокрытие от пользователя и программиста низкоуровневых информационных процессов;

- загрузка приложений в оперативную память и их выполнение;

- стандартезированый доступ к периферийным устройствам (устройства ввода вывода);

- управление оперативной памятью (распределение между процессами, виртуальная память), управление доступа к данным.

Классификация операционных систем:

1) По числу одновременно выполняемых задач: (однозадачные, многозадачные);

2) По числу одновременно работающих пользователей (Однопользовательские, Многопользовательские);

3) По числу одновременно управляемых процессов (однопроцессорные, многопроцессорные);

Типы операционных систем:

2. Технологии сбора и хранения информации

   Сбор предполагает получение максимально выверенной исходной
информации и является одним из самых ответственных этапов в работе с
информацией, поскольку от цели сбора и методов последующей обработки полностью
зависит конечный результат работы всей информационной системы.

   Технология сбора подразумевает использование определенных методов
сбора информации и технических средств, выбираемых в зависимости от вида
информации и применяемых методов ее сбора. На заключительном этапе сбора, когда
информация преобразуется в данные, т. е. в информацию, представленную в
формализованном виде, пригодном для компьютерной обработки, осуществляется ее
ввод в систему [19].

   Когда сбор информации завершен, собранные данные сводятся в
систему для создания, хранения и поддержания в актуальном состоянии
информационного фонда, необходимого для выполнения различных задач в
деятельности объекта управления. Следует отметить, что хранимые данные должны
быть в достаточном объеме доступны для извлечения из места хранения,
отображения, передачи или обработки по запросу пользователя. А сбор данных
должен обеспечивать необходимую полноту и минимальную избыточность хранимой
информации, что может быть достигнуто за счет выбора данных, оценки их
необходимости, а также анализа существующих данных и разделения их на входные,
промежуточные и выходные.

   Входные данные — это данные, получаемые из первичной информации,
создающие исходное описание предметной области и подлежащие хранению.

   Промежуточные данные формируются из других данных в процессе
преобразований и обработки, и, как правило, не подлежат длительному хранению.

   Выходные данные есть результат обработки входных данных по
соответствующему алгоритму; они служат основанием для принятия управленческих
решений и подлежат хранению в течение определенного срока.

   Для сбора данных необходимо сначала определить технические
средства, позволяющие осуществлять сбор быстро и высококачественно и поддерживающие
операции ввода информации и представления данных в электронной форме. В
качестве средств сбора в информационных системах обычно выступают агрегаты,
представляющие собой совокупность устройств и программного обеспечения к ним,
которые служат для преобразования информации, представленной в неэлектронной
форме, в электронную для ее последующего использования в системе.

   С развитием компьютерной техники стали появляться разнообразные
технические средства, позволяющие осуществлять ручной или автоматизированный
сбор информации непосредственно из ее источника либо через промежуточные
звенья. Следует отметить, что в каждом отдельном случае технические средства
выбираются в зависимости от типа собираемой информации и ее назначения (рис.
2.1).

   Так, для различных этапов сбора текстовой и графической
информации, а также для выбора из предлагаемых системой вариантов обычно
применяются такие средства, как клавиатура, различные манипуляторы («мышь»,
шаровой джойстик, световое перо и т. д.), сканер, планшет, сенсорный экран,
монитор.

   Для сбора звуковой информации чаще всего используются диктофон и
микрофон, в некоторых случаях применяются звуковые датчики и аппаратура
распознавания речи, а также средства записи эфира радиостанций.

   Сбор видеоинформации осуществляется с помощью видеокамер и
фотоаппаратов; кроме того, существуют средства, позволяющие записывать
видеосигналы телевизионного вещания 

 В промышленных системах в зависимости от сферы применения 

часто используются также технические средства для сканирования штрих-кода,
захвата изображений, автоматические датчики объема, давления, температуры,
влажности, системы распознавания сигналов и кодов и т. д.

   В целом применение подобных промышленных средств сбора информации
называют технологией автоматической идентификации, т. е. идентификацией и/или
прямым сбором данных в микропроцессорное устройство (компьютер или программируемый
контроллер) без использования клавиатуры. Такая технология применяется для
исключения ошибок, связанных со сбором данных, и ускорения процесса сбора; она
позволяет не только идентифицировать объекты, но и следить за ними, кодировать
большое количество информации.

   Автоматическая идентификация объединяет пять групп технологий,
обеспечивающих решение проблемы сбора разнообразных данных:

   1. Технологии штрихового кодирования (Bar Code Technologies).

   2. Технологии радиочастотной идентификации (RF1D — Radio Frequency
Identification Technologies).

   3. Карточные технологии (Card Technologies).

   4. Технологии сбора данных (Data Communications Technologies).

   5. Новые технологии, такие, как распознавание голоса, оптическое и
магнитное распознавание текста, биометрические технологии и некоторые другие.

   При первоначальной разработке технологии сбора данных после выбора
технических средств необходимо продумать план сбора данных, который обычно
включает несколько этапов, особенно характерных для исследовательских проектов:

   • определение проблемной ситуации и формулирование цели сбора
данных;

   • детальное изучение предметной области с помощью опроса
экспертов, изучения литературы и групповых дискуссий и уточнение задач сбора
данных;

   • разработка концепции сбора данных на основании выработки
гипотез, их практической проверки, выявления причинно-следственных связей;

   • детальное планирование сбора данных, определение источников
информации (вторичные данные, уже собранные кем-то до проекта, или первичные,
новые данные);

   • отбор источников информации и сбор вторичных данных;

   • оценка полученных вторичных данных (актуальность, точность,
полнота, пригодность для дальнейшей обработки);

   • планирование сбора первичных данных, выбор способа сбора;

   • проведение сбора и ввода первичной информации;

   • анализ полученных данных;

   • представление результатов сбора данных, передача их на хранение
и в обработку.

