Материалдары

 
 
199 
 
 
Қопарылыстың  кейбір  “  кәсіптерімен  ”  5­сурет    таныстырады.  Қопарылыстың  қызмет 
атқаратын басты өрісі –  тау­кен өндірісі.  Барлық  темір кені, көмірдің  айтарлықтай бөлігі,  гранит, 
мрамор,  т.  б.  қопарылыстың  көмегімен  өндіріледі.  Қопарылыс  жынысты  уатады,  ұсақ  бөлшектер 
тасып  әкетуге  ыңғайлы  (1,  6). Көмір  қабаты  жер  бетіне  жақын  жатса,  қопарылыс  арқылы  “  бос  ” 
жыныстың үстіңгі қабатын (2) алып тастайды. Қопарылыс арқылы металл сынықтарын ұсақтайды, 
ағаш түбірлерін жұлады (3, 7), ескі құрылыстарды құлатады (8), каналдар мен тунельдер жасайды, 
өзендерді  тазартады  (4,  5).  1996  жылы  Алматы  маңындағы  Медеу  Шатқалында  көлемі  жағынан 
орасан  зор  жұмыс  атқарылды.Екі  қопарылыс  арқылы  селден  қорғайтын  плотина  жасалды.1973 
жылдың  жазында,таудан  құлаған  көлемі  4  млн.
 
м³
 
  тас  пен  су  шайған  балшық  тасқыны  осы 
плотинаға лап қойған еді.Қопарылыс жасаған плотина дүлей тасқынды тоқтатты.  Кейде 
жарылғыш  емес  сияқты  болып  көрінетін  заттар  жарылып  қайғы­қасіретке  душар  етеді.  Мысалы, 
көмір  тозаңы  шахтерлердің  рудник  газдарынан  кем  түспейтін  жауы.Керосин  мен  мұңай  сіріңке 
щаққанда  бірден  оталмайды,егер  оларды  ауағы  бүріксе,олар  да  жарылғыш  қоспаға  айналады.Бұл 
неліктен?Ол  жану  бетінің  айырмашылғы  өте  үлкен  болунан.Бір  кесек  заттың  тозаңға 
айналдырылғандағы  жалпы  ауданы  массасы  дәл  сондай  заттың  ауданынан  көптеген  есе  үлкен 
болады.Жану дененің бетінен басталыды.Ұсақ тозаңдар соншалық тез жанатындықтан қопарылыс 
пайда  болады.Сондықтан  ауасы  тозаңдалған  үйдің  ішінде  сіріңкенің  шағылуы  кездейсоқ  ұшқын 
немесе подшипниктің қызып кетуінің өзі қопарылыс тудыруға жеткілікті. Сондықтан да завод мен 
фабрикаларда  “шылым  тартпа”  деген  жазуды,  жанып  кететіндей  еш  нәрсе  көрінбесе  де  жиі 
кездестіруге болады. Тозаңға айналған заттардың тез жанатындығын техника кең түрде пайдалана 
ды. Мысалы жылу электр станциялары қазандарының пештеріне ұсатылған көмір тозаңы беріледі. 
Сұйық отындар да пешке ұсақ тамшылар түрінде түседі. 
 
Әдебиеттер  
1 Қазақ энциклопедиясы  
2 Механика / Жалпы ред. э.ғ.д., профессор Е. Арын ­ Павлодар: «ЭКО»ҒӨФ, 2007.­29 1 б.  
3 wikipedia.kz 
 

 
 
200 
 
 
ӘОЖ 004.8 
БЕЙНЕНІ ТАНУ ЕСЕСБІНДЕ ҚОЛДАНЫЛАТЫН ХОПФИЛД 
АЛГОРИТМІН ЗЕРТТЕУ 
 
Ж.Н.Асылмұрат, Математика және ақпараттық технологиялар факультеті, 3 курс  
Ғылыми жетекші – Г.Ж.Жетимекова, Е.А.Бөкетов ат. ҚарМУ 
 
