Проблемно-ориентированные информационные системы и сетевые технологии: всесторонний академический обзор

В мире, где цифровизация стала не просто трендом, а фундаментальной основой всех экономических и социальных процессов, роль информационных систем (ИС) приобретает критическое значение. Сегодня, 7 ноября 2025 года, мы наблюдаем, как ИС проникают во все сферы человеческой деятельности, от управления сложными производственными циклами до персонализированного образования, становясь незаменимым инструментом для решения специфических задач. Именно в этом контексте особую актуальность приобретают проблемно-ориентированные информационные системы (ПОИС) — интеллектуальные помощники, разработанные для точечного устранения вызовов в конкретных предметных областях.

Однако полноценное функционирование таких систем невозможно без развитых сетевых технологий. Сети – это кровеносная система цифрового мира, обеспечивающая бесперебойный обмен данными, интеграцию разрозненных компонентов и масштабируемость решений. От первых попыток объединения мейнфреймов до современных облачных архитектур и сетей 5G, сетевые технологии непрерывно эволюционируют, формируя ландшафт, в котором ПОИС могут максимально раскрыть свой потенциал. В условиях глобальной цифровой трансформации и, в частности, необходимости импортозамещения в России, глубокое понимание этой синергии становится не просто желательным, а жизненно важным для студентов, аспирантов и специалистов, стремящихся внести свой вклад в развитие отечественной IT-отрасли.

Целью настоящего исследования является предоставление всестороннего и структурированного обзора проблемно-ориентированных информационных систем и сетевых технологий, обеспечивающих их функционирование и интеграцию. Работа нацелена на студентов и аспирантов гуманитарных и технических вузов, изучающих информационные системы, информационные технологии и смежные дисциплины, и призвана стать основой для академических работ.

В рамках исследования будут последовательно раскрыты следующие ключевые исследовательские вопросы:

• Что такое проблемно-ориентированные информационные системы, каковы их основные характеристики, цели и принципы функционирования в современном контексте?
• Какие существуют подходы к классификации информационных систем в целом и проблемно-ориентированных ИС в частности, и каковы критерии этих классификаций?
• Какова эволюция сетевых технологий и их текущая роль в обеспечении архитектуры и функциональности проблемно-ориентированных ИС?
• Какие современные сетевые технологии (например, облачные вычисления, IoT, 5G) наиболее критичны для развития и эффективности проблемно-ориентированных ИС?
• Каковы основные программные и аппаратные средства, используемые для построения и эксплуатации проблемно-ориентированных ИС в сетевой среде?
• Какие вызовы и перспективы развития стоят перед проблемно-ориентированными ИС и сетевыми технологиями в условиях цифровой трансформации и импортозамещения в России?
• Примеры успешного применения проблемно-ориентированных ИС в различных отраслях (экономика, производство, образование, государственное управление) с учетом использования сетевых технологий.

Структура работы разработана таким образом, чтобы обеспечить логическую последовательность изложения материала, начиная с фундаментальных определений и исторических предпосылок, переходя к современным технологиям и заканчивая практическими примерами и анализом российского контекста. Это позволит читателю сформировать целостное и глубокое представление о предмете исследования.

Теоретические основы проблемно-ориентированных информационных систем

Чтобы по-настоящему понять сущность проблемно-ориентированных информационных систем, необходимо сначала погрузиться в фундаментальные понятия, которые лежат в их основе. Представим информационную систему как сложный организм, а проблемно-ориентированную ИС — как его специализированный орган, настроенный на выполнение конкретной, жизненно важной функции. Как же выглядит эта специализация на практике?

Понятие и определения информационных систем и среды

В широком смысле, информационная система (ИС) — это гораздо больше, чем просто набор компьютеров и программ. Это взаимосвязанная совокупность средств, методов и, что не менее важно, персонала, используемых для эффективного хранения, обработки и выдачи информации с целью достижения конкретных задач. Эта формулировка, хотя и достаточно общая, охватывает ключевые аспекты любой ИС.

Обращаясь к официальным документам, мы находим более строгие определения. Так, Федеральный закон РФ № 149-ФЗ «Об информации, информационных технологиях и о защите информации» трактует ИС как «совокупность содержащейся в базах данных информации и обеспечивающих ее обработку информационных технологий и технических средств». Это определение акцентирует внимание на двух основных компонентах: информации (данных) и средствах, обеспечивающих её обработку.

ГОСТ РВ 51987, в свою очередь, определяет информационную систему как «автоматизированную систему (АС), результатом функционирования которой является представление выходной информации для последующего использования». Здесь подчеркивается автоматизированный характер процесса и ориентация на получение полезной информации.

Наконец, ГОСТ Р 53622-2009 вводит понятие информационно-вычислительной системы (ИВС), описывая её как «совокупность данных или баз данных, систем управления базами данных и прикладных программ, функционирующих на вычислительных средствах как единое целое для решения определенных задач». Это определение наиболее полно отражает архитектурную и программную сложность современных ИС, включая в себя не только данные и программы, но и СУБД, а также вычислительные средства.

Все эти определения, несмотря на кажущиеся различия, сходятся в одном: ИС — это не просто хранилище данных, а динамическая, целенаправленная система, предназначенная для работы с информацией.

Не менее важным является понятие «информационной среды». Представьте себе экосистему, где все элементы взаимодействуют друг с другом. Информационная среда — это именно такая экосистема: «совокупность информации, информационной инфраструктуры, субъектов, осуществляющих сбор, формирование, распространение, хранение и использование информации, а также системы регулирования возникающих при этом отношений» [10]. Она охватывает все аспекты, связанные с информацией: от её создания до потребления, включая технические средства, правовое поле и человеческий фактор.

Сущность и отличительные характеристики проблемно-ориентированных ИС

Теперь, когда мы определили общие рамки, давайте сфокусируемся на сердце нашего исследования – проблемно-ориентированных информационных системах (ПОИС). Если обычная ИС – это универсальный инструмент, то ПОИС – это высокоточный скальпель, разработанный для решения конкретной, заранее определенной проблемы.

Проблемно-ориентированные прикладные программные продукты (ППП), по сути, и являются ядром таких систем. Они представляют собой «программные продукты, предназначенные для решения какой-либо задачи в конкретной функциональной области» [5]. Это означает, что каждая такая система создается не для абстрактного «управления информацией», а для автоматизации и оптимизации специфических бизнес-процессов или аналитических задач.

Каковы же цели этих систем? Они многогранны:

• Обеспечение сбора, хранения, обработки, поиска и доставки информации: Фундаментальная функция любой ИС, но в случае ПОИС она направлена на информацию, критически важную для конкретной проблемы.
• Помощь в анализе проблем и создании новых продуктов: ПОИС не просто обрабатывают данные, они предоставляют инструменты для глубокого анализа, выявления закономерностей и поддержки принятия решений, что может привести к инновациям.

Представьте, например, систему управления производством. Её цель – не просто вести учет станков, а оптимизировать производственный цикл, сократить издержки, обеспечить качество продукции. Она будет собирать данные о загрузке оборудования, расходе сырья, времени выполнения операций, а затем анализировать их, предлагая решения для повышения эффективности. И что из этого следует? Это приводит к прямому повышению конкурентоспособности предприятия и сокращению эксплуатационных расходов, что является ключевым фактором выживания на современном рынке.

Ключевые сферы применения проблемно-ориентированного программного обеспечения включают:

• Управление корпоративным контентом (ECM)
• Управление бизнес-процессами (BPM)
• Управление проектами
• Планирование ресурсов предприятия (ERP)
• Управление взаимоотношениями с клиентами (CRM)
• Управление человеческими ресурсами (HRM)
• Управление основными фондами предприятия (EAM)
• Электронный документооборот (EDMS)
• Специализированное ПО для финансового менеджмента (анализ финансового состояния, оценка эффективности инвестиций)
• Системы для промышленного производства (MMPS, MES)

Отличительные характеристики ПОИС делают их уникальными в мире информационных технологий:

1. Высокие требования к оперативности обработки данных: Для многих проблемно-ориентированных систем, таких как банковские, критически важна скорость. Например, сотни транзакций в секунду – это обыденное требование, где любая задержка оборачивается финансовыми потерями и репутационными рисками.
2. Большие объемы хранимой информации: Накопление данных о производственных операциях, клиентских взаимодействиях, финансовых транзакциях приводит к формированию огромных массивов информации. Это, в свою очередь, требует повышенного внимания к средствам администрирования данных: их актуализации, резервному копированию, обеспечению производительности и целостности.
3. Важность дружественного интерфейса: Поскольку ПОИС предназначены для конечных пользователей, часто не обладающих глубокими техническими знаниями, их интерфейс должен быть интуитивно понятным, эргономичным и максимально облегчающим работу.
4. Создание программных комплексов в виде автоматизированных рабочих мест (АРМ): Для управленческого персонала ПОИС часто оформляются как АРМ, предоставляя все необходимые инструменты в одном, персонализированном интерфейсе.
5. Интегрированные системы управления предметной областью на базе вычислительных сетей (архитектура «клиент-сервер»): Современные ПОИС почти всегда являются сетевыми, что позволяет распределить нагрузку, обеспечить совместный доступ к данным и централизованное управление.
6. Организация данных в виде распределенной базы данных: Для больших информационных систем характерно использование распределенных баз данных, что повышает отказоустойчивость и масштабируемость.
7. Наличие простых языковых средств конечного пользователя для запросов к базе данных: Это позволяет неспециалистам получать необходимую информацию без привлечения программистов.
8. Возможность настройки функций обработки данных конечными пользователями: Гибкость и адаптивность – ключевые качества, позволяющие системе меняться вместе с меняющимися потребностями бизнеса.
9. Защита программ и данных от несанкционированного доступа: В условиях растущих киберугроз безопасность информации становится одним из важнейших приоритетов.

Все эти особенности подчеркивают, что проблемно-ориентированные ИС – это не просто набор программ, а комплексные, высокоинтегрированные решения, способные решать сложные задачи в динамичной информационной среде.