   В зависимости от целей, сферы деятельности и располагаемых
технических средств можно выделить целый спектр методов сбора данных:

   1) в экономических информационных системах (например, маркетинга):

   • опрос и интервью — групповой, индивидуальный или телефонный
опрос, опрос в форме анкетирования, формализованные и неформализованные интервью;

   • регистрация (наблюдение) — систематическое, планомерное изучение
поведения того или иного объекта или субъекта;

   • эксперимент — исследование влияния одного фактора на другой при
одновременном контроле посторонних факторов;

   • панель — повторяющийся сбор данных у одной группы опрашиваемых
через равные промежутки времени;

   • экспертная оценка — оценка исследуемых процессов
квалифицированными специалистами-экспертами;

   2) в геоинформационных системах:

   • сбор информации из нормативной и методической документации;

   • сбор пространственных (координатных и атрибутивных) данных;

   • мониторинг потоков данных, поступающих с
научно-исследовательских воздушных и морских судов, береговых станций и буев в
оперативном и задержанном режиме;

   • сбор данных, поступающих по каналам удаленного доступа к данным;

   3) в статистических информационных системах:

   • сбор данных с первичных документов;

   • заполнение собственных форм и шаблонов при сборе данных;

   • сбор данных из подотчетных организаций с помощью заполнения ими
предписанных форм отчетности;

   4) в информационных системах управления производственными
процессами широко применяются методы сбора данных, основанные на технологии
автоматической идентификации.

   Собранная информация, переведенная в электронную форму,
представляет собой одну из основных ценностей любой современной организации,
поэтому обеспечение надежного хранения и оперативного доступа к информации для
дальнейшей ее обработки являются приоритетными задачами. Процедура хранения
информации заключается в формировании и поддержке структуры хранения данных в
памяти ЭВМ [24].

   Несмотря на высокий уровень развития современных информационных
технологий, на данный момент не существует универсальной методики построения
системы хранения данных, которая была бы приемлемой для большинства
организаций. В каждом отдельном случае такая задача решается индивидуально,
однако представляется возможным сформулировать основные требования,
предъявляемые к современным структурам хранения:

   • независимость от программ, использующих хранимые данные;

   • обеспечение полноты и минимальной избыточности данных;

   • возможность актуализации данных (т. е. пополнения или изменения
значений данных, записанных в базе);

   • возможность извлечения данных, а также сортировки и поиска по
заданным критериям.

   Наиболее часто в роли структур хранения данных выступают базы или
банки данных [19, 23, 24].

   База данных (БД) — специально организованная совокупность
взаимосвязанных данных, отражающих состояние выделенной предметной области в
реальной действительности и предназначенной для совместного использования при
решении задач многими пользователями.

   БД представляет собой комплекс информационных, технических,
программных, лингвистических и организационных средств, обеспечивающих сбор,
хранение, поиск и обработку данных.

   Банк данных — универсальная база данных, обслуживающая любые
запросы прикладных программ вместе с соответствующим программным обеспечением.

   Для обеспечения доступа к базе данных, составления обобщенных и
детализированных отчетов, выполнения анализа данных с помощью запросов
используются системы управления базами данных (СУБД). Среди наиболее ярких
можно отметить: Lotus Approach, Microsoft Access, Borland dBase, Borland
Paradox, Microsoft Visual FoxPro, а также базы данных Microsoft SQL Server и
Oracle, используемые в приложениях, построенных по технологии «клиент—сервер»
[24].

   Кроме баз и банков данных, современную структуру хранения
информации предоставляют хранилища данных, которые включают следующие
функциональные блоки [31]:

   • инструменты настройки информационной модели, отражающей все виды
информации, необходимой для решения задач предприятия;

   • репозиторий метаданных, т. е. описание структуры хранилища
данных, доступное как внутренним программам хранилища, так и внешним системам,
обеспечивающее гибкость хранилища;

   • технология сбора данных из внешних источников, а также из
удаленных подразделений с помощью двух методов:

   — применение средств ETL (Extract, Transformation, Loadin —
извлечение, трансформация, загрузка), присущих специальным системам, для
извлечения данных из других баз данных, трансформации в соответствии с
правилами, описанными в системе, и загрузки в хранилище данных;

   — применение стандартного формата сбора данных и разработка
процедур их выгрузки на стороне источника, что обеспечивает однородность
данных, извлеченных из разных систем, и децентрализацию разработки за счет
передачи ее специалистам, знающим исходную систему;

   • механизмы расчета агрегатов и показателей, базирующихся на
детальных данных хранилища, с помощью технологий иерархической настройки
структуры данных или показателей, а также встроенного языка программирования;

   • пользовательские интерфейсы, позволяющие коллективу сотрудников
разделять функции и выполнять различные задачи, включая администрирование,
дизайн приложений, технологическую поддержку хранилища, анализ данных по
запросам и т. д.;

   • механизмы выполнения произвольных запросов, включая средства
генерации запросов и необходимых индексов;