В этом году в качестве курсовой работы мне нужно было написать несложную медицинскую информационную систему (МИС) для небольшой частной клиники по лечению эпилепсии.

База данных пациентов в клинике уже была, написана она была еще в далеком 1998 году в Microsoft Access того времени (причем даже с красивым пользовательским интерфейсом), но вот работала она только в одном месте — на компьютере заведующего, да еще и поддерживать ее стало совершенно невозможно. Значит, давно назрела необходимость внедрять что-то новое!

Сказано — сделано. Работать надо было быстро (все-таки сдавать курсовую пора) и при этом хотелось сделать работу максимально интересной для себя. Я давно хотел разобраться с ASP.NET MVC, был немного знаком с C# и общими принципами MVC, поэтому скачал последнюю Visual Studio 2015 RC и принялся за работу.

Под катом — весь процесс знакомства с технологией и разработки такой системы со всеми встретившимися подводными камнями. Данная статья пригодится всем, кто знаком с программированием и когда-то делал блог по туториалу для любого MVC фреймфорка и хочет узнать, как же сделать что то более интересное.

По моему глубокому убеждению, в особенности в сфере IT, важнейшим качеством любого из специалистов является способность к самообучению. Именно потому в нашей небольшой компании стало хорошей традицией уделять ежедневно время этому процессу, собственному развитию. Даже менеджер должен понимать, как устроена и функционирует сеть. Не давнее, как вчера, обсуждая проблему с BGP, коллега сказал «Вот не был бы я лентяем — прошел бы в студенческие годы курс CCNA и знал бы ответ на твой вопрос». И я задался задачей помочь коллеге, найти способ получить знания в этой области самому, хотя бы начального уровня, чтоб лучше понимать с чем мы работаем. На Хабре, введя в поиск CCNA, можно встретить массу рекомендаций, но все же, англоязычный Интернет — основной источник знаний в области IT-коммуникаций.



Я просто обожаю YouTube! Ведь он предоставляет волшебную возможность удаленного «посещения» тематических конференций и семинаров, причем абсолютно бесплатно. В этот раз, как оказалось, там уже месяца 2 существует бесплатный канал, на котором лектор Imran Rafai, четко и доступно излагает материал из 30-дневного CCNA-курса, весьма доступно и увлекательно!

Даже если Вы не системный администратор, а просто хотите обладать немного лучшим пониманием, что такое Интернет — курс для Вас! Помимо прочего Вы повысите свой уровень английского, ведь курс на английском языке, с субтитрами.

Я нередко слышу тезис о том, что есть термины: событие и экземпляр этого события, или переменная и экземпляр этой переменной. Уважаемые аналитики, у меня убедительная просьба к тем, кто использует эти термины, прочитайте конец статьи и подумайте над тем, что там написано. Возможно, вы поймете, что так говорить нельзя.

В данной статье я продолжаю рассказ про физические и функциональные события. На этот раз я свяжу физические события с теми объектами, которые моделируют их в информационных системах. В этой статье рассказ пойдет про физические и только физические события:

Определение события

Для начала вспомним, что такое физическое и функциональное событие в предметной области.
Событие — это экстент плюс субъективная точка зрения на него.

1. Экстент — это любая 4-Д область из 4-Д пространства-времени. Дело в том, что наше пространство четырехмерно. Просто одно из измерений мы переживаем специфическим образом – как нечто, что разворачивается перед нами в одном направлении. Но для моделирования такая особенность нашего восприятия не имеет значения.
2. Считается, что экстент, который мы считаем событием, с точки зрения рассказчика имеет нулевую временную ширину. То есть с точки зрения рассказчика событие – это мгновение. Однако, всегда существует точка зрения, в которой шириной события уже нельзя пренебречь и нам понадобится рассмотреть временную ширину этого экстента.
3. Событие имеет физический смысл – это факты и ничего, кроме фактов. Мы рассматриваем такое событие как набор фактов без их трактовок. Например, в примере с маяком есть событие смотритель сидит на дровне и отдыхает. Такое событие мы будем называть физическое событие.
4. Кроме физического события существует множество трактовок этого физического события разными субъектами. Например, при описании маяка одно и то же физическое событие «Смотритель отдыхает» может быть описано как: «Розжиг закончен» и «Тушение начато». Такое событие мы будем называть функциональное событие.

В итоге мы имеем такую иерархию объектов:

Есть три способа описания процесса:







Чем они отличаются?