Аннотация 
В  работе  использованы  теория  искусственных  самоорганизующихся  нейронных  сетей  для 
графических  массивов  базы  данных  с  применением  процесса  распознавания  без  учителя, 
алгоритмы  обратного  распространения,  метод  зондов,  теория  вероятностей  и  статистический 
анализ,  теория  кодирования/декодирования  дискретных  систем,  концептуального  анализа,  теория 
множеств 
и 
кластеризации/категоризации 
объектов, 
методы 
алгоритмизации, 
методы 
компьютерного  моделирования,  а  также  объектно­ориентированного  программирования  на  языке 
С++ в среде Rapid Application Development (RAD) оболочки Borland Delphi. 
In  work  algorithms  of  the  return  distribution,  a  method  of  probes,  probability  theory  and  the 
statistical analysis, the theory of coding/decoding of discrete systems, the conceptual analysis, the theory 
of  sets  and  a  clustering/categorization  of  objects,  algorithmization  methods,  methods  of  computer 
modeling,  and  also  object­oriented  programming  in  language  C  ++  in  the  environment  of  Rapid 
Application  Development  (RAD)  of  a  cover  of  Borland  Delphi  are  used  the  theory  of  artificial  self­
organizing  neural  networks  for  graphic  massifs  of  a  database  with  application  of  process  of  recognition 
without the teacher. 
Бейнені  танудың  қазіргі  кездегі  жетістіктерінің  бірі  нейрожелілік  әдістер  арқылы  Интернет 
жүйесі  бойынша  адамдардың  бетінің  бейнесін  тану  болып  отыр.  Нейрожелілік  әдіс  немесе 
технология ол қазіргі жаңа технологияның талабын қанағаттандыратын технология. 
Жасанды  нейрондық  желі  негізінде  интеллектуальды  жүйелер,  бейнелерді  тануды, 
бақылаудың  орындалуын,  тиімділікті,  ассоциативті  жады  және  басқарудың  мәселелерін  орындап 
келе жатыр. 
Нейрожелілік  әдіс  ­  әртүрлі  нейрондық  желілердің  типінде  қолданылатын  негізгі  әдістердің 
бірі  болып  табылады.  Бейнені  тану  үшін  әртүрлі  нейрондық  желілерді  қолданудың  негізгі 
бағыттары қолданылады. 
Олар: 
­ бейненің белгіленген белгісі бойынша немесе кілттік сипаттамалардан арылу үшін; 
­ бейнелер үшін жіктелу; 
­ тиімді тапсырмаларды шешу. 
Бейнені  танудың  нейрожелілік  әдіс  арқылы  жұмыс  жасауы  қазіргі  кездегі  бірнеше  саланы 
қамтамасыз етеді. 
Бейнелерді алғашында жинақтау үшін ақпараттық технология саласын қамтитын мәліметтер 
қоры  жинақталады.  Жинақталған  мәліметтер  қорының  негізінде  сол  немесе  басқа  адам  бейнесін 
тексеруге болады. Ол нейрожелілік технологияның көмегімен жасалады. Оның бірнеше құрылымы 
қолданылады.  Түрлері:  көпқабықты  персептрон,  бір  қабықты  нейрондық  желі,  көп  қабықты 
нейрондық желі. 
Негізінен  нейрондық  желі  бірнеше  элементтерден  тұрады.  Оларды  әдетте  формальды 
нейрондар  деп  атайды,  демек  олар  өте  қарапайым  құрылымнан  тұрады  және  басқа  да 
нейрондармен  байланысқан  болады.  Әр  нейрон  дыбыстардың  жиынтығын  түрлендіреді.  Осы 
нейрондардың  байланысымен,  салмақпен  кодталуы  негізгі  кілттік  ролді  атқарады.  Нейрондық 
желінің  негізгі  ерекшелігі  барлық  элементтер  параллель  қызмет  ете  алады.  Олар  әсіресе  бейнені 
өңдеу кезінде тапсырмалардың тиімділіктерін арттыруға көмектеседі.  
Қазіргі  кезде  Хопфилд  модельдің  сипаттамасына  қарай  жаңарту  интенсивті  жұмыстар 
жүргізіліп 
жатыр. 
Бұл 
модельді 
күрделендіру 
және 
дамыту 
тәсілдері 
ұсынылуда. 

