论文部分内容阅读
信息系统体系结构框架是用于规范体系结构描述的指南。以企业信息系统的体系结构框架为例，比较流行的有Zachman框架、联邦企业体系结构框架FEAF、财政部企业体系结构框架TEAF等。
1.1 Zachman框架
1987年，在IBM工作的John Zachman 提出了著名的Zachman框架，从多个不同的角度描述系统体系结构框架的不同方面，从而形成对系统体系结构整体的描述。该框架覆盖了企业信息系统构建时需要考虑的各个维度和参与系统建设、使用、维护的各种身份人员的不同关注点。
1.2 FEAF框架
1999年，美国各级政府部门组建委员会出版了企业架构的评测标准及实践指导文档，称为FEAF（Federal Enterprise Architecture Framework联邦企业体系结构框架）。该框架由开发和维护联邦企业体系结构所需要的体系结构部件之间的关系、组织通信的各种方法、模型和定义组成，包括8个主要部分，分别是体系结构驱动、战略方向、当前体系结构、目标体系结构、体系结构模型和标准、架构块、转型过程。
1.3 TEAF框架
TEAF（Treasury Enterprise Ar-chitecture Framework财政部企业体系结构框架）是在FEAF指导下为财政部开发的一个部门级体系结构框架。TEAF框架的体系结构描述从规划者、业务人员、设计者和构建者四个视角，对功能、信息、组织和设施四个视图进行设计。体系结构描述利用类似Zachman框架的矩阵模型表示，其中的矩阵元素就是TEAF框架的工作产品。TEAF框架和Zachman框架的模型相比，TEAF的工作产品更具有可操作性。
2.体系结构优化方法研究现状
2.1三层体系综合方法
三层体系综合（Tri-Level Integrated System Synthesis， 缩写为TLISS）优化方法是在多学科设计优化问题的两层系统综合优化方法基础上发展起来的一种体系设计优化方法。该方法通过建立体系层、系统层、子系统层的解析模型，由代理模型、试验设计、子系统之间、系统之间的多次迭代，逐层优化，达到体系优化的目的。TLISS方法主要适用于工程层次的体系并行设计优化问题，组成体系的系统之间是紧耦合关系。该方法要求底层有大量的数据和解析模型作支撑，经过多次迭代，综合试验设计、代理模型等方法，计算量大，同时该方法不考虑管理和其他人为因素。
2.2探索性分析方法
探索性分析方法（Exploratory Analysis，缩写为EA）是20世纪90年代美国兰德公司提出的一种处理不确定性问题的系统分析优化方法。其基本思想是通过考察大量不确定条件下各种方案的结果，理解和发现复杂现象背后数据变量之间的影响关系，广泛探索各种可能的结果。探索性分析强调在输入与输出之间进行双向探索来分析解的变化规律，寻找针对各种不确定因素的鲁棒性方案。探索性分析方法曾在“信息优势评价”等战略评估和概念演示中应用。探索性分析方法的不足：如受限于计算能力，为避免输入变量过多，导致组合爆炸问题，要求问题的规模和模型的输入变量不能过多，往往采用粗粒度的解析模型来计算。探索性仿真分析实验和探索性计算实验是在探索性分析基础上发展起来的体系优化方法。探索性仿真分析方法是通过将自顶向下的探索性分析设计和自底向上的仿真实验相结合，来探寻复杂系统规律的一种分析实验方法。与探索性分析方法相比，探索性仿真分析方法强调利用仿真实验求解，而不仅仅是解析计算求解，它充分考虑体系对抗双方系统内部的动态交互和体系对抗性特点，能够发现体系的整体涌现性规律，并能通过仿真实验的运行控制策略提高探索效率；与一般体系对抗仿真实验方法相比，探索性仿真分析方法强调顶层设计和不确定分析，利用探索性策略而不是单个案例分析或局部灵敏度分析策略指导仿真实验。
2.3基于场景的体系优化方法
基于场景的评估技术主要应用于软件体系结构评价方法，被借鉴到了指挥信息系统体系结构优化之中。例如，《ATAM体系结构优化方法探讨》将ATAM方法运用于信息系统体系结构设计中，提出以能力参数描述、场景和基于能力参数的体系结构这三个概念为核心，获取体系结构要素的折中点、敏感点、非风险点和风险点，实现体系结构的多目标优化。其基本思想是：利用头脑风暴法提出体系运行、应用和维护等多个场景，分析体系能力参数（如性能、费用、风险）与结构要素之间的关系，发现体系结构中存在的敏感点（结构参数的微小变化将近造成体系单项能力参数的较大变化）、折中点（结构参数同时对多项能力参数敏感）、风险点（结构参数还未完全确定，或者其引起的能力参数的变化还未确定）和非风险点（结构参数的某些固有特性），最终实现体系结构优化。与探索性分析方法、多学科设计优化方法和基于仿真的方法相比较，ATAM方法具有变量空间优化、模型粒度适中、可操作性强等特点。
2.4基于数学规划的体系结构优化方法
该方法采用数学规划模型对体系结构优化问题进行建模，首先建立体系结构的效能评价指标体系和各个子系统的性能指标；然后确定体系量化边界条件，建立各子系统性能指标和费用指标、性能指标和效能指标、性能指标与体系结构效能指标之间的数学模型；最后根据建立的数学模型，逐步放松总体费用限制条件，进行优化求解，寻找费效比最优的体系结构方案。该方法的优点是求解迅速，可以处理大规模的体系结构优化问题。其不足之处是使用数学规划方法进行体系结构优化，要建立闭合的体系结构目标函数以及约束条件，而这一条件大部分体系结构不能满足，且不能反映体系结构的复杂性、涌现性、不确定性、非线性等特征，属于静态的体系结构优化方法。 [科]