Исторический контекст развития ИС: глобальные тенденции и российский путь

История информационных систем – это увлекательная сага о том, как человечество училось управлять знаниями, начиная с самых примитивных методов и доходя до современных высокотехнологичных решений. Глобальные тенденции и российский путь в этом развитии были существенно разными, что оставило свой отпечаток на текущем состоянии IT-отрасли.

Глобальные тенденции

На заре цивилизации информация хранилась в виде глиняных табличек, папирусов и книг. Ручная информационная технология – это эпоха книги и пера, когда вся обработка и передача данных осуществлялись исключительно человеком. С развитием промышленности и усложнением экономических процессов стало очевидно, что ручные методы не справляются с растущими объемами информации.

Настоящий прорыв произошел в середине XX века с появлением компьютеров.

• 1970-е годы: Этот период ознаменовался развитием баз данных и систем поддержки принятия решений (СППР). Компании начали осознавать, что компьютеры могут не просто автоматизировать рутинные операции, но и предоставлять ценную информацию для управления.
• 1980-е годы: Концепция использования информационных систем кардинально изменилась. ИС стали рассматриваться как стратегическое оружие, способствующее успеху организации. Майкл Портер в своих работах на рубеже 1970-х и 1980-х годов обосновал понятие «конкурентного преимущества», показав, как ИС могут обеспечить лидерство по издержкам, дифференциацию или концентрацию на нише. ИС этого периода, предоставляя своевременную информацию, помогали компаниям достигать успеха, создавать новые продукты и услуги, находить рынки сбыта и партнеров, а также обеспечивать низкие издержки производства.

Таким образом, ИС эволюционировали от простых инструментов автоматизации к стратегическим активам, способным формировать конкурентные преимущества и определять успех бизнеса.

Российский путь: От советских ЭВМ к вызовам импортозамещения

История развития информационных систем в России имеет свои уникальные особенности, существенно отличающиеся от западного сценария. В то время как на Западе IT-индустрия росла под влиянием рыночной конкуренции и потребительского спроса, в СССР развитие вычислительной техники и информатики определялось в значительной степени государственными программами и идеологическими установками.

• Ранние достижения и разрыв с производством (1950-1970-е гг.):
  • СССР демонстрировал выдающиеся научные достижения в области вычислительной техники. Уже в 1951 году была создана МЭСМ (Малая электронная счётная машина), а в 1952 году – БЭСМ-1 (Большая электронная счётная машина), которая по праву считалась самой быстродействующей ЭВМ в Европе. Эти машины, использующие до 5000 электронных ламп и способные выполнять 8000–10000 операций в секунду, стали фундаментом советской кибернетики.
  • Однако, несмотря на эти прорывы, существовал значительный разрыв между научными разработками и их практическим внедрением в массовое производство. Многие изобретения не находили широкого применения или реализовывались в значительно упрощенном виде. Причинами этого были недостаточная координация действий управленческих структур, слабая поддержка инноваций на уровне промышленных предприятий и отсутствие рыночных стимулов.
• Переход к копированию и отставание (1980-е гг.):
  • В 1980-х годах произошел переход к массовому производству аналогов зарубежных компьютеров, в частности, систем IBM и DEC. Это решение, призванное ускорить внедрение вычислительной техники, фактически закрепило технологическое отставание, поскольку советская индустрия вместо собственных инноваций сосредоточилась на репликации уже существующих западных образцов.
  • В отличие от Запада, где развитие IT было органично вплетено в рыночные механизмы и конкуренцию, в СССР стратегические решения о развитии ИТ часто принимались на государственном уровне, что приводило к иным приоритетам и темпам внедрения.
• Становление информатики в России (1980-е гг. – настоящее время):
  • Термин «информатика» в России начал формироваться в 80-х годах XX века, обозначая совокупность научных направлений, связанных с появлением компьютеров, что было близко к западному понятию «computer science» [11].
  • После распада СССР российская IT-отрасль столкнулась с необходимостью догонять мировых лидеров в условиях открытого рынка. Это привело к активному заимствованию западных технологий и моделей, но одновременно и к формированию собственной, уникальной траектории развития.
  • Современная Россия стоит перед масштабной задачей импортозамещения в IT. Уход крупных зарубежных IT-гигантов в 2022 году многократно усилил эту потребность, заставив страну форсировать развитие собственных программных и аппаратных решений. Эта ситуация, хотя и является вызовом, открывает беспрецедентные возможности для роста отечественных вендоров и формирования суверенной цифровой инфраструктуры.

Таким образом, исторический путь развития ИС в России – это череда блестящих научных достижений, управленческих ошибок, вынужденных догоняющих стратегий и, наконец, осознанного курса на технологический суверенитет. Понимание этого контекста критически важно для анализа современных проблемно-ориентированных ИС и их будущего в стране.

Классификация информационных систем

Мир информационных систем настолько обширен и разнообразен, что без стройной системы классификации в нем легко потеряться. Представьте себе огромный зоопарк: чтобы понять его обитателей, мы делим их на классы, отряды и виды. Точно так же и с ИС – классификация позволяет выделить наиболее характерные черты и понять их предназначение.

Основные критерии и подходы к классификации ИС

Классификация информационных систем (ИС) – это не просто академическое упражнение, а важный инструмент для понимания их структуры, функциональности и областей применения. Она позволяет систематизировать знания, выявить общие закономерности и специфические особенности различных типов ИС. Основные подходы к классификации основываются на различных признаках, каждый из которых выделяет определенный аспект системы.

Рассмотрим ключевые критерии классификации ИС:

1. По характеру представления и логической организации хранимой информации:
Этот критерий фокусируется на том, как информация структурируется и хранится внутри системы.

• Фактографические ИС: Эти системы оперируют массивами четко определенных фактов о реальных объектах. Например, базы данных клиентов, каталоги товаров, учетные системы. Они идеальны для быстрого поиска и обработки конкретных, структурированных данных.
• Документальные ИС: Основное назначение таких систем – хранение и управление неструктурированными или слабоструктурированными документами (тексты, изображения, аудио- и видеофайлы). Они предоставляют инструментарий для поиска по содержимому документов, их версионирования и контроля доступа. Примером может служить система электронного документооборота.
• Геоинформационные системы (ГИС): Специализированные системы для сбора, хранения, анализа и графической визуализации пространственно-координированных данных. ГИС используются для картографии, городского планирования, экологического мониторинга.

2. По признаку структурированности данных:
Этот подход связан с типами задач, которые ИС предназначены решать.

• Для решения полностью структурированных задач: Такие задачи имеют четко определенные входные данные, алгоритмы обработки и ожидаемые результаты. Примером может служить расчет заработной платы или складской учет.
• Для решения частично структурированных задач: Эти задачи содержат элементы как структурированности, так и неопределенности. ИС для таких задач часто включают модули поддержки принятия решений, позволяющие человеку анализировать варианты и выбирать оптимальные решения.
• Для решения неструктурированных задач: Это наиболее сложные задачи, где входные данные могут быть неполными, алгоритмы неясными, а результаты – труднопредсказуемыми. ИС для таких задач часто используют элементы искусственного интеллекта, экспертные системы, инструменты для анализа больших данных, помогая пользователю ориентироваться в условиях высокой неопределенности.

3. По масштабу использования:
Данный критерий определяет охват и количество пользователей ИС.

• Одиночные ИС: Предназначены для работы на автономном персональном компьютере, обслуживая одного пользователя или небольшую группу, разделяющую одно рабочее место. Примеры: личные органайзеры, небольшие бухгалтерские программы.
• Групповые ИС: Разработаны для поддержки работы группы пользователей (от нескольких человек до нескольких десятков) в рамках одного отдела или проекта. Они обеспечивают совместный доступ к данным и ресурсам, часто используя локальные сети.
• Корпоративные ИС: Охватывают всю организацию, включая множество отделов и географически распределенных филиалов. Это масштабные, комплексные системы, интегрирующие различные бизнес-процессы и обеспечивающие централизованное управление информацией на всех уровнях.

4. По способу организации (для групповых и корпоративных ИС):
Этот критерий описывает архитектурные принципы построения сетевых ИС.

• Системы на основе архитектуры файл-сервер: В таких системах центральный сервер хранит файлы данных, а клиентские рабочие станции выполняют основную обработку. Это приводит к большой сетевой нагрузке и может вызывать проблемы с целостностью данных.
• Системы на основе архитектуры клиент-сервер: Более совершенная архитектура, где сервер баз данных не только хранит данные, но и выполняет часть логики обработки, что значительно снижает сетевую нагрузку и повышает эффективность и целостность данных.
• Системы на основе многоуровневой архитектуры: Развитие клиент-серверной модели, где функции разделены на несколько логических уровней (например, уровень представления, уровень бизнес-логики, уровень данных). Это повышает масштабируемость, гибкость и упрощает обслуживание.
• Системы на основе Интернет и Интранет-технологий: ИС, использующие веб-технологии для предоставления доступа к информации и функционалу через стандартные веб-браузеры. Интранет-системы работают внутри корпоративной сети, Интернет-системы – доступны извне.

5. По сфере применения:
Один из наиболее интуитивно понятных критериев, определяющий предметную область ИС.

• Системы обработки транзакций (СОТ): Предназначены для регистрации и обработки повседневных рутинных операций. Делятся на пакетные (обработка данных группами) и оперативные (обработка в реальном времени).
• Системы принятия решений (СППР): Предоставляют менеджерам инструменты для анализа данных, моделирования и выбора оптимальных решений в сложных ситуациях.
• Информационно-справочные системы: Предназначены для хранения, поиска и выдачи справочной информации (например, правовые базы, энциклопедии).
• Офисные информационные системы: Обеспечивают автоматизацию офисных задач (текстовые редакторы, электронные таблицы, почтовые клиенты).
• ИС организационного управления: Для управления различными аспектами деятельности организации (производство, финансы, персонал).
• ИС управления техническими процессами: Для контроля и управления технологическими процессами на производстве.
• Автоматизированные системы научных исследований (АСНИ): Для поддержки научных экспериментов, сбора и анализа данных.
• ИС автоматизированного проектирования (САПР): Для автоматизации процессов проектирования в различных отраслях инженерии и архитектуры.
• Автоматизированные обучающие системы (АОС): Для организации и поддержки учебного процесса.
• Интегрированные ИС: Объединяют функционал нескольких систем, обеспечивая комплексное управление.
• Экономические ИС: Специализированные системы для решения экономических задач, учета и анализа финансовой деятельности.