 
 
201 
 
Коррелляцияланған  бейнелермен  жұмыс  істеу  мүмкіндігін  беретін  оқыту  алгоритммен  жұмыс 
істеу  қолдануда.  Зерттеу  барысында  сызықты  тәуелсіз  бейнелер  тәуелсіз  байланысты  жиынынды 
матрица  күйінде  сақтауға  мүмкіндік  беретін  және  ортогонализацияны  іске  асыру  ережелері 
ұсынылуда.  Бірақ,  мұндай  ережелер  жазылатын  бейнелерден  локальді  емес  тәуелді  матрицалар 
байланыстарын  күрделендіреді.  Нейронды  желінің  иерархиялық  ағашта  тұрақты  жағдайларын 
шынайы өмірде бар корреляцияланған иерархиялық бейнелерді бейнелеу тәсілдері ұсынылуда.  
Зерттеу  барысында,  Хопфилд  желісінде  жалған  бейнелердің  бар  болу  анализі  берілді.  Олар 
прототипті бейнелерді реттеу барысында жиі  кіру сигналдарының комбинациясы оқу процессінде 
нейронды  желі  құрамында  туындайды.    Бірақ,  бұл  қасиеттер  белсенділігі  төмен  деңгейлі 
ансамдельді  желілер  үшін  өте  тиімді.  Хопфилд  желісі  үшін  қолданылатын  бейнелердің  белсенді 
деңгейінің үлкендігіне тән кері эффект береді.  
Хопфилд  желісі  үшін  бірқатар  жұмыс  механизм  нәтижелерімен  ұсынылды.  Негізгі 
проблемалардың бірі ­ бейнелерді енгізу барысында статистикалық матрица құрамының байланыс 
ретінің  сақтауға  және  іске  қосқан  кезде  қажет  ретпен  нәтижесінің  шығуы.  Бұл  байланыс 
матрицасының  реттелуіне жетеді.  Динамиканың екі түрін бөлу  үшін ағымды бейнелерінің біріне 
сәйкес  келетін  жағдай  тұрақтылығы  және  матрица  көмегімен  нейрондарның  кірулеріне  түсетін 
сигналдарының  уақытты  тежеуін  енгізу  және  бөлек  байланыс  матрицасының  жағдайлар  арасын 
келесі  бейнеге  көшу  барысында  жазап  отыру  қажет.  Нәтижеде  желі  алдымен  керек  уақытқа 
орнығады, содан кейін келесі жағдайдың әсерін «сезеді» де көшеді. Мұндай желілерде қарапайым 
тізбектің элементерін есептеу және тану генерациясы жүргізілді. Бірақ, қайталану және тармақталу 
жалпы бөліктері бар күрделі тізбекті өңдеу проблемесы шешілген жоқ.   
Хопфилд желісінде сақтауға болатын бейнелер санының көбтігіне іздеу тәсілдері қолдануда. 