Описание сущего

Я продолжаю серию статей, посвященных вопросам моделирования бизнес-аналитиком предметных областей. В прошлых статьях я показал, как мы производим описание сущего. Давайте повторим это еще раз.

Природа пространства-времени

Начнем с того, что воспринимаемый нами мир – это четырехмерное пространство-время. Но не то пространство-время, которое используют математики в своих рассуждениях. Скорее это то пространство, которое используют физики. Разница в том, что в физическом мире нет точек. Есть объекты, которые с точки зрения наблюдателя можно считать точечными. Но при ближайшем рассмотрении эти точки могут рассматриваться как бесконечные пространства. Мы часто не различаем воспринимаемый нами мир и математическую абстракцию, созданную для описания этого восприятия. В абстракции, созданной для описания воспринимаемого мира, есть понятие точка. В реальном мире нет точек. В этом огромная разница между моделируемым миром и его моделью. В неразличении этих двух сущностей кроется причина части холиваров, возникших на основе предыдущей статьи. Например, мы не способны воспринять срез пространственно-временного континуума поперек временной оси, как нам предлагает поступить ИСО 15926, для определения понятия событие. Поэтому далее я продолжу рассуждения, не отвлекаясь на такие понятия как точки, срезы пространственно-временного континуума и прочие абстрактные объекты. Мы будем работать только с реально воспринимаемыми нами объектами 4-Д пространства-времени.

Есть три фундаментально разных способа описания объектов. Первый – это описание объекта как целого. В таком описании объект рассматривается как целое и неделимое. Например, «Самолет – это транспортное средство для перевозки грузов и пассажиров по воздуху». Второй способ описания – это описания объекта как конструкции. Такой метод описаний называется представление в виде композиции. Например, «Самолет – это конструкция из фюзеляжа, крыльев и двигателей». И третий способ – это описание объекта как агрегации других объектов. Например, «Песок, что лежит во дворе – это тот песок, что привезли вчера плюс тот, что привезли сегодня». Далее мы рассмотрим два из них, как наиболее востребованные: описание объекта как целого и описание объекта как композиции.

Очень часто путают два понятия валидация и верификация. Кроме того, часто путают валидацию требований к системе с валидацией самой системы. Я предлагаю разобраться в этом вопросе.

В статье «Моделирование объекта как целого и как композиции» я рассмотрел два подхода к моделированию объекта: как целого и как конструкции. В текущей статье нам это деление понадобится.

Пусть у нас есть проектируемый функциональный объект. Пусть этот объект рассматривается нами как часть конструкции другого функционального Объекта. Пусть есть описание конструкции Объекта, такое, что в нем присутствует описание объекта. В таком описании объект имеет описание как целого, то есть, описаны его интерфейсы взаимодействия с другими объектами в рамках конструкции Объекта. Пусть дано описание объекта как конструкции. Пусть есть информационный объект, содержащий требования к оформлению описания объекта как конструкции. Пусть есть свод знаний, который содержит правила вывода, на основании которых из описания объекта как целого получается описание объекта как конструкции. Свод знаний – это то, чему учат конструкторов в институтах – много, очень много знаний. Они позволяют на основе знанию об объекте спроектировать его конструкцию.

Пою что вижу, или вижу, что пою?

Основная задача бизнес-аналитика при разработке нового ПО – изучение предметной области и формальное описание полученных сведений в виде модели (Domain Model). Аналитик должен петь то, что он видит и то, что он хочет увидеть. Для этого у него должен быть язык, на котором он исполнит свою песню. Однако, аналитик не всегда знаком с подходящим языком, и потому часто пользуется другими языками. Отчасти это происходит по причине того, что управление проектом ведется не с точки зрения предметной области, а с точки зрения реализации. И тогда с аналитиком может произойти несчастье: он может перестать видеть то, что надо петь и начать видеть лишь то, для чего есть слова в словарном запасе используемого им языка. Все остальное перестает для него существовать. Тогда, вместо того, чтобы петь, что он видит, аналитик начинает видеть то, что поет. Должен сразу заметить, я не против языков, я против сужения области анализа, которое возникает по причине недостаточности этих языков.

Продолжение статьи.
В данной статье я рассматриваю понятие функционального объекта и объясняю как можно трактовать модели функциональных объектов. Для торопящихся советую заглянуть сразу в конец статьи — в главу «Эксперименты и сотрудники», где дана готовая интерпретация модели, исходя из описанных здесь постулатов.