6. По характеру использования информации:
Этот критерий фокусируется на том, как информация используется для достижения целей системы.

• Информационно-поисковые системы (ИПС): Основная функция – накопление, поиск и выдача информации по заданным критериям.
• Информационно-аналитические системы (ИАС): Предназначены для аналитической обработки данных, часто с использованием баз знаний и экспертных систем, для выявления тенденций и закономерностей.
• Информационно-решающие системы (ИРС): Используют прикладное ПО для решения конкретных задач, выдавая не просто информацию, но и готовые решения или рекомендации.
• Управляющие ИС: Автоматизируют функции управления, выдавая управляющие воздействия.
• Советующие экспертные ИС: Системы, основанные на знаниях экспертов, которые предоставляют советы и рекомендации в сложных проблемных областях.

Каждый из этих критериев дает свой ракурс на мир ИС, помогая нам лучше понять их многообразие и специфику.

Классификация проблемно-ориентированных ИС

Проблемно-ориентированные информационные системы, будучи специализированными инструментами, также поддаются более детальной классификации, которая помогает понять их структуру и назначение. Эти системы, как мы уже знаем, представляют собой прикладные программные продукты (ППП), разработанные для решения конкретных задач в определенной функциональной области. Их классификация обычно проводится по нескольким ключевым осям:

1. По типам предметных областей:
Этот подход является наиболее естественным для проблемно-ориентированных систем, поскольку их само название указывает на фокус на конкретной проблеме или сфере деятельности.

• Экономические системы: Сюда относятся системы для финансового учета, бюджетирования, анализа инвестиций, управления денежными потоками, банковские системы, системы для фондовых рынков. Примерами могут служить «1С:Бухгалтерия», RS-Bank.
• Производственные системы: Системы управления производственными процессами (MES — Manufacturing Execution Systems), планирования производства, управления качеством, логистикой и цепочками поставок. MMPS (Multi-level Manufacturing Planning Systems) также относятся сюда, повышая гибкость производства.
• Образовательные системы: Автоматизированные обучающие системы (АОС), системы управления обучением (LMS), электронные библиотеки, системы для управления научными проектами, виртуальные лаборатории и специализированное ПО для анализа данных в конкретных научных областях, такие как проблемно-ориентированные информационно-вычислительные системы (ПОИВС) для высшего образования и науки.
• Медицинские системы: Электронные медицинские карты, системы управления больницами, диагностические системы, системы поддержки принятия врачебных решений.
• Государственное управление: Системы электронного документооборота в госорганах, порталы государственных услуг, системы управления городским хозяйством. Примеры: справочно-правовые системы «Консультант Плюс», «Гарант», «Кодекс», «Референт».
• Дизайн и реклама: Графические пакеты (Adobe Photoshop, CorelDRAW, Adobe Illustrator, 3D Max), системы автоматизации проектирования (САПР, например AutoCAD), мультимедийные редакторы.
• Управление персоналом: Кадровый учет, расчет заработной платы, системы оценки эффективности сотрудников (HRM).
• Управление запасами: Системы складского учета, оптимизации закупок, управления логистическими потоками.

2. По типам информационных систем:
Проблемно-ориентированные ППП могут быть реализованы в рамках более общих типов ИС:

• Системы обработки транзакций: Например, оперативные банковские системы, обрабатывающие каждую транзакцию в реальном времени.
• Системы поддержки принятия решений: ПО для финансового анализа, инвестиционного планирования, где менеджеры принимают решения на основе обработанных данных.
• Экспертные системы: Системы, которые моделируют знания и опыт экспертов в конкретной области, например, для диагностики заболеваний или консультирования по правовым вопросам.
• Информационно-поисковые системы: Например, справочно-правовые системы, где ключевой функцией является быстрый и точный поиск нужных документов.

3. По функциям:
Этот критерий фокусируется на основных задачах, которые выполняет программный продукт.

• Функции учета и контроля: Системы бухгалтерского учета, складского учета, учета рабочего времени.
• Функции анализа и прогнозирования: Системы бизнес-аналитики (BI), аналитические модули в ERP, системы финансового моделирования.
• Функции планирования и оптимизации: Системы планирования производства, оптимизации логистических маршрутов, управления проектами.
• Функции документооборота: Системы электронного документооборота, управления корпоративным контентом.

4. По комплексам задач:
Классификация по комплексам задач более детализирована и учитывает конкретные наборы операций, которые автоматизирует система. Например, в рамках системы бухгалтерского учета можно выделить комплексы задач:

• Учет основных средств.
• Учет расчетов с поставщиками и покупателями.
• Расчет заработной платы.
• Формирование налоговой отчетности.

Для системы управления производством:

• Планирование производства.
• Управление запасами и материалами.
• Контроль качества.
• Техническое обслуживание и ремонт оборудования.

Таблица ниже иллюстрирует эту многомерность:

Критерий классификации	Примеры	Описание
По предметной области	Банковские ИС, Производственные ИС, Медицинские ИС, Справочно-правовые системы (Консультант Плюс), АОС	Разработаны для решения задач в конкретной сфере (финансы, производство, здравоохранение, юриспруденция, образование).
По типу ИС	Системы обработки транзакций, СППР, Экспертные системы, ИПС	Проблемно-ориентированные системы могут быть реализованы как один из этих типов, фокусируясь на конкретных задачах.
По функциям	Учетные, Аналитические, Планирующие, Управляющие	Автоматизация конкретных функций (учет, анализ, планирование, контроль).
По комплексам задач	Учет зарплаты, Управление качеством продукции, Расчет инвестиций	Решение специфических, взаимосвязанных задач в рамках одной проблемной области.

Таким образом, проблемно-ориентированные ИС – это не просто набор программ, а тщательно спроектированные и адаптированные решения, чья классификация помогает не только понять их назначение, но и оценить потенциал для решения специфических вызовов в различных отраслях.

Сетевые технологии как основа архитектуры проблемно-ориентированных ИС

В современном мире, где информация является кровью бизнеса и государственного управления, сетевые технологии играют роль кровеносной системы, обеспечивающей жизненно важный поток данных. Представьте себе современное предприятие без интернета или внутренней сети – это как организм без нервной системы: отдельные органы могут работать, но целостного функционирования не будет. Именно сетевые технологии стали фундаментом, на котором зиждется архитектура и функциональность большинства проблемно-ориентированных информационных систем.

Понятие сетевых и компьютерных сетей

Чтобы разобраться в роли сетевых технологий, необходимо прежде всего четко определить, что они собой представляют.

Сетевая технология — это не просто кабели или беспроводные сигналы. Это «согласованный набор программных и аппаратных средств (например, драйверов, сетевых адаптеров, кабелей и разъемов), а также механизмов передачи данных по линиям связи, достаточный для построения вычислительной сети» [1]. Иными словами, это весь комплекс инструментов и правил, позволяющий устройствам обмениваться информацией.

Центральным элементом здесь является компьютерная сеть (КС). Представьте себе группу людей, которые могут общаться друг с другом, используя общий язык и правила этикета. Компьютерная сеть — это аналогичная система: «взаимосвязанные вычислительные устройства, которые могут обмениваться данными и совместно использовать ресурсы, используя систему правил (коммуникационных протоколов) для передачи информации» [25].

ГОСТ IEC 60050-732-2017 дает более формальное определение, называя компьютерную сеть «структурой, узлы которой включают компьютеры и оборудование передачи данных, а ветви являются линиями передачи данных» [7]. Это подчеркивает физическую составляющую сети, где «узлы» – это активные устройства, а «ветви» – каналы связи.

В более широком смысле, компьютерная сеть — это «комплекс территориально рассредоточенных ЭВМ, связанных между собой каналами передачи данных и сетевым программным обеспечением в целях эффективного использования запоминающей среды и вычислительных мощностей» [20]. Это определение акцентирует внимание на возможности совместного использования ресурсов, что является ключевой целью создания сетей.

Таким образом, сетевые технологии – это невидимые нити, связывающие воедино аппаратные и программные компоненты, позволяя им формировать единое целое – компьютерную сеть, которая, в свою очередь, становится основой для любой современной информационной системы.

Эволюция компьютерных сетей: от мейнфреймов до беспроводных решений

История компьютерных сетей – это летопись технологических прорывов, каждый из которых открывал новые горизонты для обмена информацией. Она тесно связана с развитием вычислительной техники, ведь без мощных компьютеров не было бы смысла в их объединении.

