Секция информационно коммуникационные технологии

end.
истинг 1 Вывод информации о WEB браузера.

1. 
   Хавьер Пашеку. Программирование в Borland Delphi 2006 для профессионалов = Delphi for .NET Developer’s Guide. - М.: Вильямс, 2006. - 944 с.
   
2. 
   А. Н. Вальвачев, К. А. Сурков, Д. А. Сурков, Ю. М. Четырько. Программирование на языке Delphi. Учебное пособие. - 2005.
   
3. 
   Осваиваем Delphi Win32: С. А. Любавин — Москва, НТ Пресс, 2008 г.- 576 с.
   
4. 
   Основы программирования в Delphi XE (+ CD-ROM): Н. Б. Культин — Москва, БХВ-Петербург, 2011 г.- 416 с.
   

научный руководитель – Гуляева А.Л.

В настоящее время немало предприятий, производящих готовую продукцию, нуждаются в программном обеспечении, которое автоматизировала бы бухгалтерский учет, учет готовой продукции, учет денежных средств и т.п.

Готовая продукция — часть материально-производственных запасов предприятия, предназначенная для продажи и являющаяся конечным результатом производственного процесса, законченная обработкой (комплектацией), технические и качественные характеристики которой соответствуют условиям договора или требованиям иных документов, в случаях, установленных законодательством.

Товары — часть материально-производственных запасов предприятия, приобретенная или полученная от других юридических и физических лиц и предназначенная для продажи или перепродажи без дополнительной обработки.

Готовая продукция отражается по фактической или нормативной (плановой) производственной себестоимости, включающей затраты, связанные с использованием в процессе производства основных средств, сырья, материалов, топлива, энергии, трудовых ресурсов, и другие затраты на производство продукции, либо по прямым статьям затрат.

Экономисты предполагают, что способ обработки хозяйственных операций при ведении бухгалтерского учета выпуска и реализации готовой продукции оказывает принципиальное воздействие на финансовые итоги деятельности предприятия.

Основными направления в области развития учета готовой продукции являются:

• 
  повышение точности и достоверности учетно-вычислительных работ;
  
• 
  снижение трудоемкости и повышение оперативности учетно-вычислительных работ;
  
• 
  упорядочение первичной документации;
  
• 
  обеспечение контроля над сохранностью товарно-материальных запасов на складах;
  
• 
  обеспечение своевременности отражения в бухгалтерском учете всех хозяйственных операций предприятия;
  
• 
  обеспечение контроля над состоянием расчетов с покупателями и заказчиками своевременностью оплаты за реализованную продукцию;
  
• 
  обеспечение контроля над осуществлением планов по размеру, ассортименту, качеству выпущенной продукции и обязательств по ее поставкам.[1]
  

Но так как, процесс развитие учета на предприятии обязан охватывать весь комплекс поставленных задач бухгалтерской службе предприятия не обойтись без использования автоматизированных средств учета бухгалтерских программ, интегрированных бухгалтерских комплекс, которые повышают точность и оперативность учетных работ. [2]

В неавтоматизированной системе ведения бухгалтерского учета обработка первичных данных и хозяйственных операций предприятия по выпуску и реализации готовой продукции легко прослеживается и обычно сопровождается документами на бумажном носителе информации распоряжениями, счетами, журналами-ордерами.

Компьютерная обработка предполагает использование одних и тех же команд при осуществлении идентичных операций бухгалтерского учета, что фактически исключает появление случайных ошибок, обыкновенно присущих ручной обработке. Также, компьютерные системы дают в руки администрации широкий выбор аналитических средств, разрешающих оценивать и контролировать деятельность предприятия. Наличие дополнительных инструментов обеспечивает укрепление системы внутреннего контроля в целом и, таким образом, снижение риска его неэффективности. Таким образом, итоги обычного сопоставления фактических затрат с плановыми и, кроме того, сверки счетов поступают к администрации более регулярно при компьютерной обработке информации.[3]

Таким образом, бухгалтерские системы на основе компьютерной обработки вне зависимости от их масштаба, программно - аппаратной платформы и стоимости должны обеспечивать качественное ведение бухгалтерского учета, быть надежными и удобными в эксплуатации. Они должны безошибочно производить арифметические расчеты; обеспечивать подготовку, заполнение, проверку и распечатку первичных и отчетных документов произвольной формы; выполнять безошибочный перенос данных из одной печатной формы в другую; производить накопление итогов и исчисление процентов произвольной степени непростости; обеспечивать обращение к данным и отчетам за прошлые периоды (вести архив).