Понимание и познание

Когда мы описываем предметную область, мы думаем, что пытаемся ПОЗНАТЬ ее, а на самом деле занимаемся ПОНИМАНИЕМ предметной области и описанием своего понимания. Разницу между знанием и пониманием стоит подчеркнуть. Дело в том, что те модели, которые мы строим, являются субъективными, и потому являются отражением нашего понимания предмета, но не знания о предмете. Причина, по которой знание недостижимо, – это противоречивость того способа, который мы выбрали в качестве инструмента познания – расчленение объекта на части (анализ) и сборка их вместе (синтез) Моделирование объекта как целого и как композиции. Поэтому можно сказать, что мы нацелены прежде всего на понимание, но не на познание. Вопросами понимания занимается герменевтика. Понимание у каждого свое. Нет смысла спорить о том, у кого оно лучше или хуже. Можно спорить лишь о том, какое понимание способно объяснить более широкий круг практических задач, или является непротиворечивым в рамках определенных аксиом. Требовать от понимания большего нельзя. Например, я могу утверждать, что та модель, которую я предлагаю к рассмотрению, более полно описывает наше представление о реальности, чем модель, построенная на принципах реляционных данных. Но не могу сказать, что предлагаемая мной модель верно описывает наше представление о мире. Те же, кто не видят разницы между пониманием и знанием, часто претендуют в своих спорах на знание истины. Если рассуждать логически, и предположить, что истина постижима, то результатом ее постижения стало бы невозможность выразить его словами.

Введение

В прошлой статье мы рассмотрели понятие функциональный объект и посмотрели, как моделируются его части. Сегодня я хочу рассказать про то, как в логической парадигме трактуется информационный объект, и что из этого следует. Помимо этого, мы увидим, как родилось одно занятное заблуждение: идея о том, что термины объект и экземпляр объекта якобы указывают на разные объекты предметной области. И поймем причины этого заблуждения.

История создания терминов

При создании методики по имитационному моделированию мне понадобилось разобраться с терминами. Проблема была в том, что общепринятые термины не годились для описания статистических данных, собранных в процессе имитации. Термины: процесс и экземпляры процесса были неприемлемы, потому что я не мог работать в парадигме Аристотеля. Парадигма Аристотеля не стыкуется с примененным мной матаппаратом. При этом практическое применение данной методики было простое – моделирование и имитация бизнес-объектов с целью принятия управленческих решений. В программе создавался виртуальный объект, описание которого состояло из описания сценариев и их взаимодействия. Сценарии прогонялись внутри программы, а также моделировались ресурсы и их взаимодействия.

Введение

Возможно, кто-то задаст вопрос, а причем тут математика? Отвечу сразу: все, что здесь изложено, относится непосредственно к математике.
Изучая литературу по теории построения моделей предметной области, я обнаружил серьезный пробел. Авторы статей и книг сразу берут одну из нотаций моделирования: ER-диаграммы, или диаграммы классов, и в быстром темпе начинают их использовать для описания предметной области. При этом описание парадигмы, в которой производится это моделирование остается вообще не раскрытым. А следовательно, не раскрытыми остаются ограничения той или иной нотации. Увы, мы все умеем строить модели, но мало кто умеет объяснить то, что он построил в одной из существующих парадигм. Поэтому я часто слышу дикие с точки зрения любой парадигмы термины: класс типов, типы классов, виды типов и так далее, но ни разу не слышал корректный термин «класс классов». Этот пробел в нашем образовании очень серьезен. И я объясню почему.

Давайте зададим аналитикам простой вопрос.

Те, кто моделировал процессы, наверно, знакомы с нотацией BPMN. Очень часто при моделировании операции по заключению договора я встречаю такой фрагмент диаграммы:



Видно, что в результате заключения договора рождается нечто, что передается в другую операцию. Но что обозначает элемент диаграммы в виде листа с загнутым уголком? Нам надо точно знать, что именно передается из одной операции в другую, иначе трудно будет объяснить другим, что от них требуется. Итак, что создается на выходе из операции «Заключить договор»?
Варианты ответов, которые я слышал, следующие:

• Бумажка с печатью
• Бумажки с печатью
• Класс бумажек с печатью
• Договор
• Договоренность
• Информация о договоренности
• Файл MS Word с названием договор
• Запись в базе данных
• Поток каких-то объектов

Пока я наблюдаю отсутствие согласия между аналитиками на предмет того, что же все-таки передается, и что значат термины «договор», «поток», «договоренность», «информация», «данные». Чтобы ответить на этот вопрос, мне пришлось копать глубоко и в сторону парадигм. Причем, ответ потребовал разбиения вопроса на два. Первый вопрос был: «Как корректно сформулировать вопрос?» А второй был: «Как на него ответить?». Для правильной формулировки нужно было выбрать подходящую парадигму. Эта статья посвящена рассказу о двух парадигмах: Аристотелевской и логической, и почему я выбрал логическую в качестве рабочей. Ответа на поставленный вопрос в этой статье я не дам. Ответ я дам в другой статье.