• Начало (1950-1960-е годы): Эпоха мейнфреймов и транзисторов.
  • В 1956 году произошла революция: транзисторы заменили громоздкие и ненадежные вакуумные лампы в компьютерах. Это привело к значительному уменьшению размеров и веса ЭВМ, снижению энергопотребления и тепловыделения, а также к существенному повышению скорости и надежности их работы. Это фундаментальное изменение стало залогом будущего развития сетей, сделав компьютеры более доступными и пригодными для массового использования.
  • Первые попытки объединения вычислительных мощностей появились в 1950-1960-х годах, когда мейнфреймы стали подключаться к удаленным терминалам. Ярким примером стала система SABRE (Semi-Automated Business Research Environment), разработанная American Airlines в 1960 году. Она позволя��а удаленным терминалам получать в реальном времени информацию о бронировании авиабилетов и наличии свободных мест, что стало прообразом современных распределенных информационных систем. В СССР, компьютеры БЭСМ-2, активно используемые с 1957 года в крупных вычислительных центрах, также демонстрировали форму распределенного использования ресурсов для решения сложных задач, например, при расчетах запусков спутников и космических кораблей.
• 1969 год: Рождение ARPANET и Интернета.
  • 1969 год стал поворотным: по инициативе Министерства обороны США была создана ARPANET – первая глобальная компьютерная сеть. Её целью было объединение компьютеров разных типов с использованием общих коммуникационных протоколов. ARPANET стала отправной точкой для создания современного Интернета, доказав возможность надежной передачи данных на большие расстояния.
• 1970-е годы: Мини-компьютеры и первые стандарты.
  • С появлением мини-компьютеров стало возможным создание локальных сетей (LAN), которые, однако, настраивались вручную и были несовместимы друг с другом.
  • Появляются первые стандартизованные сетевые архитектуры, такие как IBM SNA (Systems Network Architecture) и X.25, что заложило основы для более широкого распространения сетевых решений.
• 1980-е годы: Стандартизация LAN и рождение современного Интернета.
  • К середине 1980-х годов утверждаются стандартные сетевые технологии для локальных сетей: Ethernet, Arcnet, Token Ring, Token Bus. Особенно выделяется Ethernet, который благодаря своей простоте и эффективности быстро становится лидером.
  • С появлением персональных компьютеров (ПК) и их массовым распространением Интернет начинает приобретать современный вид. Важнейшим шагом стало повсеместное использование стека протоколов TCP/IP на всех узлах сети, что обеспечило универсальную совместимость и возможность глобального взаимодействия.
• 1990-е годы: Скоростные магистрали и доминирование Ethernet.
  • Происходит переход локальных сетей на более высокие скорости: 100 Мбит/с (FDDI и Fast Ethernet).
  • В глобальных сетях начинают применяться магистрали SDH (Synchronous Digital Hierarchy) со скоростями 155 и 622 Мбит/с, значительно увеличивая пропускную способность.
  • К концу 1990-х годов семейство Ethernet (10 Мбит/с, Fast Ethernet 100 Мбит/с, Gigabit Ethernet 1000 Мбит/с) становится явным лидером среди технологий локальных сетей, благодаря своей надежности, простоте и относительно низкой стоимости оборудования.
• 2000-2010 годы: Беспроводная революция и удешевление трафика.
  • В 2000-е годы происходит взрывное распространение беспроводных сетей. Стандарты Wi-Fi (IEEE 802.11b/a/g/n) обеспечивают скорости от 11 до 600 Мбит/с, делая доступ к сети повсеместным.
  • В мобильной связи появляются стандарты 2.5G (GPRS) и 3G (UMTS/HSPA), предлагающие скорости до 34 Мбит/с. К 2010-м годам начинается внедрение 4G, обеспечивающего скорости до 100 Мбит/с для мобильных и до 1 Гбит/с для стационарных абонентов.
  • Стоимость передачи информации значительно снижается. Например, в России стоимость мобильного интернета в 2019-2020 годах была значительно ниже среднемировой, что свидетельствует о доступности сетевых услуг.

Эволюция компьютерных сетей – это непрерывный процесс, в котором каждый новый этап открывает возможности для создания более сложных, распределенных и эффективных информационных систем. Но что именно делает современные сети такими мощными и незаменимыми для ПОИС?

Роль сетевых технологий в архитектуре проблемно-ориентированных ИС

Сетевые технологии – это не просто канал связи, это фундамент, на котором возводятся современные проблемно-ориентированные информационные системы. Их роль выходит далеко за рамки простой передачи данных, определяя саму архитектуру, функциональность и эффективность ИС.

1. Интегрированные системы управления и распределенные базы данных:
Сетевые технологии позволяют создавать интегрированные системы управления на базе вычислительных сетей. Вместо разрозненных программ, работающих на отдельных компьютерах, предприятия получают единую, взаимосвязанную среду, где информация мгновенно доступна всем авторизованным пользователям. Это критически важно для таких систем, как ERP, CRM, MES, где требуется комплексный взгляд на бизнес-процессы.
Более того, сети делают возможным формирование распределенных баз данных. Это означает, что данные могут храниться на нескольких серверах, расположенных в разных географических точках, но при этом работать как единое целое. Такая архитектура повышает отказоустойчивость, масштабируемость и производительность ИС, обеспечивая доступность информации даже при сбоях отдельных узлов.

2. Клиент-серверная и многоуровневая архитектура:
Именно сетевые технологии стали катализатором для повсеместного распространения архитектуры «клиент-сервер» в рабочих группах и корпоративных ИС. В этой модели клиентские приложения (рабочие станции) отправляют запросы к центральному серверу, который хранит данные и выполняет основную логику обработки.

• Преимущества клиент-серверной архитектуры:
  • Повышение эффективности: Сервер баз данных оптимально управляет ресурсами и запросами, обеспечивая быструю обработку.
  • Разгрузка сети: Передача только запросов и результатов, а не целых файлов, значительно снижает сетевой трафик.
  • Обеспечение целостности данных: Централизованное хранение и управление данными на сервере гарантирует их консистентность и актуальность.
  • Упрощение администрирования: Обновление и обслуживание ИС осуществляется централизованно на сервере.

Дальнейшим развитием клиент-серверной архитектуры стала многоуровневая архитектура, которая в классической форме состоит из трех уровней:

• Уровень представления (клиент): Обеспечивает пользовательский интерфейс.
• Уровень бизнес-логики (сервер приложений): Содержит правила и алгоритмы обработки данных.
• Уровень данных (сервер баз данных): Хранит и управляет информацией.
  Такое разделение позволяет гибко масштабировать отдельные компоненты, повышать безопасность и упрощать разработку и сопровождение сложных проблемно-ориентированных систем.

3. Программируемость, автоматизация и безопасность современных сетей:
Современные сетевые решения вышли на качественно новый уровень, становясь критически важными для цифровой трансформации и успеха бизнеса, обеспечивая:

• Программируемость и автоматизация: Это достигается за счет:
  • Программно-определяемых сетей (SDN): SDN отделяют плоскость управления сетью от плоскости данных. Это позволяет программно управлять сетевыми услугами и трафиком, динамически адаптируя сеть под меняющиеся потребности проблемно-ориентированных ИС. Например, можно автоматически перенаправлять трафик для обеспечения приоритета критически важных приложений.
  • Виртуализации сетевых функций (NFV): NFV позволяет запускать сетевые функции (такие как маршрутизаторы, файрволы, балансировщики нагрузки) на стандартных серверах, используя виртуализацию, вместо специализированного аппаратного обеспечения. Это снижает капитальные и операционные затраты, повышает гибкость и скорость развертывания новых сервисов для ИС.
  • Оркестрация: Для координации сложных задач развертывания и управления инфраструктурой используются инструменты оркестрации (например, Kubernetes для контейнерных приложений, Apache Airflow для рабочих процессов, Terraform для инфраструктуры как кода). Они автоматизируют жизненный цикл компонентов ПОИС, от развертывания до масштабирования и обновления.
• Безопасность: В условиях растущих киберугроз, сетевая безопасность приобретает первостепенное значение.
  • Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО): Эти технологии активно применяются для анализа больших объемов сетевого трафика и системных логов. Они способны в реальном времени обнаруживать аномалии, выявлять скрытые угрозы, снижать количество ложных срабатываний и даже предсказывать потенциальные атаки. ИИ и МО усиливают традиционные механизмы защиты, делая сети более устойчивыми к сложным кибератакам.

Таким образом, сетевые технологии прошли путь от простых средств соединения компьютеров до сложнейших инфраструктурных решений, которые не только обеспечивают базовую связность, но и активно формируют архитектуру, гибкость, масштабируемость и безопасность проблемно-ориентированных информационных систем. Без них цифровая трансформация и эффективное функционирование современных ПОИС были бы невозможны.

Современные сетевые технологии и их влияние на проблемно-ориентированные ИС

В эпоху стремительной цифровой трансформации, где скорость, гибкость и повсеместная доступность информации становятся определяющими факторами успеха, на сцену выходят передовые сетевые технологии. Они не просто поддерживают работу проблемно-ориентированных информационных систем, но и активно формируют их будущее, открывая новые горизонты для их развития и применения. Рассмотрим три ключевых направления: облачные вычисления, Интернет вещей (IoT) и технологии 5G.

Облачные вычисления

Облачные вычисления (cloud computing) стали одним из самых мощных драйверов развития современных информационных систем. Представьте себе, что вам больше не нужно покупать и обслуживать собственные электростанции для обеспечения электричеством: вы просто подключаетесь к общей сети и платите за то, что используете. Облака работают по схожему принципу.

Определение и исторические корни:
Облачные вычисления — это «технология обработки данных, при которой компьютерные ресурсы и мощности предоставляются пользователям как Интернет-сервис» [27]. Это означает, что вместо того чтобы держать серверы, СУБД и приложения у себя, организации арендуют эти ресурсы у сторонних провайдеров, получая доступ к ним через интернет.
Идея облачных вычислений не нова; её корни уходят в 1960 год, когда Джон Маккарти предсказал, что вычисления однажды станут общедоступной коммунальной услугой. Однако широкую популярность и практическое применение облака приобрели лишь с 2007 года, что стало возможным благодаря значительному развитию каналов связи и экспоненциальному росту потребностей пользователей в вычислительных мощностях и хранении данных.

Преимущества для проблемно-ориентированных ИС:
Облачные технологии предлагают ряд неоспоримых преимуществ, которые критически важны для проблемно-ориентированных ИС:

• Более быстрое внедрение инноваций: Облака позволяют разработчикам быстро развертывать новые приложения и сервисы, тестировать гипотезы и выводить продукты на рынок без длительных циклов закупки и настройки оборудования. Это особенно ценно для ПОИС, которые часто требуют быстрой адаптации к меняющимся бизнес-требованиям.
• Простота масштабирования: Потребности в вычислительных ресурсах могут резко меняться. Облака позволяют мгновенно масштабировать ресурсы вверх или вниз в зависимости от текущей нагрузки, избегая избыточных инвестиций в собственное оборудование. Это идеальное решение для ПОИС с переменной нагрузкой, таких как системы электронной коммерции или аналитические платформы.
• Большая гибкость ресурсов: Пользователи могут выбирать и настраивать необходимые ресурсы (процессоры, память, хранилище, сетевые функции) в соответствии со своими задачами, не будучи привязанными к фиксированной конфигурации.
• Экономическая эффективность (Pay-as-you-go): Модель оплаты «по факту использования» означает, что организации платят только за фактически потребленные ресурсы. Это позволяет значительно сократить капитальные затраты (CAPEX) и перевести их в операционные (OPEX), что особенно выгодно для стартапов и компаний с ограниченным бюджетом.