Поскольку деятельность предприятия характеризуются множеством хозяйственных операций, разных в своей функциональности, то во время развития бухгалтерского учета требуется выбрать такую компьютерную бухгалтерскую систему, которая бы обеспечивала ведение всех основных учетных функций и разделов предприятия. К таким программам, объединяющим и поддерживающим все функции и разделы предприятия, относятся интегрированные бухгалтерские системы. Реализуются они обычно в рамках одной программы, состоящей из отдельных модулей. Каждый модуль предназначен для обработки отдельных участков учета, где ведется аналитический учет. Также характерной чертой их является расширение традиционного состава за счет таких дополнительных модулей, как финансовый анализ, учет инвестиций, производство, складской учет и др.

Таким образом, основным направлением в области развития учета готовой продукции на предприятиях является автоматизация учетных работ с помощью специализированных бухгалтерских программ, которые решают следующие цели развития учета готовой продукции:

• 
  повышение точности и достоверности учетно-вычислительных работ;
  
• 
  снижение трудоемкости и повышение оперативности учетно-вычислительных работ;
  
• 
  упорядочение первичной документации.
  

1. 
   Сейдахметова Ф.С. Современный бухгалтерский учет. Учебное пособие. - Алматы: Экономика, 2000 г.
   
2. 
   Нурсеитов Э.О. Особенности национального учета и МСФО. - Алматы: Изд-во БИКО, 2004.-300 с.
   
3. 
   Ержанов М.С., Ержанова А.М. Основы бухгалтерского учета и новая корреспонденция счетов. - Алматы, 2003
   

  

Карипбаев Жакып Тлеубаевич, Кукенова Айзат Бахытовна

«Болашак» университеті, Қарағанды қаласы
Ғылыми жетекші – Пішенбаев Сағадат Қазкенұлы, физика-математика ғылымдарының кандидаты, доцент

Фурье жылдам түрлендіру (ФЖТ) әдісі Фурье дискреттік түрлендіруінің (ФДТ) тиімді есептеуге арналған алгоритмдер классына жатады. ФЖТ физика, астрономия, инженерия, математика, криптография және қаржы есебі сияқты салаларда қолданылады. Осы көптеген әр түрлі қосымшалардың кейбіреуі флюидтердің динамикасын есептеуде PDE шешімін, сигналдардың цифрлік өңдеуін, үлкен полиномдарды есептеуді қамтиды. Өзінің маңыздылығына орай, ФЖТ HPC challenge NAS сапаны өлшитін параллелді программалар сияқты параллелді компьютерлік жүйелер үшін бірнеше эталондық тестілерде қолданылады[1-2]. ФЖТ-ны есептейтін алгоритмдер графикалық процессорларда қолданылады (GPU). Графикалық процессор (GPU) жоғары өнімділігі мен арзан бағасы үшін өте тиімді объект болып есептеледі. Мысалы, 300$ тұратын графикалық процессор теориялық түрде 1 TFlops  аса шекті өнімділік пен 100 GiBs аса шекті өткізу сызығын көрсете алады. Овенсграфикалық процессорларды қолданатын алгоритмдерге шолуды ортақ мақсаттар үшін жүзеге асырған [3]. Графикалық проессорлардың ортақ мақсаттарға арналған алгоритмдері графикалық API деп қарастырылатын программалық модельге сай жоспарлануы тиіс. Кейінгі кезде графикалық API қарастырылып келуде. Біздің жағдайда зерттеу объектісі болып NVIDIA CUDA API болып табылады [4-7]. Басты нәтижелер: кітапханада қолданылған әр түрлі өлшемдегі ФЖТ-ларды есептеу үшін алгоритмдерді алға қоямыз. Кішкене өлшемдер үшін ФЖТ-ді жылдам бөлінетін жадыда есептейміз. Үлкен өлшемдер үшін жалпы жадыны қолданатын алгоритмді немесе ФЖТ-дің өлшеміне және графикалық процессордың өнімділік қасиеттеріне тәуелді иерархиялық алгоритмді қолданамыз. Жадыны бөлу қақтығысы және жадыға жету коллизиясы сияқты проблемалар болған жоқ.