Петька, ну как? Сдал экзамен?
Нет, Василий Иванович! Меня попросили квадратный трехчлен разложить. А я его не то что разложить, я его представить не могу!

Постановка вопроса

При моделировании предметной области и описании реализации мы часто используем термин событие. Однако, насколько мне известно, мало кто понимает смысл этого термина и может четко дать определение этого термина. Кроме того, часто путают событие, тип событий и класс событий.

Посмотрите на диаграмму. На ней кружочками что-то изображено. В нотации BPMN это что-то называется «Событие». Но что есть само событие? И почему операция по отправке сообщения в одном случае обозначено как событие, а в другом как операция?

Чем ИСО 15926 мне не понравился

В прошлых статьях я давал определения физического объекта.

Физический объект — это любое подмножество 4-Д пространства-времени.

Кроме того, я давал определения функционального и информационного объектов.

Физический и информационный объекты — это физические объекты в 4-Д пространстве-времени, которые с точки зрения наблюдателя выполняют определенные функции, или служат определенным целям.

Введение

До определенного момента своей жизни я ни о какой самоорганизации не задумывался. Все небольшое количество студенческих (аспирантских, junior-developer'ских) дел помещалось в голове, в нужный момент вспоминалось, а что не вспоминалось — тому не повезло. Женитьба, ремонт в квартире, рождение первенца, смена трех мест работы — все это удавалось худо-бедно удерживать в памяти. Но, как говорится, чем дальше в магазин, тем выше ставка по  кредиту. В какой-то момент у меня появилось ощущение, что я  постоянно занимаюсь «тушением пожаров» на работе, дома, в аспирантуре: провалил срок по рабочей задаче, не вспомнил о поездке к врачу с ребенком, дотянул до последнего с заказом билетов-отелей на летний отдых… О каких-нибудь хобби и получении удовольствия от жизни речи и вовсе не шло.

Рабочий процесс тоже походил на жонглирование горящими котятами: пишу код — всплывает уведомление Outlook — срочно бросаюсь читать и заниматься пришедшим письмом — звонит руководитель с напоминанием о поручении — все отложил, лихорадочно ищу письмо среди сотен похожих в папке «Входящие». Нашел — сделал, вернулся к коду с мыслью «Блин, чем же я тут занимался-то!?!?». О глубоком погружении в задачи можно забыть. И это притом, что в силу специфики компании, где я тогда трудился, у меня не было доступа в Интернет на рабочем месте Иначе, думаю, к коду я и не возвращался бы.

Труд — это отец удовольствия.

Стендаль.

Сегодня я продолжаю рассказывать о работе бизнес-консультанта с малым и средним бизнесом. Напомню, что я уже рассказал, как знакомиться с клиентом, как показать себя с лучшей стороны и убедить руководителя компании в том, что нужно именно вам предоставить выбор программного продукта, а также, как собрать информацию, которая необходима для правильного выбора.
Кроме того, я подробно рассказал, как именно презентовать выбранное вами решение. В статье «Презентуем программный продукт. Как убедить клиента в вашем выборе» мы обсудили различные нюансы этого этапа работы. А теперь, как я и обещал, поговорим о следующем этапе, о внедрении.

Внедрение программного продукта с точки зрения бизнес-консультанта.

Перед тем, как говорить о каких-то действиях, я хочу вам напомнить очень важный момент. Вы – не продавец программного обеспечения. Вы – бизнес-консультант. А потому ваша основная цель – это решить поставленные задачи, а не продать какое-либо ПО…

Cтэнфордский курс CS183B: How to start a startup. Стартовал в 2012 году под руководством Питера Тиля. Осенью 2014 года прошла новая серия лекций ведущих предпринимателей и экспертов Y Combinator:

В посте Многомерные кубы, OLAP и MDX Vitko написал: «тема очень интересная и с каждым днем становится все более актуальной». К сожалению, это заклинание произносится уже очень давно (по крайней мере я его слышу с 2004 года ), но olap проектов до сих пор очень мало. Возможно, потому что традиционно считается, что всё, что связанно с olap нужно только для крупных компаний с большими объемами накопленных данных и стоит очень дорого. Но это не совсем так. Я хочу рассказать о проекте, который внедрен в одной относительно небольшой компании.