Модели облачных технологий:

• Публичное облако: Ресурсы предоставляются сторонним провайдером и доступны широкому кругу пользователей через интернет.
• Частное облако: Облачная инфраструктура, предназначенная для использования одной организацией, может быть расположена на её собственной площадке или управляться внешним провайдером.
• Гибридное облако: Комбинация публичного и частного облаков, позволяющая переносить рабочие нагрузки между ними для оптимизации затрат, безопасности и производительности.

Роль российских провайдеров:
В России рынок облачных услуг активно развивается. Крупнейшими компаниями-поставщиками IaaS (Infrastructure as a Service) – одной из основных моделей облачных вычислений – являются такие игроки, как ИТ-Град, Крок, Ай-Теко, DataLine, Softline, OnCloud.ru. Их развитие критически важно в условиях импортозамещения, поскольку они предлагают отечественные решения, соответствующие требованиям безопасности и законодательства РФ.

Интернет вещей (IoT)

Интернет вещей (IoT) – это не просто модное слово, а революционная концепция, которая расширяет границы цифрового мира, подключая к сети миллиарды физических объектов. Представьте, что каждый предмет вокруг вас может «говорить» и передавать информацию.

Определение и масштаб:
Интернет вещей (IoT) — это «сеть устройств, подключенных к сети и регулярно передающих информацию о своей работе без участия человека, включая не только компьютеры и смартфоны, но и фактически любые предметы» [15]. Это могут быть датчики в производственном цеху, бытовая техника, автомобили, медицинские приборы и даже элементы инфраструктуры «умного города».
Мировой рынок IoT демонстрирует взрывной рост. Прогнозируется, что к 2025 году он будет насчитывать 27 миллиардов подключенных устройств. В России объем рынка IoT также стремительно увеличивается: в 2024 году он достиг 34,4 млрд рублей, с прогнозом роста до 276 млрд рублей к 2030 году и до 350 млрд рублей к концу 2032 года [4].

Влияние на проблемно-ориентированные ИС:
IoT кардинально меняет возможности проблемно-ориентированных ИС, предоставляя им огромные объемы данных в реальном времени. Это позволяет создавать:

• Системы мониторинга и управления: Например, в промышленности IoT-датчики собирают данные о состоянии оборудования, позволяя предиктивно обслуживать его и предотвращать сбои.
• Оптимизация процессов: В логистике IoT-устройства отслеживают местоположение грузов, температуру и влажность, что позволяет оптимизировать маршруты и условия хранения.
• «Умные» среды: В ЖКХ IoT помогает автоматизировать учет ресурсов, управлять освещением и отоплением.

Вызовы для российского рынка IoT:
Несмотря на огромный потенциал, развитие IoT в России сталкивается с рядом ключевых вызовов:

• Безопасность данных: Огромное количество подключенных устройств создает обширную поверхность для атак. DDoS-атаки, взлом устройств, несанкционированный доступ к конфиденциальной информации – все это реальные угрозы, требующие комплексных решений по кибербезопасности.
• Отсутствие отечественных комплектующих: Зависимость от импортных микросхем, датчиков и других компонентов является серьезной проблемой в условиях импортозамещения, что требует развития собственного производства.
• Необходимость высокоскоростного и стабильного интернет-соединения: Для эффективной работы IoT требуется надежная сетевая инфраструктура с высокой пропускной способностью и низкой задержкой, особенно в отдаленных регионах.
• Развитая инфраструктура для обработки и хранения данных: Потоки данных от миллиардов IoT-устройств требуют мощных облачных платформ и аналитических инструментов для их обработки, хранения и извлечения ценной информации.

Технологии 5G

Сети мобильной связи пятого поколения (5G) – это не просто очередное увеличение скорости интернета. Они призваны стать одной из фундаментальных основ цифровой экономики, наряду с анализом больших данных и Интернетом вещей, а главной движущей силой — искусственный интеллект [35].

Характеристики и архитектура:
5G предназначены для обеспечения:

• Высокой пропускной способности: Скорость передачи данных до 3-6 Гбит/с, что значительно превышает возможности предыдущих поколений.
• Низкой задержки сигнала: До 2 мс, что критически важно для приложений реального времени, таких как автономный транспорт, телемедицина и промышленная автоматизация.
• Огромной скорости передачи данных: Позволяет мгновенно загружать большие объемы информации, что необходимо для потокового видео высокого разрешения и облачных игровых сервисов.
• Удлинения срока службы батарей пользовательских устройств: Благодаря более эффективным технологиям модуляции и радиодоступа.

В основе 5G лежат новейшие технологии модуляции, образования форм волн и радиодоступа (RAT), такие как 5G NR (New Radio). Архитектура сети радиодоступа 5G RAN (фаза 1, Релиз 15) и функции базовой сети 5G Core, а также технологии SDN (программно-определяемые сети) и NFV (виртуализация сетевых функций) являются ключевыми элементами, обеспечивающими гибкость, масштабируемость и эффективность.

Новые возможности для проблемно-ориентированных ИС:
5G открывает новые горизонты для проблемно-ориентированных ИС, обеспечивая:

• Новые услуги связи: Развитие таких направлений, как расширенная мобильная широкополосная связь (eMBB), ультранадежная связь с низкой задержкой (URLLC) и массивная межмашинная связь (mMTC).
• Развитие IoT: 5G является идеальн��й сетью для поддержки огромного количества IoT-устройств, обеспечивая необходимую пропускную способность и низкую задержку для их эффективного взаимодействия. Например, на крупных заводах, таких как Atlas Copco Airpower, уже применяются 5G-ready сети для интеллектуального производства.
• Улучшение существующих сервисов: С большим объемом трафика 5G позволяет значительно улучшить качество таких сервисов, как видеоконференции, стриминг, облачные игры.

Вызовы для 5G:
Наряду с огромными возможностями, 5G сталкивается и с вызовами:

• Уязвимости безопасности: Сложная архитектура 5G создает новые точки для потенциальных атак. Выявлены уязвимости, позволяющие контролировать перемещения абонентов и выводить из строя сегменты сетей, что требует постоянного совершенствования механизмов защиты.
• Инфраструктурные затраты: Развертывание сетей 5G требует значительных инвестиций в новую инфраструктуру и модернизацию существующих сетей.

В совокупности, облачные вычисления, IoT и 5G формируют мощный триумвират, который трансформирует ландшафт проблемно-ориентированных информационных систем, делая их более умными, быстрыми, гибкими и способными решать задачи, которые ранее казались невозможными. Эти технологии – не просто тренд, а необходимость для любой организации, стремящейся оставаться конкурентоспособной в цифровой экономике.

Программно-аппаратные средства для построения и эксплуатации проблемно-ориентированных ИС

Подобно тому, как для создания сложного механизма требуются как прочные материалы, так и точные чертежи, для построения и эксплуатации проблемно-ориентированных информационных систем необходим сбалансированный набор аппаратных и программных средств. Эти инструментальные компоненты, работая в синергии, формируют функциональную основу любой ИС.

Аппаратные средства

Аппаратные средства – это материальная, осязаемая основа любой информационной системы. Без них программное обеспечение остается лишь набором инструкций. Они обеспечивают выполнение вычислений, хранение данных и, конечно же, передачу информации по сети.

Ключевые категории аппаратных средств:

1. Средства вычислительной техники:
Это сердце любой ИС, выполняющее обработку данных.

• Компьютеры: От мощных серверов, предназначенных для обработки огромных объемов информации и обслуживания тысяч пользователей, до рабочих станций конечных пользователей. В контексте проблемно-ориентированных ИС, это могут быть специализированные компьютеры для автоматизированных рабочих мест (АРМ) или высокопроизводительные вычислительные кластеры для аналитических задач.
• Серверы: Мощные специализированные компьютеры, обеспечивающие централизованное хранение данных, выполнение приложений и обработку запросов от множества клиентов. Для проблемно-ориентированных ИС часто используются серверы баз данных, серверы приложений, веб-серверы.

2. Средства коммуникационной техники:
Эти средства обеспечивают связность между различными компонентами ИС и внешними сетями.

• Маршрутизаторы (routers): Устройства, которые направляют трафик между различными сетями (например, между локальной сетью предприятия и Интернетом) на основе IP-адресов. Они играют ключевую роль в построении глобальных и корпоративных сетей.
• Коммутаторы (switches): Устройства, которые соединяют сетевые устройства в пределах одной локальной сети (LAN), направляя трафик только к нужному получателю, что повышает эффективность сети.
• Модемы: Устройства для преобразования цифровых сигналов в аналоговые и обратно, обеспечивающие передачу данных по телефонным линиям, кабельным или оптоволоконным сетям.
• Телекоммуникационное оборудование: Широкий спектр устройств, включая точки доступа Wi-Fi, сетевые адаптеры (Ethernet-карты), концентраторы (хабы), обеспечивающие различные виды сетевых подключений.

3. Линии и каналы связи:
Физическая инфраструктура, по которой передается информация.

• Кабели: Витая пара (медные провода), оптоволоконные кабели (для высокоскоростной передачи на большие расстояния), коаксиальные кабели.
• Беспроводные каналы: Радиоволны, используемые в Wi-Fi, мобильной связи (3G, 4G, 5G), спутниковой связи.

4. Периферийное оборудование:
Устройства, расширяющие функциональность ИС.

• Устройства хранения данных: Жесткие диски (HDD), твердотельные накопители (SSD), сетевые хранилища (NAS), системы хранения данных (SAN), ленточные библиотеки для резервного копирования.
• Устройства ввода/вывода: Принтеры, сканеры, мониторы, клавиатуры, мыши – все, что позволяет пользователю взаимодействовать с системой и получать информацию.

Важно отметить, что компьютерная сеть сама по себе является совокупностью аппаратных средств: «совокупность абонентских систем (ЭВМ, промышленные роботы, станки с ЧПУ) и коммуникационной сети» [14]. Станция в этой терминологии – это «аппаратура, выполняющая функции, связанные с передачей и приемом информации» [14]. То есть, каждый элемент, будь то сервер или конечный терминал, является частью аппаратной инфраструктуры.