ФЖТ-ны қолдану жобалары Cell процессорларында қарастырылған[18].

Сурет-1 – NVIDA GeForce 8800 GPU аппараттық моделі

Графикалық процессор ағындардың көмегімен параллелді қолданғанда бір бағдарламаны орындай алатын скалярлы процессорлардың көп санынан құрылған. Скаляр процестер мультипроцессорларға жинақталады да, әр процессордың бөлінген қосылған ағындары бар, әр моментте ағындар тобы warp-ке шақырылып, мультипроцессорда орындалады. Бірнеше warp мультипроцессорға тағайындалса, жады жасырынып басқа warp-қа қосылады. Әр мультипроцессордың үлкен регистр файлы бар. Орындалу кезінде, программалық регистрлер мультипроцессорге тағайындалған ағындарда орналасады. Әр мультипроцессордың сонымен қатар, скаляр процессорде орындалатын ағындар арасындағы байланыс үшін қолданылатын бөлінетін жадының кішкенесі бар. Графикалық процессордың жады иерархиясы барлық мультипроцессорларға көрінетін, жалпы жадыға деректерді жоғары жылдамдықта жеткізу үшін құрылған. Бөлінетін жадының жасырын болу деңгейі төмен. Ол деректерді жіберу жылдамдығын жоғарылатып қамтамасыз ету үшін бірнеше жерде ұйымдастырылған. Графикалық процессорда есептеу жоғары деңгейде келесі түрде жүзеге асады. Пайдаланушы, графикалық процессорда жадыны белгілейді, графикалық процессорға деректерді көшіреді, мультипроцессорда орындалатын бағдарламаны таңдайды және орындағаннан кейін деректерді қайта хостқа көшіреді [19]. Қолданушы бағдарламаны доменде орындауы үшін ол доменді блоктарға бөледі. Ағындарды орындау менеджері, сонан кейін, блокта орындалуы үшін ағындарды тағайындайды және шығыс деректерін жалпы жадыға жазады.

Комплексті тізбекің x=x0, .. xN-1 Фурьенің кері дискреттік түрлендіруі (ФДТ), N-нүктелік түрлендіру.

Қарапайым дискреттік түрлендіру О(N2) операцияны қажет етеді, және шығынды болуы мүмкін. ФЖТ алгоритмдері ФДТ-ді О(N log N) операцияда есептейді. Әр элементке ағындық нүктесі бар сандары бар есептеулердің аз санына қарай ФЖТ ФДТ-ге қарағанда жоғары дәлдікке ие. ФЖТ әр түрлі алгоритмдерінің детальденген шолуы Ван Лоан кітабында көрсетілген [20]. Берілген мақалада графикалық процессорлардағы ерікті өлшемдегі комплексті кіріс деректері үшін ФЖТ алгоритмдері қарастырылады.

ФЖТ алгоритмерінің қызметі ішкі жүйенің жады құрылымы мен оның эксплуатациясына байланысты. Сонымен қатар графикалық процессорлар параллелизмнің жоғары дәрежесін бере алады, Кули-Тьюки алгоритмі сияқты ФЖТ алгоритмі үшін индекстердің орын ауыстыру кезеңі жадыға қосылу тізбегінің болмауынан шығынды болуы мүмкін [21].

