Details
Title | Автоматизированная информационная система описания конфигурации объектов ИТ-инфраструктуры в рамках процедур материально-технического обеспечения организации: выпускная квалификационная работа магистра: направление 09.04.04 «Программная инженерия» ; образовательная программа 09.04.04_04 «ИТ – инфраструктура предприятия» |
---|---|
Creators | Максина Елизавета Сергеевна |
Scientific adviser | Никифоров Игорь Валерьевич |
Organization | Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и кибербезопасности |
Imprint | Санкт-Петербург, 2025 |
Collection | Выпускные квалификационные работы ; Общая коллекция |
Document type | Master graduation qualification work |
File type | Other |
Language | Russian |
Level of education | Master |
Speciality code (FGOS) | 09.04.04 |
Speciality group (FGOS) | 090000 - Информатика и вычислительная техника |
Rights | Текст не доступен в соответствии с распоряжением СПбПУ от 13.06.2017 г. № 91 |
Additionally | New arrival |
Record key | ru\spstu\vkr\34900 |
Record create date | 7/2/2025 |
В рамках работы рассматривается процесс обеспечения потребности в ИТ-оборудовании, который включает этап технической экспертизы, где идет проверка корректности документов, в том числе опросных листов, по части ИТ-инфраструктуры. Некорректное составление опросного листа, приводит к необходимости повторного цикла согласования. Актуальной является задача разработки автоматизированной системы описания конфигурации объектов ИТ инфраструктуры «Конфигуратор опросных листов», которая позволит минимизировать вероятность ошибок и сократить количество циклов согласования. Целью работы является снижение количества ошибок и сокращение времени согласования опросных листов путем автоматизации процесса их формирования, который реализован в программном средстве с использованием языков Python и JavaScript. В работе описан процесс разработки веб-приложения «Конфигуратор опросных листов» на языке Python с использованием фреймворка Django. Рассмотрены существующие системы со схожим функционалом. Предлагаемое в данной работе решение соответствует всем требованиям компании, учитывает недостатки и включает в себя достоинства существующих методов и инструментов автоматизации составления опросных листов. Разработанная система интегрируется в процесс формирования и согласования опросных листов, что позволяет повысить его эффективность за счет автоматизации создания и проверки опросных листов. Проведенное экспериментальное исследование позволяет сделать вывод о том, что внедрение системы позволяет сократить количество циклов согласования на 66.7% за счет снижения количества ошибок в опросных листах на 99.6%.
As part of the work, the process of ensuring the need for IT hardware is considered, which includes a stage of technical expertise, where the correctness of documents, including questionnaires, regarding the IT infrastructure is checked. Incorrect compilation of the questionnaire leads to the need for a repeat approval cycle. The urgent task is to develop an automated system for describing the configuration of IT infrastructure facilities "Questionnaire Configurator", which will minimize the likelihood of errors and reduce the number of approval cycles. The aim of the work is to reduce the number of errors and reduce the time required to approve questionnaires by automating the process of their formation, which is implemented in a software tool using Python and JavaScript languages. The paper describes the process of developing a web application "Questionnaire Configurator" in Python using the Django framework. The existing systems with similar functionality are considered. The solution proposed in this paper meets all the requirements of the company, takes into account the disadvantages and includes the advantages of existing methods and tools for automating the preparation of questionnaires. The developed system integrates into the process of forming and approving questionnaires, which makes it possible to increase its efficiency by automating the creation and verification of questionnaires. The conducted experimental study allows us to conclude that the implementation of the system reduces the number of approval cycles by 66.7% by reducing the number of errors in questionnaires by 99.6%.