1.1 Zachman框架
1987年，在IBM工作的John Zachman 提出了著名的Zachman框架，从多个不同的角度描述系统体系结构框架的不同方面，从而形成对系统体系结构整体的描述。该框架覆盖了企业信息系统构建时需要考虑的各个维度和参与系统建设、使用、维护的各种身份人员的不同关注点。
1.2 FEAF框架
1999年，美国各级政府部门组建委员会出版了企业架构的评测标准及实践指导文档，称为FEAF（Federal Enterprise Architecture Framework联邦企业体系结构框架）。该框架由开发和维护联邦企业体系结构所需要的体系结构部件之间的关系、组织通信的各种方法、模型和定义组成，包括8个主要部分，分别是体系结构驱动、战略方向、当前体系结构、目标体系结构、体系结构模型和标准、架构块、转型过程。
1.3 TEAF框架
TEAF（Treasury Enterprise Ar-chitecture Framework财政部企业体系结构框架）是在FEAF指导下为财政部开发的一个部门级体系结构框架。TEAF框架的体系结构描述从规划者、业务人员、设计者和构建者四个视角，对功能、信息、组织和设施四个视图进行设计。体系结构描述利用类似Zachman框架的矩阵模型表示，其中的矩阵元素就是TEAF框架的工作产品。TEAF框架和Zachman框架的模型相比，TEAF的工作产品更具有可操作性。
2.体系结构优化方法研究现状
2.1三层体系综合方法
三层体系综合（Tri-Level Integrated System Synthesis， 缩写为TLISS）优化方法是在多学科设计优化问题的两层系统综合优化方法基础上发展起来的一种体系设计优化方法。该方法通过建立体系层、系统层、子系统层的解析模型，由代理模型、试验设计、子系统之间、系统之间的多次迭代，逐层优化，达到体系优化的目的。TLISS方法主要适用于工程层次的体系并行设计优化问题，组成体系的系统之间是紧耦合关系。该方法要求底层有大量的数据和解析模型作支撑，经过多次迭代，综合试验设计、代理模型等方法，计算量大，同时该方法不考虑管理和其他人为因素。
2.2探索性分析方法
探索性分析方法（Exploratory Analysis，缩写为EA）是20世纪90年代美国兰德公司提出的一种处理不确定性问题的系统分析优化方法。其基本思想是通过考察大量不确定条件下各种方案的结果，理解和发现复杂现象背后数据变量之间的影响关系，广泛探索各种可能的结果。探索性分析强调在输入与输出之间进行双向探索来分析解的变化规律，寻找针对各种不确定因素的鲁棒性方案。探索性分析方法曾在“信息优势评价”等战略评估和概念演示中应用。探索性分析方法的不足：如受限于计算能力，为避免输入变量过多，导致组合爆炸问题，要求问题的规模和模型的输入变量不能过多，往往采用粗粒度的解析模型来计算。探索性仿真分析实验和探索性计算实验是在探索性分析基础上发展起来的体系优化方法。探索性仿真分析方法是通过将自顶向下的探索性分析设计和自底向上的仿真实验相结合，来探寻复杂系统规律的一种分析实验方法。与探索性分析方法相比，探索性仿真分析方法强调利用仿真实验求解，而不仅仅是解析计算求解，它充分考虑体系对抗双方系统内部的动态交互和体系对抗性特点，能够发现体系的整体涌现性规律，并能通过仿真实验的运行控制策略提高探索效率；与一般体系对抗仿真实验方法相比，探索性仿真分析方法强调顶层设计和不确定分析，利用探索性策略而不是单个案例分析或局部灵敏度分析策略指导仿真实验。
2.3基于场景的体系优化方法
基于场景的评估技术主要应用于软件体系结构评价方法，被借鉴到了指挥信息系统体系结构优化之中。例如，《ATAM体系结构优化方法探讨》将ATAM方法运用于信息系统体系结构设计中，提出以能力参数描述、场景和基于能力参数的体系结构这三个概念为核心，获取体系结构要素的折中点、敏感点、非风险点和风险点，实现体系结构的多目标优化。其基本思想是：利用头脑风暴法提出体系运行、应用和维护等多个场景，分析体系能力参数（如性能、费用、风险）与结构要素之间的关系，发现体系结构中存在的敏感点（结构参数的微小变化将近造成体系单项能力参数的较大变化）、折中点（结构参数同时对多项能力参数敏感）、风险点（结构参数还未完全确定，或者其引起的能力参数的变化还未确定）和非风险点（结构参数的某些固有特性），最终实现体系结构优化。与探索性分析方法、多学科设计优化方法和基于仿真的方法相比较，ATAM方法具有变量空间优化、模型粒度适中、可操作性强等特点。
2.4基于数学规划的体系结构优化方法
该方法采用数学规划模型对体系结构优化问题进行建模，首先建立体系结构的效能评价指标体系和各个子系统的性能指标；然后确定体系量化边界条件，建立各子系统性能指标和费用指标、性能指标和效能指标、性能指标与体系结构效能指标之间的数学模型；最后根据建立的数学模型，逐步放松总体费用限制条件，进行优化求解，寻找费效比最优的体系结构方案。该方法的优点是求解迅速，可以处理大规模的体系结构优化问题。其不足之处是使用数学规划方法进行体系结构优化，要建立闭合的体系结构目标函数以及约束条件，而这一条件大部分体系结构不能满足，且不能反映体系结构的复杂性、涌现性、不确定性、非线性等特征，属于静态的体系结构优化方法。 [科]