Біз графикалық процессорлардағы шекті ұзындық пен өлшемдегі ФЖТ-лерді тиімді есептеу үшін бірнеше тиімді алгоритмдерді қарастырдық. Алынған кіріс өлшемі мен аппаратура конфигурациясы үшін ең жақсы өнімділік беретін алгоритмді таңдадық. Біздің ФЖТ иерархиялық алгоритміміз транспонирлеу операцияларын алгоритмді есептеумен қатар ала жүріп, жадыға қосылу санын азайтады. Сонымен қатар дәлдікпен болған проблемалардан құтылдық. Біздің нәтижелер қарапайым процессорларға негізделген ФЖТ алгоритмдерімен салыстырғанда өнімділіктің өскенін көрсетті. Алдағы жоспарлаға келсек, қос дәлдіктегі сандарды қолданатын кітапханамызды кеңейтейік деп едік. Тағы бір проблема – математикалық функцияларды есептеу. Басқа қызықты бағыт ФЖТ-ні бірнеше графикалық процессорларда есептеу болып табылады.

1. “HPC challenge,” http://icl.cs.utk.edu/hpcc/, 2007.

2. “NAS parallel benchmarks,” http://www.nas.nasa.gov/Resources/Software/npb.html, 2007.

3. J. D. Owens, D. Luebke, N. Govindaraju, M. Harris, J. Kr.uger, A. E. Lefohn, and T. Purcell, “A survey of general-purpose computation on graphics hardware,” Computer Graphics Forum, vol. 26, no. 1, pp. 80–113, Mar. 2007.

4. “ATI CTM Guide,” Advanced Micro Devices, Inc., 2006.

5. NVIDIA CUDA: Compute Unified Device Architecture, NVIDIA Corp.,2007.

6. C. Boyd, “The DirectX 11 compute shader,” http://s08.idav.ucdavis.edu/boyd-dx11-compute-shader.pdf, 2008.

7. A. Munshi, “OpenCL,” http://s08.idav.ucdavis.edu/munshi-opencl.pdf, 2008.

8. H. V. Sorensen and C. S. Burrus, Fast Fourier Transform Database. PWS Publishing, 1995.

9. C. V. Loan, Computational Frameworks for the Fast Fourier Transform. Society for Industrial Mathematics, 1992.

10. K. Moreland and E. Angel, “The FFT on a GPU,” in Proceedings of the ACM SIGGRAPH/EUROGRAPHICS Conference on Graphics Hardware, 2003, pp. 112–119.

11. J. Spitzer, “Implementing a GPU-efficient FFT,” SIGGRAPH Course on Interactive Geometric and Scientific Computations with Graphics Hardware, 2003.

12. J. L. Mitchell, M. Y. Ansari, and E. Hart, “Advanced image processing with DirectX 9 pixel shaders,” in ShaderX2: Shader Programming Tips and Tricks with DirectX 9.0, W. Engel, Ed. Wordware Publishing, Inc., 2003.

13. T. Jansen, B. von Rymon-Lipinski, N. Hanssen, and E. Keeve, “Fourier volume rendering on the GPU using a split-stream-FFT,” in Proceedings of the Vision, Modeling, and Visualization Conference 2004, 2004, pp. 395–403.

14 T. Sumanaweera and D. Liu, “Medical image reconstruction with the FFT,” in GPU Gems 2, M. Pharr, Ed. Addison-Wesley, 2005, pp. 765–784.

15 N. K. Govindaraju, S. Larsen, J. Gray, and D. Manocha, “A memory model for scientific algorithms on graphics processors,” Supercomputing 2006, pp. 6–6, 2006.

16. CUDA CUFFT Library, NVIDIA Corp., 2007.

17. V. Volkov and B. Kazian, “Fitting FFT onto the G80 architecture,” http://www.cs.berkeley.edu/_kubitron/courses/cs258S08/projects/reports/project6report.pdf

18. A. C. Chow, G. C. Fossum, and D. A. Brokenshire, “A programming example: Large FFT on the cell broadband engine,” Whitepaper, 2005.

19. L. Cico, R. Cooper, and J. Greene, “Performance and programmability of the IBM/Sony/Toshiba Cell broadband engine processor,” Whitepaper, 2006.