Программные средства

Если аппаратные средства – это тело ИС, то программные средства – это её душа и мозг. Они определяют, как аппаратное обеспечение будет работать, какие задачи выполнять и как взаимодействовать с пользователем. Программное обеспечение (ПО) делится на системное и прикладное.

1. Системное программное обеспечение:
Это фундамент, на котором работает все остальное ПО.

• Операционные системы (ОС): Являются посредником между аппаратным обеспечением и прикладными программами. Они управляют ресурсами компьютера (процессором, памятью, устройствами ввода/вывода) и предоставляют базовые сервисы для запуска приложений. Для сетевых сред существуют сетевые операционные системы (например, Windows Server, Linux-дистрибутивы с сетевыми функциями), которые обеспечивают управление сетевыми ресурсами, пользователями, безопасностью и доступом к данным в распределенной среде.

2. Прикладное программное обеспечение (ППП):
Это то, что делает ИС «проблемно-ориентированной», так как оно предназначено для решения конкретных задач пользователей.

• Проблемно-ориентированное ПО: Широкий класс программ, разработанных для автоматизации специфических функций или решения задач в определенной предметной области. Примеры включают:
  • Настольные издательские системы: Для создания профессиональных публикаций (например, Adobe InDesign).
  • Графические пакеты: Для работы с изображениями, видео, 3D-моделями (Adobe Photoshop, CorelDRAW, Adobe Illustrator, 3D Max, Macromedia Flash).
  • Системы автоматизации проектирования (САПР): Для инженеров и дизайнеров, позволяющие создавать чертежи, модели и спецификации (например, AutoCAD).
  • Системы мультимедиа: Проигрыватели, редакторы аудио/видео.
  • Справочно-правовые системы: Для работы с законодательной информацией (Консультант Плюс, Гарант, Кодекс, Референт).
  • Бухгалтерские, банковские, управленческие программы: (1С:Бухгалтерия, RS-Bank, RS-Balance).

• Системы управления базами данных (СУБД): Критически важный компонент для хранения, организации и доступа к большим объемам структурированных данных. Они позволяют создавать, изменять и управлять базами данных, обеспечивая целостность и безопасность информации.
  • Промышленные СУБД: Мощные, высокопроизводительные системы, предназначенные для корпоративных решений (например, Oracle Database, Microsoft SQL Server, PostgreSQL, MySQL).
  • Локальные СУБД: Более простые системы для настольных приложений или небольших проектов (Clarion, Clipper, FoxPro, Paradox, Dbase, Access).

• Автоматизированные рабочие места (АРМ): Это «человеко-машинные системы, ориентированные на профессионального пользователя и решение задач из выделенных проблемных областей» [16]. АРМ объединяет аппаратное и программное обеспечение для обеспечения эффективной работы конкретного специалиста. В их составе выделяют прикладные программы, направленные на конкретные пользовательские задачи. Например, АРМ бухгалтера, АРМ диспетчера, АРМ менеджера.

3. Коммуникационные протоколы:
Это набор правил и стандартов, которые позволяют устройствам в сети обмениваться информацией.

• Модель OSI (Open Systems Interconnection): Семиуровневая эталонная модель, описывающая, как различные сетевые протоколы взаимодействуют друг с другом. Она помогает понять принципы работы сетей, хотя на практике редко используется в чистом виде.
• Стек протоколов TCP/IP (Transmission Control Protocol/Internet Protocol): Де-факто стандарт для Интернета и большинства современных компьютерных сетей. Он включает в себя множество протоколов для различных функций, таких как маршрутизация, адресация, управление соединениями и передача данных. TCP/IP обеспечивает надежную и эффективную передачу информации в распределенных системах.

Таким образом, продуманный выбор и интеграция аппаратных и программных средств являются ключевыми для создания стабильных, производительных и безопасных проблемно-ориентированных информационных систем, способных эффективно решать поставленные задачи в любой сфере деятельности.

Вызовы, перспективы развития и нормативно-правовое регулирование ИС в России

Российский IT-ландшафт сегодня – это динамично развивающаяся экосистема, находящаяся под влиянием глобальных трендов цифровой трансформации и специфических национальных вызовов, в первую очередь связанных с импортозамещением. Понимание этих факторов и нормативно-правового поля, регулирующего сферу ИС, критически важно для дальнейшего развития проблемно-ориентированных систем в стране.

Цифровая трансформация и российский ИТ-рынок

Цифровая трансформация – это не просто внедрение новых технологий, а глубинное изменение бизнес-моделей, организационных структур и корпоративной культуры под воздействием цифровых инноваций. В России она является «одним из ключевых драйверов современных экономических процессов» [17] и важнейшим трендом в таких отраслях, как здравоохранение [31].

Сложности и вызовы цифровой трансформации в России:

• Конкуренция с лидерами: Россия сталкивается с необходимостью конкурировать с глобальными лидерами цифровой зрелости, такими как Китай и США, которые обладают огромными ресурсами и развитыми экосистемами.
• Разрыв между стратегией и реализацией: Зачастую существует разрыв между стратегическими решениями о цифровизации, принимаемыми на высоком уровне, и их практической реализацией на местах, что может замедлять процесс.
• Недостаток квалифицированных кадров: Быстрый рост IT-отрасли приводит к дефициту высококвалифицированных специалистов.

Драйверы развития российского ИТ-рынка:
Несмотря на вызовы, российский ИТ-рынок демонстрирует значительный рост, подпитываемый рядом мощных драйверов:

• Спрос на ИИ-продукты: Значительный спрос на решения на основе искусственного интеллекта, которые позволяют автоматизировать процессы, улучшать аналитику и создавать новые сервисы.
• Информационная безопасность (ИБ): Растущие киберугрозы стимулируют спрос на системы обеспечения ИБ предприятий.
• Облачные сервисы: Продолжается активное развитие и внедрение облачных сервисов, предлагающих гибкость и экономическую эффективность.
• Госпрограммы софинансирования: Целевые государственные программы софинансирования разработки отечественного ПО стимулируют инновации.
• Индустриальные центры компетенций (ИЦК): Создание ИЦК помогает координировать усилия по разработке и внедрению отечественных решений в ключевых отраслях.

Статистика и прогнозы:
Российский ИТ-рынок демонстрирует уверенный рост. По оценке CNews Analytics, в 2024 году он вырос на 18,7% и достиг 3,1 трлн рублей [2]. Прогнозируется, что к 2030 году российский рынок ИТ увеличится в два раза, а отечественные вендоры смогут занять до 90% рынка [9]. Это свидетельствует о колоссальном потенциале для развития проблемно-ориентированных ИС и сетевых технологий в стране. Разве эти цифры не являются лучшим доказательством того, что национальная IT-индустрия способна не только выживать, но и активно развиваться в условиях геополитических изменений?

Импортозамещение в ИТ-отрасли

Политика импортозамещения стала одним из ключевых стратегических направлений развития российской IT-отрасли.

Эволюция политики импортозамещения:

• С 2015 года: Правительство РФ начало стимулировать импортозамещение ПО, введя запрет на закупку иностранного ПО государственными органами при наличии российского аналога в Реестре отечественного программного обеспечения.
• К 2024 году: В Реестре зарегистрировано около 30 тысяч систем от более чем 10 тысяч разработчиков, что свидетельствует о значительном развитии отечественного ПО.
• 2022 год: Уход зарубежных IT-гигантов (Microsoft, EPAM, Oracle, SAP) с российского рынка кратно увеличил потребность в импортозамещении, создав беспрецедентный спрос на отечественные решения.
• С 1 сентября 2024 года: Введен запрет на закупку и использование иностранного программно-аппаратного комплекса для субъектов критической информационной инфраструктуры (КИИ). Это охватывает такие сферы, как государственное управление, энергетика, транспорт, финансовый рынок.
• Перенос сроков миграции КИИ: Изначальные сроки миграции на отечественное ПО для КИИ были перенесены: предполагаемый срок – до 1 января 2028 года, в некоторых случаях – до 1 декабря 2030 года. Это дает время для планомерного перехода и доработки отечественных решений.

Вызовы импортозамещения:

• Рост влияния государственной экономики: Увеличение роли государства в развитии промышленности и IT.
• Кратное увеличение затрат: Модернизация инфраструктуры и переход на отечественное ПО требуют значительных инвестиций.
• Повышение цен: На начальном этапе импортозамещение может приводить к повышению цен на услуги и товары из-за отсутствия прямой конкуренции и необходимости окупать затраты на разработку.

Возможности для отечественных вендоров:
Несмотря на вызовы, импортозамещение открывает колоссальные возможности:

• На российском рынке ИТ растут мощные компании с потенциалом мирового роста в сегментах ОС, офисного ПО, СУБД, виртуализации и информационной безопасности.
• Формируется мультивендорная модель, где заказчики используют решения от нескольких российских поставщиков, чтобы диверсифицировать риски.

Нормативно-правовое регулирование

Стабильное и предсказуемое нормативно-правовое регулирование является краеугольным камнем для развития любой высокотехнологичной отрасли. В России сфера ИС регулируется комплексом законов и стандартов.

1. Федеральный закон № 149-ФЗ от 27.07.2006 «Об информации, информационных технологиях и о защите информации»:
Это базовый закон, регулирующий «отношения, возникающие при осуществлении права на поиск, получение, передачу, производство и распространение информации, при применении информационных технологий и обеспечении защиты информации» [3]. Он определяет основные понятия, права и обязанности участников информационных отношений, а также устанавливает принципы защиты информации.

2. Гражданский кодекс РФ (часть четвертая):
Регулирует права на результаты интеллектуальной деятельности и средства индивидуализации, включая программы для ЭВМ и базы данных. Это критически важно для защиты прав разработчиков ПО и обеспечения законного использования информационных продуктов.
В частности, статьи 1246 и 1259-1261 ГК РФ определяют правовой режим программ для ЭВМ и баз данных, их охрану как объектов авторского права. Постановление Правительства РФ № 2550 от 29.12.2021 устанавливает правила управления правами на результаты интеллектуальной деятельности, принадлежащими Российской Федерации.

3. Государственные стандарты (ГОСТы):
Играют ключевую роль в обеспечении совместимости, качества и безопасности ИС.