Бұл  модельге  «ұмыту»  жағдайын  енгізу  көзделуде.  Соның  көмегімен  желіге  жазылатын  жаңа 
бейнелер  ескілерді  ығыстырады.  Көптеген  байланысты  енгізу  нәтижесінде  сақталу  бейнелерінің 
саны  көбейтуге  болады.  Бірақ­та  Хопфилд  желінің  ақпараттық    сипаттамасының  радикальды 
жақсаруы  белсенділігі  төмен  деңгейлі  желілерде  Хебб  ережесінің  бастапқы  нұсқауын  іске  асыру 
мүмкіндігі  туындайды.  Бұл  ансамбльді  желілермен  жұмыс  істейтін  зерттелген  деректерді 
нақтылайды.  
Зерттеу мақсаты – Бейнені танудың нейрожелілік алгоритмдерін зерттеу. 
Анықталған  қарама­қайшылық  зерттеу  тақырыбын  «Бейнені  танудың  нейрожелілік 
алгоритмдерін  зерттеу»  деп  алуға  негіз  болды  және  бұл  зерттеу  тақырыбының  көкейкестілігін 
анықтайды. 
Осыған  орай  зерттеу  мәселесі  былай  деп  анықталды:  бейнені  танудың  нейрожелілік 
алгоритмдерін  қарастыратын  және  үлгілерін  ұсынатын  бағдарламаны  жасауды  теориялық­
әдістемелік тұрғыдан негіздеп, оның әдістемесін жасау. 
Зерттеу объектісі – Бейнені тану жүйелері және алгоритмдері. 
Зерттеу  пәні  –  Бейнені  танудың  нейрожелілік  жүйелері  және  үлгілері,  фаззалар  әдістері, 
программалау технологиялары. 
Зерттеу міндеттері: 
­ нейрожелілік алгоритмдері қолдану; 
­ бейнені танудың алгоритмі; 
­ бейнені тану үшін класстерлеу; 
­ бейненің деректер қорында сақталуы.  
Жұмыс  идеясы  Бейнені  тану  үшін  қолданылатын  жасанды  нейрондық  желі  қарапайым 
процессорлы  элемент  –  өзара  байланысы  бар  жасанды  нейрондардан  тұратын    параллель 
есептеулердің  математикалық  моделі.    Қазіргі  таңда  көкейкесті  мәселелердің  білі  болып 
табылатын  ақпараттық  технологиялардың  маңызды  бір  сұрағы  ол  тану  есептері  және  оларды 
жіктеу оларға қолданылатын алгоритмдер болып табылады. Ыңғайлы нейрондық желілерді әртүрлі 
типтегі  тапсырмаларды  шешу  үшін  қолдануға  болады.  Нейрондық  желі  негізінде  тапсырмаларды 
шешу үшін өңдеушілерге келесідей талаптар қойылады: 
­ желінің сәйкес моделін таңдау қажет; 