Одной из классических моделей, описывающих динамику конкурирующих популяций, является модель Лотки – Вольтерра

где x_i(t) — численность популяции индивидуумов i-го вида, параметры β_i>0

задают темпы роста численностей x_i(t) при отсутствии конкуренции и самолимитирования,

1 ≤ i ≤ m, функции

В данной работе на основе этой модели составлена неавтономная система трёх дифференциальных уравнений, которая описывает динамику численности сайгаков S, двудольных трав и полукустарников DV, а также злаков ZL.

1. 
   Орлов В.А., Саранча Д.А., Шелепова О.А. Математическая модель динамики численности популяции леммингов (Lemmus, Dicrostonyx) и ее использование для описания популяций Восточного Таймыра//Экология.1986. N 2. С. 43-51.
   
2. 
   Боранбаев С.Н., Саранча Д.А., Таберхан Р., Тращеев Р.В. Применение комбинированного метода для создания математических моделей биогеоценозов различных регионов Казахстана (исследование математической модели трехуровневого биоценоза). Вестник ЕНУ имени Л.Н.Гумилева. Специальный выпуск. 2012, с.143-153.
   
3. 
   Н.В. Перцев. Исследование решений интегральной модели Лотки-Вольтерра // Сибирский журнал индустриальной математики. 1999. Т. 2, № 2(4), стр.153-167.
   

УДК 621.395

• Различия в традициях обслуживания клиентов и расчетов с ними (для стран Запада, например, более характерно применение кредитных схем расчетов с клиентами, для России и Казахстана— предоплатных).

• Различия в экономическом развитии регионов и, как следствие, различия в степени развитости инфраструктуры коммуникаций. Низкая платежеспособность в Казахстане, наличие всякого рода льгот, находят свое отражение в биллинговых системах.

• Различия в законодательстве разных стран, республик, наличие региональных законов, так или иначе модифицирующих действие общегосударственных или дополняющих их.

• Различные правила взимания налогов. Могут возникать ситуации, при которых под юрисдикцию одного и того же оператора попадают регионы с различной структурой местных налогов.

• Различная техническая оснащенность операторов.

• Проблемы работы филиалов оператора: проблемы тарифов при перемещениях клиентов в зоне ответственности, проблемы разделения прав доступа к данным.

• Проблема обработки учетных записей, поступающих от нескольких коммутаторов, расположенных в разных часовых поясах и проблема управления услугами.

При всей своей специфике, биллинговая система является зеркалом того, что происходит за стенами телекоммуникационной компании, поэтому она должна учитывать все аспекты деятельности оператора для того, чтобы тот не оказался в королевстве кривых зеркал. А таких аспектов слишком много и поэтому предложить систематизированный анализ ситуации в рамках небольшого издания затруднительно. Но можно попытаться понять, как могут проявляться некоторые из перечисленных особенностей на ряде примеров.
Биллинг в России

Если говорить о биллинге, как таковом, то по мнению ряда экспертов, биллинг в российском понимании имеет специфику по сравнению с тем, что традиционно вкладывается в это понятие на Западе. Там биллинговая система является специализированным объектом, предназначенным для выполнения конкретной задачи подсчета объемов оказанных услуг и выпуска клиентских счетов. У российских же операторов термин «биллинг» применяется в широком смысле, как полный комплекс средств автоматизации бизнес- процессов компании, от заключения договора с клиентом до получения от этого клиента денег. Российских операторов, биллинговая система интересует как комплекс, позволяющий полностью автоматизировать бизнес. За рубежом же подобные решения относятся к иной категории систем, называемых Operation Support System (OSS). Российские разработчики, имеющие опыт продаж биллинговых систем на Запад утверждают, что при поставке биллинговой системы за пределы России, никогда не подразумевается поставка всей системы обеспечения бизнеса оператора связи, и очень большой акцент делается на масштабируемость. Для европейцев, где господствует GSM, совершенно не характерно связывать бизнес оператора связи с продажей телефонных аппаратов [1, 2].

Если вдаваться в частности, то по сравнению с западными компаниями, российские операторы связи (и их биллинговые системы) должны уметь делать весьма нетривиальные вещи:

• рассчитывать налоги с неполученных доходов (долги);

• предоставлять населению льготы (обычно этим занимается государство);

• заниматься бартером.