• ГОСТ Р 59797-2021 «Информационные технологии (ИТ). Сложные системы. Интероперабельность. Основные положения»: Предлагает общие правила по оценке и обеспечению интероперабельности (способности систем взаимодействовать друг с другом) сложных систем. Это особенно важно для проблемно-ориентированных ИС, которые часто должны интегрироваться с другими системами предприятия.
• ГОСТы на автоматизированные системы (серия 34 и новая серия с 2022 года, включая ГОСТ Р 59793-2021): Эти стандарты регламентируют все стадии создания, состав, содержание и оформление проектной документации, а также последовательность приемки систем. Они обеспечивают системный подход к разработке ИС, повышая их качество, надежность и соответствие требованиям.
  • ГОСТ Р 59793-2021 «Информационные технологии (ИТ). Комплекс стандартов на автоматизированные системы. Автоматизированные системы. Требования к содержанию документов» конкретизирует требования к проектной документации.
  • ГОСТ Р 43.0.29-2022 «Информационное обеспечение техники и операторской деятельности. Обмен информационный» и ГОСТ Р 43.0.9-2017 «Информационное обеспечение техники и операторской деятельности. Информационные ресурсы» регулируют аспекты информационного обмена и управления информационными ��есурсами.

Таблица ниже суммирует основные вызовы и перспективы развития:

Аспект	Вызовы	Перспективы
Цифровая трансформация	Конкуренция с мировыми лидерами, разрыв между стратегией и реализацией, дефицит кадров	Значительный рост ИТ-рынка (прогноз до 6,2 трлн руб. к 2030 г.), высокий спрос на ИИ, ИБ, облачные сервисы, госпрограммы поддержки
Импортозамещение	Рост влияния госсектора, увеличение затрат на модернизацию, потенциальное повышение цен на старте	Рост отечественных вендоров (до 90% рынка к 2030 г.), формирование мультивендорной модели, развитие суверенной IT-инфраструктуры
Нормативное регулирование	Адаптация законодательства к быстро меняющимся технологиям, обеспечение соблюдения стандартов	Четкие правила для создания и эксплуатации ИС (ФЗ № 149-ФЗ, ГК РФ), обеспечение интероперабельности (ГОСТ Р 59797-2021), повышение качества и безопасности (ГОСТы серии 34 и новые)

Комплексное понимание этих аспектов – от динамики рынка до тонкостей правового регулирования – является необходимым условием для успешной разработки, внедрения и эксплуатации проблемно-ориентированных ИС в России.

Примеры успешного применения проблемно-ориентированных ИС в различных отраслях

Проблемно-ориентированные информационные системы (ПОИС) — это не просто теоретическая концепция, а мощный практический инструмент, который трансформирует работу компаний и государственных учреждений по всему миру. Их применение охватывает практически все сферы деятельности, где требуется систематизация данных, автоматизация процессов и поддержка принятия решений. Рассмотрим конкретные примеры, чтобы увидеть, как эти системы, зачастую опираясь на современные сетевые технологии, решают реальные задачи.

Примеры в экономике и производстве

Экономика и производство – это, пожалуй, одни из самых плодотворных почв для проблемно-ориентированных ИС, поскольку здесь постоянно возникают задачи, требующие оптимизации, учета и анализа.

1. Финансовый сектор и бухгалтерский учет:

• Банковские системы (например, RS-Bank): Это классические проблемно-ориентированные ИС, разработанные для выполнения специфических банковских операций: обработка транзакций, управление счетами клиентов, кредитование, инвестиционные операции. Эти системы характеризуются высочайшими требованиями к оперативности, безопасности и надежности, что обеспечивается многоуровневыми сетевыми архитектурами, распределенными базами данных и мощными средствами защиты информации.
• Системы бухгалтерского учета (например, RS-Balance, «1С:Бухгалтерия», «1С:Склад»): Эти ППП предназначены для автоматизации всех аспектов финансовой деятельности предприятия – от первичного учета операций до формирования отчетности. Они позволяют эффективно управлять дебиторской и кредиторской задолженностью, рассчитывать заработную плату, вести складской учет, а также проводить анализ финансового состояния и оценку эффективности инвестиций. Эти системы, особенно в корпоративном масштабе, активно используют сетевые технологии для совместного доступа к данным и обеспечения работы различных отделов.

2. Производство и управление ресурсами:

• Управление производством: Проблемно-ориентированные ППП в производстве (например, системы класса MES — Manufacturing Execution Systems и MMPS — Multi-level Manufacturing Planning Systems) предназначены для планирования, мониторинга и контроля производственных процессов в реальном времени. Они помогают оптимизировать загрузку оборудования, управлять запасами сырья и готовой продукции, повышать гибкость производства и контролировать качество.
• Управление персоналом (кадровый учет): Системы HRM автоматизируют процессы набора, учета, обучения и оценки персонала, расчета заработной платы и управления отпусками.
• Управление материальными запасами: Системы управления складом (WMS) и цепочками поставок (SCM) позволяют эффективно контролировать движение товаров, оптимизировать складские операции и сокращать издержки.
• Интернет вещей (IoT) в производстве: Промышленные предприятия активно внедряют IoT-технологии для мониторинга и управления производственными процессами. Датчики на оборудовании собирают данные о его состоянии (температура, вибрация, потребление энергии), передавая их в централизованные проблемно-ориентированные ИС. Это позволяет проводить предиктивное обслуживание, предотвращать аварии, оптимизировать использование ресурсов и повышать общую эффективность производства.

Примеры в образовании и государственном управлении

Эти сферы, несмотря на свою специфику, также активно используют проблемно-ориентированные ИС для повышения эффективности и доступности услуг.

1. Образование и наука:

• Проблемно-ориентированные информационно-вычислительные системы (ПОИВС) в высшем образовании и науке: Рассматриваются как перспективное направление для развития национальных образовательных систем и научных школ. Эти системы могут включать электронные библиотеки, платформы для дистанционного обучения (LMS), системы для управления научными проектами, виртуальные лаборатории и специализированное ПО для анализа данных в конкретных научных областях. Например, Edtech-компании успешно экономят на обслуживании инфраструктуры, размещая свои платформы и сервисы в облачных средах, что позволяет им фокусироваться на образовательном контенте, а не на управлении IT-инфраструктурой.
• Исторические информационные системы (ГИС): Это значимый элемент информационной среды гуманитарных наук, позволяющий систематизировать, анализировать и визуализировать исторические данные.

2. Государственное управление:

• Справочно-правовые системы (например, «Консультант Плюс», «Гарант», «Кодекс», «Референт»): Это яркие примеры проблемно-ориентированного ПО, разработанного для работы с огромными объемами законодательной и нормативной информации. Они предоставляют быстрый поиск, аналитические инструменты и актуальные обновления, что критически важно для юристов, бухгалтеров, государственных служащих и всех, кто работает с правовой базой.
• Системы электронного документооборота: Используются в государственных органах для автоматизации процессов создания, обработки, хранения и передачи документов, повышая эффективность и прозрачность работы.

Примеры в дизайне, рекламе и других сферах

Даже в творческих и сервисных отраслях проблемно-ориентированное ПО играет ключевую роль.

1. Дизайн и реклама:

• Графические пакеты (Adobe Photoshop, CorelDRAW, Adobe Illustrator, Macromedia Flash, 3D Max): Это высокоспециализированные проблемно-ориентированные ППП, предназначенные для создания и обработки изображений, векторной графики, анимации и 3D-моделей. Они являются неотъемлемым инструментом для дизайнеров, художников, архитекторов и специалистов по рекламе.
• Системы автоматизации проектирования (САПР, например AutoCAD): Используются в архитектуре, машиностроении, электронике для создания точных чертежей и 3D-моделей.

2. Ритейл, транспорт и логистика с применением IoT:

• В магазинах: IoT-устройства используются для сбора информации о поведении покупателей (например, тепловые карты, отслеживание маршрутов), что помогает улучшить выкладку товаров, оптимизировать маркетинговые кампании и повысить качество обслуживания.
• В транспорте: IoT помогает оптимизировать маршруты общественного и грузового транспорта, сокращать затраты на топливо за счет мониторинга стиля вождения, повышать безопасность за счет отслеживания состояния транспортных средств и водителей.
• В логистике: IoT-датчики отслеживают местоположение грузов, условия их хранения (температура, влажность), что способствует улучшению планирования и координации операций, а также снижению потерь.
• «Умный город»: IoT-сервисы широко применяются в умном транспорте (мониторинг трафика), сфере ЖКХ (автоматический сбор показаний счетчиков, управление коммунальными системами), для мониторинга экологии и воды (датчики загрязнения воздуха и воды).

3. Инновационные архитектуры и технологии:

• IoT-стартапы с облачной инфраструктурой и микросервисами: Многие успешные стартапы в сфере IoT используют облачные платформы с микросервисной архитектурой. Это позволяет им быстро развертывать новые сервисы, легко масштабироваться под растущее количество подключенных устройств и эффективно управлять сложными распределенными системами.
• Финтех-компании и облачные решения: Финтех-компании активно используют облачные инфраструктуры, микросервисы и технологии 5G для обеспечения высокой безопасности данных, оперативности обработки транзакций и снижения затрат за счет рационального использования ресурсов.
• 5G-ready сети в интеллектуальном производстве: На крупных заводах, таких как Atlas Copco Airpower, внедряются 5G-ready сети для поддержки интеллектуального производства. Эти сети обеспечивают сверхнизкую задержку и высокую пропускную способность, необходимые для взаимодействия роботов, автономных транспортных средств и систем машинного зрения в реальном времени, что позволяет создавать полностью автоматизированные и гибкие производственные линии.

Эти примеры наглядно демонстрируют, что проблемно-ориентированные ИС, интегрированные с современными сетевыми технологиями, являются мощным инструментом для решения широкого круга задач, способствуя инновациям, повышению эффективности и улучшению качества жизни во всех сферах.

Заключение

Проведенный всесторонний академический обзор подтверждает, что проблемно-ориентированные информационные системы и сетевые технологии представляют собой неразрывный симбиоз, формирующий основу современной цифровой экономики. Взаимодействие этих двух областей не просто облегчает, а кардинально трансформирует способы решения специфических задач в самых разнообразных отраслях – от финансов и производства до образования и государственного управления.