Итак, продолжаем осваивать внутренности OLAP кубов (предыдущие статьи на эту тему: 1, 2, 3). На повестке дня актуальный вопрос: «А как можно достать OLAP куб программно?». Понимаю – теория-теорией, но если данные нельзя (или очень сложно) получать из кода, то грош цена таким технологиям. К счастью, здесь все очень просто – знаете ADO.NET? Ну, так это то же самое, только называется ADOMD.NET.
Как же так, скажите вы – еще одна библиотека, которую нужно изучать?! Вообщем-то, можно конечно и через OLEDB «доставать» куб (как-нибудь напишу, как это делать), но тогда теряется вся специфика многомерности, а сама библиотека ADOMD.NET достаточно простая, что я сейчас и покажу.
Итак, приступим.

Итак, продолжаем создавать куб.
Напомню, что в предыдущей статье, мы создавали Data Warehouse для хранения голосов хабра-пользователей за хабра-топики. Для тех, кто хочет начать сразу создавать куб, я выложил скрипт, который создает и наполняет хранилище (на моей машине скрипт занял 10 минут и нагенерил 1866268 хабра-голосов).
Для того, чтобы создать OLAP куб, нам понадобится:

• SQL Server, на котором хранится наш HabraDW (подойдет любой);
• Microsoft SQL Server, с запущенными Analysis Services (2005/2008);
• Business Intelligence Studio, которая входит в пакет клиентских приложений для Microsoft SQL Server-а, и интегрируется с Visual Studio, если она у вас установлена (2005/2008);

Продолжая тематику Многомерные кубы, OLAP и MDX и olap для маленькой компании, традиционно, предлагаю начать с простенького «Hello World» куба, который будет анализировать процессы и тенденции голосований на Хабре.

Итак, давайте попробуем создать свою первую OLAP систему.
Но, прежде чем, потирая руки, запускать Business Intelligence Studio, предлагаю вначале создать хранилище данных хабра-голосов, так называемый Data Warehouse.
Зачем? Причин в этом несколько:

• сама суть Data Warehouse-а хранить «очищенные» данные, готовые для анализа, поэтому даже его изначальная структура может сильно отличаться от структуры нашей хабра-OLTP базы данных
• в HabraDW (так мы его назовем) мы вынесем только ту информацию, которая нам нужна будет для анализа, ничего лишнего
• к Data Warehouse не накладываются требования нормализации. Даже наоборот, денормализировав некоторые данные можно добиться более понятной схемы для построения куба, а также скорости загрузки данных в куб

Довольно давно являюсь обитателем Хабра, но так и не доводилось читать статьи на тему многомерных кубов, OLAP и MDX, хотя тема очень интересная и с каждым днем становится все более актуальной.
Не секрет, что за тот небольшой промежуток времени развития баз данных, электронного учета и онлайн систем, самих данных накопилось очень много. Теперь же интерес также представляет полноценный анализ архивов, а возможно и попытка прогнозирования ситуаций для подобных моделей в будущем.
С другой стороны, большие компании даже за несколько лет, месяцев или даже недель могут накапливать настолько большие массивы данных, что даже их элементарный анализ требует неординарных подходов и жестких аппаратных требований. Такими могут быть системы обработки банковских транзакций, биржевые агенты, телефонные операторы и т.д.
Думаю, всем хорошо известны 2 разных подхода построения дизайна баз данных: OLTP и OLAP. Первый подход (Online Transaction Processing — обработка транзакций в реальном времени) рассчитан на эффективный сбор данных в реальном времени, второй же (Online Analytical Processing – аналитическая обработка в реальном времени) нацелен именно на выборку и обработку данных максимально эффективным способом.

Давайте рассмотрим основные возможности современных OLAP кубов, и какие задачи они решают (за основу взяты Analysis Services 2005/2008):

• быстрый доступ к данным
• преагрегация
• иерархии
• работа с временем
• язык доступа к многомерным данным
• KPI (Key Performance Indicators)
• дата майнинг
• многоуровневое кэширование
• поддержка мультиязычности