Для стран Запада характерны тенденции, обусловленные общими процессами либерализации и демонополизации связи, начавшимися несколько лет назад (хотя страны Западной Европы отстают от того, что достигнуто в США, где начались данные процессы, на 1-2 года). При этом для этих стран характерна довольно высокая однородность, позволяющая воспользоваться единичными примерами для иллюстрации общего. Так, в Германии, в настоящее время, лицензии выданы 240 компаниям и еще около 1600 начали проявлять активность в тех областях, где лицензирования не требуется. Германия, по некоторым данным, является лидером в развитии современных телекоммуникаций, имея темпы роста, ранее не свойственные ни одной другой отрасли экономики. В ближайшие два года количество мобильных телефонов, используемых в Германии, может превысить численность населения страны, которое составляет более 80 миллионов человек. В настоящее время отрасль переживает бурное развитие — многие жители Германии уже являются владельцами двух аппаратов мобильной связи разных систем, предприятия и организации, в свою очередь, также предоставляют своим сотрудникам мобильные телефоны [3, 4]. В течение 2000 года количество пользователей мобильной связью в стране удвоилось и достигло 48 миллионов человек.

  В восточных странах в последнее время отмечается особенно быстрый рост абонентской базы операторов мобильной связи. Так только в Китае за первый квартал 2002 г. число абонентов выросло на 16 млн. (!). В отличие от Европы, где наибольшей популярностью пользуется стандарт GSM, в восточных регионах многие пользователи предпочитают пользоваться стандартом СОМА. Отчасти это объясняется тем, что большая часть корпоративных клиентов пользуется именно этим стандартом. Различия между Западом и Востоком проявляются не только в этом. Косвенное влияние на экономику телекоммуникаций и биллинг культурных и социальных аспектов можно продемонстрировать за счет сопоставления Японии и США [5-8]. В Японии существую операторы 1-го и 2-го типов (265 — 1-го и около 8 тыс. 2-го). Операторы второго типа (второго эшелона) — это те, кто использует для предоставления услуг потребителям инфраструктуру других операторов — 1-го типа. Для Японии характерна система «ценовых потолков» на социально значимые виды услуг связи и определение стоимости «потребительских корзин» для одного абонента, семьи предприятия и т. д. В США такого разделения нет, и нет «потолков» но весьма активно проводится сравнение и сопоставление CLEC и ILEC — новичков и «дедов» телекоммуникационного рынка. Первые из них находятся на начальных этапах развития и преследуют цель завоевания клиентов, вторые — на «зрелой» стадии и им необходимо клиентов удерживать. Стиль управления в США: работникам предоставляется относительно большая свобода в рамках определенного процесса, и предоставляются необходимые информационные ресурсы для работы в этих рамках. В Японии предпочитают коллегиальный подход, и данные ресурсы часто сосредоточены у лица, отвечающего за информацию.

Латинская Америка

  Особенности региональной экономики влияют и на то, как выглядит сектор телекоммуникаций. Так, в Мексике число абонентов телефонных компаний с мая 1999 по май 2000 г удвоилось и выросло с 5 млн. до 10 млн. Во многом это связывают с введением принципа «платит вызывающая сторона», но не только. Бурный рост числа абонентов в стране связан, в основном с абонентами мобильной связи и с использованием prepaid'а, поскольку характерной чертой экономики Мексики является ее «неформальность», для которой анонимность prepaid'а оказывается весьма удобным свойством. Предполагается, поэтому, что еще 10 млн. человек, которые могут позволить себе пользоваться телефонной связью, но пока не делают этого, подключатся в ближайшем будущем и выберут именно мобильную связь. Вопросам анонимности здесь придается такое значение, что в биллинговых системах используется т. н. «номер-фантом». То есть, тот номер, который указывается в счете, не совпадает с реальным номером, на который поступают вызовы и который абонент хочет держать в секрете. В США такой подход неприемлем ни законодательно, ни по этическим соображениям. Отметим, что несмотря на то, что мобильная связь появилась в данном регионе в самом конце 80-х гг., СРР-биллинг (Calling Раrtу Pays) стал внедряться лишь почти десять лет спустя и в сочетании с prepaid'ом привел к взрывообразному росту числа абонентов. Так, в Перу такой метод оплаты был введен в мае 1996 г. и к концу года число новых мобильный абонентов увеличилось на 150% по сравнению с аналогичным показателем за предыдущий год [9, 10].

