Заключение

Анализ функционирования

Проектировщик РИС безусловно нуждается в возможности прогнозировать эксплуатационные характеристики и производительность независимо создаваемых компонентов, доступных на уровне проекта, но без их использования в приложении. Прогресс в решении этой задачи обычно достигается ценой сокращения усилий на прототипирование, например, благодаря автоматизированной генерации систем тестов. Тестирование прототипа придает очевидность пригодности проектируемой архитектуры приложения, но оно неэффективно при прогнозировании производительности.

Производительность зависит от следующих факторов:

• поведение компонентов и их взаимодействие,
• частности реализации компонентной инфраструктуры,
• выбор конфигурационных установок,
• установка аттрибутов как для компонентов приложения, так и для компонентов инфраструктуры,
• одновременная загрузка запросов.

Это вынуждает повышать производительность ИК поиском определенной топологии соединений компонентов, обеспечением устойчивости сообщений и контролем потоков данных, что приводит к специальной компонентной технологии, дающей уверенность в достаточной надежности прогноза, более оперативного, чем прототипирование с тестированием.

Чтобы преодолеть усложненность анализа критических свойств РИС, нужен новый подход в контексте композируемости и повторного использования компонентного анализа при конструировании систем из компонентов. Такие свойства для систем должны выводиться из свойств подсистем или компонентов. Нужен механизм описания поведения компонентов при отказах по отношению ко всем возможным обстановкам.

Основная идея анализа поведения РИС - вся система однородна и исходный текст ее компонентов доступен для анализа. Это не соответсвует практике применения и создания компонентов по ряду причин:

• некоторые компоненты доступны лишь в виде двоичного кода;
• результаты анализа компонентов представляют интерес, даже если целой программы еще не существует;
• с точки зрения расхода времени и ресурсов многократно повторяемый анализ всех компонентов программы не всегда обоснован, (например, анализ библиотечных модулей, присоединяемых к программе);
• рассмотрение программы как единой однородной сущности означает, что изменение любого компонента требует полного повторного анализа всей программы;
• чтобы достичь практичного времени анализа, он должен использовать аппроксимации, которые обычно редуцируют точность и полезность/выполнимость анализируемых решений.

Необходим альтернативный подход - анализ на уровне компонентов, при котором на входе вместо исходного текста завершенной программы анализируется исходный код отдельных компонентов, дополненный некоторой информацией о контексте применения этих компонентов. Такая дополнительная обобщенная информация об остальных, возможно недоступных и даже еще не существующих, компонентах выполняют роль консервирующих допущений, что позволяет ввести меру консервативности частичного определения ИС. Далее ставится задача, обойти ограничения полнопрограммного анализа:

• анализ без исходного кода, по обобщеной информации - спецификации,
• анализ по консервирующим допущениям,
• многократное использование обощенной информации, чтобы избежать повторного анализа компонентов,
• сокращение работы при ручном изменении кода, поскольку можно не анализировать код, незатронутый изменениями.

Методика такого анализа технически подобна мемо-функциям в функциональном программировании.

Моделирование парадигм программирования

Создание и использование коллекций изученных задач, решения которых представлены в виде готовых компонентов, накапливаемых в общей информационной среде, дают основание перехода от библиотек к языкам КП. Нужна лишь подходящая парадигма программирования, допускающая эволюцию не только области применения ИС, но и пространства реализационных решений по созданию самой ИС. Ведущие парадигмы структурированного и объектно-ориентированного программирования ограничивают такую эволюцию рамками стандартных вычислительных моделей [41]. При необходимости это ограничение преодолевают привлечением ФП, о чем свидетельствует рост рейтинга систем функционального программирования (СФП), используемых в самодеятельных проектах, доведенных до завершения. Выигрыш дает приспособленность СФП к быстрой отладке, верификации, лаконизм, гибкость и моделирующая сила. Все это позволяет рассматривать СФП как эффективную инструментально-методическую основу информационной среды обучения современному программированию [ [ 8 ] , [ 22 ] , [ 23 ] , [ 37 ] , [ 54 ] ].

Исторически практика программирования складывается, можно сказать кристаллизируется, вокруг мощных библиотек подпрограмм и коллекций типовых компонентов, разрабатываемых на базе сравнительно узкого круга языков и в рамках технологий программирования, сложившихся почти полвека назад. Эти полвека не прошли даром. Появились технические возможности, дающие новое звучание методам работы с данными, что открывает перспективу более комфортабельной организации труда для очередного поколения программистов, особенно на этапе обучения профессии.

Современные ИТ сделали доступным для практики богатейший материал, само обилие которого является серьезной проблемой для его освоения и применения [ [ 82 ] ]. Этот материал является базой для оттачивания профессионального мастерства по определению ИС из готовых компонентов. Работа с компонентами подразумевает многократность использования, вариативность реализации и повторность разработки. Это влечет необходимость учета разных критериев и требований, подвергающихся непредсказуемой эволюции. Функциональный подход к компонентному программированию позволяет формализовать на метауровне особенности разных технологий программирования, что дает основания для методики активного обучения программированию и конструированию ИС из компонентов СФП.

Сборка программы из автономно развиваемых компонентов требует формулировки достигаемой ими цели, понимание которой гарантирует корректность полученного результата. Формулировать цели частей программы - процесс отнюдь не тривиальный. В его основе лежат разные, трудно сопоставимые, подходы к классификации понятий, отчасти преставимые как парадигмы программирования.

В данном ознакомительном курсе не рассмотрены такие парадигмы, как учебное и теоретическое программирование, программирование баз данных, сайтов, сервисов, языки разметки и ряд других, освоение которых происходит естественно на практике при начальном обучении программированию. В таблице 15.1. указаны курсы Интернет-Университета информационных технологий, дополняющие материал лекций данного курса.