 
 
202 
 
­ желінің топологиясын анықтау керек (элементтер саны мен олардың байланысын); 
­ оқытудың параметрлерін беру. 
Дәстүрлі  алгоритмдерден  нейрондық  желілердің  артықшылығы  оларды  оқытуда  болып 
табылады.  Д.  Хебб  постулаты  бойынша  оқыту  ­ синоптикалық  байланыстардың  күштерін  өзгеру. 
Бейнені тану үшін нейрожелілік алгоритмдерді қолдану арқылы жасанды желілер есептерін шешу 
қазіргі  таңдағы  модельдеудің,  жасанды  желі  құрудың,  нақты  емес  логиканың  негізгі  есептерінің 
бірі болып табылады.   
Зерттеу есебі: 
­ деректер  жинақтау  және  зерттеліп  отырған  тақырып  бойынша  деректер  қорына 
мәліметтерді енгізу; 
­ нейрожелілік  алгоритмдерге  салыстырмалы  талдау  және  бейнелер  үшін  математикалық 
заңдылықты орнату; 
­ жасанды нейрондық желі үшін қадамдық алгоритм құру және блок кесте құру; 
­ минималды  матрица  мүмкіндігімен  жоғары  жүйелі  нәтиже  алып,  оның  деректер  қорында 
сақталуы; 
­ жасанды нейрондық желінің құрылымдық кешенді жаңа моделін программалау кезінде алу 
және тестілеу. 
Зерттеу әдістері. 
Жұмыста  оқытумен  және  оқытусыз  танудың  процесстерін  қолдану  арқылы  бейнелер  үшін 
жасанды  нейрондық  желінің  теориясы,  кері  тарату  алгоритмі,  ықтималдық  теориясы  мен 
математикалық  статистикалық  талдау,  кодтау  теориясы  және  дискретті  жүйелер,  алгоритмдеу 
әдістері,  жиындар  теориясы  және  класстеризациялау,  сонымен  қатар  объектілі­бағытталған 
программалау Delphi тілінің мүмкіндіктері қолданылды.  
Авторлық қорғауындағы негізгі ғылыми жағдайлар: 
­ тану есептерін оқытумен және оқытусыз арқылы шешу; 
­ графикалық  мәліметті  талдау  үшін  нейрондық  желіні  құру  арқылы  жоғары  нәтижеге  қол 
жеткізу; 
­ графикалық мәліметтің масштабталуы; 
Ғылыми жағдайлардың қорытындысы және нұсқаулары. 
Тану есептері үшін жасанды нейрондық желілілерді қолдану арқылы деректер қорына түскен 
графикалық  бейненің  нейрожелілік  алгоритмдер  арқылы  танылуы  және  олардың  жіктелуі  болып 
табылады. Деректер қорына түскен мәліметтің қордағы бейнемен идентификациялануы жұмыстың 
ғылыми қорытындысын құрайды.  
Жұмыстың ғылыми жаңалығы:  
­ зерттеу жұмысын жасау кезінде нейрожелілік алгоритмдерге талдау жасау; 
­ нейрожелілік алгоритмдерді қолдану арқылы бейнені танудың сапалы нұсқасын алу; 
­ оқытылған желі арқылы бейнені масштабтау; 
­ алынған бейнені идентификациялау; 
­ бейнені тану үшін нейрожелілік алгоритмдерге бағдарламалық өнім құрылып ол тестіленді.  
Автордың  жеке  қосқан  үлесі  нейрожелілік  алгоритмдері  құру  және  жұмыстың  мақсатын, 
зерттеу міндеттерімен қорытындылады. Бағдарламалық қамтамасыз етуді өңдеу ААҚ КарТехПром 
Снабжение мекемесінде тәжірибелік жұмыстарында қолданылды. 
Жұмыстың тәжірибелік бағалылығы. 
Жасанды нейрондық желіні құру негізінде бейнені танудың жоғары сапалы нәтижесі алынды. 
Әдетте сапалы зерттеу кезінде 1000 даналы және 120х160 нүктелі матрицадан тұратын эталондық 
символдары  қолданылатын.  Егер  біз,  аналитикалық  өңдеу  және  жіктеу  үшін,  біздің  жағдайда  3 
түрлі алгоритмді қолдану арқылы 25 % белсенді бейнені танитын болсақ, онда 331200000 белсенді 
боялған  бейнені  алуға  болады.    Оның  үстінде  нейрондық  желі  оқытылған  және  оқытылмаған 
болуы шарт. Осы жоғарыда айтылған нәтижені қолдану арқылы жұмыстың құныдылығы ашылады.  

 
 