В заключении хотелось бы сказать, что биллинговым системам и повезло и не повезло одновременно. Повезло в том отношении, что, по общему мнению экспертов, они оказались на перекрестке развития двух магистральных и весьма динамичных направлений — телекоммуникаций и информационных технологий (если, конечно, у взаимопроникающих направлений есть перекресток). Поэтому данная отрасль экономики просто обречена на интенсивные изменения. Не повезло потому, что ни операторам связи, ни разработчикам подобных систем на спокойную жизнь рассчитывать не приходится.

Время, когда повсеместно использовалась линейная модель начислений: фиксированная плата плюс слагаемое, пропорциональное потреблению, постепенно уходит в прошлое; кое-где, впрочем, оно еще и не наступало. На смену приходят другие модели, порождаемые изменением технологии передачи информации и связанные с понятием «качества услуги», ее потребительской ценности, своевременности и места ее предоставления, учетом реальной маршрутизации и прочее.

Литература

1. 
   Cochran S. Provisioning Mobile Internet Services. // Материалы конференции "Mobile
   

2. Dempsey В., Lucas М. WAP and wireless data are here...// Billing world. 2000 № 7 р 32

42

3. Хелм С. Революция мобильной связи начинается с GPRS. // Mobile Communication

4. Бобровский Д. Эволюция сетевых инфраструктур. // Mobile Communication

International/RE. 2000, № 2, с. 50 — 54.

5. Горностаев Ю.М. Mobile IP — будущий протокол мобильного Интернета // Mobile

Communication International/RE. 1999, №4, с. 36-44.

6. Allen В. А brave new world of billing. // www.logica.com.

7. Кузьменко В.Н. Тарификация в биллинговых системах.//Мобильные системы. 1998,

№ 3, с. 28 — 30

УДК 004.65

ADO.NET ТЕХНОЛОГИЯСЫ НЕГІЗІНДЕ « СТУДЕНТТЕР РЕЙТИНГІСІ »

МӘЛІМЕТТЕР ҚОРЫН ҚҰРУ
Ұзақбаев Н.А , Бедер А.А.

Ақтөбе мемлекеттік педагогикалық институты, Ақтөбе
Ғылыми жетекші – Ерекешева М.

Информатика мамандығында негізгі мамандану пәндерінің бірі - «Мәліметтер қоры және ақпараттық жүйелер». Мәліметтер қоры қолданушы үшін ақпаратпен жұмыс істеуге мүмкіндік беретін бағдарлама. Әдетте мұндай бағдарламаны қосқанда экранда ақпараттар енгізілген кесте пайда болады, қолданушы бұл кестеден өзіне керекті мәліметті ала алады. Егер бағдарламаның мүмкіндігі кең болса, онда тұтынушы жаңа ақпараттарды енгізеді немесе керегі жоқ ақпараттарды өшіре алады [1].

Ал, бағдарламашы үшін мәліметтер қоры – ақпараттар бар файлдар жиыны. Мәліметтер қорын тұтынушы үшін құрғанда , бағдарламашы ақпарат файлымен жұмыс істеуге мүмкіндік беретін бағдарлама құрады[1].

Мәліметтер қорының мүмкіншілігі өте жоғары. Мәліметтер қорынан мәліметті оқып алуға , сұраныс жасауға, жаңадан мәлімет қосуға болады. Мысалы, ЖОО-да , банкте және т.б мекемелерде мәліметтер қоры қолданылады. МҚ-ның көмегімен тұтынушы өзіне қажетті ақпараттарды тез және жеңіл таба алады. Мәліметтер қорымен жұмыс істейтін бағдарламаны бірнеше интегралдау орталарында құруға болады. Мысалы: Delphi , Visual Studio, My SQL және т.б.