Мы увидели, что проблемно-ориентированные ИС – это не просто набор программ, а высокоспециализированные инструменты, нацеленные на автоматизацию и оптимизацию конкретных функциональных областей. Их сущность определяется потребностью в оперативности обработки данных, способности работать с большими объемами информации и обеспечивать дружественный интерфейс для конечного пользователя. Исторический путь развития ИС, особенно в российском контексте, с его уникальными вызовами и этапами, сформировал текущие приоритеты и задачи, в числе которых – достижение технологического суверенитета через импортозамещение.

Классификация информационных систем по различным критериям – от характера хранимой информации до масштаба использования и сферы применения – позволила систематизировать их многообразие и выделить специфику проблемно-ориентированных решений. Эта систематизация является краеугольным камнем для понимания архитектуры и функциональных возможностей каждой системы.

Критическая роль сетевых технологий в архитектуре ИС стала очевидной. Эволюция от первых попыток объединения мейнфреймов до современных беспроводных сетей (Wi-Fi, 5G) и глобальной сети Интернет продемонстрировала, как развитие коммуникаций обеспечивает не только базовую связность, но и возможность построения сложных распределенных архитектур, таких как клиент-серверные и многоуровневые системы. Современные сетевые решения, характеризующиеся программируемостью, автоматизацией (SDN, NFV, оркестрация) и усиленной безопасностью (ИИ и МО в кибербезопасности), стали катализаторами для дальнейшей цифровой трансформации.

Детальный анализ современных сетевых технологий – облачных вычислений, Интернета вещей (IoT) и сетей 5G – показал их непосредственное влияние на развитие проблемно-ориентированных ИС. Облака предлагают беспрецедентную гибкость, масштабируемость и экономическую эффективность, позволяя быстро внедрять инновации. IoT расширяет возможности ИС за счет сбора огромных объемов данных в реальном времени от физических объектов, открывая двери для «умных» производств, городов и логистических систем. А 5G, с его высокой пропускной способностью и низкой задержкой, становится основой для критически важных приложений и массовой межмашинной связи.

Обзор программно-аппаратных средств подчеркнул, что успешная реализация проблемно-ориентированных ИС требует продуманной интеграции вычислительной и коммуникационной техники, а также системного и прикладного программного обеспечения, включая специализированные СУБД, АРМ и широкий спектр коммуникационных протоколов.

Наконец, анализ вызовов, перспектив развития и нормативно-правового регулирования в России выявил уникальный контекст, в котором развиваются отечественные ИС. Цифровая трансформация и политика импортозамещения создают как значительные трудности, так и беспрецедентные возможности для роста российского ИТ-рынка. А комплексная нормативно-правовая база, включающая федеральные законы и государственные стандарты, призвана обеспечить системность, качество и безопасность в этой стратегически важной области.

Примеры успешного применения проблемно-ориентированных ИС в различных отраслях – от автоматизации банковских операций и управления производственными процессами до использования IoT в ритейле и 5G в интеллектуальном производстве – наглядно демонстрируют, что эти системы являются двигателем прогресса.

В заключение, можно утверждать, что проблемно-ориентированные информационные системы в современной цифровой среде неотделимы от развития сетевых технологий. Их системный характер, способность к адаптации и постоянное совершенствование, особенно с учетом российского контекста импортозамещения и регулирования, будут определять будущее отечественной информатики и экономики. Дальнейшие исследования и практическое применение должны быть сфокусированы на преодолении текущих вызовов и максимально эффективном использовании имеющихся возможностей для создания инновационных и конкурентоспособных решений.

Список использованной литературы

1. Балдин, К.В. Информационные системы и технологии в экономике / К.В. Балдин, В.Б. Уткин. — М.: Эксмо, 2005.
2. Дик, В.В. Информационные системы в экономике / В.В. Дик, А.В. Хорошилов. — М.: Центр, 2005.
3. Концепция развития информационных ресурсов / под ред. С.В. Хмельницкого. — СПб.: Европейский университет.
4. Аверченков, В.И., Казаков, Ю.М., Леонов, Е.А., Рощин, С.М. Система формирования знаний в среде Интернет. — Брянск: БГТУ, 2008.
5. Автоматизированные информационные технологии в экономике / под общ. ред. И.Т. Трубилина. — М.: Финансы и статистика, 2002.
6. Лихачева, Г.Н. Информационные технологии в экономике: Учебно-практическое пособие. — М.: МЭСИ, 1999.
7. Якубайтис, Э.А. Информационные сети и системы. — М.: Финансы и статистика, 1996.
8. Рощин, С.М. Автоматизация мониторинга и системного анализа распределенной проблемно-ориентированной информации в среде Интернет. — Брянск: БГТУ, 2006.
9. Аверченков, В.И., Рощин, С.М. Мониторинг и системный анализ информации в сети Интернет. — Брянск: БГТУ, 2006.
10. Бесекерский, В.А., Попов, Е.П. Теория систем автоматического управления. — 4-е изд., перераб. и доп. — СПб.: Профессия, 2003.
11. Вычислительные машины, системы и сети: Учебник / А.П. Пятибратов, С.Н. Беляев, Г.М. Козырева и др.; под ред. проф. А.П. Пятибратова. — М.: Финансы и статистика, 1991.
12. Емельянова, Н.З. Информационные системы в экономике / Н.З. Емельянова, Т.Л. Партыка, И.И. Попов. — М.: Форум, 2005.
13. Мхитарян, С.В. Маркетинговая информационная система. — М.: Эксмо, 2006.
14. Романов, В.П. Интеллектуальные информационные системы в экономике. Учебное пособие. — М.: Экзамен, 2003.
15. Елиферов, В.Г., Репин, В.В. Бизнес-процессы: регламентация и управление. — М.: ИНФРА-М, 2004.
16. Киселев, А.Г. Корпоративная и комплексная система управления промышленного предприятия (КИС): учебник. — Новосибирск: Тайрис, 2006.
17. ГОСТ Р 43.0.29-2022. Информационное обеспечение техники и операторской деятельности. Обмен информационный.
18. ГОСТ IEC 60050-732-2017. Международный электротехнический словарь. Часть 732. Технологии компьютерных сетей.
19. ГОСТ 29099-91. Сети вычислительные локальные. Термины и определения.
20. ГОСТ Р 43.0.9-2017. Информационное обеспечение техники и операторской деятельности. Информационные ресурсы.
21. ГОСТ Р 59797-2021. Информационные технологии (ИТ). Сложные системы. Интероперабельность. Основные положения.
22. ГОСТ Р 59795-2021. Информационные технологии (ИТ). Комплекс стандартов на автоматизированные системы. Автоматизированные системы. Требования к содержанию документов.
23. Смыслова, Е.В., Илюхин, Б.В. Аппаратные средства и сети ЭВМ: Учебное пособие. — 2011.
24. Гражданский кодекс Российской Федерации. Часть четвертая от 18.12.2006 № 230-ФЗ (ред. от 28.06.2021).
25. Федеральный закон от 27.07.2006 N 149-ФЗ (ред. от 30.12.2021) «Об информации, информационных технологиях и о защите информации».
26. Постановление Правительства РФ от 29.12.2021 N 2550 «Об утверждении Правил управления принадлежащими Российской Федерации правами на результаты интеллектуальной деятельности…».
27. CNews Analytics оценивает объем российского ИТ-рынка в 2024 г. в ₽3,1 трлн. Обзор.
28. IoT в России: итоги 2023 года и перспективы. Аналитика IT News.
29. ИТ-рынок России в 2024 году: итоги и перспективы. Аналитика IT-World.
30. Цифровая трансформация в России: сложности и перспективы. Elibrary.
31. CNews Analytics публикует новый атлас «Импортозамещение» с 4 картами рынка. Обзор.
32. Анализ текущего состояния импортозамещения в сфере программного обеспечения в России. КиберЛенинка.
33. Перспективы Интернета вещей. Институт статистических исследований и экономики знаний.
34. Состояние и перспективы IT-отрасли в России. Строимпросто – mos.ru.
35. Интернет вещей в России: перспективные бизнес-модели и вызовы времени.
36. Отраслевой анализ рынка информационных технологий (ИТ) в России на 2025 год.
37. Исследование «Анализ рынка технологий информационных в России» по цене 80 000 руб. → демо-отчёт бесплатно. DISCOVERY Research Group.
38. Импортозамещение ИТ 2024. Анализ и перспективы. ОТР.
39. IoT: Перспективы развития технологии интернета вещей. Beget.
40. Российские заказчики переходят на мультивендорную модель, чтобы диверсифицировать риски. Обзор: Импортозамещение 2025: итоги и планы. CNews.ru.
41. Цифровая трансформация в России: тенденции, вызовы и перспективы в эпоху глобальной цифровизации. КиберЛенинка.
42. Импортозамещение программного обеспечения в России. Статьи компании Bercut.
43. Аналитика применения интернета вещей в России. Блог Михаил Сухоруков — Сноб.
44. Система государственного регулирования в сфере интеллектуальной собственности в Российской Федерации. Статья Зуйков и партнеры.
45. Законодательство РФ по интеллектуальной собственности. Элементы большой науки.
46. Глобальные вызовы для Российской Федерации в цифровую эпоху.
47. Облачные технологии: преимущества, проблемы и перспективы развития. Elibrary.
48. Книга «Сети мобильной связи 5G: технологии, архитектура и услуги». Гейзер-Телеком.
49. Облачные технологии: основные понятия, задачи и тенденции развития.
50. Цифровая трансформация СМИ: вызовы и возможности. Новиков.
51. Технологии облачных вычислений. Северо-Кавказская государственная академия.
52. Облачные вычисления как инструменты решения аналитических задач. КиберЛенинка.
53. Цифровая трансформация: ожидания и реальность. Высшая школа экономики.
54. Технологии связи пятого поколения 5G. Агентство перспективного развития Москвы.
55. Технологии мобильной связи пятого поколения: анализ и перспективы развития.
56. 5G (пятое поколение мобильной связи). TAdviser.
57. Разработка и исследование структуры сети 5G с применением радиофотонных технологий. Университетская библиотека онлайн.