203 
 
Хопфилд  желісінің  кемшіліктеріне  қарамастан  қарапайым  бейнелердің  кішігірім  санына 
жедел  бейнені  тануды  қажет  ететін  тапсырмаларды  шешуге  көптеген  ғалымдар  жер  жарының  әр 
шетінде орналасқанына қарамастан үлкен ат салуда.  
Элементарлы  қордың  іске  асуы  теориялық  тұрғыда  ­  өте  қарапайым,  есептеуіш  жүйелердің 
жоғары    өңдеу    тәсілі.  Сондықтан,  есептеуді  ұйымдастыру  принциптерінің  жаңарту,  жүйені 
логикалық  ұйымдастыру  жаңа  тәсілдерін  өңдеу  және  зерттеу,  «өңдеу  сапасы/бағасы»  критериға 
негізделген  жоғары  сапалы  ЭЕМ  өңдеу  жолдар  қарастырылуда.  Негізгі  тәсілдерінің  бірі  – 
параллельдікті қолданып, өндіруді жоғарлату.   
Параллельді  деп  тәуелсіз  құрылғыларда  дара  бөлшектердің  немесе  бағдарламалардың  бір 
уақытта орындалуы қарастырылатын ЭЕМ  атаймыз. 
Көп процессті  есептеуіш жүйелердің ұйымдастыру принциптері қолданбалы аудандар үшін 
аблолютті біркелкі болмайды.  Сонымен бірге, классикалық алгоритмдік құрылымды түрде ұсына 
алмайтын және реттелмеген тапсырмалар бар. Оларға, сөзді және әртүрлі синтез аспектілерін тану, 
символдарды  тану,  объектердің  классификациялық  тапсырмалары,  есеп  таңдауда  субъекті 
процесстер,  күрделі  проектерді  объектілеу,  ақиқат  уақытта  жүйе  үшін  есептеуді  өңдеу  және 
идентификациясын  талғайтын  басқарудағы  күрделі  проблемалар,  биологиялық  көз­қарастығы 
адекватты  жүйені  құру,  қабылдау  және  түсіну  қызметтерін  модельдеу  т.с.с  құрылымды 
алгоритмдер  жатады.  Сондықтан,  дәстүрлі  есептеу  алгоритмдерінің  өңдеу  жылдамдығын 
жоғарлататын  тәсілдер  сияқты,  есептерді  шешу  іске  асыра  алатын  жаңа  есептеу  принциптерін 
өңдеуді қажет етеді.   
 
Әдебиеттер 
1.  Галушкин А.И. Синтез многослойных схем распознавания образов. ­ М.: Энергия, 1984. ­ 
101 с.  
2.  Галушкин А.И., Фомин Ю.И. Нейронные сети как линейные последовательные машины. ­ 
М.: Изд­во МАИ, 1991. ­ 183 с.  
3.  Горбань А.Н., Россиев Д.А. Нейронные сети на персональном компьютере. Новосибирск: 
Наука, 1996. ­ 256 с. 
4.  Нейропрограммы. Учебное пособие: В  двух частях / Под. ред. А.Н.Горбаня. Красноярск: 
изд. КГТУ, 1994. Часть 1.­ 137 ст. Часть 2.­ 123 с. 
5.  Ивахненко А.Г. "Персептроны". ­ Киев: Наукова думка, 1994. ­ 452 с.  
6.  Фор А. Восприятие и распознавание образов.­ М.: Машиностроение, 1989.­ 272 с.  
 
 
 
УДК 517.956.3 
СОЗДАНИЕ ТЕСТОВОГО МОДУЛЯ «АНАЛИЗ ПИКОВОЙ НАГРУЗКИ» ИНТРАНЕТ-
ПОРТАЛА 
 
А.С. Дошаков, Л.В. Устинова, Л.С. Фазылова 
Карагандинский государственный университет им. Е.А. Букетова 
 
Түйін 
Бұл мақалада интернет ­ портал арқылы құрылған кәсіпорын жұмысының тиімділігін арттыру 
сұрақтары  зерттеледі,  сонымен  қатар  интернет  –  порталда  негізгі  конфигурациялық  қателерді  табу 
мақсатында сервердегі жүктің модулінің анализінің негізгі принциптері қарастырылады.   
Кілт  сөздер:  интранет­портал,  1С­Битрикс,  порталдық  технологиялар,  өнімділік,  сапа 
критерийлері, Web­проект.  
 
 
 

 
 
204 
 
Аннотация 
В  данной  статье  исследуются  вопросы  увеличения  эффективности  работы  предприятия 
посредством  созданного  интранет­портала,  рассматриваются  основные  принципы  разработки 
модуля анализа нагрузки на сервере с целью выявления основных ошибок конфигурации интранет­
портала.  
Ключевые слова: интранет­портал, 1С­Битрикс, портальные технологии, производительность, 
критерий качества, Web­проект. 
 