Microsoft ActiveX Data Objects ( ADO ) технологиясы әр түрлі мәліметтер қорымен жан-жақты жұмыс істеуге мүмкіндік беретін механизм. ADO механизмі мәліметтер қорындағы ақпаратты қол жетімді ететін Microsoft фирмасының стандарты. ADO технологиясы Windows жүйесінің механизмі стандартты СОМ интерфейсіне негізделген. Бұл бағдарламаның көмекші кітапханасыз-ақ кеңінен тарауына қолайлы. Бұл технологияның артықшылығы базалық OLE DB провайдерінің жиыны қазіргі таңға лайықты әрбір Microsoft операциялық жүйесінде бар [2].

Ado.net технологиясының негізгі компоненттері – мәліметтер қоры, байланыс, адаптерлер, мәліметтер жиыны және визуализациялау. Мұндағы мәліметтер қоры дегеніміз- нақты серверлік МҚ, байланыс- мәліметтермен байланысты қамтамасыз ететін компоненттер, адаптерлер-компоненттер дегеніміз мәліметтерді алуға және өзгертуге серверлік мәліметтер қорына SQL-сұрауды құрушылар, мәліметтер жиыны- алынған немесе өзгертілген мәліметтерді сақтаушы компонент, визуализациялау-мәліметтердің визуалды бейнеленуін қамтамасыз етуші компоненттер. Технологияның тағы бір ерекшелігі мәліметтер жиынының аралық буферінің болуы. Мәліметтер жиыны мәліметтерді жаңарту және оқудың ыңғайлы механизмін бейнелейді, кестелер жиынын инкапсулайды және арасында байланыс орнатады.

ADO-ның көптеген компоненттері Delphi интегралдау ортасында орындалу кезінде SQL тілінде жүзеге асады. Бұл компоненттер: ADOConnection, ADOCommand, ADODataset, ADOTable, ADOQuery, ADOStoredProc[3]. ADOConnection компоненті арқылы мәліметтер қорының орналасқан жерін көрсетуге болады. SQL командалары ADOCommand компоненті арқылы орындалады. ADODataset компоненті мәліметтер жиынын бейнелеуге арналған. Кестеге енуге ADOTable компоненті қолданылады.

Біз Delphi интегралдау ортасында ADO технологиясы негізінде « Студенттер рейтингісі » мәліметтер қорын құрдық. Бұл интегралды орта бағдарламаларды тез және оңай құруға мүмкіндік береді. Біздің бағдарламамыз топтағы студенттердің рейтингісін есепке алуға арналған. Кафедрада, факультетте жүргізілетін студенттер рейтингісі негізгі мына ақпараттарды қамтиды:

1. 
   Үлгерімі
   
2. 
   Сабаққа қатысуы
   
3. 
   Ғылыми зерттеу жұмыстары
   
4. 
   Қоғамдық жұмысқа қатысуы
   
5. 
   Мәдени іс-шараларға қатысуы
   
6. 
   Әлеуметтік іс-шараларға қатысуы
   
7. 
   Конкурстарға қатысуы
   
8. 
   Еңбек маусымына қатысуы
   
9. 
   Үйірмелерге қатысуы
   
10. 
    Спортпен айналысуы
    

1. 
   Студенттің жеке мәліметтері ( Аты-жөні, факультеті, мамандығы, группасы )
   
2. 
   Сауалнама ( жоғарыда ақпараттарды анықтайтын сұрақтар )
   
3. 
   МҚ құрылуы
   
4. 
   Мәліметтер қорына орындалатын амалдар
   
5. 
   Есеп беру
   

Қорыта айтқанда, біз өзбетінше мәліметтер қорын жобалау процесін меңгердік және теориялық материалдарды практикамен ұштастыра отырып қолданбалы қосымша құрдық.

1. 
   И.Ю. Бражнова. Delphi 7, Санкт-Петербург , 2003
   
2. 
   А.Хомоненко, В.Гофман, Е.Мещеряков. Delphi 7, Санкт-Петербург, 2009
   
3. 
   В. Понамарев. База данных в Delphi 7, Москва, 2003