Annotation 
This  paper  investigates  the  issues  of  increasing  the  efficiency  of  an  enterprise  created  by  intranet 
portal  covers  the  basic  principles  of  design  analysis  module  load  on  the  server  to  identify  the  main 
configuration errors intranet portal. 
Keywords:  intranet  portal,  1C­Bitrix,  portal  technologies,  performance,  quality  criterion,  Web­
project. 
 
Деятельность  современных  предприятий  носит  многопрофильный  характер,  а  управление  на 
основе  информационных  технологий  является  сложной  комплексной  задачей.  С  учетом  этого 
решения  организационных  и  технологических  проблем  должны  приниматься  с  учетом 
экономической  целесообразности.  Как  правило,  использование  корпоративного  программного 
обеспечения,  а  именно  портальных  технологий,  является  одним  из  способов  решения  задач  по 
внутренним  коммуникациям,  управлению  персоналом,  обеспечению  преемственности  опыта, 
повышению корпоративной культуры предприятия. 
Главной  целью  исследования  корпоративного  портала  как  платформы  для  ведения 
эффективного  бизнеса  является  предоставление  единой  точки  доступа  к  ключевым  данным,  что 
позволит сократить трудовые и временные затраты.  
При  изучении  современных  портальных  технологий  было  выявлено,  что  порталы 
представляют  собой  универсальное  средство  построения  комплексных  информационных  систем. 
Они дают возможность в рамках единого интерфейса обеспечить массовый доступ к информации, а 
также  предоставить  каждому  пользователю  исчерпывающий  набор  необходимых  ему  функций  и 
сервисов.  Анализ  популярных  портальных  решений  показал,  что  в  настоящее  время  на  рынке 
существует  целый  ряд  специализированных  решений  для  построения  порталов.  К  наиболее 
популярным  можно  отнести  платформы,  предлагаемые  ведущими  поставщиками  программного 
обеспечения:  1С­Битрикс, IBM WebSphere, Microsoft SharePoint,  Oracle Weblogic, SAP NetWeaver  и 
другие. 
Особенности  построения  корпоративных  порталов  во  многом  зависят  от  целей,  задач 
заказчика,  его  корпоративной  культуры,  текущего  уровня  автоматизации  компании.  При  создании 
интранет­порталов  существуют  следующие  варианты  портальных  решений:  покупки  готовых 
решений; заказные разработки; комбинированный подход /1/. 
Целью данной работы является повышение эффективности функционирования корпоративного 
портала  за  счет  использования  специализированных  инструментальных  средств,  платформы  «1С­
Битрикс.  Корпоративный  Портал»,  а  также  дополнительно  созданного  модуля  «Анализ  пиковой 
нагрузки». 
Для достижения цели необходимо решить следующий перечень задач: 
1 Изучить критерии качества внедряемого портала. 
2 Рассмотреть способы и критерии увеличения производительности портала. 
3 Создать модуль тестирования записи пиковой нагрузки на сервере. 
«1С­Битрикс:  Корпоративный  портал»  создан  на  платформе  Bitrix  Framework    и  является 
готовым  продуктом,  позволяющим  быстро  развернуть  корпоративный  портал.  В  базовой  поставке 
идёт  большой  набор  компонентов,  и  именно  он  обеспечивает  быстрое  развёртывание  и  внедрение 
проектов.  Однако  не  достаточно  просто  развернуть  портал,  необходимо  выполнить  тщательное 

 
 
205 
 
тестирование, для того чтобы оптимально настроить работу портала. Основная цель работы — сдать 
заказчику проверенный, качественный проект, таким образом, снизив количество ошибок. 
Для облегчения процесса внедрения и сдачи проекта конечному клиенту в Битрикс используют 

жүктеу/скачать 11,99 Mb.

Достарыңызбен бөлісу: